用“小范围搜索法”求“线性规划问题”的最优整数解
线性规划中的最优整数解
线性规划中的最优整数解线性规划中的最优解，就是在线性约束条件下使目标函数取得最大值或最小值的可行解，而求最优整数解，是同学们的棘手问题，下面以例题的形式讲讲如何求最优解。
例. 某人承揽了一项业务：需做文字标牌6个，绘画标牌5个。
现有两种规格的原料，甲种规格每张32m ，可做文字标牌1个、绘画标牌2个；乙种规格每张22m ，可做文字标牌2个、绘画标牌1个，求两种规格的原料各用多少张才能使总的用料面积最小？最小用料面积是多少？分析：将已知数据列成如下所示的表格：解法一：设甲种规格的原料用x 张，乙种规格的原料用y 张，总的用料面积为z 2m ,则z=3x+2yx+2y ≥62x+y ≥5x ≥0y ≥0其可行域如图所示：解方程组x+2y=62x+y=5得M 的坐标为47(,)33当直线z=3x+2y过点M47(,)33时z最小，此时472632333z=⨯+⨯=由题意可知，点M47(,)33不是最优解，因为此问题最优解(x,y)中x，y应都是非负整数，所以目标函数z的最小值一定是大于263的整数，且x，y都是非负整数。
取z=9,得3x+2y=9，其非负整数解是（1，3）和（3，0），但点（3，0）不在可行域内，舍去，所以点（1，3）是最优解，min 9z=解法二：由解法一可知，点M47(,)33不是最优解，这时可求出可行域内左下侧靠近边界的整点，依次为A（0，5），B（1，3），C（2，2），D（3，2），E（4，1），F（5，1），G（6，0），将这些点的坐标分别代入目标函数z=3x+2y，求出z的各对应值，经检验可知，在整点B（1，3）处z取得最小值9。
答：甲种规格的原料用1张，乙种规格的原料用3张时，总的用料面积最小，其最小用料面积为92m。
对于线性规划中的最优整数解问题，当解方程组得到的解不是整数解时，可采用如下的方法：1.调整优值法：先求“非整点最优解”及“最优值”，根据题意调整“最优值”，再求目标函数中的整数解，便可得出最优整数解。
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)。
3.3.2简单的线性规划问题
变式：求利润z=x+3y的最大值. y
x2y 8
44
x y
16 12
x
0
y 0
4 N（2，3） 3
0
4
8x
y 1 x4
2
y1x z
33
zmax 2 3 3 11
名称 约束条件 线性约束条件 目标函数 线性目标函数
（3）掌握对一些实际优化问题建立线性规划数学 模型并运用图解法进行求解的基本方法和步骤 ．
学习重点：线性规划的图解法
学习难点：寻求线性规划问题的最优解
一、导学提示，自主学习
2.本节主要题型 题型一 求线性目标函数的最值 题型二 线性规划的实际应用 3.自主学习教材P87-P91 3. 3.2简单的线性规划问题
经理,问各截这两种钢板多少张既能满足顾客要求又使所用钢板张
数最少。
分 析
解：设需截第一种钢板x张，第二种钢板y张，
2x+y≥15,
钢板总张数为Z则,
问
x+2y≥18,
题
x+3y≥27, x≥0
:
y≥0
标目函数: z=x+y (x,y N)
约束条件:
{ 2x+y≥15, x+2y≥18, x+3y≥27, x≥0,
33
3
在y轴上的截距为 z 的直线, 3
当点P在可允许的取值范围变化时,
求截距 z 的最值,即可得z的最值. 3
问题：求利润z=2x+3y的最大值. y
x2y 8
44
x y
16 12
数学建模线性规划与整数规划
数学建模线性规划与整数规划数学建模是一门将实际问题转化为数学问题，并利用数学方法解决的学科。
线性规划和整数规划是数学建模中常用的两种模型，它们在实际问题中有着广泛的应用。
本文将重点介绍线性规划和整数规划的概念、模型形式以及求解方法。
一、线性规划（Linear Programming）线性规划是一种在约束条件下求解线性目标函数最优解的数学模型，它的基本形式可以表示为：Min（或Max）：C₁X₁ + C₂X₂ + ... + CₙXₙSubject to：A₁₁X₁ + A₁₂X₂ + ... + A₁ₙXₙ ≤ b₁A₂₁X₁ + A₂₂X₂ + ... + A₂ₙXₙ ≤ b₂...Aₙ₁X₁ + Aₙ₂X₂ + ... + AₙₙXₙ ≤ bₙX₁, X₂, ... , Xₙ ≥ 0在上述模型中，C₁,C₂,...,Cₙ为目标函数的系数，Aᵢₙ为不等式约束条件的系数，bᵢ为不等式约束条件的右端常数，X₁,X₂,...,Xₙ为决策变量。
