1樓：下坡你仔細
相同點：bai都有決策變數、目du標函式和約束條件zhi線性規劃模型存在的dao侷限性：（不同點內）1）要求問容題的解必須滿足全部約束條件，實際問題中並非所有約束都需要嚴格滿足。
2）只能處理單目標的優化問題。實際問題中，目標和約束可以相互轉化。
3）線性規劃中各個約束條件都處於同等重要地位，但現實問題中，各目標的重要性即有層次上的差別，同一層次中又可以有權重上的區分。
4）線性規劃尋求最優解，但很多實際問題中只需找出滿意解就可以。
2樓：匿名使用者
目標規劃是以bai線性規劃為基礎而
du發展起zhi來的，但在運用中，由於dao要求不同
內，有不同於線性規容劃之處： ①目標規劃中的目標不是單一目標而是多目標，既有總目標又有分目標。根據總目標建立部門分目標，構成目標網，形成整個目標體系。
制定目標時應注意協調各個分目標，消除分目標間的矛盾，以利總目標的實現；各分目標必須服從總目標的實現，不能脫離總目標。 ②線性規劃只尋求目標函式的最優值，即最大值或最小值。而目標規劃，由於是多目標，其目標函式不是尋求最大值或最小值，而是尋求這些目標與預計成果的最小差距，差距越小，目標實現的可能性越大。
目標規劃中有超出目標和未達目標兩種差距。一般以y+代表超出目標的差距，y-代表未達目標的差距。y+和y-兩者之一必為零，或兩者均為零。
當目標與預計成果一致時，兩者均為零，即沒有差距。人們求差距，有時求超過目標的差距，有時求未達目標的差距。目標規劃的核心問題是確定目標，然後據以建立模型，求解目標與預計成果的最小差距。
3樓：小枝
嘿嘿，我也想知道！我們馬上就要考試了，這個題老師提出的，應該要考，我也很想知道答案
線性規劃的優缺點是什麼?
4樓：風吹的小羊
線性規劃
法是解決多變數
最優決策的方法,是在各種相互關聯的多變數約束條件下,解決或規劃一個物件的線性目標函式最優的問題,即給與一定數量的人力、物力和資源,如何應用而能得到最大經濟效益。
其中目標函式是決策者要求達到目標的數學表示式,用一個極大或極小值表示.約束條件是指實現目標的能力資源和內部條件的限制因素,用一組等式或不等式來表示。
線性規劃是決策系統的靜態最優化數學規劃方法之一.它作為經營管理決策中的數學手段,在現代決策中的應用是非常廣泛的,它可以用來解決科學研究、工程設計、生產安排、軍事指揮、經濟規劃。
缺點：對於資料的準確性要求高，只能對線性的問題進行規劃約束，而且計算量大。有由線性規劃演變的非線性規劃法等等後續的方法彌補，但是計算量增加許多。
非線性規劃與線性規劃有什麼區別麼
5樓：匿名使用者
線性規劃（linear programming,簡稱lp）是運籌學中研究較早、發展較快、應用廣泛、方法較成熟的一個重要分支，它是輔助人們進行科學管理的一種數學方法。
線性規劃研究線性約束條件下線性目標函式的極值問題的數學理論和方法。線性規劃就是用方程組求值,因為直線的焦點就是所求的最值。
非線性規劃具有非線性約束條件或目標函式的數學規劃，是運籌學的一個重要分支。 非線性規劃研究一個 n元實函式在一組等式或不等式的約束條件下的極值問題，且目標函式和約束條件至少有一個是未知量的非線性函式。目標函式和約束條件都是線性函式的情形則屬於線性規劃。
非線性規劃與線性規劃的區別主要在於解決問題的模型和方法略有差別。你也可以簡單的理解為線性規劃是用直線解決問題，而非線性規劃是曲線甚至更復雜的影象解決問題。
最優化問題的數學模型是什麼?什麼叫線性規劃,什麼叫非線性規劃?
