অ-প্রমিত সিমপ্লেক্স পদ্ধতি ক্যালকুলেটর
বৃহত্তর-বা-সমান শর্তযুক্ত সমস্যার জন্য অ-প্রমিত সিমপ্লেক্স পদ্ধতি ক্যালকুলেটর, বিগ M পদ্ধতি ব্যবহার করে সমাধান করা হয়।
সিমপ্লেক্স ক্যালকুলেটর
সিমপ্লেক্স পদ্ধতি ক্যালকুলেটর কীভাবে কাজ করে
LP সমস্যা লিখুন
উদ্দেশ্য ফাংশনের সহগ এবং প্রতিটি সীমাবদ্ধতার সারি এর ডান-পাশের মান সহ টাইপ করুন।
সর্বোচ্চকরণ বা সর্বনিম্নকরণ বেছে নিন
আপনার অপ্টিমাইজেশন লক্ষ্য নির্বাচন করুন। টুলটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে স্ল্যাক চলক সহ প্রাথমিক ট্যাবলো তৈরি করে।
পিভট পুনরাবৃত্তি চালান
ক্যালকুলেটরটি Cj-Zj দ্বারা পিভট কলাম শনাক্ত করে, অনুপাত গণনা করে এবং অপ্টিমাল না হওয়া পর্যন্ত প্রাথমিক সারি অপারেশন সম্পাদন করে।
অপ্টিমাল সমাধান পড়ুন
চূড়ান্ত ট্যাবলো অপ্টিমাল চলক মান, Zj সারি এবং সর্বোচ্চ/সর্বনিম্ন উদ্দেশ্য মান প্রদর্শন করে।
নমুনা সিমপ্লেক্স ট্যাবলো আউটপুট
2-চলক সর্বোচ্চকরণ সমস্যার জন্য উদাহরণ ট্যাবলো পুনরাবৃত্তি
| Basis | x1 | x2 | s1 | s2 | RHS | Cj-Zj |
|---|---|---|---|---|---|---|
| x1 | 14 | 0 | 0 | 1 | 14 | 0 |
| x2 | 7 | 1 | 0 | 0 | 7 | 5 |
| Zj | 35 | 5 | 0 | 0 | 35 |
কোন কিছু একটি সমস্যাকে অ-প্রমিত করে
একটি প্রমিত সর্বোচ্চকরণ সমস্যায় শুধু ছোট-বা-সমান শর্ত এবং অ-ঋণাত্মক ডান-পাশ থাকে। একটি অ-প্রমিত সমস্যায় বড়-বা-সমান বা সমতা শর্ত থাকে, যার জন্য উদ্বৃত্ত ও কৃত্রিম চলক প্রয়োজন। এই অ-প্রমিত সিমপ্লেক্স পদ্ধতি ক্যালকুলেটর সেই চলকগুলো যোগ করে এবং বিগ M পদ্ধতি দিয়ে সমস্যা সমাধান করে যাতে যেকোনো ধরনের শর্ত সমর্থিত হয়।
অ-প্রমিত LP সমাধান
বড়-থেকে শর্ত একটি উদ্বৃত্ত চলক বিয়োগ করে এবং একটি কৃত্রিম চলক যোগ করে; সমতা শর্ত একটি কৃত্রিম চলক যোগ করে। বিগ M জরিমানা কৃত্রিম চলকগুলোকে ভিত্তি থেকে বের করে দেয়, এরপর ক্যালকুলেটর সর্বোত্তম সমাধান পর্যন্ত স্বাভাবিক সিমপ্লেক্স পুনরাবৃত্তি চালিয়ে যায় এবং সমস্যাটি সম্ভাব্য কিনা তা জানায়।
সম্পর্কিত ক্যালকুলেটর
প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন
অ-প্রমিত লিনিয়ার প্রোগ্রামিং সমস্যা কী?
একটি অ-প্রমিত সমস্যায় বড়-বা-সমান বা সমতা শর্ত (বা শর্ত ধরনের মিশ্রণ) থাকে, একটি প্রমিত সমস্যার বিপরীতে যেখানে শুধু ছোট-বা-সমান শর্ত থাকে।
অ-প্রমিত সমস্যা কীভাবে সমাধান করা হয়?
উদ্বৃত্ত ও কৃত্রিম চলক যোগ করে এবং কৃত্রিম চলক অপসারণ করে সর্বোত্তমে পৌঁছাতে বিগ M পদ্ধতি বা দুই-পর্যায় পদ্ধতি ব্যবহার করে।
কৃত্রিম চলক কেন প্রয়োজন?
বড়-থেকে ও সমতা শর্তের কোনো স্পষ্ট প্রাথমিক মৌলিক সম্ভাব্য সমাধান নেই, তাই কৃত্রিম চলক একটি প্রদান করে এবং তারপর ভিত্তি থেকে বের করে দেওয়া হয়।
একটি অ-প্রমিত সমস্যা কি অসম্ভব হতে পারে?
হ্যাঁ। যদি সর্বোত্তমতায় কোনো কৃত্রিম চলক ধনাত্মক মানসহ মৌলিক থাকে, তবে সব শর্ত পূরণ করা যায় না এবং সমস্যাটি অসম্ভব।
এই ক্যালকুলেটর কি মিশ্র শর্ত পরিচালনা করে?
হ্যাঁ, এটি ছোট-থেকে, বড়-থেকে এবং সমতা শর্ত একসাথে গ্রহণ করে এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে সমাধান করে।