线性规划的求解可以通过单纯形法或内点法等算法实现。
通过逐步优化决策变量的取值，可以得到满足约束条件并使目标函数达到最优的解。
二、整数规划（Integer Programming）整数规划是在线性规划基础上增加了决策变量必须取整的要求，其模型形式为：Min（或Max）：C₁X₁ + C₂X₂ + ... + CₙXₙSubject to：A₁₁X₁ + A₁₂X₂ + ... + A₁ₙXₙ ≤ b₁A₂₁X₁ + A₂₂X₂ + ... + A₂ₙXₙ ≤ b₂...Aₙ₁X₁ + Aₙ₂X₂ + ... + AₙₙXₙ ≤ bₙX₁, X₂, ... , Xₙ ≥ 0X₁,X₂,...,Xₙ为整数整数规划在实际问题中常用于需要求解离散决策问题的情况，如装配线平衡、旅行商问题等。
然而，由于整数规划问题的整数约束，其求解难度大大增加。
求解整数规划问题的方法主要有分支定界法、割平面法、遗传算法等。
线性规划问题的解法
线性规划问题的解法线性规划（Linear Programming，LP）是一种数学优化方法，用于求解线性约束条件下的最大化或最小化目标函数的问题。
线性规划问题在经济学、管理学、工程学等领域都具有广泛的应用，其求解方法也十分成熟。
本文将介绍线性规划问题的常用解法，包括单纯形法和内点法。
一、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。
它通过在可行解空间中不断移动，直到找到目标函数的最优解。
单纯形法的基本步骤如下：1. 标准化问题：将线性规划问题转化为标准形式，即将目标函数转化为最小化形式，所有约束条件均为等式形式，且变量的取值范围为非负数。
2. 初始可行解：选择一个初始可行解，可以通过人工选取或者其他启发式算法得到。
3. 进行迭代：通过不断移动至更优解来逼近最优解。
首先选择一个非基变量进行入基操作，然后选取一个基变量进行出基操作，使目标函数值更小。
通过迭代进行入基和出基操作，直到无法找到更优解为止。
4. 结束条件：判断迭代是否结束，即目标函数是否达到最小值或最大值，以及约束条件是否满足。
单纯形法的优点是易于理解和实现，而且在实际应用中通常具有较好的性能。
但是，对于某些问题，单纯形法可能会陷入循环或者运算效率较低。
二、内点法内点法是一种相对较新的线性规划求解方法，它通过在可行解空间的内部搜索来逼近最优解。
与单纯形法相比，内点法具有更好的数值稳定性和运算效率。
内点法的基本思想是通过将问题转化为求解一系列等价的非线性方程组来求解最优解。
首先，将线性规划问题转化为等价的非线性优化问题，然后通过迭代求解非线性方程组。
每次迭代时，内点法通过在可行解空间的内部搜索来逼近最优解，直到找到满足停止条件的解。
内点法的优点是在计算过程中不需要基变量和非基变量的切换，因此可以避免单纯形法中可能出现的循环问题。
此外，内点法还可以求解非线性约束条件下的最优解，具有更广泛的适用性。
三、其他方法除了单纯形法和内点法，还有一些其他的线性规划求解方法，如对偶方法、割平面法等。
如何寻找_线性规划问题_的整点最优解
- 2 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
x
图1
作出一组平行的直线 200x + 150y = t. 当 t= 0 时, 即 200x + 150y = 0 也就是直线
l0: 4x + 3y = 0. 将直线 l0 向上平移至 l1 的位置时, 直线 l1 经
过可行域上的点A , 且与原点的距离最大, 此时 z = 200x + 150y 取最大值Ζ
= 1, 2, 3, 4, 如图 4, 打出网格, 这时网格在可行域
内的交点, 即可行域内的整点Ζ
将直线 l1 向上平移到 l2 的位置时, 直线 l2 最
先经过可行域内的整点B (5, 2) , 且使 z = 160x +
252y 取最小值, 此时
z 最小= 160×5+ 252×2= 1304.
