线性规划的基本概念与基本定理共60页文档
线性规划讲义
线性规划讲义一、引言线性规划是一种数学优化方法，用于解决一类特定的优化问题。
它的基本思想是在一组线性约束条件下，找到使目标函数达到最大或者最小值的最优解。
线性规划广泛应用于工业、经济、管理、运筹学等领域，对于决策问题的求解具有重要意义。
二、线性规划的基本概念1. 目标函数：线性规划的目标是最大化或者最小化一个线性函数，称为目标函数。
目标函数通常表示为Z = c₁x₁ + c₂x₂ + ... + cₙxₙ，其中c₁、c₂、...、cₙ为常数，x₁、x₂、...、xₙ为决策变量。
2. 约束条件：线性规划的约束条件是一组线性等式或者不等式，用于限制决策变量的取值范围。
约束条件通常表示为：a₁₁x₁ + a₁₂x₂ + ... + a₁ₙxₙ ≤ b₁a₂₁x₁ + a₂₂x₂ + ... + a₂ₙxₙ ≤ b₂...aₙ₁x₁ + aₙ₂x₂ + ... + aₙₙxₙ ≤ bₙ其中a₁₁、a₁₂、...、aₙₙ为常数，b₁、b₂、...、bₙ为常数，m为约束条件的个数。
3. 非负约束：线性规划中通常要求决策变量的取值非负，即x₁ ≥ 0，x₂≥ 0，...，xₙ ≥ 0。
三、线性规划的解法1. 图形法：对于二维线性规划问题，可以使用图形法求解。
首先，将目标函数和约束条件转化为直线或者半平面的图形表示，然后通过图形的分析找到最优解的位置。
2. 单纯形法：对于高维线性规划问题，单纯形法是一种常用的求解方法。
该方法通过不断迭代改进当前解，直到找到最优解为止。
单纯形法的基本思想是从一个可行解出发，通过改变决策变量的取值逐步挨近最优解。
3. 整数规划：当决策变量的取值限制为整数时，称为整数规划。
整数规划是线性规划的一个特例，解决整数规划问题的方法包括分支定界法、割平面法等。
四、线性规划的应用案例1. 生产计划问题：假设某工厂生产两种产品，产品A和产品B，每天可用的资源有限。
产品A每单位利润为10元，产品B每单位利润为15元。
线性规划基础
知识详解1.线性规划的有关概念：①线性约束条件：在上述问题中，不等式组是一组变量x，y的约束条件，这组约束条件都是关于x，y的一次不等式，故又称线性约束条件．②线性目标函数：关于x，y的一次式z=2x+y是欲达到最大值或最小值所涉及的变量x，y的解析式，叫线性目标函数．③线性规划问题：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．④可行解、可行域和最优解：满足线性约束条件的解（x,y）叫可行解．由所有可行解组成的集合叫做可行域．使目标函数取得最大或最小值的可行解叫线性规划问题的最优解．2.用图解法解决简单的线性规划问题的基本步骤：（1）寻找线性约束条件，线性目标函数；（2）由二元一次不等式表示的平面区域做出可行域；（3）在可行域内求目标函数的最优解3.解线性规划实际问题的步骤：（1）列出约束条件与目标函数；（2）根据求最值方法：①画：画可行域；②移：移与目标函数一致的平行直线；③求：求最值点坐标；④答；求最值；（3）验证.4. 主要的目标函数的几何意义:（1）-----直线的截距；（2）-----两点的距离或圆的半径；（3）-----直线的斜率一．二元一次不等式(组)表示的平面区域例1．不等式组⎩⎪⎨⎪⎧x －3y ＋6≥0，x －y ＋2<0表示的平面区域是( )例2. (2020·汉中质检)不等式组⎩⎪⎨⎪⎧x ＋y －2≤0，x －y －1≥0，y ≥0所表示的平面区域的面积等于________．二.目标函数形如z=ax+by 型：例1（2008.全国Ⅱ）设变量x y ，满足约束条件：222y x x y x ⎧⎪+⎨⎪-⎩，，．≥≤≥，则y x z 3-=的最小值是（ ）A ．2-B ．4-C ．6-D ．