用单纯形法求解线性规划问题 maxZ=2x1-x2+x3,

　　确定型决策方法有哪些 篇1 　　确定型决策方法、风险型决策方法和不确定型决策方法分别为： 　　（1）确定型决策方法 　　常用的确定型决策方法有线性规划和量本利分析法等。 　　①线性规划法。线性规划是在一些线性等式或不等式的约束条件下，求解线性目标函数的最大值或最小值的方法。运用线性规划建立数学模型的步骤是： 　　a．确定影响目标大小的变量，列出目标函数方程； 　　b．找出实现目标的约束条件； 　　c．找出使目标函数达到最优的可行解，即为该线性规划的最优解。 　　②量本利分析法。量本利分析法又称保本分析法或盈亏平衡分析法，是通过考察产量(或销售量)、成本和利润的关系以及盈亏变化的规律来为决策提供依据的方法。在应用量本利分析法时，关键是找出企业不盈不亏时的产量(称为保本产量或盈亏平衡产量，此时企业的总收入等于总成本)。找出保本产量的方法有图解法和代数法两种。 　　（3）风险型决策方法 　　常用的风险型决策方法是决策树法。决策树法是用树状图来描述各种方案在不同情况(或自然状态)下的收益，据此计算每种方案的期望收益从而作出决策的方法。 　　（2）不确定型决策方法 　　常用的解决不确定型决策问题的方法有以下三种： 　　①小中取大法：决策者对未来持悲观态度，认为未来会出现最差的情况。决策时，对各种方案都按它带来的最低收益考虑，然后比较哪种方案的最低收益最高，简称小中取大法。 　　②大中取大法：决策者对未来持乐观态度，认为未来会出现最好的情况。决策时，对各种方案都按它带来的最高收益考虑，然后比较哪种方案的最高收益最高，简称大中取大法。 　　③最小最大后悔值法：决策者在选择了某方案后，若事后发现客观情况并未按自己预想的发生，会为自己事前的"决策而后悔。最小最大后悔值法是使后悔值最小的方法。 　　确定型决策方法有哪些 篇2 　　确定型决策方法有： 　　①静态确定性决策方法。所谓静态，就是不考虑各参数随时间的变化，因此，决策方法比较简单。这类决策问题的求解就是在可行解集中设法求得最优解，采用的基本方法就是线性规划法。如生产计划、下料、配料、运输等方面的决策问题，都可用此法处理。 　　②动态确定性决策方法。在科技、经济、军事等方面的管理中，除了涉及与空间有联系的因素外，还涉及到与时间有联系的因素，如库分量、劳动人员总数、资源分配、设备更新等决策问题，都是一种随时间而变化的过程，但它们的前后阶段又是相互制约的，所以这类问题仍属于确定性决策的范围。通常主要采用动态规划法求解。采用的数学工具为差分方程或微分方程。由于这类决策问题涉及的因素比较复杂，因而问题的求解也难得多。

单纯形法应用在线性规划的标准模型上，任何一个线性规划的一般形式都可以化为标准模型。 线性规划模型的一般形式为： 把它转换为标准型是要求所有的约束都是等式约束，且所有的决策变量非负。 如下面的形式： 举个例子： 那么很容易就可以写出这个线性规划问题的数学模型： 再重复一遍，线性规划的标准型必为以下形式： 对于标准型我们有两个基本假设： 1. 系数矩阵A的行向量线性无关。 2. 系数矩阵A的列数大于其行数，即n>m。因为如果n<m，那么不满足1, 如果n=m，那么该线性规划问题有唯一解，既然有唯一解，那就没有优化的必要了。所以，必有n>m。 回到刚才那个例子，我们可以将找个标准型写为如下形式： 这个例子m = 3, n = 5。那么我们可以用三个变量表示所有的五个变量，这三个变量我们称之为基变量。上图中，x3, x4, x5的系数是一个单位阵。我们把这种形式的等式约束称为典式。 观察这个典式，我们可以很容易的看出其一个基本可行解：(0, 0, 15, 24, 5)T，即非基变量等于0，基变量等于等式右边的常数。这个解，我们可以把它想象成基本可行解区域的一个顶点，我们知道最优解也在顶点上，那么我们只要沿着边界找这个最优顶点就可以了。 对于顶点(0, 0, 15, 24, 5)T，它的x3, x4, x5是基变量，那么与该顶点相邻的其他顶点的基变量有什么关系呢？事实上，与之相邻的顶点的所有基变量中只有一个基变量发生了变化。这是可以验证的。所以，接下来的工作就是从x1, x2中选一个非基变量进基成为基变量，从x3, x4, x5中选一个基变量出基成为非基变量。 那么问题来了，我们怎么选择进基变量和出基变量？ 假设我们想要x2进基，那么根据基本可行解的表示式，我们必须通过初等行变换的形式让x2只出现在一个等式约束中，就是把x2的系数变成(1,0,0)T或(0,1,0)T或(0,0,1)T的形式。 假设我们把x2变成(0,0,1)T的形式，初等行变换后得到： 现在对于例子 我们得到了两个基本可行解X1 = (0,0,15,24,5)T, X2 = (0,3,0,18,2)T，记目标函数f(X) = 2x1 + x2 + 0x3 + 0x4 + 0x5 则f(X1) = 0, f(X2) = 3 那么我们怎么找到最优解呢？ 我们知道 X2 = (0,3,0,18,2)T 的约束的表示式为： 发现什么没有？ 对于可行解X2 = (0,3,0,18,2)T，x1，x3是非基变量啊，非基变量是0啊。但是，我们下一步不是选择进基变量吗，进基变量不是从非基变量里选吗，我们选x1啊，为啥？x1的系数是正数2啊！我们这个例子是求z的最大值，如果x1进基，那么必然会让f(X)增大，因为我们的决策变量都是正数，正数乘正数还是正数，增量肯定是大于0的。我们看到x3的系数是-0.2，如果让x3进基的话，增量肯定是小于0的。 如果x1, x3的系数都大于0怎么办？那随便选啊。 如果x1，x3的系数都小于0怎么办？哈哈，有人可能就意识到了，非基变量的系数都小于0，选谁进基都会造成f(X)变小，我们不是求最大吗？那我们谁也不选啊，这个问题已经结束了，我们已经找到最优解了！ 所以，选择进基变量的问题，以及判断找到最优解的问题就都解决了。 我们一般使用单纯形表来直观表示这个过程。 还是可行解X2 = (0,3,0,18,2)T，它对应的单纯形表如下： 最左边一列是基变量，最右边一列是约束右边的常数项，中间一坨是决策变量的系数。最下边一行是目标函数z = 2x1 + x2 + 0x3 + 0x4 + 0x5。最下面一行决策变量的系数我们称之为检验数。 我们通过行变换将最后一行的基变量前面系数变成0，就得到下面的单纯形表： 从这个表中我们可以得到以下信息： 然后通过刚才的方法让x3进基，得到新的基本可行解的单纯形表： 从这个表我们可以得知： 至此，我们已经得到该问题的最优解X4。 我们知道，对于一个基本可行解，一般情况下它的基变量是大于0，非基变量等于0。退化情况是，我们有一个基变量也等于0。那么，这个基本可行解就会对应于多个可行基阵。 举个例子： X = （3，3，0，0，0）T是该问题的可行解 我们可以令x3,x4为非基变量， 也可以令x3,x5或x4,x5为非基变量。 退化情况存在的问题在于，经过一次进出基迭代后得到的是同一个基本可行解，因此有可能出现迭代算法在一个基本可行解的几个基矩阵之间循环不止的情况。 所以，保证单纯形法收敛的充分条件是：在迭代过程中产生的每个基本可行解的基变量数值都严格大于0。 在迭代过程中，如果某一个决策变量的系数都小于0了，这代表什么？ 举例： 如上图，我们可以把x2放在等式右边，看出什么没有？x2可以趋于无穷大。 如上图， 非基变量x4的检验数为0了，根据最优性条件，让其进基并不能继续优化目标函数值。但是，x4进基后还是会得到一个基本可行解，且目标函数值与当前结果相同。这意味这什么？ 目标不能再优化，但是又有不同的基本可行解，啥意思？说明该问题有无穷多个最优解。 所以， 对于求max的线性规划问题，如果所有检验数均满足<=0，则说明已经得到了最优解，若此时某非基变量的检验数=0，则说明该优化问题有无穷多最优解。 单纯形法是从一个初始的基本可行解开始的，出基入基，知道找到最优可行解。 问题是，我们怎么得到那个初始的基本可行解啊？ 最基本的方法是 添加人工变量 假设原问题的约束是这样的： x1 + 2x2 + 3x3 = 1 2x + x3 = 2 那么我们再加两个变量x4, x5，把约束变成这样： x1 + 2x2 + 3x3 + x4 = 1 2x + x3 + x5 = 2 我们就把约束变成了典式，可以直接得到一个基本可行解(0,0,0,1,2)T，找个基本可行解的基变量是x4, x5，那么接下来的工作就是通过出基入基把x4,x5都变成非基变量，这样它们的值就可以为0， 从而得到原问题的可行解。 现在有个问题，如果在最优表中，基变量中仍含有人工变量，这说明啥？ 这说明，原问题根本就无解。

