高中数学知识点精讲精析 简单线性规划
高二线性规划知识点
高二线性规划知识点线性规划是运筹学中的一种常见方法,被广泛应用于解决各种实际问题。
它的基本思想是通过数学模型来描述问题,然后利用线性规划算法寻找最优解。
在高二数学学习中,线性规划是一个重要的知识点,本文将对高二线性规划的相关概念、模型和解题步骤进行详细介绍。
一、线性规划的基本概念线性规划是在一定的约束条件下,求解线性目标函数的最优值问题。
它有以下基本要素:1. 目标函数:线性规划的目标是要优化一个线性函数,通常是最小化或最大化该函数的值。
2. 约束条件:线性规划的约束条件是一组线性不等式或等式,限制了决策变量的取值范围。
3. 决策变量:线性规划中的决策变量是需要确定的变量,它们的取值会影响目标函数的值。
4. 非负约束:线性规划中的决策变量通常要求非负,即变量的取值不能为负数。
二、线性规划的数学模型线性规划可以用数学模型来表示,通常采用标准型或者松弛型的形式。
1. 标准型:标准型是指目标函数最大化,约束条件为等式的线性规划问题。
其数学模型如下:max Z = c₁x₁ + c₂x₂ + ... + cₙxₙsubject to:a₁₁x₁ + a₁₂x₂ + ... + a₁ₙxₙ = b₁a₂₁x₁ + a₂₂x₂ + ... + a₂ₙxₙ = b₂...aₙ₁x₁ + aₙ₂x₂ + ... + aₙₙxₙ = bₙx₁, x₂, ..., xₙ ≥ 0其中,c₁, c₂, ..., cₙ是目标函数的系数,aᵢₙ是约束条件中的系数,bᵢ是约束条件的常数项,x₁, x₂, ..., xₙ是决策变量。
2. 松弛型:松弛型是指将不等式约束条件转化为等式约束条件的线性规划问题。
其数学模型如下:max Z = c₁x₁ + c₂x₂ + ... + cₙxₙsubject to:a₁₁x₁ + a₁₂x₂ + ... + a₁ₙxₙ ≤ b₁a₂₁x₁ + a₂₂x₂ + ... + a₂ₙxₙ ≤ b₂...aₙ₁x₁ + aₙ₂x₂ + ... + aₙₙxₙ ≤ bₙx₁, x₂, ..., xₙ ≥ 0三、线性规划的解题步骤求解线性规划问题的一般步骤如下:1. 建立数学模型:将实际问题转化为线性规划的数学模型,并确定目标函数和约束条件。
高中数学 第三章 简单的线性规划问题知识汇总素材 北师大版必修5
简单的线性规划问题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)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)-----直线的斜率精美句子1、善思则能“从无字句处读书”。
读沙漠,读出了它坦荡豪放的胸怀;读太阳,读出了它普照万物的无私;读春雨,读出了它润物无声的柔情。
读大海,读出了它气势磅礴的豪情。
读石灰,读出了它粉身碎骨不变色的清白。
2、幸福幸福是“临行密密缝,意恐迟迟归”的牵挂;幸福是“春种一粒粟,秋收千颗子”的收获. 幸福是“采菊东篱下,悠然见南山”的闲适;幸福是“奇闻共欣赏,疑义相与析”的愉悦。
幸福是“随风潜入夜,润物细无声”的奉献;幸福是“夜来风雨声,花落知多少”的恬淡。
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幸福是“壮志饥餐胡虏肉,笑谈渴饮匈奴血”的豪壮。
幸福是“先天下之忧而忧,后天下之乐而乐”的胸怀。
高中数学高考总复习------简单的线性规划知识讲解及考点梳理
高中数学高考总复习------简单的线性规划知识讲解及考点梳理【考纲要求】1.了解现实世界和日常生活中的不等关系,了解不等式(组)的实际背景。
2.会从实际情境中抽象出一元二次不等式模型。
3.会从实际情境中抽象出二元一次不等式组;了解二元一次不等式的几何意义,能用平面区域表示二元一次不等式组;4.会从实际情境中抽象出一些简单的二元线性规划问题,并能加以解决。
5.熟练应用不等式性质解决目标函数的最优解问题。
【知识网络】【考点梳理】【高清课堂:不等式与不等关系394841知识要点】考点一:用二元一次不等式(组)表示平面区域二元一次不等式Ax+By+C>0在平面直角坐标系中表示直线Ax+By+C=0某一侧所有点组成的平面区域.(虚线表示区域不包括边界直线)要点诠释:画二元一次不等式或表示的平面区域的基本步骤:①画出直线(有等号画实线,无等号画虚线);②当时,取原点作为特殊点,判断原点所在的平面区域;当时,另取一特殊点判断;③确定要画不等式所表示的平面区域。
简称:“直线定界,特殊点定域”方法。
考点二:二元一次不等式表示哪个平面区域的判断方法因为对在直线Ax+By+c=0同一侧的所有点(x ,y),实数Ax+By+c 的符号相同,所以只需在此直线的某一侧任取一点(x 0,y 0)(若原点不在直线上,则取原点(0,0)最简便).把它的坐标代入Ax+By+c,由其值的符号即可判断二元一次不等式Ax+By+c>0(或<0)表示直线的哪一侧.要点诠释:判断二元一次不等式Ax+By+c>0(或<0)表示直线的哪一侧的方法:因为对在直线Ax+By+C =0同一侧的所有点(x ,y),数Ax+By+C 的符号相同,所以只需在此直线的某一简单的线性规划二元一次不等式(组)表示的区域简单应用不等式(组)的应用背景侧任取一点(x0,y0)(若原点不在直线上,则取原点(0,0)最简便),它的坐标代入Ax+By+c,由其值的符号即可判断二元一次不等式Ax+By+c>0(或<0)表示直线的哪一侧.考点三:线性规划的有关概念:①线性约束条件:在一个问题中,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=ax+by(a,b∈R)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.要点诠释:在应用线性规划的方法时,一般具备下列条件:①一定要能够将目标表述为最大化(极大)或最小化(极小)的要求。
