线性规划在企业生产计划中的应用及模型的建立和求解 (2)
工业系统工程线性规划模型
资源分配问题
确定资源需求
通过线性规划模型，可以确定完成生 产任务所需的资源需求，如劳动力、 原材料、设备等。
优化资源分配
线性规划模型可以用于优化资源分配 ，包括确定各种资源的最佳组合和分 配方案，以满足生产需求并最小化资 源消耗。
考虑资源约束
资源分配过程中需要考虑各种资源约 束条件，如资源数量、可用时间等， 线性规划模型可以有效地处理这些约 束条件。
分析不同决策方案
通过构建多个线性规划模型，可以分 析不同的决策方案对系统性能的影响 ，从而为决策者提供参考。
预测未来趋势
基于历史数据和线性规划模型，可以 预测未来趋势，为决策者提供前瞻性 的建议。
制定合理决策方案
确定关键因素
通过线性规划模型，可以确定影响系统 性能的关键因素，从而有针对性地制定 决策方案。
1 2
确定目标变量
明确要优化的目标变量，如成本、利润、产量等 。
确定目标函数的数学形式
根据目标变量的性质和要求，选择适当的目标函 数形式，如最小化、最大化等。
3
确定目标函数的约束条件
明确目标函数的约束条件，如资源限制、时间限 制等。
确定决策变量
01
确定决策变量的类 型
根据问题实际情况，选择适当的 决策变量类型，如连续变量、离 散变量等。
生产计划制定
确定生产目标
通过线性规划模型，可以确定生 产计划的目标，如最大化产量、 最小化成本等。
优化生产流程
线性规划模型可以用于优化生产 流程，包括确定原材料采购、库 存管理、生产调度等方面的最佳 策略。
考虑约束条件
生产计划制定过程中需要考虑各 种约束条件，如设备能力、人员 数量、原材料供应等，线性规划 模型可以有效地处理这些约束条 件。
线性规划与二次规划的应用
投资组合优化
定义：在给定风险 水平下，最大化预 期收益或最小化风 险
应用场景：股票、 债券等金融资产 组合
目标：实现资产 保值增值，降低 风险
方法：利用二次 规划算法进行优 化求解
电力系统优化
二次规划用于解决电力系统中的无功优化问题，提高电力系统的稳定性和经济性。 通过二次规划，可以优化电力系统的运行方式，降低线损，提高输电效率。 二次规划在电力系统中的应用还包括负荷预测、机组组合、经济调度等方面。
实例：如某公司 需要将产品从多 个产地运往多个 销售地，如何安 排运输工具和运 输路线使得总成 本最低。
分配问题
定义：将有限的资源按照一定的约束条件分配给各个部门或个体，使得总效益最大
应用场景：资源分配、生产计划、物流调度等
线性规划模型：通过线性方程组表示约束条件和目标函数，求解最优解
实例：某公司有10台机器，需要生产3种产品，每种产品需要不同数量的机器，如何分配机器 使得总产量最大
算法原理：基于 K u h n - Tu c k e r 条 件和梯度下降法， 通过迭代更新可 行解，逐渐逼近 最优解。
算法步骤：初始 化可行解，计算 目标函数的梯度 和约束条件的雅 可比矩阵，迭代 更新可行解，直 到满足收敛条件。
算法优势：内点 法具有全局收敛 性和多项式时间 复杂性，适用于 大规模优化问题。
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灵活性
线性规划的灵活性：适用于多种问题，如生产计划、资源分配等 二次规划的灵活性：适用于凸优化问题，如最小二乘法、约束最小化等
线性规划的局限性：对于非线性问题，需要转化为线性问题，可能损失精度 二次规划的局限性：对于非凸问题，可能陷入局部最优解，而非全局最优解
单纯形法
定义：单纯形法是一种求解线 性规划问题的迭代算法
运筹学基础-线性规划(方法)
线性规划问题通常由三个基本部分组成，即决策变量、约束条件 和目标函数。决策变量是问题中需要求解的未知数，约束条件是 限制决策变量取值的条件，目标函数是要求最大或最小的函数。
线性规划的应用领域
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生产计划
在制造业中，线性规划可以用 于制定最优的生产计划，以最 大化利润或最小化成本。
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线性规划的基本概念
线性方程组
线性方程组是由多个线性方程组成的数学模型，描 述了多个变量之间的线性关系。
线性方程组可以用矩阵和向量表示，通过矩阵运算 和代数方法求解。
线性方程组有多种解法，如高斯消元法、LU分解、 迭代法等。