线性规划的图解法适用于决策变量为两个线性规划模型。图解法：适用于两个或三个变量，两个变量，需要绘制直角坐标系，三个变量，需要绘制立体坐标系。单纯形法：适用于任意变量，必须将线性规划数学模型转为标准形式。

线性规划问题有不同的数学表达式。为了便于讨论和求解，可归纳为两种统一的形式，即线性规划问题的范式及标准式。如果线性规划问题的目标函数取极大值形式，即华北煤田排水供水环保结合优化管理且约束条件取“≤”形式，即华北煤田排水供水环保结合优化管理称为范式。范式有利于对线性规划对偶问题的讨论。如果线性规划问题的约束条件均取“=”形式，目标函数取极大或极小值，变量为非负。即华北煤田排水供水环保结合优化管理此式为线性规划问题的标准式。式中新变量xn+i称为松弛变量。这样，标准式使线性规划问题化为一组具有n+m个未知量的m个线性代数方程式，它有利于直接用标准模型求解。任何形式的线性规划问题，通过简单的变换，均可转化为标准式。然后用单纯形法求解线性规划问题。

（一）线性规划单纯形解法的基本思路 若一个凸集仅包含有限个极点，则称此凸集为单纯形。线性规划的可行域是单纯形（证明略，但可以从上节图解法的例子得到认同），进而线性规划的基可行解又与线性规划问题可行域的极点1-1对应（定理2.2.2）， 线性规划单纯形法就是基于线性规划可行域的这样的几何特征设计产生的。这个方法最初是在20世纪40年代由George Dantzig研究出来的。这个线性规划单纯形解法的基本思路是：先求得一个初始基可行解，以这个初始基可行解在可行域中对应的极点为出发点，根据最优准则判断这个基可行解是否是最优解，如果不是转换到相邻的一个极点，即得到一个新的基可行解，并使目标函数值下降，这样重复进行有限次后，可找到最解或判断问题无最优解。 （二）单纯形法的最优准则 设：线性规划（LP）为： min cx s.t. Ax=b x≥0 A为（LP）的约束方程组的m*n阶系数矩阵（设n≥m），A的秩为m；B是线性规划的一个基，不失普遍性，记 定义 则：称λ，或者λj,(j=1,2,…,n)为检验数。 若：λ≤0，即全部λi非正， 则：由B确定的基可行解是（LP）的最优解。 （参看附录2.3.1） 二、线性规划单纯形法的表格解法 较简单的线性规划可以采用单纯形法的表格形式，这样利用计算器就可求解。单纯形法的表格解法的基本思路是，对基可行解建立单纯形表，依据此表作最优解判断，以及从原基可行解向目标值更小的新可行解转换的计算。 对于由基阵B确定的基可行解，其单纯形表为表2.3.1形式。对于初始基可行解，其单纯形表的构建方法为：先建立表2.3.2形式的表格，然后应用“行变换”将表2.3.2中的前m列，即基变量对应的列 转换为 其中0是m元0向量：0=(0,0,…,0), 是m阶单位方阵。在这样的行变换下，表2.3.2将转换为表2.3.1

大M法 两阶段法

按照品目分类，以及仓库内部编号

　　David G. Luenberger 　　Yinyu Ye 　　Linear and Nonlinear 　　Programming 　　Third Edition 　　2008, 546 pp. 　　Hardcover 　　ISBN: 9780387745022 　　 　　戴维. G. 卢恩伯格等著 　　本书被认为是一本实用优化的经典书籍,又涵盖了现代优化理论的新见解。这些新见解提供了一个有机的优化知识结构,从而可以帮助读者很好地学习已有优化成果,同时试图发展新的优化成果。本书第一版和第二版的主旨在于,尽量通过分析其必要性条件和算法的行为来刻画优化问题纯解释特征之间的联系。 第三版由叶荫宇增加了包括内点法在内的许多现代优化方法的章节材料。 　　全书共分三个部分。第一部分线性规划,介绍线性规划问题的基本性质,单纯形法和内点法,以及线性规划的许多重要应用。第二部分无约束优化,讲述无约束优化理论和基本算法,以及这些算法的一般性质和各种收敛性质。第三部分约束优化,讲述约束优化理论和基本算法。 与以前的版本相比,第三版第五章增加了线性规划多项式时间算法的理论和方法; 第七章和第十一章分别增加了无约束优化问题和约束优化问题的不使用导数信息的零阶必要性条件;第十五章增加了对一般非线性规划问题以及相对较新的半正定规划问题的内点法介绍。 　　正如优化领域本身涉及多门经典学科一样,本书对于系统分析、运筹控制、数值分析、管理科学以及其它领域的专家应该非常有用。它可供相关专业人员自学,也可作为大学生和研究生教材,并已为多所大学使用。 　　戴虹, 　　研究员 　　(中国科学院数学与系统科学研究院) 　　Dai Yuhong, Professor 　　(Academy of Mathematics and Systems Science, CAS)