高中数学必修5:简单的线性规划问题 知识点及经典例题(含答案)
简单的线性规划问题【知识概述】线性规划是不等式应用的一个典型,也是数形结合思想所体现的一个重要侧面.近年的考试中,通常考查二元一次不等式组表示的平面区域的图形形状以及目标函数的最大值或最小值,或求函数的最优解等问题.通过这节课的学习,希望同学们能够掌握线性规划的方法,解决考试中出现的各种问题.解决线性规划的数学问题我们要注意一下几点1.所谓线性规划就是在线性约束条件下求线性目标函数的最值问题;2.解决线性规划问题需要经历两个基本的解题环节(1)作出平面区域;(直线定”界”,特“点”定侧);(2)求目标函数的最值.(3)求目标函数z=ax+by最值的两种类型:①0b>时,截距最大(小),z的值最大(小);②0b>时,截距最大(小),z的值最小(大);【学前诊断】1.[难度] 易满足线性约束条件23,23,0,x yx yxy+≤⎧⎪+≤⎪⎨≥⎪⎪≥⎩的目标函数z x y=+的最大值是()A.1B.32C.2D.32.[难度] 易设变量,x y满足约束条件0,0,220,xx yx y≥⎧⎪-≥⎨⎪--≤⎩则32z x y=-的最大值为( )A.0B.2C.4D.63. [难度] 中设1m >,在约束条件1y x y mx x y ≥⎧⎪≤⎨⎪+≤⎩下,目标函数z x my =+的最大值小于2,则m 的取值范围为( )A.(1,1 B.(1)+∞ C .(1,3) D .(3,)+∞【经典例题】例1. 设变量,x y 满足约束条件1,0,20,y x y x y ≤⎧⎪+≥⎨⎪--≤⎩则2z x y =+的最大值为( )A.5B.4C.1D.8例2. 若变量,x y 满足约束条件1,0,20,y x y x y ≤⎧⎪+≥⎨⎪--≤⎩则2z x y =-的最大值为( )A.4B.3C.2D.1例3. 设,x y 满足约束条件2208400,0x y x y x y -+≥⎧⎪--≤⎨⎪≥≥⎩,若目标函数(0,0)z abx y a b =+>>的最小值为8,则a b +的最小值为____________.例4. 在约束条件下0,0,,24,x y x y s x y ≥⎧⎪≥⎪⎨+≤⎪⎪+≤⎩当35s ≤≤时,目标函数32z x y =+的最大值的变化范围是( )A.[]6,15B.[]7,15 C.[]6,8 D.[]7,8例5. 设不等式组1230x x y y x ≥⎧⎪-+≥⎨⎪≥⎩,所表示平面区域是1,Ω平面区域2Ω与1Ω关于直线3490x y --=对称,对于1Ω中任意一点A 与2Ω中的任意一点B ,AB 的最小值等于( )A.285B.4C.125D.2例6.对于实数,x y ,若11,21,x y -≤-≤则21x y -+的最大值为_________.例7.在约束条件22240x y x y +++≤下,函数32z x y =+的最大值是___________.例8. 已知函数2()2(,)f x x ax b a b =++∈R ,且函数()y f x =在区间()0,1与()1,2内各有一个零点,则22(3)z a b =++的取值范围是( ).A.2⎫⎪⎪⎝⎭B.1,42⎛⎫ ⎪⎝⎭C.()1,2D.()1,4 例9. 奇函数()f x 在R 上是减函数,若,s t 满足不等式22(2)(2)f s s f t t -≤--,则当14s ≤≤时,t s的取值范围是( ). A.1,14⎡⎫-⎪⎢⎣⎭ B.1,14⎡⎤-⎢⎥⎣⎦ C.1,12⎡⎫-⎪⎢⎣⎭ D.1,12⎡⎤-⎢⎥⎣⎦例10. 某加工厂用某原料由甲车间加工出A 产品,由乙车间加工出B 产品.车间加工一箱原料需耗费工时10小时可加工出7千克A 产品,每千克 A 产品获利40元.乙车间加工一箱原料需耗费工时6小时可加工出4千克B 产品,每千克B 产品获利50元.甲、乙两车间每天共能完成至多70多箱原料的加工,每天甲、乙车间耗费工时总和不得超过480小时,甲、乙两车间每天获利最大的生产计划为(A )甲车间加工原料10箱,乙车间加工原料60箱(B )甲车间加工原料15箱,乙车间加工原料55箱(C )甲车间加工原料18箱,乙车间加工原料50箱(D )甲车间加工原料40箱,乙车间加工原料30箱【本课总结】线性规划是不等式和直线与方程的综合应用,是数形结合的和谐载体,也是高考中的重要考点,近几年的高考题中考查的频率较高,一般以考查基本知识和方法为主,属于基础类题,难度一般不高.1. 解决线性规划问题有一定的程序性:第一步:确定由二元一次不等式表示的平面区域;第二步:令z=0画直线0:0l ax by +=;第三步:平移直线0l 寻找使直线a z y x b b=-+截距取最值(最大或最小)的位置(最优解).第四步:将最优解坐标代入线性目标函数z ax by =+求出最值2. 解决线性规划问题要特别关注线性目标函数z ax by =+中b 的符号,若b >0,则使函数a z y x b b=-+的截距取最大(小)值的点,可使目标函数z ax by =+取最大(小)值,若b <0,则使函数a z y x b b=-+的截距取最大(小)值的点,可使目标函数z ax by =+取最小(大)值, b <0的情况是很多同学容易出现的盲点.3. 