
运筹学的一个分支,利用图表等演示作业的程序,求得如何以最少的人力、物力完成最多的任务的科学方法。线性规划可以解决车辆合理调度、物资合理调拨、劳动力合理安排、土地种植面积合理分配等问题。
线性规划是运筹学中的一个重要分支,指在满足一组线性等式或不等式约束条件下,寻找线性目标函数极值(最大值或最小值)的数学方法。该术语最早由美国数学家乔治·丹齐格于1947年提出,他在《线性结构的规划》中系统建立了这一理论的数学模型框架,被《运筹学大辞典》列为现代管理科学的基础工具之一。
其标准数学模型可表示为: $$ begin{aligned} &text{目标函数:} & max(text{或}min) quad & z = c_1x_1 + c_2x_2 + cdots + c_nxn &text{约束条件:} & a{i1}x1 + a{i2}x2 + cdots + a{in}x_n & leq (=,geq) b_i & & x_j & geq 0 end{aligned} $$ 其中决策变量$xj$、系数$a{ij}$和常数项$b_i$均需满足线性关系。这种建模方式被收录在教育部《数学名词》第三版中,成为资源配置问题的标准分析范式。
在实践领域,线性规划广泛应用于生产计划制定、运输路线优化、金融投资组合等场景。据中国科学院数学与系统科学研究院的案例研究,该方法曾成功应用于三峡工程物资调度系统,提升运输效率达17%。目前该方法已被写入多部高校教材,包括《管理运筹学》《经济数学基础》等国家级规划教材,成为现代决策分析的核心工具。
线性规划(Linear Programming,简称LP)是运筹学的重要分支,主要用于在线性约束条件下寻找目标函数的最优解(最大化或最小化),广泛应用于资源分配、生产调度等领域。
定义与目的
线性规划通过建立数学模型,在满足一系列线性等式或不等式约束的前提下,优化(最大化或最小化)一个线性目标函数。其核心目标是实现资源的最优配置,例如以最少成本获得最大收益。
基本组成要素
特点
典型应用场景
数学模型示例
标准形式可表示为:
$$
begin{aligned}
text{最大化(或最小化)} & quad Z = mathbf{c}^Tmathbf{x}
text{约束条件} & quad Amathbf{x} leq mathbf{b}
& quad mathbf{x} geq 0
end{aligned}
$$
其中,$mathbf{x}$ 为决策变量向量,$A$ 为系数矩阵,$mathbf{b}$ 为资源约束向量。
线性规划通过数学建模将复杂现实问题转化为可计算的优化模型,其核心价值在于为决策提供科学依据,帮助在有限资源下实现效益最大化。
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