云朵百科线性规划问题介绍目录线性规划为什么线性规划问题的最优解一定能在可行域顶点中找到退化解是什么线性规划问题是一类优化问题，其目标是在给定的约束条件下，最大化或最小化一个...
线性规划
线性规划最重要的要求是画图的精确。
要注意范围的选取（利用特殊点） 相信列式你应该没什么问题 主要就是三大类题型 1.求解截距的最大最小值。
（要注意判断截距的正负） 2.求解K的最大最小值。
（要注意如果跨垂直，就存在垂直左边是负无穷大，右边是正无穷大） 3求解圆半径的最大最小值。
还有就是要注意有时解出的值会不适合实际问题，这时就要选取符合条件的近似值。
（希望可以对你有帮助~~~`````）
为什么线性规划问题的最优解一定能在可行域顶点中找到
最优解肯定能够在可行域的顶点中找到，也就是说，只要把可行域的所有顶点找出来，然后比较它们的函数值，最大的那个解就一定是最优解。
其
实，几乎所有讲解线性规划的书籍都会证明这个结论，但其证明过程较为复杂。
使某线性规划的目标函数达到最优值（最大值或最小值）的任一可行解，都称为该线性规划的一个最优解。
线性规划的最优解不一定唯一，若其有多个最优解，则所有最优解所构成的集合称为该线性规划的最优解域。
扩展资料:
只有直线z=mx+y跟可行域里面的某线段平行的时候才会出现无数最优解的可能，否则最优解只能有一个。
要求的是z最大值，直线y=-mx+z中的z就是y轴截距，所以就是y轴截距的最大值。
画出可行域，可以发现直线y=-mx+z应该跟(1，22/5)，(5，3)2点所成直线平行m=(22/5-3)/(1-5)。
解决线性规划问题的步骤：
①列出约束条件及目标函数。
②画出约束条件所表示的可行域。
③在可行域内求目标函数的最优解及最优值。
参考资料来源：百度百科——线性规划问题
退化解是什么
退化的基可行解一个线形问题。
求线性目标函数在线性约束条件下的最大值或最小值的问题，统称为线性规划问题。
满足某线性规划所有的约束条件（指全部前约束条件和后约束条件）的任意一组决策变量的取值，都称为该线性规划的一个可行解，所有可行解构成的集合称为该线性规划的可行域（类似函数的定义域），记为K。
退化的基可行解就是有减少趋势的基准下的可行解。
线形规划是一种应用广泛的解优化问题的模型，一般使用单纯形法求解。
单纯形法的理论和计算方法都比较繁琐，我们在这里只介绍其基本概念。
