Пакет решения задач линейной оптимизации simplex
Обзор средств пакета
Задачи линейной оптимизации важны
как в фундаментальных, так и в прикладных приложениях математики. В пакете
simplex имеется небольшой, но достаточно представительный набор функций
и определений для решения таких задач:
>
with(simplex);
Warning, the protected names maximize and minimize have been redefined and
unprotected
[basis, convexhull, cterm, deftne_zero, display, dual,feasible, maximize,
minimize,pivot, pivoteqn, pivotvar, ratio, setup, standardize ]
Приведем краткое назначение этих
функций:
- basis
— возврат списка основных переменных для множества линейных уравнений;
- convexhull
— вычисление выпуклой оболочки
для набора точек;
- cterm
— задание констант для системы уравнений или неравенств;
- define_zero
— определение наименьшего значения, принимаемого за ноль (по
- умолчанию увязано со значением
системной переменной Digits);
- display
— вывод системы уравнений или неравенств в матричной форме;
- dual
— выдача сопряженных выражений; ,
- equality
— параметр для функции convert, указывающий на эквивалентность;
- feasible
— выяснение возможности решения заданной задачи:
- maximize
— вычисление максимума функции;
- minimize
— вычисление минимума функции;
- pivot
— создание новой системы уравнений с заданным главным элементом;
- pivoteqn
— выдача подсистемы уравнений для заданного главного элемента;
- pivotvar
— выдача переменных с положительными коэффициентами в целевой функции;
- ratio
— выдача отношений для определения наиболее жесткого ограничения;
- setup
— задание системы линейных уравнений;
- standardize
— приведение заданной системы уравнений или неравенств к стандартной форме
неравенств типа «меньше или равно».