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文档简介
数学教案-简单的线性规划(一)3篇数学教案-简单的线性规划(一)1一、教学目标:
1、了解线性规划的基本概念及解法;
2、能够通过图像或计算求解简单的线性规划问题;
3、培养学生运用数学知识和思维分析问题的能力。
二、教学重点与难点:
1、理解线性规划中目标函数、约束条件、可行域等概念;
2、掌握用图像或计算法求解线性规划问题的方法。
三、教学过程:
1、引入:
"有限的资源如何分配能够取得最优收益?"这是一个经济学中经常面对的问题。在数学中,我们可以把这个问题用数学变量和符号来表示,这就是线性规划。
2、概念:
线性规划是指在一定的限制条件下,使某一目标函数达到最小或最大值的问题。其中的限制条件是线性的,也就是服从线性方程的数学表达式。
3、图形表示:
先看下面这个问题:一个人工厂生产两种产品X和Y。制造X产品需要2个单位的原材料和1个单位的人力;制造Y产品需要1个单位的原材料和3个单位的人力。生产X产品的利润是每个单位10美元,生产Y产品的利润是每个单位20美元。如果现在只有20个单位的原材料和16个单位的人力,问应该生产多少单位的X产品和Y产品,才能获得最大的利润?
对于这个问题,我们可以构建一个线性规划模型,其中目标函数为最大化利润,约束条件则为限制原材料和人力的数量。可以用下面的公式表示:
F=10X+20Y
约束条件:
2X+Y≤20
X+3Y≤16
X≥0
Y≥0
然后我们可以把约束条件和目标函数的等式用平面坐标系表示出来,然后再沿着坐标系求解最大值。
这里通过解释、画图等方式熟悉学生对线性规划的基本概念
4、计算求解:
我们也可以利用线性规划的计算方法,来求解这个问题。
将目标函数和约束条件转化成矩阵形式:
⎡1020⎤⎡X⎤⎡P⎤
⎣21⎦X⎣Y⎦=⎣0⎦
X≥0Y≥0
使用单纯形法(SimplexAlgorithm)处理线性规划问题。
这里是直接算出结果给学生熟悉单纯形法的计算过程。
5、练习:
预先出几道类似线性规划的问题供学生练习。
四、总结与作业
1、总结:
本节课通过讲解线性规划的基本概念,以及解题的图形方法和算法方法,为学生提供了一个基础的线性规划解题思路。
2、作业:
①用图形法解下列线性规划:
目标函数:F=4X+5Y
约束条件:
X+Y≤4
2X+Y≤8
X≥0,Y≥0
②用单纯形法求解上面的线性规划问题。
③请自己设定一个简单的线性规划问题,并用图形法或计算法来求解。数学教案-简单的线性规划(一)2教案名称:线性规划(一)
适用年级:高中
学习目标:
1.了解线性规划的基本概念;
2.能够构建线性规划问题;
3.掌握使用图形法求解线性规划问题。
前置知识:
1.代数式和方程的基本操作;
2.数学函数和函数图像的基本知识。
引入:
小明做班级运动会的决赛项目,需要选择两项运动项目参加,他希望最大限度地发挥自己的能力和取得最好的成绩。但时间和个人能力有限,他必须在两项运动项目之间进行权衡和选择。如果他以最高的效率选择两项项目,该如何确定选择哪两项呢?本节课我们将学习一种方法——线性规划。
1.线性规划的基本概念
线性规划(LinearProgramming,简称LP)是一种优化问题的数学方法。该方法能对具有线性约束条件的目标函数进行最优化求解。
线性规划的一般形式为:
$$\begin{aligned}&\max/\minz=c_{1}x_{1}+c_{2}x_{2}+...+c_{n}x_{n}\\&s.t.\\&a_{11}x_{1}+a_{12}x_{2}+...+a_{1n}x_{n}\leqb_{1}\\&a_{21}x_{1}+a_{22}x_{2}+...+a_{2n}x_{n}\leqb_{2}\\&\qquad\vdots\\&a_{m1}x_{1}+a_{m2}x_{2}+...+a_{mn}x_{n}\leqb_{m}\\&x_{1},x_{2},...,x_{n}\geq0\end{aligned}$$
其中,$x_{1},x_{2},...,x_{n}$是决策变量;$z$是目标函数,表示待优化的目标;$c_{1}x_{1}+c_{2}x_{2}+...+c_{n}x_{n}$是目标函数的系数;$a_{11}x_{1}+a_{12}x_{2}+...+a_{1n}x_{n}\leqb_{1}$等式是约束条件。约束条件包括$m$个式子,$m$表示约束条件的数目,$n$表示决策变量的数目。$b_{1}$等表示约束条件的值,通常是一个实数。
2.线性规划问题的构建
以小明的情况为例,如果他要在足球和篮球这两个项目中选择,那么他需要了解自己在这两个项目中能达到的最高成绩,以及在这两个项目中所需的时间量。这些信息可以被表示为下面的表格:
|运动项目|成绩|时间|
|---|---|---|
|足球|90|3|
|篮球|80|2|