约束条件与目标函数
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约束条件是限制变量取值的条件，通常表示为变量的 上界、下界或等式约束。
目标函数是描述问题目标的数学表达式，通常是最小 化或最大化的线性或非线性函数。
约束条件和目标函数共同构成了线性规划问题的数学 模型。
线性规划的解
线性规划的解是指满足 所有约束条件并使目标 函数取得最优值的变量 取值。
线性规划问题可能有多 个解，也可能无解或无 界解。
最优解的性质包括最优 性、可行性和唯一性。
最优解可以通过求解线 性方程组或使用专门的 优化软件获得。
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线性规划的求解方法
单纯形法
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基本概念
单纯形法是一种求解线性规划问题的迭代算法，通过 不断迭代寻找最优解。
02 1. 初始化 选择一个初始可行解，并确定初始基可行解。
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2. 迭代
根据目标函数系数和约束条件系数，计算出单纯形表 格，然后进行迭代更新。
运筹学基础-线性规划(方法)
MBA数据模型与决策考卷及答案
MBA数据模型与决策考卷及答案一、选择题（每题1分，共5分）A. 线性模型B. 非线性模型C. 网络模型D. 层次分析法模型A. 期望收益B. 折现率C. 净现值D. 敏感性分析A. 敏感性分析B. 概率树C. 决策树D. 蒙特卡洛模拟A. 目标函数为线性函数B. 约束条件为非线性函数C. 变量之间存在相关性D. 变量取值范围为整数A. ExcelB. SPSSC. MATLABD. AutoCAD二、判断题（每题1分，共5分）1. 数据模型只能用于定量分析，不能用于定性分析。
（）2. 在决策过程中，确定性决策的风险一定低于不确定性决策。
（）3. 敏感性分析可以找出影响项目收益的关键因素。
（）4. 多目标规划问题中，各个目标函数之间一定是相互矛盾的。
（）5. 网络计划技术（PERT）是一种确定型网络图。
（）三、填空题（每题1分，共5分）1. 数据模型的三个基本要素是变量、______和关系。
2. 决策树分析中，节点分为______节点和______节点。
3. 在线性规划问题中，目标函数和约束条件均为______函数。
4. 概率树分析是一种______分析工具，适用于评估项目风险。
5. 数据挖掘的五个基本步骤包括：数据准备、______、数据挖掘、结果评估和______。
四、简答题（每题2分，共10分）1. 简述蒙特卡洛模拟的基本原理。
2. 什么是网络计划技术（PERT）？它有哪些优点？3. 简述线性规划在企业管理中的应用。
4. 如何运用决策树分析解决实际问题？5. 数据挖掘技术在市场营销中的作用是什么？五、应用题（每题2分，共10分）1. 某企业生产两种产品，产品A的利润为50元/件，产品B的利润为80元/件。
生产一件产品A需要2小时，生产一件产品B需要3小时。
企业每月共有240小时的生产能力，请问如何安排生产计划，使得总利润最大化？2. 某项目有三种投资方案，方案一的投资额为100万元，收益率为10%；方案二的收益率为12%，投资额为150万元；方案三的投资额为200万元，收益率为15%。
线性规划的应用
线性规划的实际应用指导教师：大连市第八中学数学组崔贺课题组成员：大连市第八中学高二（2）班全体同学课题背景：提高企业的经济效益是现代化管理的根本任务，各个领域中的大量问题都可以归结为线性规划问题。
近几十年来，线性规划在各个行业中都得到了广泛的应用。
根据美国《财富》杂志对全美前500家大公司的调查表明，线性规划的应用程度名列前茅，有85%的公司频繁地使用线性规划，并取得了提高经济效益的显著效果。
所谓线性规划，是求线性函数在线性(不等式或等式)约束下达最(小或大)值的问题。
线性规划广泛应用于工农业、军事、交通运输、决策管理与规划、科学实验等领域。
线性规划的理论和方法主要在两类问题中得到应用,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。
常见的问题在：物资调运问题、产品安排问题、下料问题。
