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求线性规划问题的最优解

求线性规划问题的最优解
求线性规划问题的最优解

求线性规划问题的最优解:

1212121

23m a x 2322124 16.. 5 15,,0

z x x x x x s t x x x x =++≤??

≤??

≤??≥? 方法1:图解法。(P15 图1-3)

方法2:求出所有的基可行解,然后比较目标值的大小得到最优解。(P14表1-1)

方法3:单纯形法。

第一步,将模型转化为标准型。

12345

123142512345

m ax 2300022 12 (1)4 16 (2).. 5 15 (3)

,,,,0z x x x x x x x x x x s t x x x x x x x =++++++=??+=??+=??≥? 22100400100

5

1A ?? ?

= ? ???

秩A=3 第二步,求初始基可行解。

取()

345100 01000

1B P P P ?? ?

== ? ??

?

作为初始基矩阵,345, , x x x 为基变量,12, x x 为非基变量, 令12=0,x x =得到初始基可行解()(0)

0,0,12,16,15X =,目标值(0)

0.z

=

第三步,对初始基可行解()(0)

0,0,12,16,15X =进行最优性检验。

基可行解()(0)

0,0,12,16,15X

=对应的目标值为(0)

0z

=,因为12023z x x =++,只要1>0x 或

者2 0x >,目标值都会比(0)

0z =大,即12or x x 之一作为基变量,目标值都会增大,故初始基可行

解()(0)

0,0,12,16,15X

=不是最优解。

第四步,作基变换,求目标值比(0)

0z =更大的基可行解。

① 确定换入基变量。由第三步可知,12, x x 都可作为换入基变量,一般地,

{}121122*********, 0,0. m ax ,z x x x x σσσσσσσ=++=++≥≥=。

2 x 作为换入基变量。这里12,σσ称为基可行解(0)

X

非基变量12, x x 的检验数。

② 确定换出基变量。2 x 作为换入基变量,1x 仍为非基变量,下面确定另一个非基变量,由方程组(1)(2)(3)得到

312

41

5212345

1222 164 15 5,,,,0

x x x x x x x x x x x x =--??

=-??

=-??≥?令10,x =且345,,0x x x ≥得到32452 1220 16 0 1550x x x x x =-≥??=≥??

=-≥?,解不等式得到212

15m in ,,32

5x R ??≤=????。

当23x <时,345,,0x x x >,345,,x x x 都不能作为非基变量,但345,,x x x 中必须有一个被换出来作为非基变量,我们注意到当23x =时,3450,0,0x x x >>=,说明5x 可以作为非基变量。

③ 求目标值更大的基可行解。

由①②知,新的基可行解中234,,x x x 是基变量,15,x x 是非基变量,注意方程组(1)(2)

(3)中

34,x x 的系数列向量已经是单位矩阵的第一列和第二列,2x 的系数列向量应变换为单位矩

阵的第三列,而方程组只能是恒等变形,所以让第三个方程15

?,然后让第三个方程()2?

-再加到第

一各方程上,可得到下列与(1)(2)(3)等价的方程组

12

1

351425

12345m ax 02322 6 (1)5

4 16 (2)1 3 (3)

5,,,,0

z x x x x x x x x x x x x x x =++?'+-=??

'+=??

?'+=??

≥? 令

150,x x ==得到新的基可行解()(1)0,3,6,16,0X =,目标值(1)

20339z =?+?=

第五步,对基可行解()(1)

0,3,6,16,0X =进行最优性检验。

将目标函数用非基变量

15,x x 表示,

215151155151333233929, 20,0

555z x x x x x x x σσσσ??

==+-=+-=++=>=-< ???

因为

5x 的检验数5

305

σ=-

<,故

5x 从非基变量取0变为大于0,不会使得目标函数值增大,反而

更小,但是1x 的检验数1

20σ=>,故

1x 从非基变量取0变为大于0,目标函数值还可以增大,故

基可行解()(1)

0,3,6,16,0X

=仍然不是最优解。

第六步,作基变换,求目标值比(1)

9z =更大的基可行解。

① 确定换入基变量。由第五步可知,只有120σ=>,即1x 是换入基变量,

② 确定换出基变量。1 x 作为换入基变量,5x 仍为非基变量,下面确定另一个非基变量,由方程组

(1)(2)(3)'''得到

3

1541

25123452 62 5

164 1 3 5

,,,,0

x x x x x x x x x x x x ?

=-+??=-??

?=-??

≥?令50,x =且342,,0x x x ≥得到31412 620 1620 3 0x x x x x =-≥??=-≥??

=≥?,解不等式

得到1616m in ,,324x R ??

≤=????

当13x <时,342,,0x x x >,342,,x x x 都不能作为非基变量,但342,,x x x 中必须有一个被换出来作为非基变量,我们注意到当13x =时,3420,0,0x x x =>>,说明3x 可以作为非基变量。

③ 求目标值更大的基可行解。 由①②知,新的基可行解中124,x x x 是基变量,35,x x 是非基变量,注意方程组(1)(2)(3)

'''中

24,x x 的系数列向量已经是单位矩阵的第三列和第二列,1x 的系数列向量应变换为单位矩阵的第

一列,而方程组只能是恒等变形,所以让第一个方程12

?,然后让第一个方程()4?

-再加到第二个方

程,可得到下列与(1)(2)(3)'''等价的方程组

15

13534525123453m ax 92511 3 (1)254 2 4 (2)

51

3 (3)

5,,,,0

z x x x x x x x x x x x x x x x =+-

?

''+-=??

?

''-++=??

?''+=??

?≥? 令

350,x x ==得到新的基可行解()(2)3,3,0,4,0X =,目标值(2)

233315z =?+?=

第七步,对基可行解()(2)

3,3,0,4,0X =进行最优性检验。

将目标函数用非基变量

35,x x 表示,

12

35535

33553523111 23332551 1551 15, 10,0

5z x x x x x x x x x σσσσ=+????

=-++- ? ?

