线性规划法介绍 简述线性规划的解法

许多网友对线性规划法介绍，简述线性规划的解法不是很了解，下面让艾巴小编为大家介绍下

什么是线性规划？线性规划是运筹学的一个重要分支，研究较早，发展较快，应用广泛，比较成熟。它是一种辅助人们进行科学管理的数学方法。研究线性约束下线性目标函数极值的数学理论和方法，简称LP。它是运筹学的一个重要分支，广泛应用于军事运筹、经济分析、管理和工程技术等领域。

它为合理利用有限的人力、物力和财力做出最佳决策提供了科学依据。

线性规划的基本方法一般是在已知约束的同一直角坐标系中，通过指定区域平移目标函数来寻找最优解。1，判断是取直线的上半部分或下半部分，即破域，通常带入(0，0)点来检验不等式是否成立，当它经过这个点时，带入(0，1)点。如果满足不等式，则选取所选点对应的区域，否则取另一边；

2、个别实际问题，涉及到四舍五入，会用到，平行相交法还是平行替换法，要对应题意，选择简单正确的方法。3、要注意作图规范，为了安全起见，可以将所有顶点代入目标函数中求解。我尽力帮助你。

什么是线性规划？线性规划学：在一定条件下，合理安排人力、物力等资源，以达到最佳经济效果。一般来说，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统称为线性规划问题。满足线性约束的解称为可行解，所有可行解的集合称为可行域。决策变量、约束和目标函数是线性规划的三个要素。

简述线性规划的建模包括什么1、每种产品的单位产量利润是一个已知的常数。2、每种产品使用的生产方式是已知的，但它们的规模收益不变，即投入要素增加一倍，产出也会增加一倍。3、企业能够得到的投入要素数量是有限的，是已知的。4、企业的目标是寻求最大利润。模型介绍

数学规划模型的一种特殊形式，即目标函数和约束条件是待求解变量的线性函数、线性等式或线性不等式的数学规划模型。可以用来解决各种领域的极值问题。它描述的典型问题是如何在各种活动中以最佳方式分配有限的资源。任何线性规划问题都可以用下面的方式来表示：假设有个有限的资源要分配给n个活动。

什么是线性规划？大众生活中有很多计划和方案，我们需要最好的或最满意的方案，但往往受到一些因素的制约。线性规划就是其中之一。当约束为线性时，可以通过线性规划获得这些约束内的最优解。根据我的解释，下面我会引用一个百科介绍来进一步理解：

线性规划是运筹学的一个重要分支，研究较早，发展较快，应用广泛，比较成熟。它是一种辅助人们进行科学管理的数学方法。研究线性约束下线性目标函数极值的数学理论和方法，简称LP。它是运筹学的一个重要分支，广泛应用于军事运筹、经济分析、管理和工程技术等领域。

它为合理利用有限的人力、物力和财力做出最佳决策提供了科学依据。

哪本书最早提到了线性规划的内容？详细介绍一下！法国数学家J.-B.-J .傅立叶和c .瓦莱-波森分别于1832年和1911年独立提出了线性规划的思想，但并未引起重视。1939年，苏联数学家 Kantorovich在《生产组织与计划中的数学方法》一书中提出了线性规划问题，同样没有引起重视。1947年，美国数学家G.B. Danzig提出了线性规划的一般数学模型和求解线性规划问题的一般方法——单纯形法，奠定了这门学科的基础。

1947年，美国数学家J.von Neumann提出对偶理论，开创了线性规划的许多新的研究领域，扩大了其应用范围和解题能力。1951年，美国经济学家T.C .库普曼(T.C. Kupmans)将线性规划应用于经济领域，并因此与坎特罗维奇一起获得了1975年诺贝尔经济学奖。

20世纪50年代以后，人们对线性规划进行了大量的理论研究，出现了大量的新算法。比如1954年c .莱姆克提出对偶单纯形法，1954年S. Gass和T. Sadie解决了线性规划的灵敏度分析和参数规划问题，1956年A. Tucker提出了互补松弛定理，1960年G. B. Danzig和P. Wolf提出了分解算法。

线性规划的研究成果也直接推动了其他数学规划问题的算法研究，包括整数规划、随机规划和非线性规划。随着数字计算机的发展，出现了许多线性规划软件，如MPSX、OPHEIE、predictor等。可以轻松解决数千变量的线性规划问题。1979年，苏联数学家L. G. Khachian提出了求解线性规划问题的椭球算法，并证明了它是多项式时间算法。

1984年，美国贝尔电话实验室的印度数学家N. Kamaka提出了一种新的求解线性规划问题的多项式时间算法。当变量数为5000时，求解线性规划问题只需单纯形法时间的1/50。线性规划的多项式算法理论已经形成。自20世纪50年代以来，线性规划的应用范围不断扩大。建立线性规划模型的方法

线性规划方法介绍和线性规划解法简介到此结束。不知道你有没有从中找到你需要的信息？