线性规则运输

『壹』 线性规则是什么

现在高'二'数学必修5有明确的阐述
要想明白透彻这是最明智的办法哦
祝你早早懂得它哈^&^

『贰』 生产与运作中线性规划运输问题怎样计算

现在有一种软件，叫做LINGO，它是专门用来处理线性规划的问题，LINGO处理线性规划的问题方便、简洁。你可以下载这样一个软件来学习，很容易的。

『叁』 一般线性规划问题具备什么特征才能转化为运输问题求解

若线性规划满足‘供’与需关系，且还有相应的‘’ 费用条件，则可考虑转化为运输问题。

以下为个人观点：
个人觉得此线性规划还需满足运输问题的数学模型特点才行，
（1）有有限最优解
（2）约束条件系数矩阵由0或1构成；矩阵每一列有2个非零元素，即对应每一个变量在前m个约束方程中出现一次，在后n个约束方程中还要出现一次

ps.推荐一个运筹学软件给你，winqsb，我觉得好多老师都推荐lingo啊。。。winqsb多傻瓜化的，有现成的运输问题模型，只要把数字输进去就好了。

『肆』 与一般线性规划模型相比运输问题的线性规划模型有什么特征

与一般线性规划的数学模型相比，运输问题的数学模型具有如下特征：

1、运输问题不象一般线性规划问题那样，线性规划问题有可能有无穷多最优解，运输问题只有有限个最优。

2、运输问题约束条件系数矩阵的元素等于0或1；且每一列有两个非零元素。

3、运输问题的解的个数不可能大于（m+n-1）个。

(4)线性规则运输扩展阅读：

线性规划数学模型三要素 :

( 1 ) 决策变量;

( 2 ) 目标条件 : 多个决策变量的线性函数 , 通常是求最大值或最小值问题 ;

( 3 ) 约束条件 : 一组多个决策变量的线性等式或不等式组成 ；

求解线性规划问题的基本方法是单纯形法，已有单纯形法的标准软件，可在电子计算机上求解约束条件和决策变量数达 10000个以上的线性规划问题。

为了提高解题速度，又有改进单纯形法、对偶单纯形法、原始对偶方法、分解算法和各种多项式时间算法。对于只有两个变量的简单的线性规划问题，也可采用图解法求解。

『伍』 运输问题与线性规划之间的关系,它们的解法能否互换使用,为什么

运输问题可以建模 为线性规划问题，两者可以转换。如最流行的 运输调度问题，PDP, pick up and dilivery planning problem 就可以建模为线性规划问题。

『陆』 急急急 运输问题是不是都是线性规划问题关于运筹学。。。

是的，线性规划是其中最基本最简单的，后面还有运输问题、目标规划、排队论等比较难理解的东西，但都是在线性规划的基础上的！

『柒』 运输问题和线性规划问题在结构上的差异和特点

线性规划是其中最基本最简单的,后面还有运输问题、目标规划、排队论等比较难理解的东西,但都是在线性规划的基础上的!

『捌』 运输问题模型与线性规划有何区别

运输问题把线性代数表格化了 实质是单纯形法

『玖』 线性规划约束条件所有解用什么软化

线性规划约束条件所有解用什么软化？这是用它的一种专门处理这种解决思路的。

『拾』 线性规则的方法

指寻求一元函数在某区间上的最优值点的方法。这类方法不仅有实用价值，而且大量多维最优化方法都依赖于一系列的一维最优化。常用的一维最优化方法有黄金分割法、切线法和插值法。
①黄金分割法
又称 0.618法。它适用于单峰函数。其基本思想是：在初始寻查区间中设计一列点，通过逐次比较其函数值，逐步缩小寻查区间，以得出近似最优值点。
②切线法
又称牛顿法。它也是针对单峰函数的。其基本思想是：在一个猜测点附近将目标函数的导函数线性化，用此线性函数的零点作为新的猜测点，逐步迭代去逼近最优点。
③插值法
又称多项式逼近法。其基本思想是用多项式（通常用二次或三次多项式）去拟合目标函数。
此外，还有斐波那契法、割线法、有理插值法、分批搜索法等。
无约束最优化方法
指寻求 n元实函数f在整个n维向量空间Rn上的最优值点的方法。这类方法的意义在于：虽然实用规划问题大多是有约束的，但许多约束最优化方法可将有约束问题转化为若干无约束问题来求解。
无约束最优化方法大多是逐次一维搜索的迭代算法。这类迭代算法可分为两类。一类需要用目标函数的导函数,称为解析法。另一类不涉及导数，只用到函数值,称为直接法。这些迭代算法的基本思想是：在一个近似点处选定一个有利搜索方向,沿这个方向进行一维寻查,得出新的近似点。然后对新点施行同样手续，如此反复迭代，直到满足预定的精度要求为止。根据搜索方向的取法不同，可以有各种算法。属于解析型的算法有
①梯度法
又称最速下降法。这是早期的解析法，收敛速度较慢
②牛顿法
收敛速度快，但不稳定，计算也较困难
③共轭梯度法
收敛较快，效果较好
④变尺度法
这是一类效率较高的方法。其中达维登-弗莱彻-鲍威尔变尺度法，简称 DFP法，是最常用的方法。属于直接型的算法有交替方向法（又称坐标轮换法）、模式搜索法、旋转方向法、鲍威尔共轭方向法和单纯形加速法等。
约束最优化方法
指前述一般非线性规划模型的求解方法。常用的约束最优化方法有 4种
①拉格朗日乘子法
它是将原问题转化为求拉格朗日函数的驻点
②制约函数法
又称系列无约束最小化方法，简称SUMT法。它又分两类，一类叫惩罚函数法，或称外点法；另一类叫障碍函数法，或称内点法。它们都是将原问题转化为一系列无约束问题来求解
③可行方向法
这是一类通过逐次选取可行下降方向去逼近最优点的迭代算法。如佐坦迪克法、弗兰克－沃尔夫法、投影梯度法和简约梯度法都属于此类算法
④近似型算法
这类算法包括序贯线性规划法和序贯二次规划法。前者将原问题化为一系列线性规划问题求解，后者将原问题化为一系列二次规划问题求解。