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单纯形算法中基本解的重要性？

我正在尝试运行 SWI-Prolog 的 simplex 库文档中给出的硬币示例，但我收到了以下错误消息：

我正在使用 Java API 用 CPLEX 解决 LP。我用提供的方法（如cplex.numVar(col, lb, ub)和cplex.addLe()）构建我的模型优化完成后，我有兴趣阅读最终迭代的单纯形表（准确地说：不仅是对偶和降低成本，还有表内的系数） .

我试图访问 IloLPMatrix 对象cplex.LPMatrix()，但这仅返回一个空矩阵。我对与我刚刚解决的问题相关的“填充”矩阵感兴趣。

那么，我怎样才能阅读单纯形表呢？

我试图尽量减少成分的总和。

例如，A 产品和 B 产品中维生素 A 的总量必须超过 C。此外，应尽量减少过量。

我根据数据做了 18 个函数。（维生素，碳水化合物，蛋白质〜等）

我使用 apache simplexor 来获得每个函数的最小值。（我将所有函数添加到约束中，并通过将每个函数添加到目标函数来计算。）

我得到了以下结果，但是，我想要一个最小化总差异的点。（差异 = min - C）

我英语不好，希望你能理解我的问题。感谢您阅读我的问题。

这是我的代码。

}

我有一组顶点，我想找到它们的 H 表示。我用圣人来做到这一点，但我在不等式中得到了奇怪的数字！这是我的代码：

这是输出的一部分：

I cannot understand for the life of me why a row operation with NumPy just clearly leads to the wrong answer. The correct answer is in the SymPy matrix. Can anyone tell me why NumPy is unable to perform the correct calculation? I'm going crazy. Thank you!

Numpy:

Sympy:

我正在尝试使用单纯形法解决一个问题。虽然这是一个数学问题，但我需要使用任何编程语言来解决它。我在处理这些模数时停留在基本阶段本身，同时对使用的矩阵 Ax=B 进行编码解决一般情况下的问题。

目标是最小化受约束的总等待时间 0<= x,y,z <= 24 单纯形不是特别需要，可以使用任何方法。编辑-这是更大问题的一部分，因此仅假设 z = 0 并启动将无济于事。我需要解决整个事情。我想知道如何处理模数。

假设我有一个 100 美元的产品 A，供应商 X 的运费为 3 美元，同样的产品价格为 102 美元，供应商 Y 的运费为 2.5 美元，不同供应商的运费相同。

现在假设我从供应商 Z 获得了 200 美元的产品 B，运输成本为 1 美元，供应商 Y 的相同产品为 203 美元，运输成本为 2 美元，不同供应商的运输成本相同。

我想同时订购 A 和 B 产品，并且我想计算最佳成本。例如，我的程序的输入将是多个产品，输出将类似于 示例

我根本不熟悉单纯形或任何线性算法。解决这样的问题有多难，您能给我一些建议吗？

我正在使用 linprog 函数解决以下线性规划问题

当我解决这个是抛出我但没有显示单纯形表的任何结果的结果时，我使用以下命令执行它

所以我有单纯形算法

当我运行 Xsol 函数时，它没有显示最优解，也没有显示单纯形表应该具有的其他值

我试图通过遵循本文来理解具有变量和技术约束的n问题的单纯形迭代。我很好地理解了迭代的几何解释——在相邻顶点之间移动。m

但是，我无法理解代数直觉。现在我们pivoting在相邻的basic feasible solutions=bfs和 , 的标准形式AX + IS = b之间X,S >= 0：

1. 为什么 bfs 的n变量必须等于 0？
2. 为什么其余的变量应该形成一个basis？基不是一组跨越子空间的线性独立向量吗？我们在这里跨越什么，我们只是在寻找一个顶点，不是吗？

谢谢！