特别解析线性规划求最值
论线性规划在求解最值中的应用
论线性规划在求解最值中的应用作者：余安娜来源：《西部论丛》2017年第10期在高中数学的学习过程中，求解最值是一大重点和难点，也是每年高考的一大热点，题型和方法多种多样。
而利用线性规划求解最值也是我们常运用的一种较简单的手段，它需要学生建立数形结合，转化与化归的思想，而且还能体现学生的综合分析能力，逻辑思维能力以及解决实际问题的能力，故本文就对利用线性规划求解最值问题进行浅析。
（题型一）求与目标函数有关的最值问题：当目标函数的关系式如（）时，可把目标函数变形为，则目标函数表示斜率为，上的截距为的直线l，然后通过平移寻找最优解.一般步骤如下：（1）作出可行域；（2）平移目标函数的直线系，根据截距求出最优解.例1. 已知实数x、y满足则求目标函数z=x-2y的最小值. 【解析】画出满足不等式组的可行域如下图：目标函数化为：-z，画直线及其平行線，可知当此直线经过点A时，-z的值最大，z的值最小，解方程组得到A点的坐标为（3，6），所以，z的最小值为：3-2×6=-9。
（题型二）求比值的最值问题：当目标函数形如时，可把z看作是动点与定点连线的斜率，这样目标函数的最值就转化为连线斜率的最值。
例2 设实数满足，则求的最大值.【解析】画出不等式组所确定的平面区域如下图，表示两点确定的直线的斜率，要求z的最大值，即求可行域内的点与原点连线的斜率的最大值.由上图可以看出直线的斜率最大，故为与的交点，即A点.∴.故的最大值为.（题型三）求与距离有关的最值问题：当目标函数形如时，可把z看作是定点与动点距离的平方，这样目标函数的最值就转化为距离平方的最值。
例3.已知，求的最小值.【解析】作出可行域如下图：并求出顶点的坐标，而表示定点到可行域内任一点的距离的平方，过定点作直线的垂线，易知垂足在线段上，故z的最小值是.（题型四）求与截距有关的最值问题：例4.不等式组表示的平面区域面积为81，求的最小值.【解析】由可行域的面积为81求出，作出可行域如下图：令，则此式变形为，z可看作是动抛物线在y轴上的截距，当此抛物线与相切时z最小，故联立方程组，得到方程，，得到答案。
求线性规划问题的最优整数解的方法
求线性规划问题的最优整数解的方法作者：陈树礼来源：《中学教学参考·理科版》2010年第01期线性规划是新教材新增内容,在近几年高考中都以较易题目出现,要学好本节内容,应注意以下三点.一、判定最优解求线性目标函数z=ax+by(a≠0、b≠0)在线性约束条件下的最优解问题,可转化为求直线y=-abx+zb在y轴上的截距的最大值和最小值.易知在b>0时,当zb最大时,z取得最大值,当zb最小时,z取得最小值;在b二、求出最优解依据边界直线的斜率(或倾斜角)计算出最优解.三、修正最优解,得到最优整数解现改编人教版高二(上例3的问题,以求达到抛砖引玉的目的.【例】某工厂生产甲、乙两种产品.已恬生产甲种产品1t需耗A种矿石10t、B种矿石5t、煤4t;生产乙种产品1t需耗A种矿石4t、B种矿石4t、煤9t.每1t甲种产品的利润是600元,每1t乙种产品的利润是1000元.工厂在生产这两种产品的计划中要求消耗A种矿石不超过300t、B种矿石不超过200t、煤不超过360t.求:(1)甲、乙两种产品各生产多少吨(精确到1吨)才能使利润最大?(2)若甲种产品每吨利润600元,乙产品每吨利润200元.甲、乙两种产品各生产多少吨(精确到1吨)才能使利润最大?(3)若甲种产品每吨利润400元,乙产品每吨利润200元.甲、乙两种产品各生产多少吨(精确到1吨)才能使利润最大?(4)若甲种产品每吨利润200元,乙产品每吨利润600元.甲、乙两种产品各生产多少吨(精确到1吨)才能使利润最大?(5)若甲种产品每吨利润1000元,乙产品每吨利润800元.甲、乙两种产品各生产多少吨(精确到1吨)才能使利润最大?解:(1)设生产甲、乙两种产品分别为x吨,y吨.利润为z元.则10x+4y≤300,5x+4y≤200,4x+9y≤360,x≥0,y≥0,z=600x+1000y.作出以上不等式组表示的平面区域,即可行域.作直线:600x+1000y=0,即直线:3x+5y=0,则z=200(3x+5y).设u=3x+5y,则当u最大时,z最大.易知直线NQ、MN、PM的斜率分别为-52,-54,-49,直线l的斜率为-53.平移直线∵M点为最优解点.由方程组5x+4y=200,4x+9y=360得M点的坐标为(36029,100029).∵x,y都是正整数,∴u=3x+5y=608029也应为正整数.∴u=3x+5y≤209.于是整点(11,35)为所求.当生产甲产品11吨,乙产品35吨时,能使利润总额最大.(2)此时目标函数为z=600x+200y.作直线平移直线∵直线经过点Q(30,0)时,z取得最大值.即只生产甲产品30吨时,获得利润最大.(3)此时目标函数为z=400x+200y.作直线平移直线∵-类似(1)可求解.(4)此时目标函数为z=200x+600y.作直线平移直线∵--49.∴当直线经过点P(0,40)时,5x+4y=0,即只生产乙产品40吨时,获得利润最大.(5)此时目标函数为z=1000x+800y.作直线平移直线∵-∴当直线与直线5x+4y=0重合时,z取得最大值.∴当点位于线段MN上任意一点时,都能使z取得最大值.总之,在本部分内容的学习中,要做到“一定、二算、三修正”.(责任编辑金铃)。
