线性规划基础
线性规划知识点总结范文
线性规划知识点总结范文①线性约束条件：在上述问题中，不等式组是一组变量，y的约束条件，这组约束条件都是关于，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，y的一次式z=2+y是欲达到最大值或最小值所涉及的变量，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（,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）将数据列成表格；（2）列出约束条件与目标函数；（3）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；（4）验证。
4、两类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）-直线的斜率风格很统一！茶叶按发酵程度分为：绿茶（不发酵）、白茶（不发酵或轻微发酵）、黄茶（轻微发酵）、青茶（半发酵）、红茶（全发酵）、黑茶（后发酵）【普洱茶生茶（不发酵）普洱熟茶（后发酵）】按照干燥方式的不同，绿茶分为：炒青绿茶、烘青绿茶、晒青绿茶、蒸青绿茶四类。
乌龙茶按照地理位置不同分为四大类：闽北乌龙（福建武夷山一带）、闽南乌龙（福建安溪一带）、广东乌龙、台湾乌龙。
闽北乌龙又分为：闽北水仙和武夷岩茶两类。
其中武夷岩茶在历史上的四大名丛是：大红袍、水金龟、铁罗汉、白鸡冠；目前的三大当家品种是：大红袍、水仙（福建建瓯一带）、肉桂。
闽南乌龙代表有：铁观音、黄金桂、本山、毛蟹、闽南水仙、平和白芽奇兰、邵安八仙等。
广东五龙代表有：凤凰单枞、凤凰水仙、岭头单丛、岭头水仙等。
第六章线性规划基础
12x1 3x2 4
s.t.
2 x1 3x1
3x2 15x2
2 36
x1 x2 1
x1 0, x2 0 max z' 3x1 2x2
12x1 3x2 x3
4
s.t.
2 x1 3x1
3x2 15x2
x4
2
x5 5
x1
x2
1
x1, x2 , x3, x4 , x5 0
x1 +2x2≤ 8
s.t.
x2≤ 3
x1≥0, x2 ≥0
线性规划的数学表达
即求一组变量x1 , x2 ,…, xn ,在满足约束条件： a11x1 + a12x2 + … +a1nxn≤b1 a21x1 + a22x2 + … +a2nxn≤b2 ……
am1x1 + am2x2 + … +amnxn≤bm x1 , x2 , … , xn ≥0 的情况下，使目标函数：
XB所含 分量个
数恰为 阶数m， XN含nm个0分 量
线性规划解的性质
• 性质1：LP问题的可行域R为一凸集 • 性质2：LP问题的一个基本可行解与可行域R的一
个极点互相对应 • 性质3：线性规划的基本定理：对于任何一个给定
的标准形LP问题M来说，若M有可行解，则必有基 本可行解；如M有最优解，则必有最优基本可行解。 • 性质4：若LP问题的可行域R≠Ф，则R至少有一极 点 • 性质5：LP问题可行域R的极点数量必为有限多个
基本解
可行解 基本可行解
约束矩阵A中
基的数目最多 为Cnm，因而 基本解的个数
最多也只能有 Cnm个，所以 基本可行解的
线性规划基础
➢2.线性规划的图解法
12
线性规划问题的图解法
例题中的线性规划模型只有两个变量，可以采用 图解法求解。
根据约束条件，在二维平面上画出两个变量可行 区域。
判断目标函数在何处达到最优值，找到最优解。 求解步骤：
第一步，得到可行域。 第二步，在可行域中找到使目标函数最优的点。
13
图解法要点1—约束
线性规划基础
北京大学光华管理学院 蓝 颖杰
ylan@
1
内容摘要 ➢1.线性规划的概念 ➢2.线性规划的图解法 ➢3.线性规划的标准型 ➢4.线性规划的基本解 ➢5 .线性规划的单纯形法
2
➢1.线性规划的概念
3
线性规划的概念
线性规划－Linear Programming， 简称为LP
0.8x3 400 x3 250
x1 0,x2 0
5
线性规划的特点
线性规划是目前应用得最为广泛最为成 功的运筹学模型
由于线性函数的特殊性，线性规划问题 是大规模的运筹学问题中相对而言最容 易得到最优解的模型。
有些更复杂的模型可能借助线性规划求 解，或简化为线性规划模型。
6
线性函数的性质
线性函数：z=ax，x为自变量，a为参数。 当a>0时，z随着x的增加而增加。
当a>0时， 若没有约束条件，max z=ax 是不存在的，趋向于无穷大。
所以现实问题的模型应包括对自变量取 值的限制。
7
例1.1：生产问题
例题 1.1：某企业可以生产产品A和B。所需机 器、人工、资源总量及产品售价由下表给出。
X2
20
800X1+300X2=4500
