线性规划理论在实际问题中的应用
线性规划应用案例分析
线性规划应用案例分析线性规划是一种在数学和运营管理中常见的优化技术。
它涉及到在一组线性不等式约束下,最大化或最小化一个线性目标函数。
这种技术可以应用于许多不同的领域,包括供应链管理、资源分配、投资组合优化等。
本文将探讨几个线性规划应用案例,以展示其在实际问题中的应用和价值。
某制造公司需要计划生产三种产品,每种产品都需要不同的原材料和生产时间。
公司的目标是最大化利润,但同时也受到原材料限制、生产能力限制以及每种产品市场需求限制的约束。
通过使用线性规划,该公司能够找到最优的生产计划,即在满足所有约束条件下,最大化利润。
某物流公司需要计划将货物从多个产地运输到多个目的地。
公司的目标是最小化运输成本,但同时也受到运输能力、货物量和目的地需求的约束。
通过使用线性规划,该公司能够找到最优的运输方案,即在满足所有约束条件下,最小化运输成本。
某投资公司需要将其资金分配给多个不同的投资项目。
每个项目都有不同的预期回报率和风险水平。
公司的目标是最大化回报率,同时也要保证投资风险在可接受的范围内。
通过使用线性规划,该公司能够找到最优的投资组合,即在满足所有约束条件下,最大化回报率。
这些案例展示了线性规划在实践中的应用。
然而,线性规划的应用远不止这些,它还可以用于诸如资源分配、时间表制定、路线规划等问题。
线性规划是一种强大的工具,可以帮助决策者解决复杂的问题并找到最优解决方案。
线性规划是一种广泛应用的数学优化技术,适用于在多种资源限制下寻求最优解。
这种技术涉及到各种领域,包括工业、商业、运输、农业、金融等,目的是在给定条件下最大化或最小化线性目标函数。
下面我们将详细讨论线性规划的应用。
线性规划是一种求解最优化问题的数学方法。
它的基本思想是在一定的约束条件下,通过线性方程组的求解,求得目标函数的最优解。
这里的约束条件通常表现为一组线性不等式或等式,而目标函数则通常表示为变量的线性函数。
工业生产:在工业生产中,线性规划可以用于生产计划、物料调配、人力资源分配等方面。
线性规划模型在生活中的实际应用
线性规划模型在生活中的实际应用一、线性规划的基本概念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.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,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,是投资回报最大。
7.库存问题 :在市场需求和生产实际之间,如何控制库存量从而获得更高利益.8。
最有经济计划问题 :在投资和生产计划中如何是风险最小.(2)如何实现线性规划在企业管理中的应用在线性规划应用前要建立经济与金融体系的评价标准及企业的计量体系,摸清企业的资源。
首先通过建网、建库、查询、数据采集、文件转换等,把整个系统的各有关部分的特征进行量化,建立数学模型,即把组成系统的有关因素与系统目标的关系,用数学关系和逻辑关系描述出来,然后白较好的数学模型编制成计算机语言,输入数据,进行计算,不同参数获取的不同结果与实际进行分析对比,进行定量,定性分析,最终作出决策.3.3 线性规划在运输问题中的应用运输是物流活动的核心环节,线性规划是运输问题的常用数学模型,利用数学知识可以得到优化的运输方案.运输问题的提出源于如何物流活动中的运输路线或配送方案是最经济或最低成本的.运输问题解决的是已知产地的供应量,销地的需求量及运输单价,如何寻找总配送成本最低的方案;运输问题包含产销平衡运输问题和产销不平衡运输问题;通常将产销不平衡问题转化为产销平衡问题来处理;运输问题的条件包括需求假设和成本假设。
线性规划的实际应用举例
线性规划的实际应用举例为了便于同学们掌握线性规划的一般理论和方法,本文拟就简单的线性规划(即两个变量的线性规划)的实际应用举例加以说明。
1 物资调运中的线性规划问题例1 A,B两仓库各有编织袋50万个和30万个,由于抗洪抢险的需要,现需调运40万个到甲地,20万个到乙地。
已知从A仓库调运到甲、乙两地的运费分别为120元/万个、180元/万个;从B仓库调运到甲、乙两地的运费分别为100元/万个、150元/万个。
问如何调运,能使总运费最小?总运费的最小值是多少?解:设从A仓库调运x万个到甲地,y万个到乙地,总运费记为z元。
那么需从B仓库调运40-x万个到甲地,调运20-y万个到乙地。
从而有z=120x+180y+100(40-x)+150·(20-y)=20x+30y+7000。
作出以上不等式组所表示的平面区域(图1),即可行域。
令z'=z-7000=20x+30y.作直线l:20x+30y=0,把直线l向右上方平移至l l的位置时,直线经过可行域上的点M(30,0),且与原点距离最小,即x=30,y=0时,z'=20x+30y取得最小值,从而z=z'+7000=20x+30y+7000亦取得最小值,z min=20×30+30×0+7000=7600(元)。
答:从A仓库调运30万个到甲地,从B仓库调运10万个到甲地,20万个到乙地,可使总运费最小,且总运费的最小值为7600元。
2 产品安排中的线性规划问题例2某饲料厂生产甲、乙两种品牌的饲料,已知生产甲种饲料1吨需耗玉米0.4吨,麦麸0.2吨,其余添加剂O.4吨;生产乙种饲料1吨需耗玉米0.5吨,麦麸0.3吨,其余添加剂0.2吨。
每1吨甲种饲料的利润是400元,每1吨乙种饲料的利润是500元。
