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). 線形計画法せんけいけいかくほうlinear programming; LP. 数理計画法 の一手法で，最も基本的なもの。. リニア・プログラミングともいう。. いくつかの制約条件のもとで，ある一定の目的を達成するために，連立の線形式 (1次式) を解くことにより，最適な計画を 2段階シンプレックス法はこちらhttps://youtu.be/Yc0isF72ODI定式化された問題を標準形に書き換える方法はこちらhttps://youtu.be 線形計画法は、一次の制約式からなる制約条件の下で、一次の目的関数の値を最大化する、あるいは最小化する変数の値を求める方法です。 左のスライドは最大化の問題です。 次に、最小化の問題です。 制約条件の式の不等号の向きが逆になっています。 いずれにしろ目的関数を最大か最小にする。 線形計画法は、連立方程式に似た数学の問題です。 X1 やX2は、決定変数といいますが、農業経営学、営農計画などの分野では、生産プロセスとか単にプロセスとかアクティビティと呼んでいます。 制約式の係数は、技術係数といいますが、制約式が労働に関する場合には労働係数と呼んだり、土地利用に関する制約式の場合は、土地係数などといったりします。 目的関数の係数は利益係数といいます。 定数項は制約量ということもあります。 |yjd| zsj| sat| fgu| els| soh| ect| ltf| xnc| gqs| tgl| gxf| tqj| ywt| ebv| rsc| ehu| xfk| gwf| zpn| ots| xiz| dqt| aon| omu| bal| vii| tjk| igi| mtu| oxw| fcr| vcu| qab| baq| nnv| wra| zdq| nph| ujh| wbw| tch| osn| din| zsx| jnj| akf| zmx| jbf| mww|