????=--

=++=-<=-

<

因为

35,x x 的检验数都小于0,故1x 或者5x 从非基变量取0变为大于0,都不会使得目标函数

值增大,反而更小,故基可行解()(2)

3,3,0,4,0X

=是最优解。

线性规划期末复习

期末复习—《简单的线性规划》 编写:鲍德法 审核:孙 军 班级 姓名 成绩 一、典例精解 1、求线性目标函数的最值 例1.设变量x ,y 满足约束条件?? ? ??-≥≥+≤632x y y x x y ,则目标函数y x z +=2的最小值为( ) A .2 B .3 C .4 D .9 2、求平面区域的面积问题 例2.在平面直角坐标系xOy 内,已知平面区域A ={(x ,y )|1≤+y x ,且0≥x ,0≥y },则平面区域B ={(x +y ,x –y )|(x ,y )∈A }的面积为( ) A .2 B .1 C .21 D .4 1 3、求距离的最值问题 例3.已知实数x ,y 满足?? ???≤--≤+-≥022011 y x y x x ,则2 2y x +的最小值是( ) A .5 B .25 C .1 D .5 4、求斜率的范围问题 例4.已知变量x ,y 满足约束条件?? ? ??≤-+≥≤+-0 710 2y x x y x ,则x y 的取值范围是( ) A .[ 59,6] B .-∞(,5 9 ] [6,)∞+ C .-∞(,3] [6,)∞+ D .[3,6] 5、求线性规划的整点最优解问题 例5.设变量x ,y 满足条件3210 411,0,0 x y x y x y Z x y +>?,则y x s 45+=的最小值为 . 6、求参数的范围问题 例6.若不等式组???? ???≤+≥≤+≥-a y x y y x y x 0220 表示的平面区域是一个三角形,则a 的取值范围是( ) A .34≥a B .10≤

(完整版)简单的线性规划问题(附答案)

简单的线性规划问题 [ 学习目标 ] 1.了解线性规划的意义以及约束条件、目标函数、可行解、可行域、最优解等基本概念 .2. 了解线性规划问题的图解法,并能应用它解决一些简单的实际问题. 知识点一线性规划中的基本概念 知识点二线性规划问题 1.目标函数的最值 线性目标函数 z=ax+by (b≠0)对应的斜截式直线方程是 y=-a x+z,在 y 轴上的 截距是z, b b b 当 z 变化时,方程表示一组互相平行的直线. 当 b>0,截距最大时, z 取得最大值,截距最小时, z 取得最小值; 当 b<0,截距最大时, z 取得最小值,截距最小时, z 取得最大值. 2.解决简单线性规划问题的一般步骤在确定线性约束条件和线性目标函数的前提下,解决简单线性规划问题的步骤可以概括为:“画、移、求、答”四步,即, (1)画:根据线性约束条件,在平面直角坐标系中,把可行域表示的平面图形准确地画出来,可行域可以是封闭的多边形,也可以是一侧开放的无限大的平面区域.(2)移:运用数形结合的思想,把目标函数表示的直线平行移动,最先通过或最后通过的顶点 (或边界 )便是最优解. (3)求:解方程组求最优解,进而求出目标函数的最大值或最小值. (4)答:写出答案.

知识点三简单线性规划问题的实际应用 1.线性规划的实际问题的类型 (1)给定一定数量的人力、物力资源,问怎样运用这些资源,使完成的任务量最大,收到的效益最大; (2)给定一项任务,问怎样统筹安排,使完成这项任务耗费的人力、物力资源量最小.常见问题有: ①物资调动问题例如,已知两煤矿每年的产量,煤需经两个车站运往外地,两个车站的运输能力是有限的,且已知两煤矿运往两个车站的运输价格,煤矿应怎样编制调动方案,才能使总运费最小? ②产品安排问题例如,某工厂生产甲、乙两种产品,每生产一个单位的甲种或乙种产品需要的A、B、C 三种 材料的数量,此厂每月所能提供的三种材料的限额都是已知的,这个工厂在每个月中应如何安排这两种产品的生产,才能使每月获得的总利润最大? ③下料问题例如,要把一批长钢管截成两种规格的钢管,应怎样下料能使损耗最小?2.解答线性规划实际应用题的步骤 (1)模型建立:正确理解题意,将一般文字语言转化为数学语言,进而建立数学模型,这需要在学习有关例题解答时,仔细体会范例给出的模型建立方法. (2)模型求解:画出可行域,并结合所建立的目标函数的特点,选定可行域中的特殊点作为最优解. (3)模型应用:将求解出来的结论反馈到具体的实例中,设计出最佳的方案. 题型一求线性目标函数的最值 y≤2, 例 1 已知变量 x,y 满足约束条件 x+y≥1,则 z=3x+y 的最大值为 ( ) x-y≤1, A . 12 B .11 C .3 D .- 1 答案 B 解析首先画出可行域,建立在可行域的基础上,分析最值点,然后通过解方程组得最值点 的坐标,代入即可.如图中的阴影部分,即为约束条件对应的可行域,当直线y=-3x+z 经 y=2,x= 3,

一个基于妥协解的多目标线性规划分类模型

? 1 2 1 100049 2 100190 (MCLP) MCLP MCLP A compromise-based MCLP classi?cation model Bo Wang1Yong Shi2 (1Graduate University of Chinese Academy of Sciences,Beijing100049) (2CAS Research Center On Ficitious Economy and Data Science,Beijing100190) Abstract Although multiple criteria linear programming can deal with classi?cation problem successfully,an original MCLP model has some dif?culties in choosing parameters.To overcome the problems,compromise-based MCLP model is proposed to offer a good promotion of the original one.In the latter model,there are also two deviations for every single point;that is, interior deviation and exterior deviation.Similar to the original MCLP model,for each point,we want at least one of the deviations to be zero.In addition to modeling work,this paper also gives a proof of the existence of the parameter selection condition. Keywords MCLP Interior deviation Exterior deviation Compromise solution ? ( 70921061( ),90718042( )) BHP Billiton Co.,Australia

