1. Пакет решения задач линейной оптимизации simplex

Урок 16.

Обзор пакетов специального назначения

Обзор средств пакета

Задачи линейной оптимизации важны как в фундаментальных, так и в прикладных приложениях математики. В пакете simplex имеется небольшой, но достаточно представительный набор функций и определений для решения таких задач:

> with(simplex);

Warning, the protected names maximize and minimize have been redefined and unprotected

[basis, convexhull, cterm, deftne_zero, display, dual,feasible, maximize, minimize,pivot, pivoteqn, pivotvar, ratio, setup, standardize ]

Приведем краткое назначение этих функций:

•  basis — возврат списка основных переменных для множества линейных уравнений;
•  convexhull— вычисление выпуклой оболочки для набора точек; 
•  cterm — задание констант для системы уравнений или неравенств;
•  define_zero — определение наименьшего значения, принимаемого за ноль (по
• умолчанию увязано со значением системной переменной Digits);
•  display — вывод системы уравнений или неравенств в матричной форме;
•  dual — выдача сопряженных выражений; ,
•  equality — параметр для функции convert, указывающий на эквивалентность;
•  feasible — выяснение возможности решения заданной задачи:
•  maximize — вычисление максимума функции;
•  minimize — вычисление минимума функции;
•  pivot — создание новой системы уравнений с заданным главным элементом;
•  pivoteqn — выдача подсистемы уравнений для заданного главного элемента;
•  pivotvar — выдача переменных с положительными коэффициентами в целевой функции;
•  ratio — выдача отношений для определения наиболее жесткого ограничения;
•   setup — задание системы линейных уравнений;
•  standardize — приведение заданной системы уравнений или неравенств к стандартной форме неравенств типа «меньше или равно».