二、线性规划中的约束

本文探讨线性规划模型在解决实际问题中的应用,特别是在处理线性约束时。线性规划的可行域是凸集,可以通过线性不等式近似描述。非负约束在标准型线性规划中常见,确保最优解存在于顶点。此外,通过松弛变量,不等式可以转换为方程形式,便于使用线性代数工具求解。

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一、线性规划模型可以做什么?

         现实生活很多问题都是非线性的,线性规划是对其的一种简化。 有时我们的约束条件最终是线性的。 有时不是但仍然可以通过线性规划来近似求解现实生活中的问题。

        例如,假设我们在 x^2 + y^2 \leq 1 上进行优化。这不是线性约束。但是我们可以用多边多边形替换圆。 每条边都是一条直线,所以我们可以用一堆线性不等式来描述多边形。可能,对多边形进行优化与对圆进行优化不会有太大的不同,即使不同,我们可以给多边形更多的边来逼近圆。

        类似地,像 x + y < 1 这样的严格不等式在我们的线性规划中是行不通的,但也不是什么大问题。 我们总是可以用 x + y ≤ 1或 x + y ≤ 0.999来代替这样的不等式。

        假设我们的区域是两个圆的联合:

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