线性规划论文
线性规划与投资组合的论文
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m a x ( 或 m i n ) z ( c1 x1 c 2 x 2 c n x n ) ） b1 a 1 1 x1 a 1 2 x 2 a 1 n x n ( 或 ， ） b2 a 2 1 x1 a 2 2 x 2 a 2 n x n ( 或 ， s .t . a x a x a x (或 ， ） bm m2 2 mn n m1 1 x1 , , x n 0
二、线性规划问题的数学模型
通常称现实世界中人们关心，研究的实际对象为原型。模型是将某一部分信 息简缩，提炼而构造的原型替代物。数学模型则是对现实世界的一个特定对象， 为达到一定目的， 根据内在规律做出必要的简化假设，并运用适当数学工具得到 的一个数学结构。 线性规划问题的数学模型包含三个组成要素： （1） 决策粗变量， 只决策者为实现规划目标采取的方案，措施，是问题中要确定的未知量； （2）目 标函数，指问题要达到的目的要求，表示为决策变量的函数； （3）约束条件，指 决策变量取值时受到的各种可用资源的限制，表示为含决策变量的等式或不等 式。如果在规划问题的数学模型中，决策变量为可控的连续变量，目标函数和约 束条件都是线性的，这类模型称为线性规划问题的数学模型。 一般线性规划问题的数学模型可表示为以下几种形式：
1
பைடு நூலகம்
1，投资组合与线性规划
投资指货币转化为资本的过程。 投资可分为实物投资、 资本投资和证券投资。 前者是以货币投入企业， 通过生产经营活动取得一定利润。后者是以货币购买企 业发行的股票和公司债券， 间接参与企业的利润分配。投资者把资金按一定比例 分别投资于不同种类的项目或有价证券或同一种类有价证券的多个品种上， 这种 分散的投资方式就是投资组合。通过投资组合可以分散风险，即“不能把鸡蛋放 在一个篮子里” ，这是证券投资基金成立的意义之一,市场持续震荡，风险凸显。 在选择基金理财投资时， 秉承“一堆鸡蛋多个篮子”的理念，优选基金做投资组 合，更助你抗风险。基金组合应结合自身所处生命周期，承受风险能力与投资期 限而投资多只各类型基金，均衡风险管理，增强投资的稳定性，使基金投资在各 个阶段都能获得较好的收益，而不能简单地将股票基金累计相加。那么，投资人 应如何选择基金作为自己的投资组合呢？要想让自己的投资得到最大的收益就 应遵循线性规划。 线性规划是运筹学的一个最基本的分支，它已成为帮助各级管 理人员进行决策的一种十分重要的工具。传统的管理只注重定性分析，已远远不 能适应当今社会发展的需要。 现代化管理要求采用定性分析和定量分析相结合的 方法，一切管理工作要力求做到定量化，最优化，于是就产生了各种各样的管理 优化技术。 线性规划在世界上各个工业化国家已经得到了极为广泛的应用，为那 些国家的公司， 企业节省了成千上万的资金，那么线性规划主要有那些方法来解 决实际问题。
线性规划
影子价格测算 影子价格就是对偶最优解，它可以从单 纯形最优表中读到，即松弛变量所对应 的检验数的绝对值。
线性规划引例1
派公司是一个生产高尔夫器材的大型公司，公司决 定生产高中价位的高尔夫袋。分销商对新产品十分 感兴趣，并且同意买进派公司下3个月内的全部产品。 在对整个高尔夫袋生产步骤进行了详细的调查以后， 管理阶层明确了高尔夫袋的生产过程：
n
AT m
≤ C
n
§4.2 对偶问题的性质
1、对偶的对偶就是原始问题
min z=CTX s.t. AX≥b X ≥0
对偶的定义
max y=bTW s.t. ATW≤C W ≥0
max z’=-CTX
s.t. -AX≤-b X ≥0
对偶的定义
min y=-bTW s.t. -ATW≥-C W ≥0
某约束条件右端项每增加一个单位而产生的目标函