101X0X1+1+5X5X2<2==110000
运筹学基础-线性规划(方法)
线性规划问题通常由三个基本部分组成，即决策变量、约束条件 和目标函数。决策变量是问题中需要求解的未知数，约束条件是 限制决策变量取值的条件，目标函数是要求最大或最小的函数。
线性规划的应用领域
01
02
03
04
生产计划
在制造业中，线性规划可以用 于制定最优的生产计划，以最 大化利润或最小化成本。
02
线性规划的基本概念
线性方程组
线性方程组是由多个线性方程组成的数学模型，描 述了多个变量之间的线性关系。
线性方程组可以用矩阵和向量表示，通过矩阵运算 和代数方法求解。
线性方程组有多种解法，如高斯消元法、LU分解、 迭代法等。
约束条件与目标函数
02
01
03
约束条件是限制变量取值的条件，通常表示为变量的 上界、下界或等式约束。
目标函数是描述问题目标的数学表达式，通常是最小 化或最大化的线性或非线性函数。
约束条件和目标函数共同构成了线性规划问题的数学 模型。
线性规划的解
线性规划的解是指满足 所有约束条件并使目标 函数取得最优值的变量 取值。
线性规划问题可能有多 个解，也可能无解或无 界解。
最优解的性质包括最优 性、可行性和唯一性。
最优解可以通过求解线 性方程组或使用专门的 优化软件获得。
03
线性规划的求解方法
单纯形法
01
基本概念
单纯形法是一种求解线性规划问题的迭代算法，通过 不断迭代寻找最优解。
02 1. 初始化 选择一个初始可行解，并确定初始基可行解。
03
2. 迭代
根据目标函数系数和约束条件系数，计算出单纯形表 格，然后进行迭代更新。
运筹学基础-线性规划(方法)
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？。
1-线性规划基本概念
aij x j y j = bi
=
yi 0是非负的松驰变量
若约束条件是“”不等式
n
aij x j z j = bi
=
zi 0是非负的松驰变量
3.若约束条件右面的某一常数项 bi<0; 这时只要在bi相对应的约束方程两边乘
上-1。
4.若变量 xj无非负限制
引进两个非负变量xj xj 0 令xj= xj- xj（可正可负）
x2=生产椅子的数量 2．确定目标函数：家具厂的目标是销售收入最大
max z=50x1+30x2 3．确定约束条件：
4x1+3x2120（木工工时限制） 2x1+x2 50 （油漆工工时限制） 4．变量取值限制： 一般情况，决策变量只取正值（非负值） x1 0, x2 0
数学模型
max z=50x1+30x2
桌子售价50元/个，椅子销售价格30元/个， 生产桌子和椅子要求需要木工和油漆工两种 工种。生产一个桌子需要木工4小时，油漆工 2小时。生产一个椅子需要木工3小时，油漆 工1小时。该厂每个月可用木工工时为120小 时，油漆工工时为50小时。问该厂如何组织 生产才能使每月的销售收入最大？
解：将一个实际问题转化为线性规划模型有以下几 个步骤： 1．确定决策变量：x1=生产桌子的数量
•确定性假定：线性规划问题中的所有参数都是确定 的参数。线性规划问题不包含随机因素。
练习
某公司通过市场调研，决定生产高中档新型拉杆箱。某分 销商决定买进该公司3个月内的全部产品。拉杆箱生产需经过 原材料剪裁、缝合、定型、检验和包装4过程。
通过分析生产过程，得出：生产中档拉杆箱需要用7/10小 时剪裁、5/10小时缝合、1小时定型、1/10小时检验包装；生产 高档拉杆箱则需用1小时剪裁、5/6小时缝合、2/3小时定型、 1/4小时检验包装。由于公司生产能力有限，3月内各部的最大 生产时间为剪裁部630小时、缝合部600小时、定型部708小时、 检验包装部135小时。
应用数学基础下课件第二十四章线性规划初步
并使目标函数S 0.25x1 0.15x2取最小值.
线性规划问题的数学模型是前面所述的两类实际问题的
抽象数学形式，反映了客观事物数量的本质规律.在该问题中， 满足所有约束条件的解称为线性规划问题的可行解.全部可行 解的集合称为可行解集.在可行解中，使目标函数取得最大值 或最小值的解，称为最优解.在实际建模过程中，要根据实际 问题，抓住最本质因素，剔除次要因素，建立一个既简单而 又比较真实反映问题本质规律的模型.
最少?
表24-1 运费
/ 元 t 1
粮库
A 1
A 2
需求量/t
粮店
B
B
1
2
18
25
24
22
12
15
供应量/t B
3
20
28
24
29
30
设从Ai粮库运到Bj粮店的粮食为xij (t),其中(i 1, 2; j 1, 2,3), 得
到运量见表24-2.
表24-2 运量
t
粮库
A 1
A 2
需求量/t
粮店
并且所有的xij 0, (i 1, 2; j 1, 2,3).
