第43炼,线性规划——作图与求解

来源:程序员 发布时间:2020-10-13 点击:

 第 43 炼 线性规划——作图与求解 一、基础知识 1、相关术语:

 (1)线性约束条件:关于变量 , x y 的一次不等式(或方程)组 (2)可行解:满足线性约束条件的解   , x y

 (3)可行域:所有可行解组成的集合 (4)目标函数:关于 , x y 的函数解析式 (5)最优解:是目标函数取得最大值或最小值的可行解 2、如何在直角坐标系中作出可行域:

 (1)先作出围成可行域的直线,利用“两点唯一确定一条直线”可选取直线上的两个特殊点(比如坐标轴上的点),以便快速做出直线 (2)如何判断满足不等式的区域位于直线的哪一侧:一条曲线(或直线)将平面分成若干区域,则在同一区域的点,所满足不等式的不等号方向相同,所以可用特殊值法,利用特殊点判断其是否符合不等式,如果符合,则该特殊点所在区域均符合该不等式,具体来说有以下三种情况:

 ① 竖直线 x a  或水平线 y b  :可通过点的横(纵)坐标直接进行判断 ② 一般直线   0 y kx b kb    :可代入   0,0 点进行判断,若符合不等式,则原点所在区域即为不等式表示区域,否则则为另一半区域。例如:不等式 2 3 0 x y    ,代入   0,0 符合不等式,则 2 3 0 x y    所表示区域为直线 2 3 0 x y    的右下方 ③ 过原点的直线   0 y kx k   :无法代入   0,0 ,可代入坐标轴上的特殊点予以解决,或者利用象限进行判断。例如:

 y x  :直线 y x  穿过一、三象限,二、四象限分居直线两侧。考虑第四象限的点 0, 0 x y   ,所以必有 y x  ,所以第四象限所在区域含在 y x  表示的区域之中。

 (3)在作可行域时要注意边界是否能够取到:对于约束条件   , 0 F x y  (或   , 0 F x y  )边界不能取值时,在图像中边界用虚线表示;对于约束条件   , 0 F x y  (或   , 0 F x y  )边界能取值时,在图像中边界用实线表示

 3、利用数形结合寻求最优解的一般步骤 (1)根据约束条件,在平面直角坐标系中作出可行域所代表的区域 (2)确定目标函数 z 在式子中的几何意义,常见的几何意义有:(设 , a b 为常数)

 ① 线性表达式——与纵截距相关:例如 z ax by   ,则有a zy xb b   ,从而 z 的取值与动直线的纵截距相关,要注意 b 的符号,若 0 b  ,则 z 的最大值与纵截距最大值相关;若 0 b ,则 z 的最大值与纵截距最小值相关。

 ② 分式——与斜率相关(分式):例如y bzx a:可理解为 z 是可行域中的点   , x y 与定点   , a b 连线的斜率。

 ③ 含平方和——与距离相关:例如    2 2z x a y b     :可理解为 z 是可行域中的点  , x y 与定点   , a b 距离的平方。

 (3)根据 z 的意义寻找最优解,以及 z 的范围(或最值)

 4、线性目标函数影响最优解选取的要素:当目标函数直线斜率与约束条件直线斜率符号相同时,目标函数直线斜率与约束条件直线斜率的大小会影响最优解的选取。

 例如:若变量 , x y 满足约束条件003 2 122 8xyx yx y   ,则 3 4 z x y   的最大值等于_____ 作出可行域如图所示,直线 3 2 12 x y   的斜率132k   ,直线 2 8 x y   的斜率212k   ,目标函数的斜率34k   ,所以2 1k k k   ,所以在平移直线时,目标函数直线的倾斜程度要介于两直线之间,从而可得到在   2,3 A 取得最优解。但在作图中如果没有考虑斜率间的联系,平移的直线比 2 8 x y   还要平,则会发现最优解在   0,4 B 处取得,以及若平移的直线比 3 2 12 x y   还要陡,则会发现最优解在   4,0 C 处取得,都会造成错误。所以在处理目标函数与约束条件的关系时,要观察斜率的大小,并确定直线间“陡峭”程度的不同。

 (1)在斜率符号相同的情况下:

 k 越大,则直线越“陡”

 (2)在作图和平移直线的过程中,图像不必过于精确,但斜率符号相同的直线之间,陡峭程度要与斜率绝对值大小关系一致,这样才能保证最优解选取的准确 (3)当目标函数的斜率与约束条件中的某条直线斜率相同时,有可能达到最值的最优解有无数多个(位于可行域的边界上)

 (4)当目标函数的斜率含参时,涉及到最优解选取的分类讨论,讨论通常以约束条件中同符号的斜率作为分界点。

 二、典型例题:

 例 1:若变量 , x y 满足约束条件2 002 2 0x yx yx y     ,则 2 z x y   的最小值等于(

 )

 A.

