线性规划解决实际问题专项练习
线性规划题及答案
线性规划题及答案线性规划是一种数学优化方法，用于在给定的约束条件下，寻找一个线性目标函数的最优解。
在实际应用中，线性规划可以用于解决各种决策问题，如生产计划、资源分配、投资组合等。
以下是一个线性规划问题的示例：问题描述：某工厂生产两种产品A和B，每天的生产时间为8小时。
产品A每件需要2小时的加工时间，产品B每件需要3小时的加工时间。
每天的加工时间总共有16个小时。
产品A的利润为100元/件，产品B的利润为150元/件。
工厂的目标是最大化每天的总利润。
解决步骤：1. 定义变量：设产品A的生产数量为x，产品B的生产数量为y。
2. 建立目标函数：目标函数是每天的总利润，即：Z = 100x + 150y。
3. 建立约束条件：a) 加工时间约束：2x + 3y ≤ 16，表示每天的加工时间不能超过16小时。
b) 非负约束：x ≥ 0，y ≥ 0，表示产品的生产数量不能为负数。
4. 求解最优解：将目标函数和约束条件带入线性规划模型，使用线性规划算法求解最优解。
最优解及分析：经过计算，得到最优解为x = 4，y = 4，此时总利润最大为100 * 4 + 150 * 4 = 1000元。
通过最优解的分析可知，工厂每天应生产4件产品A和4件产品B，才能达到每天最大利润1000元。
同时，由于加工时间约束，每天的加工时间不能超过16小时，这也是生产数量的限制条件。
此外，也可以通过灵敏度分析来了解生产数量的变化对最优解的影响。
例如，如果产品A的利润提高到120元/件，而产品B的利润保持不变，那么最优解会发生变化。
在这种情况下，最优解为x = 6，y = 2，总利润为120 * 6 + 150 * 2 = 960元。
这表明，产品A的利润提高会促使工厂增加产品A的生产数量，减少产品B 的生产数量，以获得更高的总利润。
总结：线性规划是一种重要的数学优化方法，可以用于解决各种实际问题。
通过建立目标函数和约束条件，可以将实际问题转化为数学模型，并通过线性规划算法求解最优解。
线性规划经典例题
线性规划经典例题一、问题描述某公司生产两种产品A和B，产品A每单位售价为10元，产品B每单位售价为15元。
公司有两个生产车间，分别称为车间1和车间2。
每天车间1可生产产品A 4个单位或者产品B 6个单位，车间2可生产产品A 3个单位或者产品B 2个单位。
公司每天可提供的生产时间为8小时。
每一个单位产品A的生产时间为1小时，产品B的生产时间为2小时。
每天的总生产成本为生产产品A的数量乘以5元，生产产品B的数量乘以4元。
公司希翼在满足生产能力和时间限制的前提下，最大化每天的总利润。
二、数学建模1. 定义变量设x为每天生产的产品A的数量（单位：个），y为每天生产的产品B的数量（单位：个）。
2. 建立目标函数目标函数为最大化每天的总利润。
总利润等于每天销售产品A的收入减去生产成本，再加之每天销售产品B的收入减去生产成本。
由此可得目标函数：Maximize Z = 10x + 15y - 5x - 4y化简得：Maximize Z = 5x + 11y3. 建立约束条件（1）车间1每天可生产的产品A的数量为4个单位或者产品B的数量为6个单位，即约束条件为：4x + 6y ≤ 8（2）车间2每天可生产的产品A的数量为3个单位或者产品B的数量为2个单位，即约束条件为：3x + 2y ≤ 8（3）每天的生产时间为8小时，每一个单位产品A的生产时间为1小时，产品B的生产时间为2小时，即约束条件为：x + 2y ≤ 8（4）生产数量不能为负数，即约束条件为：x ≥ 0, y ≥ 04. 整理数学模型综合以上信息，得到线性规划的数学模型如下：Maximize Z = 5x + 11ySubject to:4x + 6y ≤ 83x + 2y ≤ 8x + 2y ≤ 8x ≥ 0, y ≥ 0三、求解线性规划问题可以使用线性规划求解方法，如单纯形法或者内点法，求解以上线性规划问题，得到最优解。
根据求解结果，可以得到最大利润为XXX元，此时每天生产产品A的数量为XXX个，每天生产产品B的数量为XXX个。
线性规划经典例题
线性规划经典例题一、问题描述我们考虑一个典型的线性规划问题，假设有一个工厂需要生产两种产品：产品A和产品B。
