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一般模型既有不等式约束，也有等式约束；既有非负的约束决策变量，也有整个实数域上的自由决策变量。
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标准模型
引入冗余的决策变量，使得不等式约束转化为等式约束。这里的每个决策变量都具有非负性。
在这里插入图片描述
把上述模型用矩阵表示就是
m i n ( o r m a x ) C T X s . t A X = b ⃗ X ≥ 0 min(or\ max) C^TX\\ s.t \ AX=\vec{b}\\ \ X \geq 0
min(or max)C
T
X
s.t AX=
b
X≥0
线性规划问题的基本假设
系数矩阵A的行向量线性无关。
如果线性相关有2种可能，要么是增广矩阵的该行也线性相关，则该行约束冗余，可以删去。要么增广矩阵的该行线性无关，则方程无解，优化问题不存在。
系数矩阵A的行数小于列数
如果行数m大于列数n，则行向量是m个n维向量，不可能线性无关。吐过行数等于列数，且行向量线性无关，则约束条件确定了唯一解，无需优化。
一般模型与标准模型的转化
主要方式是增加决策变量。有两种情况需要增加
不等式变等式，每个不等式增加一个决策变量。
1个自由决策变量转化为2个约束的决策变量。
在这里插入图片描述
线性规划问题解的可能情况
唯一最优解
没有有限的最优目标函数
没有可行解
无穷多的最优解（一维问题中不会出现）
凸集
Def. 凸集：该集合中任意两个元素的凸组合仍然属于该集合。
在这里插入图片描述
注：此处的α \alphaα不能是0或1。
Thm. 线性规划的多面体模型是凸集。
Def. 凸集的顶点：顶点无法表示成集合中其他元素的凸组合。
在这里插入图片描述
顶点的等价描述
从系数矩阵中抽取m列线性无关的列向量，组成可逆方阵。则由此可求得m个决策变量的值，再令其余的决策变量为0即可。
推论
顶点中正分量对应的系数向量线性无关。
一个线性规划问题标准模型最多有C n m C_{n}^{m}C
n
m
个顶点。
定义总结
基矩阵§：系数矩阵中抽取m列线性无关的列向量组成可逆方阵。
基本解：m个基变量有基矩阵和b ⃗ \vec{b}
b
决定，剩余(n-m)个变量都置0，称之为非基变量。
基本可行解（顶点）：基本解中可行的，即满足非负性约束
Thm. 线性规划标准模型的基本可行解就是可行集的顶点。
Thm. 标准模型的线性规划问题如有可行解，则定有基本可行解。
Thm. 线性规划标准模型中顶点的个数是有限的。
Thm. 线性规划标准模型的最优目标函数值如果有有限的目标函数值，则总在顶点处取到。
单纯形法
在顶点中沿着边搜索最优解的过程。
按照上述的原理，我们固然可以求出所有的基矩阵，进入求出所有的顶点。计算每一个顶点的目标函数值，找出其中最大的那个，但是这样做的计算量未免太大，因此有了单纯行法，即沿着边搜索顶点。
在这里插入图片描述
单纯形法就是一个不断的选择变量入基出基的过程。
假定已知一个基本可行解。（问题4）
如何计算选定进基变量后的基本可行解。(问题1）
如何选择进基变量使得目标函数值改善。（问题2）
如何判断已经找到最优的目标函数值。（问题3）
计算选定进基变量的基本可行解
Def. 基本可行解的表示式：基变量只出现在一个等式约束中。如：
在这里插入图片描述
此处的x 3 , x 4 , x 5 x_3,x_4,x_5x
3
,x
4
,x
5
就是基变量。
选定出基变量：保可行性的最小非负比值原理
由上所述，一个顶点对应一个基本可行解，其中m个基变量，(n-m)个非基变量。假定我们要选择某个非基变量x i x_ix
i
入基，实际上就是通过对增广矩阵做初等行变化使得x i x_ix
i
仅仅出现在一个等式约束中。比如我们通过变换，使得x i x_ix
i
仅仅出现在第j个等式约束中，如果此时仍然满足可行性，那么x i x_ix
i
就取代了原来在此处的基变量，成为新的基变量。
在进行初等行变换的过程中，要保证可行性，即
