简单的线性规划问题().ppt

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1、551ABCOxy简单线性规划(1)二元一次不等式Ax+By+C>0在平面直角坐标系中表示_________________________________________确定区域步骤:__________、____________若C≠0,则_________、_________.直线定界特殊点定域原点定域直线定界直线Ax+By+C=0某一侧所有点组成的平面区域。二元一次不等式表示的区域及判定方法:知识回顾:某工厂用A、B两种配件生产甲、乙两种产品,每生产一件甲产品使用4个A配件耗时1h,每生产一件乙产品使用4个B配件耗时2h,该厂每天最多可从配

2、件厂获得16个A配件和12个B配件,按每天工作8h计算,该厂所有可能的日生产安排是什么?A配件(个)B配件(个)耗时(h)甲产品乙产品限制414216812一、实际问题设甲、乙两种产品分别生产x、y件,由已知条件可得二元一次不等式组将不等式组表示成平面上的区域,图中的阴影部分中的整点(坐标为整数)就代表所有可能的日生产安排。yx4843ox+2y=8x=4y=3提出新问题:若生产一件甲产品获利2万元,生产一件乙产品获利3万元,采用那种生产安排利润最大?A配件(个)B配件(个)耗时(h)利润(万元)甲产品41乙产品42限制161282万元3万元yx4

3、843oM设工厂获得的利润为z,则z=2x+3y把z=2x+3y变形为它表示斜率为在y轴上的截距为的直线。当z变化时,可以得到一族互相平行的直线。2x+3y=0令z=0,作直线2x+3y=0由上图可以看出,当经过直线x=4与直线x+2y-8=0的交点M(4,2)时,截距的值最大,最大值为,这时2x+3y=14.所以,每天生产甲产品4件,乙产品2件时,工厂可获得最大利润14万元。yx4843oM(4,2)(Zmax=2x+3y=2×4+3×2=14)二、基本概念yx4843o把求最大值或求最小值的函数称为目标函数,因为它是关于变量x、y的一次解析式,

4、又称线性目标函数。满足线性约束的解(x,y)叫做可行解。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,统称为线性规划问题。一组关于变量x、y的一次不等式,称为线性约束条件。由所有可行解组成的集合叫做可行域。使目标函数取得最大值或最小值的可行解叫做这个问题的最优解。可行域可行解最优解使z=2x+y取得最大值的可行解为,且最大值为;课堂练习1.已知二元一次不等式组{x-y≥0x+y-1≤0y≥-1(1)画出不等式组所表示的平面区域;满足的解(x,y)都叫做可行解;z=2x+y叫做;(2)设z=2x+y,则式中变量x,y满足的二元一次不等式组叫做x

5、,y的;y=-1x-y=0x+y=12x+y=0(-1,-1)(2,-1)使z=2x+y取得最小值的可行解,且最小值为;这两个取得最值可行解都叫做问题的。线性约束条件线性目标函数线性约束条件(2,-1)(-1,-1)3-3最优解xy011例1、营养学家指出,成人良好的日常饮食应该至少提 供0.075kg的碳水化合物,0.06kg的蛋白质,0.06kg的 脂肪,1kg食物A含有0.105kg碳水化合物,0.07kg蛋白质,0.14kg脂肪,花费28元;而1kg食物B含有0.105kg碳水化合物,0.14kg蛋白质,0.07kg脂肪,花费21元。为了满

6、足营养专家指出的日常饮食要求,同时使花费最低,需要同时食用食物A和食物B多少kg?食物/kg碳水化合物/kg蛋白质/kg脂肪/kgA0.1050.070.14B0.1050.140.07分析:将已知数据列成表格三、例题讲解解:设每天食用xkg食物A,ykg食物B,总成本为z,那么目标函数为:z=28x+21y作出二元一次不等式组所表示的平面区域,即可行域把目标函数z=28x+21y变形为xyo5/75/76/73/73/76/7它表示斜率为随z变化的一组平行直线系是直线在y轴上的截距,当截距最小时,z的值最小。M如图可见,当直线z=28x+21y经

7、过可行域上的点M时,截距最小,即z最小。M点是两条直线的交点,解方程组得M点的坐标为:所以zmin=28x+21y=16由此可知,每天食用食物A143g,食物B约571g,能够满足日常饮食要求,又使花费最低,最低成本为16元。解线性规划问题的步骤:(2)移:在线性目标函数所表示的一组平行线中,利用平移的方法找出与可行域有公共点且纵截距最大或最小的直线;(3)求:通过解方程组求出最优解;(4)答:作出答案。(1)画:画出线性约束条件所表示的可行域;课堂练习2:设z=2x-y,式中变量x,y满足下列条件求z的最大值和最小值.xyO两个结论:1、线性目标

8、函数的最大(小)值一般在可行域的顶点处取得,也可能在边界处取得。2、求线性目标函数的最优解,要注意分析线性目标函数所表示的

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