ศัพท์ทางคณิตศาสตร์In the starting t

ศัพท์ทางคณิตศาสตร์In the starting tableau, both Xl and X2 have negative z-equation coefficients. Hence either
one can improve the solution. Because Xl has the most negative coefficient, it is normally selected as the entering variable. However, all the constraint coefficients under X2 (Le., the denominators of the ratios of the feasibility condition) are negative or zero. This means that there is no
leaving variable and that X2 can be increased indefinitely without violating any ofthe constraints
(compare with the graphical interpretation of the minimum ratio in Figure 3.5). Because each
unit increase in Xl will increase z by 1, an infinite increase in X2 leads to an infinite increase in z.
Thus, the problem has no bounded solution. This result can be seen in Figure 3.10. The solution
space is unbounded in the direction of X2, and the value ofz can be increased indefinitely.
Remarks. What would have happened if we had applied the strict optimality condition that
calls for Xl to enter the solution? The answer is that a succeeding tableau would eventually have
led to an entering variable with the same characteristics as X2' See Problem 1, Set3.5c.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ศัพท์ทางคณิตศาสตร์In ฉากเริ่มต้น Xl และ X 2 มีค่าสัมประสิทธิ์ของสมการ z ลบ ดังนั้นการหนึ่งสามารถปรับปรุงโซลูชัน เนื่องจาก Xl มีค่าสัมประสิทธิ์ค่าลบมากที่สุด ปกติจะถูกเลือกเป็นตัวแปรที่ป้อน อย่างไรก็ตาม สัมประสิทธิ์ข้อจำกัดทั้งหมดที่ต่ำกว่า X 2 (เลอ. denominators ของอัตราส่วนของสภาพความเป็นไปได้) จะเป็นค่าลบ หรือศูนย์ หมายความ ว่า ไม่ออกจากตัวแปรและที่ X 2 สามารถเพิ่มได้โดยไม่จำกัดเวลา โดยไม่มีการละเมิดข้อจำกัดใด ๆ(เปรียบเทียบกับการตีความภาพอัตราส่วนต่ำสุดในรูป 3.5) เนื่องจากแต่ละเพิ่มหน่วย Xl จะเพิ่ม z 1 เป้าหมายการเพิ่มอนันต์ X 2 z ขึ้นอนันต์ดังนั้น ปัญหามีโซลูชันไม่กี่ ผลนี้สามารถดูได้ในรูปที่ 3.10 การแก้ปัญหาพื้นที่เป็นงที่ในทิศทาง X 2 และ ofz ค่าสามารถเพิ่มได้โดยไม่จำกัดเวลาหมายเหตุ อะไรจะเกิดขึ้นถ้าเราได้ใช้เข้มงวด optimality เงื่อนไขที่เรียกสำหรับ Xl ใส่โซลูชันหรือไม่ คำตอบคือ ว่า ในที่สุดต้องฉากถัดไปนำไปสู่ตัวแปรป้อนมีลักษณะเดียวกันกับ X 2' ดูปัญหา 1, Set3.5c

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ศัพท์ทางคณิตศาสตร์ในฉากเริ่มต้นทั้ง Xl และ X2 มีค่าสัมประสิทธิ์ Z-สมการเชิงลบ ดังนั้นทั้ง
หนึ่งสามารถปรับปรุงวิธีการแก้ปัญหา เพราะ Xl มีค่าสัมประสิทธิ์เชิงลบมากที่สุดก็จะเลือกได้ตามปกติเป็นตัวแปรเข้า แต่ทั้งหมดอยู่ภายใต้ข้อ จำกัด ค่าสัมประสิทธิ์ X2 (Le. denominators อัตราส่วนสภาพความเป็นไปได้) เป็นเชิงลบหรือศูนย์ ซึ่งหมายความว่าไม่มี
ตัวแปรออกและ X2 จะเพิ่มขึ้นไปเรื่อย ๆ โดยไม่ละเมิดใด ๆ ofthe ข้อ จำกัด
(เปรียบเทียบกับการตีความกราฟิกของอัตราส่วนขั้นต่ำในรูปที่ 3.5) เพราะแต่ละ
หน่วยเพิ่มขึ้นใน Xl จะเพิ่ม Z โดยที่ 1 เพิ่มขึ้นไม่มีที่สิ้นสุดใน X2 นำไปสู่การเพิ่มขึ้นไม่มีที่สิ้นสุดในซี.
ดังนั้นปัญหาไม่มีทางออกที่ล้อมรอบ ผลที่ได้นี้สามารถมองเห็นได้ในรูปที่ 3.10 วิธีการแก้ปัญหา
พื้นที่มากมายในทิศทางของ X2 และ Ofz มูลค่าจะเพิ่มขึ้นไปเรื่อย ๆ .
ข้อสังเกต จะเกิดอะไรขึ้นถ้าเราได้ใช้สภาพ optimality เข้มงวดที่
เรียกร้องให้ Xl ที่จะเข้าสู่การแก้ปัญหา? คำตอบก็คือฉากที่ประสบความสำเร็จในที่สุดก็จะได้
นำไปสู่การเข้าตัวแปรที่มีลักษณะเช่นเดียวกับ X2 'ดูปัญหา 1, Set3.5c

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ศัพท์ทางคณิตศาสตร์เริ่มในฉากทั้ง XL และ X2 ได้ลบ z-equation ค่าสัมประสิทธิ์ ดังนั้นให้
หนึ่งสามารถปรับปรุงแก้ไข เพราะ XL มีค่าลบมากที่สุด มันเป็นปกติที่ใส่ตัวแปร อย่างไรก็ตาม ภายใต้ข้อจำกัดทั้งหมดเท่ากับ X2 ( เลอ , denominators ของอัตราส่วนความเป็นไปได้เงื่อนไข ) เป็นลบหรือศูนย์ซึ่งหมายความว่าไม่มี
ออกจากตัวแปรและ X2 จะเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ โดยไม่มีการละเมิดใด ๆของเงื่อนไข
( เปรียบเทียบกับการตีความแบบกราฟิกของอัตราส่วนขั้นต่ำในรูปที่ 3 ) เพราะแต่ละ
หน่วยเพิ่ม XL จะเพิ่มขึ้นโดย 1 Z เพิ่มขึ้นอนันต์ใน X2 นำไปสู่การเพิ่มขึ้นอนันต์ใน Z .
ดังนั้นปัญหาไม่ได้จำกัดโซลูชั่นผลที่ได้นี้สามารถเห็นได้ในรูปที่ 3.10 . โซลูชั่น
พื้นที่ไม่จำกัดในทิศทางของโครงการ และมูลค่า ofz จะเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ
ข้อสังเกต จะเกิดอะไรขึ้นถ้าเรามีเงื่อนไขที่เข้มงวดคุณภาพ
เรียก XL ใส่สารละลายที่ใช้ ? คำตอบคือว่าฉากจะประสบความสำเร็จในที่สุดมี
นำไปสู่การป้อนตัวแปรที่มีลักษณะเหมือน X2 ' เจอปัญหา 1 , set3.5c .