Đề Xuất 5/2022 # Phương Pháp Đơn Giản Để Giải Zlp. Phương Pháp Gauss # Top Like

Xem 9,405

Cập nhật nội dung chi tiết về Phương Pháp Đơn Giản Để Giải Zlp. Phương Pháp Gauss mới nhất ngày 16/05/2022 trên website Cuocthitainang2010.com. Hy vọng thông tin trong bài viết sẽ đáp ứng được nhu cầu ngoài mong đợi của bạn, chúng tôi sẽ làm việc thường xuyên để cập nhật nội dung mới nhằm giúp bạn nhận được thông tin nhanh chóng và chính xác nhất. Cho đến nay, bài viết này đã thu hút được 9,405 lượt xem.

--- Bài mới hơn ---

  • 8 Bí Quyết Chinh Phục Và Phương Pháp Học Tốt Môn Ngữ Văn
  • Phương Pháp Học Anh Văn Hiệu Quả Nhất
  • Phương Pháp Học Anh Văn Giao Tiếp Hiệu Quả Thông Qua Bài Hát
  • ✅ Phương Pháp Học Autocad Hiệu Quả ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️
  • Phương Pháp Học Autocad Hiệu Quả Cho Người Mới
  • Các phép biến đổi trên được thực hiện một cách thuận tiện trong các bảng đặc biệt gọi là bảng đơn giản.

    Các khối sau được phân bổ trong một bảng simplex:

    Hãy viết lời giải cho vấn đề của ví dụ từ Phần 3.3 trong bảng đơn giản:

    Tất cả dữ liệu ban đầu có trong điều kiện toán học của bài toán được chuyển sang bảng đơn giản đầu tiên. Loại bỏ các biến tự do, chúng tôi nhận được một kế hoạch tham khảo

    Trong hàng cuối cùng của bảng đơn giản đầu tiên, chúng tôi viết tiêu chí ở dạng ẩn

    Chúng tôi loại trừ biến cơ bản x 4 khỏi tiêu chí này, đưa tiêu chí về dạng

    Để có giải pháp tối ưu, tất cả các ước tính phải không âm

    Giải pháp không tối ưu vì có xếp hạng tiêu cực.

    Các ước tính có thể được tính toán bằng công thức. Tích là vectơ hiện tại của ma trận điều kiện, sau đó ước lượng của biến tự do có thể được tính như là tích vô hướng của vectơ hệ số đối với các biến cơ bản bằng vectơ hiện tại của ma trận điều kiện trừ đi hệ số của hàm mục tiêu cho biến này. Vì vậy, chúng tôi nhận được giá trị

    Cột giải quyết là cột có ước tính nhỏ nhất (nếu nhiệm vụ là tối đa). Và để chọn dòng phân giải, bạn cần tìm trong số tất cả các dòng, biến mà từ đó, giảm dần, nhanh chóng chuyển về 0.

    Kết quả là, chúng tôi nhận được rằng cột phân giải là và hàng phân giải là. Điều này có nghĩa là một biến rời khỏi danh sách các biến cơ bản và một biến đi vào.

    Giải pháp không tối ưu vì có đánh giá âm -2.

    Giải pháp là tối ưu, bởi vì tất cả các điểm đều lớn hơn 0. Rõ ràng là không thể tăng được.

    Quy tắc xây dựng bảng Simplex

    Một bảng đơn giản được xây dựng cho một giải pháp tham chiếu.

    Hãy để các giải pháp tham khảo. Bảng simplex cho giải pháp này là

    Ma trận cơ sở B u003d (A 1, A 2, … A m)

    · Đối với các biến cơ bản, ma trận hiện tại là đơn vị.

    • · Bất kỳ cột nào.
    • · Véc tơ của các phần bên phải của các ràng buộc.
    • Các ước lượng cho các biến tự do không bằng 0

    Trong ô phía dưới bên phải – giá trị của tiêu chí

    Các bước của phương pháp Simplex

    • 1. Kiểm tra tính năng tối ưu ()
    • 2. Nếu vậy thì giải pháp không phải là tối ưu. Sau đó chọn cột có số điểm tối thiểu. Hãy gọi nó là giải quyết.
    • 3. Hàng phân giải được chọn theo tỷ lệ tối thiểu của các thành viên tự do với hệ số dương của cột phân giải. Biến cơ sở được thể hiện từ dòng này nằm ngoài danh sách biến cơ sở. Những, cái đó. x k đi ra ngoài và x s đi vào.

      4. Bảng đơn giản hiện tại được chuyển đổi theo quy tắc sau:

        Dòng phân giải được chia thành phần tử phân giải:
    • · Cột phân giải được thay thế bằng một cột duy nhất.
    • Tất cả các phần tử khác của bảng simplex có thể được tính toán lại theo quy tắc hình tứ giác:

    Một tứ giác được xây dựng trên đường chéo nối phần tử được tìm kiếm với phần tử đang phân giải. Khi đó giá trị mới của phần tử bằng giá trị trước đó trừ tích của các phần tử trên đường chéo đối diện chia cho phần tử phân giải.

    Hoặc, giá trị mới của một phần tử bằng tích của các phần tử trên đường chéo chính trừ đi tích của các phần tử trên đường chéo đối diện và tất cả giá trị này chia cho phần tử phân giải.

    Chúng ta hãy xem xét lời giải của LPP theo phương pháp đơn giản và trình bày nó trong mối quan hệ với bài toán tối đa hóa.

    1. Theo điều kiện của bài toán, mô hình toán học của nó được vẽ ra.

    2. Mô hình đã biên dịch được chuyển sang dạng chuẩn. Trong trường hợp này, cơ sở với kế hoạch tham khảo ban đầu có thể được phân biệt.

    3. Mô hình chính tắc của bài toán được viết dưới dạng một bảng đơn giản sao cho tất cả các số hạng tự do đều không âm. Nếu kế hoạch cơ sở ban đầu được chọn, thì hãy chuyển sang bước 5.

    Bảng Simplex: phù hợp với hệ phương trình hạn chế và hàm mục tiêu ở dạng biểu thức được giải quyết so với cơ sở ban đầu. Dòng ghi các hệ số của hàm mục tiêu F được gọi là dòng F hay dòng của hàm mục tiêu.

    4. Tìm thiết kế tham chiếu ban đầu bằng cách thực hiện các phép biến đổi simplex với các phần tử có độ phân giải dương tương ứng với các quan hệ simplex tối thiểu, và không tính đến dấu hiệu của các phần tử của hàng F. Nếu trong quá trình biến đổi gặp phải một chuỗi 0, tất cả các phần tử của chúng, ngoại trừ số hạng tự do, đều là số không, thì hệ phương trình hạn chế của bài toán là không tương thích. Nếu tồn tại một hàng 0 mà ngoài số hạng tự do không có phần tử dương nào khác thì hệ phương trình có giới hạn không có nghiệm không âm.