线性规划问题要重视数形结合思想的运用,善于将代数问题和几何问题相互转化,由线性规划问题引申的其它数形结合题目也要灵活掌握,如:将平面区域条件引申为:22240x y x y +++≤表示圆面等,将目标函数引申为:2224z x y x y =+++表示动点到定点的距离的最值问题;21y z x +=-表示动点与定点连线的斜率的最值问题等. 4. 线性规划问题首先作出可行域,若为封闭区域(即几条直线围成的区域)则一般在区域顶点处取得最大或最小值5. 线性规划中易错点提示(1)忽视平面区域是否包括边界.一般最优解都处于平面区域的边界顶点处,若平面区域不包含边界,则可能不存在最值.(2)忽视对线性目标函数z ax by =+中b 的符号的区分.(3)代数问题向其几何意义的转化困难.【活学活用】1. [难度] 中若不等式组⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≤+≥≤+≥-ay x y y x y x 0220表示的平面区域是一个三角形,则a 的取值范围是( ) A.4,3⎡⎫+∞⎪⎢⎣⎭ B.(]0,1 C.41,3⎡⎤⎢⎥⎣⎦ D.(]40,1,3⎡⎫+∞⎪⎢⎣⎭2. [难度] 中 设变量x y ,满足约束条件1133x y x y x y ⎧--⎪+⎨⎪-<⎩,,.≥≥则目标函数4z x y =+的最大值为( ) A .4B .11C .12D .143. [难度] 中 已知变量x 、y 满足约束条件 20,1,70,x y y x x x y -+≤⎧⎪≥⎨⎪+-≤⎩则的取值范围是( ) A .9,65⎡⎤⎢⎥⎣⎦ B .9,5⎛⎤-∞ ⎥⎝⎦∪[)6,+∞ C .(],3-∞∪[)6,+∞ D .[3,6]。
高中数学线性规划知识总结+练习
(一) 知识内容1.二元一次不等式表示的区域对于直线(A 〉0)当B >0时, 表示直线上方区域; 表示直线的下方区域。
当B <0时, 表示直线下方区域; 表示直线的上方区域。
2.线性规划(1)不等式组是一组对变量x 、y 的约束条件,由于这组约束条件都是关于x 、y 的一次不等式,所以又可称其为线性约束条件。
z =Ax +By 是欲达到最大值或最小值所涉及的变量x 、y 的解析式,我们把它称为目标函数.由于z =Ax +By 又是关于x 、y 的一次解析式,所以又可叫做线性目标函数。
另外注意:线性约束条件除了用一次不等式表示外,也可用一次方程表示。
(2)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.(3)那么,满足线性约束条件的解(x ,y )叫做可行解,由所有可行解组成的集合叫做可行域。
在上述问题中,可行域就是阴影部分表示的三角形区域。
其中可行解()和()分别使目标函数取得最大值和最小值,它们都叫做这个问题的最优解。
线性目标函数的最值常在可行域的顶点处取得;而求最优整数解必须首先要看它们是否在可行(二)主要方法:用图解法解决简单的线性规划问题的基本步骤:1。
首先,要根据线性约束条件画出可行域(即画出不等式组所表示的公共区域)。
2.设z =0,画出直线l 0.3.观察、分析,平移直线l 0,从而找到最优解。
4。
最后求得目标函数的最大值及最小值.(三)典例分析:1。
二元一次不等式(组)表示的平面区域【例1】 画出下列不等式(或组)表示的平面区域⑴⑵求不等式表示的平面区域的面积。
2.区域弧长、面积问题【例2】 若不等式组所表示的平面区域被直线分为面积相等的两部分,则的值是( )A .B .C .D .【例3】 若,,且当时,恒有,则以,为坐标点所形成的平面区域的面积等于 .例题精讲高考要求板块一:线性规划【例4】已知钝角的最长边为,其余两边的长为、,则集合所表示的平面图形面积等于()A.B.C.D.【例5】如图,在平面直角坐标系中,是一个与轴的正半轴、轴的正半轴分别相切于点、的定圆所围成的区域(含边界),、、、是该圆的四等分点.若点、点满足且,则称优于.如果中的点满足:不存在中的其它点优于,那么所有这样的点组成的集合是劣弧()A.B.C.D.【例6】已知是由不等式组所确定的平面区域,则圆在区域内的弧长为( )A. B.C.D.3.线性规划【例7】设变量,满足约束条件:.则目标函数的最小值为()A.6 B.7 C.8 D.23【变式】已知实数、满足,则的最大值是( )A.B.C.D.【例8】已知点的坐标满足条件,点为坐标原点,那么的最小值等于______,最大值等于______.【例9】设变量,满足约束条件,则函数的最大值为()A.B.C.D.【例10】若实数满足,则的最小值为.4。
高中线性规划
高中线性规划高中线性规划是高中数学课程中的一个重要内容,主要涉及到线性规划的概念、性质、解法以及在实际问题中的应用等方面。
下面将详细介绍高中线性规划的相关知识。
一、线性规划的概念和性质线性规划是数学规划的一种,它是在一组线性约束条件下,寻觅一个目标函数值最大或者最小的解的问题。
线性规划的基本形式可以表示为:Maximize(或者Minimize)目标函数Subject to 线性约束条件线性规划的性质包括可行域的闭性、目标函数的线性性质以及线性约束条件的可加性等。
可行域是指满足所有约束条件的解的集合,它是一个闭集。
目标函数是线性的,即目标函数的系数都是常数。
线性约束条件的可加性是指如果两个解都满足约束条件,那末它们的线性组合也满足约束条件。
二、线性规划的解法线性规划的求解方法主要有图解法、单纯形法和对偶理论等。
其中,图解法适合于二维或者三维的线性规划问题,通过绘制约束条件的直线或者平面,找到目标函数在可行域上的最优解。
单纯形法是一种迭代算法,通过不断优化目标函数的值,逐步逼近最优解。
对偶理论则是通过线性规划的对偶问题来求解原问题,两者的最优解是相等的。
三、线性规划的应用线性规划在实际问题中有着广泛的应用,如生产计划、资源分配、投资组合等方面。