破解线性规划中的整点问题

破解线性规划中的整点问题 河南省三门峡市卢氏一高(472200)赵建文 Email:zhaojw1968@https://www.wendangku.net/doc/9a1308759.html, 线性规划中的整点问题是高中数学线性规划中的重要一类问题,是高中数学的一个难点,本文将整数线性规划问题解法作以简单介绍供同学们学习时参考. 例 某商店计划同时销售某品牌电热水器和太阳能热水器,由于市场需求旺盛,这两种产品供不应求,因该商店根据具体情况(如成本、员工工资)确定产品的月采购量,具体数据如下,问这两种产品各采购多少时,才能使总利润最大?最大利润是多少? 分析:本题是整数规划问题,设采购电热水器x 台、太阳能热水器y 台,列出约束条件和目标函数,用图解法解之. 解析:设月采购电热水器x 台、太阳能热水器y 台,月总利润为z 元,则 1000300030000100050011000 ,x y x y x y N +≤??+≤??∈? ,即330222 ,x y x y x y N +≤??+≤??∈?,目标函数为 z =800600x y + 作出可行域如图所示, 作直线l :86x y +=0, 平移直线z =800600x y +知过M 3638( ,)55时,max z =10320,但x =365,y =385不是整数,所以可行域内点M 3638( ,)55不是整点最优解. 求整点最优解 解法一 网格平移法 首先在可行域内打网格,其次描出M 3638(,)55 附近的所有整点,接着平移直线l :86x y +=0,会发现当移至(8,6)时,直线在y 轴上截距最大,即max z =10000元. 解法二 特值检验法 由图可知目标函数取得最大值的整点应分布在可行域右上侧靠近边界的区域,一次取得满足条件的整点,(0,10),(1,9),(2,9),(3,9)(4,8),(5,8),(6,8),(7,7),(8,6),(8,5),(9,4),(10,2),(10,1),(11,0).将这些点分别代入z =800600x y +,求出各点对应的值,经验证可知,在整点(8,6)处max z =10000元. 解法三 调整最优法 单位产品所需资金 月资金供应量(百元) 电热水器 太阳能热水器 成本 10 30 300 工资 10 5 110 单位利润 8 6

必修五——线性规划无数个最优解问题、乘1问题-答案

必修五——线性规划无数个最优解问题、乘1问题 答案和解析 【答案】 1.D 2.A 3.C 4.C 5.A 6.B 7.D 8.B 9.C 10.B 11.B 【解析】 1. 解:作出不等式组{x +y ≥1 x ?y ≥?12x ?y ≤2 表示的平面区域, 得到如图的△ABC 及其内部,其中A (1,0),B (0,1),C (3,4) 设z =F (x ,y )=ax +by (a >0,b >0),将直线l :z =ax +by 进行平移, 当l 经过点C 时,目标函数z 达到最大值 ∴z 最大值=F (3,4)=3a +4b =7,可得17(3a +4b )=1因此,3a +4b =17 (3a +4b )(3a +4b )=17(25+12b a +12a b ) ∵12b a +12a b ≥2√12b a ?12a b =24∴17(25+24)≥17×49=7, 即当且仅当a =b =1时,3a +4b 的最小值为7故选:D 作出题中不等式组表示的平面区域,得如图的△ABC 及其内部,再将目标函数z =ax +by 对应的直线进行平移,可得当x =3,y =4时,z 最大值为3a +4b =7.然后利用常数代换结合基本不等式,可得当且仅当a =b =1时,3a +4 b 的最小值为7. 本题给出二元一次不等式组,在已知目标函数z =ax +by 最大值为7的情况下求3a +4b 的最小值.着重考查了运用基本不等式求最值和简单的线性规划等知识,属于中档题. 2. 解:满足约束条件{x +y ?4<0y ≥x x ≥0的可行域如下图所示

∵y?5x?1表示可行域内一点(x ,y )与P (1,5)连线的斜率 又∵k PA =5?41?0=1,k PB =5?22?1=-3, ∴y?5x?1的范围是(-∞,-3)∪(1,+∞) 故选A 画出满足约束条件的可行域,分析目标函数的几何意义,数形结合即可分析出目标函数的取值范围. 本题考查的知识点是简单线性规划的应用,其中分析出目标函数的几何意义是表示可行域内一点(x ,y )与P (1,5)连线的斜率是解答的关键. 3. 解:由约束条件{y ≥0 y ?x +1≤0y ?2x +4≥0作出可行域如图, 由z =y -ax (a ≠0),得y =ax +z , ∵a ≠0, ∴要使z =y -ax (a ≠0)取得的最优解(x ,y )有无数个, a 不能为负值,当a >0时,直线y =ax +z 与线段AC 所在直线重合时,使z =y -ax 取得最大值的最优解有无数个; 直线y =ax +z 与线段BC 所在直线重合时,使z =y -ax 取得最小值的最优解有无数个.

多目标线性规划的若干解法及MATLAB实现

多目标线性规划的若干解法及MATLAB 实现 一.多目标线性规划模型 多目标线性规划有着两个和两个以上的目标函数,且目标函数和约束条件全是线性函 数,其数学模型表示为: 11111221221122221122max n n n n r r r rn n z c x c x c x z c x c x c x z c x c x c x =+++??=+++?? ??=+++? (1) 约束条件为: 1111221121122222112212,,,0 n n n n m m mn n m n a x a x a x b a x a x a x b a x a x a x b x x x +++≤??+++≤?? ??+++≤?≥?? (2) 若(1)式中只有一个1122i i i in n z c x c x c x =+++ ,则该问题为典型的单目标线性规划。我们记:()ij m n A a ?=,()ij r n C c ?=,12(,,,)T m b b b b = ,12(,,,)T n x x x x = , 12(,,,)T r Z Z Z Z = . 则上述多目标线性规划可用矩阵形式表示为: max Z Cx = 约束条件:0 Ax b x ≤?? ≥? (3) 二.MATLAB 优化工具箱常用函数[3] 在MA TLAB 软件中,有几个专门求解最优化问题的函数,如求线性规划问题的linprog 、求有约束非线性函数的fmincon 、求最大最小化问题的fminimax 、求多目标达到问题的fgoalattain 等,它们的调用形式分别为: ①.[x,fval]=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub) f 为目标函数系数,A,b 为不等式约束的系数, Aeq,beq 为等式约束系数, lb,ub 为x 的下 限和上限, fval 求解的x 所对应的值。 算法原理:单纯形法的改进方法投影法 ②.[x,fval ]=fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub ) fun 为目标函数的M 函数, x0为初值,A,b 为不等式约束的系数, Aeq,beq 为等式约束