    Việc giảm hệ thống (2.55), (2.56) đến một cơ sở mới sẽ được gọi là một phép biến đổi đơn giản. Nếu phép biến đổi simplex được coi là một phép toán đại số chính thức, thì có thể lưu ý rằng do kết quả của phép toán này, các vai trò được phân phối lại giữa hai biến có trong một hệ thống hàm tuyến tính nhất định: một biến từ phụ thuộc sang độc lập và biến kia, ngược lại, từ độc lập sang phụ thuộc. Một phép toán như vậy được gọi là bước khử Jordan trong đại số.

    5. Kế hoạch cơ sở ban đầu được tìm thấy được điều tra để có tính tối ưu:

    a) nếu không có phần tử âm nào trong hàng F (ngoài số hạng tự do) thì thiết kế là tối ưu. Nếu không có số 0, thì phương án tối ưu là phương án duy nhất; nếu có ít nhất một số 0 thì có vô hạn phương án tối ưu;

    b) nếu hàng F chứa ít nhất một phần tử âm, tương ứng với một cột gồm các phần tử không dương, thì<

    c) nếu có ít nhất một phần tử âm trong hàng F và có ít nhất một phần tử dương trong cột của nó, thì chúng ta có thể chuyển sang một phương án tham chiếu mới, gần với phương án tối ưu hơn. Để làm điều này, cột đã chỉ định phải được chỉ định là cho phép, bằng quan hệ đơn giản tối thiểu để tìm chuỗi cho phép và thực hiện một phép biến đổi đơn giản. Kiểm tra lại kế hoạch tham chiếu kết quả để có tính tối ưu. Quá trình được mô tả được lặp lại cho đến khi có được phương án tối ưu hoặc cho đến khi vấn đề không thể giải quyết được.

    Cột các hệ số cho một biến được bao gồm trong cơ sở được gọi là phân giải. Do đó, việc chọn biến được đưa vào cơ sở (hoặc chọn cột phân giải) bởi phần tử âm của hàng F, chúng ta đảm bảo hàm F tăng.

    Khó hơn một chút để xác định biến bị loại trừ khỏi cơ sở. Để thực hiện điều này, quan hệ của các phần tử tự do với các phần tử tích cực của cột phân giải được thực hiện (quan hệ như vậy được gọi là đơn giản) và trong số đó tìm thấy quan hệ nhỏ nhất, xác định dòng (phân giải) chứa biến bị loại trừ. Việc lựa chọn biến được loại trừ khỏi cơ sở (hoặc lựa chọn đường phân giải), theo quan hệ đơn giản tối thiểu, đảm bảo, như đã được thiết lập, tính tích cực của các thành phần cơ sở trong kế hoạch tham chiếu mới.

    Trong bước 3 của thuật toán, giả định rằng tất cả các phần tử của cột thành viên tự do là không âm. Yêu cầu này là không cần thiết, nhưng nếu nó được đáp ứng, thì tất cả các phép biến đổi simplex tiếp theo chỉ được thực hiện với các phần tử phân giải tích cực, thuận tiện cho tính toán. Nếu có số âm trong cột thành viên tự do, thì phần tử phân giải được chọn như sau:

    1) xem qua một hàng tương ứng với một số hạng tự do phủ định, ví dụ, một hàng t, và chọn bất kỳ phần tử phủ định nào trong đó, và cột tương ứng được coi là cột cho phép (chúng tôi giả định rằng các ràng buộc của vấn đề là tương thích);

    2) tạo thành tỷ lệ giữa các phần tử của cột các phần tử tự do với các phần tử tương ứng của cột phân giải có cùng dấu (quan hệ đơn giản);

    3) quan hệ đơn giản nhất được chọn. Nó sẽ xác định đường phân giải. Ví dụ: p -string;

    4) tại giao điểm của cột và hàng phân giải, phần tử phân giải được tìm thấy. Nếu phần tử của chuỗi y đang phân giải, thì sau khi biến đổi simplex, phần tử tự do của chuỗi này sẽ trở thành số dương. Nếu không, bước tiếp theo là tham chiếu lại chuỗi t. Nếu bài toán có thể giải được, thì sau một số bước nhất định trong cột số hạng tự do sẽ không còn phần tử phủ định nào.

    Tìm kế hoạch tham chiếu ban đầu, dạng chuẩn của LPP

    Ý tưởng cải tiến tuần tự của giải pháp đã hình thành cơ sở của một phương pháp phổ quát để giải các bài toán lập trình tuyến tính – phương pháp simplex hoặc phương pháp cải tiến tuần tự của phương án.

    Phương pháp simplex lần đầu tiên được đề xuất bởi nhà khoa học Mỹ J. Danzig vào năm 1949, nhưng ngay từ năm 1939, những ý tưởng của phương pháp này đã được phát triển bởi nhà khoa học Nga L.V. Kantorovich.

    Phương pháp simplex, cho phép giải bất kỳ bài toán lập trình tuyến tính nào, là phổ biến. Hiện tại, nó được sử dụng để tính toán trên máy tính, tuy nhiên, các ví dụ đơn giản sử dụng phương pháp simplex có thể được giải bằng tay.

    Để thực hiện phương pháp simplex – cải tiến nhất quán của giải pháp – cần phải nắm vững ba yếu tố cơ bản:

    Một phương pháp để xác định bất kỳ giải pháp cơ bản có thể chấp nhận ban đầu cho một vấn đề;

    Quy tắc chuyển đổi sang giải pháp tốt nhất (chính xác hơn, không phải là giải pháp tồi tệ nhất);

    Tiêu chí để kiểm tra tính tối ưu của giải pháp tìm được.

    Để sử dụng phương pháp simplex, bài toán lập trình tuyến tính phải được rút gọn về dạng chuẩn, tức là hệ thống các ràng buộc cần được biểu diễn dưới dạng phương trình.

    Tài liệu mô tả đầy đủ chi tiết: tìm kế hoạch cơ sở ban đầu (giải pháp cơ sở khả thi ban đầu), cũng như – bằng phương pháp cơ sở nhân tạo, tìm kế hoạch cơ sở tối ưu, giải quyết vấn đề bằng cách sử dụng bảng đơn giản.

    58. Định lý chính của phương pháp đơn giản.

    ???????????????????????????????????????????????????????????????????????

