剩余变量

数据里面有缺失值，通过transform填补缺失值，然后才能运行。剩余变量是运筹学的线性规划模型中引入的一个变量。剩余变量是对于“≥”约束条件，可以增加的一些代表最低限约束的超过量。

两个只要有一个发生变化，就会影响到z的最小值。松弛变量，数学术语，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。

1、控制变量不同。2、约束条件不同。所谓可控变量，即可以整可控制的参数，这种变量通常称为信号因子。剩余变量是运筹学的线性规划模型中引入的一个变量。剩余变量是对于“≥”约束条件，可以增加的一些代表最低限约束的超过量。

对。通过道客巴巴官网查询可知，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。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。

剩余变量等于1的含义是在一个经济决策中超额满足最低需求的量。剩余变量表示在一个经济决策中超额满足最低需求的量，若为正，表示超额满足最低需求，若为负，表示没有满足最低需求，其结果不影响收入，也不影响支出。

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！

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！

1、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。2、剩余变量是运筹学的线性规划模型中引入的一个变量。剩余变量是对于“≥”约束条件，可以增加的一些代表最低限约束的超过量。通过引入剩余变量，可以将“≥”约束条件变为等式约束条件。类似地，松弛变量的引入将“≤”的不等式约束化为等式约束。3、人工变量(artificial variable)亦称人造变量.求解线性规划问题时人为加入的变量。人工变量(artificial variable)亦称人造变量.求解线性规划问题时人为加人的变量.用单纯形法求解线性规划问题，都是在具有初始可行基的条件下进行的，但约束方程组的系数矩阵A中所含的单位向量常常不足m个，此时可加人若干(至多m)个新变量，称这些新变量为人工变量。扩展资料：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。参考资料来源：百度百科-松弛变量参考资料来源：百度百科-人工变量参考资料来源：百度百科-剩余变量

减去剩余变量还要加人工变量为约束条件加人工变量。如下：1、剩余变量是运筹学的线性规划模型中引入的一个变量。剩余变量是对于“≥”约束条件，可以增加的一些代表最低限约束的超过量。2、人工变量(artificialvariable)亦称人造变量，求解线性规划问题时人为加入的变量。

看教材，一清二楚。

松弛，剩余变量添加的情况：约束条件中，存在不等式时。如果是左边式≤右边的资源限量则加入松弛变量，将≤号变为=号如果是左边式≥右边的资源限量则减去剩余变量，将≥号变为=号人工变量添加的情况：如果化为标准型时，我们是减去了剩余变量，则剩余变量系数为-1. 或我们原题中给出的约束条件已经是等式，没有添加系数为1的变量。那么我们为了使得划出的约束条件满足典则形式（即使约束条件系数矩阵中存在m个不相关的单位向量，并且同时满足目标函数中不存在基变量）一般再在已经化为标准形式但仍没有系数为1的变量的约束条件中添加一个系数为1的人工变量。在使用“大M单纯形法”时。我们常使用人工变量。在以上基础上，我们在目标函数中加上减去M倍的添加的人工变量。究竟是加上还是减去，则根据目标函数，若为求MAX则减去，若为求MIN则加上。M默认为一个无穷大的正数。具体算法与本问无关，略。在使用“两阶段单纯形法”时。我们常使用人工变量。在以上基础上，我们将求解过程分为两个阶段。第一阶段保持大括号内的约束条件为已添加人工变量的情况不变。新建一个目标函数，使得MIN（）=添加的人工变量之和（即类似于min w=X5+X6+X7, X5 X6 X7均为人工变量）。无论原目标函数求的是最大还是最小值，均使用min为新建函数，这样做的目的和大M法中根据求MIN，MAX不同使用+号或-号一样，为的是使人工变量迅速出基。随后用单纯形法求解即完成第一阶段。第二阶段运算中不再存在人工变量。具体算法与本问无关，略。