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優化是我們生活的過程。在有限的時間和資源中，我們盡最大的努力來充分利用它們。從有效地管理你的時間到解決你的商業公司的供應鏈障礙，在某些時候，一切都需要優化。這使得它成為數據科學中的一個特殊和一致的方法。線性編程(LP)也是其中之一。它被認為是進行優化的最簡單的方法。僅僅通過實施一些簡化的假設，線性規劃就被用來解決一些非常復雜的優化困境。這篇文章為大家帶來美國羅格斯大學線性規劃初學者課程指南。
一、什么是線性編程?
線性編程(LP)，也被稱為 "線性優化"，可被定義為用于用線性函數表示復雜關系，然后確定最佳點的方法。它處理的是受線性約束的線性函數最大化或最小化的問題。這些受制于人的約束可以是不等式或等式。
優化困境包括對損失和利潤的估計。線性編程困境是優化困境的一個重要方面。這有助于找到可能的范圍，并優化解決方案，以達到最高或最低成本的功能。
在更簡潔的術語中，線性編程是研究適合于某一條件的不同變化并評估在這些情況下有望實現的最合適的價值的一種方法。下面列出了使用線性規劃時的假設：
1.制約因素必須以定量的方式顯示。
2.目標函數和約束條件之間的關系必須是線性的。
3.線性函數，也被稱為目標函數應該被優化。
學生可以向專家咨詢線性規劃作業幫助，以了解更多相關信息。
二、線性規劃的要素
線性規劃的基本組成部分如下：
1.決策變量
2.目標函數
3.約束條件
4.數據
三、線性編程中使用的基本術語
1.決策變量：決定輸出的決策變量。它們解釋了最終的解決方案。當涉及到尋找任何問題的解決方案時，需要對決策變量進行分類。
2.目標函數：它可以被定義為一個決策變量的線性函數，代表了做決策的人的目的。最常見的目標函數是：最小化f(x)或最大化f(x)。
3.約束條件：約束是對決策變量的一種限制。它們通常限制決策變量的值。對于約束條件，其數學形式如下：
f(x)≥b或f(x)≤b或f(x)=b
4.非負性限制：對于不同的線性程序，決策變量必須采取非負值。這意味著，決策變量的值必須大于或等于0。
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閱讀原文：http://www.fuguojinrong.com/news/12807_60.html
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