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,模型建立得是否恰当,直接影响到求解。 而选适当的决策变量,是我们建立有效模型的关键之一。
线性规划问题的实际意义:
在作业研究中所面临的许多实际问题都可以用线性规划来处理,特别是某些特殊情况,例如:网络流、多商品流量等问题,都被认为非常重要。现阶段已有大量针对线性规划算法的研究。很多最优化问题算法都可以分解为线性规划子问题,然后逐一求解。
在线性规划的历史发展过程中所衍伸出的诸多概念,建立了最优化理论的核心思维,例如“对偶”、“分解”、“凸集”的重要性及其一般化等。在微观经济学和商业管理领域中,线性规划亦被大量应用于例如降低生产过程的成本等手段,最终提升产值与营收。乔治·丹齐格被认为是线性规划之父。