📄 6_3.htm
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<html><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=gb2312"><title>§6.3</title><meta name="GENERATOR" content="Microsoft FrontPage 3.0"></head><body><p align="center"><font size="4"><b>§6.3 一般提法和几何意义</b></font></p><p> 以上问题可归纳为一类问题:目标函数是线性函数, 约束条件是线性不等式,在满足约束条件的前提下求目标函数的最大值或最小值. 为简便起见,用矩阵表示.设<br> C=( c<sub>1</sub> c<sub>2</sub> ···c<sub>n</sub>),X=( x<sub>1</sub> x<sub>2</sub> ···x<sub>n</sub>) , A=( a<sub>ij</sub> )<sub>m×n</sub>,b=( b<sub>1</sub> b<sub>2</sub> ···b<sub>n</sub>) . 线性规划可表示为:<br> max Z=CX<br> AX≤b <br> X≥0.<br> 显然,maxZ=-min(-Z),而AX≤b与(-A)X≥-b等价. 所有满足约束条件的X的集合称为允许解域.允许解不存在,则允许解域为空集, 则线性规划问题无解;而允许解域存在,目标函数无上界,上述线性规划问题也无解. 允许解存在,而目标函数又有上界,则上述线性规划问题有解. </p><p><b>例4</b> maxZ=x<sub>1</sub>+x<sub>2</sub>,<br> 2x<sub>1</sub> + 3x<sub>2</sub> ≤6,<br> 3x<sub>1</sub> + 2x<sub>2</sub> ≤6.<br> x<sub>1</sub>,x<sub>2</sub>≥0</p><p><b>解:</b> 如下图,目标函数在允许解域的顶点取得最大值。<br><img src="6_3_1.gif"><br></p><p><b>例5</b> Z=3x<sub>1</sub>+2x<sub>2</sub>,求maxZ和minZ.约束条件如下:<br> x<sub>1</sub>+x<sub>2</sub>≤6<br> x<sub>1</sub>-x<sub>2</sub>≤4<br> x<sub>1</sub>+3x<sub>2</sub>≥6<br> 2x<sub>1</sub>+x<sub>2</sub>≥4; x<sub>1</sub>,x<sub>2</sub>≥0.</p><p><b>解:</b> 如下图,目标函数在允许域的顶点取得最大值及最小值.<br><img src="6_3_2.gif"> </p><p><b>例6</b> Z=2x<sub>1</sub>+2x<sub>2</sub>,求maxZ.约束条件如下<br> x<sub>1</sub>+x<sub>2</sub>≤6<br> x<sub>1</sub>-x<sub>2</sub>≤4<br> x<sub>1</sub>+3x<sub>2</sub>≥6<br> 2x<sub>1</sub>+x<sub>2</sub>≥4 x<sub>1</sub>,x<sub>2</sub>≥0.</p><p><b>解:</b>如下图,在线段(0 , 6)-(5 , 1)上取得最大值.可见,最大值点不 一定是唯一的,但最大值若存在,则一定可在顶点上取得.<br><img src="6_3_3.gif"></p><p><b>例7</b> Z=x<sub>1</sub>+x<sub>2</sub>,求maxZ和minZ.约束条件如下:<br> 2x<sub>1</sub>-x<sub>2</sub>≥-4<br> x<sub>1</sub>-x<sub>2</sub>≤4<br> x<sub>1</sub>+3x<sub>2</sub>≥6<br> 2x<sub>1</sub>+x<sub>2</sub>≥4 x<sub>1</sub>,x<sub>2</sub>≥0</p><p><b>解:</b>如下图:Z无上界,故maxZ不存在.<br><img src="6_3_4.gif"></p><p> 由以上的讨论可得:线性规划<br><b>无解的情况:</b>允许域为空集(约束条件相互矛盾);允许域非空,求maxZ,但Z无 上界;有允许解而无最优解(求minZ,而Z无下界).<br><b>有解的情况:</b>最优解唯一,在顶点取得;最优解不唯一,也可在顶点取得, 两个允许解间的连线都在允许解域内. </p></body></html>
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