以下是几个典型的应用案例:1. 生产计划问题:某工厂生产两种产品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,每单位所需生产时间为2小时;产品B每单位利润为150元,每单位所需生产时间为3小时。
假设产品A和B的生产量都是非负数,问如何安排生产才干使总利润最大化?2. 资源分配问题:某公司有两个项目,项目A和项目B,每一个项目需要的资源数量不同。
假设项目A需要2个工程师和3个技术人员,项目B需要3个工程师和2个技术人员。
公司现有10个工程师和12个技术人员,问如何分配资源才干使两个项目的需求都得到满足?3. 投资组合问题:某投资者有100万元可以投资于股票和债券两种资产。
高一线性规划问题知识点
高一线性规划问题知识点在高中数学课程中,线性规划是一个非常重要的概念。
线性规划是运筹学的一个分支,旨在通过确定一组变量的取值,使得一个线性目标函数在一系列线性约束条件下达到最大或最小值。
它在实际生活中有很多应用,比如生产计划、资源分配等。
一、线性规划的基本概念线性规划的目标是找到使得目标函数取得最大或最小值的一组变量取值。
目标函数通常是一个线性函数,即它的各项之间不存在乘法关系。
约束条件也是一组线性不等式或等式,它们定义了变量取值的限制条件。
二、线性规划的解法方法解决线性规划问题的方法有很多,但其中最常用的是单纯形法。
单纯形法是通过逐步改进当前解,逐渐接近最优解的过程。
具体来说,单纯形法的基本思想是找到一个基础可行解,然后在基础可行解的基础上不断寻找更优解。
这个过程通过计算目标函数在可行解的基础上的变化量来完成。
三、线性规划的矩阵表示在线性规划中,我们可以用矩阵来表示目标函数和约束条件。
设目标函数为 f(x),约束条件为 AX=b,其中 x 是一个 m 维列向量,A 是一个 m × n 的矩阵,b 是一个 m 维列向量。
这样,线性规划问题可以表示为:min/max f(x)subject to AX=bx≥0四、线性规划问题的求解步骤解决线性规划问题的一般步骤如下:1. 确定目标函数和约束条件;2. 将目标函数和约束条件转化为矩阵表示;3. 通过单纯形法求解线性规划问题;4. 分析最优解。
五、线性规划问题的实际应用线性规划问题在实际生活中有着广泛的应用。
比如,在生产计划中,我们可以通过线性规划来确定产量和资源的最优配置,从而实现生产成本的最小化或产品质量的最大化。
在运输领域,线性规划可以帮助我们确定货物的最优配送方案,以减少运输成本。
此外,线性规划还可以应用于金融、市场营销、决策分析等领域。
六、线性规划问题的拓展线性规划问题的应用不仅限于线性目标函数和约束条件。
有时候,目标函数和约束条件可能是非线性的。
高三线性规划知识点
高三线性规划知识点线性规划是高中数学中的一个重要知识点,它在实际生活中有着广泛的应用。
本文将全面介绍高三线性规划的相关知识,包括定义、基本概念、解题步骤以及一些典型例题。
一、线性规划的定义线性规划是一种数学模型,用于求解一个线性函数在一组线性约束条件下的最优值。
在实际生活中,我们常常需要在一定的条件下寻找最优解,例如:生产成本最小、收益最大、资源利用最佳等等。
线性规划通过建立数学模型,帮助我们找到最优解。
二、线性规划的基本概念1. 目标函数:线性规划的目标通常是最大化或最小化一个线性函数。
这个函数被称为目标函数,记作Z。
2. 线性约束条件:线性规划的约束条件是一组线性不等式或等式,限制了变量的取值范围。
3. 变量:线性规划的变量是我们要求解的未知数,可以用任意字母表示。
4. 可行解:满足所有约束条件的解称为可行解。
可行解的集合称为可行域。
5. 最优解:在所有可行解中,使目标函数取到最大值或最小值的解称为最优解。
三、线性规划的解题步骤1. 建立数学模型:根据问题的描述,将目标函数和约束条件用代数式表示出来。
2. 确定可行域:将约束条件化为不等式形式,并将它们表示在坐标系中,找出它们的交集,确定可行域的范围。
3. 确定最优解:在可行域内寻找目标函数的极值点,得出最优解。
4. 检验最优解:将最优解代入原问题中,检验是否满足所有约束条件。
四、典型例题例题1:某工厂生产甲、乙两种产品,甲产品每吨利润为1000元,乙产品每吨利润为1200元。
已知生产一吨甲产品需要材料A 30千克,材料B 10千克;生产一吨乙产品需要材料A 20千克,材料B 40千克。
工厂每天可以使用材料A 600千克,材料B 200千克。
问如何安排生产,使得利润最大化?解:首先,我们定义两个变量x和y,分别表示甲、乙产品的生产量(吨)。
目标函数Z表示利润的最大值,即Z=1000x+1200y。
约束条件如下:30x+20y ≤ 60010x+40y ≤ 200x,y ≥ 0我们可以将该问题转化为图形解法,将约束条件绘制在坐标系中,确定可行域的范围。
简单线性规划-高中数学知识点讲解
