人工智能与机器学习——线性规划中的单纯形法、大M法的excel求解、python求解；非线性规划的拉格朗日乘子法求解、python求解_python线性规划单纯形法-程序员宅基地

人工智能与机器学习——线性规划中的单纯形法、大M法的excel求解、python求解；非线性规划的拉格朗日乘子法求解、python求解

一、原理介绍

1. 单纯形法的原理

单纯形法就是秉承“保证每一次迭代比前一次更优”的基本思想：先找出一个基本可行解，对它进行鉴别，看是否是最优解；若不是，则按照一定法则转换到另一改进后更优的基本可行解，再鉴别；若仍不是，则再转换，按此重复进行。因基本可行解的个数有限，故经有限次转换必能得出问题的最优解。如果问题无最优解，也可用此法判别。

2. 大M法的原理

在线性规划问题的约束条件中加人工变量后，要求在目标函数中相应地添加认为的M或一M为系数的项。在极大化问题中，对人工变量赋于一M作为其系数；在极小化问题中，对人工变量赋于一个M作为其系数，M为一任意大（而非无穷大）的正数。把M看作一个代数符号参与运算，用单纯形法求解，故称此方法为大M法。

3. 拉格朗日乘子法的原理

基本的拉格朗日乘子法就是求函数f(x1,x2,…)在约束条件g(x1,x2,…)=0下的极值的方法。其主要思想是将约束条件函数与原函数联立，从而求出使原函数取得极值的各个变量的解。

二、线性规划中的单纯形法、大M法的excel求解

1. 线性规划求解题目

在这里插入图片描述

2. 单纯形法的excel求解

在这里插入图片描述

计算结果

在这里插入图片描述

3. 大M法的excel求解

在这里插入图片描述

三、单纯形法python编程

1. 建立线性回归分析标准化模型

创建txt文档如下：
在这里插入图片描述

2. 编写python代码

import numpy as np
def pivot(d,bn):
    l = list(d[0][:-2])
    jnum = l.index(max(l)) #转入编号
    m = []
    for i <

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