线性规划模型的求解及应用毕业论文
线性规划及其应用研究

线性规划及其应用研究线性规划是一种用于解决最优化问题的数学方法,可以在给定的约束条件下,找到一组最优的决策变量值,使目标函数达到最大或最小值。
线性规划经常用于生产计划、货运和库存管理、投资组合、资源分配和成本优化等问题。
在线性规划中,目标函数和约束条件均为线性表达式,最优解通常位于可行域的角点处,因此线性规划也被称为角点方法。
线性规划的最优解可以使用单纯性算法来求解,这是一种通过在可行域中不断寻找更优解的方法,直到找到最优解为止。
线性规划的应用很广泛。
例如,在生产计划中,公司需要在多种产品和工艺的组合中制定最优的生产计划,以最大化利润或最小化成本。
线性规划可以帮助公司确定生产每种产品的数量,以及所需的原材料和生产设备的数量。
在货运和库存管理中,线性规划可以帮助公司确定国际物流的最优路径,以最小化运费和时间成本。
在投资组合中,线性规划可以帮助投资者确定最优的投资组合,以最小化风险和最大化收益。
在资源分配和成本优化中,线性规划可以帮助公司确定最优的资源分配方案,以最小化成本和最大化效益。
线性规划也被广泛地应用于卫生保健领域。
例如,在医疗资源分配中,线性规划可以帮助医院合理地分配人力资源和医疗设备,以最大程度地满足不同患者的需求。
线性规划还可以帮助研究人员确定最优的药品剂量和治疗方案,以最大化治疗效果和最小化不良反应。
除了经济和卫生保健领域,线性规划在交通、能源、环境和教育等领域也有广泛的应用。
例如,在交通运输领域,线性规划可以帮助城市规划师设计最优的交通系统,以最小化拥堵和交通事故。
在能源领域,线性规划可以帮助能源公司确定最优的风电和太阳能发电方案,以最大化清洁能源的利用。
在环境保护领域,线性规划可以帮助政府制定最优的环境保护政策和资源管理方案,以最大化环境效益和生态可持续性。
在教育领域,线性规划可以帮助学校和教育部门确定最优的教学资源分配方案,以最大化学生的学习效果和教育资源的利用效率。
综上所述,线性规划是一种强大的优化工具,可以帮助解决各种复杂的最优化问题。
线性规划的应用

线性规划的应用[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线性规划是辅助企业“转轨”、“变型”的十分有利的工具它在帮助企业经营决策、计划优化等方面具有重要的作用。
一、线性规划模型的结构企业是一个复杂的系统要研究它必须将其抽象出来形成模型。
如果将系统内部因素的相互关系和它们活动的规律用数学的形式描述出来就称之为数学模型。
线性规划的模型决定于它的定义线性规划的定义是:求一组变量的值在满足一组约束条件下求得目标函数的最优解。
根据这个定义就可以确定线性规划模型的基本结构。
1.变量:变量又叫未知数它是实际系统的未知因素也是决策系统中的可控因素一般称为决策变量常引用英文字母加下标来表示如_l_2_3_m等。
2.目标函数:将实际系统的目标用数学形式表现出来就称为目标函数线性规划的目标函数是求系统目标的数值即极大值(如产值极大值、利润极大值)或者极小值(如成本极小值、费用极小值、损耗极小值等等)。
3.约束条件:约束条件是指实现系统目标的限制因素。
它涉及到企业内部条件和外部环境的各个方面如原材料供应、设备能力、计划指标、产品质量要求和市场销售状态等等这些因素都对模型的变量起约束作用故称其为约束条件。
约束条件的数学表示形式有三种即≥、=、≤。
线性规划的变量应为正值因为变量在实际问题中所代表的均为实物所以不能为负。
在经济管理中线性规划使用较多的是下述几个方面的问题:(1)投资问题―确定有限投资额的最优分配使得收益最大或者见效最快。
(2)计划安排问题―确定生产的品种和数量使得产值或利润最大如资源配制问题。
(3)任务分配问题―分配不同的工作给各个对象(劳动力或机床)使产量最多、效率最高如生产安排问题。
(4)下料问题―如何下料使得边角料损失最小。
(5)运输问题―在物资调运过程中确定最经济的调运方案。
(6)库存问题―如何确定最佳库存量做到即保证生产又节约资金等等。
[论文]线性规划在实际生活中运用
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线性规划在实际生活中的运用
