中学阶段，我们学习过xyz坐标系，其中z是x和y的函数，通常用于求函数的极大值或极小值。但在线性规划中，我们关注的是线性函数在某些约束条件下的最优化，而不是寻找函数的极值。
线性规划是一种优化方法，其核心在于设定一个目标函数，这个函数代表了我们希望优化的目标。例如，两个工人分工合作，以最大化产量，这时产量就是我们的目标函数。
在中学阶段，我们通常只接触到两个变量的情况，但在大学中，我们会学习到多维情况下的线性规划。这意味着目标函数可以包含多个变量，每一个变量都可能影响最终的结果。
在进行线性规划时，我们需要定义一个目标函数，并设定一系列约束条件。这些约束条件可以是资源的限制，也可以是其他任何限制因素。通过求解这个目标函数在满足所有约束条件下的最优解，我们就可以找到最优的决策方案。
例如，如果我们想要最大化利润，那么利润就可以作为目标函数；如果我们想要最小化成本，那么成本就是目标函数。在设定目标函数时，我们需要确保这个函数能够准确地反映我们希望优化的目标。
在实际应用中，线性规划被广泛用于生产管理、资源配置、投资决策等领域。通过设定合适的目标函数和约束条件，我们可以找到最优的解决方案，从而提高效率，降低成本，增加收益。详情