设S表示总运费,则有
S 18x11 25x12 20x13 21x21 22x22 24x23
故所求问题数学模型为: 求一组变量xij , (i 1, 2; j 1, 2,3)的值, 使其满足条件
x11 x12 x13 28
82xx11
18x2 14x3 2x2 6x3
20x4 80x4
3600 2400
并且x1, x2 , x3, x4均为非负整数.
设S表示总收入,则
S 24x1 40x2 36x3 80x4 于是该问题的数学模型为:
线性规划基础
（3）、以此表为基础，请求出最优生产方案。
4．根据单纯形表判断解的类型。
（1）
Cj
0
0
0
0
-1
CB
XB
b
x1
x2
x3
x4
x5
0
x1
10
1
1
1
0
0
-1
x5
20
0
-1
-2
-1
1
Zj
0
1
2
1
-1
Cj-Zj
0
-1
-2
-1
0
其中x5为人工变量，目标为max Z。
（2）
Cj
三．简答题
1．针对不同形式的约束（≥，=，≤）简述初始基本可行解的选取方法。
2．简述如何在单纯型表上判别问题是否具有唯一解、无穷多解、无界解或无可行解。
3．简述若标准型变为求目标函数最小，则用单纯形法计算时，如何判别问题已取得最优解。
四、解答题
1．找出下列线性规划问题的一组可行解和基本可行解。
（1）max Z = 40x1+45x2+24x3（2）min Z =x1-2x2+x3-3x4
15
20
25/ 3
0
0
CB
XB
b
x1
x2
x3
x4
x5
20
x2
20
0
1
-1/3
1
-2/3
15
x1
20
1
0
1
-1
1
Zj
15
20
25/3
5
线性规划知识点总结
线性规划知识点总结一、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。
它在各个领域中都有广泛的应用，如生产计划、资源分配、物流管理等。
本文将对线性规划的基本概念、模型建立、求解方法和应用进行总结。
二、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。
目标函数的系数称为目标系数，代表了各个决策变量对目标的影响程度。
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，通常表示为等式或者不等式。
3. 可行解：满足所有约束条件的解称为可行解。
4. 最优解：在所有可行解中，使目标函数取得最大（最小）值的解称为最优解。
三、模型建立1. 决策变量：线性规划中，需要确定一组决策变量，代表问题中的可调整参数。
决策变量通常用符号x1, x2, ..., xn表示。
2. 目标函数：根据问题的具体要求，建立目标函数。
例如，最大化利润、最小化成本等。
3. 约束条件：根据问题中的限制条件，建立线性约束条件。
约束条件通常表示为等式或者不等式。
4. 非负约束：决策变量通常需要满足非负约束条件，即x1, x2, ..., xn≥0。
四、求解方法1. 图解法：对于二维线性规划问题，可以使用图解法进行求解。
首先绘制约束条件的直线，然后确定可行解区域，最后在可行解区域中找到最优解。
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。
通过不断迭代，找到使目标函数取得最大（最小）值的最优解。
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进行求解。
整数规划通常比线性规划更复杂，求解时间更长。
4. 网络流算法：对于某些特殊的线性规划问题，可以使用网络流算法进行求解。
网络流算法利用图论的方法，将问题转化为网络流问题进行求解。
五、应用领域1. 生产计划：线性规划可以用于确定最佳生产计划，使得生产成本最小化或者利润最大化。
2. 资源分配：线性规划可以用于确定资源的最佳分配方案，如人力资源、物资资源等。
运用线性规划对运输问题进行研究运输问题在企业管理方面的应用
运用线性规划对运输问题进行研究运输问题在企业管理方面的应用一、本文概述随着全球化的推进和市场竞争的日益激烈，运输问题在企业管理中扮演着越来越重要的角色。
如何有效地进行物资运输、降低成本、提高效率，成为了企业运营中必须面对和解决的问题。
线性规划作为一种数学优化技术，为运输问题的研究和解决提供了有力的工具。
本文旨在探讨线性规划在运输问题中的应用，以及它在企业管理中的实际作用。
本文将首先介绍线性规划的基本概念、原理及其在运输问题中的应用原理。
接着，通过具体案例，分析线性规划在运输问题中的实际应用，包括如何建立运输问题的数学模型、如何运用线性规划求解最优运输方案等。
