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相似文献
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1.
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   

2.
简单线性规划是高中数学教学的新内容之一,是解决一些线性约束条件下线性目标函数的最值的问题,但它的思想可以延伸到解决线性约束条件下非线性目标函数的最值问题、非线性约束条件下线性目标函数的最值问题和非线性约束条件下非线性目标函数的最值问题,利用这些知识可以很方便的解决一些看似与线性规划无关的问题.现举例说明:  相似文献   

3.
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   

4.
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人了新鲜的血液,促进了许多数学分支的发展,又给学生提供了数学建模的思想和优化思想方法,  相似文献   

5.
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,称为"线性规划".  相似文献   

6.
<正>最值问题中有一类是在线性约束条件下求二元函数最值.在这类问题中,当目标函数是线性函数时,就是通常所说的二元线性规划问题,当目标函数不是线性函数时,其中不少也可以用解决线性规划问题的方法去解决.解决这类问题时,利用目标函数的几何意义是关键.以下谈谈如何运用目标函数的几何意义求解这类二元函数最值问题.  相似文献   

7.
<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   

8.
线性规划问题是指在线性约束条件下求线性目标函数最值的问题.线性约束条件指变量x,y的约束条件,其中约束条件都是关于x,y的一次不等式;线性目标函数指z=f(x,y)  相似文献   

9.
"简单的线性规划问题"是在线性约束条件下研究线性目标函数的最值(或最优解)问题.但是,在各地高考、模拟试卷和复习资料上,线性规划问题已突破两个"线性"的框框,常常出现"约束条件"非线性或"目标函数"非线性等情形.同时,线性规划问题还经常与其他数学知识相结合,形成了一系列综合问题.  相似文献   

10.
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   

11.
<正>目前,简单线性规划已成为高中数学不等式的一个重要模块,线性规划所体现的数学方法也成了解决高中数学问题的重要途径.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.满足线性约束条件的解叫做可行解,由所有可行解组成的集合叫做可行域.决策变量、约束条件、目标函数是线性规划的三要素,问题的解决途径主要依据三要素进行代数问题几何化和几何问题代数化.本文就如何在其他高中数学问题中应用线性规划举例说明.  相似文献   

12.
线性规划研究的是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,它不仅仅是直线方程的应用.而更多的是与其他数学知识的交汇.通过这部分内容的教学,可以使学生进一步了解数学知识在实际问题中的应用,培养学生学习数学的兴趣、应用数学的意识和解决实际问题的能力.我们在教材中遇到的约束条件和目标函数都是线性的,但我们在高考或竞赛中也常常遇到约束条件或目标函数是非线性的问题.  相似文献   

13.
线性规划是高中教材的必修内容,教材上主要是在线性约束条件下求线性目标函数的问题.但是,在考试中往往将约束条件和目标函数进行了变化,呈现了灵活多样的新形式,现举几例.  相似文献   

14.
正线性规划的基本思想是在一定的约束条件下,通过数形结合求函数的最值.解决问题时主要是借助平面图形,运用这一思想能够比较有效地解决一些二元函数的最值问题.以下笔者从规划思想出发,应用目标函数的几何特点,解决一些二元线性约束条件下的二元函数的最值问题.一、目标函数是直线的截距问题  相似文献   

15.
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   

16.
新编高中教材安排了线性规划知识,即求线性目标函数在线性约束条件下的最值.其思想方法是:线性目标函数及其值参数K所决定的动曲线,进入线性约束条件所确定的区域D时,由目标函数值参数K的几何意义来考查目标函数的最值.(当闭区域D是凸多边形闭区域时,其最值总在多边形的顶点取得).我们迁移这一解题思想用以解决二元一次函数及某些二元二次函数的条件最值问题会显得简单明了.  相似文献   

17.
吕兆勇 《数学教学》2008,(12):20-22
二元线性规划问题的解法,从本质上说就是用线性约束条件的几何意义来解决线性目标函数的取值问题.其主要的思想就是利用几何意义解决代数问题.利用这一思想方法,问题可进一步被创新,某些非线性目标函数和非线性约束条件问题也可以通过将其“数”向“形”进行转化而得到解决.  相似文献   

18.
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大值或最小值问题,而弄清目标函数的几何意义是求最值中最关键的一步,目标函数几何意义主要有以下几种:  相似文献   

19.
正求最值问题中有一类是在线性约束条件下求目标函数即二元函数的最值,根据目标函数不同的结构特征,求最值的方法是不同的。下面,笔者就谈谈如何根据"型"巧解最值。一、z=ax+by(a≠0,b≠0)型例1已知实数满足不等式组  相似文献   

20.
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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