    59. Tối ưu thay thế trong ZLP, suy biến trong ZLP.

    Tính thoái hóa trong các bài toán lập trình tuyến tính

    Xem xét phương pháp simplex, chúng tôi giả định rằng bài toán lập trình tuyến tính là không suy biến, tức là mỗi kế hoạch cơ sở chứa đúng m thành phần dương, trong đó m là số ràng buộc trong bài toán. Trong thiết kế tham chiếu suy biến, số thành phần tích cực ít hơn số ràng buộc: một số biến cơ bản tương ứng với thiết kế tham chiếu đã cho nhận giá trị bằng không. Sử dụng cách giải thích hình học cho trường hợp đơn giản nhất, khi n – m u003d 2 (số biến không cơ bản là 2), có thể dễ dàng phân biệt một bài toán suy biến với bài toán không suy biến. Trong bài toán suy biến, nhiều hơn hai đường thẳng cắt nhau tại một đỉnh của đa diện điều kiện, được mô tả bằng phương trình có dạng xi u003d 0. Điều này có nghĩa là một hoặc một số cạnh của đa giác điều kiện được quy ước thành một điểm. Tương tự, đối với n – m u003d 3 trong bài toán suy biến, có hơn 3 mặt phẳng xi u003d 0 cắt nhau tại một đỉnh. Theo giả thiết bài toán là không sinh

    chỉ một giá trị được tìm thấy, được sử dụng để xác định chỉ số của vectơ điều kiện xuất phát từ cơ sở (suy ra từ số lượng các biến cơ bản). AT

    vấn đề suy biến có thể đạt được ở một số chỉ số cùng một lúc (đối với một số hàng). Trong trường hợp này, một số biến cơ sở sẽ bằng 0 trong kế hoạch tham chiếu được tìm thấy. Nếu bài toán lập trình tuyến tính trở nên suy biến, thì với sự lựa chọn sai vectơ điều kiện xuất phát từ cơ sở, một chuyển động vô hạn dọc theo cơ sở của cùng một phương án tham chiếu có thể xảy ra. Đây được gọi là hiện tượng lặp lại. Mặc dù trong các vấn đề thực tế của lập trình tuyến tính lặp lại là khá hiếm, khả năng của nó không bị loại trừ. Một trong những phương pháp xử lý suy biến là biến đổi bài toán bằng cách thay đổi “không đáng kể” véc tơ của các vế phải của hệ các ràng buộc về giá trị để bài toán trở nên không suy biến, đồng thời để sự thay đổi này không thực sự ảnh hưởng đến phương án tối ưu của bài toán. Các thuật toán được triển khai phổ biến hơn bao gồm một số quy tắc đơn giản để giảm khả năng xảy ra hoặc vượt qua các vòng lặp. Để biến xj là cơ bản. Xem xét

    tập hợp các chỉ số E0 bao gồm các chỉ số i đã đạt được. Tập hợp các chỉ số i thỏa mãn điều kiện này sẽ được ký hiệu là E0,. Nếu E0, bao gồm một phần tử, thì vectơ điều kiện Ai bị loại trừ khỏi cơ sở (biến xi được tạo thành không cơ bản). Nếu E0 bao gồm nhiều hơn một phần tử, thì tập E1 được bao gồm, bao gồm, mà nó đạt tới. Nếu E1 bao gồm một chỉ số k, thì biến xk được suy ra từ cơ sở. Nếu không, tập E2 được biên dịch, v.v. Trong thực tế, quy tắc nên được sử dụng nếu vòng lặp đã được phát hiện.

    Tối ưu thay thế trong ZLP ???????????????????????????

    60. Phương pháp cơ sở nhân tạo. Nhiệm vụ M. Định lý về mối liên hệ giữa các nghiệm của bài toán ban đầu và bài toán M.

    Phương pháp cơ sở nhân tạo.

    Phương pháp cơ sở nhân tạo được sử dụng để tìm một giải pháp cơ bản có thể chấp nhận được cho một bài toán lập trình tuyến tính khi điều kiện chứa các ràng buộc kiểu đẳng thức. Xem xét vấn đề:

    Cái gọi là “biến nhân tạo” Rj được đưa vào các ràng buộc và hàm mục tiêu như sau:

    ∑ajix + Rj u003d bj, j u003d 1, m; F (x) u003d ∑cixi-M∑Rj

    Khi các biến nhân tạo được đưa vào hàm mục tiêu trong phương pháp cơ sở nhân tạo, chúng được gán một hệ số M đủ lớn, điều này có nghĩa là một hình phạt cho việc đưa các biến nhân tạo vào. Trong trường hợp tối thiểu hóa, các biến nhân tạo được thêm vào hàm mục tiêu với hệ số M. Cho phép sử dụng các biến nhân tạo nếu chúng biến mất liên tục trong quá trình giải bài toán.

    Một bảng đơn giản, được biên dịch trong quá trình giải bằng phương pháp cơ sở nhân tạo, được gọi là mở rộng. Nó khác với dòng thông thường ở chỗ nó chứa hai dòng cho hàm mục tiêu: một dòng cho thành phần F u003d ∑cixi và một dòng cho thành phần M ∑Rj Hãy xem xét quy trình giải bài toán bằng một ví dụ cụ thể.

    Ví dụ 1. Tìm cực đại của hàm F (x) u003d -x1 + 2×2 – x3 theo các ràng buộc:

    x1≥0, x2≥0, x3≥0.

    Hãy để chúng tôi áp dụng phương pháp cơ sở nhân tạo. Chúng tôi đưa các biến nhân tạo vào các ràng buộc của bài toán

    2×1 + 3×2 + x3 + R1 u003d 3;

    x1 + 3×3 + R2 u003d 2;

    Mục tiêu hàm F (x) -M ∑Rj u003d -x1 + 2×2 – x3 – M (R1 + R2).

    Hãy biểu diễn tổng R1 + R2 từ hệ thức: R1 + R2 u003d 5 – 3×1 – 3×2 – 4×3, khi đó F (x) u003d -x1 + 2×2 – x3 – M (5 – 3×1 – 3×2 – 4×3).

    Khi biên dịch bảng đơn giản đầu tiên (Bảng 1), chúng ta sẽ giả định rằng các biến ban đầu x1, x2, x3 là không cơ bản và các biến nhân tạo được giới thiệu là cơ bản. Trong các bài toán tối đa hóa, dấu của hệ số của các biến không cơ bản trong hàng F và M bị đảo ngược. Dấu của giá trị không đổi trong đường thẳng M không thay đổi. Việc tối ưu hóa được thực hiện đầu tiên dọc theo hàng M. Việc chọn cột và hàng đứng đầu, tất cả các phép biến đổi simplex khi sử dụng phương pháp cơ sở nhân tạo được thực hiện như trong phương pháp simplex thông thường.