这么简单都不会。

线性规划来源：《信息系统项目管理师教程（第3版）》第27章 管理科学基础知识P875线性规划是研究在有限的资源条件下，如何有效地使用这些资源达到预定目标的数学方法。用数学的语言来说，也就是在一组约束条件下寻找目标函数的极值问题。求极大值（或极小值）的模型表达如下。1.图解法解线性规划问题的方法有很多，最常用的有图解法和单纯形法。图解法简单直观，有助于了解线性规划问题求解的基本原理，下面，通过一个例子来说明图解法的应用。【例】某工厂在计划期内要安排生产Ⅰ、Ⅱ两种产品，已知生产单位产品所需的设备台时及A、B两种原料的消耗，如表27-5所示。该工厂每生产一件产品Ⅰ可获利2元，每生产一件产品Ⅱ可获利3元，问应该如何安排计划使该工厂获利最多？的点，必然落在由这三个半平面相交组成的区域内，如图27-13中的阴影部分所示。阴影区域中的每一个点（包括边界点）都是这个线性规划问题的解（称可行解），因而此区域是本题的线性规划问题的解的集合，称它为可行域。图27-13图解法。这说明该厂的最优生产计划方案是：生产4件产品Ⅰ，2件产品Ⅱ，可得最大利润为14元。2.解的讨论在上述例题中，得到的最优解是唯一的，但对一般线性规划问题而言，求解结果还可能出现以下几种情况：无穷多最优解（多重解），无界解（无最优解），无可行解。当求解结果出现后两种情况时，一般说明线性规划问题的数学模型有错误。无界解源于缺乏必要的约束条件，无可行解源于矛盾的约束条件。从图解法中直观地看到，当线性规划问题的可行域非空时，它是有界或无界凸多边形。若线性规划问题存在最优解，它一定在可行域的某个顶点得到；若在两个顶点同时得到最优解，则它们连线上的任意一点都是最优解，即有无穷多最优解。3.单纯形法图解法虽然直观，但当变量数多于3个以上时，它就无能为力了，这时需要使用单纯形法。单纯形法的基本思路是：根据问题的标准，从可行域中某个可行解（一个顶点）开始，转换到另一个可行解（顶点）。并且使目标函数达到最大值时，问题就得到了最优解。限于篇幅，本书不再介绍单纯形法的详细求解过程。4.线性规划的适用性线性规划模型用在原材料单一、生产过程稳定不变、分解型生产类型的组织是十分有效的，例如，石油化工厂等。对于产品结构简单、工艺路线短，或者零件加工组织，有较大的应用价值。需要注意的是，对于机电类组织用线性规划模型只适用于作年度的总生产计划，而不用来做月度计划。这主要与工件在设备上的排序有关，计划期太短，很难安排过来。一般来说，一个经济管理问题满足以下条件时，才能建立线性规划的模型。(1)要求解问题的目标函数能用数值指标来反映，且为线性函数。(2)存在着多种方案。(3)要求达到的目标是在一定约束条件下实现的，这些约束条件可用线性等式或不等式描述。