可供饲料厂生产的玉米供应量不超过600吨,麦麸供应量不超过500吨,添加剂供应量不超过300吨。
问甲、乙两种饲料应各生产多少吨(取整数),能使利润总额达到最大?最大利润是多少?分析:将已知数据列成下表1。
实际问题中的线性规划方法
实际问题中的线性规划方法线性规划是数学中一种非常重要的优化方法,广泛应用于各个领域。
在实际问题中,线性规划方法可以很好地解决很多优化问题。
本文将会介绍线性规划方法在实际问题中的应用,例如网络流问题、供应链优化问题以及航空公司航班计划问题等。
一、网络流问题网络流问题是指在具有网络形式的问题中,求得网络中一些关键指标的最优解。
这些指标可能是物流方面的,也可能是通信方面的,甚至可能与能源、水资产有关。
这个问题的形式是一组由多个变量组成的线性方程组,并且这些方程组的决策变量通常用来描述网络的流量问题。
这里的问题是要求出网络中流量的最大值图。
在实际应用中,经常使用线性规划的方法来解决这种问题。
例如,在物流配送领域,我们可能需要在多个仓库和客户之间优化货物的运输路线。
当运输网络以“源点”(例如一个集散地或一个公路)开始,并以“汇点”(例如一家客户或一个仓库)结束时,通常需要考虑许多线性限制约束,例如运输成本、运输距离和货物数量等。
使用线性规划的方法,可以快速找到最小的总运输成本以及分配给每个节点的货物数量,从而提高物流的效率并降低成本。
二、供应链优化问题供应链优化问题通常可以看作是网络流问题的一个具体实例,它也可以使用线性规划的方法以最小化成本或最大化利润的方案来求解。
这个问题涉及到优化生产和分销的方案,从而最大限度地降低整个供应链的成本或提高利润。
这种问题通常包括许多限制条件,例如合理的货物存储、库存管理、运输和分销等。
线性规划的方法可以非常有效地解决这些问题,以实现最优化的运营方案。
例如,在某个制造公司中,我们可能需要考虑如何最小化原材料和物流成本,同时最大程度地利用现有的生产能力以及最大程度地满足客户要求。
这个问题涉及到许多因素,例如供应链的表现、货物的需求、生产规模等。
使用线性规划的方法,可以快速找到最佳的物流路线、最佳的生产数量以及最佳的库存管理方案等,从而提高供应链的效率。
三、航空公司航班计划问题航空公司航班计划问题是指在规定时间内,根据市场需要以及规定的飞行路线等因素,为航空公司确定一个最佳的航班计划。
线性规划的应用(简介和案例)
线性规划的应用线性规划是运筹学中一个重要分支,它是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。
广泛应用于军事作战、经济分析、经营管理和工程技术等方面。
如:经济管理、交通运输、工农业生为合理地利用有限的人力、物力、财力等资源作出的最优决策,提供科学的依据。
线性规划作为运筹学的一个研究较早、发展较快、应用广泛、方法较成熟的重要分支,它在日常生活中的典型应用主要有:1合理利用线材问题:如何下料使用材最少2配料问题:在原料供应量的限制下如何获取最大利润3投资问题:从投资项目中选取方案,使投资回报最大4产品生产计划:合理利用人力、物力、财力等,使获利最大5劳动力安排:用最少的劳动力来满足工作的需要6运输问题:如何制定调动方案,使总运费最小其实,也就是说,线性规划在运筹学中的研究对象主要是在有一定的人力、财力、资源条件下,如何合理安排使用,效益最高和在某项任务确定后,如何安排人、财、物,使之最省。
例如:某公司现有三条生产线来生产两种新产品,其主要数据如表1.1所示。
请问如何生产可以让公司每周利润最大?表1 产品组合问题的数据表此问题是在生产线可利用时间受到限制的情形下寻求每周利润最大化的产品组合问题。
在建立产品组合模型的过程中,以下问题需要得到回答:(1)要做出什么决策?(2)做出的决策会有哪些条件限制?(3)这些决策的全部评价标准是什么?(1)变量的确定要做出的决策是两种新产品的生产水平,记x1为每周生产产品甲的产量,x2为每周生产产品乙的产量。
一般情况下,在实际问题中常常称为变量(决策变量)。
(2)约束条件求目标函数极值时的某些限制称为约束条件。
如两种产品在相应生产线上每周生产时间不能超过每条生产线的可得时间,对于生产线一,有x1≤4,类似地,其它生产线也有不等式约束。
(3)目标函数对这些决策的评价标准是这两种产品的总利润,即目标函数是要求每周的生产利润(可记为z,以百元为计量单位)为最大这样,可以把产品组合问题抽象地归结为一个数学模型:max z = 3x1+5x2s.t. x1 ≤42x2 ≤123x1+ 2x2 ≤18x1≥0,x2 ≥0。
线性规划的应用与求解方法
线性规划的应用与求解方法线性规划是数学中一种重要的优化方法,被广泛应用于各个领域,如经济学、管理学、工程学等。
它可以帮助我们在给定的约束条件下,找到最优解,使得目标函数取得最大值或最小值。
本文将介绍线性规划的应用领域以及常用的求解方法。
一、线性规划的应用领域1. 生产与资源分配线性规划可以帮助企业合理安排生产资源,优化生产效率。
例如,一个工厂需要决定如何分配有限的人力、物力和财力,以满足最大产出或最小成本的要求。
线性规划可以帮助企业找到最佳的资源分配方案,提高生产效率。
2. 项目排程与调度线性规划可以用于项目排程与调度问题,帮助规划员安排项目的开始时间、结束时间和资源分配。
例如,在建设一个大型工程项目时,需要考虑多个任务的依赖关系、资源限制和时间限制,线性规划可以帮助规划员合理安排项目进度,最大程度地利用资源。
3. 物流与运输线性规划可以用于优化物流与运输问题。