简单线性规划1.简单线性规划【概念】线性规划主要用于解决生活、生产中的资源利用、人力调配、生产安排等问题,它是一种重要的数学模型.简单的线性规划指的是目标函数含两个自变量的线性规划,其最优解可以用数形结合方法求出.我们高中阶段接触的主要是由三个二元一次不等式组限制的可行域,然后在这个可行域上面求某函数的最值或者是斜率的最值.【例题解析】푥+2푦≤8例:若目标函数z=x+y 中变量x,y 满足约束条件{0≤푥≤4.0≤푦≤3(1)试确定可行域的面积;(2)求出该线性规划问题中所有的最优解.解:(1)作出可行域如图:对应得区域为直角三角形ABC,其中B(4,3),A(2,3),C(4,2),则可行域的面积S =12퐵퐶⋅퐴퐵=12×1×2=1.(2)由z=x+y,得y=﹣x+z,则平移直线y=﹣x+z,则由图象可知当直线经过点A(2,3)时,直线y=﹣x+z 得截距最小,此时z 最小为z=2+3=5,当直线经过点B(4,3)时,直线y=﹣x+z 得截距最大,此时z 最大为z=4+3=7,1/ 5故该线性规划问题中所有的最优解为(4,3),(2,3)这是高中阶段接触最多的关于线性规划的题型,解这种题一律先画图,把每条直线在同一个坐标系中表示出来,然后确定所表示的可行域,也即范围;最后通过目标函数的平移去找到它的最值.【典型例题分析】题型一:二元一次不等式(组)表示的平面区域典例 1:若不等式组所表示的平面区域被直线y=kx+分为面积相等的两部分,则k 的值是()7343A.3B.7C.3D.44 4分析:画出平面区域,显然点(0,)在已知的平面区域内,直线系过定点(0,),结合图形寻找直线平分平33面区域面积的条件即可.解答:不等式组表示的平面区域如图所示.由于直线y=kx +44过定点(0,).因此只有直线过AB 中点时,直线y=kx +3343能平分平面区域.15因为A(1,1),B(0,4),所以AB 中点D(,).22当y=kx +4155过点(,)时,3222=푘2+43,所以k =73.答案:A.点评:二元一次不等式(组)表示平面区域的判断方法:直线定界,测试点定域.注意不等式中不等号有无等号,无等号时直线画成虚线,有等号时直线画成实线.测试点可以选一个,也可以选多个,若直线不过原点,则测试点常选取原点.题型二:求线性目标函数的最值2/ 5典例 2:设x,y 满足约束条件:,求z=x+y 的最大值与最小值.分析:作可行域后,通过平移直线l0:x+y=0 来寻找最优解,求出目标函数的最值.解答:先作可行域,如图所示中△ABC 的区域,且求得A(5,2)、B(1,1)、C(1,),作出直线l0:x+y=0,再将直线l0 平移,当l0 的平行线l1 过点B 时,可使z=x+y 达到最小值;当l0 的平行线l2 过点A 时,可使z=x+y达到最大值.故z min=2,z max=7.点评:(1)线性目标函数的最大(小)值一般在可行域的顶点处取得,也可能在边界处取得.(2)求线性目标函数的最优解,要注意分析线性目标函数所表示的几何意义,明确和直线的纵截距的关系.题型三:实际生活中的线性规划问题典例 3:某农户计划种植黄瓜和韭菜,种植面积不超过 50 亩,投入资金不超过 54 万元,假设种植黄瓜和韭菜的产量、成本和售价如下表:年产量/亩年种植成本/亩每吨售价黄瓜 4 吨 1.2 万元0.55 万元韭菜 6 吨0.9 万元0.3 万元为使一年的种植总利润(总利润=总销售收入﹣总种植成本)最大,那么黄瓜和韭菜的种植面积(单位:亩)分别为()A.50,0 B.30,20 C.20,30 D.0,50分析:根据线性规划解决实际问题,要先用字母表示变量,找出各量的关系列出约束条件,设出目标函数,转化为线性规划问题.3/ 5푥+푦≤50解析设种植黄瓜x 亩,韭菜y 亩,则由题意可知{1.2푥+0.9푦≤54푥,푦∈푁+求目标函数z=x+0.9y 的最大值,根据题意画可行域如图阴影所示.当目标函数线l 向右平移,移至点A(30,20)处时,目标函数取得最大值,即当黄瓜种植 30 亩,韭菜种植 20 亩时,种植总利润最大.故答案为:B点评:线性规划的实际应用问题,需要通过审题理解题意,找出各量之间的关系,最好是列成表格,找出线性约束条件,写出所研究的目标函数,转化为简单的线性规划问题,再按如下步骤完成:(1)作图﹣﹣画出约束条件所确定的平面区域和目标函数所表示的平行直线系中过原点的那一条l;(2)平移﹣﹣将l 平行移动,以确定最优解的对应点A 的位置;(3)求值﹣﹣解方程组求出A 点坐标(即最优解),代入目标函数,即可求出最值.题型四:求非线性目标函数的最值푦典例 4:(1)设实数x,y 满足,则푥的最大值为.→(2)已知O 是坐标原点,点A(1,0),若点M(x,y)为平面区域上的一个动点,则|푂퐴+→푂푀|的最小值是.分析:与二元一次不等式(组)表示的平面区域有关的非线性目标函数的最值问题的求解一般要结合给定代数式的几何意义来完成.푦3解答:(1)푥表示点(x,y)与原点(0,0)连线的斜率,在点(1,)处取到最大值.24/ 5→(2)依题意得,푂퐴+→→푂푀=(x+1,y),|푂퐴+→푂푀| =(푥+1)2+푦2可视为点(x,y)与点(﹣1,0)间的距离,在坐标平面内画出题中的不等式组表示的平面区域,结合图形可知,在该平面区域内的点中,由点(﹣1,0)向→直线x+y=2 引垂线的垂足位于该平面区域内,且与点(﹣1,0)的距离最小,因此|푂퐴+→푂푀|的最小值是|―1+0―2|2=322.332故答案为:(1)(2).22点评:常见代数式的几何意义有(1)푥2+푦2表示点(x,y)与原点(0,0)的距离;(2)(푥―푎)2+(푦―푏)2表示点(x,y)与点(a,b)之间的距离;푦(3)푥表示点(x,y)与原点(0,0)连线的斜率;푦―푏(4)푥―푎表示点(x,y)与点(a,b)连线的斜率.【解题方法点拨】1.画出平面区域.避免失误的重要方法就是首先使二元一次不等式标准化.푧푧2.在通过求直线的截距푏的最值间接求出z 的最值时,要注意:当b>0 时,截距푏取最大值时,z 也取最大值;截푧푧푧距푏取最小值时,z 也取最小值;当b<0 时,截距푏取最小值时,z 取最大值.푏取最大值时,z 取最小值;截距5/ 5。
线性规划知识点总结
线性规划知识点总结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。
它在诸多领域中都有广泛的应用,如生产计划、物流调度、投资组合等。