2000 年 第 3 期 数学通报
19
如何寻找《线性规划问题》的整点最优解
安培录 (山西省代县中学校 034200)
试验教材高二数学 (上) 增加了《简单的线性
规划》的内容, 利用图解法解答线性规划的两类问 题Ζ 对此, 大纲要求“会简单的应用”Ζ
学生对线性规划的基本概念、基本方法在两
类实际问题中的应用, 基本可以达纲, 但对寻找 《线性规划问题》的整点最优解的问题, 感到不好 入手, 完成作业困难较大Ζ 在这个问题上, 试验教 材安排了一个例题 (P 76 页例 4) , 两个习题 (P 79 页第 3、4 题) , 一个复习题 (P 107 页第 17 题) Ζ 针 对学生从认知到应用这一过程存在的问题, 笔者 在教学实践中归纳整理了三种基本方法, 现举例 说明如下:
线性规划与最优化问题的解法
稻壳学院
感谢观看
汇报人：XX
求解方法：使用 单纯形法、椭球 法等算法求解线 性规划问题
线性规划的几何解释
添加 标题
线性规划问题可以看作是在多维空间中寻找一条直 线，使得该直线在满足一系列约束条件下，最大化 或最小化某个目标函数。
添加 标题
线性规划的基本概念包括决策变量、目标函数 和约束条件。决策变量是问题中需要求解的未 知数，目标函数是希望最大化或最小化的函数， 约束条件是限制决策变量取值的条件。
解决方案：运输问题的解决方案通常包括 确定最优的运输路线和数量，以最小化运 输成本或最大化运输效益。
分配问题
简介：线性规划与最优化问题的实际应用之一是解决分配问题，通过合理分配资源，实 现最大化效益。
实例：如将有限的生产任务分配给不同的生产部门，以最小化生产成本或最大化总产量。
解决方法：利用线性规划模型描述问题，通过求解得到最优解，实现资源的最优分配。
添加 标题
在几何解释中，决策变量可以看作是坐标轴上 的点，目标函数可以看作是该点所在的高或低。 通过移动坐标轴上的点，可以找到使目标函数 取得最大值或最小值的点，即最优解。
添加 标题
线性规划的几何解释有助于直观地理解问题，并快 速找到最优解。在实际应用中，线性规划可以用于 资源分配、生产计划、运输问题等领域。
数。
线性规划问题 在现实生活中 应用广泛，如 生产计划、资 源分配和运输
问题等。
线性规划的基 本概念包括变 量、约束条件 和目标函数。
线性规划问题 通常在凸集上 进行，这使得 问题具有全局
最优解。
线性规划的数学模型
目标函数：要求 最大或最小化的 线性函数
约束条件：决策 变量的限制条件
用“小范围搜索法”求“线性规划问题”的最优整数解
对的． 之 ， 于教科书 的要求 ， 马虎虎 ， 反 低 马 一 带 而 过 ， 是 不 对 的． 师 应 该 认 真 钻 研 教 也 教 材 ， 教 学 过 程 中把 教 科 书 的 内容 落 实 好 ， 在 使
学 生 学 懂 教 科 书 上 的 知 识， 会 做 教 科 书 上 学
使 搜 索 范 围缩 到 最 小 ， 算 的工 作 量 减 到 最 计 小 ． 面 以教 科 书 中 的 题 目为 例 ， 明 “ 范 下 说 小 围搜 索 法 ” 运 用 ． 的
例 １ 教科 书第 ６ ５页 习 题 ７ ４题 ， 目 ． 题
略．
能 ， 到 大 纲 要 求 的“ 单 会 用 ” 目的 ． 达 简 的 笔 者 对 教 科 书 中 的 全 部 ７个 线 性 规 划 的 实 际 应 用 问 题 进 行 了 研 究 和 分 类 。 中 １个 其 问题 （ 科书 第 ６ 教 １页 例 ３ 的 最 优 解 不 是 整 ） 数 解 ， 优 解 有 且 只有 一 个 ， 优 解 显 然 在 边 最 最
数 ， 不是最优解． 故 由于 要 使 目标 函数 取 最 大 值 ， 此 要 寻 找 可 行 域 右 上 侧 靠 近 边 界 或 边 因 界 上 的 整 点 ． 点 邻 近 的 整 点 共 有 ４个 与
（ ，） （ ，） （ ，） （ ，） 显 然 点 （ ，） ２８ ，２ ９ ，３ ８ 与 ３ ９ ， ２ ８ 是 可 行 域 内 的 整 点 ， （ ， ） 是可 行 域 内 的整 点 ３９不
去 寻 找 ， 生 不 容 易掌 握 ， 习 困难 比较 大 ． 学 学 为 了解决 这类 寻 找最 优 整数 解 的困难 ， 笔 者 采 用 “ 范 围 搜 索 法 ” 行 教 学 ． 方 法 小 进 该
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。
运筹学基础(中文版第10版)哈姆迪塔哈课后习题答案解析
运筹学基础（中文版第10版）哈姆迪塔哈课后习题答案解析第一章线性规划模型1.1 线性规划的基本概念1.请解释线性规划模型的基本要素以及线性规划模型的一般形式。
答：- 线性规划模型的基本要素包括决策变量、目标函数、约束条件。
- 线性规划模型的一般形式如下：Max/Min Z = c₁x₁ + c₂x₂ + ... + cₙxₙSubject to:a₁₁x₁ + a₁₂x₂ + ... + a₁ₙxₙ ≤ b₁a₂₁x₁ + a₂₂x₂ + ... + a₂ₙxₙ ≤ b₂...aₙ₁x₁ + aₙ₂x₂ + ... + aₙₙxₙ ≤ bₙx₁, x₂, ..., xₙ ≥ 01.2 线性规划模型的几何解释1.请说明线性规划模型的几何解释。
