【摘 要】
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众所周知,在单纯形算法的每一步迭代中都需要计算单纯形乘子π=B(即对偶变量,其中B为当前基矩阵,c为价格系数),进而求得非基变量的检验数.在实际计算时,我们通常对B采用LU分
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众所周知,在单纯形算法的每一步迭代中都需要计算单纯形乘子π=B<-τ><,CB>(即对偶变量,其中B为当前基矩阵,c为价格系数),进而求得非基变量的检验数.在实际计算时,我们通常对B采用LU分解进行计算,也就是说,在计算检验数时需要求解两个三角系统U<τ>v=c<,B>L<τ>π=v而该文介绍了两种改进的计算检验数的算法.在其中一种算法中,我们给出了另一种求解检验数的公式;而在另一种算法中,我们则给出了一个求解v的递推公式.这两种算法都只需求解一个三角系统,从而减少每一步迭代的计算时间.
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