6-线性规划

高三数学线性规划试题答案及解析1.，满足约束条件，若取得最大值的最优解不唯一，则实数的值为（）A．或B．或C．或D．或【答案】D．【解析】如图，画出线性约束条件所表示的可行域，坐出直线，因此要使线性目标函数取得最大值的最优解不唯一，直线的斜率，要与直线或的斜率相等，∴或．【考点】线性规划．2.已知最小值是5，则z的最大值是（）A．10B．12C．14D．15【答案】A【解析】首先作出不等式组所表示的平面区域，如图中黄色区域，则直线-2x+y+c=0必过点B（2，-1），从而c=5,进而就可作出不等式组所表示的平面区域，如图部的蓝色区域：故知只有当直线经过点C（3，1）时，z取最大值为：，故选A．【考点】线性规划．3.执行如图1所示的程序框图，如果输入的，则输出的的最大值为（）A．B．C．D．【答案】C【解析】该程序执行以下运算：已知，求的最大值.作出表示的区域如图所示，由图可知，当时，最大，最大值为.选C.【考点】程序框图与线性规划.4.执行如图1所示的程序框图，如果输入的，则输出的的最大值为（）A．B．C．D．【答案】C【解析】该程序执行以下运算：已知，求的最大值.作出表示的区域如图所示，由图可知，当时，最大，最大值为.选C.【考点】程序框图与线性规划.5.设变量满足约束条件则目标函数的最小值为（）A．2B．3C．4D．5【答案】B【解析】作出可行域:oyxA(1，1)由图可知，当直线过点时，目标函数取最小值为3，选B.【考点】线性规划6.已知x，y满足条件，则目标函数的最大值为 .【答案】【解析】画出可行域，如下图所示，将目标函数变形为，当取到最大值时，直线的纵截距最大，故将直线向上平移到过点C时，目标函数取到最大值，，得，故．【考点】线性规划．7.若变量满足约束条件，则的最大值为_________.【答案】【解析】作出不等式组表示的区域如下,则根据线性规划的知识可得目标函数在点处取得最大值,故填.【考点】线性规划8.设x，y满足约束条件，则z＝(x＋1)2＋y2的最大值为()A．80B．4C．25D．【答案】A【解析】作出不等式组表示的平面区域，如图中阴影部分所示．(x＋1)2＋y2可看作点(x，y)到点P(－1,0)的距离的平方，由图可知可行域内的点A到点P(－1,0)的距离最大．解方程＝(3＋1)2＋82＝80.组，得A点的坐标为(3,8)，代入z＝(x＋1)2＋y2，得zmax9.已知实数满足，则目标函数的取值范围是．【答案】【解析】可行域表示一个三角形ABC，其中当直线过点A时取最大值4，过点B时取最小值2，因此的取值范围是.【考点】线性规划求取值范围10.设变量满足，则的最大值和最小值分别为（）A．1，-1B．2，-2C．1，-2D．2，-1【答案】B【解析】由约束条件，作出可行域如图，设，则，平移直线，当经过点时，取得最大值，当经过点时，取得最小值，故选．【考点】线性规划.11.（2011•浙江）设实数x、y满足不等式组，若x、y为整数，则3x+4y的最小值是（）A．14B．16C．17D．19【答案】B【解析】依题意作出可行性区域如图，目标函数z=3x+4y在点（4，1）处取到最小值z=16．故选B．12.若点(x,y)位于曲线y = |x|与y = 2所围成的封闭区域, 则2x－y的最小值为A．－6B．－2C．0D．2【答案】A【解析】的图像围成一个三角形区域，3个顶点的坐标分别是 (0,0),(-2,2),(2,2). 且当取点(-2,2)时，2x – y =" -" 6取最小值。

线性规划的定义及解题方法线性规划是一种数学建模技术，旨在解决在约束条件下，寻求最优解的问题。

它的实际应用十分广泛，例如管理学、经济学、物流学等领域。

线性规划可以分为单目标和多目标两种，但其中比较常见的是单目标线性规划。

本文将从线性规划的定义、模型建立、求解方法等方面阐述其原理与应用。

一、线性规划的定义线性规划的定义是：在有限约束条件下，目标函数为线性的最优化问题。

它通过数学模型的建立，将涉及到的变量、约束条件与目标函数转化为线性等式或不等式的形式，从而寻找最优解。

通常，线性规划的目标是最大化或最小化某个变量，可以用以下的形式去表示：$$Z=C_1X_1+C_2X_2+……+C_nX_n $$其中，$Z$为目标函数值，$X_1, X_2,……,X_n$为待求变量，$C_1, C_2,……,C_n$为相应的系数。

在线性规划中，会涉及到许多变量，这些变量需要受到一些限制。

这些限制可以用不等式或等式来表示，这些方程式被称为约束条件。

例如：$$A_1X_1+A_2X_2+……+A_nX_n≤B$$$$X_i≥0, i=1,2,……, n $$这两个方程就代表了一些约束条件，例如目标函数系数的和不能超过某个值，若$X_i$为生产的产品数量，则需保证产量不能小于零等。