8-解：画出可行域（如图1），由y x z 3-=可得331z x y -=，所以3z -表示直线331zx y -=的纵截距，由图可知当直线过点A （-2，2）时，z 的最小值是-8，选D.三.目标函数形如ax by z --=型：：画出可行域（如图2），yx表示可行域内的点（x,y=6，KOC =59，所以6≤，选A.1.已知变量满足约束条件，则的最大值为( )2. (2012年高考·辽宁卷 理8)设变量满足，则的最大值为4. A.⎣⎡C ．6A ．C ．7. 8如果点P 在平面区域⎪⎩⎨≥-≤-+01202y y x 上,点O 在曲线的那么上||,1)2(22PQ y x=++最小值为____9.设,x y 满足约束条件3602000x y x y x y --≤⎧⎪-+≥⎪⎨≥⎪⎪≥⎩，若目标函数,(0,0)z ax by a b =+>>的最大值为6，则46a b +的最小值为_______、10.某糖果厂生产A 、B 两种糖果，A 种糖果每箱获利润40元，B 种糖果每箱获利润50元，其生产过程分为混,x y 241y x y x y ≤⎧⎪+≥⎨⎪-≤⎩3z x y =+()A 12()B 11()C 3()D -1,x y -100+20015x y x y y ≤⎧⎪≤≤⎨⎪≤≤⎩2+3x y合、烹调、包装三道工序，下表为每箱糖果生产过程中所需平均时间（单位：分钟）每种糖果的生产过程中，混合的设备至多能用12机器小时，烹调的设备至多只能用机器30机器小时，包装的设备只能用机器15机器小时，试用每种糖果各生产多少箱可获得最大利润．11.某工厂利用两种燃料生产三种不同的产品A、B、C，每消耗一吨燃料与产品A、B、C有下列关系：现知每吨燃料甲与燃料乙的价格之比为3:2，现需要三种产品A、B、C各50吨、63吨、65吨．问如何使用两种燃料，才能使该厂成本最低？。
线性规划讲义
线性规划讲义一、引言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。
它广泛应用于工程、经济学、运筹学等领域。
本讲义将介绍线性规划的基本概念、模型建立和求解方法。
二、线性规划的基本概念1. 线性规划的定义线性规划是在一组线性约束条件下，寻找目标函数的最大值或最小值的数学优化问题。
2. 基本术语- 决策变量：用来表示问题中需要决策的量，通常用x1, x2, ..., xn表示。
- 目标函数：表示需要最大化或最小化的量，通常用z表示。
- 线性约束条件：表示问题中的限制条件，通常以不等式或等式的形式给出。
- 可行解：满足所有线性约束条件的决策变量取值。
- 最优解：使目标函数达到最大值或最小值的可行解。
三、线性规划模型的建立1. 确定决策变量根据问题的特点，确定需要决策的变量及其表示方式。
2. 建立目标函数根据问题的要求，构建目标函数，它通常是决策变量的线性组合。
3. 确定约束条件根据问题的限制条件，建立线性约束条件，通常以不等式或等式的形式给出。
4. 求解最优解利用线性规划的求解方法，求解出使目标函数达到最大值或最小值的可行解。
四、线性规划的求解方法1. 图形法对于二维或三维问题，可以使用图形法来求解线性规划问题。
首先将约束条件绘制成图形，然后通过图形的分析找到最优解。
2. 单纯形法单纯形法是一种常用的求解线性规划问题的方法。
它通过迭代计算，不断改进可行解，直到找到最优解。
3. 整数规划当决策变量需要取整数值时，可以使用整数规划方法来求解线性规划问题。
整数规划通常比线性规划更复杂，需要使用特定的求解算法。
五、线性规划的应用案例1. 生产计划问题假设一家工厂有多种产品需要生产，每种产品有不同的生产成本和利润。
通过线性规划，可以确定每种产品的生产数量，使得总利润最大化。
2. 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有不同的运输成本。
通过线性规划，可以确定各个供应地和需求地之间的运输量，使得总运输成本最小化。
