简单线性规划的应用

线性规划应用案例分析线性规划是一种在数学和运营管理中常见的优化技术。

它涉及到在一组线性不等式约束下，最大化或最小化一个线性目标函数。

这种技术可以应用于许多不同的领域，包括供应链管理、资源分配、投资组合优化等。

本文将探讨几个线性规划应用案例，以展示其在实际问题中的应用和价值。

某制造公司需要计划生产三种产品，每种产品都需要不同的原材料和生产时间。

公司的目标是最大化利润，但同时也受到原材料限制、生产能力限制以及每种产品市场需求限制的约束。

通过使用线性规划，该公司能够找到最优的生产计划，即在满足所有约束条件下，最大化利润。

某物流公司需要计划将货物从多个产地运输到多个目的地。

公司的目标是最小化运输成本，但同时也受到运输能力、货物量和目的地需求的约束。

通过使用线性规划，该公司能够找到最优的运输方案，即在满足所有约束条件下，最小化运输成本。

某投资公司需要将其资金分配给多个不同的投资项目。

每个项目都有不同的预期回报率和风险水平。

公司的目标是最大化回报率，同时也要保证投资风险在可接受的范围内。

通过使用线性规划，该公司能够找到最优的投资组合，即在满足所有约束条件下，最大化回报率。

这些案例展示了线性规划在实践中的应用。

然而，线性规划的应用远不止这些，它还可以用于诸如资源分配、时间表制定、路线规划等问题。

线性规划是一种强大的工具，可以帮助决策者解决复杂的问题并找到最优解决方案。

线性规划是一种广泛应用的数学优化技术，适用于在多种资源限制下寻求最优解。

这种技术涉及到各种领域，包括工业、商业、运输、农业、金融等，目的是在给定条件下最大化或最小化线性目标函数。

下面我们将详细讨论线性规划的应用。

线性规划是一种求解最优化问题的数学方法。

它的基本思想是在一定的约束条件下，通过线性方程组的求解，求得目标函数的最优解。

这里的约束条件通常表现为一组线性不等式或等式，而目标函数则通常表示为变量的线性函数。

工业生产：在工业生产中，线性规划可以用于生产计划、物料调配、人力资源分配等方面。

线性规划的实际应用举例即两为了便于同学们掌握线性规划的一般理论和方法，本文拟就简单的线性规划(的实际应用举例加以说明。

个变量的线性规划)1 物资调运中的线性规划问题万个40万个和30万个，由于抗洪抢险的需要，现需调运1 A，B两仓库各有编织袋50例/元万个、180/万个到乙地。

已知从A仓库调运到甲、乙两地的运费分别为120元到甲地，20元／万个。

问如何调运，能150/万个、万个；从B仓库调运到甲、乙两地的运费分别为100元? ?总运费的最小值是多少使总运费最小仓库调Bz元。

那么需从x万个到甲地，y万个到乙地，总运费记为解：设从A仓库调运40-x万个到甲地，调运运万个到乙地。

20-y从而有。

z=120x+180y+100(40-x)+150·(20-y)=20x+30y+70001)(图，即可行域。

作出以上不等式组所表示的平面区域z'=z-7000=20x+30y. 令：20x+30y=0，作直线l且与原点距离最小，0)，，l的位置时，直线经过可行域上的点M(30l把直线向右上方平移至l y=0时，即x=30，亦取得最小值，取得最小值，从而z=z'+7000=20x+30y+7000z'=20x+30y 元)。

30+30×z=20×0+7000=7600(min万个到乙地，可使总万个到甲地，20B30万个到甲地，从仓库调运10A答：从仓库调运元。

运费最小，且总运费的最小值为76002 产品安排中的线性规划问题吨，麦麸0.4吨需耗玉米某饲料厂生产甲、乙两种品牌的饲料，已知生产甲种饲料2例1O.4吨，其余添加剂0.2．吨甲种1吨，其余添加剂0.2吨。