教材分析 教学方法和手段 教学过程设计
一、教材分析
1.教材地位和作用
“线性规划”是 直线方程的一个简单应用,体现数学 的工具性、应用性,为学生解决实际问题提供了良好素 材。
2.教学目标
(1)知识目标: 会用线性规划的知识解决一些较简单的实际问题;
y
7
6
A(1.2,4)
5
4 ••
3 l0 : 4x 3y 0 B(2,4)
2
1
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9x 5x 6y 30
为了巩固课堂内容
课本65页 习题7.4 第3、5题
二.教学方法与手段
诱导启发 自主探究 互动式教学方法
三、教学过程设计
例题讲解 背景引入 例题1 例题2 归纳总结
课堂练习
课堂小结
背景引入 练习题
布置作业
例1:央视为改版后的《非常6+1》栏目播放两套宣传片.其 中宣传片甲播映时间为3分30秒,广告时间为30秒,收视观众 为60万,宣传片乙播映时间为1分钟,广告时间为1分钟,收 视观众为20万.广告公司规定每周至少有3.5分钟广告,而电 视台每周只能为该栏目宣传片提供不多于16分钟的节目时
8
•
6
4 A(3.6,7.8)
l0 : 4x 3y 0
2
x 3y 27
0
2
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6
8 10 12
2x y 15
14
16 18 20 x
x 2y 18
练习:北京2008奥运期间,由清华大学480名学生组成的北京 2008奥运志愿者队伍要前往国家体育场(“鸟巢”)进行志愿 活动。清华大学后勤集团有7辆小巴、4辆大巴,其中小巴能载 16人、大巴能载32人.前往过程中,每辆客车最多往返次数小 巴为5次、大巴为3次,每次运输成本小巴为48元,大巴为60 元.请问应派出小巴、大巴各多少辆,能使总费用最少?
线性规划的实际应用

线性规划的实际应用【摘要】线性规划是一门研究如何使用最少的人力、物力和财力去最优地完成科学研究、工业设计、经济管理中实际问题的专门学科.主要在以下两类问题中得到应用:一是在人力、物力、财务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.【关键词】研究性学习;线性规划;教学改革随着当前基础教育的改革的深入,研究性学习成为当前基础教育的一个热点,引起了教育界和社会的广泛关注,也成为当前培养学生能力的一个崭新的课题。
我们本着教学过程始于课内,终于课外的原则对线性规划的实际应用进行研究。
主要是把实际问题抽象为数学模型,使其在约束条件下,找到最佳方案。
也就是说求线性目标函数在线性约束条件下的最大值和最小值问题。
1 线性规划问题在实际社会活动中遇到这样的问题:一类是当一项任务确定后,如何统筹安排,尽量做到最少的资源消耗去完成;另一类是在已有的一定数量的资源条件下,如何安排使用它们,才能使得完成的任务最多。
例如1-1:某工厂需要使用浓度为的硫酸10 ,而市场上只有浓度为,和的硫酸出售,每千克价格分别为8元,10元,16元,问应购买各种浓度的硫酸各多少?才能满足生产需求,且所花费用最小?设取浓度为,,的硫酸分别为千克,总费用为,则2 线性规划问题的模型2.1概念对于求取一组变量使之既满足线性约束条件,又使具有线性目标函数取得最值的一类最优问题称为线性规划问题。
2.2模型3线性规划问题的求解3.1图解法在平面直角坐标系中,直线可以用二元一次方程来表示,点在直线上的充要条件是;若不在直线上,则或,二者必居其一。
直线将平面分为两个半平面和,位于同一个半平面内的点,其坐标必适合同一个不等式,要确定一个二元一次不等式所表示的半平面,可用“特殊点”法,如原点或坐标轴上的点来检验。
另外有如下结论:(1)若,则表示直线右侧的半平面,示直线左侧的半平面。
线性规划模型在生活中的实际应用

i 1
j 1
n
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相同,只需将表达式(a)中的产地约束条件 xij 改为
xij .