线性规划最值问题
线性规划最值问题什么是线性规划线性规划是一种数学优化方法，用于解决一类最值问题。
在线性规划中，我们试图找到一组变量的值，使得目标函数取得最大（或最小）值，同时满足一组线性等式或不等式约束条件。
线性规划问题的一般形式线性规划问题可以用下列一般形式来表示：$$\max (或 \min) c^T x$$$$s.t.\quad Ax \leq b$$其中，$x$是变量向量，$c$是目标函数系数向量，$A$是约束条件系数矩阵，$b$是约束条件右侧常数向量。
求解线性规划最值问题的步骤求解线性规划最值问题的一般步骤如下：1. 确定目标函数：根据问题要求确定目标函数的系数向量$c$和优化目标（最大化或最小化）。
2. 设置约束条件：根据问题要求确定约束条件的系数矩阵$A$和右侧常数向量$b$。
3. 求解最值：应用线性规划算法，求解线性规划问题，找到使目标函数取得最大（或最小）值的变量向量$x$。
4. 解释结果：将最值代入目标函数，得到最终的最值结果，并解释其含义。
线性规划最值问题的应用线性规划最值问题在实际应用中具有广泛的应用，例如：- 产品混合问题：决定不同产品的生产数量，以最大化收益或最小化成本。
- 运输问题：确定不同货物在不同运输路线上的分配方案，以最小化运输成本。
- 资源分配问题：决定资源的最优分配，以最大化效益或实现平衡。
总结线性规划最值问题是一种在实际应用中常见的问题求解方法。
通过确定目标函数和约束条件，并应用线性规划算法，我们可以找到使目标函数取得最大（或最小）值的变量向量。
该方法可以应用于多个领域，帮助优化决策和资源分配。
线性规划求最值
线性规划求最值线性规划（Linear Programming）是一种优化问题的数学方法，通过建立线性模型来求解最大或最小值。
线性规划的目标是在给定的限制条件下，找到一个最优解，使得目标函数取得最大（或最小）值。
线性规划的数学模型可以表示为：目标函数：max（min）Z = c₁x₁ + c₂x₂ + … + cₙxₙ约束条件：a₁₁x₁ + a₁₂x₂ + … + a₁ₙxₙ ≤ b₁a₂₁x₁ + a₂₂x₂ + … + a₂ₙxₙ ≤ b₂…aₙ₁x₁ + aₙ₂x₂ + … + aₙₙxₙ ≤ bₙ其中x₁, x₂, …, xₙ为决策变量，c₁, c₂, …, cₙ为目标函数的系数，a₁₁, a₁₂, …, a₈ₙ为约束条件中的系数，b₁, b₂, …,bₙ为约束条件的常数。
解线性规划问题的过程可以分为以下几个步骤：1. 建立数学模型：根据实际问题，确定目标函数以及约束条件。
2. 线性规划的几何表示：将目标函数和约束条件用图形表示，目标函数是一个线性函数，而约束条件则是一组线性不等式。
3. 求解可行解：通过图形方法，找到目标函数与所有约束条件的交点，得到一组可行解。
4. 求解最优解：在可行解中，通过计算目标函数在每个可行解点的函数值，找到使目标函数取得最大（或最小）值的可行解，即为最优解。
5. 检验最优解的可行性：将最优解代入到原始线性规划问题中，检验是否满足所有约束条件。
如果不满足，则需要重新调整模型。
线性规划在实际应用中广泛使用，例如生产计划、资源分配、运输调度等领域。
通过线性规划，可以有效地进行决策，并找到最优解，提高效率，节约资源。
然而，线性规划也有一些局限性，如对问题的要求较高，不能解决非线性的问题等。
总之，线性规划是一种数学方法，通过建立线性模型，在给定的约束条件下求解最大或最小值，可以在各种实际问题中应用，并得到最优解。
通过线性规划，可以优化决策，提高效率，实现最大化利益。
线性规划求最值的常见题型 PPT
x+y=1 x-y=0
1
C
0
x
1
y=-1
B(-1,-1)
（2，-1）A
[类题通法] 解线性规划问题的关键是准确地作出可行域，正确理 解z的几何意义，对一个封闭图形而言，最优解一般在可 行域的边界上取得．在解题中也可由此快规划求最值的常见题型
线性规划求最值常见的题型有
题型一、求线性目标函数的最值
x-y≥0 例1.设x,y满足约束条件： x+y-1 ≤ 0
y ≥ -1
求z=2x+y最大值与最小值。
解：①作可行域（如图）
线性目标函 数
y
③因此直线平移到过A（2，-1）处 取得最大值，即Zmax=2×2-1=3； 在过B（-1，-1）处取得最小值， 即Zmin=2×（-1）+（-1）=-3。
[解] 设公司在甲电视台和乙电视台做广告的时间分别
在这里甲、乙两个电视 台的广告时间为主要变 量，公司的收益为两个 电视台获得的收益总和， 故可设两个电视台的广 告时间,列出不等式组
和建立目标函数。
为 x 分钟和 y 分钟，总收益为 z 元，由题意得
目标函数为 z＝3 000x＋2 000y.