 52

 B.

 2 

 C.

 32

  D.

 2

 思路:按照约束条件作出可行域,可得图形为一个封闭的三角形区域,目标函数化为:

 2 y x z   ,则 z 的最小值即为动直线纵截距的最大值。目标函数的斜率大于约束条件的斜率,所以动直线斜向上且更陡。通过 平 移 可 发 现 在 A 点 处 , 纵 截 距 最 大 。

 且2 0:2 2 0x yAx y    解得11,2A   ,所以 2 z x y  的最小值  min1 52 12 2z      

 答案:A 例 2:设变量 , x y 满足约束条件2 02 01x yx yy     ,则目标函数 2 z x y   的最小值为(

  )

 A.

 2

  B.

 3

 C.

 4

 D.

 5

 思路:作出目标函数的可行域,得到一个开放的区域,目标函数12 2zy x    , 通 过 平 移 可 得 最 优 解 为 2 0: 1,11x yA Ay   ,所以min3 z 

 答案:B

  例 3:若变量 , x y 满足12 0xx yx y   ,则2 2z x y   的最大值为(

  )

 A.

 10

 B.

 7

  C.

 9

  D.

 10

  思路:目标函数2 2z x y   可视为点到原点距离的平方,所以只需求出可行域里距离原点最远的点即可,作出可行域,观察可得最远的点为   1, 3 A  ,所以2max10 z OA  

 答案:D 例 4:设变量 , x y 满足约束条件2 2 02 2 01 0x yx yx y       ,则11ysx的取值范围是(

  )

 A. 31,2   

  B.

 1,12   

 C.

   1,2

 D.

 1,22    思路:所求11ysx可视为点   , x y 与定点   1, 1   连线的斜率。从而在可行域中寻找斜率的取值范围即可,可得在   1,0 处的斜率最小,即  min0 1 11 1 2k   ,在   0,1处的斜率最大,为  max1 120 1k   ,结合图像可得11ysx的范围为1,22    答案:D 例 5:若实数 , x y 满足条件01 00 1x yx yx     ,则 3 x y  的最大值为(

  )

 A.

 6

 B.

 5

  C.

 4

  D.

 3

 思路:设 3 z x y   ,则可先计算出 z 的范围,即可求出 z 的最大值:1 13 3y x z   ,则最优解为     1, 1 , 1,2 A B  ,所以   5,4 z  ,则max5 z 

 答案:B 例 6 :

 设 O 为 坐 标 原 点 , 点 M 的 坐 标 为   2,1 , 若 点   , N x y 满 足 不 等 式 组4 3 02 12 01x yx yx     ,则使 OM ON  取得最大值的点 N 的个数有(

  )

 A.

 1

 B.

 2

 C.

 3

 D. 无数个 思路:设 2 z OM ON x y     ,作出可行域,通过平移可发现达到最大值时,目标函数与直线 2 12 0 x y    重合,所以有无数多个点均能使OM ON  取得最大值 答案:D 例 7 :( 2015 , 福 建 )

 变 量 , x y 满 足 约 束 条 件02 2 00x yx ymx y     ,若 2 z x y   的最大值为 2 ,则实数m 等于(

  )

 A.

 2 

 B.

 1 

 C.

 1

  D.

 2

 思路:本题约束条件含参,考虑先处理常系数不等式,作出图像,直线 y mx  为绕原点旋转的直线,从图像可观察出可行域为一个封闭三角形,目标函数 2 y x z   ,若 z 最大则动直线的纵截距最小,可 观 察 到 A 为 最 优 解 。2 2 0 2 2: ,2 1 2 1x y mA Ay mx m m         , 则 有2 22 22 1 2 1mzm m    ,解得:

 1 m 

 答案:C 小炼有话说:当线性约束条件含参数时,一方面可先处理常系数不等式,作出可行域的大致

 范围,寻找参数变化时,可行域的共同特征;另一方面对含参数的直线确定是否过定点,在变化中寻找区域的规律。找到共同的最优解所满足的方程,便可根据最值求出参数 例 8:在约束条件2101 0xx y mx y     下,若目标函数 2 z x y    的最大值不超过 4,则实数m 的取值范围是(

  )

 A.

 3, 3 

  B.

 0, 3  

  C. 3,0  

 D. 3, 3  

 思路:先做出常系数直线,动直线20 x y m    时注意到20 m  ,斜率为常数 1,且发现围成的区域恒为一个三角形。目 标 函 数 2 y x z   , 通 过 图 像 可 得 最 优 解 为2 221 01 1: ,2 2 0x ym mA Ax y m            , 所 以2 22max1 1 3 122 2 2 2m mz m       ,则23 142 2m   解得:

 3, 3 m    答案:D 例 9:若变量 , x y 满足约束条件020x yx yy   ,若 z ax y   的最大值为 4,则 a  (

 )

 A.