    Hệ số âm lớn nhất (-4) ở giá trị tuyệt đối xác định cột đứng đầu và biến x3, sẽ đi vào phần cơ sở. Tỷ lệ đơn giản tối thiểu (2/3) tương ứng với hàng thứ hai của bảng, do đó, biến R2 nên được loại trừ khỏi cơ sở. Phần tử trục được phác thảo.

    Trong phương pháp cơ sở nhân tạo, các biến nhân tạo bị loại khỏi cơ sở không còn được trả lại cho nó nữa, do đó, các cột phần tử của các biến đó bị bỏ qua. Chuyển hướng. 2. giảm đi 1 cột. Tính lại bảng này, sang bảng. 3., trong đó dòng M là không, nó có thể được loại bỏ. Sau khi loại bỏ tất cả các biến nhân tạo khỏi cơ sở, chúng ta thu được một giải pháp cơ bản có thể chấp nhận được của bài toán ban đầu, trong ví dụ được coi là tối ưu:

    x1 u003d 0; x2 u003d 7/9; Fmax u003d 8/9.

    Nếu khi loại bỏ chuỗi M, giải pháp không phải là tối ưu, thì quy trình tối ưu hóa tiếp tục và được thực hiện bằng phương pháp đơn giản thông thường. Hãy xem xét một ví dụ với các ràng buộc thuộc tất cả các loại: ≤, u003d, ≥

    Nhiệm vụ

    Tìm giá trị tối ưu của sản xuất sản phẩm loại A, B và C. Chi phí nguyên vật liệu trên một đơn vị sản xuất: A – 5, B – 2, C – 4. Khối lượng nguyên vật liệu – 2000 đơn vị. Chi phí thiết bị trên một đơn vị sản xuất: A – 4, B – 5, C – 4. Khối lượng thiết bị – 1000 chiếc. Lợi nhuận từ việc bán một đơn vị sản xuất: A – 10, B – 8, C – 12. Tiêu chí – lợi nhuận tối đa của doanh nghiệp. Việc sản xuất sản phẩm A ít nhất phải là 100 chiếc. Sản xuất sản phẩm B ít nhất phải có 50 đơn vị.

    Lời giải của bài toán M simplex bằng phương pháp

    1) Xác định kế hoạch sản xuất tối ưu

    Gọi x1, x2, x3 lần lượt là lượng sản phẩm sản xuất loại A, B, C. Khi đó mô hình toán học của bài toán có dạng:

    F u003d 10 x1 + 8 x2 + 12 x3 -u003e cực đại

    Chúng tôi giới thiệu thêm các biến x4 ≥ 0, x5 ≥ 0, x6 ≥ 0, x7 ≥ 0 để biến bất phương trình thành bất phương trình.

    Để chọn cơ sở ban đầu, chúng tôi đưa ra các biến nhân tạo x8 ≥ 0, x9 ≥ 0 và một số rất lớn M (M -u003e ∞). Ta giải bằng phương pháp M.

    F u003d 10 x1 + 8 x2 + 12 x3 + 0 x4 + 0 x5 + 0 x6 + 0 x7- M x8- M x9 -u003e max

    Lấy x4 u003d 2000 làm cơ sở; x5 u003d 1000; x8 u003d 100; x9 u003d 50.

    Chúng tôi nhập dữ liệu vào bảng simplex

    Bảng Simplex số 1

    Hàm mục tiêu:

    0 2000 + 0 1000 + (- M) 100 + (- M) 50 u003d – 150M

    Chúng tôi tính điểm bằng công thức:

    Δ1 u003d 0 5 + 0 4 + (- M) 1 + (- M) 0 – 10 u003d – M – 10

    Δ2 u003d 0 2 + 0 5 + (- M) 0 + (- M) 1 – 8 u003d – M – 8

    Δ3 u003d 0 4 + 0 4 + (- M) 0 + (- M) 0 – 12 u003d – 12

    Δ4 u003d 0 1 + 0 0 + (- M) 0 + (- M) 0 – 0 u003d 0

    Δ5 u003d 0 0 + 0 1 + (- M) 0 + (- M) 0 – 0 u003d 0

    Δ6 u003d 0 · 0 + 0 · 0 + (- M) · (-1) + (- M) · 0 – 0 u003d M

    Δ2 u003d 0 0 + 12 0 + 10 0 + 8 1 – 8 u003d 0 Δ3 u003d 0 0 + 12 1 + 10 0 + 8 0 – 12 u003d 0 Δ4 u003d 0 1 + 12 0 + 10 0 + 8 0 – 0 u003d 0 Δ5 u003d 0 · (-1) + 12 · 1/4 + 10 · 0 + 8 · 0 – 0 u003d 3 Δ6 u003d 0 · 1 + 12 · 1 + 10 · (-1) + 8 · 0 – 0 u003d 2 Δ7 u003d 0 · (-3) + 12 · 5/4 + 10 · 0 + 8 · (-1) – 0 u003d 7 Vì không có xếp hạng tiêu cực, kế hoạch là tối ưu. Lời giải bài toán: x1 u003d 100; x2 u003d 50; x3 u003d 175/2 u003d 87,5; x4 u003d 1050; x5 u003d 0; x6 u003d 0; x7 u003d 0; Fmax u003d 2450 Đáp số: x1 u003d 100; x2 u003d 50; x3 u003d 175/2 u003d 87,5; x4 u003d 1050; x5 u003d 0; x6 u003d 0; x7 u003d 0; Fmax u003d 2450 Tức là cần sản xuất x1 u003d 100 đơn vị sản phẩm loại A, x2 u003d 50 đơn vị sản phẩm loại B và x3 u003d 87,5 đơn vị sản phẩm loại B. Lợi nhuận tối đa sẽ là Fmax u003d 2450 đơn vị.

    Δ7 u003d 0 · 0 + 0 · 0 + (- M) · 0 + (- M) · (-1) – 0 u003d M

    ???????????????????????

    Định lý về mối quan hệ giữa các nghiệm của bài toán ban đầu và bài toán M.