线性规划知识点总结
线性规划知识点总结一、概述线性规划是一种数学建模技术，用于优化问题的求解。
它在各个领域中都有广泛的应用，如生产计划、资源分配、运输问题等。
本文将介绍线性规划的基本概念、模型建立、求解方法以及常见的应用案例。
二、基本概念1. 目标函数：线性规划的目标是最大化或最小化一个线性函数，称为目标函数。
通常用Z表示，可以是利润、成本等。
2. 约束条件：线性规划问题需要满足一系列约束条件，这些约束条件用一组线性不等式或等式表示。
例如，生产的数量不能超过某个限制，资源的使用量不能超过可用数量等。
3. 决策变量：线性规划问题中需要确定的变量称为决策变量，通常用X1、X2等表示。
决策变量的取值决定了问题的解。
4. 可行解：满足所有约束条件的解称为可行解。
5. 最优解：在所有可行解中，使目标函数达到最大或最小值的解称为最优解。
三、模型建立线性规划问题的建模过程包括确定决策变量、目标函数和约束条件。
以下是一个简单的线性规划模型示例：假设某公司生产两种产品A和B，目标是最大化总利润。
已知每单位A产品的利润为P1，每单位B产品的利润为P2。
同时，公司有两个限制条件：1）每天生产的产品总数不能超过N个；2）每天生产的产品A和B的总数不能超过M个。
现在需要确定每天生产的A和B产品的数量。
决策变量：设每天生产的A产品数量为X1，B产品数量为X2。
目标函数：总利润为Z = P1*X1 + P2*X2。
约束条件：1）生产总数限制：X1 + X2 ≤ N；2）产品总数限制：X1 + X2 ≤ M。
四、求解方法线性规划问题可以使用各种求解方法进行求解，常见的方法包括图形法、单纯形法和内点法等。
以下是单纯形法的基本步骤：1. 初等行变换：将线性规划问题转化为标准形式，即将不等式约束转化为等式约束，并引入松弛变量。
2. 构造初始可行解：通过人工选取初始可行解，使得目标函数值为0。
3. 选择进入变量：选择一个非基变量作为进入变量，使得目标函数值增加最快。
线性规划知识点
线性规划知识点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。
它在各个领域都有广泛的应用，如生产计划、资源分配、物流管理等。
本文将详细介绍线性规划的基本概念、模型建立、求解方法以及应用案例。
一、基本概念1. 目标函数：线性规划的目标是最大化或最小化一个线性函数，称为目标函数。
目标函数通常表示为Z = c₁x₁ + c₂x₂ + ... + cₙxₙ，其中c₁、c₂、...、cₙ为系数，x₁、x₂、...、xₙ为决策变量。
2. 约束条件：线性规划的决策变量需要满足一系列线性约束条件，通常表示为a₁x₁ + a₂x₂ + ... + aₙxₙ ≤ b，其中a₁、a₂、...、aₙ为系数，b为常数。
3. 可行解：满足所有约束条件的解称为可行解。
可行解构成了可行域，即决策变量的取值范围。
4. 最优解：在所有可行解中，使目标函数取得最大或最小值的解称为最优解。
最优解可能是唯一的，也可能存在多个。
二、模型建立1. 决策变量：线性规划的决策变量是问题中需要决策的量，通常表示为x₁、x₂、...、xₙ。
2. 目标函数：根据问题的具体要求，确定目标函数的系数。
如果是最大化问题，系数一般为正；如果是最小化问题，系数一般为负。
3. 约束条件：根据问题中的限制条件，建立线性约束条件。
将约束条件表示为不等式形式，并确定各个约束条件的系数和常数。
4. 可行域：根据约束条件的线性不等式，确定决策变量的取值范围，即可行域。
三、求解方法1. 图解法：对于二维问题，可以使用图解法求解。
将目标函数和约束条件绘制在坐标系中，通过图形的交点确定最优解。
2. 单纯形法：对于高维问题，单纯形法是最常用的求解方法。
它通过迭代计算，逐步优化目标函数的值，直到找到最优解。
3. 整数规划：当决策变量需要取整数值时，可以使用整数规划方法求解。
