1.1线性规划概述(1) 线性规划的广泛应用是计算机时代的产物。1902年, Julius Farkas发表论文,阐述有关线性规划问题

运输问题的一般提法是这样的：某种物资 有若干个产地和销地，若已知各个产地 的产量、各个销地的销量以及各产地到 各销地的单位运价（或运输距离）。问 应如何组织调运，才能使总运费（或总 的运输量）最省？ 将此问题更具体化，假定有m个产地，n 个销地

1.什麽是图解法? 线性规划的图解法就是用几何作图的 方法分析并求出其最优解的过程。 求解的思路是:先将约束条件加以图 解,求得满足约束条件的解的集合(即可 行域),然后结合目标函数的要求从可行 域中找出最优解

是一非线性方程组，可以动用求解非线性方程组的手段处理，不过这也是相当复杂的问题，何 况若 f x( ) 不可微，此路便行不通，故通常都采用使目标函数逐次下降的搜索方法

§ 1．PERT网络图 § 2．PERT网络图的计算 § 3．关键路线和网络计划的优化 § 4．完成作业的期望时间和在规

1 线性规划问题及其标准形式 例1 有限资源利用问题.某工厂可以生产两种产品，各种资源的可供量以及每种产

由上一章定理 5，线性规划问题的最优解可以只限于在基可行解中去挑选。由于基可行 解有限,故原则上可采用枚举法。但从算法的角度看,这显然不是简便有效的。当 m、n 较大 时,根本行不通。事实上 m、n 在 100 左右的线性规划问题属于小型的

现在从另一个角度提出问题: 设有一个制造商,要生产m种不同的药丸来代替上述n种不同的食物,试问每种药丸 的价格如何确定,才能获利最大 仍可利用上面的表格,设第i种药丸的价格是w;,并记W=(w1,…,m)为了达到畅 销的目的,药丸的价格当然不宜超过与之相当的食物的价格,即应有WA≤C,于是问题变 成

实际遇到的线性规划问题，大多是具有上界限制的问题（既有上界限制，又有下界限 制的问题，容易化成只有上界限制的问题）。它的一般形式如下：

生产实际中遇到的线性规划问题常常是规模很大的，如果约束条件多到超过计算机容量 的程度，就会给求解造成困难。为了克服这一困难，对于大型问题，针对其具体结构，往往 可把它分解成几个较小问题来处理，这类方法称为分解算法