6樓：匿名使用者
數學模型可以是一個公式，也可以是圖表類的東西，也可以是一種演算法程式，並沒有明確的定義。
當目標函式和約束條件都是決策變數的線性函式時稱為線性規劃；否則稱為非線性規劃。
7樓：時光時光墾丁丁
最優化問題的數學模型，可能你想問的是數學規劃模型，或是最優化模型？
一般形式
目標函式： min（max）z=f(x)
約束條件： s.t. g(x) <= 0;
x >= 0
如果f(x)和g(x)都是x的線性函式，模型就稱為線性規劃，否則非線性規劃。
8樓：寄宿北風
你一種解決問題的最值問題，需畫圖求範圍什麼的
試述凸規劃數學模型的一般形式及同線性規劃模型的主要區別。 5
9樓：暴血長空
線性規劃問題的形式特徵
三個要素組成：
1. 變數或決策變數
2. 目標函式
3. 約束條件
動態規劃和隨機規劃是同一概念嗎？
10樓：匿名使用者
動態規劃(dynamic programming)是運籌學的一個重要分支,它是解決多階段決策問題的一種有效的數量化方法.動態規劃是由美國學者貝爾曼(r.bellman)等人所創立的.
2023年貝爾曼首先提出了動態規劃中解決多階段決策問題的最優化原理,並給出了許多實際問題的解法.2023年貝爾曼發表了《動態規劃》一書,標誌著運籌學這一重要分支的誕生.
動態規劃從創立到現在五十多年來,無論在工程技術,企業管理還是在工農業生產及軍事等部門都有廣泛的應用,並獲得了顯著的效果.在管理方面,動態規劃可用於資源分配問題,最短路徑問題,庫存問題,揹包問題,裝置更新問題,最優控制問題等等.所以動態規劃是現代管理學中進行科學決策不可缺少的工具.
動態規劃的優點在於,它把一個多維決策問題轉化為若干個一維最優化(optimization)問題,而對一維最優化問題一個一個地去解.這種方法是許多求極值方法所做不到的,它幾乎優於所有現存的優化方法.除此之外,動態規劃能求出全域性極大或極小,這一點也優於其他優化方法.
需要指出的是,動態規劃是求解最優化問題的一種方法,是解決問題的一種途徑,而不是一種新的演算法.在前面我們學習了用單純形解線性規劃問題,凡是具有線性規劃問題那樣統一的數學模型都可以用單純形法去求解,而動態規劃問題的求解卻沒有統一的方法(類似於單純形法).因此在用動態規劃求解最優化問題中,必須對具體問題具體分析,針對不同的問題,使用動態規劃的最優化原理(optimization principle)和方法,建立起與其相應的數學模型,然後再用動態規劃方法去求解.
根據動態規劃這些特點,要求我們在學好動態規劃的基本原理和方法的同時,還應具有豐富的想象力,只有這樣才能建好模型求出問題的最優解.
可根據時間變數是離散的還是連續的,把動態規劃問題的模型分為離散決策過程和連續決策過程,根據決策過程的演變是確定性的還是隨機性的,動態規劃問題的模型又可分為確定性的決策過程和隨機性的決策過程,即離散確定性,離散隨機性,連續確定性,連續隨機性四種決策過程模型.我們主要研究離散確定性模型.
2.隨機規劃和模糊規劃是處理隨機和模糊優化問題的兩大數學規劃工具，稱之為不確定規劃。主要目的是為不確定環境中的優化理論奠定一個基礎。
不確定規劃理論由三大類組成：期望值模型，機 會約束規劃和相關機會規劃。
3.隨機規劃的概念比較少見
可以參考一下運籌學的分支
數學規劃的研究物件是計劃管理工作中有關安排和估值的問題，解決的主要問題是在給定條件下，按某一衡量指標來尋找安排的最優方案。它可以表示成求函式在滿足約束條件下的極大極小值問題。
數學規劃和古典的求極值的問題有本質上的不同，古典方法只能處理具有簡單表示式，和簡單約束條件的情況。而現代的數學規劃中的問題目標函式和約束條件都很複雜，而且要求給出某種精確度的數字解答，因此演算法的研究特別受到重視。
這裡最簡單的一種問題就是線性規劃。如果約束條件和目標函式都是呈線性關係的就叫線性規劃。要解決線性規劃問題，從理論上講都要解線性方程組，因此解線性方程組的方法，以及關於行列式、矩陣的知識，就是線性規劃中非常必要的工具。
線性規劃及其解法—單純形法的出現，對運籌學的發展起了重大的推動作用。許多實際問題都可以化成線性規劃來解決，而單純形法有是一個行之有效的演算法，加上計算機的出現，使一些大型複雜的實際問題的解決成為現實。