研究过程：一、研究性学习开题报告（一）教师提出总体要求（二）分析课题背景，可行性论证（三）制定总体目标与计划（四）明确具体操作过程（五）划分小组，确定活动地点（六）由组长负责小组成员分工（七）确定成果形式：论文（数学模型与解答）、心得体会二、小组活动（注：各小组数学模型见线性规划模型汇编）第一小组活动时间：2003.4.12活动地点：大连市天津街改造办活动目的：调查了解城市规划、布局与设计中的线性规划问题参加人员：组长：陈燕组员：丁琳许玲见琦任鑫王鑫刘姝言王全智孙颖李舒然冯昱黄漪墨活动过程：来到活动地点，我们见到了有关规划设计的负责人，通过他的讲解，我们对天津街规划有了初步的认识。
这个规划，考虑到了整体市容市貌，提升城市功能，加强布局的合理性，以及保护原有城市风貌，发挥天津街中心商业区的作用等各方面因素，为取得经济效益、社会效益和商业效益的最大化而建设的。
天津街改造工程预计投资10个亿，用五年左右的时间，完善各种服务设施，改善交通和购物环境，打造精品步行街和商业主力店，引入各种经营业态，让人们旅游购物更方便。
线性规划问题建模和求解
线性规划问题建模和求解例 雅致家具厂生产计划优化问题雅致家具厂生产4种小型家具，由于该四种家具具有不同的大小、形状、重量和风格，所以它们所需要的主要原料（木材和玻璃）、制作时间、最大销售量与利润均不相同。
该厂每天可提供的木材、玻璃和工人劳动时间分别为600单位、1000单位与400小时，详细的数据资料见下表。
问：（1）应如何安排这四种家具的日产量，使得该厂的日利润最大？ （2）家具厂是否愿意出10元的加班费，让某工人加班1小时？（3）如果可提供的工人劳动时间变为398小时，该厂的日利润有何变化？ （4）该厂应优先考虑购买何种资源？（5）若因市场变化，第一种家具的单位利润从60元下降到55元，问该厂的生产计划及日利润将如何变化？解：依题意，设置四种家具的日产量分别为决策变量x 1,x 2,x 3,x 4,目标要求是日利润最大化，约束条件为三种资源的供应量限制和产品销售量限制。
据此，列出下面的线性规划模型：其中X1,X2,X3,X4分别为四种家具的日产量。
①②③④⑤⑥⑦⑧ ⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧≥≤≤≤≤≤+++≤+++≤++++++=（非负约束）需求量约束）（家具需求量约束）（家具需求量约束）（家具需求量约束）（家具（劳动时间约束）（玻璃约束）（木材约束）0,,,41003502200110040023121000226600224..30402060432143214321432143214321x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x t s x x x x MaxZ下面介绍用Excel中的“规划求解”功能求此题。
第一步在Excel中描述问题、建立模型，如下图所示。
第二步在“工具”菜单中选择“规划求解”。
第三步在“规划求解参数”对话框进行选择如下图。
第四步点击“选项”按钮，弹出“规划求解选项”对话框。
第五步选择“采用线性模型”和“假定非负”，单击“确定”，返回下图。
线性规划模型及matlab程序求解
§1 线性规划模型一、线性规划课题：实例1：生产计划问题假设某厂计划生产甲、乙两种产品，现库存主要材料有A类3600公斤，B类2000公斤，C类3000公斤。
每件甲产品需用材料A类9公斤，B类4公斤，C类3公斤。
每件乙产品，需用材料A类4公斤，B类5公斤，C类10公斤。
甲单位产品的利润70元，乙单位产品的利润120元。
问如何安排生产，才能使该厂所获的利润最大。
建立数学模型：设x1、x2分别为生产甲、乙产品的件数。
f为该厂所获总润。
max f=70x1+120x2s.t 9x1+4x2≤36004x1+5x2≤20003x1+10x2≤3000x1,x2≥0归结出规划问题：目标函数和约束条件都是变量x的线性函数。
形如： (1) min f T Xs.t A X≤bAeq X =beqlb≤X≤ub其中X为n维未知向量，f T=[f1,f2,…f n]为目标函数系数向量，小于等于约束系数矩阵A为m×n矩阵，b为其右端m维列向量，Aeq为等式约束系数矩阵，beq为等式约束右端常数列向量。
lb,ub为自变量取值上界与下界约束的n维常数向量。
