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Definizione - Cosa significa Metodo simplex?
Il metodo simplex, nell'ottimizzazione matematica, è un noto algoritmo utilizzato per la programmazione lineare. Secondo la rivista Computing in Science & Engineering, questo metodo è considerato uno dei 10 migliori algoritmi originati nel XX secolo.
Il metodo simplex presenta una strategia organizzata per la valutazione dei vertici di una regione fattibile. Questo aiuta a capire il valore ottimale della funzione obiettivo.
George Dantzig ha sviluppato il metodo simplex nel 1946.
Il metodo è anche noto come algoritmo simplex.
Techopedia spiega il metodo Simplex
Il metodo simplex viene utilizzato per sradicare i problemi nella programmazione lineare. Esamina i vertici adiacenti dell'insieme fattibile in sequenza per garantire che, ad ogni nuovo vertice, la funzione obiettivo aumenti o non sia influenzata. In generale, il metodo simplex è estremamente potente, che di solito richiede al massimo da 2m a 3m iterazioni (qui, m indica l'intervallo dei vincoli di uguaglianza) e converge nel tempo polinomiale previsto per specifiche distribuzioni di input casuali.
Il metodo simplex utilizza una strategia sistematica per generare e testare soluzioni di vertici candidate in un programma lineare. Ad ogni iterazione, sceglie la variabile che può apportare la più grande modifica alla soluzione minima. Tale variabile sostituisce quindi una delle sue covariabili, che la sta drasticamente limitando, spostando in tal modo il metodo simplex su un'altra parte dell'insieme di soluzioni e verso la soluzione finale.
Inoltre, il metodo simplex è in grado di valutare se non esiste alcuna soluzione. Si può osservare che l'algoritmo è avido in quanto opta per l'opzione migliore in ogni iterazione, senza richiedere informazioni da iterazioni precedenti o future.
A volte, la struttura principale dei dati applicata dal metodo simplex viene definita dizionario. I dizionari includono un'illustrazione delle equazioni impostate correttamente adeguate alla base esistente. I dizionari possono essere utilizzati per offrire una comprensione intuitiva del perché tutte le variabili entrano e escono dalla base.