数最优值的增加，成为相应于此约束条件的影子价 格。（也称对偶变量）
对偶变量的经济解释
对偶变量yi在经济上表示原问题第i种资源的边际贡 献,即当第i种资源增加一个单位时,相应的目标值z的 增量 对偶问题的最优解yi*是原问题第i种资源的影子价格 应用:1.出租资源或设备时,租金价格的设定(至少高于 该资源在企业内的影子价格) 2.企业内资源I的存量设定(当资源I的影子价格>= 市场价格时,可买进该资源;否则卖出) 3.调整资源的分配量以增加利润
问题成型或称问题建模，是将语言文字上的 问题转化为数学问题。可以说，这是一项艺 术创造，只有通过不断的练习才能熟练掌握。 虽然，实际生活中的每个问题都有独特之处， 但其中大部分还是有共性的。所以，我们可 以学习一些具有普遍适用性的方法来帮助我 们建立数学模型，这些方法对初学者尤其有 效。下面我们以派公司为例讲解一下建立数 学模型的方法。
（运筹学与控制论专业论文）线性规划的可行点算法
摘要本文研究的是线性规划的可行点算法，一个由线性规划的内点算法衍生而来的算法．线性规划的内点算法是一个在线性规划的可行域内部迭代前进的算法．有各种各样的内点算法，但所有的内点算法都有一个共同点，就是在解的迭代改进过程中，要保持所有迭代点在可行域的内部，不能到达边界．当内点算法中的迭代点到达边界时，现行解至少有一个分量取零值．根据线性规划的灵敏度分析理论，对线性规划问题的现行解的某些分量做轻微的扰动不会改变线性规划问题的最优解．故我们可以用一个很小的正数赋值于现行锯中等于零的分量，继续计算，就可以解出线陛规划问题的最优解．这种对内点算法的迭代点到达边界情况的处理就得到了线性规划的可行点算法．它是一个在可行域的内部迭代前进求得线性规划的最优解的算法．在此算法中，只要迭代点保持为可行点．本文具体以仿射尺度算法和原始一对偶内点算法为研究对象，考虑这两种算法中迭代点到达边界的情况，得到相对应的’仿射尺度可行点算法’和’原始．对偶可行点算法，．在用理论证明线性规划的可行点算法的可行性的同时，我们还用数值实验验正了可行点算法在实际计算中的可行性和计算效果．关键词：线性规划，仿射尺度算法，原始一对偶内点算法，内点，可行点算法，步长可行点．ＡｂｓｔｒａｃｔｄｅｒｉｖｅｄＴｈｉｓＤａｐｅｒｆｏｃｕｓｅｓｏｎａｆｅａｓｉｂｌｅｐｏｉｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｌｉｎｅａｒｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ，ａｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｒｏｍｔｈｅｉｎｔｅｒｉｏｒｐｏｉｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｆｏｒｌｉｎｅｚａ＂ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ．ＴｈｅｉｎｔｅｒｉｏｒｐｏｉｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｆｉｎｄｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｓｏｌｕｔｉｏｎｏｆｔｈｅｌｉｎｅａｒｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇｂｙｓｅａｒｃｈｉｎｇｗｉｔｈｉｎｔｈｅｆｅａｓｍｌｅＴｅ譬ｉｏｎｏｆｔｈｅｌｉｎｅａｒｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ．ＴｈｅｒｅａｒｅａＵｋｉｎｄｓｏｆｉｎｔｅｒｉｏｒｐｏｉｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｌｒｍａｌｌｔｈｅｆｏｒｌｉｎｅａｒｐｒｏｇｒａｍｎｆｉｎｇ．