线性规划经典例题及详细解析

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线性规划经典例题

线性规划经典例题一、问题描述假设有一家生产玩具的工厂，该工厂生产两种类型的玩具：A型和B型。

工厂有两个车间可供使用，分别是车间1和车间2。

每一个车间生产一种类型的玩具，并且每一个车间每天的生产时间有限。

玩具A的生产需要1个小时在车间1和2个小时在车间2，而玩具B的生产需要3个小时在车间1和1个小时在车间2。

每一个车间每天的生产能力分别是8个小时和6个小时。

每一个玩具A的利润为100元，而玩具B的利润为200元。

现在的问题是，如何安排每一个车间每天的生产时间，以使得利润最大化？二、数学建模1. 定义变量：设x1为在车间1生产的玩具A的数量（单位：个）；设x2为在车间2生产的玩具A的数量（单位：个）；设y1为在车间1生产的玩具B的数量（单位：个）；设y2为在车间2生产的玩具B的数量（单位：个）。

2. 建立目标函数：目标函数为最大化利润，即：Maximize Z = 100x1 + 200y13. 建立约束条件：a) 车间1每天的生产时间限制：x1 + 3y1 ≤ 8b) 车间2每天的生产时间限制：2x1 + y1 ≤ 6c) 非负约束条件：x1 ≥ 0, x2 ≥ 0, y1 ≥ 0, y2 ≥ 0三、求解线性规划问题使用线性规划求解器，可以求解出最优的生产方案。

1. 求解结果：根据线性规划求解器的结果，最优解为：x1 = 2, x2 = 0, y1 = 2, y2 = 0即在车间1生产2个玩具A，在车间2生产2个玩具B，可以实现最大利润。

2. 最大利润：根据最优解，可以计算出最大利润：Z = 100x1 + 200y1= 100(2) + 200(2)= 600元因此，在给定的生产时间限制下，最大利润为600元。

四、结果分析根据线性规划求解结果，我们可以得出以下结论：1. 最优生产方案：根据最优解，最优生产方案为在车间1生产2个玩具A，在车间2生产2个玩具B。

2. 最大利润：在给定的生产时间限制下，最大利润为600元。

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。

线性规划经典例题

线性规划经典例题【题目描述】某公司生产两种产品A和B，每天的生产时间为8小时。

产品A和B的生产时间分别为2小时和3小时。

产品A和B的利润分别为每一个单位的利润为5元和4元。

公司希翼最大化每天的利润。

已知产品A和B的生产过程中，每一个单位所需的原材料分别为2个和3个。

公司每天可用的原材料数量为12个。

请问公司应该如何安排每天的生产计划，以获得最大利润？【解题思路】这是一个典型的线性规划问题，我们可以通过建立数学模型来求解。

首先，我们定义决策变量：x表示每天生产的产品A的数量，y表示每天生产的产品B的数量。

然后，我们需要确定目标函数和约束条件。

【目标函数】公司的目标是最大化每天的利润，即最大化目标函数Z：Z = 5x + 4y【约束条件】1. 生产时间约束：产品A和B的生产时间不能超过每天的生产时间，即：2x + 3y ≤ 82. 原材料约束：产品A和B的生产过程中所需的原材料数量不能超过每天可用的原材料数量，即：2x + 3y ≤ 123. 非负约束：产品A和B的数量不能为负数，即：x ≥ 0y ≥ 0【求解过程】我们可以使用线性规划的求解方法来求解该问题。

首先，我们需要将目标函数和约束条件转化为标准的线性规划形式。

将目标函数Z = 5x + 4y转化为标准形式：Z = 5x + 4y + 0将约束条件2x + 3y ≤ 8转化为标准形式：2x + 3y + s1 = 8，其中s1 ≥ 0将约束条件2x + 3y ≤ 12转化为标准形式：2x + 3y + s2 = 12，其中s2 ≥ 0将约束条件x ≥ 0转化为标准形式：-x + 0y + s3 = 0，其中s3 ≥ 0将约束条件y ≥ 0转化为标准形式：0x - y + s4 = 0，其中s4 ≥ 0得到线性规划的标准形式为：Max Z = 5x + 4y + 02x + 3y + s1 = 82x + 3y + s2 = 12-x + 0y + s3 = 00x - y + s4 = 0x ≥ 0y ≥ 0s1 ≥ 0s2 ≥ 0s3 ≥ 0s4 ≥ 0【求解结果】通过线性规划求解器，我们可以得到最优解：x = 2，y = 2，Z = 5(2) + 4(2) = 18因此，公司应该每天生产2个产品A和2个产品B，以获得最大利润18元。

