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甘志国 《河北理科教学研究》2015,(3):43-44
线性规划问题是指在线性约束条件(即关于变量x,y的二元一次不等式或不等式组)下,求线性目标函数z=ax+by的最大值或最小值问题.在线性规划问题中,满足线性约束条件的解(x,y)叫做可行解,可行解的集合叫做可行域(可行域的边界是直线、射线或线段),使目标函数取得最值的可行解叫做这个线性规划问题的最优解.求解线性规划问题,通常是通过平移初始直线ax+by=0来解决的,所以有下面的结论:
(1)若线性规划问题存在最优解,则最优解一定在边界上. 相似文献
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一、对线性规划问题的认识线性规划的主要内容是在掌握用二元一次不等式(组)表示平面区域的基础上,进一步了解线性规划的意义,了解线性约束条件、线性目标函数、可行解、可行域、最优解等基本概念,了解线性规划问题的图解法,并能根据实际问题的 相似文献
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线性规划是指在线性约束条件下求线性目标函数的最值问题,其思想精髓是在可行域内根据几何意义找到目标函数的最优解.利用这一思想可使数学中的许多问题得到巧妙解决.本文主要介绍用线性规划思想解决一类无理不等式的求解问题.…… 相似文献
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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;求解线性规划问题的基本程序是作可行域,画平行线,解方程组,求最值;线性规划知识在解决有关数学综合问题时常发挥重要作用,请从以下高考题例示中得到启示． 相似文献
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线性规划问题是指在线性约束条件下求线性目标函数的最大值或最小值问题。解决问题的基本思想是在约束条件对应的可行域内根据目标函数的几何意义求出目标函数的最优解。故解决线性规划问题的数学思想,从本质上说,就是数形结合思想了解这一点,当约束条件或目标函数不是线性时,也就可解了。1.在线性约束条件下的线性目标函数 相似文献
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<正>线性规划是指在线性约束条件下求线性目标函数的最值问题.解决问题的基本思想是在约束条件所对应的可行域内根据目标函数的几何意义找到目标函数最优解.对于一类满足线性约束条件,但目标函数是非线性 相似文献
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正线性规划进入高中教材已经有10多年的历史.其中在线性约束条件下,求形如"z=ax+by(a,b∈R)"的目标函数的最值问题,是线性规划问题中的基本题型.解这类问题,其常规解法是利用线性约束条件作出可行域,然后利用"截距法"求出目标函数的最优解.这种方法尽管通用,但操作起来比较麻烦,既要画直线,又要作可行域,平移直线,观察 相似文献
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含参数的线性规划问题通常有两种：即线性约束条件中含有参数与目标函数中含有参数两问题.解决的策略也有二：一是先确定可行域上的边界点或者边界线,进而确定线性约束条件中所含有的参数值;二是利用数形结合思想,比较目标函数与边界有关直线的倾斜程度等,从而求解问题.1线性约束条件中含有参数问题,可以根据条件先确定可行域上的边界点或者边界线,进而确定线性约束条件中所含有的参然值,然后画出可行域,把问题转化为一般形式的线性规划问题. 相似文献
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线性规划是指在线性约束条件下求线性目标函数的最值问题,这是试验教材新增内容之一．其思想精髓是在可行域内根据几何意义找到目标函数的最优解,利用这一思想可使数学中的许多问题得到巧妙的解决．这不仅为传统的高中数学注入了新鲜的血液,促进了许多数学分支的发展, 相似文献
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对广义非线性比式和问题的等价问题使用指数变换及线性下界估计。建立等价问题的松弛线性规划，通过对松弛线性规划可行域的细分及一系列线性规划的求解达到提出的一种确定型全局优化算法。理论上证明收敛到问题的全局最优解．实验表明，该算法具有可行性、有效性． 相似文献
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周雪刚 《赤峰学院学报(自然科学版)》2011,27(4):5-7
提出了求解目标函数是非凸二次函数约束是线性不等式的非凸二次规划问题的单纯形分支与对偶定界的全局优化算法.算法在分支定界搜索过程中,下界只需要求解利用拉格朗日对偶得到的一系列线性规划,利用这些线性规划的最优对偶解求得非凸二次规划问题的可行解.最后证明了算法的收敛性并通过一个实例说明算法的可行性. 相似文献
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线性规划是研究线性目标函数在线性约束条件下取最大值或最小值的问题 ,简单线性规划则是新课程标准下高中教材的必学内容 ,主要介绍两个变量的线性规划问题 ,其最优解可通过图解法求出 .这里先通过一个例子来了解简单线性规划图解法的基本思想方法 ,从而发现理论方法与实际操作的偏差 ,进而给简单线性规划图解法添加几点补注供大家参考 .例 1 求 z =5 x + 6y的最大值 ;其中 x,y满足约束条件x + y≤ 484x + 5 y≤ 2 0 03 x + 10 y≤ 3 0 0x≥ 0 ,y≥ 0解 :作出可行域如图 1,作直线 l:5 x + 6y= 0 ,把直线 l进行平移可知 ,当直线 l过点 A时… 相似文献
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简单线性规划是高中新教材第二册(上)的内容,它有许多实际应用。从教学实际情况来看,有不少学生对线性目标函数的最优解的确定,还存在诸多疑惑。本文就线性目标函数的最优解的探求作比较全面、深入的研究。 1.纯理论问题线性目标函数的最优解的探求 相似文献
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宗一平 《中学生数理化(高中版)》2011,(7):17-17
求线性目标函数在线性约束条件下的最大（小）值问题，统称为线性规划问题．使目标函数取得最大值或最小值的解叫最优解．求最优解的具体步骤是：（1）依题意，设出变量，建立目标函数；（2）列出线性约束条件；（3）作出可行域（图形要准确，否则答案会出错）；（4）借助可行域确定函数的最优解， 相似文献
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胡惠根 《数理化学习(高中版)》2005,(22)
“线性规划问题”是研究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。作为新教材新增内容之一,对它的考查也不仅仅停留在单一的模式,即“给出约束条件和目标函数,求最优解”,更多的则是将它与其它知识交汇在一起考查,即所谓的线性规划的变种.以下就“线性规划问题”可能出现的几类交汇谈谈自己粗浅的认识.一、线性规划与函数的交汇“线性规划问题”中的“线性”即一次的意 相似文献
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江志杰 《数理天地(高中版)》2005,(9)
实际中有不少问题可归结为线性规划问题(即求线性目标函数在线性约束条件下的最值),其实质是利用几何背景求二元一次函数的可行域上的最值。如何解决二元函数的最值问题呢?本文说明:理解目标函数几何意义,是关键所在。 相似文献