j 1
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n
(2)总产量小于总销量,既满足 ai b j ,此时其数学模型与表达式(a)也基本
i 1
jபைடு நூலகம்1
线性规划模型在生活中的实际应用
n
n
相同,只需将表达式(a)中的产地约束条件 xij 改为
中就是否涉及运输)经适当约束条件的处理后,基木都可以应用运输问题模型来
解决、例如:
(1)追求的目标就是效益最大而非成木最低,此时仅将表达式(a)中目标函数中的
“Min Z”改为“Max Z”即可、
(2)部分(或全部)的供应量(产量)代表的就是从产地提供的最大数量(而不就是
一 个 固定的数值), 此时只需将 表达式 (a) 中的产地约束中部分 ( 或全部 )的
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,就是获利最大. 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,就是投资回报最大、 7.库存问题 :在市场需求与生产实际之间,如何控制库存量从而获得更高 利益、 8、最有经济计划问题 :在投资与生产计划中如何就是风险最小 .
xij 、
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j 1
2.运输问题的解决策略
现实生产的情况往往比较复杂,许多实际问题不一定完全符合运输问题的
线性规划问题的最优解

线性规划问题的最优解引言线性规划是运筹学的一个基本分支,其应用极其广泛,其作用以为越来越多的人所重视。
线性规划主要就实际问题抽象成数学形式,即求一组变量的值,在满足一定的约束条件下,是某个目标达到最小或最大,而这些约束条件用可以用一组线性不等式或线性方程来表示。
而求得目标函数的最优解尤为重要,本文就线性规划问题的最优解求解方法作出阐述,并举出实例加以强化,同时也指出了线性规划问题应用于生产与运作管理的重要性。
1.线性规划问题的最优解探讨1.1线性规划问题的提出考虑下面的线性规划问题的标准型: 目标函数:CX Z =min (1)约束条件:⎩⎨⎧≥=0X b AX (2)其中,),,,(21n c c c C =,T n x x x X ),,,(21 =,T m b b b b ),,,(21 =,n m ij a A ⨯=)(阶矩阵。
设B 是A 中m 个线性无关的列向量构成的一个基,m m ij a B ⨯=)( 阶矩阵,这样将矩阵A 分成两个部分,即A=),(N B ,X=),(N B X X ,C=()N B C C ,,B X ,B C 为基B 对应的非基变量和系数,N X ,N X 为N 对应的非基变量和系数,这样将线性规划问题改写为:minZ ()N B C C ,=⎥⎦⎤⎢⎣⎡B B X X (3)约束条件:⎪⎩⎪⎨⎧≥=⎥⎦⎤⎢⎣⎡0),(NB N B X X bX X N B (4)经过矩阵变换,得出关于基B 的标准型如下:1min -=B C Z B +(N C -1-B C B N)N X (5)约束条件:⎩⎨⎧≥=+--0,11NB N B X X bB NX B X (6)T m b b b b B ),,,(''21'1 =-⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=++++++-mnmm mm nm m n m m a a a a a a a a a N B2122212121111 将(5)(6)展开为:=Z min '1i mi i b c ∑=+∑+=nm j 1('1ij mi i j a c c ∑=-)j x (7)约束条件:i nm j j iji b x ax '1'=+∑+= ,m i ,,2,1 = (8)0≥j x ,n j ,,2,1 = (9)令 '10i mi i b c Z ∑== , =j σ'1ij mi i j a c c ∑=- ,n m m j ,,2,1 ++= ,称j σ为检验数。
毕业设计论文 基于线性规划的最优路径设计.