x＋y≤300， 500x＋200y≤90 000， x≥0，
题型三、实际问题中的最值问题
[例4] 某公司计划在甲、乙两个电视台做总时间不超过300 分钟的广告，广告总费用不超过9万元，甲、乙电视台的广告收 费标准分别为500元/分钟和200元/分钟，假定甲、乙两个电视台 为该公司所做的每分钟广告，能给公司带来的收益分别为0.3万 元和0.2万元．问该公司如何分配在甲、乙两个电视台的广告时 间，才能使公司的收益最大，最大收益是多少万元？
题型02 线性规划(解析版)
秒杀高考数学题型之线性规划【秒杀题型一】：线性规划求最值。
『秒杀策略』：确定线性区域：二元一次不等式0(0)Ax By C ++><区域的确定只与系数B 有关，当B 与 后面的符号一致在直线上方，不一致在直线下方，或简记为“同上异下”，或通过移项等方式把B 变为正值， 若0>，则在直线上方；若0<，则在直线下方。
另注意实虚线(有等号为实线)。
【题型1】：构造截距求最值。
『秒杀策略』：对于线性目标函数：a z z ax by y x b b=+⇒=-+，可看作直线平行移动穿过可行域时截距的范围。
注意：①可行域边界的斜率与平行直线系斜率的大小比较，然后确定直线平移规律；②b 的符号，当0b >时，当直线过可行域且在y 轴上截距最大时，z 最大；反之，z 最小。
当0b <时，与上面正好相反，且0b <是考生最容易出错的一个知识点。
1.(2009年新课标全国卷6)设y x ,满足:⎪⎩⎪⎨⎧≤--≥-≥+22142y x y x y x ,则y x z += ( )A.有最小值2,最大值3B.有最小值2,无最大值C.有最大值3,无最小值D.既无最小值,也无最大值【解析】：如图画出区域，选B 。
2.(2012年新课标全国卷14)设,x y 满足约束条件,013x y x y x y ≥⎧⎪-≥-⎨⎪+≤⎩；则2z x y =-的取值范围为 。
【解析】：画出区域可得取值范围为[]3,3-。
3.(2013年新课标全国卷II9)已知0>a ，y x ,满足约束条件()133x x y y a x ⎧≥⎪+≤⎨⎪≥-⎩，若y x z +=2的最小值为1，则a = ( )A.14B.12C.1D.2 【解析】：画出区域，选B 。
4.(2016年新课标全国卷III13)若y x ,满足约束条件⎪⎩⎪⎨⎧≤-+≤-≥+-0220201y x y x y x ，则y x z +=的最大值为 。
线性规划求最大值或最小值
线性规划求最大值或最小值linprog2011-09-03 18:43:17| 分类：Matlab | 标签：最优值最优解最大值最小值linprog 函数格|字号大中小订阅式: linprog (f,a,b,a1,b1,xstart,xend)f:求解最小函数的表达式系数矩阵是m*1的矩阵a: w不等式条件约束矩阵其均为形式b:a 对应不等式右边的常数项a1:=等式条件约束矩阵b1:a1 对应不等式右边的常数项xstart:x 的取值范围的最小值的系数矩阵为n*1 的矩阵xend:x 的取值范围的最大值的系数矩阵为n*1 的矩阵函数说明: 不存在的项填写[] 即可函数功能: 线性规划求最优值.例子1:求f=3*x1+6*x2+2*x3 的最大值满足的条件是3*x1+4*x2+x3 w 2x1+3*x2+2*x3 w 1且x1 、x2、x3 均大于等于0Matlab 求解如下a =[ 3 4 11 32 ]b =[ 21 ]f=[ -3 -6-2 ] %这里为什么会是负数, 因为Matlab 求的是f 的最小值, 要求最大值则取要求系数的相反数即可x=[ 0 00 ]linprog (f,a,b,[],[],x,[]) %执行的matlab 命令后输出的如下内容. 注意这里的[] 表示那一项不存在. 当然最后那一个[] 也可以不要即linprog(f,a,b,[],[],x)Optimization terminated.ans =0.40000.20000.000 0%即x1=0.4,x2=0.2,x3=0 为最优解. 带回原式我可以知道f 的最大值=3*0.4+6*0.2=2.4例子2:求f=-2*x1-3*x2-x3 的最小值满足的条件是x1+x2+x3W 3x1+4*x2+7*x3+x4=9且x1、x2、x3、x4均大于等于0Matlab 求解如下原题等价于求f=-2*x1-3*x2-x3+0*x4 的最小值其条件等价于x1+x2+x3+0*x4W3x1+4*x2+7*x3+x4=9则在Matlab 输入如下内容a=[1 1 1 0] b=[3] a1=[1 4 7 1] b1=[9]x=[ 00]f=[ -2-3-1 0]linprog (f,a,b,a1,b1,x) %执行命令或者输入linprog(f,a,b,a1,b1,x,[])Optimization terminated.ans =1.00002.00000.00000.0000 %说明x1=1,x2=2,x3=0,x4=0 取得最小值说明：任何线性规划问题都可以转化为上面的问题求解.