例如,一个配送中心需要决定如何将货物从不同供应商配送到不同的客户,以最小化运输成本。
线性规划可以帮助物流公司找到最佳的配送路线和运输方案,提高运输效率。
4. 投资与资产配置线性规划可以用于优化投资与资产配置问题。
例如,一个投资者希望在多个资产中进行配置,以最大化收益或最小化风险。
线性规划可以帮助投资者找到最佳的资产配置方案,提高投资收益率。
二、线性规划的求解方法1. 图形法图形法是线性规划最直观的求解方法之一。
它通过绘制目标函数和约束条件所对应的直线或曲线,找到使目标函数取得最大(小)值的交点。
但是,图形法只适用于二维线性规划问题,对于多维问题并不适用。
2. 单纯形法单纯形法是线性规划最常用的求解方法之一。
它通过迭代的方式,在可行域内搜索有效解。
单纯形法首先找到一个基础解,并在每一步中通过改进的方式找到更优的基础解,直到找到最优解为止。
单纯形法可以求解多维线性规划问题,并且具有较高的效率。
3. 对偶理论对偶理论是线性规划的重要理论基础。
它将线性规划问题转化为对偶问题,并通过对偶问题的求解来获得原问题的最优解。
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。
线性规划在生活中的应用
线性规划在生活中的应用摘要:线性规划现如今广泛应用在生活中的各个方面,深受人们的喜爱。
本文主要采用图解法,对生活中所面临的与线性规划有关的一些问题进行求解,使人们能够在生活中消除资源分配的烦恼,使企业能够应对市场激烈的竞争,有效及时的制定方案,减少工作量节约经费。
深刻体会与认识线性规划在生活、生产中的重要地位。
关键词:线性规划生活应用1、线性规划的相关概念线性规划是运筹学的一个重要分支,其研究较早、发展较快、应用广泛、方法较成熟,是辅助人们进行科学管理的一种数学方法。
是在线性约束条件下,对线性目标函数极值问题进行研究的数学理论和方法。
2、生活问题中使用线性规划的优势随着时代的变迁,经济全球化的不断发展,科学技术变得越来越先进。
现代化生产的大型企业越来越多,大型企业的管理模式变得越来越复杂,因此,必须借助有效的、科学的方法来解决一些问题。
企业必须要充分利用已有的人力物力财力,实现各个岗位员工薪资的最大化,吸引大量优秀的人才,提高企业在市场中的竞争力,并最终获得利润的最大化。
科技、时代的进步也带领农村农业的发展,在农业生产中,降低成本,获取最高利润,得到最佳的销售方法等,这些都是可以运用线性规划来解决的。
3、线性规划在生活中的应用(常见生产问题、优势等)常见的生产问题:1.面条的加工销售计划2.农业生产问题3.配料问题4.生产销售问题5.作物布局6.话费选用套餐问题7.两种不同型号材料的配比问题优势:在生活中,由于资源的有限,如果我们能够充分的利用已有的资源,这是实现高效生产的一个重要的途径,如果能够把线性规划运用到农业生产中,可以使农业的生产中减少一定的阻碍,可以使农业生产中的成本、损失降到最低,并且可以的到最大的利润,降低人力物力财力的消耗。
3、线性规划在生活中运用的实例——面条的加工销售计划某加工厂用小麦加工生产B1、B2两种面条,1桶小麦可以在老式面条机上经过10h可以加工成4kgB1,或者是在新式面条机上用是8h加工成5kgB2,由于市场湿面紧缺,生产的B1、B2被全部预定,可以完全售出,根据市场行情,1kgB1有25元的利润,1kgB2仅有16元的利润。
线性规划通过线性规划解决实际问题
线性规划通过线性规划解决实际问题线性规划是一种数学优化方法,广泛应用于解决实际问题。
它能够帮助我们合理安排资源,最大化利益或最小化成本。
通过线性规划,我们可以得到一个最优的决策方案。
一、线性规划的基本概念和原理线性规划是一种在约束条件下求解线性目标函数的优化问题。
它的基本概念包括决策变量、目标函数和约束条件。
1. 决策变量: 在线性规划中,我们需要定义一些决策变量,它们代表着我们需要做出的决策或者选择的方案。
2. 目标函数: 目标函数是线性规划中需要优化的目标,可以是最大化利润、最小化成本等。
3. 约束条件: 约束条件是限制线性规划问题的条件,可以是资源的限制、技术要求等。
线性规划的原理是通过建立数学模型,将实际问题转化为数学问题,然后通过求解数学模型来得到最优解。
二、线性规划的应用领域线性规划在实际中有着广泛的应用领域,下面举几个例子来说明:1. 生产计划: 一家制造厂需要决定如何安排生产计划,以最大化利润。
线性规划可以帮助厂商确定每种产品的生产数量,以及每种产品所需要的资源和人力安排。
2. 运输调度: 一个物流公司需要决定如何合理地调度运输车辆,以最小化运输成本。
线性规划可以帮助物流公司确定各个仓库之间的物流路径和货物的运输量。
3. 资源分配: 一个学校需要决定如何合理地分配教职工和学生的资源,以最大化教育效益。
线性规划可以帮助学校确定教职工的安排和学生的班级编排。
三、线性规划的解决步骤解决线性规划问题一般需要以下几个步骤:1. 建立模型: 根据实际问题,将问题转化为线性规划模型,包括确定决策变量、目标函数和约束条件。
2. 求解方法: 使用线性规划方法,如单纯形法、对偶法等,求解线性规划模型,得到最优解。
3. 解释结果: 对最优解进行解释和分析,确定最优决策方案。
四、线性规划方法的优势和局限性线性规划方法有一定的优势和局限性。
1. 优势:线性规划方法是一种成熟、有效、可靠的数学方法,能够提供合理的决策方案。
线性规划问题在经济生活中的应用
