大m法特殊例题解析

@夏霄3937:级数的一致收敛e的( - nx)次幂,比上N!,x的绝对值小于等于10.证明该级数收敛,用大M法, - 作业帮
吕版15916861185…… [答案] 当 |x|≤10 时,0 0 由正项级数 D'Lambert 比值判别法: lim(n->∞) a(n+1)/an = lim(n->∞) [e^(10(n+1))/(n+1)!]/[e^(10n)/n!] = lim(n->∞) e^10/(n+1) = 0 故正项级数:∑(n=0,∞) e^(10n)/n!收敛; 由Weierstrass优级数判别法: ∑(n=0,∞) e^(-nx)/n! 在 [-10,10] ...

@夏霄3937:用大M法解线性问题 max z=3x1+12x2 约束条件2x1+2x2<=11 - x1+x2>=8 x1,x2>=0. -
吕版15916861185…… z=3x1+12x2 约束条件2x1+2x2=8 x1,x2>=0.没有最大值,只有最小值.解答如下:解:2x1+2x2≤11 -x1+x2≥8 它们的交点解得(-1.25,6.75) 而x1,x2都≧0 所以在约束条件下Z 有最小值.没有最大值. Z的 其最小值数是x2=8 x1=0时 Z最小=3x1+12x2=12*8=96

@夏霄3937:运筹学单纯形表法里的大m法 求解一个小的问题 -
吕版15916861185…… 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

@夏霄3937:运筹学大M法 相关计算 不用算 只是理论问题Min z= - 3x1+x2+x3S.t.x1 - 2x2+x33 - 2x1+x3=1x1,x2,x3>0像这样一道题 是大M法的例题我不用大M法 还用一般的方... - 作业帮
吕版15916861185…… [答案] 标准型也不是你这样化啊, 用对偶理论应该是这样的 max w=x+3y+z s.t x-4y-2z>-3 -2x+z>1 x+2y+z x>0,y=情况,十有八九要用大M了,不然就是转对偶. 不用纠结这个问题,这就相当于你到北京有火车飞机汽车给你用,你偏要骑自行车. 正是前人有这...

@夏霄3937:这个题用运筹学中的大M法该怎么列式? MinZ=4x1+3x2,2x1+0.5x2≥10,2x -
吕版15916861185…… minZ=4x1+3x2+Mx6+Mx7+Mx8 2x1+0.5x2-x3+x6=10 x1-x4+x7=2 x1+x2-x6+x8=8 xj≥0

@夏霄3937:运筹学大M法解决最大值问题时候,应该如何构造目标函数?是在人工变量前面加 - M吗?M为无穷大数 - 作业帮
吕版15916861185…… [答案] 目标函数为求max时就在人工变量前加-M,只有当人工变量为0时目标函数才能最大!

@夏霄3937:这个题用运筹学中的大M法该怎么列式?MinZ=4x1+3x2,2x1+0.5x2≥10,2x这个题用运筹学中的大M法该怎么列式?MinZ=4x1+3x2,2x1+0.5x2≥10,2x1≥4,4x1+4x... - 作业帮
吕版15916861185…… [答案] minZ=4x1+3x2+Mx6+Mx7+Mx8 2x1+0.5x2-x3+x6=10 x1-x4+x7=2 x1+x2-x6+x8=8 xj≥0

@夏霄3937:大M法解线性规划问题,M的经济含义是什么? -
吕版15916861185…… 是惩罚吧,现在解线形规划都用LINDO这个软件来解了,要是非线形规划就用LINGO来解 大M法(通过下例简略介绍其方法与步骤) 例,用大M法求解 MinZ=x1+1.5x2 解:MinZ=x1+1.5x2+0.x3+0.x4+Mx5+Mx6 其中x3,x4为松驰变量,x5,x6为人工...

@夏霄3937:运筹学 - 大M法用大M法计算求最大时,为什么设人工变量系数为 - M?求最小的时候人工变量系数是M? - 作业帮
吕版15916861185…… [答案] 因为M假设为一个极在的正数, 所以我们求MAX时,则需要减去M乘以人工变量,如果这个人工变量为非零,则不可能求到最大值,因为MAX Z = (目标函数)-M* 人工变量;只有在人工变量取得零时,则可求得最大值; 反之亦是.

@夏霄3937:运筹学(第三版),人工变量大M法求第33页表格的解题过程. - 作业帮
吕版15916861185…… [答案] 其实过程都在表格里了,再说这也不是大M法,是两阶段法.第一阶段(也就是表格1-11),是求目标函数min=x6+x7(见P32式),也就是求解一个目标函数中只包含人工变量的线性规划问题并使其最小,也就是当x6和x7都取0的时候,...

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