A

线性规划问题的最优表求法：图解法，单纯形法，求出所有的基可行解，然后比较目标值的大小得到最优解。

你的答案和参考答案区别在哪，你看下是不是答案不唯一呢，有的时候答案形式不同，但是本质上是一样的

优化规划法属于运畴学范畴，而水资源研究是一个系统工程。近30年来，由于优化规划法科学地解决了水资源的开发、控制、分配、利用、处理和重复使用等多方面问题，因此日益受到重视，并成为地下水管理模型建立过程中所应用的一个重要方法。在水资源管理工作中，最常使用的优化规划方法有线性规划、动态规划、非线性规划和多目标规划。一、线性规划法线性规划（linear programming，简称 LP法）是系统分析方法的一个基本内容。自从1974年丹齐格（George Dantzig）提出求解一般线性规划问题的单纯形法之后，线性规划不仅在理论上趋于成熟，而且在实际应用中也得到了日益深入和普及。近年来，随着电子计算机技术的迅速发展，线性规划法已成为地下水管理中最常用的方法之一。线性规划就是由一个线性的目标函数和一组线性的约束组成的线性代数不等式（方程）组。目标函数是由管理目标的变量组成的函数。根据要求，可使目标函数值为最大或最小。如若目标函数为抽水量、经济效益等，可取最大；若目标函数为污染程度、地下水位降等，则可取最小。约束条件可分为两类：一是水位、流量和水质所必须服从的运动规律，属水均衡约束条件，它通常以地下水流状态方程或联合地下水溶质运移方程作为水均衡约束的等式约束条件；二是社会经济技术和环境生态等约束条件，即需求约束，如抽水量、地下水位及水质方面的规定，以及防止地面沉降、海水入侵等有害环境地质问题而进行的限制。除上述两种类型的约束条件外，所有的线性规划都要求非负约束。线性规划的标准形式为：现代水文地质学式中：Z为目标函数；C=（C1，C2，…，Cn），为价值向量；X=（x1，x2，…，xn）T，为未知数列向量的转置式；为约束方程组的系数矩阵；b=（b1，b2，…，bn）T，为限定列向量的转置式。线性规划问题可以有不同形式，例如，目标函数可以取最大，也可以取最小；约束条件可以是“≤”、“≥”或者“=”形式。但在问题求解之前，均须按标准化方法将其转化为上述标准形式。线性规划问题的求解常用单纯形法。这种方法已被普遍采用，在此不再赘述。运用线性规划法可以解决各种各样的水资源问题，如供水分配问题、复杂含水层管理问题和地表水与地下水联合调度问题等。这种方法的优点是概念明确，计算方法成熟；其不足之处是不能直接处理含水层管理中常遇到的非线性问题和随机性问题；对于需要作出连续决策或多阶段优化决策的地下水管理问题时，线性规划法也有极大的困难，这就需要运用其他方法，如非线性规划法，动态规划法等加以解决。二、非线性规划法在线性规划中，其目标函数和约束条件都是自变量的一次函数。在实际工作中，常常会遇到目标函数和约束条件很难用线性函数表达的情形。若目标函数或约束条件中存在有变量的非线性函数，则称这种问题为非线性规划问题。目前，非线性规划还没有适合于各种问题的一般计算方法，须针对不同的问题，采用不同的方法进行求解。如一维搜索、梯度法、变尺度法等（对于无约束极值优化问题）和二次规划、逐步逼近、制约函数法等（对于有约束极值优化问题）。目前，非线性规划在水文地质学中的应用不如线性规划和动态规划广泛。三、动态规划法动态规划（dynamic programming，简称DP法）是解决多阶段决策过程最优化的一种方法。许多实际问题利用动态规划的方法处理常比线性、非线性规划方法更为有效，特别是对于那些离散型问题。实际上，动态规划就是分多阶段进行决策，最后使整个过程最优的方法。动态规划中的“动态”，狭义地讲，就是指时间过程。因此动态规划就是在时间过程中，依次采取一系列的决策，来解决这个过程的最优化问题，如地下水系统中水的变化（水位、水质及水量等）。不过，对一些没有时间过程的“静态”问题，如水质污染控制、水量分配等，在一定条件下，也可以把它们当作多阶段决策过程来考虑，并使用动态规划来求解。动态规划的基本思想是1957年美国的贝尔曼（R.Bellman）等提出的“最优化原理”。就是用一个基本的递推关系式使过程连续地向前转移，但在求解时，则按倒过来的顺序进行，即从终点开始逐段向起点方向寻找最优。动态规划的函数基本方程（递推关系式）为：现代水文地质学式中：x——k阶段的某一状态；uk（x）——第k段当状态处于x时的决策变量；dk（x，uk（x））——指标函数，由点x到点uk（x）的指标；fk（x）——最优指标函数。四、多目标规划法在水资源的开发利用中，往往具有多种目的要求，如在要求供水量最大的同时，有时还要求保证泉的流量，或水质处理费用最小，或抽水费用最小等。这样的问题就是一个多目标问题。多目标规划就是为了解决这种多个目标要求的较为复杂的问题。多目标问题与单目标问题的区别，不仅表现在目标函数数量上的差异，而且更重要的是质的区别。首先，多目标规划与单目标规划相比，能够更全面地反映总体利益。单目标规划往往只偏重一个方面，而多目标理论和方法使人们有可能从相互对立、相互冲突、相互竞争的不同利益中，探讨其总体最优的方案或策略。其次，单目标规划的度量单位是统一的，而多目标规划则有各自的度量单位，而且大多是不可公度的。有时，多目标规划中的所有问题都可用货币单位来度量。这时，不可公度性就不存在了，多目标规划就转换为单目标规划问题了。但有时，即使目标的度量单位相同，但目标间存在着相互竞争，这仍然属于多目标问题。例如，在地下水开发中，要使供水的效益最大，同时还要使抽水的费用最小。虽然两个目标均可用货币表示，但目标之间相互矛盾，故仍是多目标规划问题。最后，单目标和多目标问题的求解，在性质上是不同的。单目标求解可得出绝对最优解，而多目标规划则不可能。一般在多目标决策中，通常没有一个方案能使所有目标的值均达到最优。这样，多目标决策问题一般不存在一个在通常意义下的最优解。但是，任何多目标决策问题都存在它的非劣解，即在所有可行解的集合中，没有一个解能优于它。多目标规划模型：现代水文地质学其中f1（x），f2（x），…，fp（x）为目标，可以求最大，也可以求最小。式（15-6）为目标函数，式（15-7）和式（15-8）为约束条件。在水资源管理中，这些目标函数可以是抽水量最大，抽水费用最小，水质污染程度最小，污水处理费用最小等等。约束条件可以是水位限制，水中溶质浓度限制等。求解多目标规划模型的方法很多，如化多目标为单目标法（约束法、乘除法、权重法、目标规划法等）和逐步法等。总之，优化规划法是地下水管理决策中强有力的方法之一，目前已被广泛利用。但它仅是一种手段，在应用过程中不可过分夸大其在管理决策中的作用，而忽视基础地质、水文地质方面的工作，以免给工作带来失误，甚至得出错误的结论。例如，应用优化规划法于水资源管理决策时，要注意约束不当问题。优化问题的约束条件非常重要，实践中，因约束条件不当，常造成整个规划模型的失败。在确定约束条件时，除了水文地质意义要正确以外，约束条件的数量必须适中，过多或过少的约束都是不可接受的，更不能认为约束条件越多越好。在构造约束条件时，还要避免矛盾约束，或只有部分约束条件起作用，而大部分的约束条件无效。例如，对于一个开采地下水的优化管理问题，其目标函数是寻求最大经济效益，其约束条件经常是既有水位限制又有供水水量要求，这时就应注意避免出现矛盾约束。假设我们在约束中要求水位必须保持在h0（m）同时还要求必须满足Q（m3/d）的供水要求。显然，如果研究区在h0水位降深情况下，其抽水量只能小于Q，那么这种约束就是矛盾约束，很难求得满意的解或根本无解。这就需要经验丰富的专家根据具体的地质、水文地质条件，并全面考虑环境、生态和社会效益之后，对约束条件进行修正。又如，规划方案问题。当双方利用水资源有矛盾时，如供水和矿山排水，保泉和供水等，往往存在着优化规划方案选择的问题。这时，有如下可能性：①矛盾双方可以协调，这时可以利用优化模型求解。②矛盾双方不可以协调，即如果满足一方，则另一方得不到满足。此时，如果约束条件可以修正，即某一方可以被修正，仍可利用优化模型求解。③矛盾双方不可以协调，而且双方都坚持要求得到满足。这时，只有在考虑采用新方案情况下进行最优化求解才是有意义的。因此，上述矛盾因素双方是否协调，应在建立最优化模型之前，根据研究区地质、水文地质条件和实际资料情况先作出初步的评价，这样才可以避免盲目计算。反之，如果对一个水资源规划问题不进行初步的水文地质、地下水资源的评价预测，即在条件不太清楚的情况下，就建立最优化模型，常会导致模型的失败。

线性规划法是解决多变量最优决策的方法,是在各种相互关联的多变量约束条件下,解决或规划一个对象的线性目标函数最优的问题,即给与一定数量的人力、物力和资源,如何应用而能得到最大经济效益.其中目标函数是决策者要求达到目标的数学表达式,用一个极大或极小值表示.约束条件是指实现目标的能力资源和内部条件的限制因素,用一组等式或不等式来表示.线性规划是决策系统的静态最优化数学规划方法之一.它作为经营管理决策中的数学手段,在现代决策中的应用是非常广泛的,它可以用来解决科学研究、工程设计、生产安排、军事指挥、经济规划缺点：对于数据的准确性要求高，只能对线性的问题进行规划约束，而且计算量大。，有由线性规划演变的非线性规划法等等后续的方法弥补，但是计算量增加许多。

正确答案:B 解析：施工成本计划的编制以成本预测为基础，关键是确定目标成本。计划的制定，需结合施工组织设计的编制过程，通过不断地优化施工技术方案和合理配置生产要素，进行工料机消耗的分析，制定一系列节约成本和挖潜措施，确定施工成本计划。一般情况下，施工成本计划总额应控制在目标成本的范围内，并使成本计划建立在切实可行的基础上。

答：解决简单线性规划问题的方法是图解法，即借助直线(把线性目标函数看作斜率确定的一组平行线)与平面区域(可行域)有交点时，直线在y轴上的截距的最大值或最小值求解.解题的一般步骤是：①设出未知数；②列出约束条件，确定目标函数；③作出可行域；④作平行线，使直线与可行域有交点；⑤求出最优解.