 3

 B.

 2

  C.

 2 

  D.

 3 

 思路:如图作出可行域,目标函数为 y ax z    ,由于 a 决定直线的方向,且约束条件中的直线斜率有正有负。所以先考虑 a 的符号:

 当 0 0 a a     时,此时与 y x  的斜率进行比较:

 若 1 1 a a     ,则 z 的最大值为 0,不符题意; 若 0 1 1 0 a a      ,则最优解为   1,1 A ,代入解得3 a  与初始范围矛盾,故舍去;当 0 0 a a     时,直线与2 x y   斜率进行比较:

 若 1 1 a a     ,则最优解为   2,0 B ,代入解得 2 a  ,符合题意 若 1 a  ,可得 z 的最大值为 2,不符题意,舍去

 若 0 1 0 1 a a      ,则最优解为   1,1 A ,代入解得 3 a  与初始范围矛盾,舍去 综上所述:

 2 a 

 答案:B 小炼有话说:(1)目标函数的直线陡峭程度不同,会导致最优解不同,所以当斜率含参时,可在约束条件中寻找斜率与目标函数斜率同号的直线,则这些直线的斜率通常是分类讨论的分界点。

 (2)本题也可分别假设可行域 3 个顶点为最优解,求出 a 的值,再带入验证。

 例 10:设 , x y 满足约束条件3 2 000, 0x yx yx y     ,若目标函数   0, 0 z ax by a b     的最大值为 2 ,则1 1a b 的最小值是(

  )

 A.

 256

  B.

 83

  C.

 2

 D.

 4

 思 路 :

 先 做 出 可 行 域 , 目 标 函 数a zz ax by y xb b      ,由 0, 0 a b   可得直线的斜率为负,所以由图像可得最大值 在   1 , 1 处 取 得 , 即m a x2 z a b    , 所 以 1 1 1 1 1 12 22 2b aa ba b a b a b                 答案:C 小炼有话说:本题判断出斜率为负是解题的关键,从而能迅速通过平移直线得到最优解,而后与均值不等式结合求出最值 三、历年好题精选 1、(2016,衡阳联考)如果实数 , x y 满足条件2 01 02 0x yxy     ,则yzx a的最小值为12,则正数 a 的值为__________ 2、(2014,温州中学三月考)已知实数 , x y 满足135 4y xxx y   ,则2xy的最小值是_________

 3、若点   1,1 在不等式组02 4 03 3m nx ymx nynx y m      所表示的平面区域内,则2 2m n  的取值范围是_________ 4、(2016,南昌二中四月考)已知实数 , x y 满足205 01 14 4x yx yy x     ,则 222 22x y yx y 的取值范围是________ 5、设实数 y x, 满足2 02 5 02 0x yx yy       ,则yxxyu   的取值范围为(

  )

 A. 2 ,31

 B.  2 ,38

 C.

  23,38

 D. 23, 0

 6、设实数 , x y 满足2 412 2x yx yx y     ,则 z x y   为(

  )

 A. 有最小值 2,最大值 3

 B. 有最小值 2,无最大值 C. 有最大值 3,无最小值

 D. 既无最小值,也无最大值 7、设 , x y 满足约束条件:04 3 12xy xx y  ,则2 31x yx 的最小值是(

  )

 A.

 2

  B.

 3

  C.

 4

 D.

 5

 8、(2016,湖南师大附中月考)若实数 , x y 满足2 01 01x yy xx     ,设 2 , 2 u x y v x y     ,则uv的最大值为(

 )

 A.1

  B.54

  C.75

  D.2 9、(2015,北京)若 , x y 满足010x yx yx   ,则 2 z x y   的最大值为(

 )

 A.

 0

  B.

 1

  C.

 32

 D.

 2

 10、 (2015,广东)若变量 , x y 满足约束条件4 5 81 30 2x yxy    ,则 3 2 z x y   的最小值为(

 )

  A.315

 B. 6

  C. 235

 D.

 4

  11、(2015,新课标 I)若 , x y 满足约束条件1 004 0xx yx y     ,则yx的最大值为________ 答案:3 12、(2015,新课标 II)若 , x y 满足约束条件1 02 02 2 0x yx yx y      ,则 z x y   的最大值为____ 13、(2015,山东)已知 , x y 满足约束条件020x yx yy   ,若 z ax y   的最大值为 4 ,则 a (

  )

 A.

  3

 B.

  2

 C.

 2 

 D.