对线性规划整点问题的探究(蒋政)

对线性规划整点问题的探究 一、精确图解法求整数最优解 ( 课本P88习题16 ) 某运输公司有7辆载重量为6t 的A 型卡车与4辆载重量为10t 的B 型卡车,有9名驾驶员。在建筑某段高速公路中,此公司承包了每天至少搬运360t 沥青的任务。已知每辆卡车每天往返的次数为A 型卡车8次,B 型卡车6次,每辆卡车每天往返的成本费A 型车160元,B 型车252元。每天派出A 型车和B 型车各多少辆公司所花的成本费最低? 解:设每天派出A 型车x 辆、B 型车y 辆,公司所花的成本为z 元,则 0x 70y 4x y 9 68x 106y 360x,y Z ≤≤??≤≤??+≤????+??≥?∈??即0x 70y 4 x y 94x 5y 30x,y Z ≤≤??≤≤? ? +≤??+≥?∈?? z=160x+252y. 如图可行域是ABCD 围成的区域, 作直线160x+252y=0,图形中两直线160x+252y=0和4x+5y=30接近平行, 比较直线斜率k=160252- >-4 5 , 平移直线160x+252y=0,由图可知在A (7, 2 5 )处取到最小值,但A 不是整数解。 在可行域内共有(3,4),(4,3),(4,4),(5,2),(5,3),(6,2),(6,3),(7,1),(7,2)整数解,经检验只有(5,2)是最优解,此时z=160×5+252×2=1304元。 这种方法适用于区域是封闭区域,且区域内的整数点可数,坐标网络画出来容易在图上识别哪些整点在可行域内。 二、利用近似解估算整数最优解 (课本P63例4) 要将两种不同的钢板截成A 、B 、C 三种规格,每张钢板可同时截得三种规格的小钢板的块数如下表所示: 今需要A 、B 、C 三种规格的成品分别为15、18、27块,问各截这两种钢板多少张可得所需的三种规格成品,且所使用钢板张数最少。 解:设需截取第一种钢板x 张,第 二种钢板y 张,则 2x y 15x 2y 18x 3y 27x,y 0,x,y N +≥??+≥? ? +≥??≥∈? 目标函数z=x+y, 如图可行域是阴影部分,目标函数在A 点取到最优解。解方程组 x 3y 272x y 15+=?? +=? 得A (185,39 5) 但不是整数解, 规格类型 钢板类型 A 规格 B 规格 C 规格 第一种钢板 2 1 1 第二种钢板 1 2 3 2018 16 14 12 10 8 6 4 2 -15-10-5 51015 x+y=12 x+3y=27 x+2y=18 2x+y=15 A B C D E x O y x+y=9 4x+5y=3 160x+252y=0 A B C D

简单线性规划问题教案

332简单线性规划问题 “简单的线性规划”是在学生学习了直线方程的基础上,介绍直线方程的一个简 单应用,这是《新大纲》对数学知识应用的重视?线性规划是利用数学为工具,来研究一定的人、财、物、时、空等资源在一定条件下,如何精打细算巧安排,用最少的资源,取得最大的经济效益?它是数学规划中理论较完整、方法较成熟、应用较广泛的一个分支,并能解决科学研究、工程设计、经营管理等许多方面的实际问题?中学 所学的线性规划只是规划论中的极小一部分,但这部分内容体现了数学的工具性、应用性,同时也渗透了化归、数形结合的数学思想,为学生今后解决实际问题提供了一种重要的解题方法一一数学建模法.通过这部分内容的学习,可使学生进一步了解数学在解决实际问题中的应用,培养学生学习数学的兴趣和应用数学的意识和解决实际问题的能力 依据课程标准及教材分析,二元一次不等式表示平面区域以及线性规划的有关概念比较抽象,按学生现有的知识和认知水平难以透彻理解,再加上学生对代数问题等 价转化为几何问题以及数学建模方法解决实际问题有一个学习消化的过程,故本节知 识内容定为了解层次 本节内容渗透了多种数学思想,是向学生进行数学思想方法教学的好教材,也是培养学生观察、作图等能力的好教材 本节内容与实际问题联系紧密,有利于培养学生学习数学的兴趣和“用数学”的意识以及解决实际问题的能力 教学重点重点是二元一次不等式(组)表示平面的区域教学难点难点是把实际问题转化为线性规划问题,并给出解答?解决难点的关键是根据实际问题中的已知条件,找出约束条件和目标函数,利用图解法求得最优解?为突 出重点,本节教学应指导学生紧紧抓住化归、数形结合的数学思想方法将实际问题数学化、代数问题几何化课时安排2课时 三维目标 一、知识与技能 1. 掌握线性规划的意义以及约束条件、目标函数、可行解、可行域、最优解等基本概念; 2. 运用线性规划问题的图解法,并能应用它解决一些简单的实际问题I 二、过程与方法 1. 培养学生观察、联想以及作图的能力,渗透集合、化归、数形结合的数学思想,提高学生“建模”和解决实际问题的能力; 2. 结合教学内容,培养学生学习数学的兴趣和“用数学”的意识,激励学生创新. 三、情感态度与价值观 1. 通过本节教学着重培养学生掌握“数形结合”的数学思想,尽管侧重于用“数”研究“形”,但同时也用“形”去研究“数”,培养学生观察、联想、猜测、 归纳等数学能力; 2. 结合教学内容,培养学生学习数学的兴趣和“用数学”的意识,激励学生勇于 创新.

