线性规划图解法详细资料大全
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线性规划图解法就是用几何作图的方法并求出其最优解的过程。
求解的思路是:先将约束条件加以图解,求得满足约束条件的解的集合(即可行域),然后结合目标函式的要求从可行域中找出最优解。
基本介绍
- 中文名 :线性规划图解仔嫌法
- 外文名 :Linear programming
- 学科 :运筹学
- 本质 :用几何作图的方法求出最优解
- 优点 :直观、形象
- 相关名词 :线性规划模型
基本概念
可行解 把满足约束条件的一组决策变数值 称为该线性规划问题的可行解。 可行解集/可行解域 满足约束条件的可行升散解的全体称为可行解集。 在平面上,所有可行解的点的集合称为可行解域。 最优解 在可行解集中,使目标函式达到最优值的可行解称为最优解。一般步骤
1、建立数学模型。 2、绘制约束条件不等式图,做出可行解集对应的可行解域。 3、画目标函式图。 4、判断解的形式,得出结论。举例
(1)求 的最大值。 约束条件: (2)绘制可行解域: (3)画目标函式图: 令目标函式值为零,可得到斜率,根据斜率做一过原点念笑手的直线。(如果可行解域在第一象限,且目标函式等值线斜率为负)若给出问题是求最大值,把目标函式等值线平行移动到与可行解域最后相交的点,这点就是问题的最优解;若给出问题是求最小值,把目标函式等值线平行移动到与可行解域最先相交的点,这点即为问题的最优解。 (4)判断解的形式,得出结论。 本题有唯一的最优解。 解法: 最优解是由两根直线所确定的最后的交点; 解由此两根直线相应方程所组成的方程组,得到问题的精确最优解; 将最优解代入目标函式,得最优值。 将最优解代入目标函式,得最优值:
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