还没学

线性规划是运筹学中研究较早、应用较广、比较成熟的一个重要分支，它研究具有线性关系的多变量函数，在变量满足一定线性约束条件下，如何求函数的极值问题。4.4.1.1线性规划问题及其数学模型地下水资源管理的线性规划问题，通常可分为两大类:一类是从社会效益或环境效益出发，即在一定水文地质条件下，寻找供水或排水工程的最佳方案;另一类是从经济效益出发，在满足供、排水工程规划的情况下，寻求完成此工程经济效益最高或成本最低的方案。线性规划问题包括3个要素:1)决策变量。根据已知条件及所要求的问题，用一组变量x1，x2，…，xn来表示，这些变量称为决策变量，取值要求为非负。2)目标函数。一个问题都有一个明确的目标，以决策变量的线性函数表示，称为目标函数，它是衡量决策方案优劣的准则。这种准则可用物理量(如水位、水量、水温、水质等)或经济指标(如利润、成本等)来衡量。3)约束条件。每一个问题都有一定的限制条件，这些条件称为约束条件。它是用一组线性等式或不等式来表示的，其变量与目标函数变量必须是有机联系或者一致的。因为目标函数和约束方程都是决策变量的线性表达式，所以这类模型称为线性规划模型。线性规划的数学模型可表示为:目标函数:煤矿水害防治与管理约束条件:煤矿水害防治与管理式中:Z—目标函数值;n—决策变量数;m—约束方程数;ai，j—结构系数;cj—价格系数;bi—常数项。4.4.1.2线性规划问题的范式及标准式线性规划问题有不同的数学表达式。为了便于讨论和求解，可归纳为两种统一的形式，即线性规划问题的范式及标准式。如果线性规划问题的目标函数取极大值形式，即煤矿水害防治与管理且约束条件取“≤”形式，即:煤矿水害防治与管理此式为线性规划问题的范式。范式有利于对线性规划对偶问题的讨论。如果线性规划问题的约束条件均取“=”形式，目标函数取极大或极小值，变量为非负。即:煤矿水害防治与管理此式为线性规划问题的标准式。式中新变量xn+i称为松弛变量(slackvariables)。这样，标准式使线性规划问题化为一组具有n+m个未知量的m个线性代数方程式，它有利于直接用标准模型求解。任何形式的线性规划问题，通过简单的变换，均可转化为标准式。然后用单纯形法求解线性规划问题。4.4.1.3具有人工变量的单纯形法计算用单纯形法求解线性规划问题时，需要有一个单位矩阵作为初始基，当约束条件都是“≤”时，约束条件标准化后，其松弛变量均为正数，在约束方程组的系数矩阵中，就形成了一个初始基。但是，实际问题中常常出现“≥”或“=”的约束条件，经标准化后，约束方程组系数不存在单位矩阵，因而没有一个现成的初始基本可行解。为了解决此问题，采用人造基的办法，在约束方程中引入非负的人工变量。这种人工变量与前述松弛变量不同，它没有物理意义，仅是为了求解方程方便而引入，所以解的结果必须使这些变量为零，才能保持改变后的问题与原题等价，否则，说明原题无解。处理人工变量的方法有-M法和两阶段法。(1)-M法当线性规划数学模型中含有“≥”或“=”的约束方程时，需在其左端加一非负的人工变量yi，构成单位矩阵。但加入yi后的方程，就与原约束方程不等价，所以必须保证在最后的解中，yi=0才能与原约束方程等价。为此，在目标函数式中，给加入的人工变量yi一个很大的系数，对极大问题，系数用-M表示;对极小问题，系数用M表示(M本身为正值)。只有当yi=0时，才能使-Myi=0，目标函数才达到最优化。yi由于具有很大的系数而得到严格的控制，故这个-M称为“惩罚因子”。当具有“≥”或“=”的约束方程加入人工变量yi后，即可以yi作为初始基本解，按上述单纯形法计算。(2)两阶段法两阶段单纯形法就是将线性规划问题分两个阶段求解。第一阶段是判断原线性规划问题是否有解，并寻求一个初始基本可行解。为此，用人工变量的和代替原来的目标函数，以构造一个辅助规划，这个辅助规划具有一个单位矩阵，应用单纯形法，使辅助规划的目标函数最小化。若此辅助规划的最优解使其目标函数等于零，则说明没有一个人工变量在基本变量内取值，从而可得到原问题的一个基本可行解，转向第二阶段。否则，如果最小值为正，那么问题就以不存在可行解而结束。第二阶段是求原问题的最优解。在第一阶段最后单纯形表的基础上，去掉人工变量，然后以第一阶段求得的最优解作为第一个基本可行解，以原问题的目标函数，继续用单纯形法进行迭代，直到求得最优解为止。4.4.1.4线性规划的对偶问题和灵敏度分析对偶理论是线性规划理论的发展和深化，也是线性规划的一个特性。它使线性规划理论更加丰富，应用领域更加广泛。对于任何求极大值的线性规划问题，都有一个与之对应的求极小值问题，其有关约束条件的系数矩阵具有相同的数据，但形式上互为转置，且目标函数与约束方程右端常数项互换，目标函数值相等。这就是线性规划的对偶问题。可用一个简单例子来说明，例如，四边形的周长L一定，什么样形状的四边形面积最大?答案是正方形面积最大。其对偶问题为，四边形面积一定，什么样的四边形周长最短?答案仍然是四边形。可见前一问题的约束条件，即为后一问题的目标函数，反之亦然。线性规划问题中，均假定各系数ai，j，bi，cj是确定的常数，实际上这些系数往往不可能很精确，而且随着客观条件变化而改变。例如地下水资源管理中，当水位、水量或水质等约束条件改变时，bi也随之改变;当市场情况或供求关系发生变化时，cj也会改变;而开采工艺或水文地质条件的改变，同样也可引起ai，j的改变。因此，规划者需要知道，某些系数改变后，现行的最优解是否改变?或者说，这些系数在多大范围内变化，其规划问题的最优解不变?以及当最优解发生变化时，如何用最简便的方法找出新的最优解?这些就是灵敏度分析所要研究和回答的问题。对偶原理是进行灵敏度分析的理论依据。灵敏度分析的内容，应包括系数cj、bi、ai，j变化及新增加变量和新增加约束条件对最优解的影响。但对地下水资源管理而言，主要分析cj和bi变化。由于线性规划原问题与对偶问题之间互为对偶，所以，求极大值原问题的最优状况，等价于对偶问题的可行状况;而原问题的可行状况，就是对偶问题最优状况的负值。从对偶特性可知，对cj和bi进行灵敏度分析的两条重要依据:①只要满足原问题的最优状况或对偶问题的可行状况，其最优解不变。以此可分析cj变化对最优解的影响。②只要原问题保持可行状况或对偶问题最优状况，其最优解不变，以此可分析bi变化对最优解的影响。

不会

简述线性规划的建模包括内容：1、每种产品的单位产量利润是已知的常数。2、由决策变量所受的限制条件确定决策变量所要满足的约束条件。3、由决策变量和所在达到目的之间的函数关系确定目标函数。4、企业的目标是谋求利润的最大。解法求解线性规划问题的基本方法是单纯形法，已有单纯形法的标准软件，可在电子计算机上求解约束条件和决策变量数达 10000个以上的线性规划问题。为了提高解题速度，又有改进单纯形法、对偶单纯形法、原始对偶方法、分解算法和各种多项式时间算法。对于只有两个变量的简单的线性规划问题，也可采用图解法求解。