如何认识线性规划实际问题中有关最优解的精确问题

如何认识线性规划实际问题中有关最优解的精确问题 课本线性规划第二节,提到两个实际问题,一个要求将最优解精确到0.1,一个要求将最优解是整数,如果说师生们对例4的答案还可接受的话,那么,例3到最后四舍五入式的解答实在让人难以把握,况且最优解应为(12.3,34.5),那么关于这种最优解需要得到精确的题目有没有统一的解答步骤,我的回答是有。 在实际问题中,可行域一般都是一整片区域不存在间断现象,所以题目所要求的最优解无论精确到0.1还是精确到0.01,符合要求的最优解都确实存在在可行域中,我们要做的应该是把它找出来,而不是通过任何手段去精确。如何才能把它找出来呢?我的办法是,不考虑x、y需要精确的要求,先依其他条件列出不等式组,作出可行域,求出符合题中其他条件的最优解,然后看此最优解是否符合题目要求,若符合,则即为所求解.若不符合,则应继续滑动参照线,求出经过可行域内的符合要求的且与原点距离最远(或最近)的点的直线,在该线经过可行域的部分上寻找最优解即可。具体操作请看以下示范 课本例3、某工厂生产甲、乙两种产品,已知生产甲种产品1t需消耗A种矿石10t、B种矿石5t、煤4t;生产乙种产品1t需消耗A种矿石4t、B种矿石4t、煤9t。每1 t甲种产品的利润是600元,每1 t甲种产品的利润是1000元。工厂在生产这两种产品的计划中要求消耗A种矿石不超过300t、B种矿石不超过200t、煤不超过360t。甲、乙两种产品应各生产多少(精确到0.1t),能使利润总额达到最大? 解:设生产甲、乙两种产品分别为x t、y t,利润总额为z元,那么

104300542004936000 x y x y x y x y +≤??+≤?? +≤??≥?≥?? Z=600x+1000y 作直线l :600x+1000y=0 即直线l :3x+5y=0 把直线l 向右上方平移,使其划过可行域,此时3x+5y>0 当直线经过点M 3601000 (,)2929时3x+5y 达到最大,即z 也达到最大, 此时3x+5y=6080 29 ≈209.655, 若要将最优解精确到0.1,需将直线向回平移到3x+5y=209.6 由35209.649360 x y x y +=??+=? 得到3x+5y=209.6与可行域左边界的交点A (12.343,34.514) 由35209.654200x y x y +=??+=? 得到3x+5y=209.6与可行域右边界的交 点B (12.431,34.462) 可知有可能成为最优解的点的横坐标为12.4 代入3x+5y=209.6得到纵坐标约为34.48,不符合题目精确到0.1要求

线性规划经典例题及详细解析

一、已知线性约束条件,探求线性目标关系最值问题 1. 设变量x 、y 满足约束条件?? ? ??≥+-≥-≤-1122y x y x y x ,则y x z 32+=的最大值为 。 二、已知线性约束条件,探求非线性目标关系最值问题 2. 已知1,10,220x x y x y ≥?? -+≤??--≤? 则22x y +的最小值是 。 3. 已知变量x ,y 满足约束条件+201-70x y x x y -≤??≥??+≤? ,则 y x 的取值范围是( ). A. [95,6] B.(-∞,9 5 ]∪[6,+∞) C.(-∞,3]∪[6,+∞) D. [3,6] 三、 研究线性规划中的整点最优解问题 4. 某公司招收男职员x 名,女职员y 名,x 和y 须满足约束条件?? ? ??≤≥+-≥-.112,932, 22115x y x y x 则1010z x y =+的最大 值是 。 四、已知最优解成立条件,探求目标函数参数范围问题 5. 已知变量x ,y 满足约束条件14 22x y x y ≤+≤??-≤-≤? 。若目标函数z ax y =+(其中0a >)仅在点(3,1)处 取得最大值,则a 的取值范围为 。 6. 已知x 、y 满足以下约束条件5503x y x y x +≥?? -+≤??≤? ,使z=x+a y (a >0) 取得最小值的最优解有无数个,则a 的 值为( ) A. -3 B. 3 C. -1 D. 1 五、求可行域的面积 7. 不等式组260302x y x y y +-≥?? +-≤??≤? 表示的平面区域的面积为 ( ) A. 4 B. 1 C. 5 D. 无穷大 解析: 图1

高考线性规划必考题型(非常全)

线性规划专题 一、命题规律讲解 1、 求线性(非线性)目标函数最值题 2、 求可行域的面积题 3、 求目标函数中参数取值范围题 4、 求约束条件中参数取值范围题 5、 利用线性规划解答应用题 一、线性约束条件下线性函数的最值问题 线性约束条件下线性函数的最值问题即简单线性规划问题,它的线性约束条件是一个二元一次不等式组,目标函数是一个二元一次函数,可行域就是线性约束条件中不等式所对应的方程所表示的直线所围成的区域,区域内的各点的点坐标(),x y 即简单线性规划的可行解,在可行解中的使得目标函数取得最大值和最小值的点的坐标(),x y 即简单线性规划的最优解。 例1 已知43 35251x y x y x -≤-?? +≤??≥? ,2z x y =+,求z 的最大值和最小值 例2已知,x y 满足124126x y x y x y +=?? +≥??-≥-? ,求z=5x y -的最大值和最小值 二、非线性约束条件下线性函数的最值问题 高中数学中的最值问题很多可以转化为非线性约束条件下线性函数的最值问题。它们的约束条件是一个二元不等式组,目标函数是一个二元一次函数,可行域是直线或曲线所围成的图形(或一条曲线段),区域内的各点的点坐标(),x y 即可行解,在可行解中的使得目标函数取得最大值和最小值的点的坐标 (),x y 即最优解。 例3 已知,x y 满足,2 2 4x y +=,求32x y +的最大值和最小值 例4 求函数4 y x x =+[]()1,5x ∈的最大值和最小值。