细节问题请Google线性规划标准形式1、当目标函数求最大值时，例如求f=a1*x1+a2*x2+ ……+an*xn的最大值时这个时候等价于求f=-a1*x1-a2*x2- ......... -an*xn 的最小值2、当约束条件为a1*x1+a2*x2+ ....... +an*xn >b这种形式的时候其约束等价于a1*x1+a2*x2+ ...... +an*xn -xnn=b 即多了一个xnn(xnn > 0)变量3、当一个变量比如x1是无约束的变量时，其实等价于x1=x2-x3即把一个变量x1分解成2个变量x2与x3之差(x2、x3> 0)把是x1的地方替换为(x2-x3)即可求解线性规划问题:J TPmin f r smch t hnt Apq，jf - fw7b jr线性规划问题其中，f, x, b, beq, lb, ub为向量,A, Aeq为矩阵。
求“线性规划”最值题的几种方法
＋２ ｙ 一２≤ ０．
解 由 ＝ ＋Ｙ ，则 Ｙ ＝ 一 ＋。 ，并 代 入
，
～Ｙ ＋１≥ ０，
２ ｘ— ＋ １＞ １ ０，
，
｛ 【 ～ ２ ｙ ＜ ￣ Ｏ ， 得｛ ３ ｘ 一 ２ ｚ ＜ ￣ ０ ，如
＋ ２ ｙ 一 ２ ≤０ ， 【
观察 、 分析巧妙地求出 ＝ ２ ｘ— Ｙ的最大 值 ， 此法需要 在平
时解题中积累经验才能做到．
２ ｘ— Ｙ的最大值为——．
收 稿 日期 ： ２ ０ １ ７— ０ ７— ０ １
作者简介 ： 苏保 明（ １ ９ ６ ６ ． ２一） ， 男； 云南省红河 州蒙 自县人 ， 高级教 师 ， 从事 高中数 学教 学研 究
一
： ， ／ ／ ） ｘ － ：
２ ＋２１ ＞０ ．
／－ ＇ ７ ． ，
例３ （ ２ ０ １ ３年高考新课 标 Ｉ 卷 文科 ： １ ４ ） 设 ， ｙ满足
图１ 所示 ， 由 图可知 Ｚ ＝ ＋Ｙ的 最
大 值 应 是 点 Ａ 的 纵 坐 标 ，由
ｆ ３ ｘ － ２ ｚ ＝ ０ ： ， 。 解 得 ｚ ＝ 寻 ，
方法二 ： 相 加 消 元 法
评注
首先 由 ＝ ２ ｘ —ｙ变形 为 Ｙ＝ ２ ｃ— ｐ ｚ ， 并代 入原
满 足 的 约 束 条 件 ｛
＝
。 ，
不 等 式 组 消 去 未 知 数 ， 化 为 不 等 式 组 ｛ － ≤ ≤ ３ ， 经 过 【 一 ｌ≤ｚ≤ ・
－— －—— —
４ ０・ － － － — —
２ ０ １ ７ 年 ９ 月 第 ２ ５ 期
方法四 ： 待定系数法
线性规划基本题型
例5
(2023年北京-7)设不等式组
3x表x达y旳y平1面13
0 0
区(A域)(1为，D3，] 若(B指)数[2，函3数] y=(aCx旳) (1图，像2上] 存在(D区)[域35D，x上+旳∞3]点y，则9a旳0取值范围是
解：作出可行域如右图所示绿色
区域． 0<a<1 时 ， x>0 时 ， 0<ax<1 ， y=ax
离旳平方旳最值问题．
题型三 求非线性目旳函数旳最值—斜率型
例3
x＋y－6≥0， 已知实数 x，y 满足4x－3y＋12≥0，
x≤4.
求xy的最大值与最小值.
【解】
x＋y－6≥0， 作出不等式组4x－3y＋12≥0，
x≤4
平面区域，如图所示．
表示的
(1)令 z＝xy，则 y＝zx.故求xy的最大值与最小值就是求 不等式组所表示的平面区域内的点与原点连线的斜率的 最大值与最小值，由图易知，kOC 最小，kOA 最大．
联立2x＋x＋2yy＝ ＝4500 ，得xy＝＝2100 ， ∴A(10,20)． ∴z＝3x＋2y 的最大值为 z＝3×10＋2×20＝70.
题型二 求非线性目旳函数旳最值—距离型
若目旳函数不是线性函数，我们可先将目旳函数变形找 到它旳几何意义，再利用解析几何知识求最值．
例2
x－y＋2≥0 已知x＋y－4≥0 ，求：
的交点(4,6)时，目标函数 z＝ax＋by(a>0，
b>0)取得最大值 12，即 4a＋6b＝12，即 2a＋3b＝6，而2a＋3b＝(2a＋3b)2a＋6 3b＝163＋(ba＋ab)≥163＋2＝ 265，故2a＋3b的最小值为265.