工厂有两个生产车间：车间1和车间2。
生产产品A需要在车间1和车间2进行加工，而生产产品B只需要在车间2进行加工。
每一个车间的加工时间和加工费用都是不同的。
我们的目标是找到最佳的生产计划，使得总的加工时间和加工费用最小。
二、问题分析1. 定义变量：- x1：在车间1生产产品A的数量- x2：在车间2生产产品A的数量- y：在车间2生产产品B的数量2. 定义目标函数：目标函数是最小化总的加工时间和加工费用。
假设车间1生产产品A的加工时间为t1，车间2生产产品A的加工时间为t2，车间2生产产品B的加工时间为t3，车间1生产产品A的加工费用为c1，车间2生产产品A的加工费用为c2，车间2生产产品B的加工费用为c3，则目标函数可以表示为：Z = t1 * x1 + t2 * x2 + t3 * y + c1 * x1 + c2 * x2 + c3 * y3. 约束条件：- 车间1生产产品A的数量不能超过车间1的生产能力：x1 <= capacity1- 车间2生产产品A的数量不能超过车间2的生产能力：x2 <= capacity2- 车间2生产产品B的数量不能超过车间2的生产能力：y <= capacity2 - 产品A的总需求量必须满足：x1 + x2 >= demandA- 产品B的总需求量必须满足：y >= demandB4. 线性规划模型：综上所述，我们可以建立如下的线性规划模型：最小化 Z = t1 * x1 + t2 * x2 + t3 * y + c1 * x1 + c2 * x2 + c3 * y满足约束条件：- x1 <= capacity1- x2 <= capacity2- y <= capacity2- x1 + x2 >= demandA- y >= demandB- x1, x2, y >= 0三、数据和解决方案为了展示如何求解该线性规划问题，我们假设以下数据：- 车间1的生产能力为100个产品A- 车间2的生产能力为150个产品A和100个产品B- 产品A的总需求量为200个- 产品B的总需求量为80个- 车间1生产产品A的加工时间为2小时，加工费用为10元/个- 车间2生产产品A的加工时间为1小时，加工费用为8元/个- 车间2生产产品B的加工时间为3小时，加工费用为15元/个根据以上数据，我们可以得到线性规划模型如下：最小化 Z = 2 * x1 + 1 * x2 + 3 * y + 10 * x1 + 8 * x2 + 15 * y满足约束条件：- x1 <= 100- x2 <= 150- y <= 100- x1 + x2 >= 200- y >= 80- x1, x2, y >= 0接下来，我们可以使用线性规划求解器来求解该问题。
线性规划题及答案
线性规划题及答案引言概述：线性规划是运筹学中的一种数学方法，用于寻觅最优解决方案。
在实际生活和工作中，线性规划问题时常浮现，通过对问题进行建模和求解，可以得到最优的决策方案。
本文将介绍一些常见的线性规划题目，并给出详细的答案解析。
一、生产规划问题1.1 生产规划问题描述：某工厂生产两种产品A和B，产品A每单位利润为100元，产品B每单位利润为150元。
每天工厂有8小时的生产时间，产品A每单位需要2小时，产品B每单位需要3小时。
问工厂每天应该生产多少单位的产品A 和产品B，才干使利润最大化？1.2 生产规划问题答案：设产品A的生产单位为x，产品B的生产单位为y，则目标函数为Max Z=100x+150y，约束条件为2x+3y≤8，x≥0，y≥0。
通过线性规划方法求解，得出最优解为x=2，y=2，最大利润为400元。
二、资源分配问题2.1 资源分配问题描述：某公司有两个项目需要投资，项目A每万元投资可获得利润2万元，项目B每万元投资可获得利润3万元。
公司总共有100万元的投资额度，问如何分配投资额度才干使利润最大化？2.2 资源分配问题答案：设投资项目A的金额为x万元，投资项目B的金额为y万元，则目标函数为Max Z=2x+3y，约束条件为x+y≤100，x≥0，y≥0。
通过线性规划方法求解，得出最优解为x=40，y=60，最大利润为240万元。
三、运输问题3.1 运输问题描述：某公司有两个仓库和三个销售点，每一个销售点的需求量分别为100、150、200，每一个仓库的库存量分别为80、120。