答：线性规划模型在几何上可以表示为一个多维空间中的凸多面体（可行域），目标函数为该多面体上的一条直线，通过不同的目标函数系数向量c，可以得到相应的最优解点。
通过多面体的边界和顶点，可以确定最优解点的位置。
如果可行域是无限大的，则最优解点可以在其中的任何位置。
1.3 线性规划模型求解方法1.简要说明线性规划模型的两种求解方法。
答：线性规划模型可以通过以下两种方法进行求解： - 图形法：根据可行域的几何特征，通过图形方法确定最优解点的位置。
- 单纯形法：通过迭代计算，逐步靠近最优解点。
单纯形法是一种高效的求解线性规划问题的方法。
第二章单变量线性规划2.1 单变量线性规划模型1.请给出单变量线性规划模型的一般形式。
答：Max/Min Z = cxSubject to:ax ≤ bx ≥ 02.2 图形解法及其应用1.请解释图形解法在单变量线性规划中的应用。
答：图形解法可以直观地帮助我们确定单变量线性规划模型的最优解。
通过绘制目标函数和约束条件的图像，可以确定最优解点的位置。
对于单变量线性规划模型，图形解法特别简单，只需要绘制一条直线和一条水平线，求解它们的交点即可得到最优解点的位置。
2014数学文补教案—第六章不等式与推理证明
第六章不等式、推理与证明【知识特点】（1）不等式应用十分广泛，是高中数学的主要工具，试题类型多、方法多、概念要求较高，特别是不等式性质的条件与结论，基本不等式的条件等。
（2）不等式的性质本身就是解题的手段和方法，要认真理解和体会不等式性质的条件与结论，并运用它去解题。
（3）一元二次不等式的解法及求解程序框图一定要在理解的基础上掌握，因为求解的程序框图就是求解的一般方法与步骤。
（4）二元一次不等式组与简单的线性规划是解决最优化问题的一个重要手段，但画图时一定要细心，然后求出目标函数的最值。
（5）基本不等式的条件是解题的关键，一定要认真体会，会运用基本不等式来证明或求解问题。
（6）推理与证明贯穿于每一个章节，是对以前所学知识的总结与归纳，概念较多，知识比较系统，逻辑性较强，在高中数学中有着特殊地位。
【重点关注】不等式、推理与证明的学习应立足基础，重在理解，加强训练，学会建模，培养能力，提高素质，因此在学习中应重点注意以下几点：（1）学习不等式性质时，要弄清条件与结论，要克服“想当然”和“显然成立”的思维定势，要以比较准则和实数的运算法则为依据解决问题。
（2）解某些不等式时，要与函数的定义域、值域、单调性联系起来，注重数形结合思想，解含参数不等式时要注重分类讨论的思想。
（3）利用基本不等式求最值时，要满足三个条件：一正，二定，三相等。
（4）要强化不等式的应用意识，同时要注意到不等式与函数和方程的对比与联系，充分利用函数方程思想、数形结合思想处理不等式问题。
（5）利用线性规划解决实际问题，充分利用数形结合思想，会达到事半功倍的效果，因此力求画图标准。
（6）深刻理解合情推理的含义，归纳解决这类问题的规律和方法，掌握分析法、综合法、反证法的证明过程和解题特点。
（7）合情推理中主要包括类比推理与归纳推理两种推理模式，类比、归纳的数学思想是在进行问题探讨、研究时常见的思想方法。
（8）数学归纳法是证明数列、等式、不等式的有效方法，证明问题时要注意充分利用归纳假设，同时注意项数的变化，在证明不等问题时，注意放缩、作差等方法的应用。
用“小范围搜索法”求“线性规划问题”的最优整数解)
用“小范围搜索法”求“线性规划问题”的最优整数解/sxzn/gkfx_xkfx_sxview_121.html“简单线性规划”是新增加的教学内容，也是培养学生探索能力，加强数学应用的很好素材，如何把握好这一新内容的尺度，又如何实施教学是广大教师十分关心的问题。
笔者认为线性规划的教学，如果教师人为地超出教科书的要求，马马虎虎，一带而过，也是不对的。
教师应该认真钻研教材，在教学过程中把教科书的内容落实好，使学生学懂教科书上的知识，学会做教科书上的题目。
在理解原理的基础上掌握解题的技能，达到大纲要求的“简单会用”的目的。
笔者对教科书中的全部7个线性规划的实际应用问题进行了研究和分类。
其中1个问题（教科书第61页例3）的最优解不是整数解，最优解有且只有一个，最优解显然在边界折线的顶点处，此为第一类问题；有3个问题（教科书第64页练习第2题、第65页习题7.4第3题，第66页研究课题与实习作业）的最优解为整数解，最优整数解有且只有一个，最优解整点显然在边界折线的顶点处，此为第二类问题；另有3个问题（教科书第63页例4、第65页习题7.4第4题、第87页复习参考题七A组第16题）的最优解为整数解，最优整数解可能不止一个，最优解整点不在边界折线的顶点处，或虽在边界折线的顶点处但并不显然，此为第三类问题。
第一、第二类问题的最优解可以通过解一个二元一次方程组直接得到，学生比较容易掌握。
第三类问题的最优解不能通过解一个二元一次方程组直接得到，必须通过观察图形或计算检验去寻找，学生不容易掌握，学习困难比较大。
为了解决这类寻找最优整数解的困难，笔者采用“小范围搜索法”进行教学。
该方法的优点在于，把在大范围同寻找最优整数解转化为在小范围内寻找最优整数解，而且在通过观察图形作出准确判断有困难的情况下，通过计算检验作出准确判断的工作量比较小。