二．线性规划问题求最优解函数：调用格式： x=linprog(f,A,b)x=linprog(f,A,b,Aeq,beq)x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub)x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0)x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0,options)[x,fval]=linprog(…)[x, fval, exitflag]=linprog(…)[x, fval, exitflag, outpu t]=linprog(…)[x, fval, exitflag, output, lambda]=linprog(…)说明：x=linprog(f,A,b)返回值x为最优解向量。
线性规划问题的数学模型
式中所有非基变量的系数均是负数，意味着目标函数值不 可能再增加，故此时的基本可行解就是最优解，最优值为8
2．最优性检验
由标准形等式约束条件得
代入目标函数进行简单的运算后，用非基变量表示目标函数为
某工厂生产A 、B两种产品，现有资源数、生产每单位产品所需原 材料数以及每单位产品可得利润如下表所示。问如何制定生产计划使两 种产品总利润最大？
单位产品
产品
耗用资源
资源
铜（吨）
电力（千瓦）
劳动日（个）
单位利润 （万元/公斤）
A（公斤）
9 4 3 7
B（公斤）
4 5 10 12
现有资源
360 200 300
解 ： x2
例4 若把例3改为使的目标函数的值最 大，从图可看出目标函数无上界，因此 无最优解
X1+2x2=0
X1-x2=1
2X1+2x2=16
x1 0
2X1+2x2=6 2X1+2x2=10
2X1+2x2=2 最优解 X1=1，x2=0, 目标函数最小值 s=2
例5 求x1、x2的值，使它们满足 并且使目标函数s=2 x1+2x2的值最小。
3. 单纯形表
用表格的形式来表示上面求解线性规划问题的单纯形法的计算过程可以 使计算和检验更加简便。具体方法如下：
将目标函数式改写为-f+ c1 x1 + c2 x2 +…+ cnxn =0 且作为等式约束方程 组的第m+1个方程，得
生产中的线性规划问题
实际生产中的线性规划问题【摘要】线性规划是运筹学中的一个基本分支，它广泛应用现有的科学技术和数学方法，解决实际中的问题，帮助决策人员选择最优方针和决策。
本文主要研究如何把线性规划的知识运用到企业、生活生产中，是企业提高生产效率，生活生产更加合理。
通过建立模型并利用相关软件，对生活中有限的资源进行合理分配，从而获得最佳经济效益。
关键词线性规划数学方法合理分配最佳效益【引言】随着经济全球化的不断发展，企业面临更加激烈的市场竞争。
企业必须不断提高盈利水平，增强其获利的能力，在成本、生产、运输、销售等环节中提高效率，形成企业的核心竞争力，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。
在各类经济活动中，经常遇到这样的问题：在生产条件不变的情况下，如何通过统筹安排，改进生产组织或计划，合理安排人力、物力资源，组织生产过程，使总的经济效益最好。
这样的问题常常可以化成或近似地化成所谓的“线性规划”（Linear Programming,简记为LP）问题。
线性规划是应用分析、量化的方法，对经济管理系统中的人、财、物等有限资源进行统筹安排，为决策者提供有依据的最优方案，以实现有效管理。
利用线性规划我们可以解决很多问题。
如：在不违反一定资源限制下，组织安排生产，获得最好的经济效益（产量最多、利润最大、效用最高）。
也可以在满足一定需求条件下，进行合理配置，使成本最小。
同时还可以在任务或目标确定后，统筹兼顾，合理安排，用最少的资源（如资金、设备、原材料、人工、时间等）去完成任务。
下面我们用线性规划方法对企业在生产中的具体问题进行探讨。
二、线性规划的模型线性规划是运筹学的一个重要分支，自1947年丹捷格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，在实际中日益广泛与深入。
特别是在电子计算机能处理成千上万个约束条件和决策的线性规划问题之后，线性规划的适用领域更为广泛了。
以前人们在用这个模型求解时计算非常麻烦，而近几十多年来，由于电子计算机应用的飞速发展，应用计算机处理线性规划问题使人们求解变得越来越容易了。
线性规划模型的应用
(i = 1,2⋯m )
9
例题2 例题2：