仓库到销售点的运输成本如下表所示，问如何安排运输方案使得总成本最小？3.2 运输问题答案：设从仓库i到销售点j的运输量为xij，则目标函数为Min Z=∑(i,j) cij*xij，约束条件为每一个销售点的需求量得到满足，每一个仓库的库存量不超出。
通过线性规划方法求解，得出最优的运输方案，使得总成本最小。
四、投资组合问题4.1 投资组合问题描述：某投资者有三种投资标的可选择，预期收益率和风险如下表所示。
线性规划经典例题
线性规划经典例题1. 问题描述假设我们有一个农场，种植两种作物：小麦和大豆。
农场有一定的土地和资源限制，我们需要确定如何分配这些资源，以最大化农场的利润。
我们知道每亩小麦的利润为1000元，每亩大豆的利润为2000元。
同时，我们还知道种植每亩小麦需要2个单位的肥料和3个单位的水，而种植每亩大豆需要4个单位的肥料和2个单位的水。
农场总共有100个单位的肥料和90个单位的水可用。
我们需要确定种植多少亩小麦和多少亩大豆，以最大化利润。
2. 数学建模为了解决这个问题，我们可以使用线性规划来建立数学模型。
假设我们种植x 亩小麦和y亩大豆，则我们的目标是最大化利润，即最大化目标函数Z = 1000x + 2000y。
同时，我们需要满足资源限制，即种植小麦和大豆所需的肥料和水不能超过总量。
因此，我们有以下约束条件：2x + 4y ≤ 100（肥料限制）3x + 2y ≤ 90（水限制）x ≥ 0，y ≥ 0（非负性约束）3. 求解方法我们可以使用线性规划的求解方法来找到最优解。
常见的方法有图形法、单纯形法和内点法等。
在这个例题中，我们使用单纯形法求解。
4. 求解过程首先，我们将约束条件转化为标准形式。
将不等式约束转化为等式，并引入松弛变量，得到以下等式约束：2x + 4y + s1 = 1003x + 2y + s2 = 90其中，s1和s2为松弛变量。
接下来，我们构建初始单纯形表格：基变量 | x | y | s1 | s2 | b |--------------------------------------s1 | 2 | 4 | 1 | 0 | 100 |s2 | 3 | 2 | 0 | 1 | 90 |--------------------------------------Z | -1000| -2000| 0 | 0 | 0 |其中，Z表示目标函数的系数，初始解为0。
我们选择最负的目标函数系数对应的列作为进入变量，即选择-2000对应的y列。
线性规划经典例题
线性规划经典例题一、问题描述某工厂生产两种产品A和B，产品A每单位利润为10元，产品B每单位利润为8元。
工厂有两个车间，分别是车间1和车间2。
每天车间1生产A产品需要2小时，B产品需要1小时；车间2生产A产品需要1小时，B产品需要3小时。
每天车间1的工作时间为8小时，车间2的工作时间为10小时。
工厂需要决定每天在两个车间分别生产多少单位的A和B产品，以最大化利润。
二、数学模型设每天在车间1生产的A产品单位数为x1，B产品单位数为y1；车间2生产的A产品单位数为x2，B产品单位数为y2。
根据题目要求，可以得到以下约束条件：车间1的工作时间约束：2x1 + 1y1 ≤ 8车间2的工作时间约束：1x2 + 3y2 ≤ 10产品A的产量约束：x1 + x2 ≤ A总产量产品B的产量约束：y1 + y2 ≤ B总产量非负约束：x1, y1, x2, y2 ≥ 0目标函数为利润的最大化：10x1 + 8y1 + 10x2 + 8y2三、求解过程1. 确定决策变量和目标函数决策变量：x1, y1, x2, y2目标函数：10x1 + 8y1 + 10x2 + 8y22. 确定约束条件车间1的工作时间约束：2x1 + 1y1 ≤ 8车间2的工作时间约束：1x2 + 3y2 ≤ 10产品A的产量约束：x1 + x2 ≤ A总产量产品B的产量约束：y1 + y2 ≤ B总产量非负约束：x1, y1, x2, y2 ≥ 03. 求解最优解利用线性规划求解方法，将目标函数和约束条件输入线性规划求解器，得到最优解。
四、数值计算与结果分析假设A总产量为100单位，B总产量为80单位。