本文将对线性规划的基本概念、模型建立、解法和应用进行详细总结。
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。
它通常表示为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不等式,限制了决策变量的取值范围。
约束条件通常表示为a₁x₁ + a₂x₂ + ... + aₙxₙ ≤ b,其中a₁、a₂、...、aₙ为常数,b为常数。
3. 可行解:满足所有约束条件的决策变量取值组合称为可行解。
4. 最优解:在所有可行解中,使得目标函数取得最大值或最小值的解称为最优解。
二、模型建立1. 决策变量的确定:根据实际问题,确定需要优化的决策变量及其取值范围。
2. 目标函数的建立:根据问题要求,将目标转化为线性函数,并确定系数。
3. 约束条件的建立:根据问题中给出的限制条件,将其转化为线性等式或不等式,并确定系数。
4. 模型的完整表达:将目标函数和约束条件整合在一起,形成线性规划模型。
三、解法1. 图形法:对于二维或三维的线性规划问题,可以通过绘制约束条件的图形来找到最优解。
2. 单纯形法:对于高维的线性规划问题,可以使用单纯形法进行求解。
单纯形法是一种迭代算法,通过不断移动顶点来寻找最优解。
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。
整数规划问题通常比线性规划问题更难求解,可以使用分支定界法等算法进行求解。
四、应用1. 生产计划:线性规划可以帮助企业确定最佳的生产计划,使得生产成本最小化或利润最大化。
2. 物流调度:线性规划可以优化物流调度方案,使得运输成本最低或配送时间最短。
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高中必修5线性规划简单的线性规划问题一、知识梳理1. 目标函数:P =2x + y是一个含有两个变量x和y的函数,称为目标函数.2. 可行域:约束条件所表示的平面区域称为可行域•3. 整点:坐标为整数的点叫做整点.4. 线性规划问题: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,通常称为线性规划问题•只含有两个变量的简单线性规划问题可用图解法来解决.5. 整数线性规划:要求量取整数的线性规划称为整数线性规划.二、疑难知识导析1. 对于不含边界的区域,要将边界画成虚线.2. 确定二元一次不等式所表示的平面区域有多种方法,常用的一种方法是“选点法”:任选一个不在直线上的点,检验它的坐标是否满足所给的不等式,若适合,则该点所在的一侧即为不等式所表示的平面区域;否则,直线的另一侧为所求的平面区域.若直线不过原点,通常选择原点代入检验.3. 平移直线y=—k x +P时,直线必须经过可行域.4. 对于有实际背景的线性规划问题,可行域通常是位于第一象限内的一个凸多边形区域,此时变动直线的最佳位置一般通过这个凸多边形的顶点.5. 简单线性规划问题就是求线性目标函数在线性约束条件下的最优解,无论此类题目是以什么实际问题提出,其求解的格式与步骤是不变的:(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.积储知识:2* (2015•马軼山一模)设变壘X, y满足约束条件I < F则z=x-3y的罠小值(扎-2 S. ~4C+ -5 D. -8rj-v>03. (2015 -Lil东)已知筈,y满足约朿条件\ x-y<2,若沪立+y的最犬値为4,则沪][炖A B3 Ei 2 C* ~ 2 D«—314x-H5j>S4* 东)若变重壯y炳足釣束条件3 l<x<J ,则沪睑+刘的最"卜信为()乱年 C. 6 D.A. 42xp 三 IDx-2y<l4f 则克苧的最大值育()百x+j-4<01 H!lz-^2x+y 的最大值是( )绘1内・一1B ・一2C+ -5D ・1(C, 12D . ia。
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优化方法,用于解决一类特定的最优化问题。
它的目标是在一组线性约束条件下,找到一个线性目标函数的最大值或最小值。
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,该函数称为目标函数。
2. 约束条件:线性规划问题通常有一组线性约束条件,这些约束条件限制了决策变量的取值范围。
3. 决策变量:决策变量是问题中需要决策的变量,它们的取值会影响目标函数的值。
4. 可行解:满足所有约束条件的决策变量取值称为可行解。
三、标准形式线性规划问题可以转化为标准形式,其标准形式如下:最小化:Z = c₁x₁ + c₂x₂ + ... + cₙxₙ约束条件:a₁₁x₁ + a₁₂x₂ + ... + a₁ₙxₙ ≥ b₁a₂₁x₁ + a₂₂x₂ + ... + a₂ₙxₙ ≥ b₂...aₙ₁x₁ + aₙ₂x₂ + ... + aₙₙxₙ ≥ bₙx₁, x₂, ..., xₙ ≥ 0其中,Z为目标函数值,c₁, c₂, ..., cₙ为目标函数的系数,a₁₁, a₁₂, ..., aₙₙ为约束条件的系数,b₁, b₂, ..., bₙ为约束条件的右侧常数,x₁, x₂, ..., xₙ为决策变量。
四、线性规划的解法1. 图形法:对于二维线性规划问题,可以使用图形法找到最优解。
通过绘制约束条件的直线,找到可行解区域,并通过目标函数的等高线找到最优解。
2. 单纯形法:单纯形法是一种常用的求解线性规划问题的算法。
它通过迭代计算,逐步改进解的质量,直到找到最优解。
