1、此时有且最小值为，则常数等于已知满足,求最大值和最小值已知满足,由得解作出如图所示可行域作并平行移动,当直线经过点时，对应最小，当直线经过点时，对应最大最小值最大值线性目标函数最值图解法截距值最大，上述问题中，不等式组是组对变量约束条件，这组约束条件都是关于次不等式，所以又称为线性约束条件线性约束条件我们把要求最大值函数称为目标函数又因为是关于变量次解析式，所以又称为线性目标函数线性目标函数线性规划般，在线性约束条件下求线性目标函数最大值或最小值问题，统称为线性规划问题满足线性约束条件解,叫做可行解由所。

2、可行解等基本概念真理喜欢批评，因为经过批评，真理就会取胜谬误害怕批评，因为经过批评，谬误就会失败。每生产件甲产品获利万元，每生产件乙产品获利万元，又当如何安排生产才能获得最大利润由上述过程，你能得出最优解与可行域之间关系吗设生产甲产品件乙产品件时，工厂获得利润为,则,把变形为,这是斜率为在轴上截距为直线,由图可知当直线经过直线与最大值为交点,时，截距值最大，即最大值为所以，每天生产甲产品件，乙产品件时，工厂获得最大利润万元将目标函数变形为将求最值问题转化为求直线在轴上截距最值问题,在确定约束条件和线性目标函数前提下，用图解法求最优解步骤为在平面直角坐标系内画出可行域画。

3、产甲产品件，乙产品件时，工厂获得最大利润万元将目标函数变形为将求最值问题转化为求直线在轴上截距最值问题,在确定约束条件和线性目标函数前提下，用图解法求最优解步骤为在平面直角坐标系内画出可行域画出直线并平行移动，或最后经过点为最优解平移过程中最先求出最优解并代入目标函数，从而求出目标函数最值简单线性规划问题图解方法例设，式中变量满足下列条件求最大值和最小值,分析作可行域，画平行线，解方程组，求最值解作出如图所示可行域，作及当直线经过点时，对应最小，当直线经过点时，对应最大,最小值最大值由得点由得点，解线性规划问题步骤移在线性目标函数所。

4、元,生产件乙种产品获利万元,采用哪种生产安排利润最大设生产甲产品件，乙产品件时，工厂获得利润为,则上述问题就转化为当满足不等式组并且为非负整数时，最大值是多少,把变形为,这是斜率为在轴上截距为直线,当变化时，可以得到组互相平行直线故可先作出过原点直线，再作平行线当点在可允许取值范围内变化时，求截距最值,即可得最值,由图可知当直线经过直线与直线即最大值为所以，每天生产甲产品件，乙产品件时，工厂可获得最大利润万元最大值为交点,时，截距值最大，上述问题中，不等式组是组对变量约束条件，这组约束条件都是关于次不等式，所以又称为线性约束条件线性约束条件我们把要求最。

5、优解与可行域之间关系吗设生产甲产品件乙产品件时，工厂获得利润为,则,把变形为,这是斜率为在轴上截距为直线,由图可知当直线经过直线与最大值为交点,时，截距值最大，即最大值为所以，每天生产甲产品件，乙产品件时，工厂获得最大利润万元将目标函数变形为将求最值问题转化为求直线在轴上截距最值问题,在确定约束条件和线性目标函数前提下，用图解法求最优解步骤为在平面直角坐标系内画出可行域画出直线并平行移动，或最后经过点为最优解平移过程中最先求出最优解并代入目标函数，从而求出目标函数最值简单线性规划问题图解方法例设，式中变量满足下列条件求最大值和最小值,分析作可行。

6、出直线并平行移动，或最后经过点为最优解平移过程中最先求出最优解并代入目标函数，从简单线性规划问题第课时简单线性规划问题了解线性规划意义及线性约束条件线性目标函数可行域可行解等基本概念了解线性规划问题图解法，并能解决些简单问题重点难点工厂用两种配件生产甲乙两种产品，每生产件甲产品使用个配件耗时，每生产件乙产品使用个配件耗时，该厂每天最多可从配件厂获得个配件和个配件，按每天工作计算，该厂所有可能日生产安排是什么设甲乙两种产品分别生产件，由已知条件可得二元次不等式组将上述不等式组表示成平面上区域,区域内所有坐标为整数点时,安排生产任务都是有意义简单线性规划问题及有关概念进步，若生产件甲种产品获利万。