基于线性规划的最优路径设计[摘要]各个领域中的大量问题都可以归结为线性规划问题尤其在物流管理活动中,有大量的规划问题,如网络配送中的运输规划问题,它属于线性规划问题的特例运输问题存在多种解法,目前计算机应用普及,用一般的解线性规划的软件来解运输问题是一条较好的途径根据调查表明,近几十年来,线性规划在各个行业中都得到了广泛的应用,而且运输问题的模型不单只是适用于一般意义上的物资运输问题,更重要的是它适用于一切道路网络问题因此。
[关键词]线性规划Floyd算法优路径Linear programming-based optimal path design[Abstract]LARGE number of problems in various fields can be reduced to linear programming problems,especially in logistics management activities,a large number of planning issues,such as network distribution problems in transport planning,it is a special case of linear programming problems with multiple solution of the transport,the current popularity of computer applications,using the general linear programming software to solve the transport problem is a good way to According to the survey indicated that in recent decades,linear programming in all sectors have been widely used,and transport and the model is not only applicable to the general sense of material transport,more importantly,it applies to all road network problem,therefore and improve the economic effect of the general in two ways:first,the technologicalimprovements.Second,improvement of production organization and planning,namely reasonable arrange the human and material resources.The method overcomes the maximum distance equal to the average distance method and the lack of equallaws,principles are more simple and clear,high precision,this easy to play the advantages of computer technology to improve the accuracy of economic distance.In this paper,steel and transportation orders,for example,using matlab, lingo software to design the optimal path of the transport pipe,calculate the minimum pipe order and transport costs.[Keywords]Linear Floyd algorithm Optimal path目录引言 (1第一章线性规划数学模型 (21.1概论 (21.1.1问题的提出 (21.1.2国外研究的现状 (31.1.3国内研究的现状 (41.1.4本文研究的必要性 (41.2线性规划的数学模型的一般形式..................................................错误!未定义书签。
线性规划理论及其应用[文献综述]
![线性规划理论及其应用[文献综述]](https://img.taocdn.com/s3/m/08e947c383d049649a66583a.png)
毕业论文文献综述信息与计算科学线性规划理论及其应用一、前言部分[1] [2]线性规划是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛、方法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化或最小化的问题,最大化问题是要在一个集合上使一个函数达到最大,最小化问题是要在一个集合上使一个函数达到最小。
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。
随着计算机技术的发展和普及,线性规划的应用越来越广泛。
它已成为人们为合理利用有限资源制定最佳决策的有力工具。
二、主题部分2.1线性规划理论发展过程及方向2.1.1线性规划发展过程[3][4]法国数学家 J.- B.- J.傅里叶和 C.瓦莱-普森分别于1832和1911年独立地提出线性规划的想法,但未引起注意。
1939年苏联数学家Л.В.康托罗维奇在《生产组织与计划中的数学方法》一书中提出线性规划问题,也未引起重视。
1947年美国数学家G.B.丹奇克提出线性规划的一般数学模型和求解线性规划问题的通用方法──单纯形法,为这门学科奠定了基础。
1947年美国数学家J.von诺伊曼提出对偶理论,开创了线性规划的许多新的研究领域,扩大了它的应用范围和解题能力。
1951年美国经济学家T.C.库普曼斯把线性规划应用到经济领域,为此与康托罗维奇一起获1975年诺贝尔经济学奖。
50年代后对线性规划进行大量的理论研究,并涌现出一大批新的算法。
例如,1954年C.莱姆基提出对偶单纯形法,1954年S.加斯和T.萨迪等人解决了线性规划的灵敏度分析和参数规划问题,1956年A.塔克提出互补松弛定理,1960年G.B.丹齐克和P.沃尔夫提出分解算法等。