线性规划经典例题

线性规划经典例题一、问题描述假设某公司生产两种产品A和B，每种产品的生产需要消耗不同的资源，并且每种产品的利润也不同。

公司希翼通过线性规划来确定每种产品的生产数量，以最大化利润。

二、数据采集根据公司的生产情况和资源消耗情况，我们采集到以下数据：1. 产品A的每单位资源消耗量：2单位人力，3单位材料。

2. 产品B的每单位资源消耗量：4单位人力，2单位材料。

3. 公司目前拥有的资源数量：10单位人力，12单位材料。

4. 产品A的利润：5单位。

5. 产品B的利润：8单位。

三、目标函数我们的目标是最大化利润，因此我们可以定义目标函数为：Maximize Z = 5A + 8B其中A表示生产的产品A的数量，B表示生产的产品B的数量。

四、约束条件根据资源消耗情况和拥有的资源数量，我们可以列出以下约束条件：1. 人力资源消耗约束：2A + 4B <= 102. 材料资源消耗约束：3A + 2B <= 123. 非负约束：A >= 0，B >= 0五、求解过程我们可以使用线性规划的方法来求解该问题。

首先，我们将目标函数和约束条件转化为标准形式：目标函数：Maximize Z = 5A + 8B约束条件：2A + 4B <= 103A + 2B <= 12A >= 0，B >= 0然后，我们可以使用单纯形法或者其他线性规划求解方法来求解该问题。

求解过程中，我们需要进行迭代计算，不断更新变量A和B的取值，直到找到最优解。

六、结果分析经过计算，我们得到最优解为：A = 2，B = 3此时，最大利润为：Z = 5(2) + 8(3) = 34单位根据最优解，公司应该生产2个产品A和3个产品B，以获得最大利润34单位。

七、灵敏度分析在实际情况中，资源消耗量和利润可能会发生变化。

为了评估最优解的稳定性，我们可以进行灵敏度分析。

1. 资源消耗量变化：如果人力资源消耗量增加1单位，即2A + 4B <= 11，则最优解会发生变化。

线性规划经典例题

线性规划经典例题【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小时的生产时间，产品B每件需要3小时的生产时间。

产品A的利润为200元/件，产品B的利润为300元/件。

每天的生产量不能超过100件。

工厂希翼最大化每天的利润。

【数学建模】设工厂每天生产的产品A的件数为x，产品B的件数为y。

根据题目条件，可以得到以下数学模型：目标函数：最大化利润Maximize Z = 200x + 300y约束条件：1. 生产时间限制：2x + 3y ≤ 82. 产量限制：x + y ≤ 1003. 非负性约束：x ≥ 0，y ≥ 0【求解过程】将目标函数和约束条件转化为标准形式，得到如下线性规划模型：Maximize Z = 200x + 300ysubject to2x + 3y ≤ 8x + y ≤ 100x ≥ 0，y ≥ 0使用线性规划求解器进行求解，得到最优解。

【求解结果】经过计算，得到最优解为：x = 50（产品A的件数）y = 16.67（产品B的件数，近似值）此时，工厂每天的最大利润为：Z = 200 * 50 + 300 * 16.67 = 33333.33 元（近似值）【结果分析】根据最优解，工厂每天应该生产50件产品A和16.67件产品B，以达到每天最大利润33333.33元。