非線性規劃是線性規劃的進一步發展和繼續。許多實際問題如設計問題、經濟平衡問題都屬於非線性規劃的範疇。非線性規劃擴大了數學規劃的應用範圍，同時也給數學工作者提出了許多基本理論問題，使數學中的如凸分析、數值分析等也得到了發展。
還有一種規劃問題和時間有關，叫做「動態規劃」。近年來在工程控制、技術物理和通訊中的最佳控制問題中，已經成為經常使用的重要工具。
排隊論是運籌學的又一個分支，它有叫做隨機服務系統理論。它的研究目的是要回答如何改進服務機構或組織被服務的物件，使得某種指標達到最優的問題。比如一個港口應該有多少個碼頭，一個工廠應該有多少維修人員等。
排隊論最初是在二十世紀初由丹麥工程師艾爾郎關於**交換機的效率研究開始的，在第二次世界大戰中為了對飛機場跑道的容納量進行估算，它得到了進一步的發展，其相應的學科更新論、可靠性理論等也都發展起來。
因為排隊現象是一個隨機現象，因此在研究排隊現象的時候，主要採用的是研究隨機現象的概率論作為主要工具。此外，還有微分和微分方程。排隊論把它所要研究的物件形象的描述為顧客來到服務檯前要求接待。
如果服務檯以被其它顧客佔用，那麼就要排隊。另一方面，服務檯也時而空閒、時而忙碌。就需要通過數學方法求得顧客的等待時間、排隊長度等的概率分佈。
排隊論在日常生活中的應用是相當廣泛的，比如水庫水量的調節、生產流水線的安排，鐵路分成場的排程、電網的設計等等。
對策論也叫博弈論，前面講的田忌賽馬就是典型的博弈論問題。作為運籌學的一個分支，博弈論的發展也只有幾十年的歷史。系統地建立這門學科的數學家，現在一般公認為是美籍匈牙利數學家、計算機之父——馮·諾依曼。
最初用數學方法研究博弈論是在國際象棋中開始的——如何確定取勝的著法。由於是研究雙方衝突、制勝對策的問題，所以這門學科在軍事方面有著十分重要的應用。近年來，數學家還對水雷和艦艇、殲擊機和轟炸機之間的作戰、追蹤等問題進行了研究，提出了追逃雙方都能自主決策的數學理論。
近年來，隨著人工智慧研究的進一步發展，對博弈論提出了更多新的要求。
搜尋論是由於第二次世界大戰中戰爭的需要而出現的運籌學分支。主要研究在資源和探測手段受到限制的情況下，如何設計尋找某種目標的最優方案，並加以實施的理論和方法。在第二次世界大戰中，同盟國的空軍和海軍在研究如何針對軸心國的潛艇活動、艦隊運輸和兵力部署等進行甄別的過程中產生的。
搜尋論在實際應用中也取得了不少成效，例如二十世紀六十年代，美國尋找在大西洋失蹤的核潛艇「打穀者號」和「蠍子號」，以及在地中海尋找丟失的氫彈，都是依據搜尋論獲得成功的。
運籌學有廣闊的應用領域，它已滲透到諸如服務、庫存、搜尋、人口、對抗、控制、時間表、資源分配、廠址定位、能源、設計、生產、可靠性、等各個方面。
應該排隊論和隨機規劃是比較接近的
具體的還希望你問一下專業的老師
希望對你有點幫助吧
線性規劃目標函式的問題,線性規劃目標函式的問題
我有一個方法，你看行不行 如果a，b的值隨x，y變化的話，就把目標函式當成分段函式 這裡應該是分塊函式了吧 在xoy平面，每一對a，b的值對應一塊區域，分別在不同區域求出極值，然後在這幾個極值中選出最值。另外，線性規劃問題其實用matlab不見得最好，用lindo比較方便。畫出可行域,可以令z 0,...
求線性規劃的優缺點,求線性規劃的優缺點
優點 有統一演算法，任何線性規劃問題都能求解。缺點 只能處理線性關係的情形。用圖形解決問題直觀明瞭，缺點只能處理兩個變數的問題，多個變數不好解決，線性規劃問題！怎麼有兩個最優解？求數學高手解答，急！首先，最優解與目標函式的最優值是不同的。目標函式的最優值只有一個 此題中即為90 最優解可以有無窮多個...
關於線性規劃的問題1目標函式Zaxby的斜率是多少
by z一ax 一ax十z y 一a b x z b 所以斜率是一a b 你看是關於什麼的函式,如果是關於x則斜率是a,如果關於y,則斜率是b 線性規劃中目標函式的斜率怎麼確定?一般題目會給一組方程去確定目標函式xy的定義域,之後畫出影象,確定定義域的範圍,類似求ax by形式 a,b為常數 極值,...