整数规划是线性规划的扩展，增加了变量取整的限制条件。
四、应用案例1. 生产计划：某公司有限定的资源和订单需求，需要确定各个产品的生产数量，以最大化总利润为目标。
线性规划知识点总结
线性规划知识点总结引言概述：线性规划是一种数学优化方法，用于在给定的约束条件下最大化或者最小化线性目标函数。
它在各种领域中都有广泛的应用，包括经济学、管理学、工程学等。
本文将对线性规划的基本概念、模型构建、求解方法和应用进行详细阐述。
一、线性规划的基本概念1.1 目标函数：线性规划的目标函数是一个线性函数，用于表示需要最大化或者最小化的目标。
1.2 约束条件：线性规划的约束条件是一组线性等式或者不等式，用于限制变量的取值范围。
1.3 可行解与最优解：线性规划问题存在无穷多个可行解，但惟独一个最优解，即使满足所有约束条件且使目标函数取得最大（或者最小）值的解。
二、线性规划模型构建2.1 决策变量：线性规划模型中的决策变量是需要优化的变量，可以是实数、整数或者二进制数。
2.2 目标函数的构建：根据问题的具体要求，将目标转化为线性函数的形式，并确定是最大化还是最小化。
2.3 约束条件的建立：根据问题的限制条件，将其转化为线性等式或者不等式的形式，并确定约束条件的数学表达式。
三、线性规划的求解方法3.1 图形法：对于二维线性规划问题，可以使用图形法进行求解。
通过绘制约束条件的直线或者曲线，找到目标函数的最优解点。
3.2 单纯形法：单纯形法是一种常用的求解线性规划问题的方法。
通过迭代计算，不断改变基变量和非基变量的取值，直到找到最优解。
3.3 整数规划法：当决策变量需要取整数值时，可以使用整数规划法进行求解。
该方法将线性规划问题转化为整数规划问题，并采用分支定界等算法求解最优解。
四、线性规划的应用4.1 生产计划：线性规划可以用于确定最佳的生产计划，以最大化产量或者最小化成本。
4.2 资源分配：线性规划可以用于优化资源的分配，如确定最佳的人力资源配置、物资采购策略等。
4.3 运输问题：线性规划可以用于解决运输问题，如确定最佳的货物运输路线和运输量，以降低运输成本。
4.4 金融投资：线性规划可以用于优化金融投资组合，以最大化收益或者最小化风险。
线性规划讲义
线性规划讲义引言概述：线性规划是一种数学优化方法，用于解决在给定约束条件下最大化或最小化线性目标函数的问题。
它在各个领域都有广泛的应用，如生产计划、资源分配、运输问题等。
本文将从五个大点来详细阐述线性规划的相关概念和应用。
正文内容：1. 线性规划的基本概念1.1 线性规划的定义和形式线性规划是一种数学模型，其目标函数和约束条件均为线性函数。
一般形式为：最大化（或最小化）目标函数 Z = c1x1 + c2x2 + ... + cnxn，其中x1, x2, ..., xn为决策变量，c1, c2, ..., cn为常数。
约束条件一般为：a11x1 + a12x2 + ... + a1nxn ≤ b1，a21x1 + a22x2 + ... + a2nxn ≤ b2，...，am1x1 + am2x2 + ... + amnxn ≤ bm，其中a11, a12, ..., amn为系数，b1, b2, ..., bm为常数。
1.2 线性规划的可行解和最优解可行解是指满足所有约束条件的解，而最优解是在所有可行解中使目标函数达到最大（或最小）值的解。
线性规划问题的解空间是一个多面体，最优解通常位于多面体的顶点。
1.3 线性规划的图解法和单纯形法线性规划问题可以通过图解法和单纯形法求解。
图解法适用于二维或三维问题，通过画出目标函数和约束条件的图形，找到最优解所在的区域。
单纯形法适用于高维问题，通过一系列的迭代计算，逐步接近最优解。
2. 线性规划的应用领域2.1 生产计划线性规划可以用于确定最佳的生产计划，以最大化利润或最小化成本。