其步骤为（1）在边界折线顶点附近的小范围内搜索一个可行域内的年整点；（2）过该点作一条斜率为－（其中A，B分别为目标函数中变量x，y的系数）的直线，与可行域边界折线相交得到一个小范围的区域；（3）在这个小范围区域内继续搜索全部最优整数解。
求解线性规划问题的整数规划算法研究
求解线性规划问题的整数规划算法研究Introduction线性规划问题是运筹学中最基本的问题之一，是一种优化问题，在数学和计算机科学中都有广泛的应用。
而整数规划算法则是针对线性规划问题中所有变量都必须取整的情况而设计的一类算法。
在实际应用中，很多情况下最优解需要得到整数解。
本文主要研究求解线性规划问题的整数规划算法，并介绍其中比较常见的两种算法：分支定界法和割平面法。
分支定界法分支定界法是将整数规划问题分成若干个子问题，每个子问题是原问题的一个部分，可以得到其最优解。
该算法的基本思想是先找到一个松弛线性规划问题的最优解，然后选择一个变量进行分支。
具体实现方式是拆分成两个子问题，一个子问题中该变量小于等于其整数部分，另一个子问题中该变量大于等于其整数部分加1，然后分别对这两个子问题进行求解，直到找到最优解。
当子问题的最优下界大于等于全局最优解的上界时，就可以在子问题中停止搜索。
分支定界法的主要思想是通过不断地削减搜索空间，来避免不必要的计算。
割平面法割平面法是将整数规划问题转化成线性规划问题，并在每个子问题中添加一些割平面来逼近整数解。
该算法的基本思想是先转化成松弛线性规划问题，在其中添加限制条件，即割平面，来求出一组整数解。
割平面是原问题整数约束条件的线性组合，可以有效地削减搜索空间，进而提高搜索效率。
该方法的主要难点在于如何构造合适的割平面，以减小搜索空间的大小并在短时间内找到最优解。
相比于分支定界法，割平面法在求解时需要添加额外的限制条件，使得问题转化为线性规划问题。
因此，该算法需要更多的计算资源。
但是，相对于分支定界法，割平面法的搜索空间更小，因此在实际应用中经常会使用这种方法来求解整数规划问题。
Conclusion整数规划问题作为线性规划问题的一种扩展，广泛应用于各个领域。
分支定界法和割平面法是求解整数规划问题时使用较为频繁的算法。
虽然它们的实现细节不同，但都具有削减搜索空间、减小计算量的优点。
线性规划求最值(详细)
其中P( x, y), M (1,0) 2 2 由图知 PM 1的最小值 AM 1
解：z （x 1) y 1 PM 1
2
2
补：x y OP
2 2
2
zmin 2 1 1
2
A P( x, y)
O
其中P( x, y)
2
B
由图知 OP 的最小值 d
z=2x+y
可行解： 满足约束条件的解(x,y) 即不等式组的解 可行域: 可行解组成的集合 （阴影部分） A(5,2),B(1,1) 最优解： 使目标函数取得最值的可行解 y x=1 2x+y=ｚ 线性规划问题： 可行域 线性目标函数在线性约 最优解 束条件下的最值 的问题
o
1 x-4y+3=0
A（5，2）
(1)求z x y 10y 25最小值
x y20 (2) x，y满足 x y 4 0 2x y 5 0 2 2
2 2
2 y 1 ( 2)求 的范围 x 1
x y20 C
M
(1)解：z x （y - 5） PM
其中P( x, y), M (0,5)
(1)画区域
（2）z 2 x 3 y化为y x 3 2 z 3 表示斜率为 ，纵截距为 的一组平行线 3 3
x 2 y 8 （4）解方程组 得点A(4,2) 4 x 16
(3)直线过点 A 时纵截距最大，此时z最大,过点 O 时z最小
zmax 2 4 3 6 14 Zmin 0 注：斜率越大， 倾斜角越大
2
由图知 PM 最小值 d 2
2
A
N
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。
运筹学_中南大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
运筹学_中南大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.当原问题可行，对偶问题不可行时，常用的求解线性规划问题的方法是（）。
参考答案:单纯形法2.一旦一个人工变量在迭代中变为非基变量后，该变量及相应列的数字可以从单纯形表中删除，而不影响计算结果。
（）参考答案:正确3.在单纯形表中基变量对应的系数矩阵往往为单位矩阵。
（）参考答案:正确4.任一树中的边数和它的顶点数之间的关系式（）。
参考答案:顶点数是边数的两倍5.最小生成树的求解方法有（）。
参考答案:破圈法6.以同一节点为结束事项的各项作业最早结束时间相同。
参考答案:错误7.用对偶单纯形法求解线性规划时的最优性条件是参考答案:b列的数字非08.下列哪个决策原则被称为乐观主义原则（）。
参考答案:最大最大原则9.进行成本最小化决策时，悲观主义者的决策原则是（）。
参考答案:最大最小原则10.若原问题是一标准型，则对偶问题的最优解值就等于原问题最优表中松弛变量的（）参考答案:机会费用11.线性规划的图解法中，目标函数值的递增方向与（）有关参考答案:价值系数的正负12.对偶问题的目标函数总是与原问题目标函数相等。
