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人类经济活动大多要寻求费用最小或利润最大的最优区位。由于

影响区位经济效果的变量因素较多，一般要用数学方法寻求最优区位。

选择最优区位始于工业区位的研究。早在1882年，德国经济学家

W.劳恩哈德为一特定工厂勾划出区位三角形，找出由两个原料地和一

个市场构成的三角顶点之间最短直线的交点，作为能使该厂运输量最

小的最优区位。A.韦伯在1909年设计出等费线结构，用以求得总费用

最小的`工业区位(见工业区位论)。在40年代以前的区位定量研究中，

一般都把多变量缩减和简化成少数几个固定点，用简单的几何学或等

值线与图解方法求证最优区位,所研究的区位与实际的区位差别较大，

因此,实用价值不大。

运筹学和电子计算机的出现，为区位最优化的规划设计提供了现

代科学的计量方法和手段。60年代以来，线性规划广泛应用于最优区

位的选择，即在一定的约束条件下求目标函数的最大值或最小值。例

如有n个消费地需要某种产品，有m个地点可以设厂生产这种产品,但

产量和生产费用不同，其产品运往各消费地的运费也不同，在产品满

足各消费地需要的前提下，一般可用线性规划列出一系列不等式作为

约束条件，求总费用最小的目标函数。目标函数或约束条件有时会出

现非线性函数，使问题复杂化，需要应用非线性规划方法寻求最优区

位。由于影响区位的某些函数关系具有不确定性，有些学者将随机过

程引入线性规划和非线性规划，给区位最优化的设计增添了新的内容。

目前许多国家已将区位最优化理论和方法的应用从工业扩展到商

业网点、学校、医院、金融和行政机构等的布局方面，有的国家甚至

在从事竞选活动的过程中也选择最优区位。

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