问个运筹学的问题,引入人工变量在解决人工问题时大M法和二阶段法哪个...

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

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象，应用范围小，而两阶段...

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...

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

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...

【运筹学探索】深入解析：大M法与两阶段单纯形法的实战运用 在上一章的讨论中，我们已触及了单纯形法在解决线性规划问题中的核心，然而它对约束矩阵的要求限制了其广泛适用性。为突破这一局限，我们引入了人工变量法，通过大M法和两阶段法，让你的求解过程更加灵活和高效。1. 大M法：智能引入让我们...

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.

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。

只要构成了单位矩阵，你管他是几个未知数几个约束条件呢，大M法的话，构成完单位矩阵直接单纯形法计算不就行了，两阶段法的话，第一阶段把添加的人工变量赶出基底，第二阶段还是单纯形法，换汤不换药的东西。好好看看书，理解一下，这个还是运筹学里比较初级的，理解不难，主要是计算不要出错。

的人工变量，的人工变量，以人工变量作为初始基变其对应的系数列向量构成单位阵，量，其对应的系数列向量构成单位阵，称为“人造基”称为“人造基”；然后用大M法或两阶段法求解；然后用大M法或两阶段法求解；等式约束左端引入人工变量的目的使约束方程的系数矩阵中出现一个单位阵，...