MM3: Decision Modeling at Karlsruher Institut Für Technologie | Flashcards & Summaries

Lernmaterialien für MM3: Decision Modeling an der Karlsruher Institut für Technologie

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What does a linear program consist of?

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  • max/min objective function
    • decision variables
  • linear constraints
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What is a feasible point?

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A point that fulfils all contraints

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What is a feasible set?

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TESTE DEIN WISSEN

The set of all feasible points

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TESTE DEIN WISSEN

What is the optimal point?

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TESTE DEIN WISSEN

The best feasible point

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TESTE DEIN WISSEN

What is the objective function value?

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TESTE DEIN WISSEN

The value of the function at the optimal point

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What is a basic solution?

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n of the n+m x values are 0, the m rest are linear independent 

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What is a basic feasible solution?

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TESTE DEIN WISSEN

A basic solution that satisfies the non negativity constraing

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What is a basic vector?

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TESTE DEIN WISSEN

The vector of the remaining m vectors of a

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TESTE DEIN WISSEN

What are basic variables?

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TESTE DEIN WISSEN

The remaining m x variables

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What is a non basic vector?

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TESTE DEIN WISSEN

The n vectors of a

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What is a non basic variable?

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TESTE DEIN WISSEN

The n variables of x

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TESTE DEIN WISSEN

Explain the simplex algorithm

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TESTE DEIN WISSEN
  1. Start with simple solution setting x1 to xn to 0 and xn+1 to xn+m to bm
  2. Maximise non basic variable with largest impact and replace it with a basic variable.
  3. Repeat 2 until no improvement is possible
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Q:

What does a linear program consist of?

A:
  • max/min objective function
    • decision variables
  • linear constraints
Q:

What is a feasible point?

A:

A point that fulfils all contraints

Q:

What is a feasible set?

A:

The set of all feasible points

Q:

What is the optimal point?

A:

The best feasible point

Q:

What is the objective function value?

A:

The value of the function at the optimal point

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Q:

What is a basic solution?

A:

n of the n+m x values are 0, the m rest are linear independent 

Q:

What is a basic feasible solution?

A:

A basic solution that satisfies the non negativity constraing

Q:

What is a basic vector?

A:

The vector of the remaining m vectors of a

Q:

What are basic variables?

A:

The remaining m x variables

Q:

What is a non basic vector?

A:

The n vectors of a

Q:

What is a non basic variable?

A:

The n variables of x

Q:

Explain the simplex algorithm

A:
  1. Start with simple solution setting x1 to xn to 0 and xn+1 to xn+m to bm
  2. Maximise non basic variable with largest impact and replace it with a basic variable.
  3. Repeat 2 until no improvement is possible
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