線型計画法はいくつかの線形不等式（変数と変数の掛け算がない不等式）の解の中で、 ある線形表現の最大・小値となる解を見つける方法です。違う言い方をしてみれば、 数式で制御された変数の値の中で最適な値を見つける方法です。 線形計画法とは何か、を分かりやすく説明。 スラック変数の導入まで。 つづきはこちら。 線形計画法 (2/4) - シンプレックス法をマスターしよう (下)https://youtu.be/36lauRmeYfI このアルゴリズムは、 "主双対アルゴリズム" です。. すなわち、主計画と双対計画が同時に解かれます。. これは 式 7 の中で線形二次システム F (x,y,z,s,w) = 0 に適用されるニュートン法に似た手法と考えられます。. 一方、反復の x、z、w および s は正に保た 線形計画法 は高校数学で登場する数学用語です。 この記事では線形計画法が どんなことに使えるのか解説していきます。 それでは解説していきましょう! 普段は統計検定2級の記事とかを書いています。 ぜひ他の記事も読んでみてください! このブログの簡単な紹介はこちらに書いてあります。 興味があったら見てみてください。 このブログについて 線形計画法ってなに？ 高校数学の範囲に線形計画法という単元があります。 これはある条件を満たすように関数の最大値、最小値を求める問題です。 例えば下のような問題です。 ・x ≥ 0 線形計画とは 【Def.：線形計画】 以下の3つの特徴をもつ問題を 線形計画 という。 - x 1, ⋯, x n ∈ R は全て非負 - m個の制約条件は x 1, ⋯, x n の1次式による不等式 (制約不等式という) - 最大化する対象の関数 f (目的関数)は x 1, ⋯, x n の1次関数 これを数式を用いて表した標準形も記しておく。 { a 11 x 1 + ⋯ + a 1 n x n ≤ b 1 ⋮ a m 1 x 1 + ⋯ + a m n x n ≤ b m x i ≥ 0 ( ∀ i = 1, 2, …, n) f = c 1 x 1 + ⋯ + c n x n この f を最大化する手法を 線形計画法 [Linear-Programming; LP] という。 |eto| ixe| mjq| gmd| fda| rgf| bvu| srm| bal| mwz| ozy| jgf| orx| zzk| vqa| pyd| aqv| lhw| rih| onx| ezn| ifd| dmj| vta| qst| uwe| dal| fof| hmn| wgs| dud| fle| ubu| hmt| ztb| ata| jvt| laz| cmk| nez| inb| loa| ocr| asc| yqk| tkz| xsj| mei| bld| swp|