  • V2: DE 57 – Hệ thống nghiệm cơ bản của phương trình vi phân tuyến tính thuần nhất
  • B1 2. Toán tử tuyến tính trong không gian hữu hạn chiều, ma trận của nó. Đa thức đặc trưng của một toán tử tuyến tính. Eigenvalues u200bu200bvà eigenvectors.
  • Các cấu trúc điều khiển cơ bản của lập trình có cấu trúc
  • Vé số 13 Góc giữa 2 đường thẳng, điều kiện song song và vuông góc. Chuyển đổi toán tử tuyến tính khi chuyển sang cơ sở mới
  • Vé 13. Các nhà khai thác tuyến tính. Ma trận toán tử tuyến tính.
  • Vé 26. Không gian con gốc. Tách một không gian tuyến tính thành một tổng trực tiếp của các không gian con gốc.
  • Vé 27. Cơ sở Jordan và ma trận Jordan của toán tử tuyến tính trong không gian phức.
  • Vé 35. Toán tử Hermitian và ma trận Hermitian. Phân rã Hermitian của một toán tử tuyến tính.
  • Vé 7 Tích của vectơ, hình chiếu của vectơ này lên vectơ khác. Khái niệm về không gian tuyến tính và không gian con, tiêu chí cho không gian con
  • Định lý (về sự lựa chọn của phần tử phân giải)

    Nếu có các phần tử âm trong một số cột của hàng thứ z, thì cột phân giải phải là cột có tích lớn nhất của giá trị tuyệt đối của hệ số trong hàng thứ z và tỷ lệ đơn giản tối thiểu của cột này.

    Chứng cớ:

    Hãy để phần tử là phần tử được phép. Theo kết quả của bước ngoại lệ Jordan đã sửa đổi, số hạng tự do trong chuỗi z sẽ là một số bằng. Vì và, dấu ngoặc đơn trong biểu thức này sẽ luôn dương. Và vì giá trị của hàm luôn bằng với số hạng tự do, nên dấu ngoặc này biểu thị phần bổ sung vào hàm thu được do bước thực hiện.

    Hàm càng lớn sẽ nhận được gia số ở mỗi bước, thì càng ít bước (tức là tính toán) sẽ được yêu cầu để đạt được tối ưu. Độ lớn của gia số này phụ thuộc vào giá trị tuyệt đối của hệ số và độ lớn của tỷ lệ đơn giản nhỏ nhất. Tức là cột phân giải sẽ là cột có sản phẩm tối đa.

    Ví dụ: lập trình tuyến tính:

    Tìm cực đại của hàm

    với những hạn chế

    Giải pháp: soạn một bảng Jordan.

    Vì các điều khoản miễn phí trong đó là tích cực, nên kế hoạch này là tài liệu tham khảo. Tuy nhiên, nó không phải là tối ưu vì hệ số hàng z là âm. Chúng tôi chọn một trong những tích có giá trị tuyệt đối lớn nhất và tỷ lệ đơn giản nhỏ nhất. Cột thứ ba được coi là đang phân giải, vì nó có giá trị tuyệt đối lớn nhất là 8 và tỷ lệ đơn giản: tương ứng (do đó, phần tử 1 trong cột thứ ba sẽ được phân giải). Chúng tôi thực hiện bước ngoại lệ Jordan đã sửa đổi và đi đến bảng sau.

    Đánh giá theo hệ số hàng z, trong bảng kết quả chưa đạt được phương án tối ưu. Lấy cột thứ hai có hệ số âm trong hàng z làm cột phân giải (chỉ cột đầu tiên có thể là hàng phân giải). Với phần tử 5 tìm được, chúng ta thực hiện bước tiếp theo.

    Trong hàng z, tất cả các hệ số đều dương, thiết kế thu được bằng cách cân bằng các biến phía trên với 0 và các biến phụ cho các phần tử tự do là tối ưu. Chúng tôi viết ra các giá trị của ẩn số chính từ bảng: Chúng tôi tính giá trị lớn nhất của hàm trong ô cuối cùng của bảng:

    Trong bảng cuối cùng, tất cả các định thức đều không âm. Điều này cho thấy rằng đối với các giá trị của ẩn số thì hàm đạt cực đại

    Người ta thường giả định rằng trên tập các phương án bài toán không có điểm nào tại đó mẫu số của hàm mục tiêu bằng không. Không mất tính tổng quát, chúng ta có thể giả định rằng.

    Trong một bài toán lập trình phân số tuyến tính, cực trị của hàm mục tiêu đạt được ở đỉnh của đa diện nghiệm. Sự tương đồng này với lập trình tuyến tính cho phép giải các bài toán phân số tuyến tính bằng phương pháp Stiefel.

    Các phép tính được thực hiện dưới dạng bảng Jordan. Trong trường hợp này, hai dòng dưới cùng được phân bổ cho hàm: ở dòng đầu tiên chúng ta viết các hệ số của tử số và ở dòng thứ hai – mẫu số. Bảng 1 tương ứng với nhiệm vụ ban đầu:

    Băng qua y tôi sự khác biệt giữa phần bên phải và bên trái của hệ thống hạn chế được biểu thị:

    Chúng ta sẽ gọi các biến tự do là các biến nằm ở hàng tiêu đề trên cùng của bảng Jordan. Cho các biến tự do có giá trị bằng không, ta được nghiệm cơ bản ban đầu:. Vectơ này không thể là một mặt phẳng tham chiếu, vì mẫu số của hàm mục tiêu trên nó bằng 0 ( z 2 u003d 0). Do đó, trong số các thành viên tự do của hệ thống hạn chế a 1 ,…, nhất thiết phải có số âm (nếu không thì nghiệm cơ bản sẽ là đường cơ sở).

    Bằng các bước của ngoại lệ Jordan đã sửa đổi, giống như khi giải một bài toán lập trình tuyến tính (xem), chúng ta tìm ra phương án ban đầu của bài toán. Kết quả là k các bước chúng ta đến với bảng 2:

    Trong bảng 2, tất cả các thành viên miễn phí b tôi không âm, đảm bảo rằng các biến cơ sở x 1 ,…, y m… Ngoài ra (do tính tích cực của mẫu số của hàm mục tiêu z 2 trên nhiều đường cơ sở). Phương án tham chiếu ban đầu là một vector có tọa độ. Giá trị hàm mục tiêu trên đường cơ sở ban đầu là.

    Lưu ý rằng nếu tại một trong các bước của Jordan ngoại lệ bất kỳ điều khoản miễn phí nào b tôi hóa ra là tiêu cực, và tất cả các yếu tố khác tôi-th lines là không âm, sau đó vấn đề sẽ không có một giải pháp do thiếu kế hoạch.

    Chúng ta hãy theo dõi hàm mục tiêu thay đổi như thế nào khi chuyển từ phương án cơ bản của bài toán sang phương án khác. Nó chỉ ra rằng dấu của sự khác biệt giữa các giá trị mới và cũ của hàm số trùng với dấu của định thức. Nếu. Bởi vì polytope giải pháp chỉ chứa một số lượng hữu hạn các thiết kế hỗ trợ, sau đó trong một số bước hữu hạn, chúng tôi sẽ đi đến thiết kế hỗ trợ tối ưu.