由于生产时间和产量限制，工厂无法达到每天生产更多的产品。

【结论】根据线性规划模型的最优解，工厂每天生产50件产品A和16.67件产品B，可以获得每天最大利润33333.33元。

这个结果可以作为工厂生产计划的参考，以实现最大化利润的目标。

【备注】以上的数学模型和求解结果仅为示例，实际问题中的数值和约束条件可能有所不同。

为了得到准确的结果，需要根据具体情况进行调整和求解。

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

线性规划经典例题引言概述：线性规划是一种运筹学方法，用于解决线性约束条件下的最优化问题。

它在各个领域都有广泛的应用，包括生产计划、资源分配、运输问题等。

本文将介绍几个经典的线性规划例题，以帮助读者更好地理解和应用线性规划方法。

一、生产计划问题1.1 最大利润问题在生产计划中，一个常见的线性规划问题是最大利润问题。

假设一个公司有多个产品，每个产品的生产和销售都有一定的成本和利润。

我们需要确定每个产品的生产数量，以最大化整体利润。

1.2 生产能力限制另一个常见的问题是生产能力限制。

公司的生产能力可能受到设备、人力资源或原材料等方面的限制。

我们需要在这些限制下，确定每个产品的生产数量，以实现最大化的利润。

1.3 市场需求满足除了考虑利润和生产能力，还需要考虑市场需求。

公司需要根据市场需求确定每个产品的生产数量，以满足市场需求，并在此基础上最大化利润。

二、资源分配问题2.1 资金分配问题在资源分配中，一个常见的线性规划问题是资金分配问题。

假设一个公司有多个项目，每个项目需要一定的资金投入，并有相应的回报。

我们需要确定每个项目的资金分配比例，以最大化整体回报。

2.2 人力资源分配另一个常见的问题是人力资源分配。

公司的人力资源可能有限，而各个项目对人力资源的需求也不同。

我们需要在人力资源有限的情况下，确定每个项目的人力资源分配比例，以实现最大化的效益。

2.3 时间分配除了资金和人力资源，时间也是一种有限资源。

在资源分配中，我们需要合理安排时间，以满足各个项目的需求，并在此基础上实现最大化的效益。

三、运输问题3.1 最小成本运输问题在运输领域，线性规划可以用于解决最小成本运输问题。

假设有多个供应地和多个需求地，每个供应地和需求地之间的运输成本不同。

我们需要确定每个供应地和需求地之间的货物运输量，以实现最小化的总运输成本。

3.2 运输能力限制另一个常见的问题是运输能力限制。

运输公司的运输能力可能受到车辆数量、运输距离或运输时间等方面的限制。

八种经典线性规划例题最全总结(经典)

线性规划常见题型及解法由已知条件写出约束条件，并作出可行域，进而通过平移直线在可行域内求线性目标函数的最优解是最常见的题型，除此之外，还有以下六类常见题型。

一、求线性目标函数的取值范围例1、若x、y满足约束条件222xyx y≤⎧⎪≤⎨⎪+≥⎩，则z=x+2y的取值范围是（）A、[2,6]B、[2,5]C、[3,6]D、（3,5]解：如图，作出可行域，作直线l：x+2y＝0，将l向右上方平移，过点A（2,0）时，有最小值2，过点B（2,2）时，有最大值6，故选 A二、求可行域的面积例2、不等式组260302x yx yy+-≥⎧⎪+-≤⎨⎪≤⎩表示的平面区域的面积为（）A、4B、1C、5D、无穷大解：如图，作出可行域，△ABC的面积即为所求，由梯形OMBC 的面积减去梯形OMAC的面积即可，选 B三、求可行域中整点个数例3、满足|x|＋|y|≤2的点（x，y）中整点（横纵坐标都是整数）有（）A、9个B、10个C、13个D、14个解：|x|＋|y|≤2等价于2(0,0)2(0,0)2(0,0)2(0,0) x y x yx y x yx y x yx y x y+≤≥≥⎧⎪-≤≥⎪⎨-+≤≥⎪⎪--≤⎩作出可行域如右图，是正方形内部（包括边界），容易得到整点个数为13个，选 D四、求线性目标函数中参数的取值范围例4、已知x、y满足以下约束条件5503x yx yx+≥⎧⎪-+≤⎨⎪≤⎩，使z=x+ay(a>0)取得最小值的最优解有无数个，则a的值为（）A、－3B、3C、－1D、1解：如图，作出可行域，作直线l：x+ay＝0，要使目标函数z=x+ay(a>0)取得最小值的最优解有无数个，则将l向右上方平移后与直线x+y＝5重合，故a=1，选 D五、求非线性目标函数的最值例5、已知x、y满足以下约束条件220240330x yx yx y+-≥⎧⎪-+≥⎨⎪--≤⎩，则z=x2+y2的最大值和最小值分别是（）A、13，1B、13，2C、13，45D、5解：如图，作出可行域,x2+y2是点（x，y）到原点的距离的平方，故最大值为点A（2,3）到原点的距离的平方，即|AO|2=13，最小值为原点到直线2x＋y－2=0的距离的平方，即为45，选 C六、求约束条件中参数的取值范围例6、已知|2x－y＋m|＜3表示的平面区域包含点（0,0）和（－1,1），则m的取值范围是（）A、（-3,6）B、（0,6）C、（0,3）D、（-3,3）解：|2x－y＋m|＜3等价于230 230x y mx y m-++>⎧⎨-+-<⎩由右图可知3330mm+>⎧⎨-<⎩,故0＜m＜3，选 C七、比值问题当目标函数形如y az x b-=-时,可把z 看作是动点(,)P x y 与定点(,)Q b a 连线的斜率，这样目标函数的最值就转化为PQ 连线斜率的最值。

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，每种产品的生产需要消耗不同的资源，且每种产品的利润也不同。