线性规划问题在经济生活中的应用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,使经济效果达到最优。
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。
文章根据线性规划问题在现实生活中的意义进行相关讨论与探究,介绍了线性规划问题产生的背景、特点和实际运用情况,以及线性规划问题在经济生活中运用的意义。
关键词:线性规划问题数学模型运筹学线性规划问题是数学的一个重要分支,它们所研究的问题是讨论在众多的方案中什么样的方案是最优的、以及怎么找出这些最优方案。
在现实的生产活动中这类问题普遍存在,例如在生产计划安排中,选择什么样的生产方案才能提高产值、利润;在原料配给问题中,怎样确定各种成分的比例,才能使提高质量、降低成本的目标得以实现;在资源的分配问题中,怎样分配有限的资源,使得分配方案既能满足于各方面的基本要求,又能获得好的经济效益;在农田规划中,怎样安排各种农作物的合理布局,才能保持高产、稳定,以发挥地区优势;在经济管理中如何使产出率最大,即单位成本的产值最大,或者赢利率最大。
诸如此类问题不胜枚举,线性规划就是为了求解这类问题并为求解这些问题提供理论基础与方法而应运而生的、实用性强的学科。
线性规划问题的发展1947年美国数学家G.B.丹齐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。
同年美国数学家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。
浅谈线性规划在实际生活中的应用
浅谈线性规划在实际生活中的应用随着计算机技术的发展,线性规划(Linear Programming,LP)已被广泛应用于科学理论和实际生活中。
LP的出现使得工程师们能够快速的解决复杂的实际问题,使得各种优化事件在时间上有很大的优势。
本文将探讨线性规划在实际生活中的应用。
首先,线性规划可以用于企业的生产规划,以实现企业的目标以及降低成本。
要达到此目的,企业需要根据相关因素,如生产量、市场需求、库存水平、机器等,制定最佳生产计划。
例如,一家企业可以用线性规划来解决库存控制问题。
同时,企业还可以使用线性规划来进行工资管理、资产配置等,实现企业成本最低化。
其次,线性规划可以用于交通系统的路径规划。
线性规划可以解决交通运输问题,如最优路径规划、最短路径规划,以及交通系统的容量调度等。
例如,在城市交通系统中,可以使用LP来解决最优路径问题,以帮助出行者在拥堵的状态下,尽快到达目的地。
此外,线性规划还可以用于个人理财规划,以优化个人投资组合。
通过线性规划,个人理财者可以根据自己的风险偏好,使用资金最优化分配,即考虑投资组合中的收益、风险和成本等因素。
同时,也可以利用LP模型,结合投资者的利率偏好、投资期限等因素,探索个人最优投资组合。
此外,线性规划还可以用于建筑物的设计。
例如,可以使用LP 模型来优化财务计划,以确定最佳建筑设计,并考虑在建设过程中可能出现的各种问题。
另外,LP也可以用于求解土地利用、城市综合规划等问题。
最后,LP也可以用于自然资源的有效利用。
LP模型可以用于最佳利用公共资源,如水、电、矿产等,达到最大利益的若干目标。
此外,LP模型也可以用于环境污染的减排、森林的保护、植物的种植等,确保自然资源的可持续发展。
综上所述,线性规划在实际生活中有着广泛的应用,可以有效地解决复杂的实际问题。
但是,在实际应用中,也存在一定的局限性,像非线性问题这类更加复杂的问题就不能使用LP来求解。
因此,未来需要在 LP模型和非线性模型之间进行技术上的结合,以解决更多实际问题。
分析与解决实际问题的应用线性规划
分析与解决实际问题的应用线性规划线性规划是一种数学优化方法,用于解决实际问题中的最大化或最小化的目标函数。
它的关键是在一系列约束条件下,找到目标函数的最优解。
线性规划已经广泛应用于供应链管理、投资组合优化、生产计划等领域,本文将分析与解决实际问题的应用线性规划的过程和方法。
一、线性规划的基本模型在分析与解决实际问题中应用线性规划之前,我们需要了解线性规划的基本模型。
一般来说,线性规划模型可以表示为以下形式:最大化或最小化目标函数:Z = c₁x₁ + c₂x₂ + ... + cₙxₙ满足一系列线性约束条件:a₁₁x₁ + a₁₂x₂ + ... + a₁ₙxₙ ≤ b₁a₂₁x₁ + a₂₂x₂ + ... + a₂ₙxₙ ≤ b₂...aₙ₁x₁ + aₙ₂x₂ + ... + aₙₙxₙ ≤ bₙ其中,x₁, x₂, ..., xₙ是决策变量,c₁, c₂, ..., cₙ是目标函数中的系数,a₁₁, a₁₂, ..., aₙₙ是约束条件中的系数,b₁, b₂, ..., bₙ是约束条件中的常数。
二、实际问题的线性规划建模过程在应用线性规划解决实际问题时,首先需要确定决策变量、目标函数和约束条件。
然后,根据问题的特点,将其转化为线性规划模型。
以生产计划为例,假设某公司有两种产品A和B,每天的生产时间为8小时。
产品A每单位利润为100元,产品B每单位利润为150元。
产品A每小时需要2小时的生产时间,产品B每小时需要3小时的生产时间。
公司希望在一天内最大化利润,同时满足生产时间的限制。
首先,我们定义决策变量。
设x₁为生产的产品A的数量,x₂为生产的产品B的数量。
其次,确定目标函数。
由于公司的目标是最大化利润,因此目标函数为:Z = 100x₁ + 150x₂最后,建立约束条件。