每吨；生产乙种饲料1吨需耗玉米0.5吨，麦麸0.3元。

可供饲料厂生产的玉米供应500元，每1吨乙种饲料的利润是饲料的利润是400吨。

问甲、乙300吨，麦麸供应量不超过500吨，添加剂供应量不超过量不超过600 ? ?最大利润是多少两种饲料应各生产多少吨(取整数)，能使利润总额达到最大1。

线性规划的实际应用举例为了便于同学们掌握线性规划的一般理论和方法，本文拟就简单的线性规划(即两个变量的线性规划)的实际应用举例加以说明。

1 物资调运中的线性规划问题例1 A，B两仓库各有编织袋50万个和30万个，由于抗洪抢险的需要，现需调运40万个到甲地，20万个到乙地。

已知从A仓库调运到甲、乙两地的运费分别为120元/万个、180元/万个；从B仓库调运到甲、乙两地的运费分别为100元/万个、150元／万个。

问如何调运，能使总运费最小?总运费的最小值是多少?解：设从A仓库调运x万个到甲地，y万个到乙地，总运费记为z元。

那么需从B仓库调运40-x万个到甲地，调运20-y万个到乙地。

从而有z=120x+180y+100(40-x)+150·(20-y)=20x+30y+7000。

作出以上不等式组所表示的平面区域(图1)，即可行域。

令z'=z-7000=20x+30y.作直线l：20x+30y=0，把直线l向右上方平移至l l的位置时，直线经过可行域上的点M(30，0)，且与原点距离最小，即x=30，y=0时，z'=20x+30y取得最小值，从而z=z'+7000=20x+30y+7000亦取得最小值，z min=20×30+30×0+7000=7600(元)。

答：从A仓库调运30万个到甲地，从B仓库调运10万个到甲地，20万个到乙地，可使总运费最小，且总运费的最小值为7600元。

2 产品安排中的线性规划问题例2某饲料厂生产甲、乙两种品牌的饲料，已知生产甲种饲料1吨需耗玉米0.4吨，麦麸0.2吨，其余添加剂O.4吨；生产乙种饲料1吨需耗玉米0.5吨，麦麸0.3吨，其余添加剂0.2吨。

