毕业论文--线性规划问题的解法

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1、本科毕业论文(设计)模板本科毕业论文(设计)论文题目:线性规划问题的解法学生姓名:郄羽佳学号:1004970101专业:数学与应用数学班级:数学1001指导教师:张健完成日期:2014年5月20日线性规划问题的解法内容摘要线性规划,是在运筹学的研究历程中涉及早、发展快、应用广的一个核心部分,它是帮助人类进行科学管理的一种数学方法,是研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的数学理论和方法,英文缩写LP。为合理地利用有限的人力、物力、财力等资源作出的最优决策、提供科学的依据。通常,线性目标函数在对应约束条件下的最大值和最小值的问题,统称为

2、线性规划问题。求解线性规划问题的基本方法是单纯形法,现已有单纯形法的标准软件,例如MATLAB等。利用计算机,可以解决线性规划的问题。为了提高求解效率,线性规划的解法又有人工变量法、对偶单纯形法。对于只有两个或三个变量的简单的线性规划问题,也可采用图解法求解。本篇论文主要针对线性规划问题的一般解法和特殊解法进行归纳、总结和改进,并简单阐述线性规划的常用模型及应用。关键词:线性规划目标函数一般解法特殊解法单纯形法TheSolutiontoLinearProgrammingProblemAbstractLinearprogramming,i

3、sacorepartwhichinvolvedintheearlier,rapiddevelopment,wideapplicationinthecourseofoperationsresearchstudy.Itisakindofmathematicalmethodthatitcanhelppeopletomakescientificmanagement.Italsoismathematicaltheoryandmethodthatresearchlinearobjectivefunctionextremumproblemsunder

4、theconditionoflinearconstraints,EnglishabbreviationisLP.Itmakestheoptimaldecisionandprovidesscientificbasisforreasonableuseofthelimitedmanpower,materialresourcesandfinancialresources,etc.Generally,themaximumandminimumvalueproblemsaboutlinearobjectivefunctioninthecorrespo

5、ndingconditionsreferredtoaslinearprogrammingproblem.Thebasicmethodtosolvethelinearprogrammingproblemissimplesmethod.Nowithashadstandardsoftwareofsimplesmethod,suchasMATLAB.Wecantakeadvantageofcomputertosolvelinearprogrammingproblem.Inordertoimprovetheefficiencyofsolving,

6、thesolutionsoflinearprogrammingalsohaveartificialvariablemethod,dualsimplexmethod.Italsohasgraphicmethodtosolvelinearprogrammingproblemwhichonlyhastwovariables.Thisthesisfocusedonsummarizeandimprovementswhichthegeneralsolutionandspecialsolutionoflinearprogrammingproblems

7、.Simultaneouslybrieflydiscussescommonlyusedlinearprogrammingmodelandapplication.Keywords:linearprogramminglinearobjectivefunctiongeneralsolutionspecialsolutionssimplesmethod目录序言1一、研究基础1(一)解决线性规划问题的一般思路1(二)线性规划数学模型建立的条件1(三)线性规划数学模型的建立1(四)线性规划数学模型的特点2(五)线性规划解的有关概念及其关系2(六)L

8、P模型的表达形式2二、线性规划的一般解法及实例3(一)图解法3(二)单纯形法5(三)人工变量法71.大M法82.两阶段法10(四)对偶单纯形法12三、线性规划的特殊求解及实例14运输问题——表上作业法14四

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