公司希望通过线性规划来确定生产计划，以最大化利润。

二、数据分析1. 资源消耗情况：- 产品A每单位需要消耗3个资源1和2个资源2；- 产品B每单位需要消耗2个资源1和4个资源2。

2. 利润情况：- 产品A每单位利润为10；- 产品B每单位利润为15。

3. 资源限制：- 资源1的总量为30个；- 资源2的总量为40个。

三、数学建模1. 定义变量：- 设生产的产品A数量为x，产品B数量为y。

2. 建立目标函数：- 目标函数为最大化利润，即Maximize Z = 10x + 15y。

3. 建立约束条件：- 资源1的消耗约束：3x + 2y ≤ 30；- 资源2的消耗约束：2x + 4y ≤ 40；- 非负约束：x ≥ 0，y ≥ 0。

四、求解将目标函数和约束条件带入线性规划模型，使用合适的求解方法，例如单纯形法、内点法等，求解得到最优解。

五、结果分析根据求解结果，得到最优解为x = 6，y = 6，此时利润最大为Z = 150。

意味着公司应该生产6个产品A和6个产品B，才能达到最大利润。

六、敏感性分析为了进一步了解模型的稳定性和可行性，可以进行敏感性分析。

通过改变资源数量、利润等参数，观察最优解的变化情况，以评估模型的可行性和鲁棒性。

七、结论根据线性规划模型的求解结果和敏感性分析，可以得出以下结论：- 公司应该生产6个产品A和6个产品B，以达到最大利润。

- 如果资源数量发生变化，最优解可能会有所调整。

- 如果产品利润发生变化，最优解也会相应变化。

综上所述，通过线性规划模型，我们可以帮助公司制定最优的生产计划，以达到最大利润。

同时，敏感性分析可以提供决策者对模型的可行性和鲁棒性的评估，为决策提供参考依据。

线性规划经典例题

线性规划经典例题引言概述：线性规划是一种数学优化方法，被广泛应用于经济、管理、工程等领域。

本文将介绍几个经典的线性规划例题，通过这些例题的详细阐述，匡助读者更好地理解线性规划的原理和应用。

一、背包问题1.1 背包问题的定义和目标1.2 线性规划模型的建立1.3 求解背包问题的方法二、产销平衡问题2.1 产销平衡问题的背景和目标2.2 线性规划模型的建立2.3 求解产销平衡问题的方法三、投资组合问题3.1 投资组合问题的定义和目标3.2 线性规划模型的建立3.3 求解投资组合问题的方法四、生产计划问题4.1 生产计划问题的背景和目标4.2 线性规划模型的建立4.3 求解生产计划问题的方法五、运输问题5.1 运输问题的定义和目标5.2 线性规划模型的建立5.3 求解运输问题的方法正文内容：一、背包问题1.1 背包问题是指在给定的一组物品中，选择一些物品放入背包中，使得背包的总分量不超过限定值，同时使得背包中物品的总价值最大化。

1.2 线性规划模型可以通过引入决策变量和约束条件来描述背包问题。

决策变量表示选择放入背包的物品，约束条件包括背包总分量不超过限定值以及每一个物品的数量限制。

1.3 求解背包问题可以使用线性规划的求解算法，如单纯形法或者内点法。

通过对目标函数和约束条件进行线性化处理，可以将背包问题转化为标准的线性规划问题进行求解。

二、产销平衡问题2.1 产销平衡问题是指在给定的一组产品和市场需求的情况下，确定各个产品的生产量和销售量，使得总利润最大化。

2.2 线性规划模型可以通过引入决策变量和约束条件来描述产销平衡问题。

决策变量表示各个产品的生产量和销售量，约束条件包括生产能力限制和市场需求限制。

条件进行线性化处理，可以将产销平衡问题转化为标准的线性规划问题进行求解。

三、投资组合问题3.1 投资组合问题是指在给定的一组投资标的中，确定各个标的的投资金额，使得投资组合的风险最小或者收益最大。

3.2 线性规划模型可以通过引入决策变量和约束条件来描述投资组合问题。

线性规划经典例题

线性规划经典例题一、问题描述假设有一家面包店，每天需要生产两种类型的面包：A型和B型。

生产一块A型面包需要3分钟，而生产一块B型面包需要4分钟。

面包店每天可供给的总生产时间为480分钟。

A型面包的利润为5元，B型面包的利润为4元。

面包店希望最大化每天的利润。

二、数学建模为了解决这个问题，我们可以使用线性规划模型来进行数学建模。

首先，我们需要定义决策变量和目标函数，然后列出约束条件。

1. 决策变量：设x为A型面包的生产数量，y为B型面包的生产数量。

2. 目标函数：面包店的每日利润可以表示为目标函数，即最大化利润。

根据题意，A型面包的利润为5元，B型面包的利润为4元，因此目标函数可以表示为： maximize Z = 5x + 4y3. 约束条件：a) 生产时间约束：每天可供给的总生产时间为480分钟，而生产一块A型面包需要3分钟，生产一块B型面包需要4分钟。