通过考虑生产能力、资源约束和市场需求等因素，可以确定最优的生产数量和产品组合。
2.2 资源分配线性规划可以用于确定最佳的资源分配方案，以最大化资源利用率或最小化资源浪费。
通过考虑资源供应量、需求量和优先级等因素，可以实现资源的有效调配。
2.3 运输问题线性规划可以用于解决运输问题，如货物的调度和路径规划。
线性规划知识点总结
线性规划知识点总结标题：线性规划知识点总结引言概述：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。
在实际应用中，线性规划被广泛应用于生产计划、资源分配、运输优化等方面。
本文将对线性规划的基本概念、解法、应用等知识点进行总结，帮助读者更深入了解线性规划的相关内容。
一、线性规划的基本概念1.1 线性规划的定义：线性规划是一种数学优化方法，其目标是在一组线性约束条件下，找到使目标函数取得最大（最小）值的变量取值。
1.2 线性规划的标准形式：线性规划的标准形式包括一个目标函数和一组线性约束条件，目标函数是要最大化或最小化的线性函数，约束条件是一组线性不等式或等式。
1.3 线性规划的解的存在性：线性规划问题存在解的条件是可行域非空，即约束条件构成的可行域至少包含一个可行解。
二、线性规划的解法2.1 单纯形法：单纯形法是解决线性规划问题最常用的方法之一，通过不断移动顶点来搜索最优解。
2.2 对偶理论：对偶理论是线性规划的另一种解法，通过构建原问题和对偶问题之间的关系，可以得到原问题的最优解。
2.3 整数规划：整数规划是线性规划的一个扩展，要求变量的取值必须是整数，通常使用分支定界法等方法求解。
三、线性规划的应用3.1 生产计划：线性规划可以用于优化生产计划，确定生产量和资源分配，以最大化利润或降低成本。
3.2 运输优化：线性规划可以用于解决运输问题，确定最优的运输方案和运输成本，提高运输效率。
3.3 资源分配：线性规划可以用于优化资源分配，如人力、物资等资源的合理分配，以达到最佳利用效果。
四、线性规划的局限性4.1 非线性问题：线性规划只适用于线性约束条件下的最优化问题，对于非线性问题无法直接求解。
4.2 大规模问题：对于大规模线性规划问题，传统的求解方法可能会面临计算复杂度高、求解时间长的问题。
4.3 离散变量：线性规划无法直接处理离散变量，对于包含离散变量的问题需要转化为整数规划或混合整数规划来求解。
线性规划的基本概念
线性规划的基本概念
线性规划(Linear Programming 简记LP)是了运筹学中数学规划的一个重要分支。
自从1947 年G. B. Dantzig 提出求解线性规划的单纯形法以来，线性规划在理论上趋向成熟，在实用中由于计算机能处理成千上万个约束条件和决策变量的线性规划问题之后，线性规划现代管理中经常采用的基本方法之一。
在解决实际问题时，需要把问题归结成一个线性规划数学模型，关键及难点在于选适当的决策变量建立恰当的模型，这直接影响到问题的求解。
线性规划问题的目标函数及约束条件均为线性函数；约束条件记为s.t.(即subject to)。
目标函数可以是求最大值，也可以是求最小值，约束条件的不等号可以是小于号也可以是大于号。
§1.3 线性规划的基本概念和基本定理
6. 基变量 —— 与基向量相对应的变量, 共有m个. 7. 非基变量 ——与非基向量相对应的变量,ห้องสมุดไป่ตู้共有n-m个.
p16-1
§3 线性规划的基本概念与基本定理
一、线性规划问题的基与解
设有标准型:
AX b X O min z CX (1 1 ) (1 2 ) (1 3 )
运筹学
运筹学
1. 可行解 —— 满足约束条件(1-1)(1-2)的解. 2. 最优解 —— 满足(1-3)式的可行解.
3. 基 —— 设r(Amn)=m , 若B是A的mm非奇异矩阵, 则称
B是线性规划问题的一个基. 4. 基向量 —— 基B的每一列向量, 共有m个.
