一类线性约束条件下的最值问题

<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     

线性“规划”另类非线性问题

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,     

线性“规划”另类非线性问题

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,     

浅析目标函数的最值问题

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：     

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.     

让“线性规划”问题更加有“规划”

线性规划是中学数学新增的内容之一,线性规划问题能较好地考查数形结合、函数与方程、转化与化归等数学思想方法和应用能力.从近几     

巧用"线性规划"思想解决非线性问题

解决线性规划问题的数学思想，从本质上讲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形式解决代数问题，它是代数问题几何化的有力处理方式．其实还有非线性的取值问题，只要我们能够去发现它的几何意义，也一样可以使问题显得简单，解决起来也更容易一些。     

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,     

利用线性规划知识解决其他问题

当约束条件或目标函数不是线性规划问题,但其几何意义明显时,仍可利用线性规划的思想来解决问题,从而使解题思路拓宽,提高解题能力.一、集合问题转化为线性规划问题例1已知集合M={(x,y)|y≤x},P={(x,y)|     

线性规划问题的分类例析

线性规划作为数学应用的重要内容,蕰涵着丰富的数学思想.下面结合近几年高考实例,谈谈线性规划问题的题型及解法,供大家参考.一、求平面区域的面积     

看“型”解二元函数最值

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     

线性规划题变迁的三个着眼点

线性规划问题是数学应用的重要内容之一,其问题本身以及解决问题的方法促进了许多数学分支的发展.这方面的高考试题的设问方式也由最初的求线性目标函数的最值转变为求与其知识相关的问题,试题所提供的背景也越来越新颖,越来越巧妙.其基本思路是画出满足约束条件的点的范围,也就是可行域;研究目标函数的几何意义,找到目标函数最值的位置,     

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     

高考线性规划问题别解

线性规划问题在高考中主要是求目标函数在线性约束条件下的最大值或最小值，试题通常是以选择填空题形式出现，主要是通过作可行域取最优解来求解的，难度中等偏易，因此复习时应控制好难度，本文拟以一道引例说明其求解的全新视角，并例举其在今年高考题中的应用．     

线性条件下的非线性最值问题研究

线性规划研究的是线性目标函数在线性约束条件下最大值或最小值的问题．然而在近几年全国各地的数学高考试卷中,在线性约束条件下求非线性的最值问题已屡见不鲜该类问题难度较大、解法灵活,是学习上的难点．本文结合近几年的数学高考试题以几个常见的最值问题为例,探求在线性约束条件下的非线性最值问题的求解策略．     

一类线性规划问题的多种求解途径

在线性约束条件下,对于形如z=ax+by(a,b∈R)的目标函数的最值问题,一般解法是通过其几何意义来求解的,下面以一例从另外几个角度来看一看这类问题的求解.     

线性规划求最值题型归类

线性规划是直线方程一个方面的应用,线性规划自从被引入了高中新教材之后,是历年高考的必考内容.而利用线性规划求最值的试题是热点题型,线性规划求最值的常见题型有以下几种.     

线性规划中的最优整数解问题的求解方法

求线性目标函数在线性约束条件下的最大（小）值问题,统称为线性规划问题．使目标函数取得最大值或最小值的解叫最优解．求最优解的具体步骤是：（1）依题意,设出变量,建立目标函数;（2）列出线性约束条件;（3）作出可行域（图形要准确,否则答案会出错）;（4）借助可行域确定函数的最优解,     

线性规划问题的分类解析

解答线性规划问题的难点和关键是能否准确理解目标函数 z 的几何意义.关于目标函数为一次线性型 z=ax+by,课本的例习题论述得比较详细,这里不再分析,本文主要分析目标函数为其它形式的问题.1.目标函数为斜率型