本文目录一览：
- 1、线性规划求最值四步骤
- 2、线性规划求最值的技巧及一般步骤
- 3、线性规划问题，如下图所示，要怎么解，求详细过程。
- 4、线性规划问题的解题步骤
- 5、线性规划求最值
- 6、线性规划求最值题目最快方法
- 7、数学线性规划问题 怎么求最大值最小值啊
- 8、如何求出线性规划最优解？
- 9、线性规划的求解步骤？
线性规划求最值四步骤
1．二元一次不等式表示平面区域不等式ax＋by＋c＞0（或＜0）表示直线ax＋by＋c＝0某一侧的平面区域．2．线性规划（1）目标函数：在一定条件下欲达到最大值或最小值问题的函数叫目标函数．
（2）线性约束条件：由x、y的二元一次不等式组成的不等式组，它是对变量x、y的约束条件．（3）线性规划问题：求线性目标函数在线性约束条件下的最大值或最小值问题．（4）可行解：满足线性约束条件的解（x，y）．
（5）可行域：所有可行解组迹笭管蝗攮豪归通害坤成的集合．（6）最优解：使目标函数取得最大值或最小值的可行解．
线性规划求最值的技巧及一般步骤
只要是直线线性(封闭）的，绝对可以
不过也要注意：
（1）该方法只能用于求一次线性（即直线线性）的目标函数的最值；
（2）得到的顶点坐标一定要先代入原不等式组中进行检验，先将不符合条件的顶点排除，然后才能代入目标函数中求出最值
以上的方法可以严格证明的！
希望可以帮助到你，希望可以给我加分！
1，分析题意确定约束条件
2，确定线性目标函数
3，画出可行域
4，令目标函数z=ax+by=0即ax+by=0，画出直线y=-a/b
*x，然后通过平移与可行域交一点P(m,n)此时得到截距的最大（小），此时目标函数达到最大（小），算出p的坐标，代入目标函数z=am+bn即为最大（小）
线性规划问题，如下图所示，要怎么解，求详细过程。
简单的线性规划
（1）求线性目标函数的在约束条件下的最值问题的求解步骤是：
①作图——画出约束条件（不等式组）所确定的平面区域和目标函数所表示的平行直线系中的任意一条直线l；
②平移——将l平行移动，以确定最优解所对应的点的位置；
③求值——解有关的方程组求出最优点的坐标，再代入目标函数，求出目标函数的最值
线性规划问题的解题步骤
简单分析一下，详情如图所示
解决简单线性规划问题的方法是图解法，即借助直线（线性目标函数看作斜率确定的一族平行直线）与平面区域（可行域）有交点时，直线在y轴上的截距的最大值或最小值求解，它的步骤如下：
（1）设出未知数，确定目标函数。
（2）确定线性约束条件，并在直角坐标系中画出对应的平面区域，即可行域。
（3）由目标函数变形为，所以求z的最值可看成是求直线在y轴上截距的最值（其中a、b是常数，z随x、y的变化而变化）。
（4）作平行线：将直线平移（即作的平行线），使直线与可行域有交点，且观察在可行域中使最大（或最小）时所经过的点，求出该点的坐标。
（5）求出最优解：将（4）中求出的坐标代入目标函数，从而求出z的最大（小）值。
扩展资料：
线性规划基本概念：
（1）可行解：把满足约束条件的一组决策变量值 称为该线性规划问题的可行解。
（2）可行解集/可行解域：满足约束条件的可行解的全体称为可行解集，在平面上，所有可行解的点的集合称为可行解域。
（3）最优解：在可行解集中，使目标函数达到最优值的可行解称为最优解。
参考资料：
百度百科-线性规划
线性规划求最值
线性规划根据约束条件及目标函数求目标函数最值。 从实际问题中建立数学模型一般有以下三个步骤： 1、根据影响所要达到目的的因素找到决策变量； 2、由决策变量和所在达到目的之间的函数关系确定目标函数； 3、由决策变量所受的限制条件确定决策变量所要满足的约束条件。 扩展资料 每个模型都有若干个决策变量（x1，x2，x3……，xn），其中n为决策变量个数。决策变量的一组值表示一种方案，同时决策变量一般是非负的。
线性规划问题的难点表现在三个方面：
一是将实际问题抽象为线性规划模型；
二是线性约束条件和线性目标函数的几何表征；
三是线性规划最优解的探求。
第三个难点的解决必须在二元一次不等式（组）表示平面区域的基础上，继续利用数形结合的思想方法把目标函数直观化、可视化，以图解的形式解决之。
将决策变量x，y以有序实数对（x，y）的形式反映，沟通问题与平面直角坐标系的联系，一个有序实数对就是一个决策方案。
借助线性目标函数的.几何意义准确理解线性目标函数在y轴上的截距与z的最值之间的关系；以数学语言表述运用数形结合得到求解线性规划问题的过程。
线性规划求最值题目最快方法
（1）令y-2x=b,y=2x+b,b是直线在轴上的截距（y=2x+b与y轴交点的纵坐标），问题变成转化为直线y=2x+b在轴上的截距b的最值来求。所以有直线y=2x+b与半圆相切时b=y-2x最大2*根号5[过点（－4*根号5/5,2*根号5/5）];过点（2，0）b=y-2x=-4最小（2）转化为求过点（x,y）与点（2，2）的直线的斜率来求。(x,y)在半圆内，最小值为0，{x=0,y=2,即过点（0，2）时}无最大值{无穷大，x=2,y=0}（3）同（2）：转化为2（x+1/4）/(y-0),即过点(x,y)与点（－1/4，0）的斜率的倒数的2倍来求。解略。（4）转化为点（x,y）与点（2，2）的距离的平方来求。解略。
就是这样的
数学线性规划问题 怎么求最大值最小值啊
首先把范围确定 ,把所求写成y=Ax+Bz的形式,可看成平移这条直线：Bz代表的是直线和y轴交点 在范围内平移 ,如果Bz前面符号是正号 ,那么平移直线和y轴交点最高的地方就是z值最大 ,如果Bz前面符号是负号,那么,显然最高的地方z值最小值了（-Bz最大自然z最小了）
如何求出线性规划最优解？
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。
线性规划的求解步骤？
前面部分同高赞答案相同，后面根据自由未知量具体代值求解
1.将增广矩阵化为最简阶梯阵
化最简阶梯阵的方法：
（1）首元素为1——用1将下面化0
（2）首元素非0非1——直接用首元素将下面的行化0
（3）首元素非0，下方有0元素——非0行调换至第一行
只能初等行变换，每行首元素应为正1，与1同列的其余元素化0
2.先判断，再求解。
矩阵的秩=增广矩阵的秩 与 未知量个数比较
<有无穷多解
=有唯一解
>无解
自由未知量个数：未知量个数-增广矩阵的秩
自由未知量选取：看最简阶梯阵中系数矩阵，系数非1的未知量（注意-1也非1）
3.根据最简阶梯阵写同解方程组
再写一般解
4.自由未知量代值
自由未知量任意取，只需符合方程组
通常都取0，方便计算
检验特解是否正确的方法：将特解代入方程组