每1吨甲种饲料的利润是400元，每1吨乙种饲料的利润是500元。

可供饲料厂生产的玉米供应量不超过600吨，麦麸供应量不超过500吨，添加剂供应量不超过300吨。

问甲、乙两种饲料应各生产多少吨(取整数)，能使利润总额达到最大?最大利润是多少?分析：将已知数据列成下表1。

线性规划实际案例
线性规划（LinearProgramming）是一种模型化工具，它可以帮
助我们更好地解决有限资源最大化利用的计算问题。

线性规划可以找出给定问题的最优解，这使得其在商业决策中受到越来越多的重视。

本文将介绍线性规划的一些实际案例，并阐述其优势以及在商业决策中的应用。

首先，我们从最简单的线性规划开始讨论。

在一组普通工作面前，线性规划可以让我们避免“最小化最大值”方面的问题，从而更容易找出最佳解决方案。

例如，假设我们正在解决以下简单的问题：有两种产品A和B，要在有限的资源内生产尽可能多的产品，并获得最大的利润。

在这种情况下，我们可以使用简单的线性规划，通过计算生产各种产品所消耗的资源，并将此类资源最大化利用以获得最大利润，最终找到最优解决方案。

其次，我们可以将线性规划作为其他更复杂问题的解决方案。

例如，我们可以使用线性规划来求解众多变量相互影响之间的最优解决方案。

它可以解决各种复杂的组合优化问题，例如投资组合优化、产品组合优化、成本优化等。

另外，它也可以用来解决货币及其它各种金融上的优化问题。

最后，线性规划可以用来解决各种决策问题。

例如，对于一个商业决策，管理者往往希望尽可能地实现最大的预期价值，以及尽可能最小的风险，这也是线性规划的一个典型应用场景。

同样，我们也可以使用线性规划来进行企业资源调度、供应链调度等各种决策，最终
获得最佳的结果。

综上所述，线性规划可以应用于众多场景，其优势是可以快速找出最优解决方案，在商业决策中可以起到非常有效的作用。

以上是本文介绍的关于线性规划实际案例，欢迎各位读者积极探索这一领域，为商业决策及其它工作增加价值。

5x简单线性规划的应用张园和教学目标：1．会用线性规划的理论和方法解决一些较简单的实际问题；2．培养学生观察、分析、联想、以及作图的能力，渗透集合、化归、数形结合的数学思想，培养学生自主探究意识，提高学生“建模”和解决实际问题的能力；教学重、难点：教学重点：把实际问题转化成线性规划问题，即建模，并给出解答． 教学难点：1．建立数学模型．把实际问题转化为线性规划问题；2．寻找整点最优解的方法．教学方法：讲练结合、分组讨论法 教学过程：（一）讲解新课例1、医院用甲、乙两种原料为手术后的病人配营养餐，甲种原料每g 10含5单位蛋白质和10单位铁质，售价3元；乙种原料每g 10含7单位蛋白质和4单位铁质，售价2元。

若病人每餐至少需要35单位蛋白质和40单位铁质，试问：应如何使用甲、乙原料，才能既满足营养又使费用最省？解析：设甲、乙两种原料分别用xg 10和yg 10，需要的费用为y x z 23+=，病人每餐至少需要35单位蛋白质，可表示为5735x y +≥。

同理，对铁质的要求可表示为40410≥+y x 。

问题成为：在约束条件⎪⎩⎪⎨⎧≥≥≥+≥+0,0404103575y x y x y x 下，求目标函数y x z 23+=的最小值。

作出可行域，令0=z ，作直线023:0=+y x l 。

由图可知，把直线0l 平移至顶点A 时，z 取最小值。

由)3,514(404103575A y x y x ⇒⎩⎨⎧=+=+，572325143min =⨯+⨯=z 元。

所以用甲种原料g 2810514=⨯，乙种原料g 30103=⨯， 费用最省。

小结：简单线性规划应用问题的求解步骤：（教师示意学生观看板书，并给予适当的提示）1．将已知数据列成表格的形式(这一步可以省略)，设出变量x ，y 和z ; 2．找出约束条件和目标函数;3．作出可行域，并结合图象求出最优解; 4．按题意作答．例2、某厂生产一种产品，其成本为27元/kg ，售价为50元/kg ，生产中，每千克产品产生33.0m 的污水，污水有两种排放方式：方式一：直接排入河流方式二：经厂内污水处理站处理后排入河流，但受污水处理站技术水平的限制，污水处理率只有%85，污水处理站最大处理能力是h m /9.03，处理污水的成本是5元/3m 另外，环保部门对排入河流的污水收费标准是6.17元/3m ，，且允许该厂排入河流中污水的最大量是h m /225.03，那么，该厂应选择怎样的生产与排污方案，可使其每净收益最大？分析：为了解决问题，首先要搞清楚是什么因素决定收益 净收益 = 售出产品的收入—生产费用其中生产费用包括生产成本、污水处理、排污费等设该厂生产的产量为h xkg /，直接排入河流的污水为h ym /3，每小时净收益为z 元，则：（1）售出产品的收入为x 50元/h（2）产品成本为x 27元/h （3）污水产生量为h xm /3.03，污水处理量为h m y x /)3.0(3-，污水处理费为)3.0(5y x -元/h（4）污水未处理率为15.0%851=-，所以污水处理厂处理后的污水排放量为h m y x /)3.0(15.03-，环保部门要征收的排污费为])3.0(15.0[6.17y y x +-元/h（5）y x y y x y x x x z 96.9708.20])3.0(15.0[6.17)3.0(52750-=+-----= 需要考虑的约束条件是：（1）污水处理能力是有限的，即9.03.00≤-≤y x（2）允许排入河流的污水量也是有限的即225.0)3.0)(85.01(≤--+y x y9x 解析：根据题意，本问题可归纳为：在约束条件⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥≥≥-≤+≤-0,003.04517099.03.0y x y x y x y x 下，求目标函数y x z 96.9708.20-=的最大值作出可行域。

4.3简单线性规划的实际应用教学反思本节课是简单的线性规划的应用的延伸，通过上一节课的学习，学生们已经掌握了利用线性规划知识解决实际应用的一般方法。

所以这节课的主要任务是巩固提高学生的应用能力，同时利用实际问题加强对德育目标的渗透。

一下是对整个教学过程的反思：在教学过程中，首先复习了上一节课的内容，帮助学生巩固所学内容，其中在填空题部分，要求学生总结利用线性规划问题解决实际问题的一般方法，这个环节，虽然简单但很重要，如果对上节课的内容掌握不好，将直接影响这节课的讲课效果。

