선형 프로그래밍을 완벽하게 마스터하세요. 단순히 답을 찾는 것이 아니라, 진정한 이해를 돕는 솔버를 제공합니다.
이 앱은 Big-M 방법과 Two-Phase 방법을 사용하여 선형 프로그래밍(LP)을 풀고, 최종 결과뿐 아니라 모든 계산 과정을 단계별로 보여줍니다. 운영 연구를 공부하는 학생, 자원 배분을 최적화하는 엔지니어, 강의 자료를 준비하는 강사, 또는 시험을 준비하는 학생이든 상관없이, 교과서에서처럼 단계별 풀이 과정을 완벽하게 확인할 수 있습니다. 게다가 계산 결과도 즉시, 오차 없이 제공됩니다.
심플렉스 해법
- Big-M 방법과 2단계 방법 중 하나를 선택하거나, 동일한 문제를 두 가지 방법으로 풀어서 비교할 수 있습니다.
- 변수와 제약 조건의 개수에 관계없이 최소화 또는 최대화할 수 있습니다.
- 동일한 문제에서 다양한 제약 조건 유형(≤, ≥, =)을 함께 사용할 수 있습니다.
- 변수는 0 이상으로 제한하거나 부호에 제한 없이 자유롭게 설정할 수 있으며, 해법, 민감도 분석 및 쌍대성 분석 전반에 걸쳐 정확하게 처리됩니다.
- 모든 테이블 반복 과정이 Big-M 방법의 기호 M 항을 포함하여 전체적으로 표시됩니다. 단일 "최적해" 화면으로 축소되지 않습니다.
- 실행 불가능 문제, 무한 해, 최적해가 여러 개인 문제를 자동으로 감지합니다.
- 해를 구한 후에도 재계산 없이 언제든지 소수점 표시와 정확한 분수 표시를 전환할 수 있습니다.
민감도 분석
- 최적 기저 자체가 변경되기 전에 목적 함수 계수가 얼마나 변할 수 있는지 확인합니다.
- 제약 조건의 우변에 대한 허용 범위와 그림자 가격을 확인합니다.
- 전체 풀이 과정을 확인합니다. 최종 범위뿐 아니라 계산 과정 전체를 보여줍니다. 비율 테스트 테이블이 표시되어 각 경계값이 단계별로 어떻게 도출되었는지 정확하게 확인할 수 있습니다.
- 허용 범위를 벗어나는 경우 새로운 계수 또는 우변 값으로 문제를 즉시 다시 풀고 새로운 최적해를 바로 확인할 수 있습니다.
쌍대 문제
- 원 문제의 계수, 제약 조건 유형 및 변수 제한을 기반으로 쌍대 문제를 자동으로 생성합니다.
- 쌍대 문제를 독립적인 선형 계획법으로 풀 수 있습니다. 원 문제를 풀기 전, 후에 또는 원 문제를 완전히 대신하여 풀 수 있습니다.
- 양방향 교차 검증: 풀린 쌍대 문제에서 직접 복구된 원 문제 해와 풀린 원 문제에서 읽은 쌍대 문제 값을 확인할 수 있습니다.
- 보완적 여유 조건과 강한 쌍대성이 자동으로 검사되고 표시되므로 한눈에 작업을 검증할 수 있습니다.
- 워크플로의 어느 지점에서든 원 문제와 쌍대 문제 사이를 자유롭게 이동하며 원하는 시점과 순서로 문제를 풀 수 있습니다.
단순한 해답 제공이 아닌 학습을 위한 설계
- 전체 기능을 중심으로 깔끔하고 집중된 인터페이스 모든 문제 풀이 과정을 단계별로 보여주는 타블로 기록
- 현재 풀이 중인 문제가 자동으로 저장되므로 앱을 닫았다가 다시 열어도 중단했던 부분부터 이어서 풀 수 있습니다.
- 광고 없고, 계정도 필요 없고, 복잡한 요소 없이 오직 수학적인 내용만 명확하게 제시합니다.
대상
운영 연구, 경영 과학 또는 산업 공학 과정을 수강하는 학생. 예제 풀이를 준비하거나 정답을 채점하는 강사. 빠른 타당성 검토 또는 최적화 분석을 수행하는 엔지니어 및 분석가. 그리고 심플렉스법, 쌍대성 이론, 민감도 분석이 어떻게 연관되는지, 단순히 결과값만이 아닌 그 과정을 직접 확인하고 싶은 모든 사람.
모든 풀이 과정에는 풀이 과정이 자세히 나와 있습니다. 초기 타블로, 진입 및 이탈 변수가 표시된 모든 피벗 테이블, 최적 타블로, 그리고 모든 민감도 범위와 쌍대값에 대한 완벽한 추론 과정을 제공합니다. 교과서에 나오는 그림자 가격이 왜 그렇게 나오는지, 목적 함수 계수의 허용 범위가 실제로 무엇을 의미하는지 궁금했던 적이 있다면, 이 앱은 결과값 뒤에 숨겨진 계산 과정을 보여주는 대신 정확한 계산 과정을 단계별로 안내합니다.
다운로드 후 선형 프로그램을 입력하면 첫 번째 표부터 마지막 표까지 전체 그림을 볼 수 있으며, 쌍대 문제와 민감도 분석도 언제든지 한 번의 탭으로 이용할 수 있습니다.
심플렉스 LP 솔버: Big-M, 2단계, 쌍대 문제 및 민감도 분석