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

第一章 线性规划与单纯形法 第三章 运输问题 第四章 目标规划 第五章 整数规划 第八章 动态规划的基本方法 第十章 图与网络优化 第十一章 网络计划 第十五章 决策分析

一、图及其分类 本章研究的图与平面几何中的图不同，我们只关心图中有多少个点， 点与点之间有无线连接，至于连线的方式是直线还是曲线，点与点的相对 位置如何，都是无关紧要的。下面介绍有关图的基本概念

§5.1 动态规划的基本概念和方法 §5.2 动态规划的基本原理﹑模型和解法 §5.3 前向动态规划法 §5.4 动态规划的应用 §5.5 运用QSB解动态规划问题

§ 1． PERT网络图 § 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定时间内实现事件的概率 § 2． PERT 网络图的计算

在某些线性规划问题中，变量只有取整数值才有意义。这时约束条件中还需添上变量取 整数值的限制，因而称为整数线性规划问题，其一般形式是：

中每行、每列都至少有一个0。显然如能找到运输问题的一个可行解X,具下述性质: 所有X>0的地方,运费C=0,则这个可行解一定是最优解。 那么如何找具有上述性质的可行解呢?设想在C1=0的地方A与B有一条边相连,对有边相 连的二点实行足量分配,可得一方案