将上述条件带入线性规划求解器，得到最优解如下：x1 = 20，y1 = 0，x2 = 60，y2 = 20根据最优解，工厂每天在车间1生产20单位的A产品，不生产B产品；在车间2生产60单位的A产品和20单位的B产品。
此时，工厂的利润最大化为：10 * 20 + 8 * 0 + 10 * 60 + 8 * 20 = 1160 元。
利用线性规划进行最优化求解练习题
利用线性规划进行最优化求解练习题线性规划是一种常用的数学方法，用于求解最优化问题。
它的基本思想是在给定的线性约束条件下，找到能够使目标函数达到最大或最小值的决策变量取值。
本文将通过一个练习题，详细介绍如何利用线性规划进行最优化求解。
练习题描述：某公司生产两种产品A和B。
产品A每单位需工时3小时，产品B 每单位需工时2小时。
公司每天可用于生产的总工时为30小时。
产品A的售价为100元/单位，产品B的售价为120元/单位。
产品A的每单位利润为20元，产品B的每单位利润为30元。
公司希望通过线性规划来确定每天生产的两种产品的数量，以使得利润最大化。
步骤一：定义决策变量假设公司每天生产的产品A和产品B的数量分别为x和y（单位：个），则我们可以将决策变量定义如下：x：产品A的数量y：产品B的数量步骤二：建立数学模型根据题目描述，我们可以建立以下模型：最大化目标函数：z = 20x + 30y约束条件：3x + 2y ≤ 30x, y ≥ 0步骤三：求解最优解通过线性规划的最优化求解方法，我们可以求得该练习题的最优解。
首先，我们需要将目标函数和约束条件转化为标准形式。
根据标准形式的要求，目标函数需要最小化，因此我们将目标函数转化为：z = -20x - 30y。
接下来，我们可以将约束条件画在坐标系中，并找到可行域（满足约束条件的解的集合）。
由于约束条件3x + 2y ≤ 30，我们可以将其画出如下的直线：3x + 2y = 30在坐标系中，我们可以看到这条直线的斜率为-（3/2），截距为15。
然后，我们将x和y的取值限制在非负整数范围内，也就是x, y ≥ 0。
在坐标系中，这意味着可行域为第一象限（x, y都大于等于零）。
接下来，我们需要找到目标函数在可行域上的最小值。
根据线性规划的性质，可行域的最小值必定出现在顶点处。
通过计算可行域的顶点，我们可以得到以下顶点坐标和对应的目标函数的值：顶点1：(0, 0)，z = 0顶点2：(10, 0)，z = -200顶点3：(0, 15)，z = -450顶点4：(6, 6)，z = -360由于我们的目标是最大化目标函数，所以我们可以得出结论：当x= 0， y = 15时，目标函数取得最大值-450。
线性规划标准形式例题
线性规划标准形式例题线性规划是一种数学优化方法，常用于在有限资源条件下，寻找最优解决方案。
在实际应用中，线性规划可以用于生产调度、资源分配、运输优化等方面。
线性规划问题可以通过标准形式来进行建模和求解，下面我们通过一个例题来详细介绍线性规划标准形式的应用。
假设某工厂生产两种产品A和B，产品A每个单位利润为200元，产品B每个单位利润为300元。
工厂有两个生产车间，生产一个单位产品A需要在车间1花费1小时，在车间2花费2小时；生产一个单位产品B需要在车间1花费3小时，在车间2花费1小时。
每个车间每天的工作时间分别为8小时和7小时。
现在工厂希望在有限的资源下，最大化利润，该问题可以用线性规划来解决。
首先，我们需要确定决策变量。
假设工厂生产产品A的单位数量为x，生产产品B的单位数量为y，则我们的目标是最大化利润，即max Z=200x+300y。
其次，我们需要确定约束条件。
根据工厂的生产能力和资源限制，我们可以列出以下约束条件：1. 车间1的工作时间约束，x+3y≤8。
2. 车间2的工作时间约束，2x+y≤7。
3. 产量非负约束，x≥0，y≥0。
将目标函数和约束条件写成标准形式，得到线性规划的标准形式如下：max Z=200x+300y。
s.t.x+3y≤8。
2x+y≤7。
x≥0，y≥0。
现在，我们需要通过线性规划的方法来求解最优解。
我们可以使用单纯形法、对偶单纯形法、内点法等方法来求解线性规划问题。
这里我们以单纯形法为例来进行求解。
首先，将约束条件转化为等式，引入松弛变量，得到初始表格如下：x y s1 s2 b。
1 3 1 0 8。
