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文档简介

线性规划01PPT课件本课程将介绍线性规划的定义及其应用、线性规划模型的建立和线性规划的求解方法。线性规划的定义及其应用线性规划的定义线性规划是一种线性最优化技术,在某些限制条件下,最大化或最小化线性函数。线性规划的应用经济学、工程学和企业管理等领域都广泛使用线性规划。线性规划模型的建立确定决策变量根据实际情况选择需要考虑的变量。建立目标函数对于需要优化和衡量的指标,转化成线性函数。确定约束条件不同变量之间或同一变量的不同状态之间相互制约的关系。构建线性规划模型将目标函数和约束条件组合成一个数学模型。线性规划的求解方法1单纯形法不断移动当前最优顶点,直到达到最优解。2对偶理论将原问题转化成对偶问题,从而得到原问题的最优解。3整数规划将某些变量限制为整数,得到的问题是NP难问题。总结定义及应用线性规划是一种线性最优化技术,广泛应用于经济学、工程学和企业管理等领域。模型建立需要确定决策变量、建立目标函数、确定约束条件,最后构建成线性规划模型。求解方法单纯形法、对偶理论和整数规划是线性规划的常用求解方法。线性规划的优缺点1优点-运算速度快-模型简单易懂-可以很方便地进行灵敏性分析2缺点-对数据的精度要求较高-不能保证一定有最优解-对于非线性问题无法很好地解决线性规划的应用案例货柜装载问题在保证数量条件和重量限制的情况下,最大化装载的价值和容积,高效利用装载空间。生产计划问题最大化生产效率、最小化生产成本、满足库存和订单需求等,制定科学的生产计划。物流配送问题在满足订单和运输条件的基础上,制定配送路线和最优装载方案,提高配送效率。最近邻居算法算法描述使用已知的样本数据进行预测,对未知数据点,找到最接近的k个数据点,类别出现次数最多的作为预测结果。应用场景分类问题、回归问题等机器学习领域。深度学习中的前馈神经网络神经元神经元接受输入,进行计算并传递至下一层神经元。神经网络由多层神经元组成,通过训练提高模型泛化

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