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毕业论文(设计)课题名称线性规划模型的求解及应用业数学与应用数学(S)2010级数学2班指导教师________________________________ 学生姓名______________________________隹木期大学数务处word文档可自由复制編辑线性规划模型的求解及应用佳木斯大学理学院数学系2014年6月线性规划是运筹学的一个重要分支,它辅助人们进行科学管理,是国际应用数学、经济、计算机科学界所关注的垂要研究领域.线性规划主要研究有限资源最佳分配问题,即如何对有限的资源进行最佳地调配和最有利地使用,以便最充分发挥资源的效能来获取最佳的经济效益.线性规划运用数学语言描述某些经济活动的过程,形成数学模型,以一定的算法对模型进行计算,为制定最优计划方案提供依据•其解决问题的关键是建立符合实际情况的数学模型,即线性规划模型.在各种经济活动中,常采用线性规划模型进行科学、定量分析, 安排生产组织与计划,实现人力物力资源的最优配置,获得最佳的经济效益.目前,线性规划模型被广泛应用与经济管理、交通运输、工农业生产等领域.本文主要介绍线性规划的两种基本解法即图解法和单纯形法,并讨论了这两种方法的优缺点和在一些实际问题屮的应用.关键词:线性规划:图解法:单纯形法:数学模型:应用AbstractLinear progianmiing is an iinpoilant branch of operations research, which assist people to scientific management is an important area of research iiitemationally applied mathematics, economics, computer science conmiunity^s concerns. The main study of linear programming optimal allocation of limited resomces, namely liow to limited resoiuces optimally deploy and most advantageously used in order to most hilly effective resources to get the best value for money.Linear progianmiing using mathematical language to describe the process of certain economic activities, the fonnation of mathematical models to a certain algorithm to calculate the model toword文档可自由复制編辑provide a basis for the fonnulation of the optimal plan for. The key to solve the problem is to create a mathematical model in line with the actual situation, namely linear progranmiing model. In various economic activities, often using linear progianuning model for scientific, quantitative analysis, organization and planning for production to achieve the optimal allocation of hiunan and material resources, to get the best value for money. At present, the linear progianmiing model is widely used in economic management, tiansportation, industrial and agricultural production and other fields.This paper describes two basic solution that giaphical method for linear programming and the simplex method, and discuss the advantages and disadvantages of both methods and applications in a number of practical problems・Key words:Linear Programming: Graphic method; simplex method; mathematical model;Application摘要........................................................................... Abstract .................................................................................................................................第1章绪论 ....................................................................1.1线性规划的基本概念......................................................1.1.1线性规划简介........................................................1.1.2线性规划由來的时间简史..............................................1.2线性规划的研究目的及意义................................................第2章线性规划问题的数学模型..................................................2.1线性规划模型的建立......................................................2.2线性规划模型的求解方法..................................................2.2.1图解法..............................................................2.2.2单纯形法............................................................ 第3章线性规划在实际问题中的应用..............................................3.1线性规划在企业管理中的应用 ..............................................3.1.1线性规划在企业管理中的应用范围......................................3.1.2如何实现线性规划在企业管理中的应用..................................3.2线性规划在企业生产计划中的应用 ..........................................33线性规划在运输问题中的应用............................................... 结论........................................................................... 參考文献.......................................................................第[章绪论1.1.1线性规划简介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,使用新设备利新型原材料.