今天刚好做到这题 我不知道怎么传图片 我的解法就是用定义 先设 k1 k2……记为1式然后由特征值定义 方程两边 左乘矩阵A记为2式然后2式减去兰姆达倍的1式你减一下一下就看出来了 因为入2不等于入1且β1β2β3线性无关 所以 l1=l2=l3＝0 （我设的是k1 k2 l1 l2 l3）然后代入1式 你自己代一下 又因为a1 a2线性无关 所以k1= k2=0综上 要使等式成立系数都为0 所以线性无关 得证写的乱七八糟 但是思路应该正确 你试着做一下 用的就是李永乐老师讲的乘的思路

对于一般线性规划问题：Min z=CXS.T.AX =bX>=0其中A为一个m*n矩阵。若A行满秩则可以找到基矩阵B，并寻找初始基解。用N表示对应于B的非基矩阵。则规划问题1可化为：规划问题2：Min z=CB XB+CNXNS.T.B XB+N XN = b (1)XB >= 0, XN >= 0 (2)(1)两边同乘于B-1，得XB + B-1 N XN = B-1 b同时，由上式得XB = B-1 b - B-1 N XN，也代入目标函数，问题可以继续化为：规划问题3：Min z=CB B-1 b + ( CN - CB B-1 N ) XNS.T.XB+B-1N XN = B-1 b (1)XB >= 0, XN >= 0 (2)令N:=B-1N，b:= B-1 b，ζ= CB B-1b，σ= CN - CB B-1 N，则上述问题化为规划问题形式4：Min z= ζ + σ XNS.T.XB+ N XN = b (1)XB >= 0, XN >= 0 (2)在上述变换中，若能找到规划问题形式4，使得b>=0，称该形式为初始基解形式。上述的变换相当于对整个扩展矩阵（包含C及A） 乘以增广矩阵 。所以重在选择B，从而找出对应的CB。若存在初始基解若σ>= 0则z >=ζ。同时，令XN = 0，XB = b，这是一个可行解，且此时z=ζ，即达到最优值。所以，此时可以得到最优解。若σ >= 0不成立可以采用单纯形表变换。σ中存在分量<0。这些负分量对应的决策变量编号中，最小的为j。N中与j对应的列向量为Pj。若Pj <=0不成立则Pj至少存在一个分量ai，j为正。在规划问题4的约束条件（1）的两边乘以矩阵T。T= 则变换后，决策变量xj成为基变量，替换掉原来的那个基变量。为使得T b >= 0，且T Pj=ei（其中，ei表示第i个单位向量），需要：l ai，j>0。l βq+βi*(-aq,j/ai,j)>=0，其中q!=i。即βq>=βi/ ai,j * aq,j。n 若aq,j<=0，上式一定成立。n 若aq,j>0，则需要βq / aq,j >=βi/ ai,j。因此，要选择i使得βi/ ai,j最小。如果这种方法确定了多个下标，选择下标最小的一个。转换后得到规划问题4的形式，继续对σ进行判断。由于基解是有限个，因此，一定可以在有限步跳出该循环。若对于每一个i，ai,j<=0最优值无界。若不能寻找到初始基解无解。若A不是行满秩化简直到A行满秩，转到若A行满秩。

一般先画z =0时的直线,再将其左右(上下)平移,使其与可行域有公共点,观察其截距(横截距或纵截距均可)的变化范围.比如说Z=3X+2Y的话，则一般先画直线3X+2Y=0(当然也可先画3X+2Y=1或3X+2Y=2等)，再将其左右(上下)平移，使其与可行域有公共点，观察其截距(横截距或纵截距均可)的变化范围。

检验数最大的列和θ最小的行交点的那个数就是主元素

线性规划单纯形法的表格元素特点是单纯形表格具有的特点中心部位具有单位子块右列元素非负单位子块对应的底行元素为0底行其他元素非负（标准型为最大值时，要求底行元素非正数）。对于线性规划问题，使用单纯型法进行表上作业所得到的表格。直接用公式进行单纯形法的迭代计算是很不方便的，其中最复杂的是进行基变换。

郭敦顒回答：图解法和单纯性法都是解线性规划的方法，它们都是方法，而图解法只是全面系统方法中的一部分，而解线性规划的系统方法却是单纯性法。单纯性法是由一个可行解移向另一个可行解，每一次都使目标函数值得到改善。而且有限次如此转移之后，方法就完成了。这个方法很可靠，它可解任何线性规划问题，它可发现模型中的多余约束条件，它可鉴定目标函数值是否在可行域上无界，而且还可以解具有一个或多个最优解的问题。线性规划解的状况是由其模型中所给约束条件和目标函数决定的。单纯性法只是解出了线性规划（均转化为标准型）解的结果，让线性规划解的情况明朗了而已。

用线性规划法进行拖拉机配备量约束方程编写时，约束方程数取决于采用分段作业法还是流水作业法，如某台拖拉机在某阶段有3项作业安排，按流水作业法的约束方程数为（7个 ）。

线性规划内容 一、线性规划模型 二、线性规划模型的标准形式 三、用matlab解线性规划 线性规划所解决的问题具有以下共同的特征: 1. ...

无可行解哈哈哈

用图解法求解线性规划时，以下选项中正确的有（） A.用于表示两个变量的坐标轴的单位长度必须一致B.如存在可行域。坐标原点一定包含在可行域内C.如存在最优解，最优解一定是可行域的某个顶点D.上述说法均不正确或不确切正确答案：C

先将原题转化为标准模式，令z=-f，添加松弛变量x3,x4maxz=2x1+3x2+0x3+0x4st.x1+x2+x3=24x1+6x2+x4=9建立初始单纯形表cj2300cbxbbx1x2x3x4θ0x3211100x494601σj2300将x2作为入基变量，求得θ为2,3/2写入上表cj2300cbxbbx1x2x3x4θ0x32111020x4946013/2σj2300将x4作为离基变量，重新计算单纯形表cj2300cbxbbx1x2x3x4θ0x31/21/300-1/63x43/22/3101/6σj000-1/2存在非基变量x1的检验数σj=0，因此该题有无穷多最优解其中一个最优解是x1=0,x2=3/2得到maxz=9/2得到minf=-9/2

详见高中数学课本第二册上线性规划的例题，作出x1=0 2x2=4 3x1+2x2=18 x1=0 x2=0 2 x1+5x2=0 的直线，根据不等号方向画出区域，画出之后应该是x1=0 x2=2 2 x1+5x2=0 3x1+2x2=18 所围成的区域。令2 x1+5x2=0直线向上移动与平面区域的交点既是(0,9)maxz=2*0+5*9=45这里画不出来图，请谅解