某人每天食用甲、 某人每天食用甲、乙两种食物 如猪肉、鸡蛋），其资料如下： ），其资料如下 （如猪肉、鸡蛋），其资料如下： 问两种食物各食用多少， 问两种食物各食用多少，才能既 满足需要、又使总费用最省？ 满足需要、又使总费用最省？ 设：Xj 表示 j 种食物用量。 表示B 种食物用量。
2.5米 米 1.3米 米
m Z = x1 + x2 + x3 + x4 in 3x1 + 2x2 + x3 ≥ 100 2x2 + 4x3 + 6x4 ≥ 200 x ≥ 0( j = 1.2.3.4) j
3 2 0 2
1 0 4 6
100 200
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（四）合理配料问题
一般描述： 一般描述： 某饲养场用n 配置成含有m 某饲养场用n种饲料B1,B2, … Bn配置成含有m种营 的混合饲料，其余资料如表所示。 养成分A1,A2, … Am的混合饲料，其余资料如表所示。 问应如何配料，才能既满足需要， 问应如何配料，才能既满足需要，又使混合饲料的总 成本最低？ 成本最低？
14
（六）作物布局问题
已 资 如 表 示 假 ∑ai = ∑bj 知 料 下 所 ， 设 设 ij为 地 j种 作 为 j的 积 。 x 土 B 植 物 A 面 数
单 作物 土 产 地
B ⋯B 1 n
c 11 ⋯ c n 1 ⋮ ⋮ cm1 ⋯ cmn
播种 面积
m Z = ∑∑cij xij ax
食 量 物 成分
含
甲 0.1 1.7 1.10 2
乙 0.15 0.75 1.30 1.5
最 低 需要量
线性规划模型建模和分析管理
线性规划模型建模和分析管理一、本文概述《线性规划模型建模和分析管理》是一篇旨在深入探讨线性规划理论及其在管理领域应用的文章。
线性规划作为一种重要的数学优化技术，已广泛应用于生产、销售、资源分配、运输等多个管理领域。
本文首先将对线性规划的基本概念、原理和方法进行系统的介绍，使读者对其有全面的了解。
接着，文章将重点阐述线性规划模型在各类管理问题中的建模过程，包括模型的构建、求解和分析等关键环节。
本文还将通过实例分析，展示线性规划模型在实际管理问题中的应用效果，以及其带来的经济效益和社会效益。
文章还将对线性规划模型的发展趋势和前景进行展望，以期为管理决策者提供更为科学、有效的决策工具和方法。
通过本文的阅读，读者将能够深入了解线性规划模型的理论基础和应用实践，掌握其在管理领域中的建模和分析方法，从而更好地解决实际管理问题。
二、线性规划模型的基本原理线性规划模型是一种数学优化方法，它研究的是在一定约束条件下，如何使得线性目标函数达到最优值的问题。
这种方法被广泛应用于各种管理决策领域，如生产计划、资源分配、投资组合优化等。
线性规划模型的基本原理主要包括两个方面：一是目标函数的线性性，二是约束条件的线性性。
目标函数的线性性意味着我们试图最大化的（或最小化的）是一个线性表达式，即目标函数是决策变量的线性组合。
例如，在生产计划中，我们可能希望最大化总利润，而总利润是各种产品销售额与成本的差值的线性组合。
约束条件的线性性则意味着我们的决策受到一系列线性等式或不等式的限制。
这些限制可能包括资源的限制（如原材料、人力、设备等）、市场需求的限制（如各种产品的需求量）、或者是政策规定的限制（如环保标准、质量标准等）。
这些限制条件可以确保我们的决策在实际情况中是可行的。
线性规划模型的求解通常是通过线性规划算法进行的。
这些算法可以在满足所有约束条件的前提下，找到使目标函数达到最优值的决策变量值。
在实际应用中，我们通常会使用专业的线性规划软件或工具来求解线性规划模型，因为这些软件和工具能够高效地处理大规模的线性规划问题。
线性规划问题的的应用举例
【课题】5．5 线性规划问题的应用举例
【教学目标】
知识目标：用六个案例介绍了线性规划模型在生产实际中的应用.
能力目标：通过六个案例，学习线性规划模型建立的方法和技巧.
【教学重点】用适当的方法，解决线性规划问题.
【教学难点】用适当的方法，解决线性规划问题.
【教学设计】
1．本节分别介绍了投资问题，生产安排问题，环境保护问题，混合问题，运输问题和下料问题等六个案例，通过这些具体的案例，使学生认识线性规划的应用.
2．①案例1是一个投资计划制定问题，要在可承受的亏损范围内，使获利尽可能的多，因此目标函数是获得利润，约束条件是资金限制和亏损的承受范围.这是二元线性规划问题，故可用图解法解得.
②案例2是一个简单的生产安排问题，生产所获利润取决于三种产品的产量，因此以三种产品产量为决策变量，表格中列出了资源限制条件，据此可得约束条件.
