Cách tô bóng vùng khả thi trong excel
|
Là thành viên, bạn cũng sẽ có quyền truy cập không giới hạn vào hơn 84.000 bài học về toán, tiếng Anh, khoa học, lịch sử, v.v. Ngoài ra, nhận các bài kiểm tra thực hành, câu đố và huấn luyện được cá nhân hóa để giúp bạn thành công Nhận quyền truy cập không giới hạn vào hơn 84.000 bài học Thử ngay bây giờChỉ mất vài phút để thiết lập và bạn có thể hủy bất cứ lúc nào Đã đăng ký?Tài nguyên do giáo viên tạo ra cho giáo viênHơn 30.000 bài học video & tài nguyên giảng dạy‐tất cả ở một nơi.  bài học video Câu đố và Bảng tính Tích hợp lớp học kế hoạch bài học Tôi chắc chắn sẽ giới thiệu Study. com đến các đồng nghiệp của tôi. Nó giống như một giáo viên vung cây đũa thần và làm việc cho tôi. Tôi cảm thấy như đó là một cứu cánh Cho trước một tập hợp các bất phương trình hoặc phương trình tuyến tính trong nbiến, chúng tôi muốn tìm các giá trị không âm của các biến này sẽ thỏa mãn các bất đẳng thức hoặc phương trình này và tối đa hóa/cực tiểu hóa hoặc một hàm tuyến tính nào đó của các biến 2. Dạng tổng quát của bài toán quy hoạch tuyến tính (cực đại hoặc cực tiểu) Z=c1x1+c2 x2 +. + cn xn. (tôi) Liên quan tới a11x1+a12x2+. +a1nxn{≤,=,≥}b1a21x1+a22x2+. +a2nxn{≤,=,≥}b2. . . . . am1x1+am2x2+. +amnxn{≤,=,≥}bm. ii và x1,x2,x3,…,xn≥0. (iii) ở đâu, (i) x1,x2,. ,xn là các biến có giá trị cần xác định và được gọi là biến quyết định (ii) Hàm tuyến tính Z cần cực đại hoặc cực tiểu được gọi là hàm mục tiêu (iii) Các bất phương trình hoặc phương trình ở (ii) được gọi là các ràng buộc (iv) Tập các bất phương trình ở (iii) được gọi là tập các nghiệm không âm (v) bi trong đó i=1,2,. ,m đại diện cho yêu cầu hoặc tính khả dụng của ràng buộc thứ i (vi) cj trong đó j=1,2,…,n biểu thị lợi nhuận hoặc chi phí cho hàm mục tiêu của biến thứ j xj 3. Giải bài toán quy hoạch tuyến tính LPP Tập giá trị của các biến quyết định thỏa mãn các ràng buộc của bài toán quy hoạch tuyến tính (LPP) được gọi là nghiệm của LPP 4. Giải pháp khả thi và Vùng khả thi Nghiệm của bài toán quy hoạch tuyến tính thỏa mãn điều kiện không âm của bài toán được gọi là nghiệm khả thi. Tập hợp tất cả các nghiệm khả thi của bài toán quy hoạch tuyến tính được gọi là miền khả thi 5. Giải pháp tối ưu Một giải pháp khả thi tối ưu hóa (cực đại hóa hoặc cực tiểu hóa) hàm mục tiêu của LPP được gọi là một giải pháp tối ưu của LPP. Một bài toán quy hoạch tuyến tính có thể có nhiều nghiệm tối ưu 6. Định lý điểm cực trị Nó nói rằng nếu một LPP thừa nhận một giải pháp tối ưu, thì ít nhất một trong các điểm cực trị (hoặc góc) của vùng khả thi sẽ đưa ra giải pháp tối ưu 7. Các phương pháp giải bài toán quy hoạch tuyến tính bằng đồ thị (i) Phương pháp điểm góc (a) Lập công thức LPP đã cho ở dạng toán học nếu nó không được đưa ra ở dạng toán học (b) Vẽ biểu đồ của các ràng buộc bằng cách sử dụng dấu bằng (c) Xác định vùng khả thi (d) Tìm các điểm góc (e) Đánh giá giá trị của hàm mục tiêu tại các điểm góc (f) Điểm tại đó hàm mục tiêu đạt giá trị tối ưu (tối đa hoặc tối thiểu) là giải pháp tối ưu của LPP đã cho (ii) Phương pháp đồng lợi nhuận hoặc đồng chi phí (a) Lập biểu thức LPP đã cho ở dạng toán học, nếu nó không được đưa ra như vậy (b) Tìm miền trong mặt phẳng xy chứa tất cả các điểm đồng thời thỏa mãn tất cả các ràng buộc kể cả các ràng buộc không âm. Miền đa giác thu được là tập lồi chứa tất cả các nghiệm khả thi của LPP đã cho và nó còn được gọi là miền khả thi (c) Xác định tọa độ các đỉnh (Điểm góc) của miền khả thi (d) Chọn giá trị cho lợi nhuận hoặc chi phí và vẽ đường đồng lợi nhuận/đồng chi phí để biểu thị độ dốc của nó (e) Với bài toán tối đa hóa, giữ nguyên độ dốc và di chuyển đường lên và sang phải cho đến khi chạm vào vùng khả thi tại một điểm (f) Với bài toán tối thiểu hóa, giữ nguyên độ dốc và di chuyển đường thẳng xuống và sang trái cho đến khi chạm vào vùng khả thi tại một điểm (g) Xác định giải pháp tối ưu là tọa độ của điểm tiếp xúc với đường đồng vị cao nhất có thể hoặc đường đồng vị thấp nhất có thể (h) (Các) điểm thu được xác định (các) giải pháp tối ưu và (các) giá trị của hàm mục tiêu tại (các) điểm này đưa ra giải pháp tối ưu |
