선형 프로그래밍 문제의 솔루션을 결정합니다.


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입력/출력

  • c1ddbl.png C —

    C는 최대화하려는 선형 함수를 나타내는 벡터입니다.

  • c2ddbl.png M —

    M는 서로 다른 제약을 나타내는 행렬입니다.

  • c1ddbl.png B —

    B는 제약 부등식의 우변을 나타내는 벡터입니다.

  • idbl.png 최대값 —

    최대값이 존재할 경우, 제약하에서 x의 최대값입니다.

  • i1ddbl.png X —

    X는 솔루션 벡터입니다.

  • iu32.png ticks —

    Tick은 밀리초 단위의 전체 계산 시간입니다.

  • ii32.png 에러 —

    에러는 VI로부터 모든 에러 또는 경고를 반환합니다. 솔루션 X가 존재하지 않을 경우가 에러가 발생합니다. 에러를 [에러 코드를 에러 클러스터로] VI에 연결하여 에러 코드 또는 경고를 에러 클러스터로 변환할 수 있습니다.

    • 다음 식은 이 VI가 푸는 최적화 문제를 정의합니다.

    cx = max!

    제약 조건은 x ≥ 0, mx ≥ b입니다.

    최적화 문제 cx = max!에서, 다음 식을 사용합니다.

    X =(x1, ..., xn) C =(c1, ..., cn) B =(b1, ..., bk) M은 k-by-n 행렬입니다.

    최적화 문제를 풀려면, 최적 벡터 X의 존재 여부를 결정해야 합니다. 최적 벡터가 존재할 경우, 다음으로 이 벡터 X를 결정합니다.

    선형 프로그래밍 문제의 솔루션은 두 단계 과정입니다. 다음 단계를 완료하여 선형 프로그래밍 문제를 풉니다.

    1. 원래 문제를 공식에 부등식 없이 제한된 일반 형식으로 변환합니다.
    2. 제한된 일반 형식 문제를 풉니다.
    노트 제한된 일반 형식은 특수한 형태로 보입니다. 그러나 항을 다시 수식화하는 많은 방법이 있습니다. 예를 들어, dx ≤ e는-dx ≥ -e와 같고, dx = e는 dx ≥ e와-dx ≥ -e의 조합과 같습니다.

    예제

    LabVIEW 포함되는 다음 예제 파일을 참조하십시오.

    • labview\examples\Mathematics\Optimization\Geometrical Analysis with Linear Programming.vi