线性规划求最值的技巧
以线性规划为例简述数学建模过程与步骤？
以线性规划为例简述数学建模过程与步骤？
简单的线性规划（1）求线性目标函数的在约束条件下的最值问题的求解步骤是：
①作图——画出约束条件（不等式组）所确定的平面区域和目标函数所表示的平行直线系中的任意一条直线l；
②平移——将l平行移动,以确定最优解所对应的点的位置；
③求值——解有关的方程组求出最优点的坐标,再代入目标函数,求出目标函数的最值
vba线性规划最优解的解法？
使某线性规划的目标函数大达到最优值（最大值或最小值）的任一可行解,都称为该线性规划的一个最优解.线性规划的最优解不一定唯一,若其有多个最优解,则所有最优解所构成的集合称为该线性规划的最优解域。 所以最优解到底是最大值还是最小值要根据题目判断。
线性规划的题-应该怎样平移？
这个很简单，如果是一些较小的题目，建议用代入坐标的方式求最值，求出各点的坐标）。
如果是较大的一些题目，须知道目标函数的斜率（化成斜截式方程），再根据前面学过的知识画出这条直线。
经过平移的方式，平移中，最先通过或最后通过的点，即为所求。
求线性目标函数的最值，具体方法是什么？
一般的都是通过已知约束条件在同一个直角座标系内作出规定的区域，再平移目标函数，以达到求最佳解的目的。
1，判断是取所作直线上方或下方，即断域，通常带入(0，0)点检验不等式是否成立，过该点时则带入( 0，1)点，满足不等式，则选择所取点对应的区域，反之取另一边; 2，个别实际题目，涉及取整，则会用到，平行交轨法或平行换原法，应对应题意，选择简便正确的方法。
3，应注意作图规范，安全起见可将所有顶点代入目标函数寻解。
(尽我所能，希望对你有所帮助)
为什么用对偶单纯形法解线性规划要把最小值化为最大值？
单纯形法是针对求解线性规划问题的一个算法，这个名称里的#39单纯形#39是代数拓扑里的一个概念，可以简单将#39单纯形#39理解为一个凸集，标准的线性规划问题可以表示为:
min（or max） f(x)cx
s.t. Axb
xgt0,bgt0
以上形式称为线性规划标准型，使用单纯型法时，如果约束条件含有不等式时需新增变量（松弛变量、人工变量）转化为标准型，min. f(x)cx指求函数最小值（也可以是求最大值），x是一个Rn维向量代表有n个变量，线性规划问题主要是面向实际问题，x变量可以代表距离、成本、价格、数量等，线性规划问题中要求x大于等于0，c同样是一个Rn维向量，这样cx实际上就是一个线性函数f(x)s.t.代表subject to代表服从于意思，这里是指变量x需要满足的约束条件，A是一个Rm*n维矩阵，代表有m个等式约束。下面是一个约束是不等式的情形:
min -4x1-x2
s.t. -x1 2x2lt4
2x1 3x2lt12
x1-x2lt3
x1,x2gt0
求解上面这个问题只要初中数学知识即可，具体可以使用代数法或几何的方法轻松得到，考虑到实际问题当中变量x是多维的，约束条件也会比示例多的多，这就需要一个一劳永逸的算法能通过计算机来获得正解，单纯形法就是这样的一个算法。单纯形法最早由 George Dantzig于1947年提出，单纯形法对于求解线性规划问题是具有跨时代意义的，其实不仅仅是针对线性规划，非线性规划问题在求解的过程中也大量依赖单纯形法。