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.1.1.2线性规划由来的时间简史法国数学家J. - B. - J.傅里叶和C.瓦莱一普森分别于1832和1911年独立地提出线性规划的想法,但未引起注意.1939年苏联数学家fl.B.康托罗维奇在《生产组织与计划中的数学方法》一书中提出线性规划问题,也未引起重视.1947年美国数学家G. B. Dantzing提出求解线性规划的单纯型法,为这门学科奠定了基础.1947年美国数学家J. von诺伊曼提出对偶理论,开创了线性规划的许多新的研究领域, 扩大了它的应用范围和解题能力.1951年美国经济学家T. C.库普曼斯把线性规划应用到经济领域,为此与康托罗维奇一起获1975年诺贝尔经济学奖.50年代后对线性规划进行大量的理论研究,并涌现出一大批新的算法.例如,1954年C.莱姆基提出对偶单纯形法,1954年S.加斯和T.萨迪等人解决了线性规划的灵敏度分析利参数规划问题,1956年A.塔克提出互补松弛定理,1960年G.B•丹齐克和P.沃尔夫提出分解算法等.线性规划的研究成果还直接推动了其他数学规划问题包括整数规划、随机规划和非线性规划的算法研究.由于数字电子计算机的发展,出现了许多线性规划软件,如MPSX, OPHEIE, UMPIRE等,可以很方便地求解几「个变量的线性规划问题.1979年苏联数学家L. G. Khachian提出解线性规划问题的椭球算法,并证明它是多项式时间算法.1984年美国贝尔电话实验室的印度数学家N.卡马卡提出解线性规划问题的新的多项式时间算法. 用这种方法求解线性规划问题在变屋个数为5000时只要单纯形法所用时间的1/50.现已形成线性规划多项式算法理论.50年代后线性规划的应用范用不断扩人.建立线性规划模型的方法第2章线性规划问题的数学模型2.1线性规划模型的建立线性规划是合理利用、调配资源的一种应用数学的方法•它的基本思路是在满足一定的约束条件下,使预定的目标达到最优•它的研究内容可归纳为两个方面:一是系统的任务资源数量己定,精细安排,用最少的资源去实现这个任务:二是资源数量己定,如何合理利用、调配,使任务完成的最多.前者是求极小,后者是求极大.线性规划的一般定义如下:对于求取一组变量Xj (j=l,2,-,n),使之既满足线性约束条件,又使具有线性特征的目标函数取得极值的一类最优化问题称为线性规划问题.线性规划模型建立需具备以下条件:一是最优目标.问题所要达到的目标能用线性函数來描述,且能够使用极值(最大或最小)来表示.二是约束条件•达到目标的条件是有一定限制的,这些限制可以用决策变量的线性等式或线性不等式來表示.三是选择条件,有多种方案可以供选择,以便从中找出最优方案.线性规划问题的一般数学模型如下:max(或min) Z = c1x l + c2x2 ------- 1- c n x n(1)r a1I x1 + a.2x2 + -+a.B x n< (=,b t+a22x2 4-- + a2a x c < (=,>) h2s.t. / : :: ⑵a:x l+a m2x2+ - + a mn x n 兰(=,>)b maV x:x2 ........... x n > 0(< 0)Xj (j = 1,2,“n) 称为决策变量word文档町“由复制编辑bj(j = 1,2, ...,n) 称为约束右端系数屯(}= 1,2,= 1,2, ...r n) 称为约束系数 其中式(1)为目标函数,式(2)称为约束条件•由于目标函数和约束条件内容和形式上的差别,线性规划问题有多种表达式,为了便 于讨论和制定统一的算法,规定标准形式如下:(1) 标准形式 iaxz = CiXj+C?%+••• + %£a n x i + + ・• • + a in\ =b 】a 21X l • • • + + ・•・ + ** * • • • a 2n X n =■ + 3^X3+ •••+ a nm\ =X )n 0 (j = 1,…,n)(2) £记号简写式nmax z =工 C J X Jj ・i■n E a u x j =b : (i = l ,2,.・.m)[Xj=O (j =1,2,...41)(3) 矩阵形式max z = CXjAX = b(X>O式中c=(C v ...,c n ), X= (xp.— xj 311 a 12 …a lnL 0A= 321 a 22 …a 2n ,b = b, ■ ,0 = 0• • • • • • ••• • • • • • ••• a ml a m2 …a mn b 3 0■ Cj(j = 1,2,…,n)称为1=1标函数系数max z = CXf Pkbn x>o式中C, X, b, 0的含义与矩阵的表达式相同,而Pj = [a ir a 2?-^a mj]0 = 12 …,n)即 A= (p 1,p 2r»>p n )将非标准形式化为标准形式的情况(3种基本情况)(1) 目标函数为求极小值minZ=CA ;则作 Z=-CX,即 maxZ^-CX(2) 右端项小于0只需要将两端同乘(-1),不等号改变方向,然后再将不等式改为等式(3) 约束条件为不等式 若约束条件为“兰”则在不等式左侧增加一个非负松驰变最,使其转化为若约束条件为“X”,则在不等式左侧减去一个非负剩余变量(也称松驰变暈),使其转化 为 “ =” •2.2线性规划模型的求解方法线性规划可以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 来说,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.决策变星、 约束条件、目标函数是线性规划的三要素.然而图解法不适合解大规模的线性规划的问 题,局限性比较大.但对于只有两个或考三个变量的线性规划问题,可以用图解法求最优 解,也就是作出约束条件的可行域,利用图解的方法求出最优解,其特点是过程简洁、 图形清晰,简单易懂•下面仅做只有两个变量的线性规划问题.只含两个变量的线性规划问题,可以通过在平而上作图的方法求解,步骤如下:(4)向量形式 2. 2.1 解法(1)以变量X】为横坐标轴,X:为纵坐标轴,适当选取单位坐标长度建立平面坐标直角坐标系.由变量的非负性约束性可知,满足该约束条件的解均在第一象限内.(2)图示约束条件,找出可行域(所有约束条件共同构成的图形).(3)画出目标函数等值线,并确定函数增大(或减小)的方向.(4)可行域中使目标函数达到最优的点即为最优解.卜面举出一个实例来说明:例1•某木器厂生产圆桌和衣柜两种产品,现有两种木料,第一种有72m3,第二种有56假设生产每种产品都需要用两种木料,生产一张圆桌和一个衣柜分别所需木料如下表所示.每生产一张圆桌可获利60元,生产一个衣柜可获利100元.木器厂在现有木料条件下,圆桌和衣柜各生产多少,才使获得利润最多?解:设生产圆束x张,生产衣柜y个,利润总额为n元,则由已知条件得到的线性规划模型为:max z = 60x+ 100y,s.t. 0.18x+ 0.009y <72,0.08x+0.28y < 56,x>0,y>0.图2-1这是二维线性规划,可用图解法解,先在xy坐标平面上作出满足约束条件的平面区域,即可行域S,如上图所示.再作直线l:60x-F100y=0,即l:3x+5y=O,把直线1半移至的位置时,直线经过可行域上点M,且与原点距离最远,此时z=60x+100y取最大值,为了得到M点坐标解方程组(°层+。