작업 세트에 대한 모든 그래픽 솔루션선형 계획법은 문제에 대한 가장 정확한 (최적) 솔루션이 세트의 극단 지점 (또는 공간의 코너 지점)과 완전히 연관되어 있는지 확인합니다. 이 아이디어는 모든 프로그래밍 문제를 절대적으로 해결할 수 있도록 문제를 해결하기위한 대수적 일반 단순 방법의 기초입니다.
기하학적 솔루션에서 전환하려면선형 계획법의 단순 방법을 사용하는 솔루션에 문제를 해결하려면 대수 방법을 사용하여 공간의 모든 극단 점을 설명해야합니다. 이 변환을 수행하려면 프로그래밍 작업을 표준 형식 (표준이라고도 함)으로 가져와야합니다.
이렇게하려면 다음 단계를 수행해야합니다.
- 제약의 모든 불평등을 평등으로 변환 (추가 새로운 변수 도입으로 구현)
- 최대화 문제는 최소화 문제로 변환되어야합니다.
- 모든 자유 변수를 변환하여 음이 아닌 변수를 얻을 필요가 있습니다.
모든 변형의 결과 형식표준 유형의 작업을 통해 기본 솔루션을 결정할 수 있습니다. 차례로 공간의 모든 코너 포인트를 명확하게 정의합니다. 결과적으로 단순 방법을 사용하면 얻은 모든 기본 솔루션 중에서 가장 최적의 솔루션을 찾을 수 있습니다.
가장 중요한 것은이 솔루션 방법이실제로 대수 작업은 계획 구현의 일관되고 지속적인 개선이며, 그 결과 할당 된 작업을 최대한의 효율성으로 구현합니다. 원하는 결과를 얻기 위해 수행해야하는 주요 작업은 수학적 및 프로그래밍 형식으로 올바르게 구현하는 것입니다.
모든 개발의 결과는 단순해야합니다.방법은 각 후속 솔루션의 지속적인 개선을 기반으로하는 특수한 계산 절차입니다. 평면의 모든 점을 쌍으로 비교하고 최적의 점을 찾아이를 수행합니다.
최적에 대한 전체 검색이솔루션 (있는 경우)은 정수 및 유한 단계로 완료됩니다. 심플 렉스 방법이 처리 할 수없는 유일한 예외는 "퇴화 문제"입니다. 이 경우 소위 "루핑"이 발생하여 동일한 작업이 무한히 반복됩니다.
단순 방법은 1947 년에 개발되었습니다. 그의 "부모"는 미국의 수학자 인 George Danzig였습니다. 단순한 방법은 오랜 역사를 가지고 있다는 사실을 감안할 때, 이제는 사람이 직면 한 모든 문제에 대한 최적의 솔루션을 찾는 데 가장 많이 연구되고 가장 효과적인 방법 중 하나입니다.
단계적 최적화 방법은사회의 모든 활동. 과학 및 산업 분야에서 모두 사용할 수 있습니다. 그것의 광범위한 사용은 복잡한 문제에 대한 수학적으로 건전한 올바른 해결책을 만드는 데 도움이 될 것입니다.