本文还将探讨线性规划在企业管理中的其他应用，如资源分配、生产计划等。
本文将总结线性规划在运输问题和企业管理中的应用效果，并展望未来的发展趋势。
通过本文的研究，我们期望能够帮助企业更好地理解和应用线性规划，优化运输方案，提高运营效率，从而在激烈的市场竞争中获得优势。
也希望本文能为相关领域的研究人员提供参考，推动线性规划在运输问题和企业管理领域的研究和发展。
二、线性规划理论基础线性规划是一种数学方法，用于解决具有线性约束和线性目标函数的优化问题。
它广泛应用于各种领域，包括运输问题。
在企业管理中，线性规划尤其适用于资源分配、生产调度和物流优化等问题。
线性规划问题的基本形式可以描述为：在给定的线性约束条件下，最大化或最小化一个线性目标函数。
这些约束条件和目标函数都是由决策变量的线性组合构成的。
决策变量是在问题中需要优化的变量，例如运输量、生产量等。
在运输问题中，线性规划可以用于优化运输成本、运输时间和运输路线等。
例如，假设一个企业需要将其产品从多个工厂运输到多个销售点，每个工厂和销售点之间的运输成本可能不同。
通过线性规划，企业可以找出一种运输方案，使得总运输成本最低，同时满足各种约束条件，如每个工厂的生产能力、每个销售点的需求量等。
线性规划的理论基础包括线性代数、凸分析和优化理论等。
线性规划
x12 x13
线性规划的典型实例
运输问题
数学模型
10x11 min f s.t. x11 x12 x 21 x 22 x11 x 21 x12 x13 x ij x 22 x 23 0 (i 1, 2; j 12x12 9x13 x13 35 x 23 55 26 38 26 1, 2, 3) 8x 21 11x 22 13x 23
基本解不是线性规划问题的解，而是仅满足约束方程组的解
线性规划问题中解的概念
可行解、可行域
上面的分析仅考虑了约束方程组Ax=b，下面进一步考虑线性规划问题的非负 约束。我们称既满足约束方程组Ax=b，又满足非负约束x≥0的解为线性规划 问题的可行解，即可行解满足线性规划问题的所有约束。可行解的集合称为可 行域，记作：
下面将分步骤详细分析如何获得这个线性规划问题的解，同时介绍在这类问题 中的几个概念
线性规划问题中解的概念
基本解
如果线性规划问题的解存在，则它必定是满足Ax=b的有限多个“基本解”中 选出的，那么我们的第一个任务就是找出满足方程Ax=b的基本解 假设独立方程的个数为m个，故Ax=b的系数矩阵A的秩为m，于是A中必有m 个列向量是线性无关的，不妨假设A中的前m个列向量线性无关，则这m个列 向量可以构成矩阵A的m阶非奇异子矩阵，用矩阵B表示：
D x | Ax b, x 0
基本可行解
特别的，若线性规划问题的基本解能够满足线性规划问题中的非负约束，即：
xB B 1b 0
则称该解xB为基本可行解，简称基可行解，称B为可行基。基可行解的数量不 m 会超过 C n 个。显然，基本可行解一定是可行解，基可行解是可行域中一种特 殊的解
最优解
线性规划基本知识
线性规划基本知识线性规划是一种数学优化方法，用于在给定限制条件下最大或最小化线性目标函数。
它是现代数学、工程学和运筹学的基础之一，被广泛应用于制造业、金融、交通、物流等领域。
本文将介绍线性规划的基础知识，包括线性规划问题的表达方式、标准形式、单纯形法求解以及对偶理论等。
一、线性规划问题的表达方式线性规划问题的表达方式通常包含以下部分：1. 决策变量：表示求解问题时需要确定的变量，通常用x1、x2、......、xn表示。
2. 目标函数：表示优化的目标，通常是一个线性函数，用c1x1+c2x2+......+cnxn表示。
3. 约束条件：表示限制决策变量的取值范围，通常是线性等式或不等式，用a11x1+a12x2+......+a1nxn≤b1、a21x1+a22x2+......+a2nxn≤b2、......、am1x1+am2x2+......+amnxn≤bm 表示。
其中，决策变量x1、x2、......、xn的取值范围可以是非负实数集合、整数集合或者其他特定取值范围。
二、线性规划的标准形式通常情况下，线性规划问题都可以通过一些变换，转化为标准形式进行求解。
标准形式的线性规划问题包括以下三个部分：1. 最大化或最小化的目标函数2. 约束条件，所有约束条件都是小于等于号3. 决策变量的取值范围，所有决策变量都是非负实数三、单纯形法求解线性规划问题单纯形法是线性规划问题最常用的求解方法之一，它是一种迭代的过程，通过一系列基本变换（基本可行解、进入变量、离开变量、更新表格）逐步接近最优解。
单纯形法求解线性规划问题的步骤如下：1. 将线性规划问题转化为标准形式。
2. 确定一个初始可行解。
3. 计算第一行表格的系数，并找出最小的系数所在的列，作为进入变量。
