LinearProgramming

LinearProgramming[c,m,b]
m.xb および x0の制約条件の下で,量 c.x を最小にするベクトル x を求める.

LinearProgramming[c,m,{{b1,s1},{b2,s2},}]
x0であり,行列 m{bi,si}のペアによって指定される線形制約条件の下で c.x を最小にするベクトル x を求める.m の各行 mi の対応する条件は,si==1の場合は mi.xbisi==0の場合は mi.x==bisi==-1の場合は mi.xbi である.

LinearProgramming[c,m,b,l]
mb,および xl によって指定される制約条件の下で c.x を最小にする.

LinearProgramming[c,m,b,{l1,l2,}]
mb,および xili によって指定される制約条件の下で c.x を最小にする.

LinearProgramming[c,m,b,{{l1,u1},{l2,u2},}]
mb,および lixiui によって指定される制約条件の下で c.x を最小にする.

LinearProgramming[c,m,b,lu,dom]
x の要素が,RealsIntegersのどちらかの領域 dom にあるものとする.

LinearProgramming[c,m,b,lu,{dom1,dom2,}]
xi が領域 domi にあるものとする.

詳細とオプション詳細とオプション

  • ベクトル c b そして行列 m のすべての要素が実数であることが要求される.
  • 境界 liuiは,実数,Infinityまたは-Infinityでなければならない.
  • Noneは境界を指定しないことに等しい.
  • LinearProgrammingは,入力が厳密な有理数である場合は,厳密な有理数または整数の結果を返す.
  • 解が求められないときは,LinearProgrammingは未評価で返される.
  • 入力に近似数が含まれるとき,LinearProgrammingは近似数値解を出す.オプションToleranceは内部比較で使用する許容率を指定する.デフォルト値はTolerance->Automaticである.これは厳密数には厳密な比較を行い,近似数には許容率を使う.
  • LinearProgrammingSparseArrayオブジェクトを使うことができる.
  • Method->"InteriorPoint"とすると,LinearProgrammingは内点法を使う.

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と暗示的な非負という条件下で を最小化する:

In[1]:=
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Out[1]=

方程式の制約条件 と暗示的な非負という制約条件下で問題を解く:

In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=

方程式の制約条件 と暗示的な非負という制約条件下で問題を解く:

In[3]:=
Click for copyable input
Out[3]=
1991年に導入
(2.0)
| 2007年に修正
(6.0)
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