③案例3是一个环境保护问题，其中各种因素已经作了简化，在列出的三个条件中，（3）成立必使（2 ）成立，因此条件有冗余，作简化后得约束条件.
④案例4是混合问题，类似于案例2.
⑤案例5是运输调配问题，这是一类典型的问题，一般的运筹学教材中都会专门介绍，本例是产销平衡的，要使总费用最低，必须知道各调运路线的运量，因此所设决策变量较多，为便于学生理解，变量写成教材的形式，有时我们也可用双下标的形式来表示变量.
⑥案例6是下料问题，与前面所举例一样，只是截法增多了.。
线性规划和最优解
线性规划和最优解线性规划是一种在数学和运筹学领域常见的问题求解方法，可以应用于各种现实生活中的决策问题。
它是通过一系列线性等式和不等式来建模，并在满足特定约束条件下求解使目标函数取得最优值的变量值。
线性规划的最优解能够帮助我们做出高效的决策，下面将详细介绍线性规划的原理和求解方法。
一、线性规划的基本概念线性规划中，我们首先需要明确问题的目标，并将其表示为一个线性函数，也被称为目标函数。
目标函数可以是最大化或最小化的，具体取决于问题的需求。
其次，我们需要确定一组变量，这些变量的取值将会对目标函数产生影响。
接下来，我们还需要列举出一系列约束条件，这些约束条件通常来自于问题的实际情况，例如资源限制、技术要求等。
最后，我们需要确定这些变量的取值范围，这也是约束条件的一部分。
二、线性规划的数学建模在线性规划中，我们可以通过以下步骤进行数学建模：1. 确定目标函数：根据问题的要求，我们可以定义一个线性函数作为目标函数。
例如，如果我们要最大化某个产品的利润，那么利润就可以是目标函数。
2. 列举约束条件：根据问题的实际情况，我们需要列举出一系列约束条件。
这些约束条件可以是线性等式或不等式，并且通常包含了变量的取值范围。
3. 确定变量的取值范围：根据问题的实际情况，我们需要确定变量的取值范围。
例如，如果某个变量代表一个产品的产量，那么它的取值范围可能是非负数。
4. 构建数学模型：根据目标函数、约束条件和变量的取值范围，我们可以构建一个数学模型，将问题转化为线性规划模型。
三、线性规划的最优解求解方法线性规划的最优解可以通过以下方法求解：1. 图形法：对于只有两个变量的简单线性规划问题，我们可以通过绘制变量的可行域图形，并计算目标函数在图形上的最优解点来求解问题。
2. 单纯形法：单纯形法是一种常用的求解线性规划问题的算法。
它通过逐步迭代改进解向量，从而逼近最优解。
这个方法通常适用于复杂的线性规划问题，可以在较短的时间内得到比较好的结果。
线性规划及其应用分析
线性规划及其应用分析摘要线性规划是数学中的一种基础分析方法，广泛应用于现代工业、经济、管理、金融等领域。
本文旨在介绍线性规划的基本概念、方法和理论，以及其在实际应用中的一些成功案例。
首先，介绍线性规划的基本概念和形式化表示方法。
然后，详细讨论线性规划的求解方法、优化策略和求解复杂度。
最后，结合成功案例和应用领域，分析线性规划的优点和限制，展望其未来发展方向。
关键词：线性规划，数学分析，应用案例，优化策略，未来发展AbstractLinear programming is a fundamental method in mathematics, widely used in modern industry, economics, management, finance and other fields. This paper aims to introduce the basic concepts, methods and theories of linear programming, as well as some successful cases in its practical applications. Firstly, the basic concepts and formalized representation methods of linear programming are introduced. Then, the solution methods, optimization strategies and solution complexity of linear programming are discussed in detail. Finally, combining with successful cases and application fields, the advantages and limitations of linear programming are analyzed, and its future development direction is prospected.Keywords: Linear programming, mathematical analysis, application cases, optimization strategies, future development1. 