线性规划模型(线性规划模型中线性指)

用LINGO软件求解线性规划模型,正确的描述是

首先建立该该问题的数学模型,设上表中6*8矩阵记为C,,,为从i地到j地的运量。根据实际问题，建立数学模型，即使用数学建模的方法建立优化模型；根据优化模型，利用LINGO来求解模型。主要是根据LINGO软件，把数学模型转译成计算机语言，借助于计算机来求解。打开Lingo软件，进入下面编程状态。然后输入目标函数：minz＝2＊x1＋3＊x2＋x如下图所示：然后进行运行一下，看看自己是否输入正确，如果没有出现“error”，那么继续输入下面的约数条件。LINGO是美国LINDO公司专门开发用于求解优化模型的软件，它使建立和求解线性，非线性和整数优化模型更快，更方便，更高效。根据优化模型，利用LINGO来求解模型。主要是根据LINGO软件，把数学模型转译成计算机语言，借助于计算机来求解。

相关知识1

约束条件也是决策变量的线性函数。当我们得到的数学模型的目标函数为线性函数，约束条件为线性等式或不等式时称此数学模型为线性规划模型。单击“文件——选项——加载项——（Excel加载项）转到”，出现“加载宏”对话框，如下图所示。选择“规划求解加载项”，单击“确定”。建立线性多目标规划模型。（20分）一个投资者决定在三个项目中投资，投资总额为100000元，这三个项目是储蓄、债券和股票。预计每个投资项目的年均收益分别是4%、8%、16%。步骤1单击[工具]菜单中的[规划求解]命令。步骤2弹出[规划求解参数]对话框，在其中输入参数。置目标单元格文本框中输入目标单元格；[等于]框架中选中[最大值＼最小值〕单选按钮。：线性规划是指在线性等式或不等式的约束条件下，求解线性目标函数的最大值或最小值的方法。线性规划的建模包括：根据影响所要达到目的的因素找到决策变量；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；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。

相关知识2

线性规划的标准形式有：a)约束条件都是等式。b)等式约束的右端项为非负的常数。c)每个变量都要求取非负数值。X1≥X2≥0该方程即问题的线性规划模型。线性规划的标准形式有：约束条件都是等式；等式约束的右端项为非负的常数；每个变量都要求取非负数值。用正交变换化标准型时，平方项系数是特征值，且唯一的。而由配方法所得标准型时不唯一的。但不论用哪种坐标变换，正负惯性指数是一致的。增加ssss4为4个非负松弛变量，并用s1-s2替换掉无约束的x两个非负数的差可表示任何数）。

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对偶问题是以原问题的约束条件和目标函数为基础构造而来的。对偶问题也是一个线性规划问题，因此可以采用单纯形法求解。对偶问题的最优解也可以通过原问题的最优解得到，反之亦然。对偶问题是实质相同但从不同角度提出不同提法的一对问题。对偶现象是许多管理与工程实际中存在的一种普遍现象。是大自然中广泛存在的，呈“分形”形态分布的一种结构规律，及任何系统往下和往上均可找出对偶二象的结构关系，且二象间具有完全性、互补性、对立统一性、稳定性、互涨性和互根性。对偶原理是进行灵敏度分析的理论依据。灵敏度分析的内容，应包括系数cj、bi、ai，j变化及新增加变量和新增加约束条件对最优解的影响。但对地下水资源管理而言，主要分析cj和bi变化。①原问题是求极大的，那么对偶问题就是求极小的。例你题目中，原问题是minf,那么对偶问题中就是maxZ②原问题中变量的系数，在对偶问题中就是约束条件右边的资源系数。对偶理论是在1947年由美籍匈牙利数学家J·von·诺依曼提出创立。发展简史线上性规划早期发展中最重要的发现就是对偶问题，即每一个线性规划问题(称为原始问题)都有一个与它对应的对偶线性规划问题（称为对偶问题）。

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在Excel中，可以采用先绘图再添加趋势线的方法完成前两步的要求。选择成对的数据列，将它们使用“X、Y散点图”制成散点图。在"Options"标签页中，选择"AssumeNon-Negative"复选框，这将启用非线性规划的功能。点击"Solve"按钮，开始求解规划问题。如果您想选择线性规划，则在"Options"标签页中不选择"AssumeNon-Negative"复选框。①单击“插入”选项卡，选择里面的“形状”，在“线条”下面选择“直线”。②利用“直线”工具，依次在单元格中画出两条斜线来。③双斜线已经绘制完成，这里该编入文字信息了。先是将数据录入到excel中插入XY散点图，点击进入“下一步”。点击箭头所示图标，将X轴数据选中，点回车键返回到这个界面，系列产生在“行”。点击上面的“系列”，按上述方法将X值Y值分别选中。Excel进行线性规划求解过程如下：使用相关函数和运算符表示约束条件和目标函数；使用数据中的规划求解模块对已经建好的模型进行数学运算求解。

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混合整数线性规划模型的含义：线性规划模型(LinearProgramming,LP)：LP的定义比较简单，它指的就是目标函数是线性的，所有约束也是线性的，最后，决策变量可以取任何的实数。在整数规划中，如果所有变量都限制为整数，则称为纯整数规划；如果仅一部分变量限制为整数，则称为混合整数规划。整数规划的一种特殊情形是01规划，它的变数仅限于0或1。线性规划是一组数学和计算工可让您找到该系统的特定解,该解对应于某些其他线性函数的最大值或最小值。混合整数线性规划是线性规划的扩展。它处理至少一个变量采用离散整数而不是连续值的问题。混合整数规划与0-1规划都属于整数规划。区别是0-1规划属于纯整数规划，它的决策变量均为整数，且只能取值0或1。而混合整数规划只要求部分变量取整数值。对于整数线性规划模型大致可分为两类：变量全限制为整数时，称纯（完全）整数规划。变量部分限制为整数的，称混合整数规划。理论求解方法分类：（i）分枝定界法—可求纯或混合整数线性规划。

在今天的文章中，我们为您详细介绍了线性规划模型和线性规划模型中线性指的知识。如果你需要帮助或有任何疑问，请联系我们。