根据生产时间的限制,我们得到以下约束条件:2x₁ + 3x₂ ≤ 8由于产品的数量不能为负,所以还需要添加非负性约束条件:x₁ ≥ 0x₂ ≥ 0将目标函数和约束条件整理成线性规划的标准形式,即:最大化:Z = 100x₁ + 150x₂约束条件:2x₁ + 3x₂ ≤ 8x₁ ≥ 0x₂ ≥ 0三、线性规划的求解和应用根据建立的线性规划模型,可以使用线性规划方法进行求解。
线性规划应用线性规划解决实际问题
线性规划应用线性规划解决实际问题线性规划应用:线性规划解决实际问题线性规划是一种数学优化方法,广泛应用于解决各种实际问题。
通过对线性函数和线性不等式进行约束,线性规划能够找到最佳解,使得目标函数在约束条件下达到最大或最小值。
在本文中,将探讨线性规划在解决实际问题方面的应用。
一、生产问题的线性规划在生产过程中,线性规划可以帮助企业制定最佳的生产方案。
例如,某家制造公司生产两种产品A和B,每天的生产时间有限。
产品A每单位可以获得100元的利润,产品B每单位可以获得80元的利润。
根据市场需求,每天销售量的上限是200个单位的A和150个单位的B。
此外,生产一个单位的产品A需要2小时,而生产一个单位的产品B需要3小时。
企业想要最大化每天的利润,应该如何分配生产时间?这个问题可以用线性规划来解决。
假设$x$代表生产的产品A数量,$y$代表生产的产品B数量。
则目标函数为$100x+80y$,约束条件为$2x+3y \leq T$,其中$T$为每天的生产时间(以小时为单位)。
另外还有约束条件$x \leq 200$(销售上限)和$y \leq 150$(销售上限),以及$x,y \geq 0$(生产数量非负)。
通过求解这个线性规划问题,可以得到最佳的生产方案,从而实现最大的利润。
二、资源分配问题的线性规划线性规划还可以应用于资源分配问题。
例如,某社区有一定数量的土地可供开发,而开发商希望在这块土地上建造住宅和商业用地,以获得最大的利润。
由于土地有限,住宅和商业面积的总和不能超过土地面积。
此外,开发商希望确保住宅面积至少是商业面积的2倍。
在给定土地面积和其他约束条件的情况下,该如何确定住宅和商业面积的最佳分配?这个问题可以建模为一个线性规划问题。
假设$x$代表住宅面积,$y$代表商业面积。
则目标函数为$x+y$,约束条件为$x+y \leq A$,其中$A$表示土地面积。
另外还有约束条件$x \geq 2y$(住宅面积至少是商业面积的2倍),以及$x,y \geq 0$(面积非负)。
线性规划的应用
线性规划的应用一、引言线性规划是一种数学优化方法,用于解决实际问题中的最优化问题。
它在经济、管理、工程等领域有着广泛的应用。
本文将介绍线性规划的基本概念和应用领域,并以某公司生产计划为例,详细说明线性规划在生产调度中的应用。
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最小化一个线性函数,称为目标函数。
在生产调度中,目标函数可以是利润最大化、成本最小化等。
2. 约束条件:线性规划的解必须满足一系列的约束条件,这些约束条件可以是线性等式或线性不等式。
在生产调度中,约束条件可以是资源限制、产能限制等。
3. 决策变量:线性规划中,需要确定一组决策变量,这些变量的取值决定了目标函数和约束条件的满足程度。
在生产调度中,决策变量可以是产品的生产数量、生产时间等。
三、线性规划的应用领域线性规划在各个领域都有广泛的应用,包括但不限于以下几个方面:1. 生产计划与调度:线性规划可以帮助企业优化生产计划,合理安排生产资源,提高生产效率和利润。
2. 供应链管理:线性规划可以优化供应链中的物流和库存管理,降低成本,提高供应链的响应能力。
3. 资源分配:线性规划可以帮助政府或组织合理分配有限的资源,如教育资源、医疗资源等。
4. 金融投资:线性规划可以帮助投资者优化投资组合,降低风险,提高收益。
四、线性规划在生产调度中的应用以某公司为例,该公司生产两种产品A和B,产品A每单位利润为100元,产品B每单位利润为150元。
公司有两个生产车间,分别能生产产品A和产品B的数量为500和800。
此外,公司还有两个市场,市场1的需求量为600,市场2的需求量为700。
公司的目标是在满足市场需求的情况下,最大化利润。
解决该问题的线性规划模型如下:目标函数:Maximize 100A + 150B约束条件:1. A <= 5002. B <= 8003. A + B >= 6004. A + B >= 700其中,A表示产品A的生产数量,B表示产品B的生产数量。
线性规划的实际应用
线性规划的实际应用一、引言线性规划是一种优化技术,它在多种领域中都有着广泛的应用。
它通过数学模型来描述和解决问题,如最大化利润、最小化成本、优化资源分配等。
本文将对线性规划的实际应用进行深入的探讨,旨在展示其在现实生活中的重要性和价值。
二、生产计划与资源分配在生产制造业中,线性规划发挥着举足轻重的角色。
通过运用线性规划技术,企业可以更好地安排生产计划、管理生产成本及制定预防维修规划,帮助生产和物控单位获取利润的最大化和亏损的最小化,制定合理的检修时间规划及最短人员出勤次数。
三、物流管理与运输问题在物流领域,线性规划也扮演着重要的角色。
例如,在运输问题中,线性规划可以帮助企业找到最优的运输路线,以最小的成本完成运输任务。
这不仅可以提高企业的物流效率,还可以降低企业的运营成本。
四、金融与投资决策在金融领域,线性规划也被广泛应用。
例如,在投资组合优化问题中,线性规划可以帮助投资者找到最优的投资组合,以实现最大的收益或最小的风险。
