...人工变量在解决人工问题时大M法和二阶段法哪个好?如果解决现实问题...

二阶段法是几乎完爆大M法的，大M法在M过大是就是二阶段法，M不足够大时则很有可能隐藏起来，甚至可能出现“大数吃小数”的现象导致巨大误差

算法不同，应用范围不同。1、算法不同：大M法的核心是通过引入一个人工变量，并使用一个非常大的数M作为这个人工变量的系数，以解决原始问题无可行解的情况，而两阶段法则只在第一阶段使用乘数因子，在第二阶段则去掉人工变量来解决问题。2、应用范围不同：大M法算法数据量庞大，会产生数据不可靠的现...

此时进入第二阶段，去掉人工变量，继续优化。实战演练与总结通过实际的Matlab操作，我们体验了大M法和两阶段法的运作。它们不仅提升了求解的灵活性，而且通过分步处理，使复杂问题变得清晰。但请记住，每一步都要细心检查，确保输入数据的正确性，尤其在大M法中，要警惕M值的选择和可能的数值误差。希望这些...

两阶段法是因为计算机不能产生无限大的数 因此在计算机求解线性规划时，需要采用两阶段法 大M法是将人工变量和松弛变量的代价认为是无穷大 这样就保证在最终解里不会出现人工变量等

两种算法的应用没有差别。如果是计算机编程，首选两阶段算法。原因是大M法可能会由于大M的取值而出现计算误差。在极大化问题中，对人工变量赋于一M作为其系数；在极小化问题中，对人工变量赋于一个M作为其系数，M为一任意大（而非无穷大）的正数。把M看作一个代数符号参与运算，用单纯形法求解。

对于一般形式的线性规划问题，化为标准型后，大M法和两阶段法都可以求解。如果手算求解，两种算法的应用没有差别。如果是计算机编程，首选两阶段算法。原因是大M法可能会由于大M的取值而出现计算误差。在极大化问题中，对人工变量赋于一M作为其系数；在极小化问题中，对人工变量赋于一个M作为其系数，M...

这种人工变量与前述松弛变量不同，它没有物理意义，仅是为了求解方程方便而引入，所以解的结果必须使这些变量为零，才能保持改变后的问题与原题等价，否则，说明原题无解。处理人工变量的方法有-M法和两阶段法。1.-M法 当线性规划数学模型中含有“≥”或“=”的约束方程时，需在其左端加一非负的...

人工变量法两阶段法 用计算机处理数据时，只能用很大的数代替M，可能造成错误，故多采用两阶段法。第一阶段：在原线性规划问题中加入人工变量，构造模型。构造模型的目标函数为：用单纯形法对上述模型求解。若W=0，说明问题存在基本可行解，可以进行第二个阶段；否则，原问题无可行解，停止运算。第二阶...

大M法和两阶段法同属于人工变量法,针对线性规划问题中约束条件是大于等于形式的情况,不能直接找到初始基可行解（单位矩阵）,采用人造基的方法.对偶单纯形法是在原问题的初始解不一定是基可行解的情况下,利用对偶理论,从非基可行解开始迭代,适用于变量较少但约束条件很多的线性规划问题.

加入人工变量后的目标函数有问题，用大M法，这些约束条件中就是X6 X7是人工变量，那目标函数应该是Min z= -3x1+x2+x3+MX6+MX7，大M法是比较好的解决线性规划问题的方法，有是有其它的方法，但是手工计算没有这个方便。碰到约束条件>=情况，十有八九要用大M了，不然就是转对偶。正是前人有这个...