1.1线性规划问题
重庆大学最优化方法习题答案
s.t.x1 + 2x2 ≤ 5 x1, x2 ≥ 0
解:根据条件,可行域为下面图形中的阴影部分,,有图形可知,原问题在 A 点取得最优值, 最优值 z=5
(2) min z = x1 − 6x2 2x1 + x2 ≤ 1
s.t.− x1 + x2 ≤ 7 x1, x2 ≥ 0
解:图中阴影部分表示可行域,由图可知原问题在点 A 处取得最优值,最优值 z=-6.
(3) max z = 3x1 + 2x2
− x1 + x2 ≤ 1 s.t.x1 − 2x2 ≥ −4
x1, x2 ≥ 0
解:如图 所示,可行域为图 中阴影部 分,易得 原线性规 划问题 为无界 解。
所以 x(2) , x(4) , x(6) 是原问题的基可行解, x(6) 是最优解,最优值是 z = −3 。
(2) max z = x1 + x2 − 2x3 + x 4 − x5
x1 + x2 + x3 + x4 = 1 s.t.− x1 + 2x2 + x5 = 4
xi ≥ 0,i = 1,2,3,4,5
解:易知
x1
的系数列向
量
p1
= 1− 1
,
x2
的系数列向
量
p2
=
1
2
,
x3
的系
数列向量
1
1
0
p3
=
0
,
x4
的系数列向量
p4
=
0
,
x5
的系数列向量
第一章 线性规划
例 1.5 (汽油混合问题) 一种汽油的特性可用两个指标描述:其点火性用“辛烷数” 描述,其挥发性用“蒸汽压力”描述,某炼油厂有四种标准汽油,设其标号分别为 1,2, 3,4,其特性及库存量见表 1.5,将上述标准汽油适量混合,可得到两种飞机汽油,其标 号分别为 1,2,这两种飞机汽油的性能指标及产量需求见表 1.6,问应如何根据库存情况 适量混合各种标准汽油,使既满足飞机汽油的性能指标,而产量又为最高。
注:前苏联的尼古拉也夫斯克城住宅兴建计划采用了上述模型,共用了 12 个变量,10 个约束条件。
表 1.2 资源 住宅体系 砖混住宅 壁板住宅 大模住宅 资源限量 造价 (元/m2) 105 135 120 110000 (千元 钢材 (公斤/m2) 12 30 25 20000 (吨) 例 1.2 的数据表 水泥 (公斤/m2) 110 190 180 150000 (吨) 砖 (块/m2) 210 —— —— 147000 (千块) 人工 (工日/m2) 4.5 3.0 3.5 4000 (千工日)
3.线性规划模型的一般形式 以 MAX 型、≤约束为例 决策变量: x1 ,
(1-4)
, xn
目标函数: Maxz = c1 x1 +
+ cn x n
⎧a11 x1 + + a1n x n ≤ b1 ⎪ ⎪ 约束条件: s.t.⎨ ⎪a m1 x1 + + a mn x n ≤ bm ⎪ ⎩ x1 , , x n ≥ 0
2
Maxz = x1 + x 2 + x3 ⎧0.105 x1 + 0.135 x 2 + 0.120 x3 ≤ 110000 ⎪0.012 x1 + 0.030 x 2 + 0.025 x3 ≤ 20000 数学模型为: ⎪0.110 x1 + 0.190 x 2 + 0.180 x 3 ≤ 150000 (1-3) s.t ⎨ 0.210 x ≤ 147000 ⎪0.00451 x + 0.003x 2 + 0.0035 x 3 ≤ 4000 ⎪x , x , x 1 ≥ 0 ⎩ 1 2 3
线性规划
• 4.2 两阶段法
• 两阶段法是处理人工变量的另一种方法。其具体做 法是在原约束条件中增加人工变量,构造一个新的 目标函数,其中人工变量的系数为-1,其余变量的 系数为0,这样就产生了如下的最优解有三种情形。 (1)这说明在辅助问题的最优解中,还有人工变量是基变量, 且取值不为0,此时原问题无可行解。 (2)且最优解中人工变量均为非基变量,则把它们划去后就得 到了原问题的一个基本可行解。 (3)但最优解中还有人工变量是基变量,其取值为0。这时, 只要选某个不是人工变量的非基变量进基,把在基中的人工 变量替换出来,则情形同(2)。 第二阶段:对于第一阶段的后两种情形,在第一阶段的最优单 纯形表中划去人工变量所在的列,并把检验数行换成原问题 目标函数(消去基变量以后)的系数,从而得到原问题的初 始单纯形表,再继续迭代求解。
2014-6-19 3
例2(运输问题)
• 设有某种物资要从A1,A2,A3三个仓库运往四个 销售点B1,B2,B3,B4。各发点(仓库)的发货 量、各收点(销售点)的收货量以及 到 的单位运 费如表1-2。问如何组织运输才能使总运费最少?