检测：
线性规划求最大值或最小值
线性规划求最大值或最小值linprog2011-09-03 18:43:17| 分类：Matlab | 标签：最优值最优解最大值最小值linprog |字号大中小订阅函数格式:linprog(f,a,b,a1,b1,xstart,xend)f:求解最小函数的表达式系数矩阵是m*1的矩阵a:≤不等式条件约束矩阵其均为形式b:a对应不等式右边的常数项a1:=等式条件约束矩阵b1:a1对应不等式右边的常数项xstart:x的取值范围的最小值的系数矩阵为n*1的矩阵xend:x的取值范围的最大值的系数矩阵为n*1的矩阵函数说明:不存在的项填写[]即可函数功能:线性规划求最优值.例子1:求f=3*x1+6*x2+2*x3的最大值满足的条件是3*x1+4*x2+x3≤2x1+3*x2+2*x3≤1且x1、x2、x3均大于等于0Matlab求解如下a =[ 3 4 11 32 ]b =[ 21 ]f=[ -3-6-2 ]%这里为什么会是负数,因为Matlab求的是f的最小值,要求最大值则取要求系数的相反数即可. x=[ 00 ]linprog(f,a,b,[],[],x,[])%执行的matlab命令后输出的如下内容.注意这里的[]表示那一项不存在.当然最后那一个[]也可以不要即linprog(f,a,b,[],[],x)Optimization terminated.ans =0.40000.20000.0000%即x1=0.4,x2=0.2,x3=0为最优解.带回原式我可以知道f的最大值=3*0.4+6*0.2=2.4例子2:求f=-2*x1-3*x2-x3的最小值满足的条件是x1+x2+x3≤3x1+4*x2+7*x3+x4=9且x1、x2、x3、x4均大于等于0Matlab求解如下原题等价于求f=-2*x1-3*x2-x3+0*x4的最小值其条件等价于x1+x2+x3+0*x4≤3x1+4*x2+7*x3+x4=9则在Matlab输入如下内容a=[1 1 1 0]b=[3]a1=[1 4 7 1]b1=[9]x=[ 00]f=[ -2-3-10]linprog(f,a,b,a1,b1,x)%执行命令或者输入linprog(f,a,b,a1,b1,x,[])Optimization terminated.ans =1.00002.00000.00000.0000%说明x1=1,x2=2,x3=0,x4=0取得最小值说明:任何线性规划问题都可以转化为上面的问题求解.细节问题请Google线性规划标准形式1、当目标函数求最大值时,例如求f=a1*x1+a2*x2+……+an*xn的最大值时这个时候等价于求f=-a1*x1-a2*x2-……-an*xn的最小值2、当约束条件为a1*x1+a2*x2+……+an*xn≥b这种形式的时候其约束等价于a1*x1+a2*x2+……+an*xn-xnn=b即多了一个xnn(xnn≥0)变量3、当一个变量比如x1是无约束的变量时,其实等价于x1=x2-x3即把一个变量x1分解成2个变量x2与x3之差(x2、x3≥0)把是x1的地方替换为(x2-x3)即可求解线性规划问题：线性规划问题其中，f, x, b, beq, lb, ub为向量, A, Aeq为矩阵。
线性规划中的最优解求解
线性规划中的最优解求解线性规划是一种在运筹学和数学中广泛应用的数学建模技术，通过确定一组线性约束条件下的最优解，以实现目标最大化或最小化。
最优解是指在满足给定约束条件的前提下，能使目标函数达到最优值的解。
在线性规划问题中，最优解的求解有多种方法。
本文将介绍线性规划中的两种主要方法：图解法和单纯形法。
一、图解法图解法是一种简单直观的方法，适用于只有两个变量的问题。
它通过在平面坐标系上画出约束条件的图形，找到可行域（满足所有约束条件的解集），并在可行域内寻找使目标函数达到最优值的点。
具体步骤如下：1. 绘制坐标系，并画出约束条件的直线或曲线。
每个约束条件都会限制变量的取值范围，在平面上形成一条直线或曲线。
2. 标出可行域。
根据所有约束条件的交集，确定满足所有约束条件的解的集合，即可行域。
可行域通常是一个多边形区域。
3. 确定目标函数。
根据问题的要求确定目标函数，并将其表示为直线或曲线。
4. 在可行域内寻找最优解。
通过平行于目标函数的线，将其移动至与可行域相切，并找到使目标函数取得最优值的点。
图解法的优点是简单易懂，能够提供初步的解决方案。
然而，对于复杂问题和具有多个变量的大规模问题，图解法可能不适用。
二、单纯形法单纯形法是一种基于矩阵运算的高效方法，适用于多变量和大规模问题。
它通过不断进行迭代计算，寻找最优解。
具体步骤如下：1. 将线性规划问题转化为标准形式。
标准形式要求目标函数为最小化问题，并且所有约束条件均为等式形式。
如果原问题不符合标准形式，可以进行线性变换进行转化。
2. 构建初始单纯形表。
将原问题的线性规划模型表示为矩阵形式，并构建单纯形表，包括目标函数系数、基变量和非基变量等信息。
3. 迭代计算。
根据单纯形表中的信息，进行迭代计算，通过选择合适的主元（即最大系数法则）和更新各个单元的值，逐步接近最优解。
4. 判断终止条件。
在每一次迭代计算后，判断是否满足终止条件，即目标函数是否达到最优解。
线性规划求最值的常见题型
y
x+y=1 x-y=0
1
C
0ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
x
1
y=-1
B(-1,-1)
������0（2，-1）A
[类题通法] 解线性规划问题的关键是准确地作出可行域，正确理 解z的几何意义，对一个封闭图形而言，最优解一般在可 行域的边界上取得．在解题中也可由此快速找到最大值点 或最小值点．
(2)������ = ������������++31的最值.