3. 整数规划法:当决策变量需要取整数值时,可以使用整数规划方法求解。
整数规划问题通常更难求解,需要使用特定的算法。
五、线性规划的应用线性规划在实际生活和工作中有广泛的应用,例如:1. 产能规划:通过线性规划方法,可以确定最优的产能配置,以满足市场需求和最大化利润。
2. 运输优化:线性规划可以用于优化物流配送路线,降低运输成本。
高考线性规划知识点
高考线性规划知识点高考是对学生综合能力的一次全面考查,其中数学是不可避免的一项内容。
而线性规划作为数学中的一个重要章节,也广泛出现在高考中。
本文将围绕高考线性规划知识点展开讨论。
一、线性规划的定义和基本思想线性规划是一种数学优化方法,用于在一组线性约束条件下,求解一个线性目标函数的最大值或最小值。
其基本思想是将求解问题转化为求解函数的最值问题。
二、线性规划的基本要素1. 决策变量:表示问题中需要决策的量或者参数,常用字母表示。
2. 目标函数:表示问题的优化目标,通常是一个线性函数。
3. 约束条件:表示问题的限制条件,常常是一组线性不等式或等式。
4. 可行解集:满足所有约束条件的解的集合。
5. 最优解:在可行解集中使得目标函数取得最大或最小值的解。
三、线性规划的图形解法对于线性规划问题,我们可以通过图形解法快速找到最优解。
具体步骤如下:1. 根据约束条件,将可行解集用直线或者线段表示出来;2. 根据目标函数的方向,确定最优解在可行解集中的位置;3. 在可行解集与目标函数的交点中,寻找最优解。
四、单纯形法除了图形解法外,线性规划还可以通过单纯形法求解。
单纯形法是一种基于表格的算法,通过迭代计算不断逼近最优解。
具体步骤如下:1. 构造初始单纯形表格,包括决策变量、目标函数系数、约束条件等;2. 计算单纯形表格中的各个元素;3. 判断是否达到最优解,若未达到则进行下一次迭代;4. 重复上述步骤,直到获得最优解。
五、常见题型及解题方法在高考中,线性规划题目的形式多样,其中常见题型包括:1. 单纯形表格的构造与迭代计算;2. 最大最小值的求解;3. 边界条件下的最优解;4. 多目标线性规划等。
针对不同题型,我们需要选择合适的解题方法。
对于单纯形表格,按照步骤计算即可。
对于最大最小值的求解,可以使用图形解法或者单纯形法。
对于边界条件下的最优解,需要利用线性规划的基本性质进行推导。
对于多目标线性规划,可以通过目标函数的线性组合转化为单一目标的线性规划等。
高中数学知识点精讲精析 简单线性规划的应用
3.4.3 简单线性规划的应用1. 用线性规划解决实际问题在物资调运、产品安排、工厂下料等实践问题中,体现出两种情况: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。
我们可以从问题中寻找出不等关系,用线性规划求解。
注:在解决线性规划的实际问题时,要注意以下几点:①在线性规划问题的应用中,题中的条件常常较多,因此一定要认真审题; ②线性约束条件有无等号要依据条件加以判断;③结合实际问题,未知数x、y等是否有限制(“x、y”为正整数、非负数等); ④分清线性约束条件和线性目标函数,前者一般是不等式,后者一般是等式; ⑤图对解决线性规划问题至关重要,故作图尽可能准确,图上操作尽可能规范. 2. 线性规划应用问题的求解步骤解答线性规划的应用问题,可遵循如下两大步进行: (1)读题转化:根据实际问题的条件列出约束不等式组与目标函数.反复地读题,读懂已知条件和问题,边读边进行摘要,读懂之后可以列出一个表格表达题意,然后根据题中的已知条件,找出约束条件和目标函数,完成实际问题向数学模型的转化.此步的过程可简述为“读题—列表—列式”。
转化后基本数学模型为:已知,求的最大(小)值。
其中,是常量.(2)作图求解:作出不等式组所表示的可行域,确定目标函数的最优解位置,从而获得最优解,图解法的实质就是数形结合思想的两次运用,第一次是得到线性约束条件,作出可行域,将表示约束条件的不等式组转化为平面区域这一图形,第二次是将目标函数转化为平行直线系进行探究。
方程表示的是与直线平行的直线系,为了探究z 的几何意义,将目标函数变形为,从而为直线系在y 轴上的截距,观察图形寻找可行域内使其取最大值或最小值的点.此步的过程可简述为“可行域—直线系—最优解”。
例1:甲乙两个粮库要向A 、B 两镇运送大米,已知甲库可调出100吨大米,乙库可调出80吨大米,A 镇需70吨大米,B 镇需110吨大米,两库到两镇的路程和运费表3.5.2:表3.5.2(1)这两个粮库各运往A 、B 两镇多少吨大米?才能使总运费最省?此时总运费是多少?)(i i i i i i c c c c y b x a ><≤≥+或或qy px z +=),,2,1(,,n i c b a i i i ⋅⋅⋅=q p ,qy px z +=0=+qy px q z x q p y +-=q z(2)最不合理的调运方案是什么?它使国家造成的损失是多少?【解析】设甲粮库向A 镇运送大米吨,向B 镇运送大米吨,总运费为元,则乙粮库向A 镇运送大米吨,向B 镇运送大米吨,目标函数是其中线性约束条件是:,即可行域如右图。
高三数学线性规划知识点
高三数学线性规划知识点线性规划是数学中的一个重要分支,广泛应用于经济、管理、工程等领域。
它通过建立数学模型,寻找一组最佳决策方案,以实现特定的目标。
在高三数学学习中,线性规划是一个重要的知识点,本文将介绍线性规划的基本概念、常见问题类型以及解题方法。
一、线性规划的基本概念1. 目标函数:线性规划的目标是在一组约束条件下,最大化或最小化一个线性函数,这个线性函数就是目标函数。
通常用Z表示目标函数的值。
2. 变量:目标函数中的每个变量都代表一个决策变量,这些变量的取值将影响目标函数的计算结果。