    Quá trình này chỉ có thể bị cản trở bởi tính không liên kết của khối đa diện giải pháp. Trong trường hợp này, hàm mục tiêu có thể có một điểm được gọi là cực trị (trong trường hợp này là cực đại). Tiệm cận cực đại của một bài toán lập trình phân số tuyến tính là giới hạn trên chính xác của hàm mục tiêu trên tập hợp các thiết kế, không đạt được đối với bất kỳ thiết kế nào. Trong trường hợp bài toán có một tiệm cận cực đại, trong miền thiết kế, luôn có thể tìm thấy một thiết kế như vậy (không phải một tham chiếu) mà trên đó hàm mục tiêu nhận một giá trị gần với tiệm cận cực đại một cách tùy ý.

    Phương pháp của Stiefel cho phép người ta không chỉ tìm thấy cực đại mà còn cả tiệm cận cực đại của bài toán lập trình phân số tuyến tính. Chúng ta hãy xem xét kỹ hơn quá trình chuyển đổi từ kế hoạch sang kế hoạch và tìm hiểu. Chọn một yếu tố cho phép trong jcột -th, chúng ta nên được hướng dẫn bởi nguyên tắc của mối quan hệ đơn giản tối thiểu. Những, cái đó. yếu tố cho phép trong j cột -th phải ở hàng mà tỷ lệ đơn giản là dương và nhỏ nhất.

    Bởi vì sau khi tìm thấy kế hoạch tham chiếu ban đầu, tất cả các phần phù hợp b tôi trở thành không âm, sau đó là phần tử phân giải j Cột thứ có thể là một trong những phần tử dương của nó (). Nếu tại mỗi bước của giai đoạn tìm phương án cơ sở tối ưu trong cột giải quyết đã chọn có (ít nhất một) phần tử dương, thì bài toán đó có cực đại (có thể nhiều hơn một).

    Tuy nhiên, nếu ở một trong các bước, một số ước tính nhỏ hơn 0 và tất cả các phần tử jcột thứ. Sau đó, trong cột này, được hướng dẫn bởi nguyên tắc của quan hệ đơn giản tối thiểu, phần tử phân giải không thể được chọn. Tăng giá trị của một biến tự do x j từ 0 trở lên (xem Bảng 2), chúng tôi luôn nằm trong vùng kế hoạch. Điều này là do thực tế là tăng biến x j không thay đổi dấu thành trừ trong bất kỳ biến cơ bản nào.

    Hãy để chúng tôi biểu thị bằng M giới hạn mà, tăng đơn điệu, hàm mục tiêu có xu hướng tại:. Số này là tiệm cận cực đại.

    Chúng ta hãy xem xét chi tiết cách tính toán lại các bảng simplex (sử dụng ví dụ về một lần lặp). Để có một bảng đơn giản được trình bày trên Hình 1… Bài toán tối đa hóa hàm mục tiêu được giải quyết. Cột được phép khớp với biến x 2và chuỗi phân giải là biến x 3 (số màu đỏ), tại giao điểm của chúng có một phần tử cho phép (một ô có nền màu xám). Điều đầu tiên chúng ta cần làm là thay thế. Dòng giải quyết cho biết biến nào nên được suy ra từ cơ sở (trong trường hợp của chúng tôi x 3) và cột giải quyết cho biết biến nào nên được đưa vào cơ sở (trong trường hợp của chúng tôi x 2). Trên Hình 2 thực tế thay thế được đánh dấu bằng một đường màu xanh lam.

    Bức tranh 1

    Bây giờ hãy đếm các phần tử trong dòng phân giải. Để làm điều này, chỉ cần chia mỗi người trong số họ thành một phần tử cho phép (trong ví dụ của chúng tôi 4 ). Và tất cả các phần tử của cột phân giải sẽ bằng 0, ngoại trừ phần tử trong hàng phân giải. (Nhìn Hình 2)

    Hình 2

    Phần còn lại của các ô trong bảng (ngoại trừ cột “Tỷ lệ”) được tính toán lại theo cái gọi là quy tắc hình chữ nhật, nghĩa của nó dễ hiểu nhất với một ví dụ. Giả sử bạn cần tính toán lại phần tử được khoanh tròn bởi Hình 1 phác thảo màu đỏ. Nhẩm vẽ các đường dọc và ngang từ nó đến giao lộ, với đường phân giải và cột phân giải. Các phần tử đứng tại các điểm giao nhau được khoanh tròn trong đường viền màu xanh lam (Xem Hình 1). Giá trị mới của phần tử “đỏ” sẽ bằng giá trị hiện tại của phần tử trừ đi tích của phần tử “xanh lam” chia cho phần tử phân giải (“xám”) (Xem Hình 1). I E: 18 – (64 * -1) / 4 = 34 , đây dấu ” * “hoạt động của phép nhân được hiển thị.

    Chúng tôi ghi giá trị mới vào vị trí trước đó (Xem Hình 2 viền đỏ).

    Hình 3

    Sử dụng quy tắc này, chúng tôi điền vào tất cả các phần tử trống của bảng (ngoại trừ cột “Mối quan hệ”) Hình 3… Sau đó, chúng tôi xác định một cột cho phép mới. Để làm được điều này, hãy phân tích dòng “Q” và vì nhiệm vụ của chúng tôi là tối đa, chúng tôi sẽ tìm thấy trong đó phần tử tích cực tối đa, nó sẽ xác định cột phân giải. Trong trường hợp của chúng tôi, nó là 3/2 … Tất cả các phần tử của cột phân giải được hiển thị bằng phông chữ màu đỏ (Xem Hình 3). Nếu sau lần lặp tiếp theo trong dòng “Q” sẽ không có phần tử tích cực – điều này có nghĩa là đã đạt được giải pháp tối ưu, các bước lặp được chấm dứt. Nếu nhiệm vụ của chúng ta là ở mức tối thiểu, thì cột phân giải sẽ được xác định bởi phần tử phủ định tối thiểu và nếu sau lần lặp tiếp theo trong hàng “Q” không có yếu tố tiêu cực, khi đó giải pháp tối ưu đã đạt được.

    Bây giờ chúng ta hãy điền vào cột “Mối quan hệ”. Để thực hiện việc này, hãy chia phần tử tương ứng (trong cùng một hàng) của cột “Quyết định” thành phần tử tương ứng của cột phân giải (Xem Hình 3). Ghi chúrằng hoạt động này được thực hiện chỉ cho tích cực yếu tố cột và hàng cho phép “Q” không tham gia vào hoạt động này. Nếu, sau một số lần lặp, không có phần tử tích cực nào trong cột giải quyết, thì vấn đề này là không thể giải quyết được do tính không liên kết của hàm mục tiêu và các lần lặp bị chấm dứt.

