Научно-технические задачи в Maple

Пакет решения задач линейной оптимизации simplex



Пакет решения задач линейной оптимизации simplex

Обзор средств пакета

Задачи линейной оптимизации важны как в фундаментальных, так и в прикладных приложениях математики. В пакете simplex имеется небольшой, но достаточно представительный набор функций и определений для решения таких задач:

> with(simplex);

Warning, the protected names maximize and minimize have been redefined and unprotected

[basis, convexhull, cterm, deftne_zero, display, dual,feasible, maximize, minimize,pivot, pivoteqn, pivotvar, ratio, setup, standardize ]

Приведем краткое назначение этих функций:

  •  basis — возврат списка основных переменных для множества линейных уравнений;
  •  convexhull — вычисление выпуклой оболочки для набора точек; 
  •  cterm — задание констант для системы уравнений или неравенств;
  •  define_zero — определение наименьшего значения, принимаемого за ноль (по
  • умолчанию увязано со значением системной переменной Digits);
  •  display — вывод системы уравнений или неравенств в матричной форме;
  •  dual — выдача сопряженных выражений; ,
  •  equality — параметр для функции convert, указывающий на эквивалентность;
  •  feasible — выяснение возможности решения заданной задачи:
  •  maximize — вычисление максимума функции;
  •  minimize — вычисление минимума функции;
  •  pivot — создание новой системы уравнений с заданным главным элементом;
  •  pivoteqn — выдача подсистемы уравнений для заданного главного элемента;
  •  pivotvar — выдача переменных с положительными коэффициентами в целевой функции;
  •  ratio — выдача отношений для определения наиболее жесткого ограничения;
  •   setup — задание системы линейных уравнений;
  •  standardize — приведение заданной системы уравнений или неравенств к стандартной форме неравенств типа «меньше или равно».






- Начало -    - Вперед -