大家好，如果您还对单纯形法步骤不太了解，没有关系，今天就由本站为大家分享单纯形法步骤的知识，包括单纯形法的计算步骤的问题都会给大家分析到，还望可以解决大家的问题，下面我们就开始吧！
单纯形法计算线性规划的步骤
单纯形法计算线性规划的步骤：
（1）把线性规划问题的约束方程组表达成典范型方程组，找出基本可行解作为初始基可行解。
（2）若基本可行解不存在，即约束条件有矛盾，则问题无解。
（3）若基本可行解存在，从初始基本可行解作为起点，根据最优性条件和可行性条件，引入非基变量取代某一基变量，找出目标函数值更优的另一基本可行解。
（4）按步骤3进行迭代,直到对应检验数满足最优性条件(这时目标函数值不能再改善)，即得到问题的最优解。
（5）若迭代过程中发现问题的目标函数值无界，则终止迭代。
用单纯形法求解线性规划问题所需的迭代次数主要取决于约束条件的个数。现在一般的线性规划问题都是应用单纯形法标准软件在计算机上求解，对于具有10^6个决策变量和10^4个约束条件的线性规划问题已能在计算机上解得。
表格单纯形法的求解步骤
单纯形法的基本想法是从线性规划可行集的某一个顶点出发，沿着使目标函数值下降的方向寻求下一个顶点，面顶点个数是有限的，所以，只要这个线性规划有最优解，那么通过有限步选代后，必可求出最优解 。
为了用选代法求出线性规划的最优解，需要解决以下三个问题 ：
(1)最优解判别准则，即迭代终止的判别标准 ；
(2)换基运算，即从一个基可行解迭代出另一个基可行解的方法 ；
(3)进基列的选择，即选择合适的列以进行换基运算，可以使目标函数值有较大下降
单纯形法的计算步骤
单纯形法是求解线性规划问题最常用、最有效的算法之一。它的计算步骤如下：
1、把线性规划问题的约束方程组表达成典范型方程组，找出基本可行解作为初始基本可行解。
2、若基本可行解不存在，即约束条件有矛盾，则问题无解。
3、若基本可行解存在，以初始基本可行解作为起点，根据最优性条件和可行性条件，引入非基变量取代某一基变量，找出目标函数值更优的另一基本可行解。
4、按步骤3进行迭代，直到对应检验数满足最优性条件(这时目标函数值不能再改善)，即得到问题的最优解。
5、若迭代过程中发现问题的目标函数值无界，则终止迭代。
单纯形法的概念：
单纯形法是求解线性规划问题最常用、最有效的算法之一。单纯形法最早由GeorgeDantzig于1947年提出，近70年来，虽有许多变形体已经开发，但却保持着同样的基本观念。如果线性规划问题的最优解存在，则一定可以在其可行区域的顶点中找到。
基于此，单纯形法的基本思路是：先找出可行域的一个顶点，据一定规则判断其是否最优；若否，则转换到与之相邻的另一顶点，并使目标函数值更优；如此下去，直到找到某最优解为止。
好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。
