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美国罗格斯大学线性规划初学者课程指南

作者：海马 发布时间：2023-06-14 11:35:14

优化是我们生活的过程。在有限的时间和资源中，我们尽最大的努力来充分利用它们。从有效地管理你的时间到解决你的商业公司的供应链障碍，在某些时候，一切都需要优化。这使得它成为数据科学中的一个特殊和一致的方法。线性编程(LP)也是其中之一。它被认为是进行优化的最简单的方法。仅仅通过实施一些简化的假设，线性规划就被用来解决一些非常复杂的优化困境。这篇文章为大家带来美国罗格斯大学线性规划初学者课程指南。线性规划初学者课程指南

一、什么是线性编程?

线性编程(LP)，也被称为 "线性优化"，可被定义为用于用线性函数表示复杂关系，然后确定最佳点的方法。它处理的是受线性约束的线性函数最大化或最小化的问题。这些受制于人的约束可以是不等式或等式。

优化困境包括对损失和利润的估计。线性编程困境是优化困境的一个重要方面。这有助于找到可能的范围，并优化解决方案，以达到最高或最低成本的功能。

在更简洁的术语中，线性编程是研究适合于某一条件的不同变化并评估在这些情况下有望实现的最合适的价值的一种方法。下面列出了使用线性规划时的假设：

1.制约因素必须以定量的方式显示。

2.目标函数和约束条件之间的关系必须是线性的。

3.线性函数，也被称为目标函数应该被优化。

学生可以向专家咨询线性规划作业帮助，以了解更多相关信息。

二、线性规划的要素

线性规划的基本组成部分如下：

1.决策变量

2.目标函数

3.约束条件

4.数据

三、线性编程中使用的基本术语

1.决策变量：决定输出的决策变量。它们解释了最终的解决方案。当涉及到寻找任何问题的解决方案时，需要对决策变量进行分类。

2.目标函数：它可以被定义为一个决策变量的线性函数，代表了做决策的人的目的。最常见的目标函数是：最小化f(x)或最大化f(x)。

3.约束条件：约束是对决策变量的一种限制。它们通常限制决策变量的值。对于约束条件，其数学形式如下：

f(x)≥b或f(x)≤b或f(x)=b

4.非负性限制：对于不同的线性程序，决策变量必须采取非负值。这意味着，决策变量的值必须大于或等于0。

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