تاريخ الرياضيات
الاعداد و نظريتها
تاريخ التحليل
تار يخ الجبر
الهندسة و التبلوجي
الرياضيات في الحضارات المختلفة
العربية
اليونانية
البابلية
الصينية
المايا
المصرية
الهندية
الرياضيات المتقطعة
المنطق
اسس الرياضيات
فلسفة الرياضيات
مواضيع عامة في المنطق
الجبر
الجبر الخطي
الجبر المجرد
الجبر البولياني
مواضيع عامة في الجبر
الضبابية
نظرية المجموعات
نظرية الزمر
نظرية الحلقات والحقول
نظرية الاعداد
نظرية الفئات
حساب المتجهات
المتتاليات-المتسلسلات
المصفوفات و نظريتها
المثلثات
الهندسة
الهندسة المستوية
الهندسة غير المستوية
مواضيع عامة في الهندسة
التفاضل و التكامل
المعادلات التفاضلية و التكاملية
معادلات تفاضلية
معادلات تكاملية
مواضيع عامة في المعادلات
التحليل
التحليل العددي
التحليل العقدي
التحليل الدالي
مواضيع عامة في التحليل
التحليل الحقيقي
التبلوجيا
نظرية الالعاب
الاحتمالات و الاحصاء
نظرية التحكم
بحوث العمليات
نظرية الكم
الشفرات
الرياضيات التطبيقية
نظريات ومبرهنات
علماء الرياضيات
500AD
500-1499
1000to1499
1500to1599
1600to1649
1650to1699
1700to1749
1750to1779
1780to1799
1800to1819
1820to1829
1830to1839
1840to1849
1850to1859
1860to1864
1865to1869
1870to1874
1875to1879
1880to1884
1885to1889
1890to1894
1895to1899
1900to1904
1905to1909
1910to1914
1915to1919
1920to1924
1925to1929
1930to1939
1940to the present
علماء الرياضيات
الرياضيات في العلوم الاخرى
بحوث و اطاريح جامعية
هل تعلم
طرائق التدريس
الرياضيات العامة
نظرية البيان
Simplex Method
المؤلف:
Dantzig, G. B
المصدر:
Linear Programming and Extensions. Princeton, NJ: Princeton University Press, 1963.
الجزء والصفحة:
...
19-12-2021
2674
Simplex Method
The simplex method is a method for solving problems in linear programming. This method, invented by George Dantzig in 1947, tests adjacent vertices of the feasible set (which is a polytope) in sequence so that at each new vertex the objective function improves or is unchanged. The simplex method is very efficient in practice, generally taking to
iterations at most (where
is the number of equality constraints), and converging in expected polynomial time for certain distributions of random inputs (Nocedal and Wright 1999, Forsgren 2002). However, its worst-case complexity is exponential, as can be demonstrated with carefully constructed examples (Klee and Minty 1972).
A different type of methods for linear programming problems are interior point methods, whose complexity is polynomial for both average and worst case. These methods construct a sequence of strictly feasible points (i.e., lying in the interior of the polytope but never on its boundary) that converges to the solution. Research on interior point methods was spurred by a paper from Karmarkar (1984). In practice, one of the best interior-point methods is the predictor-corrector method of Mehrotra (1992), which is competitive with the simplex method, particularly for large-scale problems.
Dantzig's simplex method should not be confused with the downhill simplex method (Spendley 1962, Nelder and Mead 1965, Press et al. 1992). The latter method solves an unconstrained minimization problem in dimensions by maintaining at each iteration
points that define a simplex. At each iteration, this simplex is updated by applying certain transformations to it so that it "rolls downhill" until it finds a minimum.
REFERENCES:
Dantzig, G. B. Linear Programming and Extensions. Princeton, NJ: Princeton University Press, 1963.
Forsgren, A.; Gill, P. E.; and Wright, M. H. "Interior Methods for Nonlinear Optimization." SIAM Rev. 44, 525-597, 2002.
Karmarkar, N. "A New Polynomial-time Algorithm for Linear Programming." Combinatorica 4, 373-395, 1984.
Klee, V.; Minty, G. J.; and Shisha, O. (Eds.). "How Good is the Simplex Algorithm?" In Inequalities 3. New York: Academic Press, 159-175, 1972.
Mehrotra, S. "On the Implementation of a Primal-dual Interior Point Method." SIAM J. Optimization 2, 575-601, 1992.
Nelder, J. A. and Mead, R. "A Simplex Method for Function Minimization." Comp. J. 7, 308-313, 1965.
Nemirovsky, A. and Yudin, N. Interior-Point Polynomial Methods in Convex Programming. Philadelphia, PA: SIAM, 1994.
Nocedal, J. and Wright, S. J. Numerical Optimization. New York: Springer-Verlag, 1999.
Press, W. H.; Flannery, B. P.; Teukolsky, S. A.; and Vetterling, W. T. "Downhill Simplex Method in Multidimensions" and "Linear Programming and the Simplex Method." §10.4 and 10.8 in Numerical Recipes in FORTRAN: The Art of Scientific Computing, 2nd ed. Cambridge, England: Cambridge University Press, pp. 402-406 and 423-436, 1992.
Spendley, W.; Hext, G. R.; and Himsworth, F. R. "Sequential Application of Simplex Designs in Optimization and Evolutionary Operation." Technometrics 4, 441-461, 1962.
Tokhomirov, V. M. "The Evolution of Methods of Convex Optimization." Amer. Math. Monthly 103, 65-71, 1996.
الاكثر قراءة في الرياضيات التطبيقية
اخر الاخبار
اخبار العتبة العباسية المقدسة

الآخبار الصحية