确定型决策的方法主要有线性盈亏决策法、非线性盈亏决策法、微分极值决策法、线性规划决策法等。确定性决策方法亦称最优决策或结构化决策法，是指决策系统的总体事实均能准确地列举出来，即每一种抉择在决策系统的约束条件下，只有可能结果时作出决策的方法。确定性决策问题是管理工作中所遇到最基本的决策问题，它在决策分析中有重要地位。决策方法1、线性盈亏决策法：对企业总成本和总收益的变化进行线性分析，目的在于掌握企业经营的盈亏界限，确定企业的最优生产规模，使企业获得最大的经济效益，以利于做出合理的决策。2、非线性盈亏决策法：通过非线性模型、盈亏平衡图、盈亏平衡表来分析总成本和总收益的变化情况，目的在于确定企业经营的盈亏界限，以便作出合理的决策使企业获取最大的经济效益。3、微分极值决策法：根据决策变量的经济关系建立数学模型，再通过求极大、极小值的方法来作出决策。4、线性规划决策法：寻找能使一个目标达到最大（或最小）并能满足一组约束条件的一组决策变量值。操作方法运用本法时，决策人只要简单地从全部可供选择的方案中挑选出唯一的策略方案。这时，决策人就可确信根据这一策略方案只能导致种结果。确定型决策应用运筹学是辅助的工具，它为决策者提供定量的决策分析方法，是与决策理论关系密切的应用科学。运筹学的线性规划、非线性规划、动态规划、图与网络等方法，是进行确定型决策分析、解决确定型决策问题常用的方法。这些方法都是为决策问题寻求最优解。如线性规划解决如何合理地利用有限的人力、物力、财力等资源取得最好的经济效果，动态规划解决多阶段决策过程的最优化，图论解决最短路径问题，网络方法解决最小费用最大流问题。可见，运筹学为确定型决策提供了丰富的科学方法。

前面部分同高赞答案相同，后面根据自由未知量具体代值求解1.将增广矩阵化为最简阶梯阵化最简阶梯阵的方法：（1）首元素为1——用1将下面化0（2）首元素非0非1——直接用首元素将下面的行化0（3）首元素非0，下方有0元素——非0行调换至第一行只能初等行变换，每行首元素应为正1，与1同列的其余元素化02.先判断，再求解。矩阵的秩=增广矩阵的秩 与 未知量个数比较<有无穷多解=有唯一解>无解自由未知量个数：未知量个数-增广矩阵的秩自由未知量选取：看最简阶梯阵中系数矩阵，系数非1的未知量（注意-1也非1）3.根据最简阶梯阵写同解方程组再写一般解4.自由未知量代值自由未知量任意取，只需符合方程组通常都取0，方便计算检验特解是否正确的方法：将特解代入方程组

设甲为x乙为y丙为zx+2y+3Z小于等于1002x+2y+3z小于等于120利润=270x+400y+450z然后画图取交点(如果交点不是整数要取立脚点最近的整数)最后检验

第1行有错误，显然应为：a11x1+a12x2+……a1mxm<=b1两个下标更好理解和辨认，第一个下标代表行，第二个下标代表列，a11代表第1行、第1列的系数，……，a1m代表第1行、第m列的系数，……，anm代表第n行、第m列的系数。整个约束条件，是由n个n元一次不等式组成，称为线性不等式组。这是一个记号，便于说明问题及解法，具体怎么出来的视问题而定，我这里没有高中数学必修5，84页上100套钢架的问题也没法给你说清，不过一般与研究问题的专业有关。

只要是直线线性(封闭）的，绝对可以不过也要注意：（1）该方法只能用于求一次线性（即直线线性）的目标函数的最值；（2）得到的顶点坐标一定要先代入原不等式组中进行检验，先将不符合条件的顶点排除，然后才能代入目标函数中求出最值以上的方法可以严格证明的！希望可以帮助到你，希望可以给我加分！

单纯形法计算线性规划的步骤：（1）把线性规划问题的约束方程组表达成典范型方程组，找出基本可行解作为初始基可行解。（2）若基本可行解不存在，即约束条件有矛盾，则问题无解。（3）若基本可行解存在，从初始基本可行解作为起点，根据最优

从申请一块地，到工程完工的详细流程。包括项目立项需要到市计委审批，需...答： 一、工业项目(土地储备阶段)审批流程 工业项目经县经委立项后,即向规土局办理如下事项:1、控制性详细规划(控规) 根据区域总体规划,土地储备机构(工业园区...

鲁迅文学奖是根据文章获奖类型区分具体字数限制的。鲁迅文学奖目前包括以下各奖项：全国优秀中篇小说奖。全国优秀短篇小说奖。全国优秀报告文学奖。全国优秀诗歌奖。全国优秀散文、杂文奖。全国优秀文学理论、文学评论奖。全国优秀文学翻译奖。中篇小说指版面字数在2.5万字以上、13万字以下的小说。短篇小说指版面字数在2.5万字以下的小说。小小说指版面字数在2千字以下的小说。推荐时须注明字数。鲁迅文学奖，是以中国新文化运动的伟大旗手鲁迅先生命名的文学奖项。与老舍文学奖、茅盾文学奖、曹禺戏剧文学奖并称中国四大文学奖。

A、H7N9禽流感的病原体是病毒，没有细胞结构，则无染色体DNA，A错误；B、吞噬细胞能识别病原体，并经过吞噬处理后暴露出抗原，但吞噬细胞的识别不具有特异性，B错误；C、T细胞受刺激后增殖分化成效应T细胞，效应T细胞能分泌淋巴因子，C正确；D、患者痊愈后体内形成的记忆细胞，在二次免疫时会迅速增殖分化形成效应细胞和记忆细胞，但不产生抗体，D错误．故选：C．

1happiness 2honest 3special 4magazine 5secrets 6happy 7helpful 8teenagers 9yourself 10anything

隔代教育是现在许多家庭都面对的事情，因为父母工作的原因无法亲自教养孩子只能托付于祖辈家长们代为教养，隔代教育有好处也有坏处，老人有着丰富的育儿经验为父母解决后顾之忧，填补了孩子的亲情缺失；但是老人的过度溺爱，理念落后等原因都阻碍了孩子的成长。隔代教育的原因让人无奈，隔代教育的类型多种多样什么是隔代教育？隔代教育指的是孙辈们的教育和抚养工作由祖辈家长们代劳，形成这种原因有许多种。第一种，因为孩子的父母工作忙、离异或在外地工作不能亲自教育孩子，只好将孩子交给爷爷奶奶或外公外婆教育。第二种，祖辈家长们已经有抚养的经验，对于育儿和养育方面更加的熟悉。第三种，祖辈家长有充足的时间和耐心来照顾孩子。第四种，祖孙之间的感情十分深厚，老人疼爱孙辈们是无可厚非的事情，孩子交给老人带也放心。第五种，祖辈家长们与孙辈们的互动可以丰富晚年生活，让老人们的生活更加充实，同时也培养了隔代亲子间的亲密关系。隔代教育的方式因人而异，有些长辈严厉，有些过于溺爱隔代教育的类型有许多种，每个人的教育方式不同也会有不同的教育结果。有些长辈过于疼爱孙辈什么事情都要代办，孩子在相应的年纪应该具备相应的生活自理能力和独立人格，但因为祖辈家长们过于呵护让孩子得不到应有的锻炼。还有些祖辈家长害怕孩子犯错误，孩子的所有事情都要检查和监督，往往在这种情况下长大的孩子没有自主能力，依赖和懒惰性很强，同时很难与他人建立信任关系。相信有一些长辈继承了中国传统教育理念，认为“慈母多败儿”于是对孩子过于严苛，经常打击和责罚孩子，导致孩子会产生自卑、叛逆的心理。当然也有民主和温暖型的祖辈家长，任何事情会跟孩子沟通并理解孩子，在这样环境下成长的孩子才可以获得完整的人格。隔代教育的弊端，家长应该值得注意的事情在隔代教育之下有许多祖辈家长会将之前没有在子女身上付出的疼爱放在孙辈身上，这种补偿心理让孙辈得到过度疼爱和关注，反而会让孩子很难发展出独立人格。同时过度的溺爱和纵容会让孩子养成许多生活上的恶习，甚至与父母的教育方式产生对立情绪，长此以往不利于亲子关系。老人的教育理念落后不利于孩子的心理发展，在教育的时候很难让孩子得到科学的教育，甚至有些老人担心孩子受伤而限制孩子探索活动，不利于孩子发展完整人格。同时老人的身体和精力都比较差，随着孩子逐渐成长老人很难应对，给老人增加非常大的负担和压力。隔代教育并非一无是处，也有许多好处以上说了许多隔代教育的坏处，其实隔代教育也是有许多益处的，首先老人有足够的时间全身心的照顾孩子，并且老人的心态比父母更加的平和，因为处世经验丰富在处理儿童问题时可以更加的理智解决问题。当父母没有空教育孩子时，老人的帮助让孩子有了安全感，也解决了家长的后顾之忧，可以全身心的工作。同时老一辈人身上有许多中华文化和美德，孙辈们可以从老人们身上学习到传统文化。隔代教育有益处也有弊端，一旦让孩子养成坏毛病不利于孩子的健康成长，因此每个家长要引起重视并扬长避短。隔代教育一直是许多家庭存在着许多争议，如果处理不当容易引起家庭矛盾，是每个家庭不能不重视的问题。

