截断松弛变量是什么意思?

发布网友发布时间：2022-04-23 05:16

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热心网友时间：2022-04-27 08:16

松弛变量：若所研究的线性规划模型的约束条件全是小于类型，那么可以通过标准化过程引入M个非负的松弛变量。
松弛变量的引入常常是为了便于在更大的可行域内求解。若为0，则收敛到原有状态，若大于零，则约束松弛。
对线性规划问题的研究是基于标准型进行的。因此对于给定的非标准型线性规划问题的数学模型，则需要将其化为标准型。一般地，对于不同形式的线性规划模型，可以采用一些方法将其化为标准型。其中，
当约束条件为“≤”（“≥”）类型的线性规划问题，可在不等式左边加上（或者减去）一个非负的新变量，即可化为等式。这个新增的非负变量称为松弛变量（或剩余变量），也可统称为松弛变量。在目标函数中一般认为新增的松弛变量的系数为零。
扩展资料
剩余变量和松弛变量容易区分，剩余变量的引入将“≥”的不等式约束化为等式约束，而松弛变量的引入将“≤”的不等式约束化为等式约束，它们的目的都在于将一般形式化为标准形式。
改写前后的两个问题是等价的，这两种变量的取值能够表达现行的可行点是在可行域的内部还是其边界，也就是说，在此可行解处，原来的约束是成立严格不等式还是等式。因此，剩余变量、松弛变量是“合法”的变量
在经济学领域，松弛变量表示在一个决策过程中原料消耗的剩余量。若为正，表示有剩余；若为零，表示没有剩余。其结果不影响收入，也不影响支出。因此，松弛变量本身是零价格的。
表现在目标函数中，松弛变量的系数为零。在引入松弛变量，把线性规划化作标准形式时，正是这样做的。若所研究的线性规划模型的约束条件全是小于类型，那么可以通过标准化过程引入M个非负的松弛变量。
中文名
松弛变量
外文名
Slack Variable
目的
为了便于在更大的可行域内求解
基于
标准型
领域
数学
松弛变量的引入常常是为了便于在更大的可行域内求解。若为0，则收敛到原有状态，若大于零，则约束松弛。
对线性规划问题的研究是基于标准型进行的。因此对于给定的非标准型线性规划问题的数学模型，则需要将其化为标准型。一般地，对于不同形式的线性规划模型，可以采用一些方法将其化为标准型。其中，
当约束条件为“≤”（“≥”）类型的线性规划问题，可在不等式左边加上（或者减去）一个非负的新变量，即可化为等式。这个新增的非负变量称为松弛变量（或剩余变量），也可统称为松弛变量。在目标函数中一般认为新增的松弛变量的系数为零。

热心网友时间：2022-04-27 09:34

热心网友时间：2022-04-27 11:08

1.松弛变量反映了SVM模型对野点的容忍程度，只有野点有对应的松弛变量。也就是说，软间隔的SVM允许部分样本点分类错误来换取模型更强的泛化能力。

2.松弛变量本质是个变量，而且不能小于0。软间隔SVM为其配备了惩罚参数C。C越大意味着松弛变量要越小，对野点容忍度更低；C越小则模型允许更多的野点分类错误。

3.SVM处理非线性可分问题除了引入松弛变量外，还有使用核函数。核函数在非线性到线性转化方面能力更强，一般的用法都是先用核函数把数据转化为近似线性可分，然后使用松弛变量对模型进一步优化。

4.引入松弛变量后SVM的对偶形式并没有太大的不同，唯一的变化表现在对拉格朗日橙子的约束上。

热心网友时间：2022-04-27 13:00

基变量和非基变量是一组，而松弛变量和剩余变量是一组。基变量个数与方程组方程数一致，而松弛变量价格系数为零是为了是不等式变为等式而设置的。松弛变量在下一次迭代时可能变为基变量，而基变量被迭代出去后由于检验数为负值不可能在下一次迭代中再次变为基变量

第一阶段DEA模型

该阶段使用投入产出数据进行一般DEA分析。DEA方法最早是由美国著名的运筹学

家charne、，cooPe:和Rhode日提出的一种效率测度法，称为CCR模型。它利用数学规划

原理，根据多组投入产出数据求得效率，得出的总效率值为配置效率与技术效率之乘积。随

后，Banker，chames和cooPells}提出了更为严谨的修正模型(称为BCC模型)，把CCR固

定规模报酬的假设改为可变规模报酬，从而将CCR模型中的技术效率分解为规模效率和纯技

术效率，即技术效率=规模效率x纯技术效率。这样，BCC模型就把造成技术无效率的两个

原因，即未处于最佳规模和生产技术上的低效率分离开来，得到的纯技术效率比CCR模型下

的技术效率更准确地反映了所考察对象的经营管理水平

在第二阶段，将要估计环境变量对各决策单元的技术效率值的影响，进行松弛变量的分

析，将外部环境因素、随机误差以及内部管理因素等三个因素，并根据所得结果，调整投入值。

所谓的松弛变量是指理想投入量与实际投入量之间的差额，而造成差额的原因可归因于外部

环境因素、随机误差以及内部管理因素等三个因素，此三个因素影响投入量或产出量，使得第

一阶段所估计出的技术效率值与投入差额收到影响。因此为分离此三因素对创新效率值与投

入差额的影响，必须重新调整收到此三因素影响的投入量或产出量，分离出受到环境因素以及

随机误差影响的投入或产出，再以调整后的投入量或产出量重新对创新效率值进行估计，从

而可求得不受环境因素和随机误差因素影响的创新效率值。在这一阶段使用SFA对环境变量

进行回归分析，可得到随机误差项，去除第一阶段DEA模型为确定性模型的缺点，加入考虑

随机误差项。根据Fried等同所使用的调整方法，对每一种投入松弛变量进行sFA分析，从

而测量环境变量对于不同投入差额的影响。

用第二阶段所调整后的各投人数据x杀代替原始投人数据二Z;，再次运用BCC模型进行

计算，这时所得到的即为排除了外部环境因素和随机误差影响后的技术效率值