含参的线性规划问题分类解析

在线性约束条件下研究目标函数的最值问题是一类常见的问题，约束条件和目标函数中常涉及到一些参数，这些参数需通过最值问题加以求解．下面举例说明，供同学们学习时参考．     

用线性规划思想解决几类范围问题

线性规划问题是指在线性约束条件下求线性目标函数的最值问题，其思想精髓是在可行域内根据目标函数的几何意义求出目标函数的取值范围．在函数与方程、不等式、解析几何、概率中广泛存在着求参数的取值范围问题，这些范围问题均可以用线性规划的思想求解，而且求解的过程简捷明快．     

非线性的规划问题

我们知道,线性规划研究的是线性约束条件下线性目标函数的最值,那么类似的会有非线性的规划问题,主要是下面三类问题:(1)非线性约束条件下求线性目标函数的最值;(2)线性约束条件下求非线性目标函数的最值;     

向量法解截距型线性规划问题

在线性约束条件下,对于形如“z=ax＋by（a,b∈R）”的目标函数的最值问题,“课程标准”中的例题和“教材”都是介绍平移法．该解法运用函数平移的思想,思路简单,但步骤较多,特别是当线性约束条件或目标函数中含有参数时,考生往往束手无策．针对此类问题,本文利用向量法,对截距型线性规划问题进行巧思妙解,以期对大家有所启迪,起抛砖引玉的作用．     

向量法解截距型线性规划问题

在线性约束条件下,对于形如"z=ax+b(a,b∈R)"的目标函数的最值问题,"课程标准"中的例题和"教材"都是介绍平移法.该解法运用函数平移的思想,思路简单,但步骤较     

构造向量巧解线性规划问题

二元线性规划问题是高中数学一个重要内容,属不等式范畴,其基本方法是数形结合,即根据线性约束条件在坐标平面中作出可行域,通过对目标函数图像的研究,得到目标函数的最优解.高中数学简单的线性规划深刻体现了数形结合的数学思想方法,与其他知识点很容易形成交汇,在解决取值范围、最值等方面有很好应用,因而成为高考命题的一个热点,并多以选择、填空题出现.     

巧用“线性规划”的方法求解问题

线性规划问题指的是在线性约束条件下,求线性目标函数的最大值或最小值的问题,其实质是通过线性约束条件和线性目标函数的几何表征,利用数形结合的思想方法把问题直观化、可视化,以图解的形式解决之．这种方法可以拓展运用到一些非线性规划的问题,即“约束条件非线性”或“目标函数非线性”的类似问题．下面就按照目标函数的几何含义分三类举例说明．     

带约束条件集值优化问题近似Henig有效解集的连通性

研究了带约束条件集值优化问题近似Henig有效解集的连通性.在实局部凸Hausdorff空间中,讨论了可行域为弧连通紧的,目标函数为C-弧连通的条件下,带约束条件集值优化问题近似Henig有效解集的存在性和连通性.并给出了带约束条件集值优化问题近似Henig有效解集的连通性定理.     

线性规划中的问题分析

“线性规划”是人教版全日制普通高中教科书 (实验本 )第七章 7 4节的内容 ,这是教材的新增内容 ,其目的是要通过简单的线性规划问题的解决 ,增强学生应用数学的意识 ,培养数学兴趣 .从实践中确实感受到来自学生的兴趣反馈 ,但同时也发现学生在学习这一节内容时存在一些困难 .笔者认为可从以下几个方面引导学生进行分析 .1　最值分析线性规划问题是在线性约束条件下 ,求线性目标函数的最大值或最小值 .在这个过程中 ,取得最值的位置一定要分析清楚 .请看课本第 74页的例 3 ,其约束条件和目标函数是 :约束条件 :1 0ｘ 4ｙ≤ 3 0 0 ,5ｘ 4ｙ≤…     

例谈参数分离后的四种策略

<正>含参函数问题是高考的难点,参数分离是解决参数问题的最基本方法,参数分离后参数问题将转化为某个函数的最值问题,但有些函数的最值问题仍解决不了.本文意在通过四道例题将参数分离后可解决的函数最值情况细分开来归纳成四种策略.(为叙述方便,将使函数y=f(x)在某个区间上达到最值的x称为最值点.)     