4. 确定离开变量，通过将所有正数元素对应的值除以对应进入变量的系数，找到最小的元素所在的行，作为离开变量所在行。
5. 更新表格，完成一次迭代。
6. 重复第三至第五步，直至得到最优解或者确定问题无可行解或是无界问题。
线性规划知识点
线性规划知识点一、概述线性规划（Linear Programming）是一种数学优化方法，用于在给定的约束条件下，寻找目标函数的最优解。
它常用于经济学、管理学、工程学等领域中的决策问题。
线性规划的目标函数和约束条件均为线性关系，因此称为线性规划。
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。
2. 决策变量：线性规划中需要决策的变量，通常用X1、X2、...、Xn表示。
3. 约束条件：线性规划中的限制条件，通常是一组线性等式或不等式，用于限制决策变量的取值范围。
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，使目标函数取得最大值或最小值的解称为最优解。
三、标准形式线性规划的标准形式可以表示为：```max/min Z = c1x1 + c2x2 + ... + cnxnsubject toa11x1 + a12x2 + ... + a1nxn ≤ b1a21x1 + a22x2 + ... + a2nxn ≤ b2...am1x1 + am2x2 + ... + amnxn ≤ bmx1, x2, ..., xn ≥ 0```其中，Z为目标函数，c1、c2、...、cn为目标函数的系数，a11、a12、...、amn为约束条件的系数，b1、b2、...、bm为约束条件的常数项。
四、线性规划的解法线性规划可以通过多种方法求解，常用的方法有：1. 图形法：适用于二维线性规划，通过绘制约束条件的直线和目标函数的等高线，找出最优解。
2. 单纯形法：适用于多维线性规划，通过迭代计算，不断改变基变量和非基变量，直到找到最优解。
3. 对偶理论：将线性规划问题转化为对偶问题，通过对偶问题的求解，得到原问题的最优解。
4. 整数规划：在线性规划的基础上，限制决策变量为整数，求解整数规划问题。
五、应用领域线性规划广泛应用于各个领域，包括但不限于：1. 生产计划：确定最佳的生产计划，使得成本最小或利润最大。
2.1 线性规划的定义
目标函数值为：z=15
x1 +3x2 +x3 2x1 +3x2 -x3 x1 -x2 +x3
+x4 +x5 +x6
=15 =18 =3
基变量x6、x2、x3，非基变量x4、x5、x1
3x2 3x2 -x2
+x3 -x3 +x3
+x6
=15 =18 =3
基础解为 （x1，x2，x3，x4，x5，x6）=（0，11/2，-3/2，0，0，10） 是基础解但不是可行解。
x1 +3x2 +x3 2x1 +3x2 -x3 x1 -x2 +x3
+x4 +x5 +x6
=15 =18 =3
基变量x5、x2、x3，非基变量x1、x4、x6
3x2 3x2 -x2
+x3 -x3 +x3
+x5
=15 =18 =3
基础解为（x1，x2，x3，x4，x5，x6）=（0，3，6，0，15，0） 是基础可行解，表示可行域的一个极点。
B N
B 1b X 0
为基B下的基本解。
三、线性规划的基本概念
• 7、基本可行解：符合非负性要求的基本解， 称为基本可行解。 • 8、可行基：基本可行解对应的基，称为可行 基。 • 9、基本最优解：满足目标函数要求的基本解， 称为基本最优解。
三、线性规划的基本概念
max Z CB B 1b (CN CB B 1 N ) X N s.t. X B B 1b B 1 NX N (1.5) XB, X N 0
=
(1.4)
=
结论：
第一章：线性规划基础
表1.5 效率表
工作 A 人员 甲 乙 丙 丁 X11 0.6 X21 0.7 X31 0.8 X41 0.7 X42 0.7 X32 1.0 X43 0.5 X22 0.4 X33 0.7 X44 0.4 B X12 0.2 X23 0.3 X34 0.3
s.t.
C X13 0.3
D X14 0.1 X24 0.2
6
三、合理下料问题建模:寻求最佳下料方式, 使余料最少. 合理下料问题建模:寻求最佳下料方式, 使余料最少. 有一批长度为180公分的钢管,需截成70 52和35公分三种管料 180公分的钢管 70、 公分三种管料。 例 有一批长度为180公分的钢管,需截成70、52和35公分三种管料。它们的需求量应分别不少于 100、150和100个 问应如何下料才能使钢管的余料为最少? 100、150和100个。问应如何下料才能使钢管的余料为最少? 解:
s.t.