　　1.人民教师向倩：身体被砸了成三段，而她双手环抱将三名学生紧紧搂于胸前　　废墟中，龙居小学女教师向倩一手搂住一个学生，紧紧地拥在自己身下，像母亲护卫着自己的孩子！她的身体已经断为三段，人们怎么也无法掰开她那紧紧搂住学生的双手！在场所参与救助的人员均被向倩老师这种舍身就义、保护学生的英雄之举感动得泪流满面，自发朝向倩老师鞠躬致敬。　　原本，只需两秒种便可离开教室，到达安全地带，但当她在疏散学生们离开教室时，看到两个手足无措的学生，向倩义无反顾地大步跨近学生，一手搂住一个，朝门外冲去，可此时，整座教学楼已轰然垮塌，向倩和几个学生一起被埋在了废墟中……　　2.11岁小女孩跳下六楼逃生脱险后返身救老师　　康洁是汶川县映秀小学6年级学生，地震发生时，她正在6楼上课，意识到危险，她立即从6楼纵身跳下，“我努力让自己屁股着地，最后居然只有腿被划伤。”康洁对此也感到不可思议。脱险后，康洁冒险跨进随时可能倒塌的教学楼，四处搜寻同学和老师，看到一些老师被砸伤，康洁使出全身力气将老师往外拉。逐渐体力不支的她跑出废墟求援，“我不知道救了多少个老师。”　　3.武警亲手刨出老父遗体，噙泪坚持指挥救援　　武警成都支队二大队副队长张秋红率队解救都江堰一废墟中的幸存者，而他的父亲和嫂子就埋在这片废墟中，他亲手刨出老父和嫂子的遗体，来不及哭泣，噙泪坚持指挥救援。　　4，女护士奋力救援后流产　　地震发生时，四川省人民医院内分泌科24岁的护士陈晓沪，一趟又一趟背着、抬着病人，搬运氧气罐、床、被子……在成功转移了病人后，她却先兆流产，孩子无法保住。　　5.女警家中10口亲人全部遇难仍奋战在抗灾一线　　5月12日中午12时许，彭州市公安局民警蒋敏和她远在北川县、朝思暮想的两岁小宝贝的一次电话通话。两个小时后，14时28分，蒋敏与女儿永远天各一方。在这场灾难中，蒋敏全家10口人遇难。揩着永远也揩不完的眼泪，蒋敏转身投入彭州抗震救灾的第一线。

20世纪60年代，在美国和欧洲产生并迅速的发展起来一门新的学科——生命伦理学。它是世界上迄今为止发展速度最快、最具生命力的交叉学科。生物伦理学是以道德价值和原则为依据，对生命科学和卫生保健领域范畴内的人类行为所进行的系统研究。生命伦理学中所说的生命主要指的是人类的生命，主要研究生物医学和行为研究中的道德问题，当然偶尔也会有涉及到动、植物生命或者生态的方面，而且伦理学也是对人类行为的规范性研究。所以，也可将生命伦理学界定为运用伦理学的理论和方法，在跨学科跨文化的情况下对生命科学和医疗保健的伦理学方面所进行的研究，其中还包括环境与人口中的道德问题，保护用动、植物进行实验所产生的道德问题，以及人类在生殖、生育控制、遗传、优生、死亡、安乐死、器官移植等方面潜在的道德问题。生命伦理学是一门年轻的学科，它的产生不仅得到迅速的发展，而且很快受到医学家、生物学家、哲学家、社会学家、法学家、宗教界人士、新闻界人士、立法者、决策者和公众的众多关注目光，而且很快地就进行了体制化。二十一世纪是生命科学技术的世纪，人类基因组的研究无疑是生命科学技术中的前沿技术。但生命科学技术的进展以及人类基因组研究的应用，在向人类展现美好未来的同时，也给人们带来了从未有过的伦理挑战，而人类基因组的草图测定作为一项为大的计划更是引起了生命伦理学的关注。之所以人类的基因组草图测定会引起巨大的轰动，抛开人类基因组计划的本身蕴含的巨大科学价值不说，另外一个更加重要的原因就是它可能会对伦理、法律以及其他的一些社会问题可能产生的影响。

1、移动式梯子适用于高度4在米以下的短时间内可以完成的工作，梯子使用前先进行检查。2、通常，梯子横档的间距为30厘米，与地面夹角为60度，顶端与构筑物靠牢，下端应有防滑措施。3、人字梯应具有实心铰链和拉链，开口有限。4、禁止两个人在同一个梯子上工作，梯子不得接长或垫高使用，最高两档不得站。人。

把长颈鹿放到冰箱里第一步：把冰箱门打开第二步：把长颈鹿放进去第三步：把门关上把大象放到冰箱里第一步：把冰箱门打开第二步：把长颈鹿拿出来第三步：把大象放进去第四步：把门关上森林开会，大象没去,因为它在冰箱里去到一条平时很多鳄鱼的河，但是没桥，你要怎么过河！答：游过去，怎么过都可以，因为鳄鱼去开会去了。我觉得悠墨琳的答案更好，你选她吧！

亲，并不是农村儿童是隔代教育。在当今社会，隔代教育很多很多。城市也有。为什么要说农村儿童是隔代教育，主要是农村的年轻人普遍外出打工，把孩子留在老家，给父母带，所以就形成了普遍的隔代教育现象。