
【计】 doubly-coupled linear programming
双联线性规划(Bilinear Programming)是数学优化领域的重要分支,其核心特征为同时包含两组决策变量的线性组合乘积项。该模型的中英文对照定义为:
中文:双联线性规划
英文:Bilinear Programming
其数学表达式可表示为:
$$
begin{aligned}
&text{目标函数:} quad max/min c^Tx + x^TQy + d^Ty
&text{约束条件:} quad Ax + By leq b
&qquadqquadquadx geq 0,y geq 0
end{aligned}
$$
其中,( x )和( y )为决策变量,( Q )为系数矩阵,目标函数中的( x^TQy )项形成了双线性特征,导致问题整体呈现非凸性。
双联线性规划因非凸性可能导致局部最优解陷阱,常用方法包括:
该领域的权威研究可参考美国数学学会(AMS)发布的《Mathematical Programming Glossary》及斯坦福大学优化实验室的专题报告(来源:stanford.edu/class/ee364b)。
关于“双联线性规划”这一术语,现有搜索结果中并未直接提及。但结合线性规划的基础理论,推测您可能指的是对偶线性规划(Dual Linear Programming),这是线性规划理论中的重要概念。以下为综合解释:
对偶性是线性规划的核心理论之一。每个线性规划问题(称为原始问题)都对应一个与之关联的对偶问题,两者通过数学关系紧密联系。原始问题与对偶问题的解之间存在强对偶定理,即两者的最优解目标函数值相等。
原始问题:
最大化目标函数:
$$text{max } Z = mathbf{c}^Tmathbf{x}$$
约束条件:
$$Amathbf{x} leq mathbf{b}, quad mathbf{x} geq 0$$
对偶问题:
最小化目标函数:
$$text{min } W = mathbf{b}^Tmathbf{y}$$
约束条件:
$$A^Tmathbf{y} geq mathbf{c}, quad mathbf{y} geq 0$$
其中,$mathbf{x}$和$mathbf{y}$分别为原始变量和对偶变量,$A$为系数矩阵。
“双联线性规划”可能是“对偶线性规划”的另一种表述,或是特定领域内的非标准术语。若需进一步探讨,建议提供更多上下文或参考运筹学教材中的对偶理论部分。
如需更深入的数学证明或应用案例,可查阅运筹学相关文献或高权威性资料(如、6)。
抱养表面抑制舱口栏板冲刷磁带机达波灵单相弹性绷带滴重法对房屋修缮的程度管式炉之坝墙海军核心容器缓蚀系数混同结核性多关节炎基金资产负债表旧船基因工程可移植方法腊贝来辛浓度分布剖面图平衡图清除残损物费用气相色谱仪染红撒粉法双频感应君热器桅灯威力