三、线性约束条件下非线性函数的最值问题 这类问题也是高中数学中常见的问题,它也可以用线性规划的思想来进行解决。它的约束条件是一个二元一次不等式组,目标函数是一个二元函数,可行域是直线所围成的图形(或一条线段),区域内的各点的点坐标(),x y 即可行解,在可行解中的使得目标函数取得最大值和最小值的点的坐标(),x y 即最优解。 例5 已知实数,x y 满足不等式组10101x y x y y +-≤??-+≥??≥-? ,求22 448x y x y +--+的最小值。 例6 实数,x y 满足不等式组0 0220 y x y x y ≥?? -≥??--≥? ,求11y x -+的最小值 四、非线性约束条件下非线性函数的最值问题 在高中数学中还有一些常见的问题也可以用线性规划的思想来解决,它的约束条件是一个二元不等式组,目标函数也是一个二元函数,可行域是由曲线或直线所围成的图形(或一条曲线段),区域内的各点的点坐标(),x y 即可行解,在可行解中的使得目标函数取得最大值和最小值的点的坐标(),x y 即最优解。 例7 已知,x y 满足y 2 y x +的最大值和最小值

线性规划习题精讲

线性规划常见题型及解法 线性规划是新教材中新增的内容之一,由已知条件写出约束条件,并作出可行域,进而通过平移直线在可行域内求线性目标函数的最优解是最常见的题型,除此之外,还有以下六类常见题型。 一、求线性目标函数的取值范围 例1、若x、y满足约束条件 2 2 2 x y x y ≤ ? ? ≤ ? ?+≥ ? ,则z=x+2y的取值范围 是() A、[2,6] B、[2,5] C、[3,6] D、(3,5] 解:如图,作出可行域,作直线l:x+2y=0,将l向右上方平移,过点A(2,0)时,有最小值2,过点B(2,2)时,有最大值6,故选 A 二、求可行域的面积 例2、不等式组 260 30 2 x y x y y +-≥ ? ? +-≤ ? ?≤ ? 表示的平面区域的面积为() A、4 B、1 C、5 D、无穷大 解:如图,作出可行域,△A B C的面积即为所求,由梯形OM B C的面积减去梯形OM A C的面积即可,选B 三、求可行域中整点个数 例3、满足|x|+|y|≤2的点(x,y)中整点(横纵坐标都是整数)有() A、9个 B、10个 C、13个 D、14个 解:|x|+|y|≤2等价于 2(0,0) 2(0,0) 2(0,0) 2(0,0) x y x y x y x y x y x y x y x y +≤≥≥ ? ?-≤≥ ? ? -+≤≥? ?--≤ ? 作出可行域如右图,是正方形内部(包括边界),容易得到整点个数为13个,选 D 四、求线性目标函数中参数的取值范围 例4、已知x、y满足以下约束条件 5 50 3 x y x y x +≥ ? ? -+≤ ? ?≤ ? ,使z=x+ay(a>0)取得 最小值的最优解有无数个,则a的值为() A、-3 B、3 C、-1 D、1 解:如图,作出可行域,作直线l:x+a y=0,要使目标函数z=x+a y(a>0)取得最小值的最优解有无数个,则将l向右上方平移后与直线x+y=5重合,故a=1,选 D 五、求非线性目标函数的最值

1用“线性规划问题的最优解在边界上”简解高考题

用“线性规划问题的最优解在边界上”简解高考题 线性规划问题是指在线性约束条件(即关于变量y x ,的二元一次不等式或不等式组)下,求线性目标函数by ax z +=的最大值或最小值问题.在线性规划问题中,满足线性约束条件的解),(y x 叫做可行解,可行解的集合叫做可行域(可行域的边界是直线、射线或线段),使目标函数取得最值的可行解叫做这个线性规划问题的最优解.求解线性规划问题,通常是通过平移初始直线0=+by ax 来解决的,所以有下面的结论: (1)若线性规划问题存在最优解,则最优解一定在边界上. (2)若目标函数by ax z +=在两个不同的点B A ,处均取到最大值或均取到最小值,则初始直线0=+by ax 与直线AB 平行(此时线段AB 一定是可行域的边界,且线段AB 上的所有点都是最优解). (3)若可行域有凸顶点,则目标函数在可行域的所有凸顶点处的函数值中的最大(小)值就是目标函数的最大(小)值. 下面用这些结论简解几道线性规划题. 题1 (2015年高考山东卷理科第6题)已知x ,y 满足约束条件?????x -y ≥0,x +y ≤2,y ≥0. 若z =ax +y 的最大值为4,则a =( ) A .3 B .2 C .-2 D .-3 解 B.题中的可行域为图1中的OAB ?(其顶点坐标分别是)0,2(),1,1(),0,0(B A O )及其内部的区域. 图1 再由结论(3),可得3=a 或2.再检验,得2=a . 题2 (2015年高考福建卷文科第10题)变量x ,y 满足约束条件?????x +y ≥0,x -2y +2≥0,mx -y ≤0. 若z =

线性规划模型在生活中的实际应用

线性规划模型在生活中的实际应用 一、线性规划的基本概念 线性规划是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛、方法较成熟的一个重要分支,它是辅助人们进行科学管理的一种数学方法.在经济管理、交通运输、工农业生产等经济活动中,提高经济效果是人们不可缺少的要求,而提高经济效果一般通过两种途径:一是技术方面的改进,例如改善生产工艺,使用新设备和新型原材料.二是生产组织与计划的改进,即合理安排人力物力资源.线性规划所研究的是:在一定条件下,合理安排人力物力等资源,使经济效果达到最好.一般地,求线性目标函数在线性约束条件下的最大值或最小值的问题,统称为线性规划问题.满足线性约束条件的解叫做可行解,由所有可行解组成的集合叫做可行域.决策变量、约束条件、目标函数是线性规划的三要素. 二、线性规划模型在实际问题中的应用 (1)线性规划在企业管理中的应用范围 线性规划在企业管理中的应用广泛,主要有以下八种形式: 1.产品生产计划:合理利用人力、物力、财力等,是获利最大. 2.劳动力安排:用最少的劳动力来满足工作的需要. 3.运输问题:如何制定运输方案,使总运费最少. 4.合理利用线材问题:如何下料,使用料最少. 5.配料问题:在原料供应的限制下如何获得最大利润. 6.投资问题:从投资项目中选取方案,是投资回报最大. 7.库存问题:在市场需求和生产实际之间,如何控制库存量从而获得更高利益.