此外,线性规划还可以用于制定财务计划、优化贷款结构等方面。
五、环境优化与能源管理随着环境保护意识的日益增强,线性规划在环境优化和能源管理方面的应用也越来越广泛。
例如,在污水处理问题中,线性规划可以帮助企业制定最优的污水处理方案,以最少的资源消耗达到最好的处理效果。
在能源管理中,线性规划也可以帮助企业优化能源使用结构,提高能源利用效率。
六、教育与科研线性规划在教育和科研领域也有广泛的应用。
在教育领域,线性规划可以用于制定最优的教学计划、分配教育资源等。
在科研领域,线性规划可以用于优化实验设计、提高科研效率等。
七、结论综上所述,线性规划在实际应用中的价值和意义不容忽视。
它可以帮助企业解决各种优化问题,提高生产效率、降低运营成本、优化资源配置等。
随着科技的进步和社会的发展,线性规划的应用领域还将不断扩大,其在现实生活中的重要性也将不断提升。
为了更好地发挥线性规划的作用,我们需要在理论研究和实践应用中不断探索和创新。
线性规划的应用
线性规划的应用标题:线性规划的应用引言概述:线性规划是一种数学优化方法,通过建立线性数学模型来解决实际问题中的最优化问题。
线性规划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。
本文将介绍线性规划的应用,并详细阐述其在不同领域中的具体应用。
一、生产计划中的应用1.1 生产成本最小化:通过线性规划模型,可以确定生产计划中各个生产要素的最佳组合,从而达到最小化生产成本的目标。
1.2 生产量最大化:线性规划可以帮助企业确定最佳的生产量,使得生产效率最大化,从而提高企业的竞争力。
1.3 生产资源优化:通过线性规划模型,可以有效地分配生产资源,使得生产过程更加高效和稳定。
二、资源分配中的应用2.1 人力资源调配:线性规划可以帮助企业合理分配人力资源,确保每个部门都有足够的员工支持其运作。
2.2 资金分配优化:通过线性规划模型,可以确定最佳的资金分配方案,使得企业在有限的资金下实现最大化效益。
2.3 物资调配:线性规划可以帮助企业确定最佳的物资调配方案,确保各个部门都能够得到所需的物资支持。
三、运输问题中的应用3.1 最短路径问题:线性规划可以帮助确定最短路径,从而优化运输路线,减少运输成本和时间。
3.2 运输成本最小化:通过线性规划模型,可以确定最佳的运输方案,使得运输成本最小化,提高物流效率。
3.3 运输资源优化:线性规划可以帮助企业合理分配运输资源,确保运输过程高效稳定。
四、市场营销中的应用4.1 定价策略优化:线性规划可以帮助企业确定最佳的定价策略,使得产品价格合理,吸引更多客户。
4.2 营销资源分配:通过线性规划模型,可以确定最佳的营销资源分配方案,确保广告宣传效果最大化。
4.3 市场份额最大化:线性规划可以帮助企业确定最佳的市场份额分配方案,提高企业在市场上的竞争力。
五、金融投资中的应用5.1 投资组合优化:线性规划可以帮助投资者确定最佳的投资组合,使得风险最小化,收益最大化。
5.2 资产配置优化:通过线性规划模型,可以确定最佳的资产配置方案,确保资产组合的稳健性和盈利性。
高考数学中线性规划在解题中的应用有哪些
高考数学中线性规划在解题中的应用有哪些在高考数学中,线性规划是一个重要的知识点,它不仅在数学学科中具有广泛的应用,对于培养学生的数学思维和解决实际问题的能力也有着重要的意义。
线性规划是一种优化方法,旨在在满足一系列线性约束条件的情况下,寻求线性目标函数的最优解。
一、线性规划的基本概念线性规划问题通常由决策变量、目标函数和约束条件三部分组成。
决策变量是我们需要确定其取值的变量,目标函数是我们希望最大化或最小化的线性函数,而约束条件则是对决策变量取值的限制,通常以线性不等式或等式的形式表示。
例如,一个简单的线性规划问题可能是:在满足 2x +3y ≤ 12,x ≥ 0,y ≥ 0 的条件下,求 z = 5x + 4y 的最大值。
二、线性规划在实际问题中的建模1、生产安排问题假设一家工厂生产两种产品 A 和 B,生产一件 A 产品需要 2 小时的加工时间和 3 单位的原材料,生产一件 B 产品需要 3 小时的加工时间和 2 单位的原材料。
每天工厂的加工时间不超过 12 小时,原材料不超过 10 单位。
已知 A 产品的利润为 5 元/件,B 产品的利润为 4 元/件,那么工厂应该如何安排生产才能获得最大利润?我们可以设生产 A 产品 x 件,B 产品 y 件。
则目标函数为 z = 5x + 4y(总利润),约束条件为 2x +3y ≤ 12(加工时间限制),3x +2y ≤ 10(原材料限制),x ≥ 0,y ≥ 0。
2、资源分配问题例如,一个学校有一定数量的教师和教室资源,要安排不同课程的教学。
已知每门课程需要的教师数量和教室数量不同,如何分配才能满足所有课程的需求,同时使教学资源得到最合理的利用?可以设安排课程 A 的数量为 x,课程 B 的数量为 y 等等,然后根据具体的资源限制建立约束条件和目标函数。
3、运输调度问题一家物流公司要将货物从多个发货地运输到多个收货地,不同的运输路线运输成本不同,同时车辆的载重量也有限制。
线性规划的应用
线性规划的应用引言概述:线性规划是一种数学优化方法,广泛应用于各个领域。
它通过建立数学模型,寻觅最优解来解决实际问题。
本文将介绍线性规划的应用,并分析其在经济、物流、生产、资源分配和运筹学等领域的具体应用。
一、经济领域的应用1.1 产量最大化:线性规划可以用于匡助企业确定最佳生产方案,以最大化产量。
