У математичній оптимізації, Симплекс-алгоритм Данціга (або симплексний метод) є популярним алгоритмом лінійного програмування. Назва алгоритму походить від поняття симплекс і була запропонована Т. С. Моцкіним.
Симплексний метод є підхід до розв’язування моделей лінійного програмування вручну з використанням змінних провисання, таблиць і поворотних змінних як засобу пошуку оптимального рішення задачі оптимізації. Simplex tableau використовується для виконання операцій над рядками моделі лінійного програмування, а також для перевірки оптимальності.
1 Симплексний метод. Симплекс-метод є найбільш класичним і популярним алгоритмом розв'язування задач ЛП. Він починається з початкового можливого рішення і рухається вздовж країв допустимої області, доки не досягне оптимального рішення або не доведе, що його не існує.
Стандартним симплексним алгоритмом у вирішувачі Gurobi є подвійний симплекс, який намагається зберегти подвійну здійсненність, виконуючи симплексні повороти для покращення цілі. Таким чином, як тільки подвійний симплекс-алгоритм знайде початкову подвійну можливу основу, ви, як правило, побачите нульове значення подвійної нездійсненності.
Джордж Данциг Джордж Данциг (народився 8 листопада 1914, Портленд, Орегон, США — помер 13 травня 2005, Стенфорд, Каліфорнія) — американський математик, який розробив симплексний метод, алгоритм для розв’язування задач, які включають численні умови та змінні, а також у процес започаткував поле лінійного програмування.');})();(function(){window.jsl.dh('mr3ZZtbUDrSk5NoP1rD3gA4__33','
Симплексний процес забезпечує системний підхід до вирішення проблем, який заохочує інновації та творчість через критичне мислення. Simplex проводить учасників через 8 кроків від пошуку проблеми до дії, застосовуючи навички творчого мислення розходження, зближення та відстрочення суджень.
Метод елімінації Гауса (Також варіант методу елімінації Гаусса, який називається методом елімінації Гауса Жордана), правило Крамера тощо є прикладами різних методів, які використовуються для розв’язування системи лінійних рівнянь. Обидва методи використовують властивості матриць, сформованих із рівнянь.