因此，生产时间约束可以表示为：3x + 4y ≤ 480b) 非负约束：由于面包的生产数量不能为负数，所以需要添加非负约束条件：x ≥ 0y ≥ 0三、线性规划求解通过将目标函数和约束条件带入线性规划模型，我们可以求解出最优解。

1. 构建线性规划模型：maximize Z = 5x + 4ysubject to:3x + 4y ≤ 480x ≥ 0y ≥ 02. 求解最优解：使用线性规划求解方法，可以得到最优解。

假设最优解为(x*, y*)，则最大利润为Z* = 5x* + 4y*。

四、数值计算为了求解最优解，我们可以使用线性规划求解器或手工计算。

1. 使用线性规划求解器：可以使用诸如MATLAB、Python的SciPy库或在线线性规划求解器等工具来得到最优解。

2. 手工计算：为了方便计算，我们可以使用图形法来解决这个问题。

首先，我们将约束条件3x + 4y ≤ 480绘制成直线，然后确定可行解的区域。

接下来，我们将目标函数5x + 4y = Z绘制成直线，并通过移动直线找到最大利润的点。

线性规划练习题及解答

线性规划练习题及解答线性规划是数学中一种常见的优化方法，它广泛应用于实际问题的解决中。

本文将提供一些线性规划的练习题及解答，以帮助读者更好地理解和运用线性规划。

练习题1：某公司生产两种产品：甲品和乙品。

每天可用于生产的原料数量分别为A和B。

已知每单位甲品所需的原料A和B的消耗量分别为a1和b1，每单位乙品所需的原料A和B的消耗量分别为a2和b2。

假设甲品和乙品的利润分别为p1和p2，求解出该公司在给定原料限制下能获得的最大利润。

解答：设甲品的生产量为x，乙品的生产量为y，则目标函数为最大化利润，即maximize p1 * x + p2 * y。

受限条件为原料A的消耗量限制 a1 * x + a2 * y <= A，原料B的消耗量限制 b1 * x + b2 * y <= B。

另外，x和y的取值范围为非负数（x >= 0，y >= 0）。

这样，我们可以得出完整的线性规划模型如下：maximize p1 * x + p2 * ysubject to:a1 * x + a2 * y <= Ab1 * x + b2 * y <= Bx >= 0y >= 0练习题2：某工厂生产三种产品：甲、乙、丙。

已知每单位甲、乙、丙产品的利润分别为p1、p2、p3，每天需要的原材料A、B的数量为a和b，每单位甲、乙、丙产品消耗的原材料A、B的数量分别为a1、b1和a2、b2以及a3、b3。

现在要求在给定的原材料数量限制下，求解出最大化利润的生产方案。

解答：设甲、乙、丙产品的生产量分别为x、y、z，则目标函数为最大化利润，即maximize p1 * x + p2 * y + p3 * z。

受限条件为原材料A和B的数量限制，分别为 a1 * x + a2 * y + a3 * z <= a 和 b1 * x + b2 * y + b3 * z <= b。