通过考虑生产成本、资源限制和市场需求等因素,线性规划可以确定最优的生产数量和产品组合。
1.2 资源分配:线性规划可以匡助企业合理分配资源,以最大化利润。
通过考虑各种资源的供应和需求关系,线性规划可以确定最优的资源分配方案,提高资源利用效率。
1.3 价格优化:线性规划可以用于确定最佳定价策略,以最大化利润。
通过考虑市场需求、成本和竞争等因素,线性规划可以确定最优的价格水平,提高企业的竞争力。
二、物流领域的应用2.1 运输成本最小化:线性规划可以用于确定最佳的物流方案,以最小化运输成本。
通过考虑物流网络、货物流量和运输成本等因素,线性规划可以确定最优的运输路线和运输量,提高物流效率。
2.2 仓储优化:线性规划可以匡助企业优化仓储管理,以最小化仓储成本。
通过考虑仓库容量、货物存储需求和仓储成本等因素,线性规划可以确定最优的仓储方案,提高仓储效率。
2.3 供应链优化:线性规划可以用于优化供应链管理,以提高整体供应链效率。
通过考虑供应商、生产商和分销商之间的关系,线性规划可以确定最优的供应链方案,减少库存和运输成本。
三、生产领域的应用3.1 生产计划:线性规划可以用于匡助企业制定最佳的生产计划,以满足市场需求。
通过考虑生产能力、原材料供应和市场需求等因素,线性规划可以确定最优的生产计划,提高生产效率。
3.2 产能利用率优化:线性规划可以匡助企业提高产能利用率,以降低成本。
通过考虑设备利用率、工人数量和生产效率等因素,线性规划可以确定最优的产能利用方案,提高生产效率。
3.3 品质控制:线性规划可以用于优化品质控制过程,以提高产品质量。
如何通过线性规划和线性代数解决实际问题
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线性规划在解决实际问题中的实际 案例
线性代数和线性规划的相互促进发展
线性代数和线性规 划的结合点
线性代数在解决线 性规划问题中的应 用
线性规划在促进线 性代数理论发展中 的作用
线性代数和线性规 划在实际问题中的 联合解决方案
05 实际案例分析
生产计划优化案例
案例背景:某制造企业面临生产计划安排问题 线性规划模型建立:如何根据市场需求和生产资源限制,制定最优的生产计划 线性代数在优化中的应用:如何使用矩阵运算和线性方程组求解最优解 实际效果:优化后生产计划的实施效果和对企业效益的影响
矩阵的逆与行列 式的计算
矩阵的转置与共 轭
向量运算的应用
向量加法:实现向量的平行四边形法则 向量数乘:实现向量的伸缩变换 向量点乘:实现向量的角度和长度计算 向量叉乘:实现向量的垂直和旋转操作
特征值和特征向量的应用
特征值和特征向量 的定义
在解决实际问题中 的应用场景
具体应用案例及解 析
与线性规划和线性 代数的关联
人工智能与机 器学习结合: 利用机器学习 算法优化线性 规划和线性代
数问题
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线性代数和线性规划的 结合应用
线性代数在优化问题中的应用
线性代数的基本概念和性 质
线性规划的基本概念和求 解方法
线性代数在优化问题中的 应用实例
线性代数在优化问题中的 优势和局限性
线性规划在解决实际问题中的综合应用
线性代数和线性规划的结合点
线性代数在解决实际问题中的优势
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线性规划在优化问题中的应用
03
线性规划在解决实际问 题中的应用
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线性规划理论在实际问题中的应用
内容摘要:
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。
线性规划是运用数学模型,对人力、设备、材料、资金等进行系统和定量的分析,使生产力得到最为合理的组织,以获得最佳的经济效益。
应用线性规划问题解决实际问题,最重要的一个步骤就是首先要建立实际问题的线性规划问题的数学模型。
一、线性规划问题及其数学模型
二、线性规划模型的具体分析及应用Excel求解线性规划问题
三、线性规划的局限性
一、线性规划问题及其数学模型
(一)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X l,X2,X3,X mn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为三种,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。
(二)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。
(三)应用线性规划建立数学模型的三步骤:
(1) 明确问题,确定问题,列出约束条件。
(2) 收集资料,建立模型。
(3) 模型求解(最优解),进行优化后分析。
其中,最困难的是建立模型,而建立模型的关键是明确问题、确定目标,在建立模型过程中花时间、花精力最大的是收集资料。
(四)线性规划的数学模型的一般形式为:
目标函数max(min) z=c1 X l +c2 X2+…+cn Xn
满足约束条件:
a11 X l +a12 X2,+…+a1n Xn≤(=,≥) b1
a21 X l +a22 X2,+…+a2n Xn ≤(=,≥) b2
…………. ……………………….