8.最有经济计划问题:在投资和生产计划中如何是风险最小 . (2)如何实现线性规划在企业管理中的应用 在线性规划应用前要建立经济与金融体系的评价标准及企业的计量体系,摸清企业的资源.首先通过建网、建库、查询、数据采集、文件转换等,把整个系统的各有关部分的特征进行量化,建立数学模型,即把组成系统的有关因素与系统目标的关系,用数学关系和逻辑关系描述出来,然后白较好的数学模型编制成计算机语言,输入数据,进行计算,不同参数获取的不同结果与实际进行分析对比,进行定量,定性分析,最终作出决策. 3.3 线性规划在运输问题中的应用 运输是物流活动的核心环节,线性规划是运输问题的常用数学模型,利用数学知识可以得到优化的运输方案. 运输问题的提出源于如何物流活动中的运输路线或配送方案是最经济或最低成本的.运输问题解决的是已知产地的供应量,销地的需求量及运输单价,如何寻找总配送成本最低的方案;运输问题包含产销平衡运输问题和产销不平衡运输问题;通常将产销不平衡问题转化为产销平衡问题来处理;运输问题的条件包括需求假设和成本假设.需求假设指每一个产地都有一个固定的供应量所有的供应量都必须配送到目的地.与之类似,每一个目的地都有一个固定的需求量,整个需求量都必须有出发地满足;成本假设指从任何一个产地到任何一个销地的配送成本和所配送的数量的线性比例关系.产销平衡运输问题的一般提法是: 假设某物资有m个产地a1,a2,?,am;各地产量分别为b1,b2,?,bn,物资从产地Ai运往销地Bj的单位运价为cij,满足:

线性规划最优解的几种可能情况

线性规划最优解的几种可能情况: 1.有唯一的最优解(可行域为封闭的有界区域、可行域为非封闭的无界区域) 2.有一个以上的最优解(可行域为封闭的有界区域、可行域为非封闭的无界区域) 3.无界解(目标函数无界,即虽有可行解,但在可行域中,目标函数可以无限增大或无限 减小) 4.无可行解(可行域为空集) Min型与Max型单纯形表的唯一区别: 检验数反号 Min型单纯形表中 -当检验数均大于等于零时为最优; -令负检验数中最小的对应变量为换入变量。 Max型单纯形表中 -当检验数均小于等于零时为最优; -令正的检验数中最大的对应变量为换入变量。 ①②②③④⑤⑤⑥⑴⑵⑵⑶ 解的几种情况在单纯形表上的体现(Max型): 1)唯一最优解判别:最优表中所有非基变量的检验数非零,则线性规划具有唯一最优解。2)多重最优解判别:最优表中存在非基变量的检验数为零,则线则性规划具有多重最优解(或无穷多最优解)。 3)无界解判别:某个检验数大于零且换入变量对应的列中所有的分量皆非正,则线性规划具有无界解。 4)无可行解的判断:当用大M单纯形法计算得到最优解并基变量中还存在非零人工变量时,则表明原问题无可行解。 5)退化解的判别:存在某个基变量为零的基本可行解。 4.2 对偶问题的基本性质 1.对称性对偶问题的对偶是原问题。 2.弱对偶性若X是原问题的可行解,Y是对偶问题的可行解,则存在 求目标函数最大化时,在单纯形表中: ①如果检验数均非正,而b列中有负值,这时使用 对偶单纯形法; ②如果所有bi ≥0, 检验数有正值,使用 单纯形法: ③如果b列中有负值,且检验数中有正值,这时必须引入 人工变量,建立新的单纯形表,重新计算

线性规划整点问题

线性规划整点问题 1.某电脑用户计划使用不超过500元的资金购买单价分别为60元、70元的单片软件和盒装磁盘,根据需要,软件至少买3片,磁盘至少买2盒,不同的选购方式有多少种?(7) 2.配制,A B两种药剂,需要甲、乙两种原料,已知配一剂A种药品需要甲料3mg,乙料5mg,配一剂B种药品需要甲料5mg,乙料4mg. 今有甲料20mg,乙料25mg,若,A B两种药至少各配一剂,问共有多少种配制方法?(8) 3.有一批同规格的钢条,每根钢条有两种切割方式,可截成长度为a的钢条2根,长度为b的钢条1根;或截成长度为a的钢条1根,长度为b的钢条3根;现长度为a的钢条至少需要15根,长度为b的钢条至少需要27根.问:如何切割可使钢条用量最省? (()() 4,8,3,9) 4. 有一批同规格的钢条,每根钢条有两种切割方式,可截成长度为a的钢条2根,长度为b的钢条3根;或截成长度为a的钢条3根,长度为b的钢条1根. (1)现需2根a长与1根b长配成一套,问按两种切割方式进行切割应满足的比例是多少? (2)如果长度为a的钢条至少需要50根,长度为b的钢条至少需要45根.问:如何切割 可使钢条用量最省?(1:4;()() 13,8,12,9) 5.某人有一栋楼房,室内面积共计2 m拟割成两类房间作为旅游客房,大房间每间 180, 面积为2 15, m可住游m可住游客5名,每名游客每天住宿费40元;小房间每间面积为2 18, 客3名,每名游客每天住宿费50元. 装修大房间每间需要1000元,装修小房间每间需要600元,如果他只能筹款8000元用于装修,且游客能注满客房,他应隔出大房间和小房间多少间,能获得最大效益?(()() 0,12,3,8) 6.某厂用甲、乙两种原料生产,A B两种产品,制造,A B一吨产品分别需要的各种原料 (1)在现有原料的条件下,如何组织生产才能使利润最大? (2)每吨产品B的利润限制在什么范围内变化,原最优解才会不改变?