另外，x、y、z的取值范围为非负数（x >= 0，y >= 0，z >= 0）。

线性规划经典例题

线性规划经典例题引言概述：线性规划是一种数学优化方法，用于求解线性约束条件下的最优解。

它在实际问题中有着广泛的应用，如生产计划、资源分配、运输问题等。

本文将介绍几个经典的线性规划例题，并详细阐述每个例题的解题思路和步骤。

一、最大化利润问题1.1 目标函数的建立首先，我们需要确定目标函数。

假设有两种产品A和B，每个单位的利润分别为x和y。

令x表示产品A的产量，y表示产品B的产量，我们的目标是最大化总利润。

1.2 约束条件的建立其次，我们需要确定约束条件。

假设产品A和B的生产所需的资源有限，分别为资源1和资源2。

我们需要考虑资源的限制以及产品的需求量。

1.3 求解最优解根据目标函数和约束条件，我们可以建立线性规划模型。

通过线性规划求解器，我们可以得到最优解，即产量x和y的数值，以及最大化的利润。

二、最小化成本问题2.1 目标函数的建立假设有n种原材料，每种原材料的价格为c1、c2、...、cn。

我们需要确定购买每种原材料的数量，以最小化总成本。

2.2 约束条件的建立每种原材料的数量要满足一定的约束条件，如总量限制、质量要求等。

此外，我们还需要考虑生产过程中的限制条件，如生产能力、工时等。

2.3 求解最优解根据目标函数和约束条件，我们可以建立线性规划模型。

通过线性规划求解器，我们可以得到最优解，即每种原材料的购买数量，以及最小化的成本。

三、资源分配问题3.1 目标函数的建立假设有m个任务需要分配给n个人员，每个人员的效率不同。

我们需要确定每个任务分配给哪个人员，以最大化总效率。

3.2 约束条件的建立每个任务只能由一个人员完成，每个人员只能执行一个任务。

此外，我们还需要考虑人员的可用时间、技能匹配等约束条件。

3.3 求解最优解根据目标函数和约束条件，我们可以建立线性规划模型。

通过线性规划求解器，我们可以得到最优解，即每个任务分配给哪个人员，以及最大化的总效率。

四、运输问题4.1 目标函数的建立假设有m个供应地和n个需求地，每个供应地的供应量和每个需求地的需求量已知。

线性规划经典例题

线性规划经典例题引言概述：线性规划是一种数学优化方法，用于解决线性约束条件下的最优化问题。

本文将介绍几个经典的线性规划例题，以匡助读者更好地理解和应用线性规划的原理和方法。

一、问题一：生产计划问题1.1 生产目标：某公司希翼最大化其利润。

1.2 生产约束：公司有两种产品A和B，每周生产时间有限，每一个产品的生产时间和利润有限制。

1.3 数学建模：设产品A和B的生产时间分别为x和y，利润分别为p和q，则目标函数为Maximize p*x + q*y，约束条件为x + y ≤ 40，3x + 2y ≤ 120，x ≥ 0，y ≥ 0。

二、问题二：资源分配问题2.1 目标：某公司希翼最大化其销售额。

2.2 约束：公司有三个部门，每一个部门需要的资源不同，且资源有限。

2.3 建模：设三个部门分别为A、B和C，资源分别为x、y和z，销售额为p、q和r，则目标函数为Maximize p*x + q*y + r*z，约束条件为x + y + z ≤ 100，2x + y + 3z ≤ 240，x ≥ 0，y ≥ 0，z ≥ 0。

三、问题三：投资组合问题3.1 目标：某投资者希翼最大化其投资组合的收益。

3.2 约束：投资者有多个可选的投资项目，每一个项目的收益和风险不同，且投资金额有限。

3.3 建模：设投资项目分别为A、B和C，收益分别为p、q和r，风险分别为a、b和c，投资金额为x、y和z，则目标函数为Maximize p*x + q*y + r*z，约束条件为x + y + z ≤ 100，a*x + b*y + c*z ≤ 50，x ≥ 0，y ≥ 0，z ≥ 0。

四、问题四：运输问题4.1 目标：某物流公司希翼最小化运输成本。

4.2 约束：公司有多个供应地和多个销售地，每一个供应地和销售地之间的运输成本和需求量不同，且供应量和销售量有限。

4.3 建模：设供应地和销售地分别为A、B和C，运输成本为p、q和r，需求量为x、y和z，供应量为a、b和c，则目标函数为Minimize p*x + q*y + r*z，约束条件为x + y + z ≤ a + b + c，x ≤ a，y ≤ b，z ≤ c，x ≥ 0，y ≥ 0，z ≥ 0。

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，每个单位产品A的利润为100元，每个单位产品B的利润为150元。

公司有两个车间可用于生产这两种产品，每个车间每天的工作时间为8小时。

产品A在车间1生产需要1小时，产品B在车间1生产需要2小时；产品A在车间2生产需要2小时，产品B在车间2生产需要1小时。

每天车间1的生产能力为400个单位产品A或200个单位产品B，车间2的生产能力为300个单位产品A或150个单位产品B。

公司的目标是在满足车间生产能力的前提下，最大化利润。

二、数学建模设x1为在车间1生产的产品A的数量，x2为在车间1生产的产品B的数量，x3为在车间2生产的产品A的数量，x4为在车间2生产的产品B的数量。

目标函数：max Z = 100x1 + 150x2 + 100x3 + 150x4约束条件：车间1的生产能力：x1 + x2 ≤ 4002x1 + x2 ≤ 800车间2的生产能力：x3 + x4 ≤ 300x3 + 2x4 ≤ 300非负约束：x1, x2, x3, x4 ≥ 0三、求解过程使用线性规划的求解方法，可以得到最优解。

