角點法計算器

藉由評估可行域各角點,求解二元線性規劃問題。

線性規劃角點法
輸入目標函數與兩個小於等於限制式。

計算器也會套用非負條件:x 大於等於零,且 y 大於等於零。

關於角點法

線性規劃是在符合線性限制式的前提下,將線性目標最佳化。含有兩個決策變數時,每個不等式都代表座標圖上的一個半平面,其共同區域就是可行域。當可行域有界且非空時,目標函數的最大值或最小值會出現在一個或多個角點,也稱頂點或極點。角點法運用這項性質,將連續搜尋改為有限次的評估。 本計算器接受 cx 乘以 x 加 cy 乘以 y 形式的目標函數,以及兩個 ax 乘以 x 加 by 乘以 y 小於等於某上限的限制式。它也強制套用標準非負條件,因此 x 與 y 都不能為負。候選頂點取自原點、兩條座標軸上的截點,以及兩條限制邊界直線的交點。不符合任一不等式的候選點都會被移除。 找出可行角點後,計算器會將每個點代入目標函數。最大化時保留最大值,最小化時保留最小值。顯示的角點清單可讓你核對比較結果。若相鄰兩頂點產生相同最佳值,連接它們的線段上每個點也都是最佳解,即使精簡結果只列出其中一個頂點。 圖解法特別適合生產規劃、資源分配、飲食模型及作業研究入門。決策變數可以代表產品數量、工作時數或材料用量。限制式係數描述每項決策如何消耗有限資源,目標係數則代表利潤、成本、時間或其他績效指標。 正確建模與算術同樣重要。請確認每個限制式使用相容單位,且不等號方向符合實際限制。本計算器專門處理兩個小於等於限制式加上非負條件。包含大於等於或等式限制的問題可能需要代數轉換,也可能形成此輸入格式無法表示的可行域。 角點法無法取代大型模型使用的單形法,但能清楚呈現背後的幾何原理,也能快速核對手繪可行域。小數結果會四捨五入至六位,方便閱讀。若係數可產生精確分數,正式計算時請保留分數,避免四捨五入誤差累積。

角點法範例

問題最佳點目標值
最大化 3x + 2y;x + y 至多為 4;x 至多為 2(2, 2)10
最大化 x + 4y;x + y 至多為 5;2x + y 至多為 8(0, 5)20
最大化 2x + y;x + y 至多為 6;x + 2y 至多為 8(6, 0)12

如何尋找最佳角點

  1. 選擇目標函數要最大化或最小化。
  2. 輸入目標函數中的 x 與 y 係數。
  3. 為每個小於等於限制式輸入兩個係數與右側上限。
  4. 選擇「尋找最佳角點」,產生並檢驗可行頂點。
  5. 比較最佳點、目標值與完整的可行角點清單。

常見問題

為什麼最佳值會出現在角點?

線性目標函數具有平行等值線。平移等值線穿過凸可行多邊形時,會在邊界頂點或邊上達到極值。因此,有界可行域只需檢查所有頂點。

計算器支援哪些限制式?

支援兩個二元線性小於等於限制式,並自動要求兩變數非負。其他不等式形式須在不改變原可行域的前提下轉換後輸入。

若兩個角點具有相同最佳值呢?

計算器會顯示其中一個最佳角點。若相鄰角點並列最佳,連接它們的可行邊上所有點也都是最佳解。

線性規劃可能沒有可行解嗎?

可能。限制式可能互相矛盾,沒有任何點能同時滿足全部條件。此輸入格式在上限非負時通常包含原點,但不同限制方向可能造成不可行。

候選角點如何產生?

計算器檢驗原點、有效的座標軸截點及兩條邊界直線的交點,再排除所有位於非負可行域以外的點。