线性规划问题简述“线性规划问题”?并举例说明线性规划问题图解法的基本原理?

线性规划问题  时间:2021-09-07  阅读:()

线性规划问题的解题步骤

简单的线性规划

  (1)求线性目标函数的在约束条件下的最值问题的求解步骤是:

  ①作图——画出约束条件(不等式组)所确定的平面区域和目标函数所表示的平行直线系中的任意一条直线l;

  ②平移——将l平行移动,以确定最优解所对应的点的位置;

  ③求值——解有关的方程组求出最优点的坐标,再代入目标函数,求出目标函数的最值

线性规划问题的解题步骤

解决简单线性规划问题的方法是图解法,即借助直线(线性目标函数看作斜率确定的一族平行直线)与平面区域(可行域)有交点时,直线在y轴上的截距的最大值或最小值求解,它的步骤如下: (1)设出未知数,确定目标函数。

(2)确定线性约束条件,并在直角坐标系中画出对应的平面区域,即可行域。

(3)由目标函数 变形为 ,所以求z的最值可看成是求直线 在y轴上截距的最值(其中a、b是常数,z随x、y的变化而变化)。

(4)作平行线:将直线 平移(即作 的平行线),使直线与可行域有交点,且观察在可行域中使 最大(或最小)时所经过的点,求出该点的坐标。

(5)求出最优解:将(4)中求出的坐标代入目标函数,从而求出z的最大(小)值。

扩展资料: 线性规划基本概念: (1)可行解:把满足约束条件的一组决策变量值? ?称为该线性规划问题的可行解。

(2)可行解集/可行解域:满足约束条件的可行解的全体称为可行解集,在平面上,所有可行解的点的集合称为可行解域。

(3)最优解:在可行解集中,使目标函数达到最优值的可行解称为最优解。

参考资料: 搜狗百科-线性规划

用单纯形法求解线性规划问题,并列出单纯形表

先化成标准型: max W=-x1-x2-x3-x4 x1+x4-x5=15 x1+x2-x6=12 x2+x3-x7=18 x3+x4-x8=10 x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8>=0 列出单纯形表: x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 RHS -1 -1 -1 -1 0 0 0 0 1 0 0 1 -1 0 0 0 15 1 1 0 0 0 -1 0 0 12 0 1 1 0 0 0 -1 0 18 0 0 1 1 0 0 0 -1 10 接下来就是将检验数(W等式右侧的系数)这一行下面的矩阵化到含有单位矩阵的形式,即含有1,0 每次化的时候要注意,化成1,0的那一列上面对应的检验数一定要通过矩阵的初等变换将该数化为零. 直到所有的检验数都小于零,这时候检验数这一行所对应的RHS就是最优值. 含有1,0的那一列1所对应的RHS为该x的解,其余的用零来填满.

简述“线性规划问题”?并举例说明线性规划问题图解法的基本原理?

可行域为空集则此问题不存在可行解,当然也就没有最优解。

在线性规划的理论中,其可行域一定是凸集,而最优解一定只能在凸集的顶点上取到。

在单纯形法中,如果可行域不存在,对应于基变量中有非零的人工变量。

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