目标超平面上的一种原始-对偶单纯形算法

对于目标最优值已知的情形,提出一次迭代到目标超平面上获得相应的对偶可行基,然后应用Samaras等的原始-对偶算法在目标超平面上进行对偶迭代.在确定枢轴列时,采用无比值检验方法,节省了计算工作量.为防止Samaras等的原始-对偶算法在原始可行点退化情形下可能发生的循环现象,加快迭代进程,引入MBU对偶单纯形算法进行迭代,直到对偶间隙严格缩少.中大规模数值试验结果表明,与经典单纯形算法相比,该算法在大部分算例上使用更少的迭代次数和执行时间,具有更高的计算效率.