2 1 0 1 7。
-200 -300 0 0 0。
通过单纯形法的迭代计算，得到最优解为x=2，y=2，最大利润为800元。
通过以上例题，我们可以看到线性规划标准形式的应用过程。
通过确定决策变量、建立目标函数、列出约束条件，并通过线性规划方法求解，我们可以得到最优的决策方案。
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学科：数学
教学内容：研究性课题与实习作业：线性规划的实际应用【自学导引】
1．线性规划问题的数学模型是已知(这里“≤”也可以是“≥”或“＝”号)，其中a ij(i＝1，2，…，n，j＝1，2，…，m)，b i(i＝1，2，…，m)都是常量，x j(j＝1，2，…，m)是非负变量，求z＝c1x1＋c2x2＋…＋c m x m的最大值或最小值，这里c j(j＝1，2，…，m)是常量．
2．线性规划常见的具体问题有物质调运问题、产品安排问题、下料问题．
【思考导学】
1．应用线性规划解决实际问题的一般步骤是什么？
答：一般步骤是①设出变量，列出线性约束条件和线性目标函数；②利用图解法求出最优解，进而求得目标函数的最大(或最小)值．
2．线性规划的理论和方法主要在哪两类问题中得到应用？
答：一是在人力、物力、资金等资源一定的条件下，如何使用它们来完成最多的任务；二是给定一项任务，如何合理安排和规划，能以最少的人力、物力、资金等资源来完成该项任务．
【典例剖析】
［例1］已知甲、乙两煤矿每年的产量分别为200万吨和260万吨，需经过东车站和西车站两个车站运往外地．东车站每年最多能运280万吨煤，西车站每年最多能运360万吨煤，甲煤矿运往东车站和西车站的运费价格分别为1元/吨和1.5元/吨，乙煤矿运往东车站和西车站的运费价格分别为0.8元/吨和1.6元/吨．煤矿应怎样编制调运方案，能使总运费最少?
解：设甲煤矿向东车站运x万吨煤，乙煤矿向东车站运y万吨煤，那么总运费z＝x＋1.5(200－x)＋0.8y＋1.6(260－y)(万元)
即z＝716－0.5x－0.8y．
x、y应满足
作出上面的不等式组所表示的平面区域，如图7—22．
设直线x＋y＝280与y＝260的交点为M，则M(20，260)．
把直线l：0.5x＋0.8y＝0向上平移至经过平面区域上的点M时，z的值最小．
∵点M的坐标为(20，260)，
∴甲煤矿生产的煤向东车站运20万吨，向西车站运180万吨，乙煤矿生产的煤全部运往东车站时，总运费最少．
［例2］制造甲、乙两种烟花，甲种烟花每枚含A药品3ｇ、B药品4ｇ、C药品4ｇ，乙种烟花每枚含A药品2ｇ、B药品11ｇ、C药品6ｇ．已知每天原料的使用限额为A药品120ｇ、B药品400ｇ、C药品240ｇ．甲烟花每枚可获利2美元，乙种烟花每枚可获利1美元，问每天应生产甲、乙两种烟花各多少枚才能获利最大．
解：设每天生产甲种烟花x枚，乙种烟花y枚，获利为z元，则
作出可行域，如图7—23所示．
目标函数为：z＝2x＋y．
作直线l：2x＋y＝0，将直线l向右上方平移至l1的位置时，直线经过可行域上的点A
且与原点的距离最大．此时z＝2x＋y取最大值．解方程组得答：每天生产甲种烟花24枚、乙种烟花24枚，能使利润总额达到最大．
点评：把实际问题抽象为线性规划问题是解线性规划应用问题的关键．即根据实际问题找出约束条件和目标函数是解应用问题的关键．
例1可用图示法找约束条件和目标函数，如
例2可用列表去找，如：
【随堂训练】
1．图中阴影部分的点满足不等式组，在这些点中，使目标函数k＝6x＋8y取得最大值的点的坐标是_____．
解析：当x∈［0，1］时，x＋y≤5，
即y≤5－x，
代入k＝6x＋8y
得：k≤40－2x，
当x＝0，y＝5时，k最大为40．
当x∈［1，3］时，2x＋y≤6，
即y≤6－2x代入k＝6x＋8y得：k≤48－10x，
当x＝1，y＝4时，k最大为38．
综上所述，使k取得最大值的坐标为(0，5)．
答案：(0，5)
2．某厂生产A与B两种产品，每公斤的产值分别为600元与400元．又知每生产1公斤A产品需要电力2千瓦、煤4吨；而生产1公斤B产品需要电力3千瓦、煤2吨．但该厂的电力供应不得超过100千瓦，煤最多只有120吨．问如何安排生产计划以取得最大产值?