am1 X l +am2 X2+…+amn Xn ≤(=,≥) bm
X l,X2,…,Xn ≥0
线性规划模型的矩阵形式:
目标函数max(min) Z = CX
约束条件AX ≤(=,≥) b
其中,C=(c1,c2,…,cn) , X=( X l,X2,…Xn)T
b=(b1,b2,… bm)T
a11,a12, (1)
A= a21,a22, (2)
… …… …
am1,am2,…amn
二、线性规划模型的具体分析及应用Excel求解线性规划问题
我们来看生产计划问题:
生产计划是控制生产装置运行的命令,要利用有限的资源获得最大的经济效益,就必须制定最佳生产计划。
随着公司生产装置的不断增多,生产计划的制定变得越来越复杂。
采用现代管理技术,建立数学模型,利用电子计算机求解,很容易得出最优生产计划。
下面举一案例说明(本案例出自《运筹学》,林齐宁,北京邮电大学出版社,2003年,P7)
某工厂计划用现有的铜、铅两种资源生产A、B两种型号的电缆。
A、B两种型号的电缆单位售价分别为6万元和4万元。
市场对A型电缆的需要量无限制,而对B电缆的最大需求量为7单位。
生产单位产品A、B两种型号电缆对铜、铅的消耗量及可利用的铜、铅数量如下表所示:
表1:基本信息表
工厂应该如何让安排生产,才能使工厂总收入最大?
解答过程如下:
(1)决策变量
设x1,x2分别代表A、B两种型号电缆的生产量,f(x)为工厂总收入。
(2) 目标函数
本问题的目标是工厂收益最大值
Maxf(x)=6 X l+4X2
(3)约束条件:
A型电缆B型电缆资源提供限量
消耗:铜(吨)2 1 10
消耗:铅(吨)1 1 8
产品需要限量7
售价(万元) 6 4
则上述问题可以用如下数学模型(线性规划模型)来表示:
Obj:Maxf(x)=6 X l+4X2
2 X l+X2≤10 铜资源约束
s.t.X l+X2≤8 铅资源约束
X2≤7产量数量约束
X l,X2≥0 产量质量约束
★用Excel辅助计算求解。
首先,根据问题建立电子表格模型具体步骤如下:
1.收集问题的数据。
2.在电子表格的数据单元格中输入数据。
3.确定对活动水平需要作出的决策并且指定可变单元显示这些决策。
4.确定对这些决策的约束条件并引入需具体化这些约束条件的输出单元格。
5.选择要输入目标单元格的完全绩效测度。
6.使用SUMPRODUCT函数为每个输出单元格(包括目标单元格)输入合适的值。
然后,建立了起电子表格模型:
再进行规划求解:
规划求解的选项对话框:最后,保存求解结果:最终结果如下图所示:
可以利用Excel中的“规划求解”功能可以直接到“敏感性分析”,利用该报告可以很方便地进行灵敏度分析:
敏感性报告的内容由两部分组成:
(1)位于报告上部的“可变单元格”部分反映了目标函数中的系数变化对最优解产生的影响。
第一列“单元格”是指决策变量所在单元格地址。
第二列“名字”是这些决策变量的名称。
第三列“终值”是决策变量的终值,即最优解。
第四列是“递减成本”,它的绝对值表示目标函数中决策变量的系数必须改进多少,才能得到该决策变量的正数解。
第五列“目标式系数”是指目标函数中的系数。
第六列与第七列分别是“允许的增量”和“允许的减量”它们表示目标函数中的系数在允许的增量和减量范围内变化时,最优解不变。
(2)位于报告下部的“约束”部分反映了约束条件右端值变化目标值产生的影响。
目标函数系数同时变动的情况:
当各个系数变动的百分比之和小于100%时,最优解不发生变化;
当各个系数变动的百分比之和等于100%时,最优解不发生变化;当各个系数变动的百分比之和大于100%时,不能确定最优解的变化,可能改变,也可能不变。
约束右端值同时变动:
当各个右端值变动的百分比之和小于100%时,影子价格有效;
当各个右端值变动的百分比之和等于100%时,影子价格有效;
当各个右端值变动的百分比之和大于100%时,不能保证影子价格依然有效。
三、线性规划的局限性
公司生产的复杂性使得手编计划的工作极其复杂,手编计划的工作量大,而且更为重要的是很难甚至无法实现优化,会给公司造成很大的机会损失。
采用线性规划模型制定公司计划和进行决策分析是可行的、必要的。
在这个效率优先的时代,众多领域中,但凡涉及最优解的问题,首先考虑的方法即是线性规划。
要建立一个切合实际的线型规划模型,需要工程技术人员、财务管理人员等的通力配合,否则会失去很多有用的信息。
线性规划作为运筹学的一个分支发展至今,从建立模型到求的最优解的整个过程,都有一套发展较为完备的体系和理论。
涉及到生产计划以及类似的问题时,线性规划显然是首选的方法。
然而,线性规划并不是没有其因为方法本身或者问题本身超出方法谈到的要求所产生的某些局限性。
非常明显的一点是,线性规划模型实质上还是一个静态的模型。
事实上,随着约束条件的变化,目标函数中的一些指标常常并非一成不变。
举例来说,在考虑生产计划,即如何选择产业结构使生产成本最低的时候,成本系数实质上是一个会根据产业结构和模式之变化而难以绝对保持静态的变量,这就势必导致模型的理想化。
另一方面,生产过程也不是一个绝对静态的过程,即产业结构本身,或者说约束条件中的每一项指标,也会产生某些动态的过程,即它并非可以完全按照单纯形法中矩阵变换的简单方法去解决。
一旦考虑到时间轴上的某些变化,问题的复杂程度就不是线性规划模型多能够做到了的。
总的来说,线性规划模型是一种比较机械性的模型,这种机械性决定它在某种意义上不可避免的局限性。
参考文献:
《现代管理方法的理论与实践》,山西财经大学管理科学与工程学院出版,2010年。
《运筹学》,林齐宁,北京邮电大学出版社,2003年。