线性规划可以这样解

在线性的约束条件下,对于形如"z=ax+by(a,b∈R)"的目标函数的最值问题,是线性规划问题的经典题目,其解法也是要求学生必须掌握的,经笔者研究再给出以下几种较好的解法以飨读者.     

含弹性约束的多目标模糊线性规划求解

本文讨论了一类含弹性约束的多目标模糊线性规划问题.利用模糊结构元方法引入模糊数的加权特征数概念和序关系,应用Verdegay的模糊线性规划方法及模糊数的加权特征数将此类多目标模糊线性规划问题转化成一类含参数约束条件的清晰多目标线性规划模型,并应用一种基于线性加权函数的规划算法求其α-拟最优可行解.最后,给出了一个数值实例来说明如何求解此类多目标模糊线性规划问题.     

解析线性规划新题型

线性规划内容是新教材新增加的内容，是近几年来高考的热点问题，几乎每份高考试题都有相关的试题，经过几年的考察，其试题已从简单的求线性目标函数的最值，平面区域的面积，加深到求参数的值和范围、构造解析几何模型求非线性目标函数的最值，现在更是出现了与代数的向量、概率、三角函数、函数相结合的新题型，下面举例说明．     

线性规划的非线型求解

在新课程数学教学内容中我们已经接触到：在线性规划问题中,二元一次不等式（组）表示的平面区域也称为线性约束条件,同时也较为熟练地掌握了求线性目标函数最值的常用方法．这部分的知识学习主要着重培养学生掌握“数形结合”的数学思想．从这几年高考命题情况发现：以线性规划为载体的非线性目标函数的范围的求解不断变化演变,对培养学生观察、联想、猜想、归纳等数学能力的要求也逐步提高．     

例说高考线性规划最值题型的求解

线性规划是教材的新增内容,是高考命题的热点内容.对于线性规划最值题,我们应该选择怎样的方法求解呢?本文结合近几年全国各省市高考试题及模拟试题介绍三种方法,供大家参考.1.截距化归法利用化归思想,先把目标函数的代数式化成直线的截距式“y=kx b”,然后平移直线“y=kx”,在约束条件的可行区域内寻找其截距的最值:例1(2005年山东高考理科卷第15题)设x,y满足约束条件x y≤5,3x 2y≤12,0≤x≤3,0≤y≤4,则使得目标函数z=6x 5y的值最大的点(x,y)是.图1例1图解原目标函数代数式可化为y=-65x 5z,依题意,作出约束条件的可行区域,如图1阴影部分…     

含交易费用的证券组合投资模型的满意解

在证券组合投资过程中,忽略交易费用会导致非有效的证券组合投资,本文提出了一个考虑交易费用的证券组合投资的区间数线性规划模型,通过引入区间数线性规划问题中的目标函数优化水平参数λ和约束条件满足水平参数η将目标函数和约束条件均为区间数的区间数线性规划模型转化为确定型的一般线性规划模型,进而求得相应于优化水平λ和满足水平η的满意解.     

巧用线性规划解决问题

<正>线性规划问题是指在线性约束条件下求线性目标函数的最大值或最小值问题.解决问题的基本思想是在约束条件对应的可行域内根据目标函数的几何意义求出目标函数的最优解.有些题并不是直接显出问题,但只要转化为线性规划就能轻松解决.1问题的引出     

多元对称函数的一类条件最值

给出满足约束条件x1x2…xn=s的n元连续对称函数取得最值的一个充分条件,据此可求某些多元对称函数的最值,并可证明某些多元对称不等式.     

解决“线性规划”问题还可以更简单些

一般地,在线性约束条件下求线性目标函数(形如:z=ax+by)的最大值或最小值的问题,统称为线性规划问题.此类问题一般以选择题的形式较高频率地出现在各省市的高考数学试题中,内容丰富、解法多样.介绍解决此类问题方法的文章在杂志上也有许多,如:吕辉的《线性规划可以这样解》(《中学数学》2010年第4期)一文介绍了解线性规划问题的四种方法,王文清《利用向量数量积的几何意义解决线性规划的最值问题》(《中     

线性规划与其他数学知识的交汇

<正>一般地,求线性目标函数在线性约束条件下的最值问题,统称为线性规划问题.在高中数学中,线性规划及其思想具有很大的包容性,可与高中各数学知识相关联,这为命题者提供了丰富的素材,与线性规划相关的新颖试题也层出不穷.此类题目着重考查化归思想和数形结合思想,