参考答案:错误13.原问题约束条件右端值对应对偶问题目标函数中变量的系数。
参考答案:正确14.属于解决风险型决策问题的基本准则有最大可能准则、机会均等准则和期望收益最大准则。
参考答案:错误15.一个好的存贮策略，即可以使总费用最小，又可避免因缺货影响生产或者对顾客失去信用。
参考答案:正确16.某企业有10台运货车，已知每台车每运行100小时平均需维修两次，一个维修工，每次维修平均20分钟，到达时间和服务时间均服从负指数分布，该问题的排队模型为（）。
参考答案:（M/M/1）:（∞/∞/FCFS）17.运输问题中，当总供应量大于总需求量时，求解时需虚设一个（）地，此地的生产量或需求量为总供应量与总需求量之差。
参考答案:销地18.在动态规划建模中，设置状态和状态变量时，不仅要描述过程的具体特征，而且一个根本的要求是必须满足（）。
高中数学解题方法系列：线性规划中整点问题的4种方法
高中数学解题方法系列：线性规划中整点问题的4种方法线性规划是运筹学的一个重要分支，在实际生活中有着广泛的应用。
新教材中增加了线性规划的内容，充分体现了数学的实际应用，发展了学生的数学应用意识。
由于实际问题中线性规划问题的最优解多为整数解，也是学生学习线性规划的难点，因而求线性规划的整数最优解的方法就显得尤为重要了。
但教材中对此类问题却一带而过，对于具体的验算过程并没有作必要的描述，以致学生在解题过程中对于具体的验算过程掌握还不够清晰。
例：要将两种大小不同的的钢板截成A 、B 、C 三种规格，每张钢板可同时截得三种规格的小钢板的块数如表所示，今需要A 、B 、C 三种规格的成品分别为15，18，27块，问各截这两种钢板多少张可得所需三种规格成品，且使所用钢板张数最少。
解：设需要截第一种钢板x 张，第二张钢板y 张，则21521832700x y x y x y x y +≥⎧⎪+≥⎪⎪+≥⎨⎪≥⎪⎪≥⎩，作出可行域（如图所示）,目标函数为z x y =+，作出在一组平行直线x y t +=中（t 为参数）经过可行域内的点且和原点距离最近的直线，此直线经过直线327x y +=和直线215x y +=的交点1839(,)55A ，直线方程为5721155x y +==，由于183955和都不是整数，而最优解(,)x y 中，x ，y 必须都是整数，所以可行域内点1839(,)55A 不是最优解。
经过可行域内的整点（横坐标和纵坐标都是整数的点）且与原点距离最近的直线是12x y +=且经过的整点是B （3，9）和C （4，8），它们都是最优解。
答：要截得所需三种规格的钢板，且使所截两种钢板的张数最少的方法有两种，第一种截法是截第一种钢板3张、第二种钢板9张；第二种截法是截第一种钢板4张、第二种钢板8张。
两种方法都最少要截两种钢板共12张。
线性规划问题中的整点最优解是教学中的一个难点，教材中利用图解法比较直观有效地突破了这一难点，但其中有两个问题需要弄清楚：直线12x y +=是怎样确定的？整点B （3，9）和C （4，8）又是怎样确定的？在求最优解时，我们是将平行直线:l x y t +=向可行域内平移，在向右上方平移时，t 的值是增加的，而经过1839(,)55A 点的直线为5721155x y +==，当t 值增加的过程中，其最小值是12，所以与原点距离最近的直线可能是12x y +=。
《管理运筹学》第四版课后习题答案
《管理运筹学》第四版课后习题解析（上）第2章线性规划的图解法1．解：（1）可行域为OABC。
（2）等值线为图中虚线部分。
? （3）由图2-1可知，最优解为B 点，最优解 x =12 ， x ??15 7 2 7 图2-1；最优目标函数值 69 。
72．解：（1）如图2-2所示，由图解法可知有唯一解?x 1 ??0.2 ，函数值为3.6。
?x 2 图2-2（2）无可行解。
（3）无界解。
（4）无可行解。
? （5）无穷多解。
?x ? （6）有唯一解 ??1 ? 203 ，函数值为 92 。
8 3x ? ??2 3 3．解：（1）标准形式max f ??3x 1 ??2x 2 ??0s 1 ??0s 2 ??0s 39x 1 ??2x 2 ??s 1 ??303x 1 ??2x 2 ??s 2 ??132x 1 ??2x 2 ??s 3 ??9x 1, x 2 , s 1, s 2 , s 3 ≥ 0（2）标准形式min f ??4x 1 ??6x 2 ??0s 1 ??0s 23x 1 ??x 2 ??s 1 ??6x 1 ??2x 2 ??s 2??10 7x 1 ??6x 2??4x 1, x 2 , s 1, s 2 ≥ 0（3）标准形式min f ??x 1????2x 2????2x 2??????0s 1 ??0s 2?3x 1 ??5x 2????5x 2??????s 1 ??702x 1????5x 2????5x 2??????503x 1????2x 2????2x 2??????s 2 ??30x 1?, x 2??, x 2????, s 1, s 2 ≥ 0 4．解：标准形式max z ??10x 1 ??5x 2 ??0s 1 ??0s 23x 1 ??4x 2 ??s 1??95x 1 ??2x 2 ??s 2 ??8x 1, x 2 , s 1, s 2 ≥ 0≤ 松弛变量（0，0）最优解为 x 1 =1，x 2=3/2。
