浅谈线性规划线性规划

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我们在日常生活中都会遇到许多基于目标的情况。你能想到吗？假设一个学生要在15天内完成一个项目，或者一个销售人员要在一个月内完成一个销售目标，而另一个人要在500卢比的预算内购买一个电子设备，那么仔细分析情况并尝试找出列出每个人想要实现的主要目标。

在这个案例中，学生的目标是什么，是的，她想在这个项目中获得最高分，你能告诉我在这个案例中，销售人员的目标是什么吗？是的，他的目标是在一个月内实现尽可能最高的销量。你认为一个人购买小工具的目标是什么，她会尽力最小化成本，她购买的小工具在预算之内我们可以看到，每种情况的目标都是利益最大化或成本最小化，类似这样该问题是一个大学优化问题。

在数学中，无论优化问题涉及寻找最大利润、最小成本还是最小资源使用，在我们的日常生活中，可能有更多的例子需要使用优化技术来解决。问题可以像上面那样简单，但根据情况也可能变得复杂。我们已经讨论了三种特定情况的目标，现在我们可以看看重要因素。我们将确定每种情况的限制因素。

这意味着什么？在每种情况下，都存在一些资源的稀缺，就像第一种情况一样，完成项目的最后期限是有限的，并且分配给15 天来完成项目的时间仅限于同一案例中的两个时间限制。每月一段时间内销售尽可能多的产品。对于第三种情况你怎么看？限制因素。在这种情况下，该人必须在预定的预算内购买设备，这意味着要花钱。在这种情况下，数量是限制因素。在这种情况下，限制因素是资源稀缺，这是为给定问题找到最佳解决方案的限制。但这些优化问题是如何用数学方法解决的呢？它们都是需要解决的不同问题。解决此类问题的技术我们要讨论的主要技术是线性规划。我们上面讨论了如何使用它来解决优化问题。

什么是线性规划？

线性规划是一种帮助CPDA 数据分析师找到给定问题的最佳解决方案的技术。最佳解决方案是给定特定问题的最佳可能结果。简而言之，它是一种在资源有限的情况下找出如何以最佳方式做某事的方法。您需要充分利用资源来实现特定目标的最佳目标。结果。例如成本最低、利润最高、时间最短等，这些资源还有其他用途，需要在一定约束下寻找变量最佳值的情况就是可修改的规划分析。这些情况不能用微积分或边际分析的常用工具来处理。微积分技术只能处理精确的等式约束，而线性规划问题中不存在这种限制。线性规划问题有两个基本部分：