从目标函数的 几何意义思考
非线性目标函 数
（1）������ = (������ + 3)2+(������ + 1)2的最大值和最小值
可求得������可���目���9���行标���,���域8函���������中数.=的���的������点几������������到������何���������P2意=点义=的���可���距2���表���离22示的5=为平654
线性规划求最值的常见题型
龙海一中 徐艺凤
线性规划求最值常见的题型有
一、求线性目标函数的最值问题 二、求非线性目标函数的最值问题 三、实际问题中的最值问题
题型一、求线性目标函数的最值
x-y≥0 例1.设x,y满足约束条件： x+y-1 ≤ 0
y ≥ -1
线性目标函 数
求z=2x+y最大值与最小值。
在这里甲、乙两个电视 台的广告时间为主要变 量，公司的收益为两个 电视台获得的收益总和， 故可设两个电视台的广 告时间,列出不等式组
和建立目标函数。
间，才能使公司的收益最大，最大收益是多少万元？ [解] 设公司在甲电视台和乙电视台做广告的时间分别
线性规划最值问题
C 1,1
1
0
x1
x
x 4y 3 0 例:变量x,y满足 3 x 5 y 25 0， x 1 (1)设z=4x-3y,求z的最大值； y (2)设z= ，求z的最小值；
x
y
5
22 A 1, 5
y y0 ( 2) z x x0 z的值是可行域中的点 与原点O连线的斜率。
y1 (其中k为小于零的常数)时， 的最小值为2， x
能力提升
则实数k的值是________． -3
解析：不等式组所表示的 可行域如图所示， 点P(x，y)为可行域内的点时
k 1 y1 3 有 ＝kBP≥kBA＝ ＝2， x k 3 解得k＝－3.
一个半平面内的点的坐标适合不等式 Ax＋By＋C＞0 , 而另一个半平面内的点的坐标适合不等式Ax＋By＋C＜0 , 即直线Ax＋By＋C＝0划分平面所成两个半平面的点,分 别由不等式Ax＋By＋C＞0与Ax＋By＋C＜0决定.因此, 如同前面所学平面内的直线可以视为二元一次方程的 几何表示一样,半平面就是二元一次不等式的几何表示．
B 5,2
1
C 1,1
1
观察可知zmin kOB
x
2 5
0
x 4y 3 0 例:变量x,y满足 3 x 5 y 25 0， x 1 (3)设z= x 2 y 2 ,求z的取值范围.
( 3) z x 2 y 2的几何意义 是可行域中的点到原点 O
基础自查
(2)判断不等式Ax＋By＋C＞0所表示的平面区域,可在直 线Ax＋By＋C＝0的某一侧的半平面内选取一个特殊点， 如选原点或坐标轴上的点来验证 Ax＋By＋C 的 符号的正负．当C≠0时，常选用 原点 ． 2．二元一次不等式Ax＋By＋C＞0在平面直角坐标系中， 表示平面区域，直线l应画成 虚线 ，画不等式 Ax＋By＋C≥0所表示的区域时,应把边界画成 实线 ．
线性规划最值问题
2013年高考线性规划归类解析一、已知线性约束条件，探求线性目标关系最值问题例1、设变量x 、y 满足约束条件⎪⎩⎪⎨⎧≥+-≥-≤-1122y x y x y x ，则y x z 32+=的最大值为 。
解析：如图1，画出可行域，得在直线2x-y=2与直线x-y=-1的交点A(3,4)处，目标函数z 最大值为18点评：本题主要考查线性规划问题,由线性约束条件画出可行域,然后求出目标函数的最大值.，是一道较为简单的送分题。
数形结合是数学思想的重要手段之一。
二、已知线性约束条件，探求非线性目标关系最值问题例2、已知1,10,220x x y x y ≥⎧⎪-+≤⎨⎪--≤⎩则22x y +的最小值是 .解析：如图2，只要画出满足约束条件的可行域，而22x y +表示可行域内一点到原点的距离的平方。
由图易知A （1，2）是满足条件的最优解。
22x y +的最小值是为5。
点评：本题属非线性规划最优解问题。
求解关键是在挖掘目标关系几何意义的前提下，作出可行域，寻求最优解。
三、约束条件设计参数形式，考查目标函数最值范围问题例3、在约束条件0024x y y x sy x ≥⎧⎪≥⎪⎨+≤⎪⎪+≤⎩下，当35s ≤≤时，目标函数32z x y =+的最大值的变化范围是（）A.[6,15]B. [7,15]C. [6,8]D. [7,8]解析：画出可行域如图3所示,当34s ≤<时, 目标函数32z x y =+在(4,24)B s s --处取得最大值, 即max 3(4)2(24)4[7,8)z s s s =-+-=+∈;当45s ≤≤时, 目标函数32z x y =+在点(0,4)E 处取得最大值,即max 30248z =⨯+⨯=,故[7,8]z ∈,从而选D;点评：本题设计有新意，作出可行域，寻求最优解条件，然后转化为目标函数Z 关于S 的函数关系是求解的关键。
四、已知平面区域，逆向考查约束条件例4、已知双曲线224x y -=的两条渐近线与直线3x =围成一个三角形区域,表示该区域的不等式组是（）(A)0003x y x y x -≥⎧⎪+≥⎨⎪≤≤⎩ (B)0003x y x y x -≥⎧⎪+≤⎨⎪≤≤⎩ (C) 0003x y x y x -≤⎧⎪+≤⎨⎪≤≤⎩ (D) 0003x y x y x -≤⎧⎪+≥⎨⎪≤≤⎩解析：双曲线224x y -=的两条渐近线方程为y x =±，与直线3x =围成一图2C个三角形区域（如图4所示）时有0003x y x y x -≥⎧⎪+≥⎨⎪≤≤⎩。
线性规划最值问题
线性规划最值问题
线性规划是一种优化问题，它的目标是在一组线性约束条件下，找到使得目标函数最大或最小的变量值。