运筹学-线性规划模型在实际生活中的应用

线性规划模型在实际生活中的应用 【摘要】线性规划在实际生活中扮演着很重要的角色,研究对象是计划管理工作中有关安排和估值的问题,其广泛应用于经济等领域,是实际生活中进行管理决策的最有效的方法之一。解决的主要问题是在给定条件下,按某一衡量指标来寻找安排的最优方案。本文通过对例题利用线性规划分析,如何合理的分配利用,最终找到最优解使企业利润最大,说明了线性规划在实际生活中的应用,而且对线性规划问题模型的建立,模型的解进行了分析,运用图解法和单纯形法解决问题。 【关键词】线性规划、建模、实际生活、图解法、单纯形法 前言:线性规划(Linear programming,简称LP)是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛、方法较成熟的一个重要分支,它是辅助人们进行科学管理的一种数学方法。研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的数学理论和方法。英文缩写LP。它是运筹学的一个重要分支,广泛应用于军事作战、经济分析、经营管理和工程技术等方面。为合理地利用有限的人力、物力、财力等资源作出的最优决策,提供科学的依据。 在实际生活中,经常会遇到一定的人力、物力、财力等资源条件下,如何精打细算巧安排,用最少的资源取得最大的效益的问题,而这正是线性规划研究的基本容,它在实际生活中有着非常广泛的应用.任何一个组织的管理者都必须对如何向不同的活动分配资源的问题做出决策,即如何有效地利用人力、物力完成更多的任务,或在预定的任务目标下如何耗用最少的人力、物力去实现目标。在许多情况下,大量不同的资源必须同时进行分配,需要这些资源的活动可以是不同的生产活动,营销活动,金融活动或者其他一些活动。随着计算技术的不断发展,使成千上万个约束条件和决策变量的线性规划问题能迅速地求解,更为线性规划在经济等各领域的广泛应用创造了极其有利的条件。线性规划已经成为现代化管理的一种重要的手段。本文运用常用的图解法和单纯形法解决利润最大化决策问题,贴近生活,很好的吧线性规划应用到生活实践中。 1、简单线性问题步骤简单介绍 建模是解决线性规划问题极为重要的环节,一个正确的数学模型的建立要求建模者熟悉线性规划的具体实际容,要明确目标函数和约束条件,通过表格的形式把问题中的已知

运筹学--线性规划问题最优解的确定与改进

线性规划问题最优解的确定与改进 线性规划是运筹学的一个重要分支。自1947年丹捷格(G.B.Dantzig )提出了一般线性规划问题求解的方法——单纯形法之后,线性规划在理论上趋向成熟,在实用中日益广泛与深入。线性规划最优解求解问题,在《运筹学》本科版给出了图解法和单纯形法。 一般线性规划问题的标准型为: 1 max (14)n j j i z c x ==-∑ 1,1,2(15)0,1,2,(16) n i j j i j j a x b i m x j n ===-≥=-?∑???? 满足约束条件(1-5)式、(1-6)式的解12(,,,)T n X x x x = ,称为线性规划问题的可行解,其中使目标函数达到最大值的可行解称为最优解。 2009年中国科教创新导刊,第三十期李高秀写的《线性规划中最优解的准确确定》中详细介绍了图解法的过程,图解法适合于二元线性规划问题,对于多元线性规划问题图解法相对较难。 图解法过程: 1 线性目标函数最值的分析 对于线性目标函数Z=ax+by ,若b ≠0时,目标函数可变为a z y x b b =-+,则是直线a z y x b b =-+在y 轴上的截距。 (1)b>0时,随着直线a z y x b b =-+的平移,直线在与可行域有公共点的条件下,它在y 轴上的截距 z b 最大时z 最大;当z b 最小时z 最小。 (2)b<0时,随着直线a z y x b b =-+的平移,直线在与可行域有公共点的条件下,它在y 轴上的 截距z b 最大时z 最小;当z b 最小时z 最大。 由以上两点可知,要求线性目标函数z=ax+by 的最大最小值要注意y 的系数b 的正负和平移直线在y 轴上的截距。 2 在图上分别作出约束函数和目标函数,平移目标函数线到可行域的交点时,要把目标函数的斜率与相交于这一点的直线的斜率进行比较 上述的最值分析是确定平移目标函数的大概方向,而这次是确定最优解的确凿位置。斜率比较大

教你如何做出最佳选择——简单线性规划求最优解

教你如何做出最佳选择 ——简单的线性规划求最优解 在线性约束条件下,求线性目标函数最值问题,称为“线性规划”。目标函数),(y x f z =取得最值时,变量y x ,的对应解),(y x 称为最优解。若Z y x ∈,时,z 取得最值,称),(y x 为最优整数解,简称整解。点),(y x 的横、纵坐标都是整数,称为整点。 求最优整解问题出现在高中数学新教材中,常见的实际应用题型有两种,(1)给出一定数量的人力、物力资源,问怎样安排能使完成的任务量最大,收益最大; (2)给出一项任务,问怎样统筹安排,能使完成这项任务投入的人力、物力最小。因为研究的对象是人、物等个体,故y x ,往往是整数,较y x ,不是整数时求解困难,所以这是一个应用数学知识解决实际问题的新难点,加之教材介绍较为笼统简略,对教师和学生的理解掌握造成了一定的困难,针对这一问题,总结两种寻找最优整解的方法与大家探讨。 这两种求解方法分别是:调整优值法(简称调值法)、枚举整点法(简称枚举法)。调值法是先求非整点最优解,再借助不定方程,调整最优解,最后筛选出最优解;枚举法,因为取得最值的整点分布在可行域内,可从y x ,中选取系数的绝对值较大的一个对其逐一取值,以此为标准分类讨论,取得另一变量的最值,代入目标函数,比较函数值大小,找到最优解。 下面通过几个典型例题,介绍一下这几种方法的具体运用。 例1(调整优值法)要将两种大小不同的钢板截成A 、B 、C 三种规格,每张钢板可同时截得三种规格的小钢板的块数如下表所示: 今需A 、B 、C 三种规格的成品分别为15、18、27块,问各截这两种钢板多少张可得所需三种规格成品,且使所用钢板张数最少? 解析:设需要第一种钢板x 张,第二种钢板y 张,钢板总数z 张,则

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