例说最优化方法解实际问题

现实中有很多问题涉及到求最大最小值问题,初中数学竞赛也有这类问题．解决这类问题可以用最优化方法．即首先构造一个目标函数,然后在限制条件下求目标函数的最大最小值,下面举例说明．     

生活中的最优化问题浅析

随着新课标实施，考察学生的探索精神、发现问题和解决问题的能力成为中考的热点，最优化问题正具备了这些特点，而成为中考命题的一个热点．要解决好此类问题，关键是要把实际问题转化为数学问题，运用函数、不等式、方程等方法进行解答．下面举例谈谈．     

探讨“线性规划最优整数解”例说

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,称为"线性规划".     

例谈中考最优化问题求解方法

数学中有求最大值、最小值问题，这类思想如果结合到社会实践、生活实际中去，所体现出来的就是最优化思想，即在诸多方案或情形中选择一个最优的．所谓最优，就是我们所期望的目标量能达到最大或最小．如在一定方案中，花费最低、消耗最少、产量最多、获利最大或利润最高等都可以说是最优的．显然，这类问题的求解实质上就是求诸多方案或情形中哪一个的目标量值最大或最小(两种方案中哪个较大或较小)，此所对应的方案或情形就是最优的．由此我们不难得到最优化问题求解通法：分别求出各种方案或情形下的目标量值，再加以比较，求出最大值或最小值(依问题而定)，进一步断言其所对应方案就是最优方案．     

对偶线性规划问题性质探析

探讨对偶线性规划的原始问题与对偶问题的属性，阐述两者的区别和内在联系，用较简便的方法论证其重要性质，揭示可行解与目标函数、可行解与最优解的关系，指出线性规划问题最优解从约事条件较少的对偶问题寻求为另一较简便之方法。     

线性规划问题的一种矩阵解法

本文依据线性规划理论给出了线性规划问题中的最基本的求解方法-单纯形法的一种矩阵解法。     

最优化思想在初中数学中的体现

新《数学课程标准》将数学思想的培养列入数学学习的主题之一,从而进一步确立了数学思想在素质教育中的重要地位.最优化思想也是其中之一. 在数学研究中,常常是以对象的“最优”为研究目标.如路程最短、运费最省、投入最少、产量最大、利润最多等.这些问题中贯穿     

梯度在线性规划问题中的应用

介绍了二元函数梯度的几何意义与函数的等值线关系，即点沿梯度方向移动，函产加最快，反之相反的关系，及用这种关系求解线性规划问题中的最优解。     

例析最优化问题

最优化思想是一种重要的数学思想。即如何使系统在一定条件下获得最佳功能。最佳效果．我们周围“最省、最大、最合理、最优”等渗透优化思想的问题随处可见．近年来各地中考中融合优化思想的试题不断出现。体现了新课标倡导的新理念：增强应用数学的意识．现以2005年中考试题为例说明。供参考．     

数学最优化问题的几种解法

数学应用题可以用来考查学生运用数学知识解决实际问题的能力．最优化问题在数学应用题中占很大比重，也是中考命题的热点．这类试题的表述中，往往出现“最大（小）”、“至多（少）”、“最好（差）”等词语，对题意给予暗示．本文介绍几种这类问题的解法．     

最优化问题在中学数学教学中的实践

最优化问题,就是应用数学的方法,探求如何精确控制经济、管理、军事以及生产过程。在中学数学教学中,经常会遇到此类应用题,而在其求解过程中,常应用到中学数学中函数极值求解方法。     

中考数学应用题最值问题求解策略

实际生活中有许多问题需要求最大（小）值，解决这类问题关键是将实际问题中的数量关系转化为数学问题。建立数学模型，然后利用函数、不等式、方程等知识求出最值，这类题型常见求解策略如下：     

例说函数、方程、不等式之间的联系

函数、方程、不等式是高中数学的三个重要知识点，它们之间联系紧密，解题中经常相互转化，相互为用。     

包含r-invex函数的连续时间最优化问题

Antczak提出了一类非凸的可微函数并将其称为r-invex函数,它是invex函数的一种推广。论文定义了一类KKT-r-invex函数,讨论了该类函数的一些性质,并将其应用到连续时间非线性最优化问题(CNP)中,从而获得了Karush-Kuhn-Tucker点是全局最优解的一个充分必要条件。论文的主要结果推广了已有的相应结果。     

线性规划思想解不等式例谈

人教版高中数学第二册（上）中增加了一些简单的线性规划内容。所谓线性，指的是关于未知量的一次式，而线性规划是指求线陛目标函数在线陛约束条件下的最大值与最小值问题。线性规划的解题思路蕴含着数形结合的思想，其具体步骤是：先根据线性约束条件画出可行域，求出结点坐标，然后寻找最优解，最后得出目标函数的最值。     

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     

会议筹备问题的多目标最优化模型

利用2009年全国大学生数学建模竞赛D题的会议筹备问题,通过预测与会代表总人数和合理的住宿安排方案,建立预订宾馆客房的多目标最优化模型;在租借会议室和租用客车上采用等可能假设,并给出费用的最优化模型。最后利用LING09．0得出会议筹备总费用的全局最优解。     

例说线性规划的两个误区

线性规划是直线方程的简单应用,是新增添的教学内容,也是新大纲加强知识应用的体现,所以应予以足够的重视.学习中会有以下误区,现举例说明.误区一:在求线性目标函数z=ax by(a≠0)在线性约束条件下的最大值或最小值时,认为直线ax by=0往右(或左)平移时,z随之增大(或减小).