5. 非基向量 ——A的不属于B的每一列向量, 共有n-m个.
min z x 1 x 2 x 3 s .t . x 1 3 x 2 x 3 4 x2 x3 x4 8 x j 0 , j 1, ,4
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运筹学
3. 基 —— 设r(Amn)=m , 若B是A的mm非奇异矩阵, 则称 B是线性规划问题的一个基. 4. 基向量 — 基B的每一列向量, 共有m个. 5. 非基向量 —A的不属于B的每一列向量, 共有n-m个. 6. 基变量 — 与基向量相对应的变量, 共有m个. 7. 非基变量 —与非基向量相对应的变量, 共有n-m个. 8. 基本解 — 令所有非基变量=0, 求出的满足约束条件(1-1)的解. 9. 基本可行解 — 满足约束条件(1-2)的基本解. 10. 最优基本可行解 — 满足约束条件(1-3)的基本可行解.
3. 基 —— 设r(Amn)=m , 若B是A的mm非奇异矩阵, 则称 B是线性规划问题的一个基. 4. 基向量 — 基B的每一列向量, 共有m个. 5. 非基向量 —A的不属于B的每一列向量, 共有n-m个. 6. 基变量 — 与基向量相对应的变量, 共有m个. 7. 非基变量 —与非基向量相对应的变量, 共有n-m个. 8. 基本解 — 令所有非基变量=0, 求出的满足约束条件(1-1)的解. 9. 基本可行解 — 满足约束条件(1-2)的基本解. 10. 最优基本可行解 — 满足约束条件(1-3)的基本可行解. 例 找出所有基本解, 并指出其 中的基本可行解和最优解.
小学数学中的线性规划学习线性规划的基本概念和解法
小学数学中的线性规划学习线性规划的基本概念和解法小学数学中的线性规划——学习线性规划的基本概念和解法一、引言数学作为一门普适性的学科，存在于我们生活的方方面面。
而线性规划作为数学中的重要分支，也是小学数学学习中的一部分。
下面将介绍线性规划的基本概念和解法。
二、线性规划的基本概念线性规划是一种优化问题的数学方法，主要用于解决在一定条件下最大或最小化线性目标函数的问题。
1. 决策变量在线性规划中，我们需要确定决策变量，即参与决策的要素。
通常用x1，x2，x3......表示。
2. 目标函数线性规划的目标函数是我们需要最大化或最小化的函数。
常见的目标函数包括总利润、总成本等。
用f(x1, x2, x3......)表示。
3. 约束条件线性规划中的约束条件是对决策变量的限制条件。
例如，某个决策变量的取值范围、资源的限制等。
用g(x1, x2, x3......)≥(=) b来表示。
三、线性规划的解法线性规划常见的解法有几何法和单纯形法。
下面将介绍这两种解法。
1. 几何法几何法是通过绘制图形来解决线性规划问题的方法。
首先，将线性规划的约束条件绘制在坐标系中，得到一个可行域（feasible region）。
然后，绘制目标函数的等高线或等价几何图形。
最后，在可行域中找到使目标函数取得最大（最小）值的点。
2. 单纯形法单纯形法是一种基于线性规划的表格运算方法，通过迭代计算来找到最优解。
单纯形法的基本步骤如下：（1）确定初始基可行解：将决策变量初始化为零，通过约束条件得到初始基可行解。
（2）计算单位贡献：根据目标函数和初始基可行解，计算单位贡献。
（3）选择进基变量：选择单位贡献最大的非基变量作为进基变量。
（4）选择出基变量：根据线性规划的约束条件，选择出基变量。
（5）更新基可行解：通过计算更新基可行解。
（6）迭代计算：重复步骤（2）到步骤（5），直到找到最优解。
四、小学数学中的线性规划应用举例线性规划在小学数学中也有一些简单的应用。
线性规划讲义
线性规划讲义一、概述线性规划是一种数学优化方法，用于解决线性约束下的最优化问题。
它的目标是找到一组决策变量的最佳取值，使得目标函数达到最大或最小值。
线性规划广泛应用于经济学、工程学、管理学等领域，可以帮助决策者做出最优决策。
二、基本概念1. 决策变量：线性规划的决策变量是指需要决策者确定的变量，通常用x1,x2, ..., xn表示。