b ⃗ ≥ 0 \vec{b} \geq 0
b
≥0
。因此要选择最小非负比值。请看下面的例子：
在这里插入图片描述
假设我们要选择x 2 x_2x
2
入基，那么就是要通过初等行变换，使得x 2 x_2x
2
的系数向量中某一行是1，其余行都是0。如我们选择x 2 x_2x
2
仅出现在第3个等式约束中，即
在这里插入图片描述
则此时无法保证可行性，因为b ⃗ \vec{b}
b
中第1个分量是负数。
为了避免等式右侧出现负数，只能选择比值最小的一行，即第1行。即化成如下的形式：
在这里插入图片描述
如果此时我们想让x 3 x_3x
3
入基，此时的最小比值是第2行，即让该行为1，其余行为0。但是，为了让x 3 x_3x
3
的第二行为1，该行两端必须同时乘以一个负数，此时仍然无法保证b ⃗ ≥ 0 \vec{b} \geq0
b
≥0，因此只能选择系数非负的一行。
注：这里的非负性是指系数非负，而不是比值非负。即当b中某行分量是0，而该行入基变量系数是负数，仍不能入基。
在这里插入图片描述
特殊情况：没有非负比值，即没有有限的目标函数值。
在这里插入图片描述
选择入基变量的原则
选择某个入基变量使得目标函数能改善，通过检验数选择。
此处假设优化目标是求最大值。通过等式约束，将目标函数表示成非基变量的线性组合。即
f ( X ) = c 1 x j ( m + 1 ) + c 2 x j ( m + 2 ) + . . . + c n x j ( n ) + c o n s t f(X)=c_1x_{j(m+1)}+c_2x_{j(m+2)}+...+c_nx_{j(n)}+const
f(X)=c
1
x
j(m+1)
+c
2
x
j(m+2)
+...+c
n
x
j(n)
+const
只有选择检验数是正数的变量入基才有可能使得目标函数继续增大，因为入基之后变量只可能增大或者不变，而不可能减少。
如何确定已经找到了最优的目标函数值
此处假设优化目标是求最大值。
当每个非基变量的检验数都是负数时，目标函数已经达到了最大值。
退化情况
Thm. 收敛条件：每次迭代过程中，每个基本可行解的基变量都严格大于0，则每次迭代都能保证目标函数严格增加。而基本可行解的数目是有限的，因此上述过程不会一直进行下去，因此一定能在有限次迭代过程中找到最优解。
Def. 退化情况：某些基变量是0。则多个基矩阵对应同一个退化的顶点。
Thm. 循环迭代导致不收敛：多个基矩阵对应一个顶点，即每次出基入基都换了基矩阵，但是对应的退化顶点不变，即目标函数也不变。因此可能出现在几个基矩阵之间循环不止的情况。
避免退化：由于顶点的个数是有限的，我们只需标记那些已经迭代过的顶点，即可避免循环。
**bland法则：**始终选择下标最小的可入基和出基的变量。
当所有的基变量都严格大于0时，则这个基矩阵对应于非退化的顶点，此时可行基矩阵和顶点是一一对应的；
当某些基变量为0时，则这个基矩阵对应退化的顶点，一个退化的顶点对应数个可行基矩阵。
即给定一个可行基矩阵，一定能确定一个顶点，但是给定一个顶点时，其对应的基矩阵可能不唯一。
更一般地说，当顶点非退化时，可行基矩阵唯一；否则可行基矩阵不唯一。
如何确定初始的基本可行解
先将一般模型转化为标准模型，然后添加人工变量，在迭代过程中将人工变量都变成非基变量，则基变量就只剩下原来的变量。
在这里插入图片描述
大M法在这里插入图片描述
两阶段法
在这里插入图片描述
例题
本质就是不断的迭代单纯型表
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
一般线性规划问题总结
一般模型转化为标准型
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
基于单纯型表迭代的实质
求出非基变量的检验数
σ j ( k ) = c j ( k ) − C B T B − 1 P j ( k ) m + 1 ≤ k ≤ n \sigma_{j(k)}=c_{j(k)}-C_{B}^{T}B^{-1}P_{j(k)}\ m+1 \leq k \leq n