在线性规划最值问题中，
我们将面临以下几个步骤：
1. 定义目标函数：线性规划最值问题首先需要定义一个目标函数，该函数描述了需要最大化或最小化的目标。
目标函数是由一组
线性变量组成的数学表达式。
2. 设置约束条件：线性规划最值问题还需要设置一组线性约束
条件，这些约束条件用于限制变量的取值范围。
约束条件可以是大
于等于、小于等于或等于某个值的等式或不等式。
3. 制定模型：将目标函数和约束条件组合在一起，形成线性规
划模型。
这个模型可以通过数学表达式来描述。
4. 解决问题：通过线性规划算法，我们可以求解线性规划问题
的最优解。
最优解是使得目标函数取得最大或最小值的变量取值。
5. 分析结果：最后，我们对线性规划问题的解进行分析和解释。
我们可以判断最优解的可行性，以及根据最优解提供决策建议。
线性规划最值问题可以应用于多种实际场景中，如生产计划优化、资源分配、投资组合优化等。
通过解决线性规划最值问题，我
们可以在复杂的决策环境下，找到最优的决策方案，提高效率和效益。
参考文献：
[1] 王静.线性规划方法. 中国人民大学出版社, 2009.。
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特别解析：线性规划求最值一、目标函数线的平移法：利用直线的截距解决最值问题例1 已知点()P x y，在不等式组2010220xyx y-⎧⎪-⎨⎪+-⎩，，≤≤≥表示的平面区域上运动，则z x y=-的取值范围是（）．（A）［－2，－1］（B）［－2，1］（C）［－1，2］（D）［1，2］解析：由线性约束条件画出可行域，考虑z x y=-，变形为y x z=-，这是斜率为1且随z变化的一族平行直线．z-是直线在y轴上的截距．当直线满足约束条件且经过点（2，0）时，目标函数z x y=-取得最大值为2；直线经过点（0，1）时，目标函数z x y=-取得最小值为－1．故选（C）．注：本题用“交点法”求出三个交点坐标分别为（0，1），（2，1），（2，0），然后再一一代入目标函数求出z=x-y的取值范围为［-1，2］更为简单．例2 已知实数x、y满足约束条件503x yx yx+≥⎧⎪-+≥⎨⎪≤⎩，则24z x y=+的最小值为（）分析：将目标函数变形可得124zy x=-+，所求的目标函数的最小值即一组平行直12y x b=-+在经过可行域时在y轴上的截距的最小值的4倍。
解析：由实数x、y满足的约束条件，作可行域如图所示：当一组平行直线L 经过图中可行域三角形ABC 区域的点C 时，在y 轴上的截距最小，又(3,3)C -，故24z x y =+的最小值为min 234(3)6z =⨯+⨯-=-。
二、数行结合，构造斜率法：利用直线的斜率解决最值问题例3 设实数x y ，满足20240230x y xc y y --⎧⎪+-⎨⎪-⎩，，，≤≥≤，则y z x =的最大值是__________．解析：画出不等式组所确定的三角形区域ABC （如图2），0y y z x x -==-表示两点(00)()O P x y ，，，确定的直线的斜率，要求z 的最大值，即求可行域内的点与原点连线的斜率的最大值．由图2可以看出直线OP 的斜率最大，故P 为240x y +-=与230y -=的交点，即A 点． ∴312P ⎛⎫⎪⎝⎭，．故答案为32．注：解决本题的关键是理解目标函数0y y z x x -==-的 几何意义，当然本题也可设yt x=，则y tx =，即为求 y tx =的斜率的最大值．由图2可知，y tx =过点A 时，t 最大．代入y tx =，求出32t =，即得到的最大值是32．例3.已知实数x 、y 满足不等式组2240x y x ⎧+≤⎨≥⎩,求函数31y z x +=+的值域.解析：所给的不等式组表示圆224x y +=的右半圆(含边界)，-5 3O x y CA BL31y z x +=+可理解为过定点(1,3)P --，斜率为z 的直线族．问题的几何意义：求过半圆域224(0)x y x +≤≥上任一点与点(1,3)P --的直线斜率的最大、最小值．由图知，过点P 和点(0,2)A 的直线斜率最大，max 2(3)50(1)z --==--．过点P 所作半圆的切线的斜率最小．设切点为(,)B a b ，则过B 点的切线方程为4ax by +=．又B 在半圆周上，P 在切线上，则有22434a b a b ⎧+=⎨--=⎩解得65a b ⎧=⎪⎪⎨-⎪=⎪⎩因此min z =。
三、平面内两点间的距离型（或距离的平方型），构造两点间的距离公式法解决最值问题例5 已知实数x 、y 满足10101x y x y y +-≤⎧⎪-+≥⎨⎪≥-⎩，则22448w x y x y =+--+的最值为________.解析：目标函数2222448(2)(2)w x y x y x y =+--+=-+-，其含义是点(2,2)与可行域内的点的距离的平方。
由实数x 、y 所满足的不等式组作可行域如图所示：可行域为图中ABC 内部（包括边界），易求B （-2，-1），结合图形知，点(2,2)到点B 的距离为其到可行域内点的最大值，22max (22)(12)25w =--+--=；点(2,2)到直线x+y-1=0的距离为其到可行域内点的最小值，min 2w ==。