Ｂｕｔａｌｌｔｈｅｓｅｉｎｔｅｒｉｏｒｐｏｉｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｓｈａｒｅａｓｐｅｃｉａｌｉｔｙ，ｗｈｉｃｈｉｓｓｏｌｕｔｉｏｎ｜ｔｅｒａｔｉｖｅＤｏｉｎｔｓｃａｎｎｏｔｒｅａｃｈｔｈｅｂｏｕｎｄｓＡｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙｔｈｅｏｒｙ，ｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｏｆｔｈｅｌｉｎｅａｒｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇｗｉｌｌｎｏｔｂｅｃｈａｎｇｅｄｂｙｌｉｔｔｌｅｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅｓｏｆｔｈｅｐｒｅｓｅｎｔｓｏｌｕｔｉｏｎ·ＳｏＷｅｌｅｔｔｈｅ｛ｘｊＩｚＪ＝ｏ，Ｊ＝１，２，－··）ｎ）ｅｑｕａｌａｖｅｒｙｓｍａｌｌｐｏｓｉｔｉｖｅｎｕｎｌｂｅｒ，ｇｏｏｎｗｉｔｈｔｈｅｃｏｍｐｕｔａｔｉｏ“一ａｎｄｔｈｅｎｗｅｇｅｔｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｓｏｌｕｔｉｏｎｏｆｔｈｅｌｉｎｅａｒｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ．Ａｌｌｔｈｅｓｅｌｅａｄｔｏｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ。
线性规划大学毕业论文
线性规划大学毕业论文线性规划是一种优化方法，可应用于许多领域中的决策问题。
它通过确定一组变量的最佳取值，以满足一组约束条件和最大（或最小化）某个线性目标函数。
线性规划在工程、经济学、运筹学和管理科学等领域中都有广泛的应用。
在大学毕业论文中，线性规划可以用来解决一些实际问题。
例如，在运输领域，我们可能需要确定一条最佳路径来最小化航空公司运输成本；在生产计划中，我们可以通过线性规划来优化生产和资源利用率；在金融领域，我们可以使用线性规划来确定最佳的投资组合，以最大化收益或最小化风险。
为了说明线性规划的工作原理，让我们用一个简单的例子来解释。
假设我们有两种产品，产品A和产品B，每个产品所需的生产时间和材料如下：- 产品A需要2小时的生产时间和1个单位的材料- 产品B需要3小时的生产时间和2个单位的材料公司目标是最大化利润，而利润可以通过销售单个产品的利润和每个产品的销售数量来计算。
假设产品A的利润为5美元，产品B的利润为8美元。
此外，我们还有以下的约束条件：- 我们每天最多有10小时的生产时间可用- 我们只有15个单位的材料可用我们可以使用线性规划来确定该如何分配生产时间和材料，以最大化该公司的利润。
我们可以将每个产品的生产数量表示为变量x和y（x表示产品A的生产数量，y表示产品B的生产数量）。
然后，我们可以设置目标函数为利润的总和，即：最大化 5x + 8y接下来，我们需要考虑约束条件。
首先，由于每天最多有10小时的生产时间可用，我们必须满足以下不等式条件：2x + 3y ≤ 10此外，由于只有15个单位的材料可用，我们还必须满足以下不等式条件：x + 2y ≤ 15最后，由于生产数量不能为负数，我们还需要添加以下约束条件：x ≥ 0y ≥ 0将这些条件形成的数学模型进行求解，我们可以得到最佳的生产数量。
通过使用线性规划方法，我们可以确定出最佳的生产计划，以最大化该公司的利润。
总的来说，线性规划在解决实际问题时非常有用。
例说运用线性规划思想解二元函数最值问题论文
