线性规划根据什么求目标函数最值 线性规划根据约束条件及目标函数求目标函数最值。从实际问题中建立数学模型一般有以下三个步骤：1、根据影响所要达到目的的因素找到决策变量；2、由决策变量和所在达到目的之间的函数关系确定目标函数；3、由决策变量所受的限制条件确定决策变量所要满足的约束条件。每个模型都有若干个决策变量（x1，x2，x3…，xn），其中n为决策变量个数。决策变量的一组值表示一种方案，同时决策变量一般是非负的。扩展资料线性规划问题的难点表现在三个方面：一是将实际问题抽象为线性规划模型；二是线性约束条件和线性目标函数的几何表征；三是线性规划最优解的探求。第三个难点的解决必须在二元一次不等式（组）表示平面区域的基础上，继续利用数形结合的思想方法把目标函数直观化、可视化，以图解的形式解决之。将决策变量x，y以有序实数对（x，y）的形式反映，沟通问题与平面直角坐标系的联系，一个有序实数对就是一个决策方案。借助线性目标函数的几何意义准确理解线性目标函数在y轴上的截距与z的最值之间的关系；以数学语言表述运用数形结合得到求解线性规划问题的过程。参考资料来源：-线性规划
matlab中有多个相似的非线性约束，怎么用一条简单的语句合并多个约束，使约束条件个数可自动改变？ matlab中有多个相似的非线性约束，可以用for循环语句来实现。实现方法如下：asd=rand(1，10)*1e6；for i=1：10%可以修改c(1)=24720；可以修改c(i+1)=asd(1，i)-24720；endc'%验证c(2)，c(11)%验证测试结果
线性规划的方程个数算不算非负约束 线性规划是运筹学的一个重要分支，百是研究在线性约束条件下，线性目标函数的极值问题的数学理论和方法。它广泛应用于工业、农业、工商业、交通运输业、军事、经济计划和管理度决策等领域，为合理利用有限资源做最优知决策提供科学依据。依托计算机提供的强大计算资源，线性规划应用领域更加宽道广、使用更加便捷，已经成为现代科学管理的重要手段之一。本文从线性规划基础理论出发，描述了一般线性规划问题求解版方法—单纯形法的原理和基本步骤，并总结了已有的改进方权法和可能的改进方向，最后结合实例给出用R软件求解的方法。