5
二、人员分派问题建模: 合理分派人员, 使总效率最大. 人员分派问题建模: 合理分派人员, 使总效率最大. 设有四件工作分派给四个人来做，每项工作只能由一人来做，每个人只能做一项工作。 例：设有四件工作分派给四个人来做，每项工作只能由一人来做，每个人只能做一项工作。 希望适当安排人选，发挥各人特长又能使总的效率最大(或完成最快,或费用最少) 希望适当安排人选，发挥各人特长又能使总的效率最大(或完成最快,或费用最少)。 表示各人对各项工作所具有的工作效率。 表1.5表示各人对各项工作所具有的工作效率。
⑤
k •
ο •h • ο a ④ ③ 3 ο ② X1 ⑤
四、L.P. 的一般形式
Max(Min) Z = c1 · x1 + c2 · x2 + --- + cn · xn a11 · x1 + a12 · x2 + --- + a1n · xn ≤(≥, =) b1 a21 · x1 + a22 · x2 + --- + a2n · xn ≤(≥, =) b2 s.t. ------------------------------------------ ---- --am1 · x1 + am2 · x2 + --- + amn · xn ≤(≥, =) bm xj ≥ 0 , j=1, ～, n
简单线性规划(基础版)
o
x=1
x
练习： 练习：
设Z＝ｘ+3ｙ,式中变量ｘ、ｙ Z＝ｘ+3ｙ ｘ、ｙ满足下列条件 +3 ｘ、ｙ 求ｚ的最大值和最小值。 ｚ
2x+3y≤24 x-y≤7 ， y ≥0 y ≤6 x≥0
小结: 小结:
1．线性规划问题的有关概念; 2. 用图解法解线性规划问题的一般步骤;
x-4y≤-3 3x+5y≤25 + x≥1
（1）画出该不等式组表示的平面区域 （2）设z＝2ｘ+ｙ,求ｚ的最大值和最小值。 z ｚ
y
o
x
线性规划的有关概念 x -4y≤ - 3
引例:画出不等式组 引例 画出不等式组
y
x=1
C
3x+5y≤ 25 表示的平面区域。 表示的平面区域。 x≥1
x-4y=-3
满足线性约束条件的解（ ， ）。 可行解：满足线性约束条件的解（x，y）。 可行域： 可行域：所有可行解组成的集合。 最优解： 目标函数达到最大值或 最优解：使目标函数达到最大值或 最小值 的可 行 解。
y x=1
C
可行域 可行解 Ａ 最优 解 最优 解
o
B
x
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。 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。
o
B
x
即Zmin ＝2×1+1 =3 × 当直线l过点 过点A(5,2)时,ｚ最大 当直线 过点 时 ｚ最大, 即Zmax＝2×5+2＝12 。 ＝ × ＝
线性规划的有关概念
线性目标函数
问题：设z=2x+y，式中变量满足下列条件：
x − 4y ≤ −3 3x + 5y ≤ 25 x ≥ 1
第一讲 线性规划
xmin =3.9270，ymin = -0.0139 xmax =0.7854，ymax = 0.3224
13/16
例3.边长3米的正方形铁板,在四个角 剪去相等小正方形制成无盖水槽,问如 何使水槽容积最大？
解: 设小正方形边长为 x ,则水槽容积 V=(3 – 2x)2x 2 1.5 最大值问题: max (3 – 2x)2x
求解线性规划命令使用格式 见PDF (1) x=linprog(C, A, b) [x,fval] = linprog(C, A, b) (2) x=linprog(c,A,b,Aeq,beq) [x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq) (3) x=linprog(c,A,b,Aeq,beq,e0,e1)
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3.右端项有负值的问题： 在标准形式中，要求右端项必须每一个分量非
负。
当某一个右端项系数为负时，如 bi<0，则把该 等式约束两端同时乘以-1，
得到：-ai1 x1-ai2 x2- … -ain xn = -bi。
8/16
例：将以下线性规划问题转化为标准形式
Max f = 2 x1 -3x2 + 4 x3 s.t. 3 x1 + 4x2 - 5 x3 ≤6 2 x1 + x3 ≥8 x1 + x2 + x3 = -9 x1 , x2 , x3 ≥ 0 解:首先,将目标函数转换成极小化：
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线性规划的标准化
线性规划标准形式
目标函数： Min 约束条件:
z = c 1 x1 + c 2 x2 + … + c n xn
s.t. a11 x1 + a12 x2 + … + a1n xn = b1 a21 x1 + a22 x2 + … + a2n xn = b2 …… …… a 目标最小化； m1 x1 + am2 x2 + … + amn xn = bm x 约束为等式； 1 ，x2 ，… ，xn ≥ 0，bi ≥0