2. 目标函数：线性规划的目标函数是需要最大化或最小化的线性函数，通常用f(x)表示。
3. 约束条件：线性规划的约束条件是决策变量需要满足的一组线性等式或不等式，通常用g(x)≤b或g(x)≥b表示。
4. 可行解：满足所有约束条件的决策变量取值称为可行解。
5. 最优解：在所有可行解中，使得目标函数达到最大或最小值的解称为最优解。
三、标准形式线性规划问题可以通过将其转化为标准形式来求解。
标准形式的线性规划问题具有以下特点：1. 目标函数是最小化问题。
2. 所有约束条件均为等式。
3. 所有决策变量均为非负数。
标准形式的线性规划问题可以通过以下步骤进行转化：1. 将目标函数转化为最小化问题：如果目标函数是最大化问题，可以通过将目标函数乘以-1来转化为最小化问题。
2. 引入松弛变量：对于每个不等式约束条件，引入一个松弛变量将其转化为等式约束条件。
3. 引入非负变量：对于每个决策变量，引入一个非负变量。
四、线性规划求解方法线性规划问题可以使用多种方法求解，常见的方法包括：1. 图形法：适用于二维线性规划问题，通过绘制约束条件的直线和目标函数的等高线，找到最优解的图形位置。
2. 单纯形法：适用于多维线性规划问题，通过迭代计算，不断改变基变量和非基变量的取值，直到找到最优解。
3. 对偶法：通过构建原始问题和对偶问题之间的对应关系，可以通过求解对偶问题来得到原始问题的最优解。
4. 整数规划法：适用于决策变量需要取整数值的线性规划问题，通过将问题转化为整数规划问题来求解。
五、应用案例线性规划在实际应用中有广泛的应用，以下是一个简单的应用案例：假设一个农场有100亩土地，种植小麦和玉米两种作物。
线性规划的基本概念与基本定理共60页文档
36、如果我们国家的法律中只有某种 神灵， 而不是 殚精竭 虑将神 灵揉进 宪法， 总体上 来说， 法律就 会更好 。—— 马克·吐 温 37、纲纪废弃之日，便是暴政兴起之 时。— —威·皮 物特
38、若是没有公众舆论的支持，法律 是丝毫 没有力 量的。 ——菲 力普斯 39、一个判例造出另一个判例，它们 迅速累 聚，进 而变成 法律。 ——朱 尼厄斯
39、勿问成功的秘诀为何，且尽全力做你应该做的事吧。——美华纳
ห้องสมุดไป่ตู้
40、学而不思则罔，思而不学则殆。——孔子
40、人类法律，事物有规律，这是不 容忽视 的。— —爱献 生
谢谢！
36、自己的鞋子，自己知道紧在哪里。——西班牙
37、我们唯一不会改正的缺点是软弱。——拉罗什福科
xiexie! 38、我这个人走得很慢，但是我从不后退。——亚伯拉罕·林肯
线性规划的基本概念与应用知识点总结
线性规划的基本概念与应用知识点总结线性规划（Linear Programming，简称LP）是运筹学中一种常见的数学优化方法，用于解决线性约束下的最优化问题。
它的基本概念和应用知识点涉及到数学模型的建立、目标函数的设定以及约束条件的制定等方面。
本文将对线性规划的基本概念和应用进行总结。
一、基本概念1. 数学模型的建立线性规划首先需要建立数学模型，将实际问题转化为数学形式。
一般情况下，线性规划模型可以表示为：Max/Min Z = C^T * XSubject to: A * X ≤ B; X ≥ 0其中，Z表示目标函数，C为目标函数系数向量，X是决策变量向量，A为约束条件的系数矩阵，B为约束条件的限制值。
2. 目标函数的设定线性规划的目标是通过优化目标函数来达到最佳解。
目标函数可以是最大化或最小化某个特定指标，如利润最大化、成本最小化等。
目标函数的设定需要根据具体问题来决定，优化目标必须是线性函数。
3. 约束条件的制定线性规划的约束条件可以是等式约束或不等式约束。
等式约束表示各种资源的使用总量必须等于某个固定值，而不等式约束表示各种资源的使用总量必须小于等于某个限制值。
约束条件的制定需要考虑问题的实际情况和限制条件，确保模型的可行性。
二、应用知识点1. 单目标线性规划单目标线性规划是指在一个目标函数下，满足一系列线性约束条件的优化问题。
