LinearProgramming

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

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

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

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

LinearProgramming[c,m,b,{{l1,u1},{l2,u2},}]
mb,および によって指定される制約条件の下で 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,}]
が領域 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 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 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.

例題例題すべて開くすべて閉じる

  (1)  (1)

と暗示的な非負という条件下で を最小化する:

In[1]:=
Click for copyable input
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)