计算线性编程问题的解。


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输入/输出

  • c1ddbl.png C —

    C该向量用于描述进行要最大化的线性函数。

  • c2ddbl.png M —

    M是描述各个不同约束的矩阵。

  • c1ddbl.png B —

    B是描述结束不等式右侧的向量。

  • idbl.png 最大值 —

    最大值是约束条件下X的最大值。

  • i1ddbl.png X —

    X是解向量。

  • iu32.png 时钟滴答 —

    计时是用于整个计算的时间，以毫秒为单位。

  • ii32.png 错误 —

    错误返回VI的任何错误或警告。解X不存在时会产生错误。将错误连接至错误代码至错误簇转换VI，可将错误代码或警告转换为错误簇。

    • 下列等式为该VI求解的优化问题。

    cx = max!

    伴随着约束条件 x ≥0和 mx ≥ b。

    对于优化问题cx = max!，使用下列定义：

    X =（x1，...， xn) C =(c1, ..., cn) B =(b1, ..., bk) M 是一个k 乘n的矩阵。

    如需求解优化问题，必须首先确定优化向量X是否存在。如优化向量存在，确定该向量X。

    线性编程问题的解分为两步。完成下列步骤可求解线性编程问题。

    1. 使原有问题转化为带有限定条件的通常形式，表达形式中不能有不等式。
    2. 求解带有限定条件且为通常形式的问题。
    注： 带有限定条件的形式比较特殊。但是，有很多种表示方法。例如， dx ≤e等同于- dx≥-e，并且， dx =e等同于 dx ≥e和- dx≥-e的组合。

    范例

    请参考LabVIEW附带的下列范例文件。

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