Simplex-Verfahren Rechner Online Kostenlos

Ein Solver für lineare Programme mit dem Simplex-Verfahren, entwickelt für Forscher und Analysten, um schnelle optimale Lösungen zu finden.

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Über dieses Tool

Das Tool implementiert das Simplex-Verfahren zur Lösung linearer Programme in Standardform. Es akzeptiert A, b, c und wandelt das Problem bei Bedarf durch Hinzufügen von Slack-Variablen oder künstlichen Variablen in Ax ≤ b, x ≥ 0 um. Anschließend führt es Pivot-Operationen durch, um von einer Basis-Lösung zur nächsten zu wechseln und das Ziel zu verbessern, bis Optimalität erreicht ist oder eine Feasibilitäts-/Unzulässigkeitsbedingung erkannt wird.
Konzeptionell nutzt es ein Tableau oder reduzierte Formen, um eingehende und austretende Variablen zu bestimmen, die Basis zu aktualisieren und Abbruchkriterien basierend auf reduzierten Kosten und Toleranz anzuwenden. Bei infeasiblen Problemen führt Phase I künstliche Variablen ein, um deren Summe zu minimieren und eine feasible Startlösung zu identifizieren; falls Phase I diese Summe nicht auf Null reduzieren kann, ist das Problem infeasibel. Bei unbeschränkten Problemen erkennt der Algorithmus, dass keine endliche austretende Variable existiert, wenn der eingehende Pivot positiv ist.
Zielgruppe: Optimierungsingenieure, Forscher und Analysten, die Ressourcenallokation, Produktionsplanung oder Mischprobleme modellieren und reproduzierbare, nachvollziehbare Ergebnisse mit Diagnostik benötigen. Der einzigartige Vorteil liegt in der automatischen Standardform-Konvertierung, robuster Degeneranz-Handhabung und transparenten Ausgaben: x*, z*, Basis-Indizes und Iterationsanzahl. Typische Anwendungsfälle sind Lieferketten-Optimierung, Diätplanung mit linearen Einschränkungen und Kapazitätsplanung.

Wie man es benutzt

  1. Geben Sie A (m×n), b (m) und c (n) ein, die das LP in Standardform repräsentieren.
  2. Optional Toleranz, Max-Iterationen und Phasen-Konfiguration festlegen.
  3. Berechnung ausführen, Phase I (falls erforderlich) und Phase II bis zur Konvergenz durchführen.
  4. Ergebnisse prüfen: optimales x*, Zielfunktionswert, Basis und Iterationsanzahl.
  5. Falls nötig, Sensitivitätsprüfungen zu c und b durchführen, um Auswirkungen von Koeffizientenänderungen zu bewerten.
How to use online calculator simplex method

Frequently Asked Questions

Finden Sie schnelle Antworten

Welche Probleme kann dieser Solver lösen?
Er behandelt lineare Programme in Standardform (Ax ≤ b, x ≥ 0) mit einem Maximierungsziel. Slack- und künstliche Variablen unterstützen die Feasibilität und liefern die optimale Lösung, Basislösung und Basisinformationen. Es löst keine ganzzahligen Programme oder nichtlineare Probleme.
Was passiert, wenn das Problem infeasibel oder unbeschränkt ist?
Bei Infeasibilität erkennt Phase I, dass keine feasible Lösung existiert, und meldet Infeasibilität. Bei Unbeschränktheit existiert keine gültige leaving-Variable für einen positiven entering-Pivot, und das Tool meldet Unbeschränktheit mit Diagnosedaten.
Beinhaltet die Lösung Feasibilitäts- und Sensitivitätsanalysen?
Ja. Das Tool liefert die optimale Lösung x*, den Zielfunktionswert z*, die finale Basis und die Iterationsanzahl. Es kann auch reduzierte Kosten anzeigen und Sensitivitätsprüfungen zu c und b innerhalb der angegebenen Toleranz ermöglichen.
Kann es Gleichheitsbeschränkungen oder andere Formen verarbeiten?
Gleichheitsbeschränkungen können durch Hinzufügen künstlicher Variablen modelliert werden; das Tool unterstützt die Umwandlung solcher Beschränkungen in Standardform und Phase I/II, geht aber davon aus, dass Entscheidungsvariablen in der Basisformulierung nicht-negativ sind.

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