線性規劃(Linear Programming) | 私立大學五星教授網

在數學中，線性規劃（英語：Linear Programming，簡稱LP）特指目標函數和約束條件皆為線性的最佳化問題。 線性規劃. 線性規劃是最優化問題中的一個重要領域。

換言之, 線性規劃的目的在求得一組變. 量特定質, 使之在滿足各個約束同時也達到. 目標函數的最小值。 實際上, 透過簡單的數學轉換, 線性. 規劃也可以處理最大值的問題。

線性規劃（linear programming）簡稱LP. 線性（linear）：模式中所有函數均為線性函數 ... 目標函數（objective function）; 目標函數值（objective function value ...

例題9（線性規劃應用問題）. 建築公司在房市熱絡時推出甲、乙兩型熱門預售屋 ... 而目標函數為P＝100x＋100y. （x﹐y） （5﹐0）（3﹐8）（0﹐10）. 100x＋100y. 500.

「一次規劃」、「線性規劃」。一次函數的約束最佳化。目標函數、約束函數都是一次函數。 ... 一次項可以從拉格朗日函數改為原本函數。當約束條件是等式，根據新約束 ...

找出在滿足所有限制關係下，目標函數的最大或最小值就是線性規劃。 注意：. 線性 ... 函數值就可以找出目標函數的最大及最. 小值。在處理變數不多的線性規劃問題時 ...

3.2 線性規劃模式. 基本特徵. 1. 目標函數必需為線性 (The Objective Function (O.F.) is linear). 2. 限制式（不論是等式 or 不等式）必需為線性(The constraints are ...

2013年4月29日 — 線性規劃(linear programming) 是一種最佳化問題。顧名思義，線性規劃的目標函數(objective function) 是未知變數的線性函數，約束條件(constraints) ...

... 目標函數為二元一次式，即 c by ax. +. +. ，則. 最大值或最小值必發生於邊界的頂點。 5. 目標函數不為 c by a. +. +. 限制條件的邊界為直線或形成凸多邊形，目標函數不為.