    Sau khi điền vào cột “Mối quan hệ”, hãy xác định một hàng giải quyết mới. Nó được xác định bởi mục nhỏ nhất trong cột Mối quan hệ. Trong trường hợp của chúng tôi, nó là 32 , tất cả các phần tử của dòng quyền được hiển thị bằng màu đỏ (Xem Hình 3). Tại thời điểm này, lần lặp tiếp theo kết thúc, ở lần lặp tiếp theo, biến x 2 sẽ được suy ra từ cơ sở (dòng phân giải mới cho chúng ta biết về điều này), vị trí của nó sẽ được thay thế bởi biến x 1 (cột giải quyết mới cho chúng ta biết về điều này) và tất cả các phép tính sẽ được lặp lại một lần nữa.

    Nếu câu lệnh chứa các ràng buộc có dấu ≥, thì chúng có thể được rút gọn về dạng ∑a ji b j bằng cách nhân cả hai vế của bất đẳng thức với -1. Chúng tôi đưa thêm m biến x n + j ≥0 (j u003d 1, m) và biến đổi các ràng buộc về dạng cân bằng

    (2)

    Giả sử rằng tất cả các biến ban đầu của bài toán x 1, x 2, …, x n là không cơ bản. Khi đó, các biến bổ sung sẽ là cơ bản và giải pháp cụ thể của hệ thống các ràng buộc có dạng

    x 1 u003d x 2 u003d … u003d x n u003d 0, x n + j u003d b j, j u003d 1, m. (3)

    Vì trong trường hợp này giá trị của hàm mục tiêu F 0 u003d 0, chúng ta có thể biểu diễn F (x) như sau:

    F (x) u003d ∑c i x i + F 0 u003d 0 (4)

    Bảng đơn giản ban đầu (bảng đơn giản 1) được biên soạn dựa trên các phương trình (2) và (4). Nếu các biến bổ sung x n + j đứng trước dấu “+”, như trong (2), thì tất cả các hệ số trước biến x i và số hạng tự do b j được nhập vào bảng simplex không thay đổi. Khi hàm mục tiêu được tối đa hóa, các hệ số của hàm mục tiêu được nhập vào dòng dưới cùng của bảng đơn giản với các dấu hiệu ngược lại. Các điều khoản miễn phí trong bảng simplex xác định giải pháp cho vấn đề.

    Thuật toán để giải quyết vấn đề như sau:

    Bước đầu tiên. Các phần tử của cột thành viên miễn phí được quét. Nếu tất cả chúng đều dương, nghĩa là một giải pháp cơ bản khả thi đã được tìm thấy và người ta sẽ chuyển sang bước 5 của thuật toán, tương ứng với việc tìm ra giải pháp tối ưu. Nếu bảng đơn giản ban đầu có các số hạng tự do âm, thì giải pháp không hợp lệ và bạn nên chuyển sang bước 2.

    Bước thứ 2. Để tìm ra một giải pháp khả thi được thực hiện, trong khi cần phải quyết định biến nào không cơ bản được đưa vào cơ sở và biến nào cần suy ra từ cơ sở.

    Bảng 1.

    biến cơ bản

    Thành viên tự do trong các ràng buộc

    Biến nonbasis

    Để thực hiện việc này, hãy chọn bất kỳ phần tử phủ định nào của cột thành viên tự do (để nó đứng đầu b 2 hoặc phân giải. Nếu không có phần tử phủ định nào trong hàng có phần tử tự do phủ định, thì hệ thống ràng buộc không tương thích và vấn đề không có giải pháp).

    Đồng thời, biến đầu tiên đổi dấu với mức tăng NP x l đã chọn sẽ bị loại trừ khỏi BP. Đây sẽ là x n + r, chỉ số r được xác định từ điều kiện

    những, cái đó. biến tương ứng với tỷ lệ nhỏ nhất của phần tử tự do với phần tử của cột xoay đã chọn. Mối quan hệ này được gọi là quan hệ đơn giản. Chỉ các mối quan hệ đơn giản tích cực mới nên được xem xét.

    Chuỗi tương ứng với biến x n + r được gọi là dẫn đầu, hoặc dễ dãi. Phần tử của bảng simplex a rl, đứng ở giao điểm của hàng đầu và cột hàng đầu, được gọi là phần tử đầu hoặc phần tử phân giải. Tìm phần tử pivot kết thúc hoạt động với mỗi bảng đơn giản liên tiếp.

    Bước thứ 3. Một bảng đơn giản mới được tính toán, các phần tử của chúng được tính toán lại từ các phần tử của bảng đơn giản của bước trước đó và được đánh dấu bằng một số nguyên tố, tức là b “j, a” ji, c “i, F” 0. Các phần tử được tính toán lại theo các công thức sau:

    Đầu tiên, bảng simplex mới sẽ điền vào hàng và cột đứng đầu trong bảng simplex trước đó. Biểu thức (5) có nghĩa là phần tử a “rl ở vị trí của phần tử đứng đầu bằng nghịch đảo của phần tử của bảng simplex trước đó. Các phần tử của hàng a ri được chia cho phần tử đứng đầu và các phần tử của cột a jl cũng được chia cho phần tử đứng đầu nhưng lấy dấu ngược lại. b “r và c” l được tính theo cùng một cách.

    Phần còn lại của các công thức rất dễ sử dụng.

    Hình chữ nhật được xây dựng theo bảng simplex cũ theo cách mà một trong các đường chéo của nó được hình thành bởi các phần tử được tính toán lại (a ji) và (a rl) (Hình 1). Đường chéo thứ hai được xác định duy nhất. Để tìm một phần tử mới a “ji, tích của các phần tử của đường chéo đối diện chia cho phần tử đứng đầu được trừ đi phần tử a ji (như được chỉ ra bởi dấu” – “bên cạnh ô). Các phần tử b” j, (j ≠ r) và c “i, (tôi ≠ l).

    Bước thứ 4. Việc phân tích một bảng đơn giản mới bắt đầu với bước đầu tiên của thuật toán. Hành động tiếp tục cho đến khi tìm được giải pháp cơ bản khả thi, tức là tất cả các thành viên của cột thành viên miễn phí phải tích cực.

    Bước thứ 5. Chúng tôi tin rằng một giải pháp cơ bản khả thi đã được tìm thấy. Nhìn vào các hệ số của dòng của hàm mục tiêu F (x). Một tiêu chí cho tính tối ưu của một bảng đơn giản là độ không âm của các hệ số đối với các biến không cơ bản trong hàng F.

