1995 | OriginalPaper | Buchkapitel
Linear Optimization
verfasst von : Prof. Dr. Ulrich Kulisch, Dr. Rolf Hammer, Dr. Matthias Hocks, Dr. Dietmar Ratz
Erschienen in: C++ Toolbox for Verified Computing I
Verlag: Springer Berlin Heidelberg
Enthalten in: Professional Book Archive
Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.
Wählen Sie Textabschnitte aus um mit Künstlicher Intelligenz passenden Patente zu finden. powered by
Markieren Sie Textabschnitte, um KI-gestützt weitere passende Inhalte zu finden. powered by
A linear programming problem consists of a linear function to be maximized (or minimized) subject to linear equality and inequality constraints. Any linear program (LP) can be put by well-known transformations into standard form (11.1)$$\begin{array}{l} (LP)\begin{array}{*{20}{c}} z&{{c^T}x}&{ = \max }\\ {}&{{A_x}}&{ = b}\\ {}&x&{ \ge 0} \end{array}\\ \mathop \Leftrightarrow \limits_{\max \{ {c^T}x|x \in X\} ,X: = \{ x \in {R^n}|Ax = b,x \ge 0\} ,} \end{array}$$ where A is a real m x n matrix, $$ b \in {\mathbb{R}^m},\,c\, \in \,{\mathbb{R}^n}$$. The input data of (11.1) are given by the triple $$P = (A,b,c)\, \in \,{\mathbb{R}^{m \cdot n + m + n}}$$.