《管理运筹学》填空题集锦
1．运筹学的主要研究对象是各种有组织系统的管理问题，经营活动。
2．运筹学的核心主要是运用数学方法研究各种系统的优化途径及方案，为决策者提供科学决策的依据。
3．模型是一件实际事物或现实情况的代表或抽象。
4通常对问题中变量值的限制称为约束条件，它可以表示成一个等式或不等式的集合。
5．运筹学研究和解决问题的基础是最优化技术，并强调系统整体优化功能。
运筹学研究和解决问题的效果具有连续性。
6．运筹学用系统的观点研究功能之间的关系。
7．运筹学研究和解决问题的优势是应用各学科交叉的方法，具有典型综合应用特性.8．运筹学的发展趋势是进一步依赖于_计算机的应用和发展.9．运筹学解决问题时首先要观察待决策问题所处的环境。
10．用运筹学分析与解决问题，是一个科学决策的过程。
11。
运筹学的主要目的在于求得一个合理运用人力、物力和财力的最佳方案。
12．运筹学中所使用的模型是数学模型.用运筹学解决问题的核心是建立数学模型，并对模型求解。
13用运筹学解决问题时,要分析，定议待决策的问题.14．运筹学的系统特征之一是用系统的观点研究功能关系。
15。
数学模型中，“s·t”表示约束.16．建立数学模型时，需要回答的问题有性能的客观量度，可控制因素，不可控因素。
17．运筹学的主要研究对象是各种有组织系统的管理问题及经营活动。
18。
1940年8月,英国管理部门成立了一个跨学科的11人的运筹学小组，该小组简称为OR.1．线性规划问题是求一个线性目标函数_在一组线性约束条件下的极值问题. 2．图解法适用于含有两个变量的线性规划问题.3．线性规划问题的可行解是指满足所有约束条件的解.4．在线性规划问题的基本解中，所有的非基变量等于零.5．在线性规划问题中，基可行解的非零分量所对应的列向量线性无关6．若线性规划问题有最优解,则最优解一定可以在可行域的顶点（极点)达到。
7．线性规划问题有可行解,则必有基可行解。
8．如果线性规划问题存在目标函数为有限值的最优解，求解时只需在其基可行解_的集合中进行搜索即可得到最优解。
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用“小范围搜索法”求“线性规划问题”的最优整数解
笔者对教科书中的全部7个线性规划的实际应用问题进行了研究和分类。
其中1个问题（教科书第61页例3）的最优解不是整数解，最优解有且只有一个，最优解显然在边界折线的顶点处，此为第一类问题；有3个问题（教科书第64页练习第2题、第65页习题第3题，第66页研究课题与实习作业）的最优解为整数解，最优整数解有且只有一个，最优解整点显然在边界折线的顶点处，此为第二类问题；另有3个问题（教科书第63页例4、第65页习题第4题、第87页复习参考题七A组第16题）的最优解为整数解，最优整数解可能不止一个，最优解整点不在边界折线的顶点处，或虽在边界折线的顶点处但并不显然，此为第三类问题。
第一、第二类问题的最优解可以通过解一个二元一次方程组直接得到，学生比较容易掌握。
第三类问题的最优解不能通过解一个二元一次方程组直接得到，必须通过观察图形或计算检验去寻找，学生不容易掌握，学习困难比较大。
为了解决这类寻找最优整数解的困难，笔者采用“小范围搜索法”进行教学。
该方法的优点在于，把在大范围同寻找最优整数解转化为在小范围内寻找最优整数解，而且在通过观察图形作出准确判断有困难的情况下，通过计算检验作出准确判断的工作量比较小。
其步骤为（1）在边界折线顶点附近的小范围内搜索一个可行域内的年整点；（2）过该点作一条斜率为－（其中A，B分别为目标函数中变量x，y的系数）的直线，与可行域边界折线相交得到一个小范围的区域；（3）在这个小范围区域内继续搜索全部最优整数解。
用“小范围搜索法”成功解题的关键是分析，要把分析贯彻于解题的全过程，观察图形要分析，计算检验也要分析，通过分析充分发掘线性约束条件和线性目标函数的特殊性，使搜索范围缩到最小，计算的工作量减到最小。
下面以教科书中的题目为例，说明“小范围搜索法”的运用。
例1教科书第65页习题题，题目略。
本题的线性约束条件
线性目标函数z=200x+150y，其中x，y分别为大房间与小房间的间数。
作出可行域如图1。
（1）搜索一个可行域内邻近边界折线顶点的整点。
解方程组
得到点A（，），由于点A的坐标不是整数，故不是最优解。
由于要使目标函数取最大值，因此要寻找可行域右上侧靠近边界或边界上的整点。
与点A邻近的整点共有4个（2，8），（2，9），（3，8）与（3，9），显然点（2，8）是可行域内的整点，点（3，9）不是可行域内的整点。
记点（a，b）处的目标函数的值为z（2，8），所以还应检验点（2，9）与（3，8）是否在可行域内。
注意到目标函数z=200x+150y=150(x+y)+50x，而2+9=3+8，所以必有z （3，8）>z（2，9），所以应先检验点（3，8）是否在可行域内。
观察与计算都表明该点在可行域内。
记点（3，8）为B，B即为搜索到的可行域内邻近边界折线顶点的整点。
（2）作出可行域内的小范围搜索区域。
算出z（3，8）=1800，过B作直线200x+150y=18004x+3y=36.
