运筹学中线性规划出现的下面语句是什么意思啊？

导读：" 运筹学中线性规划出现的一些常见术语和概念是什么意思呢？下面是一些解释：1.目标函数：目标函数是线性规划中需要最大化或最小化的函数。它通常表示为一个线性方程，其中包含决策变量和系数。2.约束条件：约束条件是限制线性规划问题解决过程中决策变量的取值范围的条件。这些条"

运筹学中线性规划出现的一些常见术语和概念是什么意思呢？下面是一些解释：

　　1.目标函数：目标函数是线性规划中需要最大化或最小化的函数。它通常表示为一个线性方程，其中包含决策变量和系数。

　　2.约束条件：约束条件是限制线性规划问题解决过程中决策变量的取值范围的条件。这些条件可以是线性不等式或等式。

　　3.决策变量：决策变量是影响线性规划问题解决过程中目标函数值的变量。它们是需要在一定范围内确定的变量。

　　4.可行解：可行解是满足所有约束条件的决策变量的取值组合。

　　5.最优解：最优解是使得目标函数达到最大或最小值的可行解。

针对上述术语和概念，以下是一些解决线性规划问题的常见方法：

　　1.图形解法：对于二维线性规划问题，可以将约束条件和目标函数在二维平面上绘制出来，然后通过图形的交点来确定最优解。

　　2.单纯形法：单纯形法是一种通过遍历可行解空间来寻找最优解的方法。它通过计算目标函数在各个可行解上的值，然后根据一些规则进行迭代优化，直到找到最优解。

　　3.整数线性规划：整数线性规划是一种限制决策变量为整数的线性规划问题。解决这类问题的常见方法包括分支定界法和割平面法。

　　4.灵敏度分析：灵敏度分析是用来评估最优解的稳定性和可靠性的方法。通过对目标函数系数和约束条件进行微小变动，可以确定最优解的变化程度。

　　5.多目标线性规划：多目标线性规划是指在一个线性规划问题中同时考虑多个目标函数。解决这类问题的方法包括加权和法、约束方法和目标规划方法。

　　以上是关于运筹学中线性规划术语和概念的解释以及解决问题的方法。这些方法和概念对于理解和解决线性规划问题非常重要。

运筹学线性规划模型字母含义请问m、n、i、j 分别代表什么含义

利用背景含粗模型也就是有限的i种资源生产j种产品,求利润最大化的问题来理Xj是决策变量,即第j种产品的产量,共有n个,是线性规划问题中要求解的变量,m是资源种穗睁类,也就是右端项的个数,即约束条件的行数（除过非负约束）.i和j分别是下角标,比如猜老岁bi,i=1,2,3.m,就表示b1,b2,b3,一直到bm.

两道运筹学中线性规划选择题,求大神解答、求详细解释

　　第一题选ACDA原因：最优解不一定是基本可行猛缓正解，因为问题有可能有无穷多最优解，最优解是两个基可行解（图行的两个顶点）的线性组合。B原因：基本可行解是是满足非负条件的基本解所以正确。

　　第二题选ABCDB原因:假如P求最大z，D求最小w，（假如该问题有最优解枝悔，则w=z）P的可行解设为Z1，D的可行解设为W1。因此Z1

运筹学线性规划问题,求详细解答

a)

2*5 15-0=25

5 3*15-20=30

4*5 7*5-2*20=85

满足约束条件a为可行解即可行域凸集顶点

b)

2*9 7-0=25

9 3*7-0=30

4*9 7*7-0-2*0-8=77

不满足约束尺友条件b不为可行解即非顶点

c)

2*15 5-10=25

15 3*5-0=30

4*15 7*5-10=85

满足约束条件c为知困余可行解即搭滚可行域凸集顶点

线性规划的问题怎么做

　　线性规划（Linearprogramming,简称LP）是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛、方法较成熟的一个重要分支，它是辅助人们进行科学管理的一种数学方法。

　　研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的数学理论和方法。

　　英文缩写LP。

　　它是运筹学的一个重要分支，广泛应用于军事作战、经济分析、经营管理和工程技术等方面。

　　为合理地利用有限的人力、物力、财力等资源作出的最优决策，提供科学的依据。

　　描述线性规划问题的常用和最直观形式是标准型。标准型包括以下三个部分：

一个需要极大化的线性函数:

以下形式的问题约束：

和非负变量：

　　其他类型的问题，例如极小化问题，不同形式的约束问题，和有负变量的问题，都可以改写成其等价问题的标准型。

　　从实际问题中建立数学模型一般有以下三个步骤；

　　1.根据影响所要达到目的的因素找到决策变量；

　　2.由决策变量和所在达到目的之间的函数关系确定目标函数；

　　3.由决策变量团余所受的限制条件确定决策变量所要满足的约束条件。

线性规划难题解法

所建立的数学模型具有以下特点：

　　1、每个模型都有若干个决策变量（x1，x2，x3……，xn），其中n为决策变量个数。决策变量的一组值表示一种方案，同时决策变量一般是非负的。

　　2、目标函数是决策变量的线性函数，根据具体问题可以是最大化（max）或最小化（min），二者统称为最优化（opt）。

　　3、约束条件也是决策变量的线性函数。

　　当我们得到的数学模型的目标函数为线性函数，约束条件为线性等式或不等式时称此数学模型为线性规划模型。

例：

生产安排模型：某工厂要安排生产Ⅰ、Ⅱ两种产品，已知生产单位产品所需的设备台时及A、B两种原材料纯或凳的消耗，如表所示，表中右边一列是每日设备能力及原材料供应的限量，该工厂生产一单位产品Ⅰ可获利2元，生产一单位产品Ⅱ可获利做旅3元，问应如何安排生产，使其获利最多？

解：

　　1、确定决策变量：设x1、x2分别为产品Ⅰ、Ⅱ的生产数量；

　　2、明确目标函数：获利最大，即求2x1 3x2最大值；

3、所满足的约束条件：

设备限制：x1 2x2≤8

原材料A限制：4x1≤16

原材料B限制：4x2≤12

基本要求：x1，x2≥0

用max代替最大值，s.t.（subjectto的简写）代替约束条件，则该模型可记为：

maxz=2x1 3x2

s.t.x1 2x2≤8

4x1≤16

4x2≤12

x1，x2≥0

　　希望我能帮助你解疑释惑。

运筹学中的线性规划的问题

　　在线性规划中，因约束条件都是线性函数，所以其可行域为凸集。

　　参考二维问题的图解汪做法，其可行域是由几个线条围起来的区域困祥衡，所以肯定是凸集。

　　那么，求解最优解就在这个凸集里搜索。

　　由目标函数等值线的移动来搜索解，则最优解肯定在其凸集的边缘达到最优值，而该凸集的边缘要么是线段要么是顶点，因此线性规划问题的最优解肯定是在可行域的顶点上。

　　其实这些顶点就是线性规划问题的基可行解。

那么怎么从模型中求出这些顶点（基可行解）呢？

　　求解模型的关键在于求解AX=b。

　　因A矩阵为m×n矩阵，无法得出上述约束条件方程的唯一解。

　　必须在A矩阵中找出m×m的非奇异子矩阵B，即满足｜B｜不等于零（行列式不为零），从而可求得BX＝b的唯一解。

　　此时对宴握应于矩阵B的决策变量称为基变量，其余为非基变量。

　　X中基变量取值为BX＝b的解，非基变量取值为零，则该X即为问题的基（可行）解，即对应于可行域的顶点的解。

　　这是按我的理解写的，希望能有所帮助。