例说运用线性规划思想解二元函数最值问题线性规划是高中数学中的新增内容,也是初等与高等数学的衔接内容,是高考的重点热点.线性规划思想在高中数学各个章节中都有应用,尤其在求有关二元函数的最值问题时，以下举几例说明，供参考：一、在解析几何中的应用1.到点的距离问题例1 已知x,y满足y≤x,x+2y≤4,y≥-2,则s=x2+y2+2x-2y+2的最小值是.解析 s=(x+1）2+（y-1)2表示可行域内的点到点(-1,1)的距离的平方,由图可知当点取(0,0)时s的最小值为2.2.到直线的距离问题例2 已知x,y满足不等式组x+y-4≥0,x-y+2≥0,2x-y-5≤0,则ω=|x+2y-4|的最大值为.解析作出可行域,设p(x,y)是区域内任一点,则|x+2y-4|[]5表示点p到直线x+2y-4=0的距离,解x-y+2=0,2x-y-5=0,得q(7,9),由图可知,当取点q(7,9)时，ω的最大值为21.3.两点连线的斜率问题例3 已知x,y满足不等式组y≥0,x-y≥0,2x-y-2≥0，则ω=y-1[]x+1的取值范围是.解析作出可行域,设p(x,y)为可行域内任一点,而ω=y-1[]x+1表示点p和点q(－1,1)连线的斜率,且ωmin=k qm=-1[]2,又由图知ω<1,所以ω-1[]2,1.点评 (1)解线性规划问题要先正确画出满足条件的可行域.(2)要善于联想目标函数所表示的几何意义,如距离、斜率等.二、在函数、方程与不等式中的应用例4 已知函数f(x)=(4a-3)x+b-2a,x∈［0,1］,若f(x)≤2恒成立,则a+b的最大值为.解析由题意得f(0)≤2,f(1)≤2,解得b-2a≤2,2a+b≤5,令z=a+b,作图令横轴为a轴,纵轴为b轴,由线性规划知识可得在点3[]4,7[]2处z取得最大值17[]4.三、在概率问题中的应用例5 甲乙二人互相约定6：00~6：30在预定地点会面，先到的人要等候另一人10分钟后，方可离开,求甲乙二人能会面的概率.（假定他们在6：00~6：30内的任意时刻到达预定地点的机会是等可能的.）解析设甲乙二人到达预定地点的时刻分别为x，y.则由题意知0≤x≤30,0≤y≤30,由“二人会面”可得|x-y|<10，在直角坐标系中画出0≤x≤300≤y≤30的对应平面区域为正方形，且面积为302=900；画出|x-y|<10的对应平面区域为区域a，且面积为302-2×1[]2×(30-10)2=500.所以由几何概型可得所求概率为p=500[]900=5[]9.答两人能见面的概率为5[]9.从以上几例看出，在求有关二元函数的最值问题时，注意利用线性规划思想,联想目标函数的几何意义,合理恰当转化将使问题解决简洁明了.。
线性规划论文 (5)
线性规划论文简介线性规划是数学规划领域的一种重要方法，用于优化线性目标函数在一系列线性约束条件下的取值。
由于其广泛的应用性和高效的计算方法，线性规划在工程、经济、物流等领域中被广泛应用。
背景线性规划的出现与发展源于对优化问题的研究。
在过去的几十年中，随着计算机技术的进步和算法的优化，线性规划在实践中得到了广泛的应用。
线性规划的主要优点是能够处理大规模的问题，并且提供了一种可行的方式来解决复杂的决策问题。
定义和模型线性规划问题的一般形式可以表示为：最大化（或最小化）目标函数：Z = c₁x₁+ c₂x₂ + ... + cₙxₙ在约束条件下：a₁₁x₁ + a₁₂x₂ + ... + a₁ₙxₙ ≤ b₁a₂₁x₁ + a₂₂x₂ + ... + a₂ₙxₙ ≤ b₂...aₙ₁x₁ + aₙ₂x₂ + ... + aₙₙxₙ ≤ bₙx₁, x₂, ..., xₙ ≥ 0其中，x₁, x₂, ..., xₙ是决策变量，c₁, c₂, ..., cₙ是目标函数的系数，a₁₁, a₁₂, ..., aₙₙ是约束条件的系数，b₁, b₂, ..., bₙ是约束条件的右侧常数。
