线性规划模型的特点

一:线性规划问题数学模型的三个要素是什么

线性规划问题的形式特征

三个要素组成:1.变量或决策变量

2.目标函数

3.约束条件

二:线性规划的优缺点是什么?《管理学原理与方法》 40分

线性规划法是解决多变量最优决策的方法,是在各种相互关联的多变量约束条件下,解决或规划一个对象的线性目标函数最优的问题,即给与一定数量的人力、物力和资源,如何应用而能得到最大经济效益.其中目标函数是决策者要求达到目标的数学盯达式,用一个极大或极小值表示.约束条件是指实现目标的能力资源和内部条件的限制因素,用一组等式或不等式来表示.

线性规划是决策系统的静态最优化数学规划方法之一.它作为经营管理决策中的数学手段,在现代决策中的应用是非常广泛的,它可以用来解决科学研究、工程设计、生产安排、军事指挥、经济规划

缺点:对于数据的准确性要求高,只能对线性的问题进行规划约束,而且计算量大。

,有由线性规划演变的非线性规划法等等后续的方法弥补,但是计算量增加许多。

三:线性规划有何特点,线性规划求解的基本思想是什么

线性规划问题的数学模型的一般形式  (1)列出约束条件及目标函数   (2)画出约束条件所表示的可行域   (3)在可行域内求目标函数的最优解 [编辑本段]线性规划的发展  法国数学家 J.- B.- J.傅里叶和 C.瓦莱-普森分别于1832和1911年独立地提出线性规划的想法,但未引起注意。   1939年苏联数学家Л.В.康托罗维奇在《生产组织与计划中的数学方法》一书中提出线性规划问题,也未引起重视。   1947年美国数学家G.B.丹齐克提出线性规划的一般数学模型和求解线性规划问题的通用方法──单纯形法,为这门学科奠定了基础。   1947年美国数学家J.von诺伊曼提出对偶理论,开创了线性规划的许多新的研究领域,扩大了它的应用范围和解题能力。   1951年美国经济学家T.C.库普曼斯把线性规划应用到经济领域,为此与康托罗维奇一起获1975年诺贝尔经济学奖。   50年代后对线性规划进行大量的理论研究,并涌现出一大批新的算法。例如,1954年C.莱姆基提出对偶单纯形法,1954年S.加斯和T.萨迪等人解决了线性规划的灵敏度分析和参数规划问题,1956年A.塔克提出互补松弛定理,1960年G.B.丹齐克和P.沃尔夫提出分解算法等。   线性规划的研究成果还直接推动了其他数学规划问题包括整数规划、随机规划和非线性规划的算法研究。由于数字电子计算机的发展,出现了许多线性规划软件,如MPSX,OPHEIE,UMPIRE等,可以很方便地求解几千个变量的线性规划问题。   1979年苏联数学家L. G. Khachian提出解线性规划问题的椭球算法,并证明它是多项式时间算法。   1984年美国贝尔电话实验室的印度数学家N.卡马卡提出解线性规划问题的新的多项式时间算法。用这种方法求解线性规划问题在变量个数为5000时只要单纯形法所用时间的1/50。现已形成线性规划多项式算法理论。50年代后线性规划的应用范围不断扩大。 建立线性规划模型的方法 [编辑本段]线性规划的模型建立  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.由决策变量所受的限制条件确定决策变量所要满足的约束条件。   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,同时决策变量一般式非负的。   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3元,问应如何安排生产,使其获得最多?   解:   1、确定决策变量:设x1、x2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 ......余下全文>>

四:整数规划模型和线性规划的区别及联系

规划中的变量(全部或部分)限制为整数,称为整数规划。若在线性模型中,变量限制为整数,则称为整数线性规划。目前所流行的求解整数规划的方法往往只适用于整数线性规划。

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