    Nhân vật: 1. Quy tắc hình chữ nhật

    Nếu trong số các hệ số của hàng F có những hệ số âm (ngoại trừ hệ số chặn), thì bạn cần chuyển sang một giải pháp cơ bản khác. Khi tối đa hóa hàm mục tiêu, cơ sở bao gồm giá trị của các biến không cơ bản (ví dụ: x l), cột tương ứng với giá trị tuyệt đối lớn nhất của hệ số âm c l ở hàng dưới cùng của bảng đơn giản. Điều này giúp bạn có thể chọn biến có mức tăng dẫn đến cải thiện hàm mục tiêu. Cột tương ứng với biến x l được gọi là cột đầu. Đồng thời, biến x n + r đó bị loại ra khỏi cơ sở, chỉ số r của biến đó được xác định bởi quan hệ đơn giản tối thiểu:

    Hàng tương ứng với x n + r được gọi là hàng đầu và phần tử của bảng đơn giản a rl tại giao điểm của hàng đầu và cột đứng đầu được gọi là yếu tố hàng đầu.

    Bước thứ 6. theo các quy tắc đã nêu ở bước thứ 3. Quy trình tiếp tục cho đến khi một giải pháp tối ưu được tìm thấy hoặc người ta kết luận rằng nó không tồn tại.

    Nếu trong quá trình tối ưu hóa giải pháp trong cột đầu tiên, tất cả các phần tử đều không tích cực, thì hàng đầu tiên không thể được chọn. Trong trường hợp này, hàm trong miền các giải pháp khả thi của bài toán không bị giới hạn ở trên và F max -u003e & ∞.

    Nếu ở bước tiếp theo trong quá trình tìm kiếm cực trị, một trong các biến cơ bản trở thành bằng 0, thì nghiệm cơ bản tương ứng được gọi là suy biến. Trong trường hợp này, cái gọi là lặp lại xảy ra, được đặc trưng bởi thực tế là với một tần số nhất định, tổ hợp BP giống nhau bắt đầu lặp lại (giá trị của hàm F được bảo toàn) và không thể đi đến một giải pháp cơ bản mới có thể chấp nhận được. Looping là một trong những nhược điểm chính của phương pháp simplex, nhưng nó tương đối hiếm. Trên thực tế, trong những trường hợp như vậy, họ thường từ chối nhập biến cơ sở, cột tương ứng với giá trị tuyệt đối lớn nhất của hệ số âm trong hàm mục tiêu và chọn ngẫu nhiên một nghiệm cơ bản mới.

    Ví dụ 1. Giải quyết vấn đề

    Phương pháp Simplex và đưa ra một diễn giải hình học của quá trình giải.

    Giải thích bằng hình ảnh của giải pháp cho vấn đề được hiển thị trong Hình. 2. Giá trị lớn nhất của hàm mục tiêu đạt được ở đầu ODZP có tọa độ. Hãy giải quyết vấn đề bằng cách sử dụng bảng simplex. Chúng ta nhân ràng buộc thứ hai với (-1) và đưa vào các biến bổ sung để đưa bất đẳng thức về dạng bình đẳng, sau đó

    Các biến ban đầu x 1 và x 2 được coi là không cơ bản, và x 3, x 4 và x 5 bổ sung được coi là cơ bản và chúng tôi tạo ra một bảng simplex (bảng simplex 2). Giải pháp tương ứng với bảng simplex. 2 là không hợp lệ; trục được vạch ra và được chọn theo bước 2 của thuật toán trước đó. Bảng đơn giản tiếp theo. 3 xác định giải pháp cơ bản có thể chấp nhận được; nó tương ứng với đỉnh của ODZP trong Hình. 2 Phần tử xoay được phác thảo và lựa chọn phù hợp với bước thứ 5 của thuật toán để giải quyết vấn đề. Chuyển hướng. 4 tương ứng với phương án tối ưu của bài toán, do đó: x 1 u003d x 5 u003d 0; x 2 u003d 4; x 3 u003d 3; x 4 u003d 8; F cực đại u003d 20.

    Nhân vật: 2. Giải pháp đồ họa của bài toán

    --- Bài cũ hơn ---

  • Giải Pháp Của Ma Trận Bằng Phương Pháp Gauss Jordan. Giải Hệ Phương Trình Tuyến Tính Bằng Phương Pháp Gauss
  • Phân Phối Chuẩn Trong Thống Kê Và Ý Nghĩa Trong Thực Tế, Giáo Dục
  • Đọc Câu 16: Nêu Cách Chia Mảnh, Đánh Số, Ghi Số Liệu Bản Đồ Gauss
  • Hệ Tọa Độ Gauss Và Những Ứng Dụng Của Hệ Tọa Độ Gauss
  • Nhận Xét Của Các Bạn Học Viên Về Cách Giảng Dạy Tại Tester Việt Trong Bài Kiểm Tra Cuối Khóa.
  • Bạn đang đọc nội dung bài viết Phương Pháp Đơn Giản Để Giải Zlp. Phương Pháp Gauss trên website Cuocthitainang2010.com. Hy vọng một phần nào đó những thông tin mà chúng tôi đã cung cấp là rất hữu ích với bạn. Nếu nội dung bài viết hay, ý nghĩa bạn hãy chia sẻ với bạn bè của mình và luôn theo dõi, ủng hộ chúng tôi để cập nhật những thông tin mới nhất. Chúc bạn một ngày tốt lành!

  • Web hay
  • Links hay
  • Guest-posts
  • Push
  • Chủ đề top 10
  • Chủ đề top 20
  • Chủ đề top 30
  • Chủ đề top 40
  • Chủ đề top 50
  • Chủ đề top 60
  • Chủ đề top 70
  • Chủ đề top 80
  • Chủ đề top 90
  • Chủ đề top 100
  • Bài viết top 10
  • Bài viết top 20
  • Bài viết top 30
  • Bài viết top 40
  • Bài viết top 50
  • Bài viết top 60
  • Bài viết top 70
  • Bài viết top 80
  • Bài viết top 90
  • Bài viết top 100
  • Chủ đề top 10
  • Chủ đề top 20
  • Chủ đề top 30
  • Chủ đề top 40
  • Chủ đề top 50
  • Chủ đề top 60
  • Chủ đề top 70
  • Chủ đề top 80
  • Chủ đề top 90
  • Chủ đề top 100
  • Bài viết top 10
  • Bài viết top 20
  • Bài viết top 30
  • Bài viết top 40
  • Bài viết top 50
  • Bài viết top 60
  • Bài viết top 70
  • Bài viết top 80
  • Bài viết top 90
  • Bài viết top 100