Исследование методов решения линейных уравнений
Курсовой проект - Компьютеры, программирование
Другие курсовые по предмету Компьютеры, программирование
? функций R и F в (4) приводит задачу о максимизации критерия к задаче о его минимизации. Далее всюду для определенности рассматриваем задачу о минимизации критерия (4).
Листинг программы
type= string[3];= array of ElType;FORBIDDEN:ElType = x;: TForm1;
D: Array of TVector; // Матрица весов переходов
P: Array of TVector; // Матрица узлов
{$R *.dfm}TForm1.Button2Click(Sender: TObject);, j: integer;
_Width, _Height: Integer;, Weight2: integer;, Y: Integer;: string;
_Width := 5;
1)and(Y + S;(S);;.
Линейное программирование. Метод Джордана-Гаусса
.">Методы линейного программирования - численные методы решения оптимизационных задач, cводящихся к формальным моделям линейного программирования .
. m), то можно получить решение, приравняв нулю (n - m) переменных, называемых свободными. Оставшиеся m переменных, называемых базисными, можно легко определить из системы ограничений-равенств обычными методами линейной алгебры. Если решение существует, то оно называется базисным. Если базисное решение допустимо, то оно называется базисным допустимым. Геометрически, базисные допустимые решения соответствуют вершинам (крайним точкам) выпуклого многогранника, который ограничивает множество допустимых решений. Если задача линейного программирования имеет оптимальные решения, то по крайней мере одно из них является базисным.
Метод Жордана-Гаусса (Jordan) почти ничем не отличается от классического метода Гаусса, только матрица системы приводится не к треугольному, а к диагональному единичному виду. Если отвлечься от перестановки строк и столбцов для выбора наивыгоднейшего вед?/p>