7、有可行解组成集合叫做可行域使目标函数取得最大值或最小值可行解叫做这个问题最优解可行解可行域最优解在上述问题中，如果每生产件甲产品获利万元，每生产件乙产品获利万元，又当如何安排生产才能获得最大利润由上述过程，你能得出最优解与可行域之间关系吗设生产甲产品件乙产品件时，工厂获得利润为,则,把变形为,这是斜率为在轴上截距为直线,由图可知当直线经过直线与最大值为交点,时，截距值最大，即最大值为所以，每天生产甲产品件，乙产品件时，工厂获得最大利润万元将目标函数变形为将求最值问题转化为求直线在轴上截距最值问题,在确定约束条件和线性目标函数前提下，用图解法求最优解步骤为在平面直角坐标系内画。

8、出可行域画出直线并平行移动，或最后经过点为最优解平移过程中最先求出最优解并代入目标函数，从而求出目标函数最值简单线性规划问题图解方法例设，式中变量满足下列条件求最大值和最小值,分析作可行域，画平行线，解方程组，求最值解作出如图所示可行域，作及当直线经过点时，对应最小，当直线经过点时，对应最大,最小值最大值由得点由得点，解线性规划问题步骤移在线性目标函数所表示组平行线中，利用平移方法找出与可行域有公共点且纵截距最大或最小直线求通过解方程组求出最优解答作出答案画画出线性约束条件所表示可行域最优解般在可行域顶点处取得例已知。

9、例已知满足设若取得最大值时，对应点有无数个，求值分析对应无数个点，即直线与边界线重合作出可行域，结合图形，看直线与哪条边界线重合时，可取得最大值解当直线与边界线重合时，有无数个点使函数值取得最大值即此时有且最小值为，则常数等于已知满足,求最大值和最小值已知满足,由得解作出如图所示可行域作并平行移动,当直线经过点时，对应最小，当直线经过点时，对应最大最小值最大值线性目标函数最值图解法每生产件甲产品获利万元，每生产件乙产品获利万元，又当如何安排生产才能获得最大利润由上述过程，你能得出最。

10、域，画平行线，解方程组，求最值解作出如图所示可行域，作及当直线经过点时，对应最小，当直线经过点时，对应最大,最小值最大值由得点由得点，解线性规划问题步骤移在线性目标函数所表示组平行线中，利用平移方法找出与可行域有公共点且纵截距最大或最小直线求通过解方程组求出最优解答作出答案画画出线性约束条件所表示可行域最优解般在可行域顶点处取得例已知满足设若取得最大值时，对应点有无数个，求值分析对应无数个点，即直线与边界线重合作出可行域，结合图形，看直线与哪条边界线重合时，可取得最大值解当直线与边界线重合时，有无数个点使函数值取得最大值即。

11、大值函数称为目标函数又因为是关于变量次解析式，所以又称为线性目标函数线性目标函数线性规划般，在线性约束条件下求线性目标函数最大值或最小值问题，统称为线性规划问题满足线性约束条件解,叫做可行解由所有可行解组成集合叫做可行域使目标函数取得最大值或最小值可行解叫做这个问题最优解可行解可行域最优解在上述问题中，如果每生产件甲产品获利万元，每生产件乙产品获利万元，又当如何安排生产才能获得最大利润由上述过程，你能得出最优解与可行域之间关系吗设生产甲产品件乙产品件时，工厂获得利润为,则,把变形为,这是斜率为在轴上截距为直线,由图可知当直线经过直线与最大值为交点,时，截距值最大，即最大值为所以，每天生。

12、满足设若取得最大值时，对应点有无数个，求值分析对应无数个点，即直线与边界线重合作出可行域，结合图形，看直线与哪条边界线重合时，可取得最大值解当直线与边界线重合时，有无数个点使函数值取得最大值即此时有且最小值为，则常数等于已知满足,求最大值和最小值已知满足,由得解作出如图所示可行域作并平行移动,当直线经过点时，对应最小，当直线经过点时，对应最大最小值最大值线性目标函数最值图解法及其步骤最优解在可行域顶点或边界取得把目标函数转化为直线,其斜率与可行域边界所在直线斜率大小关系定要弄清楚线性约束条件线性目标函数可行域。

参考资料：

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[12]《中国共产党统一战线工作条例》解读学习PPT（精选） 编号37（第25页，发表于2022-06-24 20:07）

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[14]九年级物理全册18电功率课件1（新版）新人教版PPT文档（定稿）（第24页，发表于2022-06-24 20:19）

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[16]九年级英语全册Unit4IusedtobeafraidofthedarkSectionB（3a_SelfCheck）课件（新版）人教新目标版PPT文档（定稿）（第15页，发表于2022-06-24 20:19）

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