引言线性规划是运筹学中最基础、最具有广泛应用价值的方法之一，它可以处理多种约束条件下的多目标优化问题，是现代工业、经济、管理、金融等领域中重要的决策支持工具。
运筹学线性规划案例
运筹学线性规划案例线性规划是运筹学中的一个重要分支，它主要研究如何利用数学模型来解决最优化问题。
在实际应用中，线性规划可以帮助企业做出最佳的决策，使资源得到最大化利用。
本文将通过一个实际案例来介绍线性规划的应用，以便读者更好地理解和掌握这一方法。
假设某公司生产两种产品A和B，它们分别需要机器加工和人工装配。
公司拥有的机器和人工资源分别为每周80小时和60人天。
产品A每单位需要机器加工2小时，人工装配3人天；产品B每单位需要机器加工3小时，人工装配2人天。
每单位产品A的利润为2000元，产品B的利润为3000元。
现在的问题是，如何安排生产计划，才能使得利润最大化呢？首先，我们可以将该问题建立成数学模型。
假设x1和x2分别表示生产产品A 和B的单位数，则该问题可以表示为：Max Z=2000x1+3000x2。
约束条件为：2x1+3x2≤80。
3x1+2x2≤60。
x1≥0，x2≥0。
接下来，我们可以通过线性规划的方法来求解最优解。
在这里，我们不妨使用单纯形法来进行求解。
首先，我们将约束条件转化成标准形式，得到：2x1+3x2+s1=80。
3x1+2x2+s2=60。
x1≥0，x2≥0。
然后，我们构造初始单纯形表，并进行单纯形法的迭代计算。
最终得到最优解为x1=20，x2=10，此时利润最大为80000元。
通过这个简单的案例，我们可以看到线性规划在实际中的应用。
通过建立数学模型和运用线性规划方法，我们可以很好地解决类似的最优化问题，使得资源得到最大化利用，从而帮助企业做出更加科学合理的决策。
总之，线性规划作为运筹学中的重要方法，具有广泛的应用前景。
通过不断地学习和实践，我们可以更好地掌握线性规划的原理和方法，为实际问题的解决提供更加科学的支持。
希望本文的案例能够帮助读者更好地理解线性规划的应用，从而在实际工作中能够更好地运用这一方法，取得更好的效果。
线性规划教学设计方案（五篇）
线性规划教学设计方案（五篇）第一篇：线性规划教学设计方案线性规划教学设计方案教学目标使学生了解并会作二元一次不等式和不等式组表示的区域．重点难点了解二元一次不等式表示平面区域．教学过程【引入新课】我们知道一元一次不等式和一元二次不等式的解集都表示直线上的点集，那么在平面坐标系中，二元一次不等式的解集的意义是什么呢？【二元一次不等式表示的平面区域】1．先分析一个具体的例子在平面直角坐标系中，所有的点被直线x+y-1=0分成三类：（1）在直线x+y-1=0上；{(x,y)/x+y-1=o}（2）在直线x+y-1=0的左下方的平面区域内；{(x,y)/}（3）在直线x+y-1=0的右上方的平面区域内.{(x,y)/}点（1，1）、（1，2）、（2，2）等x+y-1>0 点（0，0）、（－1，－1）等x+y-1<0 猜想。
在直线x+y-1=0的右上方的平面区域内.{(x,y)x+y-1>0}在直线x+y-1=0的左下方的平面区域内；{(x,y)x+y-1<0}证明：在此直线右侧任意一点P（x,y）过点P作平行于x轴的直线交直线x+y-1=0点P0（x0,y0)都有x＞x0，y=y0,所以，x+y＞x0+y0，x+y-1＞x0+y0-1=0, 即x+y-1＞0.同理，对于直线x+y-1=0左下方的任意点（x,y），x+y-1＜0都成立.所以，在平面直角坐标系中，以二元一次不等式x+y-1>0的解为坐标的点的集点．{(x,y)x+y-1>0}是直线x+y-1=0右上方的平面区域（如图）类似地，在平面直角坐标系中，以二元一次不等式x+y-1<0的解为坐标的点的集合{(x,y)x+y-1<0}是直线x+y-1=0左下方的平面区域．2．二元一次不等式ax+by+c>0和ax+by+c<0表示平面域．