通过抽查学生的导学案，看到学生对前一节课的掌握较好。

练习1，练习2，更测试了学生的实际应用能力，这确保了本节课可以进入的新知识的讲授过程。

这节课，我首先利用两个例题讲解资源配置问题，其中例一是以08年奥运会为背景的线性规划问题。

通过这个例题，我们可以向学生渗透爱国主义教育，体现出我们民族的自信，开放等优秀品格。

同时提到我们今年又成功申请冬季奥运会，是当今世界上唯一一个即申请了夏季奥运会，又申请了冬季奥运会的国家，足以让我们中国人引以为傲。

看学生们的反应，显然例一学生解决的比例二更好一些。

学生能更好的掌握解题的思路。

在板书过程中，学生板书认真，思路清楚。

例二是一个环保相关的问题，围绕工厂生产某种产品所用的资源设计。

阅读量较大。

学生在阅读教材的时候，不能前后联系，理解过程较长。

但最终两道习题都成功解决；这说明学生在课下也做了相当好的准备。

本题除了讲解线性规划的相关知识外，也使学生了解到我们现在的社会中，环境污染的严重性。

应该告诉多少人，是大家明白，爱护环境人人有责。

在具体的板演的过程中，两组同学都没能够发现作为应用题的解答，应该在最后有一个“答：”这说明学生在规范化训练上还要多下功夫。

课后及时的更上作业，加强书写练习，将有助于学生解题能力的提高。

深化提高环节，由于习题运算量较大，课堂上有师生共同完成分析过程，这里有一个小插曲：在梳理各个量之间的关系的时候，由于回答问题的同学口误，将y说成了x，我竟然没有发现，是同学们及时指出了错误，虽然是小问题，但也看出学生们的细心和敏锐。

简单线性规划线性规划（Linear Programming，LP）是一种运用数学方法，以规定的约束条件为前提，通过建立数学模型，求解线性目标函数最大或最小值的一种优化方法。

线性规划方法可用于解决许多实际问题，如资源分配、生产计划、物流管理等。

线性规划的基本形式是在一组约束条件下，最大化或最小化一个线性的目标函数。

目标函数和约束条件必须是线性的，即目标函数和约束条件中的变量的系数必须为常数。

例如，假设有两种可供选择的产品A和B，它们的产量分别为x和y。

目标是通过调整x和y的值，使得总利润最大化。

同时，需要考虑的约束条件包括资源的使用限制、产品的产能限制等。

如果将总利润表示为目标函数，资源使用和产能限制等表示为约束条件，那么这个问题可以用线性规划的方法来解决。

线性规划的解法有多种，其中最常见的是单纯形法。

单纯形法基于一个重要的性质，即在一个凸多边形的顶点上，目标函数的最优解一定存在。

单纯形法通过迭代计算，逐步接近最优解，直到找到最优解为止。

此外，还有其他的方法来解决线性规划问题，如对偶理论、内点法等。

线性规划的应用十分广泛。

在资源有限的情况下，如何合理地分配资源是一个重要的问题。

例如，在生产计划中，如何安排生产任务，对产品的产量进行合理分配，以最大化利润；在物流管理中，如何合理地安排货物的运输路线，以最小化运输成本等。

线性规划提供了一种直观且有效的工具，可以帮助我们在有限的资源下得到最优的解决方案。

尽管线性规划方法在许多场景下表现良好，但它也有一些局限性。

首先，线性规划要求目标函数和约束条件都是线性的，因此对于非线性的问题，线性规划方法并不适用。

其次，线性规划方法在求解大规模问题时可能面临计算复杂度的问题。

不过，有许多方法可以对线性规划的问题进行转化，从而将非线性问题转化为线性问题，或者通过并行计算等方法来加快计算速度。

总的来说，线性规划是一种强大的优化工具，可用于解决各种实际问题。

它的优势在于简单、直观，能够得到全局最优解。