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线性规划的最优解怎么求
揭秘
线性规划
:
如何
找到
最优解
?
答:
线性规划的构建需要三个步骤:找到决策变量、明确目标函数、设定约束条件
。这三个步骤是构建数学模型的基础。扩展知识点每个模型都有决策变量,它们表示不同的方案。线性规划的难点在于:实际问题转化为模型、几何表征和寻找最优解。利用数形结合,我们可以直观、可视化地解决这些问题。解决之道通过有序实数对(x,y)...
如何求线性规划最优解
。
答:
令2 x1+5x2=0直线向上移动与平面区域的交点既是(0,9)maxz=2*0+5*9=45 条件区间为途中阴影部分.Z=x1+3x2的斜率=-1/3,Z为函数与Y轴交点的纵坐标,当函数过点A时Z最大,求的A坐标为(2,4),代入Z=x1+3x2得Z=14 所以
最优解
14 。
如何求
出
线性规划最优解
?
答:
基解有六个,基可行解有3个,按照两个x组合为0去代方程式,
最优解为x1=4,x2=0,x3=2,x4=0
。线性规划问题是在一组线性约束条件的限制下,求一线性目标函数最大或最小的问题。 在解决实际问题时,把问题归结成一个线性规划数学模型是很重要的一步,但往往也是困难的一步,模型建立得是否恰...
线性规划最优解
答:
只有直线z=mx+y跟 可行域 里面的某线段平行的时候才会出现无数
最优解
的可能,否则最优解只能有一个。要求的是z最大值,直线y=-mx+z中的z就是y轴 截距 ,所以就是y轴截距
的最
大值。画出可行域,可以发现直线y=-mx+z应该跟(1,22/5),(5,3)2点所成直线平行 m=(22/5-3)/(1-...
matlab求一
线性规划
问题
的最优解
答:
求这个
线性规划
问题,可以用matlab
的最
小值函数fmincon。fmincon极小值函数适应用于求约束非线性多变量函数的最小值。该问题求解方法如下:1、建立目标函数,即 z=80*x11+90*x12+75*x13+60*x21+85*x22+95*x23+92*x31+80*x32+110*x33;2、建立约束函数,即 ceq(1)=100-(x11+x12+x13);ceq(...
线性规划的最优解
答:
2元
线性规划
问题
的最优解
总在可行域的边界上,最简单的求解方法就是平移目标函数直线Z=ax+y,令z=ax+y与可行域相切,则相切点的x,y为最优解。最优解为无穷多,表明切点有无穷多。导致这种情况的唯一可能就是z=ax+y直线与可行域的某一边界完全重叠。据此,你可以求得a的值。
如图,已知约束
线性规划
,求
最优解
。
答:
可以令拉格朗日函数L(Q1,Q2,h)=1/3lnQ1+2/3Q2+h(m-P1Q1-P2Q2)。然后分别用拉格朗日函数L(Q1,Q2,h)对Q1,Q2,h求导得到三个一阶导数,令这三个一阶导数=0可以解得Q1,Q2,他们是m,P1,P2的函数。(2)将m,P1,P2代入第(1)问的表达式即可
求解
。
什么是
线性规划
中
的最优解
?
答:
在
线性规划
问题中,满足非负约束的基本解称为基本可行解或基本可行解。如果线性规划问题存在可行解,则必须存在一个基本可行解。可行解是基本可行解的充要条件如下:非零分量对应的系数矩阵的列向量是线性无关的。基本可行解对应可行域中的极点,是有限的。如果存在一个有界
最优解
,至少有一个基本可行解...
matlab求解
线性规划最优解怎么
弄?
答:
题主给出
线性规划
问题,可以用fmincom函数求得
最优解
。求解思路:1、创建自定义目标函数,myfun(x),即f=10*a*h2、创建自定义约束条件函数,mycon(x),即 (1)不等式条件 0.5≤b/a≤2;0.5≤c/(10-b)≤2;0.5≤(a-c)/(10-b)≤2;0.5≤(c+10-b)/(2*h)≤2;0.5≤(a-c+10...
在
线性规划
中,什么是
最优解
?什么是最优解不唯一?最优解是让z取得最大...
答:
最优解
是使得目标函数取到最大值或最小值(视情况而定)的解。在高中阶段目标函数一般是二元函数z(x,y)。假设可行域(即满足限定条件的x,y范围,可表示为平面直角坐标系内的一个区域)为X。假设目标函数z=ax+by是一
线性
函数,在坐标系内图像为一条直线,直线平移时z值发生变化。若X有一条外侧...
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