3. 约束条件:线性规划的一个重要特点是存在一组约束条件,这些约束条件限制了决策变量的取值范围。
约束条件通常是由一组线性不等式或等式表示。
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,使得目标函数达到最大值或最小值的解称为最优解。
二、线性规划的问题类型1. 单纯形法:单纯形法是一种常用的线性规划求解方法。
它通过不断优化目标函数的值,逐步接近最优解。
单纯形法通过迭代计算一系列基础可行解,直到找到最优解为止。
2. 对偶性定理:线性规划中的对偶性定理是指对于一个标准型的线性规划问题,它与其对偶问题具有相同的最优解。
3. 整数线性规划:当决策变量要求为整数时,这就是一个整数线性规划问题。
整数线性规划的求解更加困难,常常需要借助于分支定界等特殊算法。
4. 网络流线性规划:网络流线性规划是线性规划与图论相结合的一种问题类型。
它通常用于解决最小费用流、最大流等网络优化问题。
三、线性规划的解题方法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。
首先绘制出约束条件所构成的区域,然后绘制目标函数的等高线,并找到最优解所在的点。
2. 单纯形法:对于高维的线性规划问题,可以使用单纯形法进行求解。
单纯形法通过迭代计算一系列基础可行解,直到找到最优解为止。
3. 对偶问题:通过建立原始问题与对偶问题之间的关系,可以将原始问题的求解转化为对偶问题的求解。
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3.4.2 简单线性规划
1. 相关定义:
(1)线性规划问题: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,统称为线性规划问题。
(2)可行解:满足线性约束条件的解叫做可行解。
(3)可行域:由所有可行解组成的集合叫做可行域。
(4)最优解:分别使目标函数取得最大值和最小值的可行解叫做最优解。
2. 线性规划问题的求解步骤:
(1)先设出决策变量,找出约束条件和线性目标函数;
(2)作出相应的图象(注意特殊点与边界)
(3)利用图象,在线性约束条件下找出决策变量,使线性目标函数达到最大(小)值;在在求线性目标函数的最大(小)值时,直线往右(左)平移则值随之增大(小),这样就可以在可行域中确定最优解。
注:①对线性目标函数中的符号一定要注意:当时,当直线过可行域且在y 轴截距最大时,值最大,在y 轴截距最小时,值最小;当时,当直线过可行域且在y 轴截距最大时,值最小,在y 轴截距最小时,值最大。
②如果可行域是一个多边形,那么一般在其顶点处使目标函数取得最大或最小值,最优解一般就是多边形的某个顶点。
例1:设满足约束条件:,分别求下列目标函数的的最大值与最小值:
(1); (2);
(3)(是整数); (4); (5) 示中的区域,且
【解析】先作可行域,如下图所求得、
、
),(y x ny mx z +=0=+ny mx By Ax z +=B 0>B z z 0<B z z y x ,⎪⎩
⎪⎨⎧≥≤+-≤-1255334x y x y x y x z 106+=y x z -=2y x z -=2y x ,22y x +=ω1+=
x y ωABC ∆)2,5(A
)1,1(B )5
22,1(C
(1)作出直线,再将直线平移,当的平行线过点B 时,可使达到最小值;当的平行线过点A 时,可使达到最大值。
故,
(2)同上,作出直线,再将直线平移,当的平行线过点C 时,可使达到最小值;当的平行线过点A 时,可使达到最大值。
则, (3)同上,作出直线,再将直线平移,当的平行线过点A 时,可使 达到最大值,
当的平行线过点C 时,可使达到最小值,但由于不是整数,点 不是最优解,当过可行域内的点时,可使达到最小值,
(4)表示区域内的点到原点的距离的平方。
则落在点时,最小, 落在点时,最大,故,
(5)表示区域内的点与点连线的斜率。
则落在点时,最小,落在点时,最大,故, 例2:设z =2x +y ,式中变量满足下列条件:
⎩⎪⎨⎪⎧x -4y ≤-3
3x +5y ≤25x ≥1
,求z 的最大值和最小值. 【解析】变量x ,y 所满足的每个不等式都表示一个平面区域,不等式组则表示这些平面区域的公共区域.(如右图)。
0106:0=+y x l 0l 0l 1l y x z 106+=0l 2l y x z 106+=1611016min =⨯+⨯=z 5021056max =⨯+⨯=z 02:0=-y x l 0l 0l 1l y x z -=20l 2l y x z -=25
12min -=z 8max =z 02:0=-y x l 0l 0l 2l y x z -=28max =z 0l 1l y x z -=2522)522,1(C 0l )4,1(y x z -=22min -=z ω),(y x ),(y x )1,1(B ω),(y x )2,5(A ω2min =ω29425max =+=ωω),(y x )0,1(-D ),(y x )2,5(A ω),(y x )522,1(C ω31min =ω5
11max =
ω
作一组与l0:2x+y=0平行的直线l:2x+y=t. t∈R可知:当l在l0的右上方时,直线l上的点(x,y)满足2x+y>0,即t>0,而且,直线l往右平移时,t随之增大,在经过不等式组①所表示的公共区域内的点且平行于l的直线中,以经过点A(5,2)的直线l2所对应的t最大,以经过点B(1,1)的直线l1所对应的t最小.
所以,z max=2×5+2=12 z min=2×1+1=3。