算法和求解线性规划问题的求解可以使用多种算法，包括单纯形法、内点法等。
这些算法基于不同的思想和技巧，通过迭代计算来逼近最优解。
其中，单纯形法是最常用的算法之一，它通过不断地改变基变量和非基变量的组合来寻找最优解。
内点法则是近年来发展起来的一种新的算法，通过在可行域内部搜索最优解。
应用领域线性规划在众多领域中都有广泛的应用。
以下是线性规划常见的应用领域：生产计划与调度通过线性规划，可以优化生产计划和调度问题。
通过设置合理的约束条件和目标函数，可以最大程度地提高生产效率，减少生产成本。
运输与物流规划线性规划在运输和物流规划中也得到了广泛应用。
通过优化物流路径和运输计划，可以降低运输成本，提高物流效率。
金融与投资管理在金融领域中，线性规划可以用于优化投资组合和资产配置，以最大化收益或降低风险。
线性规划论文线性规划 论文
数学建模论文摘要：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，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。
本文讨论了在企业的各项管理活动如计划、生产、运输、技术等方面各种限制条件的组合选择出最为合理的一般计算方法。
重在通过MATLAB程序设计来实现，建立线性规划模型求得最佳结果。
关键词：MATLAB 线性规划编程线性规划主要用于解决生活、生产中的资源利用、人力调配、生产安排等问题，它是一种重要的数学模型。
简单的线性规划指的是目标函数含两个自变量的线性规划，其最优解可以用数形结合方法求出。
涉及更多个变量的线性规划问题不能用初等方法解决整数规划是从1958年由R.E.戈莫里提出割平面法之后形成独立分支的，30多年来发展出很多方法解决各种问题。
从约束条件的构成又可细分为线性，二次和非线性的整数规划。
MATLAB自身并没有提供整数线性规划的函数，但可以使用荷兰Eindhoven 科技大学Michel Berkelaer等人开发的LP_Solve包中的MATLAB支持的mex 文件。
此程序可求解多达30000个变量，50000个约束条件的整数线性规划问题，经编译后该函数的调用格式为[x，how]=ipslv_mex(A，B，f，intlist，Xm，xm，ctype)其中，B，B表示线性等式和不等式约束。
和最优化工具箱所提供的函数不同，这里不要求用多个矩阵分别表示等式和不等式，而可以使用这两个矩阵表不等式、大于式和小于式。
如我们在对线性规划求解中可以看出，其目标函数可以用其系数向量f=[-2，-1，-4，-3，-1]T 来表示，另外，由于没有等式约束，故可以定义Aep和Bep为空矩阵。
由给出的数学问题还可以看出，x的下界可以定义为xm=[0，0，3.32，0.678，2.57]T，且对上界没有限制，故可以将其写成空矩阵此分析可以给出如下的MATLAB命令来求解线性规划问题，并立即得出结果为x=[19.785，0，3.32，11.385，2.57]T，fopt=-89.5750。
论文：线性规划问题中最优生产计划和影子价格的研究
承诺书我们仔细阅读了2010现代管理方法课程论文的撰写规则。
我们知道，抄袭别人的成果是违反学术规范的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守论文撰写规则，以保证课程成绩的公正、公平性。
如有违反撰写规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们参赛选择的题号是：A我们的论文报名号为：200851150104所属专业班级：人力资源管理专业人力资源管理班参赛队员：1.2.3.日期：2010年6月15日编号专用页各专业评阅编号（由各专业评阅前进行编号）：线性规划问题中最优生产计划和影子价格的研究摘要：企业生产中存在追求利润最大化、寻求最优生产计划方案和研究影子价格对边际产出的利润增加的问题。
