仿射缩放
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基于对偶仿射理论的线性规划内点法求解程序
该项目实现了线性规划领域中经典的基于对偶仿射理论的内点法。该算法通过在可行域内部寻找搜索方向，避免了单纯形法在多胞形外部边缘搜索的高复杂性。其核心逻辑是针对对偶规划问题，利用仿射缩放变换（Affine Scaling）将当前的内点映射到特定空间的中心位置，进而计算目标函数的最速下降方向，随后再通过逆变换回到原始空间进行迭代更新。该程序能够自动将一般形式的线性规划问题转换为标准形式进行求解，不仅支持约束条件的精确匹配，还设计了灵活的步长调节机制以保证各步迭代始终处于可行域内部。在工程应用中，它被广泛用于解决