线性规划知识点总结
线性规划知识点总结一、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。
它在工程、经济、管理等领域具有广泛的应用。
本文将对线性规划的基本概念、模型建立、求解方法和应用进行详细总结。
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。
2. 约束条件：线性规划的决策变量必须满足一系列线性等式或不等式，称为约束条件。
常用的约束条件有等式约束和不等式约束。
3. 决策变量：线性规划中需要决策的变量，通常用X1、X2、...、Xn表示。
4. 线性性质：线性规划的目标函数和约束条件必须是线性的，即变量的系数只能是常数。
三、模型建立1. 确定决策变量：根据问题的实际情况，确定需要决策的变量。
2. 建立目标函数：根据问题的要求，建立一个线性函数来描述目标。
3. 建立约束条件：根据问题的限制条件，建立一系列线性等式或不等式来限制决策变量的取值范围。
4. 定义变量的取值范围：根据问题的实际情况，确定变量的取值范围。
四、求解方法1. 图形法：对于二维线性规划问题，可以利用图形法求解。
首先画出目标函数和约束条件的图形，在可行域内找到最优解点。
2. 单纯形法：对于多维线性规划问题，可以利用单纯形法求解。
该方法通过迭代计算，逐步靠近最优解点，直到找到最优解。
3. 整数规划法：当决策变量必须为整数时，可以使用整数规划法求解。
该方法在单纯形法的基础上增加了整数变量的限制条件。
4. 网络流法：对于线性规划问题中涉及到网络流的情况，可以使用网络流法求解。
该方法通过建立网络模型，求解最大流或最小费用流问题。
五、应用领域1. 生产计划：线性规划可以用于确定生产计划中各种资源的最优分配，以达到最大化利润或最小化成本的目标。
2. 运输问题：线性规划可以用于确定运输问题中各个地点之间的最优运输方案，以最小化总运输成本。
3. 投资组合：线性规划可以用于确定投资组合中各种资产的最优配置，以达到最大化收益或最小化风险的目标。
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工段Bj
合同每周最低需
求量（吨）
B1
B2
产
品
Ai
A1
1
1
5
A2
3
1
9
A3
1
3
9
成本（元/天）
1000
2000
（3）、假定市场上有i种食品，单位售价是ci，有m种营养成分。为达到营养平衡，每人每天必须摄取不少于bj个单位的第j种营养成分。第i种食品的每个单位含有aij个单位的第j种营养，建立确定最佳饮食水平的模型（i=1，2，…，m；j=1，2，…，n）。
三．简答题
1．针对不同形式的约束（≥，=，≤）简述初始基本可行解的选取方法。
2．简述如何在单纯型表上判别问题是否具有唯一解、无穷多解、无界解或无可行解。
3．简述若标准型变为求目标函数最小，则用单纯形法计算时，如何判别问题已取得最优解。
四、解答题
1．找出下列线性规划问题的一组可行解和基本可行解。
（1）max Z = 40x1+45x2+24x3（2）min Z =x1-2x2+x3-3x4
维生素（毫克）
价格（元/千克）
1
3
1
0.5
0.2
2
2
0.5
1
0.7
3
1
0.2
0.2
0.4
要求确定既满足动物生长要求，又使费用最少的选用饲料方案。
（2）、某种零件的数量保持1：1的配套比例。机床台数和生产效率由下表给出，请安排机床5日内的加工任务，使成套产品的数量达到最大。
第二章单纯形法
一．填空题
1．若基本可行解中非0变量的个数于约束条件的个数时，就会出现退化解。
2．线性规划问题若有最优解，一定可以在可行域的达到。
3．确定初始基本可行解时，对大于型的约束，应当引入变量。
4．目标函数中人工变量前面的系数±M（M是充分大的正数）的作用是。
5．解包含人工变量线性规划问题的单纯形法有有。
xij≤ai
xij= bjxij≥0,（i=1，2，…，m；j=1，2，…，n）
3．用图解法解下列线性规划问题。
（1）max Z =10x1+5x2（2）min Z =-x1+2x2
3x1+4x2≤9 x1+x2≤5
5x1+2x2≤8 2x1+3x2≥6
x1，x2≥0 -x1+x2≤3
x1，x2≥0
（4）、某工厂生产A、B两种产品，已知生产A每公斤要用煤9吨、电4度、劳动力3个；生产B每公斤要用煤4吨、电5度、劳动力10个。又知每公斤A、B的利润分别为7万元和12万元。现在该工厂只有煤360吨、电200度、劳动力300个。问在这种情况下，各生产A、B多少公斤，才能获最大利润，请建立模型。
（5）、某工厂生产A、B两种产品，每公斤的产值分别为600元和400元。又知每生产1公斤A需要电2度、煤4吨；生产1公斤B需要电3度、煤2吨，该厂的电力供应不超过100度，煤最多只有120吨，问如何生产以取得最大产值？建立模型，用图解法求解。
（4）、一家昼夜服务的饭店，24小时需要的服务员人数如下表所示：
起讫时间
需要服务员的最少人数
2 ~ 6
4
6 ~ 10
8
10 ~ 14
10
14 ~ 18
7