 3 

  14、(2014,北京)若 , x y 满足约束条件2 02 00x ykx yy     ,且 z y x   的最小值为 4  ,则 k 的值为(

  )

 A.

  2

  B.

 2 

 C.

 12

  D.

 12

  习题答案:

 1 、答案:1 解析:根据约束条件画出可行域,可知11xy 时,min12z  即1 111 2aa   2、 、答案:

 4

 解析:设2xzy ,则有2x zy  ,则可知抛物线与不等式可行域有公共点,作出可行域,如图 可 知 当 1 y x   与 抛 物 线 相 切 时 , 此 时 z 取 得 最 小 值 , 联 立 方 程2201x zyx zx zy x     ,所以判别式24 0 4 z z z      

  3、 、答案:9,6110    解析:将   1,1 代入02 4 03 3m nx ymx nynx y m      可得:1 02 4 03 3 0m nm nm n       ,作出可行域,2 2m n  可视为点   , m n 到原点距离的平方。结合图像可知:

   5,6 到原点距离最大,即  2 2max61 m n  原点到直线 3 3 0 m n    的距离为3 1010,所以 2 2min910m n  

 4、 、答案:13 5,9 3    解析: 222 2 2 2 2221 12 21 2yx y y xyxzx y x yyx         ,其中ykx 可视为   , x y 与  0,0 连线的斜率,作出可行域,数形结合可得:直线 ykx  与21 14 4y x   在第一象限相切时, k 取得最大值,解得:

   1,2 k ,

 22 21 111 22kzkkk   ,而   1,2 k 时,1 92 3,2kk    ,所以13 5,9 3z   

  5 5、 、答案:C 解析:令ytx ,作出可行域,可知 t 可视为     , , 0,0 x y 连线的斜率,1,23t   

 且1u tt  为1,23t   关于 t 的增函数,所以8 3,3 2u    

 6 、答案:B 解析:作出可行域(为开放区域),再平移直线 y x z    即可得到 z 在   2,0 处达到最小值,即min2 z  ,但没有最大值 7 、答案:B 解析:2 3 11 21 1x y yux x      ,则11ykx可视为可行域中的点   , x y 与   1, 1   连线的斜率,作出可行域可得:

   1,5 k  ,所以 u 的最小值为 3 8 8、 、答案:C 解析:方法一:1 32 1 3 12 22 2 2 22 1x y yu x yxv x y x yy       ,其中xy为可行域中的点  , x y 与原点   0,0 连线斜率 k 的倒数,作出可行域可知:

   1,3 k,所以1,13xy   ,从而可计算出71,5uv    方 法 二 :

 由22u x yv x y   可 得 :2323v uxu vy  , 代 入 到 不 等 式 组 可 得 :

 2 22 03 362 21 0 13 32 3213v u u vu vu v v uu vv uv u                  ,作出可行域,所求ukv 为   , v u 与   0,0 连线的斜率,数形结合即可得到最大值为75

 9 、答案:D 解析:1 122 2z x y y x z       ,作出可行域,可得最优解为   0,1 时, z 取得最大值 2

 10 、答案:C 解析:由 3 2 z x y   可得:32 2zy x    ,数形结合可知32 2zy x    经过41,5A   时,z 取得最小值min4 233 1 25 5z     

 11、 答案:3 解析:作出可行域(如图所示),所求分式00y yx x,即可行域中点与原点连线的斜率最大值,由图可知点   1,3 A 与原点连线斜率最大,所以yx的最大值为 3

  12、答案:32

 解析:目标函数变为 y x z    ,即求动直线纵截距的最大值,作出可行域,数形结合可得直线过11,2D   ,则max32z 

  xy–1 –2 –3 –4 1 2 3 4–1–2–3–41234DCBO

 13 、答案:B 解析:由 z ax y   得 y ax z   ,借助图形可知:当 1 a   ,即 1 a   时在 0 x y   时有最大值 0,不符合题意;当 0 1 a   ,即 1 0 a    时在 1 x y   时有最大值1 4, 3 a a    ,不满足 1 0 a    ;当 1 0 a    ,即 0 1 a   时在 1 x y   时有最大值 1 4, 3 a a    ,不满足 0 1 a   ;当 1 a    ,即 1 a  时在 2, 0 x y   时有最大值2 4, 2 a a   ,满足 1 a  ,所以 2 a 

 14 、答案:D 解析:目标函数变形为 y x z   ,由直线2 0 kx y    可得该直线过定点   0,2 ,分0, 0 k k   讨论,若 0 k  ,则由图可知 y x z   纵截距的最小值在直线过   2,0 处取得,即min2 z   ,不符题意;当 0 k  时,可知直线 y x z   纵截距的最小值过 2 0 kx y    与 x 轴的交点2,0k   ,所以min20 4 zk      ,解得12k  

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