对于这类问题，需要通过构造线性规划的数学模型，并通过Excel中的规划求解和敏感性分析报告进行判断，特别是对于模型敏感性报告中约束条件的分析，有利于决策人做出科学决策，对于企业的发展和市场的开发具有重要的意义。
关键词：规划求解敏感性分析最优方案线性规划是数学规划与运筹学的一个分支,是运筹学中最常用的一种方法。
线性规划所处理的问题是怎样以最佳的方式在各项经济活动中分配有限的资源。
以便最充分地发挥资源的效能去获取最佳经济效益。
线性规划就是拟定活动计划以便达到一个最优结果,即在所有可行的备选方案中如何选取最佳方案以达到规定目标。
在人们的生活、生产、管理等各项经济活动中都会遇到一类问题,即什么是最好的决策或最佳的方案。
怎样安排生产要素的投入使总产量最大,获得最大经济效益1．企业最优生产计划的分析1.1企业案例某厂家生产甲、乙、丙三种产品，已知三种产品都需要A、B两种原料，生产一件甲分别需要6个、3个单位，生产一件乙分别需要3个、4个单位，一件丙5个、5个单位，且甲乙丙的单件利润分别为4元，1元，5元，则该厂商获得最大利润的生产计划是什么？若厂家保持乙丙的单件利润不变，则甲的利润在什么范围内变化时，上述最优生产计划的利润不变？如果有一种新产品丁，原料消耗定额：A为3个单位，B为2个单位，单位利润为2单位，问该产品是否值得生产，并讨论新的最优生产方案。
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线性规划论文
在运筹学和数学中，线性规划（Linear Programming，简称LP）是一种用于最大化或最小化线性函数的方法，同时
满足一组线性约束条件的数学优化问题。
线性规划模型广
泛应用于多个领域，包括经济学、管理科学、工程设计等。
线性规划的基本形式可以描述为：
最大化（或最小化）目标函数：
Z = c1x1 + c2x2 + ... + cnxn
在约束条件下：
a11x1 + a12x2 + ... + a1nxn ≤ b1
a21x1 + a22x2 + ... + a2nxn ≤ b2
...
am1x1 + am2x2 + ... + amnxn ≤ bm
其中，Z是目标函数的值，c1、c2、...、cn是目标函数的系数，x1、x2、...、xn是决策变量，a11、a12、...、amn 是约束条件的系数，b1、b2、...、bm是约束条件的右侧常数。
线性规划的求解过程可以使用各种算法，包括单纯形法、内点法、分枝界限法等。
这些算法可以在有限的步骤内找到最优解或确定问题无解。
线性规划论文可以探讨和研究以下方面：
1. 线性规划在不同领域的应用：例如，在物流和供应链管理中，线性规划可以用于优化物流路径和资源分配问题。
在生产调度中，线性规划可以用于优化生产流程和资源利用率。
在投资组合优化中，线性规划可以用于确定最佳的资产配置方案。
2. 线性规划算法的改进和优化：线性规划算法的效率和准确性是论文可以研究的重点。
可以尝试改进现有算法，提出新的求解方法，或设计特定领域的定制算法。
3. 线性规划的扩展：线性规划的基本形式可以通过引入非线性约束、整数约束或混合整数约束来扩展。
这些扩展可以增加问题的复杂性，但也可以更好地适应实际情况。
4. 线性规划与其他优化方法的比较：线性规划与其他优化方法（如非线性规划、动态规划等）的比较可以探讨各种方法的优缺点，并确定在不同情况下的最佳选择。
5. 线性规划的理论和应用研究：除了具体问题的求解，线性规划的理论研究也是论文的重要组成部分。
可以探讨线性规划模型的性质和性质，推导新的理论结果，并将其应用于实际问题。
总之，线性规划论文可以从多个角度来研究和探讨，包括
应用案例、算法改进、问题扩展、方法比较和理论研究等。
这个领域还有很多潜在的研究方向，可以根据自己的兴趣
和背景选择合适的论题进行研究。