求解单目标线性规划可以使用常见的线性规划求解方法，如单纯形法、内点法等。
2. 多目标线性规划多目标线性规划是指在多个目标函数下，满足一系列线性约束条件的优化问题。
多目标线性规划的求解方法包括权重法、边界法、Tschebyshev法等，可以通过确定权重系数或设定目标函数的权重范围来获得一组最优解。
3. 整数线性规划整数线性规划是指在线性规划的基础上，限制决策变量为整数的优化问题。
求解整数线性规划可以使用分支定界法、割平面法、混合整数线性规划解法等。
4. 网络流问题与线性规划的等价性网络流问题可以通过线性规划的方法进行求解。
第4章线性规划的基本概念及基本原理
X3+x7≤408100
X4+x8≤130000
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小
结
1)每一问题都用一组未知数(x1,x2,…,x3)表示某一方案,这组 未知数的一组定值就代表一个具体方案。一些实际问题还要求 这些未知数的全部或部分取值是非负的。
2）这些未知数需满足一定的限制条件，这些限制条件都可以 用一组线性等式或不等式来表示。 3）都有一个目标要求，并且这个目标可表示为这组未知数的 线性函数（目标函数）。 按研究的问题不同，要求目标函数实现最大或最小 线性规划问题
0 1
Z=2x1-x2
x1
x1-3x2≤-3
x1,x2≥0
19
x1+x2=1
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解的几种特殊情况 3.可行集为空集 目标函数: maxz=f(x1,x2)=x1+3x2
x2 30
约束条件:
x1+x2≤10
2x1+x2=30
2x1+x2≥30
x1,x2≥0
20
10
0 10 15 x1
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图解法（生产规划问题的几何描述）
x1 x2 1 7 12
１２
１０
８
f(x)等值线
D
E
６
f(x)=70
４
G
可行区
２
C
x1 x2 1 14 7
A
0 ２ ４ ６
x1 x2 8
B
８
17
１０
１２
x1 １４
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解的几种特殊情况 1.无穷多个最优解 目标函数: maxz=f(x1,x2)=6x1+10x2
1.3 线性规划的基本概念
17
四、标准型LP的基本概念
1、基矩阵：设A为约束方程组的 方程组的m╳n阶系数矩阵 系数矩阵（ （通常总假 定 n>m ， 且 A 的秩 =m ） ， 若 B 是 A 的一个 m╳m 阶的满秩子 矩阵， 矩阵 ，则称B是LP问题的一个 问题的一个基。 。
基的特点： ①B中任意列线性无关; ②可逆；③行列式值不等于零。
MaxZ 3 x1 5 x2 x3 16 2 x1 2 x2 x4 10 s.t. x5 32 3 x1 4 x2 x1 , x2 ...x5 0
13
添 x3,x4,x5 三 个 松 弛变量，因为原 模型有三个≤ 的约 束！
三、标准型转换方法（标准化）
max Z CX AX = b X 0
7
A：技术系数矩阵，简称系数矩阵； B：可用的资源量，称资源向量； C：决策变量对目标的贡献，称价值向量； X：决策向量。
三、标准型转换方法（标准化）
一般LP有标准化 1 、 目 标 函 数 ： 如 果极 小 化 原 问 题 MinZ=CX ， 则 令 Z'=-Z，转为求 MaxZ'=-CX 2、资源限量：若某个bi<0，则以－1乘该约束两端， 使之满足非负性的要求。
0 2 4
1 0 0
0 1 0
0 0 1
B4={p1p3p4} B9={p2p4p5} B5={p1p3p5} B10={p3p4p5}
B3={p1p2p5} B8={p2p3p5}
其中B5和B9不能做基，因为其行列式的值等于零！
23
引例求基解
2 0 1 x1 16 0 2 0 x 10 2 3 4 0 x3 32