求解线性规划中的最优解是什么样的？
燕桂英
我要挂着一串铃铛，背着一把小弩，去江湖里找心上人。
根据题目，设x1为第一项约束条件对应的变量。则有： min c.t xjd.c xifx 其中 x 是目标函数所要优化的目标向量， j 表示第 j 个非负整数对数限制值； i 代表第 i 列不等式和大于零权乘系数之积； d.c 是一个矩阵，其元素均为正数且满足非递减性质（即对于任意两个不同的子集 A 和 B，如果 A 在 d.c 中小于或等于某个数字，那么 d.c 中有一个数字也必须在这个数量级上）。所以，最小化上述表达式的方法就是找到使得 d.c 中最大的一个数字与目标函数的最大值相等的那个点即可得到最优解。
假设你的目标函数为fx = x2y3 - z4，约束条件为g1x=xy-z=0和g2xyz=xyyzz2lt=5。你可以通过梯度下降算法来寻找该问题的最小值点。在每一步迭代中更新参数向量u、v与w： ui← uiλ·gradfi vj← vjλ·gradg1j wk← wkλ·gradg2k，其中λ是学习率，gradf、gradg1和gradg2分别是对目标函数以及两个约束条件下各变量之偏导数求得的结果
6个月前
在解决线性规划问题时，我们希望找到一个使目标函数达到最大或最小值、同时满足所有约束条件的一个点。这个点就是我们的最优解了！
6个月前
线性规划中，如果目标函数是凸且无约束条件的话，那么它的极值就是全局最小或最大。也就是说在给定的条件下找到使所有变量都达到最大的或者最小化的点即可得到最优解。
6个月前
这个问题的答案很复杂，我将用格式回答你。首先我们需要明确问题中提到的约束条件和目标函数形式以及参数范围等信息才能进行解答
6个月前
根据题目给出的数据，可以得到一个向量和一个常数。这个向量代表了目标函数的值，而这常数值则代表着约束条件对整个系统的影响程度（即非负）
6个月前
在给定约束条件和目标函数下，寻找使整个优化问题满足这些限制且最大化或最小化其值的一种方法。这被称为线性规划中最好的解决方案。
6个月前
在给定约束条件下，通过将目标函数最小化来找到使损失函数达到最小值的方法。这称为最优化方法或最大化/最小化问题（MIP）。
6个月前
在解决线性规划问题时，我们通常会寻找一个使目标函数达到最小值或最大值且约束条件得到满足的点。这个点被称为最优解。
6个月前