例6 已知2040250x y x y x y -+⎧⎪+-⎨⎪--⎩，，，≥≥≤，求221025z x y y =+-+的最小值．解析：作出可行域，并求出顶点的坐标A （1，3）、B （3，1）、C （7，9）．而22(5)z x y =+-表示可行域内任一点（x ，y ）到定点M （0，5）的距离的平方，过M 作直线AC 的垂线，易知垂足Ｎ在线段AC 上，故z 的最小值是292MN =．注：充分理解目标函数的几何意义，如两点间的距离（或平方）、点到直线的距离等．四、点到直线的距离型例7 已知实数x 、y 满足2221,42x y u x y x y +≥=++-求的最小值。
解析：目标函数222242(2)(1)5u x y x y x y =++-=++--，其含义是点(-2,1)与可行域内的点的最小距离的平方减5。
由实数x 、y 所满足的不等式组作可行域如图所示点(-2,1)到可行域内的点的最小距离为其到直线2x+y=1的距离，由点到直线的距离公式可求得4555d ==，故21695555d -=-=- 例8 已知2040250x y x y x y -+⎧⎪+-⎨⎪--⎩，，，≥≥≤，求221025z x y y =+-+的最小值．解析：作出可行域，并求出顶点的坐标A （1，3）、B （3，1）、C （7，9）．而22(5)z x y =+-表示可行域内任一点（x ，y ）到定点M （0，5）的距离的平方，过M 作直线AC 的垂线，易知垂足Ｎ在线段AC 上，故z 的最小值是292MN =．五、变换问题研究目标函数例9 （08年山东）已知⎪⎩⎪⎨⎧≥≤+≥a x y x xy 2，且y x z +=2的最大值是最小值的3倍，a 等于（ ）解析：求解有关线性规划的最大值和最小值问题， 准确画图找到可行域是关键.如图所示，A y x z 在+=2 点和B 点分别取得最小值和最大值. 由),(a a A xy ax 得⎩⎨⎧==，由⎩⎨⎧==+y x y x 2得 (-2,1) 112OxyB (1，1). ∴a z z 3,3min max ==. 由题意，得.31=a 。
六、综合导数、函数知识类例10 （06山东）．已知函数),2[)(+∞-的定义域为x f ，部分对应值如下表，)()(x f x f 为'的导函数，函数)(x f y '=的图象如右图所示. 若两正数a ，b 满足331)2(++<+a b b a f ，则的取值范围是（ )37,53( ）分析：本题的关键是如何从函数的导函数的图象中找到原函数的基本性质，将其与所给的函数性质联系起来。
由导函数的图象可知，原函数在区间 [-2,0]为单调递减函数，在区间（0，∞+）为单调递增函数。
结合题中提供的函数的数据可得422<+<-b a ，另外注意到33++a b 的几何意义，转化为线性规划问题可求解。
解析：由导函数的图象可知，原函数在区间 [-2,0]为单调递减函数，在区间（0，∞+）为单调递增函数，又1)4(,1)0(,1)2(=-==-f f f ，故422<+<-b a ，而b a ,均为正数，可得可行域如图，33++a b 的几何意义是可行域内的点和（-3，-3）连线的斜率的取值范围，故x－2 0 4 )(x f1－11(-3,4 2O xy最大为点（0，4），此时为373034=++，最小为点（2，0），此时为533230=++。
七、在日常应用中解决最值问题例．(2009山东卷文)某公司租赁甲、乙两种设备生产A,B 两类产品,甲种设备每天能生产A 类产品5件和B 类产品10件,乙种设备每天能生产A 类产品6件和B 类产品20件.已知设备甲每天的租赁费为200元,设备乙每天的租赁费为300元,现该公司至少要生产A 类产品50件,B 类产品140件,所需租赁费最少为______元. 答案 2300解析 设甲种设备需要生产x 天, 乙种设备需要生产y 天, 该公司所需租赁费为z 元则200300z x y =+，甲、乙两种设备生产A,B 两类产品的情况为下表所示: 产品 设备 A 类产品(件)(≥50) B 类产品(件)(≥140) 租赁费(元)甲设备 5 10 200 乙设备 620300 则满足的关系为565010201400,0x y x y x y +≥⎧⎪+≥⎨⎪≥≥⎩即:61052140,0x y x y x y ⎧+≥⎪⎪⎨+≥⎪⎪≥≥⎩,作出不等式表示的平面区域,当200300z x y =+对应的直线过两直线6105214x y x y ⎧+=⎪⎨⎪+=⎩的交点(4,5)时，目标函数200300z x y =+取得最低为2300元.附：线性规划常见题型及解法一、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（1）。
解：如图作出可行域，ABC △S 即为所求，由OMBC S 梯形减去OMAC S 梯形即可。
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（ 13个 ）解：|x|＋|y|≤2等价于2(0,0)2(0,0)2(0,0)2(0,0)x y x y x y x y x y x y x 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13.四、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 y x y x +≥⎧⎪-+≤⎨⎪≤⎩，使z=x+ay(a>0)取得最小值的最优解有无数个，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 y x y x y +-≥⎧⎪-+≥⎨⎪--≤⎩，则z=x 2+y 2的最大值和最小值分别是（ ） A 、13，1 B 、13，2 C 、13，45D、5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 。