解：设生产A、B两种产品分别为x公斤、y公斤，总产值z元，则
z＝600x＋400y．
作出不等式组表示的平面区域
由得
取点M(20，20)
作直线3x＋2y＝0的平行线l1，当l1经过点M时，z的值最大，最大值为20000元．
答：安排生产A产品20公斤、B产品20公斤能取得最大产值．
3．某工厂有甲、乙两种产品，计划每天各生产不少于15 t．已知生产甲产品1t需煤5t、电力4千瓦、劳力3个；生产乙产品1t需煤6t、电力5千瓦、劳力10个；甲产品每1t利润7万元，乙产品每1t利润12万元，但每天用煤不超过300t，电力不超过200千瓦，劳力只有300个，问每天各生产甲、乙两种产品多少，能使利润总额达到最大?
解：设每天生产甲、乙两种产品各x t、y t，利润总额为z万元，
则z＝7x＋12y．
且作出不等式组的可行域．
由
即P(20，24)．当直线l：7x＋12y＝0向上平移到过P点，即生产甲、乙两种产品各20 t、24 t时，利润总额最大为428万元．
【强化训练】
1．某工厂生产甲、乙两种产品，已知生产甲种产品1 t需耗A种矿石8 t、B种矿石8 t、煤5 t；生产乙种产品1 t需耗A种矿石4t、B种矿石8 t、煤10 t．每1t甲种产品的利润是500元，每1 t乙种产品的利润是400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320 t、B种矿石不超过400 t、煤不超过450 t．甲、乙两种产品应各生产多少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
作出以上不等式组所表示的平面区域，即可行域．
令z＝500x＋400y作直线l：5x＋4y＝0，把直线l向右上方平移至l1的位置时，直线经过可行域上的点M，且与原点距离最大，此时，z＝500x＋400y取最大值．
解方程组
得M的坐标为(30，20)．
答：应生产甲产品30 t、乙产品20 t，能使利润总额最大．
2．某人需要补充维生素，现有甲、乙两种维生素胶囊，这两种胶囊都含有维生素A、C、D、E和最新发现的Z．甲种胶囊每粒含有维生素A、C、D、E、Z分别是1 mｇ、1 mｇ、4 m ｇ、4 mｇ、5 mｇ；乙种胶囊每粒含有维生素A、C、D、E、Z分别是3 mｇ、2 mｇ、1 mｇ、3 mｇ、2 mｇ．如果此人每天摄入维生素A至多19 mｇ，维生素C至多13 mｇ，维生素D 至多24 mｇ，维生素E至少12 mｇ，那么他每天应服用两种胶囊各多少粒才能满足维生素的需要量，并能得到最大量的维生素Z．
解：设该人每天服用甲种胶囊x粒，乙种胶囊y粒，则z＝5x＋2y．作出以上不等式组所表示的平面区域，即可行域．作直线l：5x＋2y＝0，把直线向右上方平移，直线经过可行域上的点M时，与原点距离最大，
此时z＝5x＋2y取得最大值，解方程组得M点坐标为(5，4)此时z＝5×5＋2×4＝33(mｇ)．
答：每天应服用5粒甲种胶囊，4粒乙种胶囊满足维生素的需要量，且能得到最大量的维生素Z为33mｇ．
3．张明同学到某汽车运输队调查，得知此运输队有8辆载重量为6 t的A型卡车与6辆载重量为10 t的B型卡车，有10名驾驶员．此车队承包了每天至少搬运720 t沥青的任务．已知每辆卡车每天往返的次数为A型卡车16次，B型卡车12次．每辆卡车每天往返的成本费为A型车240元，B型车378元．根据张明同学的调查写出实习报告，并回答每天派出A型车与B型车各多少辆运输队所花的成本最低?
解：设每天出动A型车x辆、B型车y辆，运输队所花的成本为z元，则
且x，y为整数，z＝240x＋378y．
以上约束条件可简化成
作出可行域如图：
在可行域内的整点中，点(8，0)使z＝240x＋378y取最小值．
最小值是z＝240×8＋378×0＝1920．
实习报告2002年5月6日
答：每天派出A型车8辆，B型车不派，运输队所花的成本最低．
【学后反思】
把调查的数据列成表格有利于写出约束条件(不等式组)．在画可行域时，画图准确是十分重要的．。