要求出极射线,要用到它的另一个定义:对于一个多面体 {x∣Ax≥b},它的多面锥(又称退化锥,因为是从多面体退化的)为 {x∣Ax≥0},假设x有n 个维度,则n-1个线性无关的约束条件取等号,同时满足剩下的那个条件,则可以求出一个极射线。注:极射线是一个向量,因此极射线可以有多个解,可以通过求解一个带辅助变量的线性规划问题得出(辅助变量为一个0-1变量,目标函数为这个辅助变量值最大,约束条件中:随便选取 n-1 个约束取等号放进去,剩下那个约束也放进去,随便让其中一个变量等于 1)。
时间: 2025-06-26 08:03:57 浏览: 10
### 如何通过多面体和多面锥计算极射线
对于给定的多面体 $\{x | Ax \geq b\}$ 和其对应的多面锥 $\{x | Ax \geq 0\}$,极射线是指能够描述该多面锥边界方向的一组向量。这些极射线可以通过特定的线性规划方法来求解。
#### 极射线的概念
在一个 $n$ 维空间中,如果矩阵 $A \in R^{m \times n}$ 是行满秩的,则存在一组极射线可以完全刻画多面锥的方向[^1]。每条极射线对应于一个多面锥的一个极端方向,且满足以下性质:
$$
r_i \neq 0, Ar_i = 0, r_i \geq 0.
$$
这意味着每个极射线都位于多面锥内部或边界上,并且是非零向量。
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#### 使用 $n-1$ 线性无关约束条件取等号的方法
为了找到一条具体的极射线,可以选择任意 $n-1$ 条线性独立的不等式作为等式约束并加入到优化模型中。假设我们选择了第 $i_1, i_2, ..., i_{n-1}$ 行的约束条件作为等式,则新的约束形式如下所示:
$$
a_{i_k}^\top x = 0, \quad k = 1, 2, ..., n-1,
$$
其中 $a_{i_k}^\top$ 表示矩阵 $A$ 的第 $i_k$ 行向量。剩下的未选中的约束仍然保持为不等式形式:
$$
a_j^\top x \geq 0, \quad j \notin \{i_1, i_2, ..., i_{n-1}\}.
$$
此外,还需要引入一个标准化条件以确保得到的是单位长度或者具有某种比例关系的结果。通常的做法是固定某一分量为常数(比如令某个分量等于 1),从而消除尺度不确定性。
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#### 利用线性规划实现具体求解过程
构建一个辅助变量最大化问题可以帮助识别有效的极射线候选者。设有一个二元决策变量 $y$, 我们尝试寻找使得目标函数达到最大的可行路径:
```python
from scipy.optimize import linprog
def find_extreme_ray(A):
"""
寻找由 A 定义的多面锥 {x | Ax >= 0} 中的一条极射线
参数:
A (numpy.ndarray): 不等式的系数矩阵
返回:
numpy.ndarray: 找到的一条极射线
"""
m, n = A.shape
c = [-1] + [0]*n # 辅助变量 y 被放在第一位用于最大化
bounds_y = [(None, None)] # 对应辅助变量无上下限限制
bounds_x = [(0, None) for _ in range(n)] # 原始变量非负
all_bounds = bounds_y + bounds_x # 合并所有变量界限定义
equality_constraints_indices = list(range(m))[:n-1]
remaining_constraint_index = set(range(m)).difference(equality_constraints_indices)
eq_matrix_rows = []
inequ_matrix_rows = []
for idx in equality_constraints_indices:
row = np.zeros((1,n+1))
row[0][1:] = A[idx,:]
eq_matrix_rows.append(row.flatten())
equalities_A = np.vstack(eq_matrix_rows).T[:-1].reshape(-1,(len(eq_matrix_rows)))
equalities_b = np.array([0]*len(equalities_A))
for idx in remaining_constraint_index:
row = np.zeros((1,n+1))
row[0][1:] = -A[idx,:] # 将剩余部分转换成标准型 <= 形式
inequ_matrix_rows.append(row.flatten())
inequalities_A = np.vstack(inequ_matrix_rows)[:,-1:].reshape(-1,len(remaining_constraint_index)+1)
inequalities_b = np.zeros(len(inequalities_A))
result = linprog(c=c,A_ub=-inequalities_A,b_ub=inequalities_b,A_eq=e qualities_A,b_eq=equalities_b,bounds=all_bounds,options={"disp":False})
return result.x[1:]
```
上述代码片段展示了如何利用 `scipy` 库内的 `linprog` 函数解决这一类特殊结构下的最优化问题。注意这里调整了输入数据的形式以便适配 API 接口需求。
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#### 结果解释与验证
一旦获得了潜在的极射线解决方案之后,应当进一步确认它确实属于原始多面锥的一部分。这一步骤涉及重新代入原初设定的所有不等式检验是否全部成立。
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