1. 将目标函数和约束条件转化为标准形式：目标函数：max Z = 100x1 + 150x2 + 100x3 + 150x4约束条件：x1 + x2 + 0x3 + 0x4 ≤ 4002x1 + x2 + 0x3 + 0x4 ≤ 8000x1 + 0x2 + x3 + x4 ≤ 3000x1 + 0x2 + x3 + 2x4 ≤ 300x1, x2, x3, x4 ≥ 02. 使用线性规划求解器求解得到最优解：最优解为：x1 = 200, x2 = 200, x3 = 0, x4 = 100最大利润为：Z = 100(200) + 150(200) + 100(0) + 150(100) = 50000元四、结果分析根据求解结果，最优解是在车间1生产200个单位产品A，200个单位产品B，在车间2生产100个单位产品B，不需要在车间2生产产品A。

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A、B两种产品，每天生产的产品数量不同，且每种产品的生产时间和利润也不同。

现在需要确定每种产品的生产数量，以使得总利润最大化。

已知每天可用的生产时间为8小时，A产品的生产时间为2小时/件，利润为200元/件；B产品的生产时间为3小时/件，利润为300元/件。

同时，还有以下限制条件：1. A、B产品的总生产数量不能超过100件；2. A产品的生产数量不能超过60件；3. B产品的生产数量不能超过80件。

二、问题分析这是一个典型的线性规划问题，需要确定A、B产品的生产数量，使得总利润最大化。

根据题目中的限制条件，可以得到以下数学模型：目标函数：max Z = 200A + 300B约束条件：1. A + B ≤ 1002. A ≤ 603. B ≤ 804. A, B ≥ 0三、数学模型目标函数：max Z = 200A + 300B约束条件：1. A + B ≤ 1002. A ≤ 603. B ≤ 804. A, B ≥ 0四、求解过程1. 根据数学模型，列出线性规划的标准形式：目标函数：max Z = 200A + 300B约束条件：A +B ≤ 100A ≤ 60B ≤ 80A, B ≥ 02. 根据标准形式，画出目标函数和约束条件的图形：在二维坐标系中，以A为横轴，B为纵轴，画出以下直线：A +B = 100A = 60B = 80并标明非负约束条件。

3. 确定可行解区域：根据约束条件，可得到可行解区域为一个三角形，顶点分别为(60, 40)、(60, 80)和(0, 80)。

4. 确定目标函数的最优解：由于目标函数是线性的，最优解一定在可行解区域的某个顶点上。

计算每一个顶点的目标函数值：(60, 40)：Z = 200 * 60 + 300 * 40 = 28,000(60, 80)：Z = 200 * 60 + 300 * 80 = 36,000(0, 80)：Z = 200 * 0 + 300 * 80 = 24,000可知，目标函数的最优解为Z = 36,000，对应的生产数量为A = 60，B = 80。

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，每天的生产时间为8小时。

产品A每单位需要2小时加工时间，产品B每单位需要3小时加工时间。

公司每天的加工时间总共为8小时。

已知产品A的利润为200元/单位，产品B的利润为300元/单位。

公司希望在每天的生产过程中，能够最大化利润。

二、数学建模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. 建立数学模型：目标函数：最大化利润Z = 200x + 300y约束条件：加工时间约束：2x + 3y ≤ 8非负约束：x ≥ 0，y ≥ 0三、求解过程1. 将约束条件转化为等式：2x + 3y = 82. 绘制可行域：根据约束条件2x + 3y ≤ 8，可以绘制出可行域的图形。

3. 确定目标函数的最优解：在可行域内，通过计算目标函数的值，确定最优解。

四、结果分析根据计算结果，最大利润为Z = 1000元。

此时，产品A的生产数量为x = 2，产品B的生产数量为y = 2。

五、结论在每天的生产过程中，为了最大化利润，公司应该生产2个单位的产品A和2个单位的产品B。

此时，公司每天的利润为1000元。

六、灵敏度分析在该线性规划问题中，我们可以进行灵敏度分析，来观察目标函数系数的变化对最优解的影响。

1. 目标函数系数变化：如果产品A的利润系数增加，即200变为250，而产品B的利润系数保持不变，重新求解线性规划问题，可以得到新的最优解。

2. 约束条件变化：如果加工时间约束由8变为10，重新求解线性规划问题，可以得到新的最优解。

通过灵敏度分析，可以帮助公司在实际生产过程中进行决策，根据不同的情况调整目标函数系数或约束条件，以达到最优化的生产效果。

线性规划经典例题

线性规划经典例题一、问题描述假设你是一家制造公司的生产经理，你需要决定每个月生产两种产品A和B 的数量，以最大化公司的利润。

产品A和B的生产需要消耗不同的资源，并且有不同的利润率。

你需要使用线性规划来确定最佳的生产计划。

二、问题分析1. 目标：最大化利润2. 变量：产品A的生产数量（记为x），产品B的生产数量（记为y）3. 约束条件：- 资源1的消耗：每个单位产品A需要消耗3个单位的资源1，每个单位产品B需要消耗2个单位的资源1。