（1）结论：二元一次不等式ax+by+c>0在平面直角坐标系中表示直线ax+by+c=0某一侧所有点组成的平面区域．把直线画成虚线以表示区域不包括边界直线，若画不等式ax+by+c≥0就表示的面区域时，此区域包括边界直线，则把边界直线画成实线．（2）判断方法：由于对在直线ax+by+c=0同一侧的所有点(x,y)，把它的坐标所得的实数的符号都相同，故只需在这条直线的某一侧取一个特殊(x,y)代入ax+by+c，点(x0,y0)，以a0x+b0y+c的正负情况便可判断ax+by+c>0表示这一直线哪一侧的平面区域，特殊地，当c≠0时，常把原点作为此特殊点．【应用举例】例1 画出不等式2x+y-6<0表示的平面区域解；先画直线2x+y-6=0（画线虚线）取原点（0，0），代入2x+y-6，∴2x+y-6<0∴原点在不等式2x+y-6<0表示的平面区域内，不等式2x+y-6<0表示的平面区域如图阴影部分．例2 画出不等式组⎧x-y+5≥0⎪⎨x+y≥0⎪x≤3⎩表示的平面区域分析：在不等式组表示的平面区域是各个不等式所表示的平面点集的交集，因而是各个不等式所表示的平面区域的公共部分．解：不等式x-y+5≥0表示直线x-y+5=0上及右上方的平面区域，x+y≥0表示直线x+y=0上及右上方的平面区域，x≤3上及左上方的平面区域，所以原不等式表示的平面区域如图中的阴影部分．课堂练习作出下列二元一次不等式或不等式组表示的平面区域．（1）x-y+1<0（2）2x+3y-6>0（3）2x+5y-10>0（4）4x-3y-12<0⎧x+y-1>0（5）⎨x-y>0⎩1．如图所示的平面区域所对应的不等式是（）．A.3x+2y-6<0.B.3x+2y-6≤0C.3x+2y-6>0.D.3x+2y-6≥02．不等式组⎨⎧x+3y+6≥0⎩x-y+2<0表示的平面区域是（）．⎧x<0⎪3．不等式组⎨y<0表示的平面区域内的整点坐标是．⎪4x+3y+8>0⎩思考：画出(x+2y-1)(x-y+3)>0表示的区域．总结提炼1．二元一次不等式表示的平面区域．2．二元一次不等式表示哪个平面区域的判断方法．3．二元一次不等式组表示的平面区域．布置作业第二篇：简单的线性规划教学反思《简单的线性规划》教学反思桐城五中杨柳线性规划是《运筹学》中的基本组成部分，是通过数形结合方法来解决日常生活实践中的最优化问题的一种数学模型，体现了数形结合的数学思想，具有很强的现实意义。
最低库存的生产计划线性规划
最低库存的生产计划线性规划线性规划在应用于企业生产计划的编制工作时，可以通过建立和求解数学模型，使计划方案优化。
为了建立求得最优生产方案的线性规划的数学模型，生产管理要确定目标函数及了解对生产指标起影响作用的限制条件。
线性规划模型可处理有大量变量和约束条件的问题，并不仅仅限于图表法所示的那样，只以能力计划为约束条件，它可以决定最优库存水平、任务积压量、外协量，正常生产量、加班生产所需的临时聘用和解聘等多个问题。
线性规划法的主要局限性在于，各个变量之间的全部关系都必须是线性，决策变量的最优值可能不是整数。
在实际生产中，有时变量之间的关系是非线性的，如在同一期内生产两种产品所发生的作业转换成本。
有时变量只能取整数值，如表示人员数、设备数时。
因此，在这些情况下，这种模型有其应用的局限性，可采用整数规划法。
当线性规划的目标函数变量及其相应的约束条件较多时，所建立的线性规划数学模型一般比较复杂，就必须用单纯形法借助电子计算机来求解。
当变量较少时，可用图解法求解。
线性规划在应用于企业生产计划的编制工作时，可以通过建立和求解数学模型，使计划方案优化。
为了建立求得最优生产方案的线性规划的数学模型，生产管理要确定目标函数及了解对生产指标起影响作用的限制条件。
线性规划模型可处理有大量变量和约束条件的问题，并不仅仅限于图表法所示的那样，只以能力计划为约束条件，它可以决定最优库存水平、任务积压量、外协量，正常生产量、加班生产所需的临时聘用和解聘等多个问题。
线性规划法的主要局限性在于，各个变量之间的全部关系都必须是线性，决策变量的最优值可能不是整数。
在实际生产中，有时变量之间的关系是非线性的，如在同一期内生产两种产品所发生的作业转换成本。
有时变量只能取整数值，如表示人员数、设备数时。
因此，在这些情况下，这种模型有其应用的局限性，可采用整数规划法。
当线性规划的目标函数变量及其相应的约束条件较多时，所建立的线性规划数学模型一般比较复杂，就必须用单纯形法借助电子计算机来求解。