线性规划问题得出的结果超出了上下限

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-08-27 07:37 标签： 线性规划

约束优化问题：给定约束条件和目标函数计算约束条件下目标函数的最大（最小）值。目标函数和约束条件都是线性函数的情况称为线性优化问题。此外还有非线性优化问题。

单纯形法：适用于约束条件和变量数目都很多的情况；对于变量数量较少的情况以下介绍的计算几何的方法效率会更高。

1.3 計算几何的方法（待更新）

对于两个变量的线性规划问题问题下面介绍的方法会更适用。不过这里面的会用到一些计算几何方面的知识

对于线性规划问题问题，我们可以直接计算所有约束的可行解域（feasible region）然后根据可行解域的边界交点，计算得到线性规划问题问题的最優解

计算可行解域的最直接的方法，就是分治式算法可计算任意 n 个约束的公共交集。算法伪代码如下：
1.如果约束集H中约束的个数为1返回；否则将约束集H分成两个子集H1和H2 ，大小分别为n/2；

**结论：**给定平面上的一组共 n 个约束可以使用线性的空间，在 O(nlogn)时间内计算出其公共的茭集

1.3.2 随机递增式算法

改进的平面扫描算法： 随机平面扫描算法。

1.3.3 无界线性规划问题问题*

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