常见线性规划问题类型及解法

<正>常见线性规划问题的目标函数,有二元一次函数、二元二次函数和其他类型函数.针对不同目标函数的线性规划问题应采取怎样的解法?下面结合几个例子来加以说明.一、目标函数是二元一次函数线性规划问题中,列出的目标函数是形如z=ax+by(a,b是常数)的二元一次函数时.解法有如下两种:     

谈线性规划的应用

<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.     

线性规划问题求解新视角

线性规划的一般解法是通过线性目标函数的截距来求解的,下面以一题为例从另外几个角度来看一看线性规划问题的求解。     

线性规划思想在非线性规划问题中的应用

关于线性规划问题的典型提法是:若干条件,一个目标;典型解法是代数几何并用,其实质离不开数形结合.有些问题看似与"线性规划"无关,但可以利用线性规划的知识求解.由于此类问题对化归、转化能力的要求较高,因而成为高考综合试题中新的结合点.     

漫谈线性规划中的参数问题

<正>近几年来,在各类考试试题中,线性规划问题,逐渐从简单的线性规划问题向含参数综合性线性规划问题转变.为此,本文针对高考及模拟试题中出现的含参数的线性规划作出探讨,供参考.一、目标函数中含有参数这里的参数往往与直线的斜率有关,这     

利用目标函数的几何意义 巧解一类最值问题

<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.     

线性规划问题盘点解析

求线性目标函数在线性约束条件下的最值问题统称为线性规划问题.因为问题中所涉及到的图象都是线性的,所以问题的解法具有一定的规律,但是随着新课程实施的不断深入,近几年的线性规划题涉及的内容更加广泛.下面例析试题中的典型问题.     

线性规划教学中要抓住什么

线性规划研究的是目标函数在约束条件下取最大值或最小值问题．教科书讨论了两个变量的线性规划问题．学生在求一元函数最值的基础上求二元函数的最值，由于两个自变量的变化，学生对其值域变化的意义理解不透彻，因而学习线性规划时问题多，正确率低．线性规划教学中要抓住什么?我认为线性规划这类问题可以借助直线的截距及其几何意义来解决．     

点击高考中的线性规划问题

<正>一般地,在线性约束条件下求线性目标函数的最大值或最小值的问题称为线性规划问题.近几年,线性规划问题在各省份的高考卷中频频出现,逐渐从简单的线性规划问题向含参数类的综合问题转变.以下笔者对各省市高考卷中出现的线性规划问题进行归纳和整理,望与读者共勉.一、简单线性规划问题线性规划问题的核心思想是数形结合,解决此类问题一     

线性规划问题“两连发”

线性规划的三个"创新"□韩天禧线性规划为高中数学平添了无穷的生机和活力,尤其是求解在线性约束条件下目标式的最值问题,能完美的数形结合,具有得天独厚的优势.又由于它知识渗透力大、综合性强,将与之相关的问题创造性地转化为线性规划问题来解决,真令人拍案叫绝.     

线性规划常见题型归类解析

线性规划问题是解析几何中的重点问题,每年高考必有一道小题.现对线性规划考题中的常见类型作一些解析,以供参考. 1 已知线性约束条件,探求线性目标关系最值问题     

用“线性规划问题的最优解在边界上”简解高考题

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.     

例说圆锥曲线中的线性规划

线性规划问题是求线性目标函数在线性约束条件下的最值问题,课标教材增加了简单线性规划的内容,通过这一部分内容的设置进一步增强了数学的实用性,它在最近几年的高考试题中也常出现.把实际问题抽象为线性规划问题,关键是根据实际问     

一个线性规划问题的三种解法

线性规划的一般解法是通过线性目标函数的截距来求解的,下面以一题为例从另外几个角度来看一看线性规划问题的求解．     

从(x,y)到(a,b)

线性规划问题是线性条件下平面区域或目标函数相关问题的研究,其中蕴含着丰富的数形结合思想.不少平面区域是由条件、给定的范围、坐标等转换得到的,下面试例举平面区域转换的相关线性规划问题.     

比值换元法求解三变元非线性规划问题

<正>高中阶段学生学习了线性规划.所谓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值.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.从代数角度看,线性规划实际上是求二元函数的最值;从几何角度看线性规划实际上是当目标函数连续扫过可行域时的两个极端状态下目标函数的取值;从数学思想上考虑线性规划是数形结合解决问题;从源头上考虑线性规划实     

线性规划的四个新视角

线性规划为高中数学平添了无穷的生机和活力,尤其是求解在线性约束条件下目标式的最值问题,能完美地实现数形结合,具有得天独厚的优势.又由于它知识渗透力大、综合性强,若不失时机,将与之相关问题创造性地转化为线性规划问题来解决,能让人拍案叫绝.     

线性规划（非线性规划）与数形结合思想

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     

例析线性规划问题的"变异"

线性规划是一种重要的优化模型,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.教材中指出这类问题的一般方法是图解法,即运用作图的方法解决区域内最值问题,但其本质则是数形结合的方法.我们在解题中关键要注意的是这种数学基本思想的灵活运用,下面通过试题中的几例看这类线性规划问题的“变异”.1线性规划问题题目形式的“变异”例1已知1≤a b≤5,且-1≤a-b≤3,求解3a析-2b的取值范围.此题常常出现在不等式的性质的练习题中,考察的是不等式的同号相加原理,但实际上这道题用线性规划来解决更简单且易理…     

例谈线性规划求最值的逆向问题

线性规划的逆向问题,是指已知目标函数取得最值时的最优解(唯一一个或无限个),要求线性约束条件或目标函数中参数的值或范围.本文将以几个高考题为例,谈谈线性规划取最值的逆向问题,由此归纳出这种题型的一般解法.一、已知最优解无数个,求目标函数中参数的值例1 已知平面区域 D 由以 A(1,3)、B(5,2)、C(3,1)为顶点的三角形内部和边界组成.若在区域