假设小明在决赛之前有$15$个小时的时间,他需要在这两个项目中合理安排,以获得最高分数。我们可以根据这些信息建立一个线性规划问题,其中:
目标函数:$z=90x_{1}+80x_{2}$
约束条件:
$x_{1}+x_{2}\leq15$(时间约束)
$x_{1},x_{2}\geq0$(非负约束)
其中,$x_{1}$表示小明在足球项目中花费的时间,$x_{2}$表示小明在篮球项目中花费的时间。
3.使用图形法求解线性规划问题
我们可以将上述线性规划问题表示为一个平面直角坐标系上的点:以$x_{1}$轴为横坐标轴,以$x_{2}$轴为纵坐标轴,将目标函数$z$绘制在坐标系上,然后根据约束条件,找出可行域,即一系列满足所有约束条件的点。接着,确定目标函数在可行域上的最大值或最小值所在的点,即为问题的解。
过程:
首先,绘制出坐标系和目标函数$z=90x_{1}+80x_{2}$的图像。

接下来,根据约束条件$x_{1}+x_{2}\leq15$,确定可行域。由于$x_{1}$和$x_{2}$必须为非负数,而此题中没有其它限制条件,所以可行域是$x_{1}+x_{2}\leq15$与$x_{1},x_{2}\geq0$所构成的三角形区域。(如图)

最后,在可行域上寻找$z$值最大的点,并确定其对应的$x_{1}$和$x_{2}$,即为问题的解。通过观察图像可以得到,在三角形的右下角处$z$取得最大值。因此,小明选择$x_{1}=9$小时的足球和$x_{2}=6$小时的篮球,能获得的最高成绩为$z=90\times9+80\times6=1410$分。
总结:
线性规划是一种重要的数学方法,它可以用于求解优化问题,广泛应用于生产、物流、金融、运输、投资等领域。学生可以通过练习和实际问题的解决来提高他们的线性规划技能。我们在实际问题中应用线性规划方法时,需要先确定目标函数和约束条件,然后通过图形法或其他方法求解问题。数学教案-简单的线性规划(一)3一、教学基本情况
1.教学目的
本节课以简单的线性规划为例,介绍线性规划的基本概念、模型、解法及应用,力求培养学生的数学建模能力。
2.教学对象及要求
本节课的教学对象为高中数学教学,教学要求除对线性规划及相关数学知识的理解外,还要求学生掌握求解线性规划的方法,并能运用所学知识解决实际问题。
3.教学内容及流程
本节课的主要内容包括线性规划的基本概念、模型、解法及应用。教学流程分为四步:
第一步:引入问题
本节课以一个简单的例子来引入问题:
某工厂生产两种型号的产品,设产品A每件需要制造5个配件,产品B每件需要制造3个配件,生产A产品每件可卖100元,生产B产品每件可卖80元。工厂每天可制造2个A产品和3个B产品,可制造的配件数量是无限多个。问工厂数量如何安排收益最大?
第二步:概念解释
解释线性规划的基本概念,包括:
约束条件:由生产工艺、资源、市场等因素导致的制造数量、产量等限制条件。
目标函数:对所生产物品质量、销售额等要求在整个方案范围内最优化的表达式。
可行解和最优解:可行解是指满足所有约束条件的解,最优解是指在满足所有约束条件的情况下,目标函数最大(或最小)的可行解。
第三步:建立模型
在问题中,我们需要将问题转化为线性规划问题,具体步骤如下:
(1)确定目标函数
设生产A产品的数量为x1,生产B产品的数量为x2,则可得目标函数:
F=100x1+80x2
(2)确定约束条件
a.配件数量的约束条件:5x1+3x2<=N(N为可生产的配件数)
b.限制每天工厂可制造的A产品和B产品数量:x1<=2,x2<=3
(3)转化模型
将线性规划模型转化为标准型:
F=100x1+80x2
5x1+3x2<=N
x1<=2
x2<=3
x1,x2>=0
第四步:求解与应用
(1)图形表示法
绘制出目标函数的图像,以此确定最优解。
(2)单纯形法
单纯形法是解决线性规划问题的标准方法之一,它基于连续优化理论,通过对线性规划模型进行线性运算,寻找可行解和最优解。
(3)应用
在教学案例中,学生需要理解标准型表示的含义、图形表示法及单纯形法的计算步骤,尝试解答由其他领域(生产、销售、运输等)提出的线性规划问题。
二、教学方法
1.阐述教学法:通过对教材、辅导资料等的分析、梳理和归纳,系统阐述和总结课程重点和难点,注重学生知识积累和思维习惯的培养,降低学习焦虑度,提高学习动机。
2.实验教学法:通过实例演示引导学生学习,强化学生对知识的理解和运用能力,使理论与实践更贴近。
3.互动教学法:既注重师生间的互动交流,也重视学生间的互动合作,强化学生的学习参与度,增强学生的学习主动性。
4.评价教学法:在教学过程中,不断对学生的知识掌握情况进行评估和检查,及时发现和纠正不足,进一步完善和激励学生的学习兴趣和成就感。
三、教学重点和难点
教学重点:
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