σ
j(k)
=c
j(k)
−C
B
T
B
−1
P
j(k)
m+1≤k≤n
确定进基变量
σ j ( t ) = m a x { σ j ( m + 1 ) , σ j ( m + 2 ) , . . . σ j ( n ) } \sigma_{j(t)} = max\{\sigma_{j(m+1)},\sigma_{j(m+2)},...\sigma_{j(n)}\}
σ
j(t)
=max{σ
j(m+1)
,σ
j(m+2)
,...σ
j(n)
}
确定出基变量
在这里插入图片描述
得到新的可行基矩阵
在这里插入图片描述
基于逆矩阵的单纯形法
在这里插入图片描述
核心问题：如何基于B − 1 B^{-1}B
−1
计算出B − 1 ~ \tilde{B^{-1}}
B
−1
~
。这两个矩阵仅仅有1列不一样，这是一个线性代数问题，与本课程的主要内容无关，此处不再赘述。
总结：单纯形法中可能遇到的3中特殊情况。
1. 退化问题：某些基变量为0
退化问题的现象是某些基变量为0，本质是一个退化的顶点对应多个可行基矩阵，后果是可能使得单纯形法不收敛。
在选择入基变量时，应该遵循blend法则，即每次选择可入基变量下标最小的那个。
2. 没有最小非负比值。
当选定入基变量后，需要根据“保证可行性的最小非负比值原理”选定出基变量，如果没有非负比值，则说明该变量可以趋于无穷，则该问题没有有限的最优目标函数值。
3. 某个非基变量的检验数为0.
在选择入基变量时，需要将目标函数表示成非基变量的表达式。以目标值是求最大问题的为例，此时应该选择检验数大于0的非基变量入基才能改善目标函数值。
当所有非基变量的检验数都为小于等于0的时候，无论选择谁入基，都会值得目标函数变得更差，因此这时候就达到了最优条件。
有一种特殊情况是某个非基变量的检验数为0，如果选取该变量入基，则目标函数值和原来一样，但是我们得到另一组不同的基本可行解，即最优目标函数值对应了多个基本可行解，这说明原问题有无穷多最优解。
4. 退化问题和非基变量检验数为0.
前者是一个顶点对应多个可行基矩阵，后者是最优目标函数值对应多个顶点。
前者可能导致单纯形法不收敛，后者说明该问题有无穷多解。
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其中maketform中的[0 -1 0; 1 0 0; 0 0 1]是使用到的仿射变换矩阵
然后利用变换矩阵[0 -1 0; 1 0 0; 0 0 1]对I只做一次仿射变换（即[0 -1 0; 1 0 0; 0 0 1]*i），得到了变换结果矩阵T
Maketform函数就是利用给定的参量建立变换结构，然后把该变换结构赋给结构体变换，根据得到的结构体变量T调用imtransform函数进行变换。
不懂可追问哦！~~
仿射函数即由由1阶多项式构成的函数，一般形式为 f (x) = A x + b，这里，A 是一个 m×k 矩阵，x 和 b 都是一个 m 向量，实际上反映了一种从 k 维到 m 维的空间映射关系。
设f是一个矢性（值）函数，若它可以表示为f(x1,x2,…,xn)=A1x1+A2x2+…+Anxn+b，其中Ai可以是标量，也可以是矩阵，则称f是仿射函数。
其中的特例是，标性（值）函数f(x)=ax+b，其中a、x、b都是标量。此时严格讲，只有b=0时，仿射函数才可以叫“线性函数”（“正比例”关系）。
就一般情形，函数f是仿射函数的充要条件是：对于任意两组向量x1,x2,…,xn与y1,y2,…,yn，对于任意0=p=1，如果f[px1+(1-p)y1,px2+(1-p)y2,…,pxn+(1-p)yn]==pf(x1,x2,…,xn)+(1-p)f(y1,y2,…,yn)。（“==”表示恒等）
一般称线性组合“p1x1+p2x2+…+pnxn，其中p1+p2+…+pn=1”为仿射组合；一般称所有pi=0的仿射组合为凸组合。
其实一般意义上的仿射函数是一个矩阵函数,如果构成一个类似LMI的不等式,可以成为仿射矩阵不等式.
