The lineaarne programmeerimine, viitab algoritmile, mis selle kaudu suudab lahendada erinevaid reaalseid olukordi, milles soovite tuvastada ja lahendada teatavad raskused, mis aitavad suurendada ressursside tootmist, mis sisaldavad mõningaid piiranguid ja suurendavad seeläbi Kasu.
Selle eesmärk on maksimeerida või minimeerida lineaarsed funktsioonid erinevatest reaalsetest muutujatest, mis sisaldavad lineaarse ebavõrdsuse süsteemis piiranguid, optimeerides selle funktsionaalsust. Optimeerimisprotsess ja tulemused muudetakse olukorraga silmitsi seistes otsuste kvantitatiivseks varukoopiaks.
Kuulutused
Sellest artiklist leiate:
Lineaarse programmeerimise eesmärk
See programmeerimine on analüüsi ja probleemide lahendamise tehnikate kogum, millel on eesmärk abistab otsustajaid seotud otsuste tegemisel olukordades, kus suur hulk muutujad.
Kuulutused
Operatsiooniuuringute üldises arendamises ja teatavas programmeerimises on seda olnud soodne impulss tänu arvutitele, kuna näiteks sellel on üks suur tähtsus, näiteks meetod simplex.
Selle programmi kõige olulisemate eesmärkide hulka kuuluvad:
Kuulutused
- Omandage teadmisi lineaarne programmeerimine samuti selle erinevaid rakendusi igapäevaelus.
- Mudeli koostamiseks järgige teatavaid samme.
- Tehke ettepanekuid mitmesuguste programmeerimisega seotud olukordade lahendamiseks.
Lahendusmeetodid lineaarses programmeerimises
Veaotsingu meetodite hulgas on järgmised:
Graafiline meetod
Tasandjooned annavad punktid tasapinnal, kus objektiivfunktsioon omandab sama väärtuse.
Kuulutused
Analüütiline meetod
See on umbes tulemus, mida nimetatakse programmeerimise põhiteoreem, see võimaldab omada teadmisi teisest meetodist, mis lahendab programmi kahe muutuja abil.
Kahte muutujat sisaldava programmi sees, kui teil on üks lahendus, mis funktsiooni täiustab Eesmärgiks võib seda leida piiritletud teostatava piirkonna äärmuslikus punktis, mitte aga piirkonnas.
Kuulutused
Kui objektiivfunktsioonil on kahes tipus sama väärtus, võtab see määratud segmendi punktides sama väärtuse.
Kui teostatavat piirkonda ei piiritleta, ei suuda eesmärkfunktsioon jõuda konkreetse väärtuseni, kuid kui see on nii, siis leitakse see piirkonna ühest tipust.
Praktiline skeem
Programmeerimisprobleeme saab näidata tavapärasel viisil, hõlbustades funktsiooni, eesmärke ja piiranguid, või võib neid lihtsalt avalduse kaudu püstitada.
Lineaarsete programmeerimislahenduste tüübid
Kui need sisaldavad kahte muutujat, saab neid klassifitseerida sõltuvalt näidatava lahenduse tüübist. Need tüübid võivad olla:
Teostatav
See juhtub siis, kui on olemas piirangute kasuks lahenduste kogum. Need võivad olla ka:
- Ainulaadse lahendusega.
- Mitme lahendusega, kui esitatakse mitu lahendust.
- Piiramatu lahenduse korral juhul, kui eesmärkfunktsiooni jaoks pole piiravat tegurit.
Pole käegakatsutav
See juhtub siis, kui piiranguid määrava lahendite kogumit pole olemas, mis tähendab, et need piirangud on vastuolulised.
Kuidas lahendada lineaarset programmeerimisülesannet
Programmeerimisülesande lahendamise vastav samm on tuvastada matemaatilise vormingu põhielemendid, kus tuleb järgida järgmisi metoodikaid:
Eesmärgi funktsioon
See funktsioon on otseselt seotud üldise küsimusega, millele soovite vastata. Kui mudelis genereeritakse erinevaid küsimusi, on eesmärkfunktsioon seotud kõrgema taseme küsimusega, seetõttu on küsimus peamine.
Kui soovite näiteks teatud olukorras kulusid vähendada, on tõenäoline, et küsimus Peamine on seotud pigem kasulikkuse suurendamise kui küsimusega, mille eesmärk on minimeerida kulud.
Otsuse muutujad
Leitud suhe konkreetsed eesmärgid ja üldine eesmärk on sarnased, käituvad otsustusmuutujad eesmärgi funktsiooni suhtes, sest need tuvastatakse põhiküsimusest tulenevate erinevate küsimuste põhjal.
Need muutujad on tegurid, mida saab modelleeritavas süsteemis kontrollida, mistõttu võivad nad omandada erinevad väärtused, mille eesmärk on teada nende optimaalsest väärtusest, mis soosib seadme üldise töö eesmärgi jälgimist häda.
Piirangud
Programmeerimisprobleemi piirangutest rääkides viitab see kõigele, mis piirab nende väärtuste vabadust, mida otsustusmuutujad saavad vastu võtta. Parim viis nende saavutamiseks on mõelda hüpoteetilisele juhtumile, kus neile muutujatele tuleb anda lõpmatu väärtus ja sel viisil tekivad tõenäoliselt vajalikud küsimused.
Nii on võimalik avastada, et süsteemil on füüsilises mõttes ja kontekstis mitmeid piiranguid, näiteks punkt, et väärtused, mida antud hetk võiks võtta tingimustes olevad muutujad piiratud.
Lineaarse programmeerimise rakendamine
See rakendus on oluline optimeerimisvaldkond erinevatel põhjustel, seal on suur arv praktilisi operatsioone käsitlevaid uurimisprobleeme, mida võiks uurimisprobleemidena esitada lineaarne programmeerimine.
Mõnel juhul võivad võrgu voogude ja kaubavoogude probleemid nende arendamisel arvesse võtta. matemaatik kui oluline on genereerida ise nende algoritmidega seotud erinevaid uuringuid lahendus.
Erinevat tüüpi optimeerimisprobleemide lahendamiseks loodud erinevad algoritmid hõlmavad lineaarse programmeerimissüsteemi konkreetseid juhtumeid. Ajalooliselt on selle süsteemi ideed lisaks üldistustele stimuleerinud lugematuid optimeerimiskontseptsioone nagu lagunemine, duaalsus, kumeruse tähtsus.
Samamoodi kasutatakse seda laialdaselt mikroökonoomikas ja ärijuhtimises, et maksimeerida teatud tootmissüsteemi tulusid või vähendada kulusid.
