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선형 프로그래밍은 운영 연구를위한 최적의 솔루션을 얻는 데 사용됩니다. 선형 프로그래밍을 사용하면 연구원은 모든 한계 또는 제약 조건 내에서 문제에 대한 최상의 경제적 인 솔루션을 찾을 수 있습니다. 많은 분야에서 선형 프로그래밍 기술을 사용하여 프로세스를보다 효율적으로 만듭니다. 여기에는 식품 및 농업, 엔지니어링, 운송, 제조 및 에너지가 포함됩니다.
TL; DR (너무 길고 읽지 않음)
선형 프로그래밍은 특정 제약 조건 내에서 작업을 최적화하는 방법을 제공합니다. 프로세스를보다 효율적이고 비용 효율적으로 만드는 데 사용됩니다. 선형 프로그래밍의 일부 응용 분야에는 식품 및 농업, 엔지니어링, 운송, 제조 및 에너지가 포함됩니다.
선형 프로그래밍 개요
선형 프로그래밍을 사용하려면 변수 정의, 제약 조건 찾기 및 목적 함수 찾기 또는 최대화해야 할 사항이 필요합니다. 경우에 따라 선형 프로그래밍이 최소화 또는 가능한 가장 작은 목적 함수 값을 위해 사용됩니다. 선형 프로그래밍은 불평등을 생성 한 다음 그래프를 작성하여 문제를 해결해야합니다. 일부 선형 프로그래밍은 수동으로 수행 할 수 있지만 변수와 계산이 너무 복잡해져 계산 소프트웨어를 사용해야하는 경우가 종종 있습니다.
음식과 농업
농민들은 일에 선형 프로그래밍 기술을 적용합니다. 어떤 작물을 재배해야하는지, 수량과 효율적으로 사용하는 방법을 결정함으로써 농부들은 수입을 늘릴 수 있습니다.
영양에서, 선형 프로그래밍은식이 요법 계획을 돕는 강력한 도구를 제공합니다. 가난한 가족을 위해 건강하고 저렴한 음식 바구니를 제공하기 위해 영양사는 선형 프로그래밍을 사용할 수 있습니다. 제약은식이 지침, 영양지도, 문화적 수용 가능성 또는 이들의 일부 조합을 포함 할 수 있습니다. 수학적 모델링은 의사 소통이 불가능한 질병을 예방하기 위해 저비용으로 영양을 공급하는 데 필요한 음식을 계산하는 데 도움을줍니다. 식품 유형의 문화적 측면을 고려하면서 처리되지 않은 식품 데이터 및 가격이 이러한 계산에 필요합니다. 목적 함수는 음식 바구니의 총 비용입니다. 선형 프로그래밍은 또한 그러한 음식 바구니를 만드는 빈도에 대한 시간 변화를 허용합니다.
공학 응용
또한 엔지니어는 선형 프로그래밍을 사용하여 설계 및 제조 문제를 해결합니다. 예를 들어, 에어 포일 메시에서 엔지니어는 공기 역학적 형태 최적화를 찾습니다. 이것은 에어 포일의 항력 계수의 감소를 허용한다. 구속 조건에는 리프트 계수, 상대 최대 두께, 노즈 반경 및 트레일 링 엣지 각도가 포함될 수 있습니다. 형상 최적화는 실현 가능한 형상으로 충격이없는 에어 포일을 만들려고합니다. 따라서 선형 프로그래밍은 엔지니어에게 형상 최적화에 필수적인 도구를 제공합니다.
교통 최적화
운송 시스템은 비용과 시간 효율성을 위해 선형 프로그래밍에 의존합니다. 버스 및 기차 노선은 일정, 여행 시간 및 승객을 고려해야합니다. 항공사는 다양한 좌석 가격과 고객 요구에 따라 리니어 프로그래밍을 사용하여 수익을 최적화합니다. 항공사는 또한 파일럿 일정 및 경로에 선형 프로그래밍을 사용합니다. 선형 프로그래밍을 통한 최적화는 항공사 효율성을 높이고 비용을 줄입니다.
효율적인 제조
제조에는 원자재를 회사 수익을 극대화하는 제품으로 변환해야합니다. 제조 프로세스의 각 단계는 해당 목표를 달성하기 위해 효율적으로 작동해야합니다. 예를 들어, 원자재는 조립 라인에서 정해진 시간 동안 다양한 기계를 통과해야합니다. 회사는 이윤을 극대화하기 위해 얼마나 많은 양의 원료를 사용할 것인지에 대한 선형 표현을 사용할 수 있습니다. 제약 조건에는 각 시스템에 소요 된 시간이 포함됩니다. 병목 현상을 일으키는 모든 기계를 해결해야합니다. 원자재 및 소요 시간을 기준으로 수익을 극대화하기 위해 제품 생산량에 영향을 줄 수 있습니다.
에너지 산업
현대 에너지 그리드 시스템은 전통적인 전기 시스템뿐만 아니라 풍력 및 태양 광 발전과 같은 재생 에너지도 통합합니다. 전기 부하 요구 사항을 최적화하려면 발전기, 송배전 선 및 저장 장치를 고려해야합니다. 동시에 비용은 이익을 위해 지속 가능해야합니다. 선형 프로그래밍은 전력 시스템 설계를 최적화하는 방법을 제공합니다. 발전량과 시간 경과에 따른 수요 사이의 최단 총 거리에서 전기 부하를 일치시킬 수 있습니다. 선형 프로그래밍을 사용하여 부하 일치를 최적화하거나 비용을 최적화하여 에너지 산업에 유용한 도구를 제공 할 수 있습니다.