例3(配料问题)
• 在现代化的大型畜牧业中,经常使用工业生产的饲料。 设某种饲料由四种原料B1,B2,B3 ,B4混合而成,要 求它含有三种成份(如维生素、抗菌素等)A1,A2, A3的數量分別不少于25、36、40个单位(这些单位可 以互不相同),各种原料的每百公斤中含三种成份的数 量及各种原料的单价如表1-3.
1.2 线性规划的数学模型
一、一般形式 上述各例具有下列共同特征: 1.存在一组变量 ,称为决策变量,表示某一方案。通 常要求这些变量的取值是非负的。 2.存在若干个约束条件,可以用一组线性等式或线性 不等式来描述。 3.存在一个线性目标函数,按实际问题求最大值或最 小值。
第1章 线性规划
1.1 线性规划问题及其数学模型
线性规划
该公司想达到的目标为:投资 风险最小,每年红利至少为6.5万 元,最低平均增长率为12%,最低 平均信用度为7。请用线性规划方 法求解该问题。
1.1 线性规划问题及其数学模型
解:
(1)决策变量
线性规划
本问题的决策变量是在每种投资项目上的投 资 额 。 设 xi 为 项 目 i 的 投 资 额 ( 万 元 ) ( i=1,2,,6)
(2)目标函数
本问题的目标为总投资风险最小,即
Min z 0.18x1 0.06x2 0.10x3 0.04x4 0.12x5 0.08x6
线性规划
运筹学
线性规划
线性规划
本章内容要点
线性规划问题及其数学模型;
线性规划的电子表格建模; 线性规划的多解分析。
线性规划
本章内容
1.1 线性规划问题及其数学模型
1.2 线性规划问题的图解法
1.3 用Excel“规划求解”功能求解线性规划问题
1.4 线性规划问题求解的几种可能结果
本章主要内容框架图
1.4 线性规划问题求解的 几种可能结果
线性规划
唯一解 无穷多解 无解 可行域无界(目标值不收敛)
1.4 线性规划问题求解的 几种可能结果
线性规划
唯一解
线性规划问题具有 唯一解是指该规划 问题有且仅有一个 既在可行域内、又 使目标值达到最优 的解。例1.1就是一 个具有唯一解的规 划问题
(1-1)
第一章_线性规划
第 一 节 线性规划问题及其数学模型
一、线性规划问题的数学模型
线性规划问题主要解决以下两类问题: 1、任务确定后,如何统筹安排,做到应用尽量少的人 力和物力资源来完成任务; 2、在一定量的人力、物力资源的条件下,如何安排、 使用他们,使完成的任务最多。
在生产管理和经济活动中,经常会遇到线性规划问 题,如何利用线性规划的方法来进行分析,下面举例 来加以说明。
表1-2
成分
产品来源
分析:很明显,该厂可以有多种不同的方案从A,B 两处采购原油,但最优方案应是使购买成本最小的一 个,即在满足供应合同单位的前提下,使成本最小的 一个采购方案。
解:设分别表示从A,B两处采购的原油量(单位:万 吨),建立的数学模型为:
m in S 200 x1 290 x2
3. 若存在无非负要求的变量。即有某一个变 量 xj 取正值或负值都可以。这时为了满足标准型 对变量的非负要求,可令 xj = xjˊ- xj〞, 其中: xjˊ、 xj〞 0 ,由于xjˊ可能大于也可能小于xj〞,故 xj 可以为正也可以为负。
上述的标准型具有如下特点: (1)目标函数求最大值; (2)所求的变量都要求是非负的; (3)所有的约束条件都是等式; (4)常数项非负。 综合以上的讨论可以说明任何形式的线
max Z x1 2x2 3x4 3x5 0x6 0x7
x1 x2 x4 x5 x6 7
x13x1x2
x4 x2
