已知函数，当时，有极大值. （1）求的值； （2）求函数的极小值. （1）；（2）.
条件极值和无条件极值之间有什么关系？ 条件极值在求极值时有一个条件等式，求条件极值通常可以构造一个函数.如原函数是f(x，y)，条件等式是z(x，y)，可构造F(x，y，a)=f(x，y)+az(x，y)，在分别对x，y，a求偏导。
下列选项中符合线性规划模型标准形式要求的有（）A.目标函数求极小值 B.右端常数非负 参考答案：B，C，D
单纯形法的最小比值规则是为了保证什么 单纯形法的最小比值规则是为了保证变换后的解仍旧是可行解的方法。依据此规则，决定入基变量能够取得的正的最小值，否则，入基变量取得其他正值（大于最小正值）都会导致出现负的变量值。最小比值规则主要在退化解中应用：按最小比值θ来确定换出基的变量时，有时出现存在两个以上相同的最小比值，从而使下一个表的基可行解中出现一个或多个基变量等于零的退化解。退化解出现的原因是模型中存在多余的约束，使多个基可行解对应同一定点。当存在退化解时，就有可能出现迭代计算的循环，尽管可能性极其微小。扩展资料单纯形法的标准形式：由于目标函数和约束条件内容和形式上的差别，线性规划问题可以有多种表达式，因此，为了便于讨论和制定统一的算法，在制定单纯形法时，规定使用单纯形法求解的线性规划问题需要有一个标准形式，其有下面三个特征：（1）标准形式目标函数统一为求极大值或极小值，但单纯形法主要用来求解极大值；（2）所有约束条件（除非负条件外）都是等式，约束条件右端常数项bi全为非负值；（3）所有变量的取值全为非负值。参考资料来源：-单纯形法
运筹学问题 对于求极大值问题，M目标函数中需要-M乘以人工变量xi（有几个人工变量，就要减去几个Mxi）：首先跟单纯形法一样，约束条件的，加松弛变量，这道题约束条件1 加x4，这个不用我说吧。其他两个约束条件也一样，>；=的减去一个剩余变量，因为我们在列单纯形表时，需要找出一组基，一般是系数为1的，也就是构成一个单位矩阵，这个不用我说吧。第二个约束条件是-x5，x5是剩余变量，前面系数是-1，凑不成单位矩阵，所以我们为了凑成一个单位矩阵，需要自己加一个变量，即人工变量x6，系数是1，而第三个约束条件也需要加一个人工变量x7，可以凑成基。初始单纯形表中就可以直观地找出基了。即p4，p6，p7，也就是基变量x4，x6，x7所在的那一列，三列构成了一个单位矩阵。迭代过程也差不多，对于求极大值问题，将M看出无穷大，也就是一个数了。一样的做。最优解判式也一样。只不过，如果迭代到最后，发现人工变量是基变量，且不为0，那么无解，若基变量中没有含有人工变量或者人工变量为0，则按照判别式来判断具体是哪一种解。这是求极大值的，极小值问题，另当别论。至于其他的一样。x1 x2 x3 x4 x5 x6 x71-2 1 1 0 0 04 1 2 0-1 1 02 0 1 0 0 0 1对于极大值问题，换入基时，判别。
单纯形表法求解目标函数最小值时，有两个非基变量的负检验数相同，如何选择入基变量？ 因为基本可行解的个数有限，故经有限次转换必能得出问题的最优解。从线性方程组找出一个个的单纯形，每一个单纯形可以求得一组解，然后再判断该解使目标函数值是增大还是变小了，决定下一步选择的单纯形。通过优化迭代，直到目标函数实现最大或最小值。如果线性问题存在最优解，一定有一个基可行解是有最优解。因此单纯形法迭代的基本思路是：先找出一个基可行解，判断其是否为最优解。如为否，则转换到相邻的基可行解，并使目标函数值不断增大，一直找到最优解为止。扩展资料：由于目标函数和约束条件内容和形式上的差别，线性规划问题可以有多种表达式。因此，为了便于讨论和制定统一的算法，在制定单纯形法时，规定使用单纯形法求解的线性规划问题需要有一个标准形式，它有下面三个特征：(1)标准形式目标函数统一为求极大值或极小值，但单纯形法主要用来求解极大值；(2)所有约束条件（除非负条件外）都是等式，约束条件右端常数项bi全为非负值；(3)所有变量的取值全为非负值。
条件极值和无条件极值之间有什么关系？
求函数f（x，y)=x2＋y2的极小值，等式约束条件为 g（x，y)=x2－5x－y2＋20=0不等式约束条件为 u（x，y)=2x＋y≥6 从式(7.16)得无约束成本函数 ；nbsp；L=x2+y2+λ(x2-5x-y2+20)+μ(2x+y-6) ；nbsp；拉格朗日函数取得局部极小值的必要条件为 ；nbsp；① ；nbsp；② ；nbsp；③&。
什么样的最优化问题是线性规划问题 最优化，是应用数学的一个分支，主要研究以下形式的问题：给定一个函数，寻找一个元素使得对于所有A中的，（最小化）；或者（最大化）.这类定式有时还称为“数学规划”（譬如，。
