我有一个大规模的线性规划问题。我可以使用“linprog”在matlab中解决它。但是，它在一个循环内，我需要从第二次迭代绕过它到循环结束。这是一个简单的LP，形式如下：
最小化总和 a_i b_i 英石。 ...
a_is 是我的变量，b_is 是系数。在每次循环迭代中，只有 b_is 略有变化。在此更改后，我想要变量的新值。 （请注意，matlab 对大规模问题不使用单纯形法）。
有什么方法可以节省我在循环中的时间并且不用多次求解 LP？
谢谢
【问题讨论】：
请注意，LP/IP 的敏感性分析不是 MATLAB 的优势之一。
选项 1：如果您可以使用 CPLEX 或 SAS，它们都具有“热启动”方法，可以在您以前的基础上快速提出一些建议。 （这是真正的敏感性分析。）
这里是one IBM/CPLEX's link 来设置初始解决方案。
同样，SAS/OR 也有warmstart options。
选项 2：如果您只能访问 MATLAB
来自 Matlab 的文档，这里是 "force" it to use Simplex 的方法。
To use the simplex method, set 'LargeScale' to 'off' and 'Simplex' to 'on' in options.
options = optimset('LargeScale','off','Simplex','on')
注意：如果默认的内点法更适合您的特定 LP，请首先像在迭代 1 中那样求解它。然后将基本变量的上限和下限设置为解值，然后现在设置 linprog 选项以调用 Simplex。它会轻而易举地解决它。
尝试将解决方案引擎切换为使用 simplex，看看这是否有助于 LP 的第二次和后续迭代，但系数会略有变化。
【讨论】：