1非线性规划 1.1非线性规划的实例与定义 如果目标函数或约束条件中包含非线性函数,就称这种规划问题为非线性规划问 题。一般说来,解非线性规划要比解线性规划问题困难得多。而且,也不象线性规划有 单纯形法这一通用方法,非线性规划目前还没有适于各种问题的一般算法,各个方法都 有自己特定的适用范围 下面通过实例归纳出非线性规划数学模型的一般形式,介绍有关非线性规划的基本 概念

线性规划 Linear Programming(LP 线性规划的对偶理论 对偶理论是线性规划中最重要的理论之一,是深入了解线性规划问题 结构的重要理论基础。同时,由于问题提出本身所具有的经济意义,使得 它成为对线性规划问题系统进行经济分析和敏感性分析的重要工具。那么 ,对偶问题是怎样提出的,为什么会产生这样一种问题呢?

第1节 线性规划问题及其数学模型 1.1 问题的提出 1.2 图解法 1.3 线性规划问题的标准形式 1.4 线性规划问题的解的概念 第2节 线性规划问题的几何意义 2.1 基本概念 2.2 几个定理 第3节 单纯形法 3.1 举例 3.2 初始基可行解的确定 3.3 最优性检验与解的判断 3.4 基变换 3.5 迭代（旋转运算） 第4节 单纯型法的计算步骤 4.1 单纯型表 4.2 计算步骤 第5节 利用MATLAB求解线性规划问题 5.1 优化工具箱(optim)简介 5.2 标准形式 5.3 linprog函数 5.4 应用举例

一、线性规划的建模 二、线性规划的模型 三、线性规划的图解法 四、线性规划的标准化 五、线性规划的基本概念 六、线性规划的求解

第一章线性规划的数学模型 第一节线性规划一般模型 第二节线性规划的图解法 第三节线性规划的标准型 第四节线性规划解的概念 第二章线性规划的单纯形法 第一节单纯形法原理 第二节表格单纯形法 第三节人工变量问题 第四节单纯形法补遗 第三章线性规划的对偶理论 第四章线性规划灵敏性分析

• 2.1线性规划问题及其模型 • 2.2.1线性规划图解法 • 2.2.2 线性规划解的性质 • 2.3单纯形法原理 • 2.4单纯形法计算步骤 • 2.5.1单纯形法的进一步讨论 • 2.5.2单纯形法的矩阵描述及改进单纯形法 • 2.6.1线性规划应用举例 • 2.6.2线性规划模型（电子表格） • 2.7习题课

2.4线性规划的灵敏度分析 一、线性规划是静态模型 二、参数发生变化,原问题的最优解还是不是最优 三、哪些参数容易发生变化 2.5 参数线性规划

线性规划问题 线性规划模型 线性规划的图解 可行域的性质 线性规划的基本概念 基础解、基础可行解 单纯形表 线性规划的矩阵表示

分枝定界法(Branch and Bound Method 基本思想: 先求出整数规划相应的线性规划(即不考虑整数限制)的最优解, 若求得的最优解符合整数要求,则这个解就是原整数规划的最优解; 若不满足整数条件,则任选一个不满足整数条件的变量来构造新的约束,在原可行域中剔除部分非整数解。 然后,再在缩小的可行域中求解新构造的线性规划的最优解,这 样通过求解一系列线性规划问题,最终得到原整数规划的最优解。 ·定界的含义: 整数规划是在相应的线性规划的基础上增加变量为整数的约束条件,整数规划的最优解不会优于相应线性规划的最优解。 对极大化问题来说,相应线性规划的目标函数最优值是原整数规划函数值的上界;

在人们的生产实践中,经常会遇到如何利用现有资源来安排生产,以取得最大经济 效益的问题。此类问题构成了运筹学的一个重要分支一数学规划,而线性规划( Linear Programming简记LP)则是数学规划的一个重要分支。自从1947年G.B. Dantzig提出 求解线性规划的单纯形方法以来,线性规划在理论上趋向成熟,在实用中日益广泛与深 入。特别是在计算机能处理成千上万个约束条件和决策变量的线性规划问题之后,线性 规划的适用领域更为广泛了,已成为现代管理中经常采用的基本方法之一