这些约束条件用于限制变量的取值范围，而目标函数则用于求解最优解。

二、线性规划的模型建立在建立线性规划模型时，需要考虑几个要素：1. 决策变量：它是模型求解的关键。

决策变量是指在模型中未知的数量，也就是需要我们寻找最优解的那些变量。

2. 目标函数：确定目标函数，既要知道最大化还是最小化，还要知道哪些变量是影响目标函数的。

3. 约束条件：约束条件通常是一组等式或不等式，代表问题的限制。

例如在一个工厂中最大的生产量、原材料的数量限制、人工的数量等等，这些都是约束条件。

4. 模型的参数：模型参数是指约束条件的系数和模型中的常数。

它们是从现实问题中提取出来的，由于模型的解法通常是数学的，因此需要具体的数值。

第六章 线性规划及其解的实现线性规划是目前应用最广泛的一种系统优化方法，它的理论和方法已十分成熟，可以应用于生产计划、物质调运、资源优化配置、地区经济规划等许多实际问题.线性规划最早由前苏联学者L V Kantorovich 于1939年提出，但他的工作当时并未为人所熟知.直到1947年，美国学者G B Danzing 提出求解线性规划最有效的算法-----单纯性算法后，才引起数学家、经济学家和计算机工作者的重视，并迅速发展成为一门完整的学科而得到广泛的应用.利用线性规划建立数学模型也是中国大学生数学建模竞赛中最常用的方法之一.优化模型的一般形式为T n Xx x x X X f z ),,,(),(min 21 == (1)m i X g t s i ,,2,1,0)(.. =≤ (2)其中)(x f 称为目标函数，)(X g i 称为约束条件.只满足式(2)的X 称为可行解；同时满足式(1)、式(2)两式的解*X X =称为最优解.由式(1)、式(2)组成的模型属于约束优化，若只有式(1)就是无约束优化.一般情况下，优化问题都是有约束的，但是如果最优解不是在可行域的边界上，而是在可行域的内部，那么就可以用无约束优化作比较简单的处理.若f ，i g 均为线性函数，优化模型式(1)、式(2)称为线性规划，否则称为非线性规划. 本章主要对线性规划问题及其解的实现作简要介绍.§6.1 线性规划模型形式及其性质线性规划是运筹学的一个重要分支，应用很广.线性规划问题可以描述为求一组非负变量，这些非负变量在一定线性约束的条件下，使一个线性目标函数取得极小(或极大)值的问题.1、线性规划的标准形式目标函数 n n x c x c x c z +++= 2211m in约束条件 ⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧≥=+++=+++=+++0,,,2122112222212111212111n mn mn m m n n n n x x x bx a x a x a b x a x a x a b x a x a x a这里n x x x ,,,21 是变量，i ij i b a c ,,都是已知常数，且0≥i b ，约束条件常用..t s 表示.线性规划用矩阵表示就是T n x x x X cX z ),,,(,min 21 ==T n n m ij b b b b n m a A x b AX t s ),,,(),()(,0,..21 =≤=≥=⨯.2、线性规划的一般形式 目标函数 n n x c x c x c z +++= 2211m in约束条件 ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧+++++++++mn mn m m n n n n b x a x a x a b x a x a x a b x a x a x a )()()(22112222212*********式中的( )可以是关系符号：≤≥=<>,,,,中的任意一个.3、线性规划化为标准形的方法 把线性规划化为标准形：(1)目标函数一律化为求极小(如果是求极大，则利用)m in(m ax z z -⇔化为求极小).(2)对约束条件中b Ax ≤的不等式，利用加入松弛变量的方法化为等式.如果原约束条件中有""b ≥形式的约束，可以在不等式两边同时加负号化为""b -≤的形式.(3)标准形中一般要求0≥i x .如果某个i x 无此约束，可以引入两个新变量''',i i x x ，令'''i i i x x x -=，0,'''≥i i x x ；如果原来的约束为i i l x ≥，可以令i i i l x x -='，0'≥i x .4、线性规划的基本性质 线性规划有以下基本性质：1）若存在可行域，可行域必为凸集； 2）基可行解对应于可行域的顶点；3）若有最优解，必在可行域的顶点取得.§6.2 线性规划问题的数学模型及其解的基本概念1、线性规划问题的数学模型例1 (生产计划问题)某工厂生产甲、乙两种产品，甲产品每生产一件需耗黄铜2kg 、3个工作日、两个外协件，每件可获利润60元；乙产品每生产一件需耗黄铜4kg 、1个工作日、不需外协件，每件可获利润30元，该厂每月可供生产用的黄铜320kg ，总工作日180个，外协件100个.问应怎样安排生产才能使工厂的利润最高？分析问题，建立数学模型.问题：怎样安排生产，即甲、乙两种产品各生产多少才能使工厂的利润最高？用1x ，2x 分别表示甲、乙两种产品生产的件数，该厂追求的目标是获取最高利润，用数学表达式表示为：213060m axx x f +=.由于生产甲、乙产品的件数要受到生产能力的约束，即 黄铜约束：3204221≤+x x ，工作日约束：180321≤+x x ， 外协件约束：10021≤x ， 非负约束：0,21≥x x .这样，该厂生产计划问题就归结为如下数学模型：⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥≤≤+≤++=.0,,1002,1803,32042..,3060max 211212121x x x x x x x t s x x f例2 (运输问题)计划由三个粮站1A ，2A ，3A 运输某种粮食至三个加工厂1B ，2B ，3B ，三个粮站的供应量和三个加工厂的需求量以及各供应地至需求地的单位运输价(元/t)如表1所示，试作出运费最省的调运计划方案.表 1问题：如何调运，才能使运费最省？设ij x 表示第i 个粮站到第j 个加工厂的粮食数量(单位：3,2,1,,=j i t )，则总运费3332312322211312112050603040709080120x x x x x x x x x f ++++++++=.从各粮站运出的粮食数量不能超过供应量，20131211=++x x x ，30232221=++x x x ，50333231=++x x x ，同时还要保证各加工厂的需要，25312111=++x x x ，50322212=++x x x ，25332313=++x x x ，而运输量应满足0≥ij x .则上述运输问题的数学模型为⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧≥=++=++=++=++=++=++++++++++=.0255025503020..2050603040709080120min 332313322212312111333231232221131211333231232221131211ij x x x x x x x x x x x x x x x x x x x t s x x x x x x x x x f从上述两个例子可以看出，虽然两个问题的具体内容和性质不同，但它们都属于优化问题，它们的数学模型都有相同的数学形式，即在一定的线性等式或不等式的条件下，使某一线性函数达到最大(或最小).所谓线性规划问题的数学模型是将实际问题转化为一组线性不等式获等式约束下求线性目标函数的最小(大)值问题.2、解的基本概念对于线性规划问题的标准形式..min ≥==x b Ax t s cx z 其中系数矩阵A 是行满秩的，即)()(n m m A R ≤=，并引入列向量),,2,1(n j P j =表示系数矩阵的列向量.满秩约束条件的解称为线性规划问题的可行解，可行解的全体}0,|{≥==x b Ax x D 称为线性规划问题的可行域.满足目标函数的可行解称为线性规划问题的最优解.系数矩阵A 的任意一个m 阶的可逆方阵B 称为线性规划问题的一个基.显然，A 最多有mn C 个基.基B 中的任意一列向量j P 称为基向量.系数矩阵A 中除基B 外的其余m n -个列向量称为非基向量.显然，选择的基不同，与基对应的非基向量也不尽相同.与基向量j P 对应的变量j x 称为基变量.与非基向量j P 对应的变量j x 称为非基变量.为叙述方便，不妨假设基B 是阵A 的前m 列构成的，即),,,(21m P P P B =，如若不然，则可通过调整变量顺序达到此目的.按上述定义，),,2,1(m j x j =为基变量，),,2,1(n m m j x j ++=为非基变量，记T m B x x x X ),,,(21 =，T n m m N x x x X ),,,(21 ++=，),,,(21n m m P P P N ++=那么约束条件可用分块矩阵表示为b X X N B N B =⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛),(令0=N X ，由b BX B =得b B X B 1-= (3) 称⎪⎪⎭⎫⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=-01b B X X X N B为对应于基B 的基解.很显然，由于m B R =)(，即0||≠B ，所以式(3)的解是惟一的.即对应于某个基的基解是惟一的，从而一个线性规划问题最多有mn C 个基解.若基解满足0≥x ，则称基解为基可行解。