x5 2x4
x7 2 2x5 5
x1, x2, x4, , x7 0
第二节 线性规划问题的图解法及几何意义
例1-1:(计划安排问题)某工厂在计划期内安排 生产Ⅰ、Ⅱ两种产品,已知生产单位产品所占用的 设备A、B的台时、原材料的消耗及两种产品每件 可获利润见表所示:
运筹学第1章-线性规划
下一页 返回
图解法步骤:
(1)建立坐标系; (2)将约束条件在图上表示; (3)确立满足约束条件的解的范围; (4)绘制出目标函数的图形 (5)确定最优解
用图解法求解下列线性规划问题
max z 2x1 3x2
4x1 0x2 16
s.t
10xx11
4x2 2x2
12 8
x1, x2 0
1. 1.1问题举例
(1)生产计划问题。 生产计划问题是典型的已知资源求利润最大化的问题,对于此类
问题通常有三个假设:①在某一计划期内对生产做出的安排;②生产 过程的损失忽略不计;③市场需求无限制,即假设生产的产品全部 卖出。
下一页 返回
1.一般线性规划问题的数学模型
例1 用一块连长为a的正方形铁皮做一个容 器,应如何裁剪,使做成的窗口的容积为最 大?
解:设 x1, x2分别表示从A,B两处采购的原油量(单
位:吨),则所有的采购方案的最优方案为:
min z 200x1 290x2
0.15x1 0.50x2 150000
s.t
0.20x1 0.50x1
0.30x2 0.15x2
120000 120000
x1 0, x2 0
1. 1线性规划问题与模型
也可以写成模型(1-6)和模型(1-7)的形式,其中模型(1-7)较为常用。
线性规划-讲义-12章
整数规划
第五章 动态规划
第六章 图论与问题及其数学模型 1.1.1 线性规划问题的数学模型
例1、生产计划问题 I 1 3 0 40 II 2 2 2 50
原材料A 原材料B 台时 利润
例6 max S=2x1+ 4x2 2x1+x2 8
x2
8
-2x1+ x2=2
-2x1+x2 2
x1 , x2 0 无界解(无最优解) 无界解=>可行域无界 <=
6
4
2
0
4
x1
2x1+ x2=8
例7 max S=3x1+2x2 -x1 -x2 1
x1 , x2 0 有解 无可行解 唯一解 无穷多解 无有限最优解 无可行解
(3) 变量 若xj 0, 令 xj = -xjˊ, 其中: xjˊ 0 若xj是无限制变量. 令 xj = xjˊ- xj〞, 其中: xjˊ、 xj〞 0
例 3x1+2x2 8
x1 –4x2 14
x2 0 令x1= x1'- x1 " 3 x1' –3x1 " +2x2 8 x1' - x1 " – 4x2 14 x1' , x1" ,x2 0
2x3 +2x4+ x5=100 3x1+ x2+2x3 +3x5=100
xi 0 (i =1,…,5),且为整数
最优方案是:按方案I-30根, II-10根;III-50根 即只要90根原料--制造100套
运输问题
1-1线性规划问题及模型
西安邮电大学 现代邮政学院
Xi'an post and telecommunications university modern post College
第一章 线性规划与单纯形法
1.1线性规划问题及模型 运 筹 学
主要内容
01 线性规划问题
运
02 线性规划模型及特征
筹
学
一 线性规划问题
二 线性规划模型
2.线性规划模型的一般形式
运 筹 学
二 线性规划模型
简写式
运 筹 学
n
max(或 min)Z c j x j j 1
s.t.
