非线性规划灵敏度分析的初步研究

灵敏度分析是讨论数学规划问题中参数的变化对最优解的影响。关于线性规划灵敏度分析问题已有令人满意的结果。本文提出了非线性规划系数参数的变化问题,并给出了约束方程为线性的非线性规划灵敏度分析的两个定理。     

线性规划问题的实际应用

<正>线性规划是现代数学中研究最优化理论的重要模型.它的实际运用范围十分广泛,从解决技术问题的最优化到工业、农业、商业、交通运输、经济、军事等众多领域都发挥作用.简单线性规划这部分内容体现了新教材重视数学应用,重视知识的发生发展过程,贴近生活的特点.为了让学生学好简单线性规划知识,提高学生运用线性规划知识解决实际问题的能力,本文对高中数学中线性规划问题的应用进行了剖析,对此类问题的求解思想和一般步骤作     

基于线性规划模型的Excel规划求解法的一个应用

线性规划主要应用于解决最优化问题。根据运输问题的基本特征,对运输问题进行了优化分析,建立了运输问题的线性规划数学模型,并将模型应用于供销平衡中的生产问题,从而得到最优化的方案,提高了实际工作中的经济效益。     

关于灵敏度分析的新思考

线性规划的系数发生变化时,是利用灵敏度分析,参数线性规划等方法来处理。但灵敏度分析,参数线性规划是以线性规划问题的稳定性为前提条件。本文探讨不稳定的的线性规划,其系数变化时,求最优解的近似解的方法。     

关于灵敏度分析的新思考

线性规划的系数发生变化时,是利用灵敏度分析,参数线性规划等方法来处理。但灵敏度分析,参数线性规划是以线性规划问题的稳定性为前提条件。本文探讨不稳定的的线性规划,其系数变化时,求最优解的近似解的方法。     

例说最优化问题

最优化问题在实际生活中应用广泛,它涉及到生产生活的各个方面.在高考数学应用题中,最优化问题占有较大的比重.随着现代化生产和科学技术的进步,最优化问题已经渗透到生产、管理、商业、军事、决策等各个领域.本文总结了解决最优化问题的方法,从几个实例入手,运用线性规划、函数、不等式、方程解决最优化问题.     

最优化方法在数学建模中的应用

最优化方法在实际问题中发挥着越来越大的作用。线性规划模型中的最优化方法。     

有限维空间多目标最优化问题的灵敏度分析

多目标最优化问题的灵敏度分析是一个重要的问题。在给定了一族参数的多目标最优化问题中，灵敏度分析是定量的分析。本文改善了[2]的结果。     

弹性约束下的线性规划之最优化方法

线性规划方法是解决最优化问题的有效方法之一。本文通过满足程度函数与保证率的引入，得到了在弹性约束下的线性规划问题的一种最优化解法。     

一类线性规划问题和始可行基于路径的关系

线性规划中的单纯形法充分体现了运筹学的思想,而在寻求最优化的过程中,还存在过程的最简化,本文通过基和路径的选择,力图使结果方案均达到最优化。     

细说单纯形法

本文从分析检验数的本质含义入手,用通俗易懂的语言介绍了线性规划的最优化原理,并在此基础上重构单纯形法,避免了传统的利用矩阵语言来介绍单纯形法带来的阅读和理解上的困难.     

最优化方法在数学建模中的应用

综述在线性规划和非线性规划的模型中的最优化方法．     

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。     

线性规划复习要关注的几个层面

《高中数学课程标准》中关于线性规划提到：线性规划是优化的具体模型之一,在教学中,教师应引导学生体会线性规划的基本思想．用图解法解决平面区域、最值和最优化等实际问题是高考常见的重要题型,高考线性规划的有效复习应关注到如下几个层面．     

线性规划的Spreadsheet解法

摒弃繁琐的数学公式的推导与计算,用简易解法,解决了线性规划的最优解问题及灵敏度分析问题。结果表明Spreadsheet完全可以实现专业软件能够实现的求解功能。最后提出了用Excel求解线性规划问题过程中应注意的问题。     

线性规划问题示例

近代的最优化方法是 2 0世纪 40年代才出现的 ,虽然历史不长 ,但是发展却非常迅速 ,应用范围越来越广 ,方法越来越多 .作为最优化方法之一的线性规划问题 ,则是运筹学中最基础的内容 .高中数学新教材中增加了简单线性规划问题 ,可以让学生更好地了解近代数学的发展 ,从而有利于学生的用数学意识的培养 .从课程设置的角度来讲 ,能更好地体现数形结合的思想方法 ,增强学生应用数学知识解决实际问题的能力 ,从而能更好地实现新大纲所确定的数学教育目标 .1　简单线性规划问题1 .1　运输问题实例 1　某运输公司接受了向抗洪抢险地区每天至少运送…     

线性规划问题数学建模方法及MATLAB程序设计与实现

线性规划(Linear Programming)问题是指在一定限制条件下实现的最优化解决方案,例如最低成本、最小投资等。借助MATLAB数学软件可以达到对线性规划问题较易求解的目标,从而更好地解决生产实践中的最优化问题。     

二层线性规划求顶点的算法

讨论的是上层不带约束的二层线性规划模型,给出了求其所有顶点的算法,此算法为进行二层线性规划的灵敏度分析打下了坚实的基础.     

利用函数建模解最优化问题掠影

最优化概念反映了人类实践活动中十分普遍的现象,即要在尽可能节省人力、物力和时间的前提下,争取获得在可能范围内的最佳效果.因此,最优化问题成为现代数学的一个重要课题,涉及统筹、线性规划等内     

例谈线性规划思想与其他知识的整合

《高中数学新课程标准》中指出：线性规划是优化的具体模型之一,在教学中,教师应引导学生体会线性规划的基本思想．在高中数学中,线性规划知识给学生提供了数学建模、“用数学”的意识和实践机会,用图解法解决平面区域、最值和最优化等实际问题是常见的重要题型,这充分体现了数学的工具性、应用性,若用线性规划思想解决高中数学其他问题,不仅渗透了化归、数形结合的数学思想,还可以产生灵活简易的创新解法．本文举例说明线性规划思想的创新应用,常见问题不再赘述．