资源1的总量为100个单位。

- 资源2的消耗：每个单位产品A需要消耗2个单位的资源2，每个单位产品B需要消耗4个单位的资源2。

资源2的总量为80个单位。

- 生产数量的非负性：产品A和B的生产数量不能为负数。

三、数学建模1. 目标函数：最大化利润利润 = 利润率A * 产品A的生产数量 + 利润率B * 产品B的生产数量利润率A = 10，利润率B = 15目标函数：maximize 10x + 15y2. 约束条件：资源1的消耗：3x + 2y <= 100资源2的消耗：2x + 4y <= 80生产数量的非负性：x >= 0，y >= 0四、求解线性规划问题使用线性规划求解器，可以得到最佳的生产计划。

五、结果分析最佳的生产计划为：产品A的生产数量为20个单位产品B的生产数量为15个单位利润为(10 * 20) + (15 * 15) = 200 + 225 = 425六、敏感性分析通过敏感性分析，可以了解到资源量的变化对最佳生产计划和利润的影响。

1. 资源1的敏感性分析当资源1的总量增加时，最佳的生产计划和利润会发生怎样的变化？假设资源1的总量增加了10个单位，即资源1的总量为110个单位。

重新求解线性规划问题，得到新的最佳生产计划和利润。

最佳的生产计划为：产品A的生产数量为25个单位产品B的生产数量为20个单位利润为(10 * 25) + (15 * 20) = 250 + 300 = 550可以看到，资源1的增加导致了最佳生产计划中产品A和B的生产数量的增加，从而提高了利润。

六种经典线性规划例题

一、求线性目标函数的取值范围例1、若x 、y 满足约束条件222x y x y ≤⎧⎪≤⎨⎪+≥⎩，则z=x+2y 的取值范围是（）A 、[2,6]B 、[2,5]C 、[3,6]D 、（3,5]解：如图，作出可行域，作直线l ：x+2y ＝0，将l 向右上方平移，过点A （2,0）时，有最小值2，过点B （2,2）时，有最大值6，故选A二、求可行域的面积例2、不等式组260302x y x y y +-≥⎧⎪+-≤⎨⎪≤⎩表示的平面区域的面积为（）A 、4B 、1C 、5D 、无穷大解：如图，作出可行域，△ABC 的面积即为所求，由梯形OMBC 的面积减去梯形OMAC 的面积即可，选B三、求可行域中整点个数例3、满足|x|＋|y|≤2的点（x，y）中整点（横纵坐标都是整数）有（）A、9个B、10个C、13个D、14个解：|x|＋|y|≤2等价于2(0,0)2(0,0)2(0,0)2(0,0) x y x yx y x yx y x yx y x y+≤≥≥⎧⎪-≤≥⎪⎨-+≤≥⎪⎪--≤⎩ppp p作出可行域如右图，是正方形内部（包括边界），容易得到整点个数为13个，选D四、求线性目标函数中参数的取值范围例4、已知x、y满足以下约束条件5503x yx yx+≥⎧⎪-+≤⎨⎪≤⎩，使z=x+ay(a>0)取得最小值的最优解有无数个，则a的值为（）A、－3B、3C、－1D、1解：如图，作出可行域，作直线l：x+ay＝0，要使目标函数z=x+ay(a>0)取得最小值的最优解有无数个，则将l向右上方平移后与直线x+y＝5重合，故a=1，选D五、求非线性目标函数的最值例5、已知x、y满足以下约束条件220240330x yx yx y+-≥⎧⎪-+≥⎨⎪--≤⎩，则z=x2+y2的最大值和最小值分别是（）A、13，1B、13，2C 、13，45D 、13，25 解：如图，作出可行域,x 2+y 2是点（x ，y ）到原点的距离的平方，故最大值为点A （2,3）到原点的距离的平方，即|AO|2=13，最小值为原点到直线2x ＋y －2=0的距离的平方，即为45，选C 六·比值问题当目标函数形如y a z x b -=-时,可把z 看作是动点(,)P x y 与定点(,)Q b a 连线的斜率，这样目标函数的最值就转化为PQ 连线斜率的最值。