18 ~ 22
12
22 ~ 2
4
每个服务员每天连续工作8个小时，且在时段开始上班。求满足上述要求的最少上班人数，请建立线性规划模型。
（5）、有A、B两种产品，都需要经过前后两道化学反应过程。生产每一单位A、B所需时间的消耗如下表所示：
5．建立下列问题的线性规划模型并化为标准型
（1）、某工厂生产A1、A2两种产品，有关的信息由下表给出，建立制定最优生产计划的模型（利润最大）。
每件产品所用资源
定额aij
产品Aj
资源上限bi
A1
A2
资
源
i
资源1
9
4
3600
资源2
4
5
2000
资源3
3
10
3000
利润Cj
70
120
（2）、某厂车间有B1、B2两个工段，可生产A1、A2和A3三种产品。各工段开工一天的产量和成本以及合同对三种产品的最低需求量由下表给出。建立求使成本最低并能满足需求的开工计划的模型。
-x1+x2-x3≤6 2x1-3x2+5x3=-8
x1≤0，x2≥0, x3无约束x1-2x3+2x4≥1
x1，x3≥0，x2≤0，x4无约束
（3）min Z =3x1-4x2+2x3-5x4
4x1-x2+2x3-x4≥2
x1+x2+3x3+4x4≤20 x1≤0，x2≥0，x3≥0，x4无约束
（4）max Z= cijxij
二．判断正误
1．线性规划问题的基本解一定是基本可行解。
2．线性规划问题的最优解只能在可行域的顶点上达到。
3．图解法与单纯形法求解的形式不同，但从几何上理解，两者是一致的。
4．单纯形法计算中，选取最大正检验数对应的变量作为换入变量，将使目标函数的值增加更快。
5、用单纯形法求解标准型线性规划问题时，与检验数大于0相对应的变量都可被选作换入变量。
（1）max Z = 4x1+6x2（2）min Z = -3x1+x2
2x1+4x2≤16 -x1+2x2≤2
x1+x2= 6 4x1+x2≥4
x1，x2≥0 x1，x2≥0
8．求解第一章解答题5中的（1）、（2）、（4）。
第三章线性规划模型的建立
一．判断正误
1．同一问题的线性规划模型是唯一的。
2．由应用问题建立的线性规划模型中，其约束方程有多种形式。
Cj
5
3
0
0
CB
XB
b
x1
x2
x3
x4
0
x3
2
c
0
1
1/5
5
x1
a
d
e
0
1
Cj-Zj
b
-1
f
g
（2）、目标函数为max Z =28x4+x5+2x6，约束形式为“≤”，且x1，x2，x3为松弛变量，
表中的解代入目标函数中得Z=14，求出a~g的值，并判断是否最优解。
Cj
0
0
0
28
1
2
CB
XB
b
x1
x2
xi+ yj≤cij2xi（ai-yj）≤bij
i=1，2，…，m；j=1，2，…，n. i=1，2，…，m；j=1，2，…，n.
2．将下列线性规划模型化为标准型。
（1）min Z =2x1+x2-2x3（2）max Z=2x1+x2+3x3+x4
-x1+x2+x3=4 x1+ x2+ x3+ x4≤7
二．简答题
1．简述本章范围内线性规划所能解决的实际问题的类型及建模方法。
三．解答题
1．建立下列应用问题的线性规划模型
（1）、某饲养厂饲养动物出售，设每头动物每天至少需700克蛋白质、30克矿物质和100毫克维生素，现有三种饲料可供选择，各饲料每公斤的营养成分和单价如下表所示：
饲料
蛋白质（克）
矿物质（克）
2x1+3x2+x3≤100 x1+x2+3x3+x4=6
3x1+3x2+2x3≤120 -2x2+x3+x4≤3
xj≥0 j=1，2，3 -x2+6x3-x4≤4
xj≥0 j=1，2，3，4
（3）min Z =4x1+x2+x3（4）min Z = 6x1+4x2
2x1+x2+2x3=4 2x1+x2≥1
2．建立模型并求解。
（1）、某厂生产甲、乙、丙三种产品，已知有关数据如下表所示：
消耗产品
原料
甲
乙
丙
原料量
A
6
3
5
45
B
3
4
5
30
单件利润
4
1
5
求使该厂获利最大的生产计划。
（2）、从M1、M2、M3三种矿石中提炼A、B两种金属。已知每吨矿石中金属A、B的含量和各种矿石的价格如下表所示：
金属品种
矿石中金属含量（克/吨）
3．线性规划一般模型中的变量不一定是非负的。
4．用图解法求最优解时，只需求出可行域顶点对应的目标值，通过比较大小，就能找
出最优解。
5．一般情况下，松弛变量和多余变量的目标函数系数为零。
二．简答题
1．简述线性规划问题数学模型的组成部分及其特征。
2．简述建立线性规划问题数学模型的步骤。
3．简述化一般线性规划模型为标准型的方法。
机车类型
机车台数
日产1号零件（千件/台）
日产2号零件（千件/台）
1
30
15
20
2
10
30
55
（3）、某化工厂生产宽度为60个单位长的标准玻璃纸，现需将这种玻璃纸截成宽度分别为28、20和15个单位长的三种规格的产品。已知它们的市场需求分别为30、60和80卷，问应以怎样的方法裁剪，可使消耗的标准玻璃纸最少而又能满足市场需要。
建立下列应用问题的线性规划模型1某饲养厂饲养动物出售设每头动物每天至少需700克蛋白质30克矿物质和100毫克维生素现有三种饲料可供选择各饲料每公斤的营养成分和单价如下表所示