@menu
* Introduction to simplex::
* Functions and Variables for simplex::
@end menu

@node Introduction to simplex, Functions and Variables for simplex, simplex, simplex
@section Introduction to simplex

@code{simplex}はシンプレックスアルゴリズムを使った線形最適化のパッケージです。

例:

@c ===beg===
@c load("simplex")$
@c minimize_lp(x+y, [3*x+2*y>2, x+4*y>3]);
@c ===end===
@example
(%i1) load("simplex")$
(%i2) minimize_lp(x+y, [3*x+2*y>2, x+4*y>3]);
                  9        7       1
(%o2)            [--, [y = --, x = -]]
                  10       10      5
@end example

@opencatbox
@category{Numerical methods} @category{Optimization} @category{Share packages} @category{Package simplex} 
@closecatbox

@node Functions and Variables for simplex,  , Introduction to simplex, simplex
@section Functions and Variables for simplex

@defvr {オプション変数} epsilon_lp
デフォルト値: @code{10^-8}

@code{linear_program}の数値計算で使われるイプシロン。

以下も参照してください: @code{linear_program}

@opencatbox
@category{Package simplex}
@closecatbox

@end defvr

@deffn {関数} linear_program (@var{A}, @var{b}, @var{c})

@code{linear_program}は
シンプレックスアルゴリズムの実装です。
@code{linear_program(A, b, c)}は、
@code{A.x = b}かつ@code{x >= 0}を満たすベクトルの中で@code{c.x}が可能な最小となる
ベクトル@var{x}を計算します。
引数@var{A}は行列で、引数@var{b}と@var{c}はリストです。

@code{linear_program}は、
最小化ベクトル@var{x}と最小値@code{c.x}を含む
リストを返します。
もし問題が有界でないなら、
"Problem not bounded!"を返し、
もし問題が実現可能でないなら、
"Problem not feasible!"を返します。

この関数を使うためには、最初に@code{load(simplex);}で@code{simplex}パッケージをロードしてください。

例:

@c ===beg===
@c A: matrix([1,1,-1,0], [2,-3,0,-1], [4,-5,0,0])$
@c b: [1,1,6]$
@c c: [1,-2,0,0]$
@c linear_program(A, b, c);
@c ===end===
@example
(%i2) A: matrix([1,1,-1,0], [2,-3,0,-1], [4,-5,0,0])$
(%i3) b: [1,1,6]$
(%i4) c: [1,-2,0,0]$
(%i5) linear_program(A, b, c);
                   13     19        3
(%o5)            [[--, 4, --, 0], - -]
                   2      2         2
@end example

以下も参照してください: @code{minimize_lp}, @code{scale_lp}, @code{epsilon_lp}

@opencatbox
@category{Package simplex} @category{Numerical methods}
@closecatbox

@end deffn

@deffn {関数} maximize_lp (@var{obj}, @var{cond}, [@var{pos}])

いくつかの線形制約@var{cond}に従う線形目標関数@var{obj}を最大化します。
引数と戻り値の詳細な記述に関しては、
@code{minimize_lp}を参照してください。


以下も参照してください: @code{minimize_lp}.

@opencatbox
@category{Package simplex} @category{Numerical methods}
@closecatbox

@end deffn

@deffn {関数} minimize_lp (@var{obj}, @var{cond}, [@var{pos}])

いくつかの線形制約@var{cond}に従う線形目標関数@var{obj}を最小化します。
@var{cond}は線形等式や不等式のリストです。
厳密な不等式では、@code{>}は@code{>=}に、
@code{<}は@code{<=}に置き換えられます。
オプションの引数@var{pos}は
正と仮定される決定変数のリストです。

もし最小が存在するなら、
@code{minimize_lp}は
目標関数の最小値と最小が得られる決定変数値のリスト
を含むリストです。
もし問題が有界でないなら、
@code{minimize_lp}は"Problem not bounded!"を返し、
もし問題が実現可能でないなら、
"Ploblem not feasible!"を返します。

決定変数はデフォルトでは非負とは仮定されません。
もし決定変数すべてが正なら、
@code{nonegative_lp}を@code{true}に設定してください。
もし決定変数のいくつかだけが正なら、
オプション引数@var{pos}の中でそれらをリストしてください。
 (これは制約を足すより効率的だということに注意してください。)

@code{minimize_lp}は
Maximaの@code{linear_program}関数で実装された
シンプレックスアルゴリズムを使います。

この関数を使うためには、最初に@code{load(simplex);}で
@code{simplex}パッケージをロードしてください。

例:

@c ===beg===
@c minimize_lp(x+y, [3*x+y=0, x+2*y>2]);
@c minimize_lp(x+y, [3*x+y>0, x+2*y>2]), nonegative_lp=true;
@c minimize_lp(x+y, [3*x+y=0, x+2*y>2]), nonegative_lp=true;
@c minimize_lp(x+y, [3*x+y>0]);
@c ===end===
@example
(%i1) minimize_lp(x+y, [3*x+y=0, x+2*y>2]);
                      4       6        2
(%o1)                [-, [y = -, x = - -]]
                      5       5        5
(%i2) minimize_lp(x+y, [3*x+y>0, x+2*y>2]), nonegative_lp=true;
(%o2)                [1, [y = 1, x = 0]]
(%i3) minimize_lp(x+y, [3*x+y=0, x+2*y>2]), nonegative_lp=true;
(%o3)                Problem not feasible!
(%i4) minimize_lp(x+y, [3*x+y>0]);
(%o4)                Problem not bounded!
@end example


いかも参照してください: @code{maximize_lp}, @code{nonegative_lp}, @code{epsilon_lp}。

@opencatbox
@category{Package simplex} @category{Numerical methods}
@closecatbox

@end deffn

@defvr {オプション変数} nonegative_lp
デフォルト値: @code{false}

もし@code{nonegative_lp}がtrueなら、
@code{minimize_lp}と@code{maximize_lp}の決定変数すべては正と仮定されます。

以下も参照してください: @code{minimize_lp}。

@opencatbox
@category{Package simplex}
@closecatbox

@end defvr