n
aij x j
(或 ,)bi
j1
xj 0
i 1,,m j 1,, n
二 线性规划模型
运向量式 筹 学
max(或 min ) Z CX
星期 需要人数 星期 需要人数
运
一
300
五
480
筹
二
300
六
600
学
三
350
日
550
四
400
应如何安排每天的上班人数,使商场总的营业员最少。
一 线性规划问题
在上班 周 周 周 周 周 周 周 一二三四五六日
开始上班
周一
周二
运
周三
筹
周四
学
周五 周六
周日
一 线性规划问题
解:设xj(j=1,2,…,7)为休息2天后星期一到星
期日开始上班的营业员,则这个问题的线性规划模型为
min Z x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7
x1 x4 x5 x6 x7 300
x1
运筹学第1章:线性规划问题及单纯型解法
原料甲 原料乙 最低含量 VA 0.5 0.5 2 VB1 1.0 0.3 3 VB2 0.2 0.6 1.2 VD 0.5 0.2 2 0.3 0.5 单价
分别代表每粒胶丸中甲, 设 x1, x2分别代表每粒胶丸中甲, 乙两种原料的用量
5
例3,合理下料问题 , 分别代表采用切割方案1~8的套数, 的套数, 设 xj 分别代表采用切割方案 的套数
19
( f(x
)= 3
6
1.2.2 单纯型法的基本思路
确定初试基础可行解
检查是否为 最优解? 最优解?
是
求最优解的目标函数值
否 确定改善方向
求新的基础可行解
20
1.2.3 单纯型表及其格式
IV CB III XB II x1 b c1 a11 a21 c1′′= cn+1 xn+1 b1 c2′′= cn+2 xn+2 b2 x2 … xn c2 … cn a12 … a1n a22 … a2n I xn+1 cn+1 1 0 0 zn+1 xn+2 cn+2 0 1 0 zn+2 … … … … … … xn+m cn+m 0 0 1 zn+m
OBJ : max f ( x) = 6x1 + 4x2 2x1 + x2 ≤ 10 铜资源约束 x1 + x2 ≤ 8 铅资源约束 s.t. x2 ≤ 7 产量约束 x1, x2 ≥ 0 产量不允许为负值 最优解: x1 = 2, x2 = 6, max f ( x) = 36.
4
例2,配料问题(min, ≥) ,配料问题(
2 max 1 O 1 2 3 4 D 5 6 7 H 8
线性规划ppt课件
a11x1+a12x2++a1nxn=b1
a21x1+a22x2++a2nxn=b2
(*)
am1x1+am2x2++amnxn=bm
x1, x2, , xn≥0
其中,bi≥0 (i=1,2,,m)
或者更简洁的,利用矩阵与向量记为
max z CT x
s.t. Ax b
(**)
x0
其中C和x为n维列向量,b为m维列向量, b≥0,A为m×n矩阵,m<n且rank(A)=m
⑵约束条件为 a11x1+a12x2++a1nxn≤b1 加入非a1负1x1变+a量12xx2n++1,+称a为1nx松n+弛xn+变1=量b1,有
⑶约束条件为 a11x1+a12x2++a1nxn≥b1 减去非a1负1x1变+a量12xx2n++1,+称a为1nx剩n -余xn变+1=量b1,有
⑷变量xj无约束。
令xj= xj - xj,对模型中的进行变量代换。
1.2 线性规划问题的求解——单纯形法 1.2.1 基本概念
可行解 满足约束条件(包括非负条 件)的一组变量值,称可行解。
所有可行解的集合称为可行域。
最优解 使目标函数达到最大的可行解 称为最优解。
基本解 对于有n个变量、m个约束方程的标准 型线性规划问题,取其m个变量。若这些变量在约 束方程中的系数列向量线性无关,则它们组成一组 基变量。确定了一组基变量后,其它n-m个变量称 为非基变量。
