線性規則運輸
『壹』 線性規則是什麼
現在高'二'數學必修5有明確的闡述
要想明白透徹這是最明智的辦法哦
祝你早早懂得它哈^&^
『貳』 生產與運作中線性規劃運輸問題怎樣計算
現在有一種軟體，叫做LINGO，它是專門用來處理線性規劃的問題，LINGO處理線性規劃的問題方便、簡潔。你可以下載這樣一個軟體來學習，很容易的。
『叄』 一般線性規劃問題具備什麼特徵才能轉化為運輸問題求解
若線性規劃滿足『供』與需關系，且還有相應的『』 費用條件，則可考慮轉化為運輸問題。
以下為個人觀點：
個人覺得此線性規劃還需滿足運輸問題的數學模型特點才行，
（1）有有限最優解
（2）約束條件系數矩陣由0或1構成；矩陣每一列有2個非零元素，即對應每一個變數在前m個約束方程中出現一次，在後n個約束方程中還要出現一次
ps.推薦一個運籌學軟體給你，winqsb，我覺得好多老師都推薦lingo啊。。。winqsb多傻瓜化的，有現成的運輸問題模型，只要把數字輸進去就好了。
『肆』 與一般線性規劃模型相比運輸問題的線性規劃模型有什麼特徵
與一般線性規劃的數學模型相比，運輸問題的數學模型具有如下特徵：
1、運輸問題不象一般線性規劃問題那樣，線性規劃問題有可能有無窮多最優解，運輸問題只有有限個最優。
2、運輸問題約束條件系數矩陣的元素等於0或1；且每一列有兩個非零元素。
3、運輸問題的解的個數不可能大於（m+n-1）個。
(4)線性規則運輸擴展閱讀：
線性規劃數學模型三要素 :
( 1 ) 決策變數;
( 2 ) 目標條件 : 多個決策變數的線性函數 , 通常是求最大值或最小值問題 ;
( 3 ) 約束條件 : 一組多個決策變數的線性等式或不等式組成 ；
求解線性規劃問題的基本方法是單純形法，已有單純形法的標准軟體，可在電子計算機上求解約束條件和決策變數數達 10000個以上的線性規劃問題。
為了提高解題速度，又有改進單純形法、對偶單純形法、原始對偶方法、分解演算法和各種多項式時間演算法。對於只有兩個變數的簡單的線性規劃問題，也可採用圖解法求解。
『伍』 運輸問題與線性規劃之間的關系,它們的解法能否互換使用,為什麼
運輸問題可以建模 為線性規劃問題，兩者可以轉換。如最流行的 運輸調度問題，PDP, pick up and dilivery planning problem 就可以建模為線性規劃問題。
『陸』 急急急 運輸問題是不是都是線性規劃問題關於運籌學。。。
是的，線性規劃是其中最基本最簡單的，後面還有運輸問題、目標規劃、排隊論等比較難理解的東西，但都是在線性規劃的基礎上的！
『柒』 運輸問題和線性規劃問題在結構上的差異和特點
線性規劃是其中最基本最簡單的,後面還有運輸問題、目標規劃、排隊論等比較難理解的東西,但都是在線性規劃的基礎上的!
『捌』 運輸問題模型與線性規劃有何區別
運輸問題把線性代數表格化了 實質是單純形法
『玖』 線性規劃約束條件所有解用什麼軟化
線性規劃約束條件所有解用什麼軟化？這是用它的一種專門處理這種解決思路的。
『拾』 線性規則的方法
指尋求一元函數在某區間上的最優值點的方法。這類方法不僅有實用價值，而且大量多維最優化方法都依賴於一系列的一維最優化。常用的一維最優化方法有黃金分割法、切線法和插值法。
①黃金分割法
又稱 0.618法。它適用於單峰函數。其基本思想是：在初始尋查區間中設計一列點，通過逐次比較其函數值，逐步縮小尋查區間，以得出近似最優值點。
②切線法
又稱牛頓法。它也是針對單峰函數的。其基本思想是：在一個猜測點附近將目標函數的導函數線性化，用此線性函數的零點作為新的猜測點，逐步迭代去逼近最優點。
③插值法
又稱多項式逼近法。其基本思想是用多項式（通常用二次或三次多項式）去擬合目標函數。
此外，還有斐波那契法、割線法、有理插值法、分批搜索法等。
無約束最優化方法
指尋求 n元實函數f在整個n維向量空間Rn上的最優值點的方法。這類方法的意義在於：雖然實用規劃問題大多是有約束的，但許多約束最優化方法可將有約束問題轉化為若干無約束問題來求解。
無約束最優化方法大多是逐次一維搜索的迭代演算法。這類迭代演算法可分為兩類。一類需要用目標函數的導函數,稱為解析法。另一類不涉及導數，只用到函數值,稱為直接法。這些迭代演算法的基本思想是：在一個近似點處選定一個有利搜索方向,沿這個方向進行一維尋查,得出新的近似點。然後對新點施行同樣手續，如此反復迭代，直到滿足預定的精度要求為止。根據搜索方向的取法不同，可以有各種演算法。屬於解析型的演算法有
①梯度法
又稱最速下降法。這是早期的解析法，收斂速度較慢
②牛頓法
收斂速度快，但不穩定，計算也較困難
③共軛梯度法
收斂較快，效果較好
④變尺度法
這是一類效率較高的方法。其中達維登-弗萊徹-鮑威爾變尺度法，簡稱 DFP法，是最常用的方法。屬於直接型的演算法有交替方向法（又稱坐標輪換法）、模式搜索法、旋轉方向法、鮑威爾共軛方向法和單純形加速法等。
約束最優化方法
指前述一般非線性規劃模型的求解方法。常用的約束最優化方法有 4種
①拉格朗日乘子法
它是將原問題轉化為求拉格朗日函數的駐點
②制約函數法
又稱系列無約束最小化方法，簡稱SUMT法。它又分兩類，一類叫懲罰函數法，或稱外點法；另一類叫障礙函數法，或稱內點法。它們都是將原問題轉化為一系列無約束問題來求解
③可行方向法
這是一類通過逐次選取可行下降方向去逼近最優點的迭代演算法。如佐坦迪克法、弗蘭克－沃爾夫法、投影梯度法和簡約梯度法都屬於此類演算法
④近似型演算法
這類演算法包括序貫線性規劃法和序貫二次規劃法。前者將原問題化為一系列線性規劃問題求解，後者將原問題化為一系列二次規劃問題求解。