Big M method

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In operations research, the Big M method is a method of solving linear programming problems using the simplex algorithm. The Big M method extends the simplex algorithm to problems that contain "greater-than" constraints. It does so by associating the constraints with large negative constants which would not be part of any optimal solution, if it exists. rdf:langString
Corresponde a una variación del Algoritmo simplex para penalizar la presencia de variables artificiales mediante la introducción de una constante definida como un valor muy grande. rdf:langString
Die Big-M-Methode, kurz M-Methode oder seltener Groß-M-Methode, wird in der linearen Optimierung, einem Hauptverfahren des Operations Research, angewandt. Lineare Programme sind mathematische Systeme von Zielfunktionen und Nebenbedingungen (Restriktionen), die aus Gleichungen und/oder Ungleichungen bestehen können. Insbesondere ist die Big-M-Methode eine generalisierte Form des Simplex-Verfahrens und erlaubt es sowohl Maximierungs- und Minimierungsprobleme zu lösen und zwar mit allen Typen von Restriktionen (Relationszeichen: ). rdf:langString
rdf:langString Big-M-Methode
rdf:langString Método de la Gran M
rdf:langString Big M method
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xsd:integer 1111237191
rdf:langString Die Big-M-Methode, kurz M-Methode oder seltener Groß-M-Methode, wird in der linearen Optimierung, einem Hauptverfahren des Operations Research, angewandt. Lineare Programme sind mathematische Systeme von Zielfunktionen und Nebenbedingungen (Restriktionen), die aus Gleichungen und/oder Ungleichungen bestehen können. Insbesondere ist die Big-M-Methode eine generalisierte Form des Simplex-Verfahrens und erlaubt es sowohl Maximierungs- und Minimierungsprobleme zu lösen und zwar mit allen Typen von Restriktionen (Relationszeichen: ). Big-M steht zunächst für eine „hinreichend große Zahl“. Ihr genauer Wert hängt von der konkreten Aufgabenstellung ab.
rdf:langString In operations research, the Big M method is a method of solving linear programming problems using the simplex algorithm. The Big M method extends the simplex algorithm to problems that contain "greater-than" constraints. It does so by associating the constraints with large negative constants which would not be part of any optimal solution, if it exists.
rdf:langString Corresponde a una variación del Algoritmo simplex para penalizar la presencia de variables artificiales mediante la introducción de una constante definida como un valor muy grande.
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