简单的线性规划问题学案3

简单的线性规划问题学案3

ID:15617978

大小:130.00 KB

页数:5页

时间:2018-08-04

简单的线性规划问题学案3_第1页
简单的线性规划问题学案3_第2页
简单的线性规划问题学案3_第3页
简单的线性规划问题学案3_第4页
简单的线性规划问题学案3_第5页
资源描述:

《简单的线性规划问题学案3》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库

1、3.3.2《简单的线性规划问题(1)》导学案【学习目标】1.巩固二元一次不等式和二元一次不等式组所表示的平面区域;2.能根据实际问题中的已知条件,找出约束条件.【重点难点】教学重点:用图解法解决简单的线性规划问题;教学难点:准确求得线性规划问题的最优解;【知识链接】阅读课本P87至P88的探究找出目标函数,线性目标函数,线性规划,可行解,可行域的定义.【学习过程】※学习探究在生活、生产中,经常会遇到资源利用、人力调配、生产安排的等问题,如:某工厂有A、B两种配件生产甲、乙两种产品,每生产一件甲产品使用4

2、个A配件耗时1h,每生产一件乙产品使用4个B配件耗时2h,该厂每天最多可从配件厂获得16个A配件和12个B配件,按每天8h计算,该厂所有可能的日生产安排是什么?(1)用不等式组表示问题中的限制条件:设甲、乙两种产品分别生产、件,由已知条件可得二元一次不等式组:(2)画出不等式组所表示的平面区域:注意:在平面区域内的必须是整数点.(3)提出新问题:进一步,若生产一件甲产品获利2万元,生产一件乙产品获利3万元,采用哪种生产安排利润最大?(4)尝试解答:(5)获得结果:新知:线性规划的有关概念:①线性约束条件

3、:在上述问题中,不等式组是一组变量x、y的约束条件,这组约束条件都是关于x、y的一次不等式,故又称线性约束条件.②线性目标函数:关于x、y的一次式z=2x+y是欲达到最大值或最小值所涉及的变量x、y的解析式,叫线性目标函数.③线性规划问题:一般地,求线性目标函数在线性约束条件下的最大值或最小值的问题,统称为线性规划问题.④可行解、可行域和最优解:满足线性约束条件的解叫可行解.由所有可行解组成的集合叫做可行域.使目标函数取得最大或最小值的可行解叫线性规划问题的最优解.※典型例题例1在探究中若生产一件甲产品

4、获利3万元,生产一件乙产品获利2万元,问如何安排生产才能获得最大利润?※动手试试练1.求的最大值,其中、满足约束条件【学习反思】※学习小结用图解法解决简单的线性规划问题的基本步骤:(1)寻找线性约束条件,线性目标函数;(2)由二元一次不等式表示的平面区域做出可行域;(3)在可行域内求目标函数的最优解※知识拓展寻找整点最优解的方法:1.平移找解法:先打网格,描整点,平移直线,最先经过或最后经过的整点便是最优整点解,这种方法应用于充分利用非整点最优解的信息,结合精确的作图才行,当可行域是有限区域且整点个数又

5、较少时,可逐个将整点坐标代入目标函数求值,经比较求最优解.2.调整优值法:先求非整点最优解及最优值,再借助不定方程的知识调整最优值,最后筛先出整点最优解.3.由于作图有误差,有时仅由图形不一定就能准确而迅速地找到最优解,此时可将数个可能解逐一检验即可见分晓.【基础达标】※自我评价你完成本节导学案的情况为().A.很好B.较好C.一般D.较差※当堂检测(时量:5分钟满分:10分)计分:1.目标函数,将其看成直线方程时,的意义是().A.该直线的横截距B.该直线的纵截距C.该直线的纵截距的一半的相反数D.该

6、直线的纵截距的两倍的相反数2.已知、满足约束条件,则的最小值为().A.6B.6C.10D.10C(4,2)A(1,1)B(5,1)O3.在如图所示的可行域内,目标函数取得最小值的最优解有无数个,则的一个可能值是().A.3B.3C.1D.14.有5辆6吨汽车和4辆5吨汽车,要运送最多的货物,完成这项运输任务的线性目标函数为.5.已知点(3,1)和(4,6)在直线的两侧,则的取值范围是.【拓展提升】1.在中,A(3,1),B(1,1),C(1,3),写出区域所表示的二元一次不等式组.2.求的最大值和最小

7、值,其中、满足约束条件.

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。