得到点C（0，12），C为整点。
解方程组
得到点D（4，），△ACD即是新的搜索区域，在S△ACD（包括边）内可以搜索到全部最优解整点，该搜索区域比可行域大大缩小，如图2。
（3）在△ACD（包括边）内整点只有B（3，8）与C（0，12），由于B，C在一直线上，所以z（0，12）= z（3，8）=1800，B，C均为最优解整点，1800为目标函数的最大值。
若要通过计算检验在△ACD（包括边）内搜索，由于x∈［0，4)，y∈(，12］，所以选择x的整数值检验可使计算量小些，令x=0，1，2，3，即可得到△ACD（包括边）内的全部整点只有B（3，8）与C（0，12）。
显然，“小范围搜索法”的计算量要比把可行域内的整点逐一代入计算检验大大减少。
至此用“小范围搜索法”解题已全部完成，但在此解题过程中还可以有新的发现。
注意到点C（0，12）即为直线6x+5y=50与y轴的交点，直线5x+3y=40与x轴的交点为（8，0），这两个点都在可行域内，且都是可行域边界折线的顶点，又z（8，0）=1600<z（0，12），所以在以实施“小范围搜索法”的第一步操作时，即可选定点C，再过点C 作直线200x+150y=18004x+3y=36，同样可以得到△ACD。
这就是第二种搜索方法。
显然第二种搜索方法比前面的第一种搜索方法更简便。
只是第二种搜索方法在观察图形时不易发现，因为观察图1总让人觉得应该在点A（，）附近找一个整点比较好。
这正是观察的局限性。
观察是认识事物的开端和基础，其重要性是不容忽视的。
但观察不容易深入事物的本质，总不如思维的深刻严密，也不如计算的准确可靠。
例2教科书第85页复习参考题七A组第16题，题目略。
本题的线性约束条件
线性目标函数z=160x+252y，其中x，y分别为A型车和B型车的辆数。
作出可行域如图3。
（1）搜索一个可行域内邻近边界折线顶点的整点。
解方程组
得到点A（7，）.
得到点A（，4）.
A，B两点都是可行域边界折线的顶点，但它们都不是整点，所以不是最优解。
由于要使目标函数取最小值，因此要寻找可行域左下侧靠近边界上的整点。
显然点（7，1）与（3，4）都是可行域内的整点，又z（7，1）=160×7+252×1=1372，z（3，4）=160×3+252×4=1488，z（7，1）<z（3，4），故点（7，1）优于点（3，4）。
记点（7，1）为C，点C即为搜索到的可行域内邻近边界折线顶点的整点。
（2）作出可行域内的小范围搜索区域。
过C点直线160x+252y=137240x+63y=343.
解方程组
得到
设点（，）为D，得到△ACD，在△ACD（包括边）内可以搜索到全部最优解整点，该搜索范围比可行域大大缩小，如图4。
（3）在△ACD（包括边）内，整点只有（7，1）与（5，2），由于点（5，2）在线段CD的下方，故必有z（5，2）<z（7，1），记点（5，2）为E，E即为最优解整点。
z（5，2）=160×5+252×2=1304即为目标函数的最小值。
若要通过计算检验在△ACD（包括边）内搜索，由于x∈，7]，y∈[1，，所以选择y的整数值检验可以使计算量小些，令y=1，2，3，即可得到△ACD（包括边）内的全部整点只有C（7，1）与E（5，2）。
显然，“小范围搜索法”的计算量比将可行域内的整点逐一代入计算检验大大减少。
从上面的两个例子中可以看到，用“小范围搜索法”解线性规划应用问题，目标明确，思路清晰，步骤简明，操作性强，计算量小，准确可靠，既不会增解也不会失解，且不怕作图和观察的误差。
笔者在用此法进行“简单线性规则”教学时，收到了较好的效果，学生感到容易理解接受，操作运用也方便。
事实上，这种逐步缩小目标范围的搜索法是一种具有普遍意义的方法，对培养学生的探索精神，进行思维训练，提高分析问题、解决问题的能力很有好处。