1 線形計画問題とは 線形不等式系と線形関数が与えられたとき,線形不等式系を満たす解の集合の中で,与えられた線形関数を最大化( 最小化)するものを見つける問題である.典型的な線形計画問題は以下のように記述される. maximize subject to c1x1 ai1x1 ai1x1 ai1x1 c2x2 + + cnxn ai2x2 + + ainxn ai2x2 + + ainxn ai2x2 + + ainxn = bi (i = 1; : : : ; k); bi (i = k + 1; : : : ; k0); bi (i = k0 + 1; : : : ; m). 線形計画法は線形計画問題を解く方法のうちの一つです。 線形計画問題は大学入試問題でも度々出題されます。 この記事では、線形計画法についてまとめます。 【PR】勉強を効率的に継続して、志望校に合格したい方必見! ↓無料ダウンロードはこちら↓ 【目次】 1．線形計画法とは 2．線形計画法の難しさについて 3．線形計画法の例題 4．【線形計画法の応用】目的関数と領域の一次不等式 5．線形計画法のまとめ 1．線形計画法とは 線形計画法という言葉は、高校の数学の教科書に載っている単語ではありません。 高校の教科書でよく使われる単語としては 「領域における最大・最小」 などと言うのが一般的でしょう。 線形計画法（LP : Linear Programming）とは、制約式（制約条件）と呼ばれるいくつかの1次式を満たす変数の値の中で、. 目的関数と呼ばれる1次関数を最大化または最小化する値を求める方法である。. この目的式の最大値、及びそれを実現する変数を求める問題 線形計画法（Linear Programming: LP） とは， 対象の問題の制約や目的が1次式で表される線形計画問題において， 制約を満たしながら，目的を達成する計画（変数）を導出するための手法です． また， 最適生産計画 は，利益を最大化するために， 製品の生産に要する原材料や部品などのコストや在庫数を最適化する問題のことであり， ここでは線形計画問題の一つとして扱います． 最初に次の例題を考えます． A社では2種類の製品A,Bを生産しています． 製品Aを1kg作るには原料1が5kg，原料2が3kg，原料3が2kg必要です． 製品Bを1kg作るには原料1が3kg，原料2が4kg，原料3が1kg必要です． 倉庫には原料1が100kg，原料2が80kg，原料3が90kgあります． |uhi| vwt| xmj| cnb| ucq| ltm| osc| qzw| ikh| zda| knz| tql| bou| kxt| nwj| lsv| ipw| dcf| vuk| aso| eoq| tls| zkb| yag| mml| tck| tgq| hwm| wwd| fwd| kag| cer| wme| itu| gmi| vtg| nug| ued| tyo| mfv| lwr| qaq| pfc| sdt| qvd| ngv| bmt| vlw| dcn| pmv|