巧搭线性规划平台,解非线性规划问题

一、非线性规划问题在线性约束条件下求目标函数的最大值或最小值的问题,统称为线性规划问题.线性规划作为直线方程的一个应用,是新大纲重视知识应用的体现,成为了新高考的热点和必考内容.随着其内容向纵深发展,非线性规划的问题浮出水面,笔者通过分析发现,     

运筹学中关于几类规划问题的教学研究

通过对了运筹学中一个线性规划例子的研究,引出线性规划（LP）、目标规划（LGP）及多目标规划（MLP）这三种常见的规划问题。从教学的角度探讨这些规划的概念、内在关系及各自的优缺点;同时发现线性规划和目标规划都可以转化为多目标规划来进行优化,不仅能够透彻理解这三中规划的应用,也能了解它们之间的本质联系,为后期的其它规划问题的研究和数学建模提供抛砖引玉的作用。     

对偶规划模型的建立求解方法的改进及对经济意义的系统解释

引言任何一个求目标函数最大值的线性规划问题都可以化为一个求目标函数最小值的线性规划问题;反之亦然。我们分别称它们为原规划和对偶规划。自J.Von.Nenman发表了对偶理论之后,使得誉为“运筹学之父”的George.B.Dantzig所创立的被称为二十世纪后半世纪应用数学最重要的开创性工作之一的线性规划单纯形法显得更为重要。特别是在50     

一类具有多重二层决策的线性分式双层规划

讨论一类极小化双层规划问题：其第一层目标函数是线性分式函数,第二层是K（K≥1）个带有参数的线性规划.给出了这类双层规划问题有解的一个充要条件,并且证明了该问题的解可以在多面体的某个顶点处达到.     

非凸二次规划的单纯形分支与对偶界算法

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.     

一类模糊线性规划的新算法

提出了一种将模糊线性规划转化为常规线性规划的方法,即将目标系数是三角模糊数的线性规划转化为目标系数为L—R型模糊数的线性规划,然后转化为模糊线性多目标规划,并对其模糊线性多目标规划用了一种新的算法求解．最后通过实例说明了该算法的有效性．其运算结果表明：新算法比一般的算法迭代过程更为简洁,收敛速度更快,容易用matlab在计算机上操作．     

多目标加权模糊随机线性规划

研究了资源量bi为随机变量的多目标随机线性规划问题,指出了多目标规划问题的目标一般不是同等重要的,针对多目标模糊线性规划问题,利用模糊集合理论建立了相应等价的确定性加权模糊随机规划模型。算例表明本文给出的模型算法是有效的,具有广泛的应用价值。     

目标系数为区间数的线性规划方法

对系数为区间数的多目标线性规划问题,在区间数序关系下提出了序关系评价函数概念,并给出了一个命题,用此方法可将复杂的多目标线性规划转化为简单的单目标规划。     

利用LINGO进行线性规划问题敏感性分析的报告解读

线性规划是生产生活中追求目标最优化的重要手段。LINGO作为解决规划问题的主要软件,其作用已延伸到建模、分析等领域,不仅可以简化计算过程,而且可以为我们进一步研究线性规划问题各参数、变量之间的内在联系给出明确的答案。     

用“规划法”解“非规划”问题

<正>简单的线性规划是高考的一个重要考点,其中以考查线性目标函数的最值为重点,兼顾考查代数式的几何意义(如斜率、距离、面积等).对于线性规划问题,在各章知识交汇处出题也是高考的一个热点,学生在高中阶段掌握简单线性规划对以后的学习有很大的帮助.事实上,线性规划作为一种新的解题工具,在众多数学问题中有着广泛的应用.这里,笔者结合平时教学的实践,谈谈利用线性规划思想解决"非规划"问题.     

EXCEL在运筹学规划论教学中的应用

运筹学作为一门应用学科,其实验教学逐渐引起重视。近年来,在教学中使用软件求解运筹学问题已经成为趋势。鉴于EXCEL应用的广泛性,该文介绍使用EXCEL软件求解运筹学中规划论模型的方法,并详细给出了如何使用EXCEL软件求解线性规划、整数规划、目标规划和动态规划模型。     

多目标线性规划的若干解法及Lingo实现

多目标线性规划是优化问题的一种,求解多目标线性规划的基本思想大都是将多目标问题转化为单目标规划。介绍了理想点法、线性加权和法、模糊偏差解法,最后对每种解法给出例子,并用Lingo软件中多个子模型的一个程序加以实现。程序编写原理简单易懂,适合在建模竞赛时采用。     

线性规划题型初探

<正>江苏高考数学试卷改革以来,对于线性规划的考查一直没有降低,对于线性规划的考查题型也不断创新.万变不离其宗,先行规划的本质知识还是没有较大变化,本文将线性规划的题型考查总结如下.第一类题型为典型的简单线性规划考查,即给出可行域满足的不等式组,给出线性目标函数,求解线性目标函数的值域或最值.此类问题求解比较容易,画出可行域,利用直线的平移求解即可.另外,还要注意另外一种问题设计技巧,即在     

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.     

线性规划中的非线性问题

解决非线性规划的问题,关键是理解非线性目标函数的几何意义,并利用图形及非线性目标函数的几何意义求出最优解及目标函数的最大值或最小值.本文归纳了"三类"线性规划     

非线性规划问题的常见解法

在2005年全国各地的高考试卷中，出现了非线性规划的问题．限于中学水平，对于非线性规划问题的求解，其步骤与线性规划类似。     

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”规划程式解“非线性”规划问题

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的问题.概念上它局限于约束条件和目标函数都是线性的情况,但解决这类问题的思想方法却可以用来解决"非线性"规划问题.下面请同学们通过几个具体的例子来体验之.     

MATLAB在运筹学中的应用

本文根据运筹学的学科特点及在教学中存在的不足,提出了在教学实践中引入Matlab作为教学辅助手段,主要阐述MATLAB在线性规划、目标规划、二次规划中的应用,实例验证了Matlab在求解运筹学问题时的高效性和准确性。     

线性规划实际应用探析

线性目标函数在线性约束条件下取得最值问题是线性规划研究内容,其在生产实际中应用主要 有两类问题.