1、作用
规划求解是研究约束条件下目标函数的极值问题的数学理论和方法。
2、输入输出描述
输入：目标函数，约束条件和未知数取值范围。
输出：规划求解结果，以及规划求解方程导出。
3、案例示例
某工厂生产甲、乙两种产品，每个产品的利润分别是 4000 和 3000 元。生产甲产品需要用 A、B 机器加工，加工时间分布为每台 2 小时和 1 小时。生产乙产品需要用 A、B、C 三种机器加工。加工时间为每台各一小时。若每天可以用于加工的机器时数为 A 是 10 小时，B 是 8 小时，C 是 7 小时。
问该厂应生产甲、乙产品各几个，才能使总利润最大？
可列出方程如下：
4、案例输入方法与操作
4.1 方程输入方法
step1:添加未知数，本题有两个未知数，故最终应该添加为 x1 与 x2。
step2:在未知数选项中限定自变量的属性
取值范围，本题为 x1/x2 ＞ 0。
在取值范围选项中设定为
产品是不可分割的，故标识为整数：
step3:在按钮 2 输入目标函数 4x1+3x2
step4:在按钮输入约束条件如 2x1+x2<10
step5:如果输入错误可以重置，输入完成后点确认。
4.2 案例操作
Step1：根据你的规划类型，选择求解器；
Step2：输入规划求解的方程(输入方法如上)；
Step3：点击分析
5、输出结果分析
图表说明：上表展示规划求解的目标值与求解结果
智能分析：上表的结果为全局最优解，参数值供参考。
分析：结果为全局最优解，可以采用(不是则要选择其他求解器，或者检查输入的模型是否有问题)。可以认为甲产品生产 3 个，乙产品生产 4 个。
输出结果 2：规划求解模型
图表说明：上图展示规划求解的目标函数与约束条件
6、注意事项
- 如果选择的求解器无法使用，SPSSPRO 将自动跳转至可用的求解器
- 不同规划类型对应的可用求解器
线性规划：
- 内点法
- 单纯形法
- 修正单纯形法
- 线性近似约束优化方法
- 序贯最小二乘规划算法
- 信赖域算法**
非线性规划：
- 边界约束条件问题：
- 下山单纯性法
- 改进的 BFGS 拟牛顿法
- 改进的共轭方向法
- 截断牛顿法
带有约束条件问题： - 线性近似约束优化方法 - 序贯最小二乘规划算法 - 信赖域算法
相关推荐
校赛结束，省赛才是真正的淘汰赛。本文从国奖团队经验出发，给出五条冲刺建议：做两版PPT避免盲评失分；统一图表风格美化报告，SPSSPRO图表可直接复用；抽样方案要展示一手数据来源，增强信服力；补充实地调研和权威访谈，为报告增添故事感；结论建议别依赖AI，搜索行业报告提炼具体对策。降重达标只是入场券，这五件事帮你从省赛稳步走向国赛。
本文面向正大杯查重不通过的参赛者，提供一套经往届学长验证的降重方法。针对文字、表格、标题、句式、结论等不同类型标红内容，分别给出文字转图片、表格转图片、附录法、差异化改造、句式变化、加词减词、段落复述与数据植入、翻译法结合AI改写等具体操作方案，帮助参赛者高效降低查重率。作为正大杯官方指定查重系统，SPSSPRO提醒参赛者认准官方系统，避免免费查重网站带来的收录风险，安全、准确完成查重检测。
无需邀请好友，全国大学生数据分析知识科普竞赛纸质证书免费包邮寄送！ 撰写小红书及知乎文章，推广第五届全国大学生数据分析科