高中生数学线性规划教案教学内容：1. 了解线性规划的基本概念和应用领域。

2. 掌握线性规划的解题思路和方法。

3. 在实际问题中运用线性规划进行分析和解决。

教学目标：1. 理解线性规划的定义和特点。

2. 能够根据具体问题建立线性规划模型。

3. 能够运用线性规划解决实际生活中的问题。

教学重点：1. 线性规划的基本概念和特点。

2. 线性规划模型的建立和求解方法。

3. 实际问题中线性规划的应用。

教学难点：1. 将实际问题抽象成线性规划模型。

2. 运用线性规划方法解决问题的能力。

教学过程及教学方法：1. 导入（5分钟）通过介绍一个生活中的实际问题，引出线性规划的概念和应用场景。

2. 理论讲解（15分钟）讲解线性规划的定义、目标函数、约束条件等基本概念，并介绍线性规划的解题思路和方法。

3. 示例分析（20分钟）通过具体的例题演示，引导学生理解如何建立线性规划模型，并运用线性规划方法解决问题。

4. 练习与讨论（15分钟）组织学生进行练习题目，引导学生思考问题的建模和解决方法，并开展讨论分享。

5. 拓展应用（10分钟）介绍线性规划在实际生活中的广泛应用领域，启发学生深入思考线性规划的实际意义。

6. 总结归纳（5分钟）对本节课的内容进行总结归纳，梳理线性规划的重点和难点，强调学生需要掌握的知识点。

教学资源：1. PPT课件；2. 课堂练习题目；3. 实际问题案例。

教学评估：1. 课堂练习成绩；2. 参与讨论的表现；3. 课后作业完成情况。

教学反馈：及时对学生在课堂练习和课后作业中存在的问题进行指导和辅导，帮助他们提高线性规划解题能力。