x0 必非最优解。
证 (1)显然
Matlab求解线性规划和整数规划问题
Matlab求解线性规划和整数规划问题引言概述:Matlab是一种功能强大的数学软件,可以用于求解各种数学问题,包括线性规划和整数规划问题。
本文将介绍如何使用Matlab求解这两类问题,并分析其优点和适用范围。
正文内容:1. 线性规划问题1.1 线性规划问题的定义线性规划问题是指在一定的约束条件下,通过线性目标函数求解最优解的问题。
其数学模型可以表示为:max/min f(x) = c^T * xs.t. Ax <= bx >= 0其中,c是目标函数的系数向量,x是决策变量向量,A是约束条件的系数矩阵,b是约束条件的右侧向量。
1.2 Matlab中的线性规划求解函数Matlab提供了linprog函数来求解线性规划问题。
该函数可以通过设定目标函数系数向量c、约束条件的系数矩阵A和右侧向量b,以及决策变量的上下界,来求解线性规划问题的最优解。
1.3 线性规划问题的应用线性规划问题在实际应用中非常广泛,例如生产计划、资源分配、运输问题等。
通过Matlab求解线性规划问题,可以高效地得到最优解,为实际问题的决策提供科学依据。
2. 整数规划问题2.1 整数规划问题的定义整数规划问题是指在线性规划问题的基础上,决策变量的取值限制为整数。
其数学模型可以表示为:max/min f(x) = c^T * xs.t. Ax <= bx >= 0x为整数其中,c、A、b的定义与线性规划问题相同,x为整数。
2.2 Matlab中的整数规划求解函数Matlab提供了intlinprog函数来求解整数规划问题。
该函数可以通过设定目标函数系数向量c、约束条件的系数矩阵A和右侧向量b,以及决策变量的上下界和整数约束条件,来求解整数规划问题的最优解。
2.3 整数规划问题的应用整数规划问题在实际应用中常见,例如生产调度、投资决策、路径规划等。
通过Matlab求解整数规划问题,可以考虑到决策变量的整数性质,得到更为实际可行的解决方案。
第1章 线性规划问题
7连续加工问题
一工厂在第一车间用一单位M可加工成3单位产品 A,2单位产品B,A可以按每单位售价8元出售, 也可以在第二车间继续加工,每单位生产费用增 加6元,加工后每单位售价为16元;B可以按每 单位售价7元出售,也可以在第三车间继续加工, 每单位生产费用增加4元,加工后每单位售价为 12元.原料M的单位购入价为2元。上述生产费用 不包括工资在内.三个车间每月最多有20万工时, 每工时工资0.5元.每加工一单位M需1.5工时,如 A继续加工,每单位需3工时;如B继续加工,每 单位需1工时。每月最多能得到的原料M为10万 单位。问如何安排生产,使工厂获利最大?
23
管
理
运
筹
学
三、线性规划标准型及解的概念
• 线性规划的一般形式 max (min) z = c1 x1 + c2 x2 + … + cn xn s.t. a11 x1 + a12 x2 + … + a1n xn ≤ ( =, ≥ )b1 a21 x1 + a22 x2 + … + a2n xn ≤ ( =, ≥ )b2
xj 0
x j ; j 1,2,...,n
c (c1 , c 2 , , c n )
( j 1,2, , n)
为待定的决策变量,
为价值向量, c j ; j 1, 2,...,n 为价值系数,
b ( b1 , b 2 ,...,b m ) 为右端向量,
矩阵
a 11 a 21 A a m1 a 12 a 22 am2 a mn a1n a 2n
线性规划理论与模型应用
授课人 葛金辉
最优化方法习题答案
习题一1.1利用图解法求下列线性规划问题: (1)21x x z max +=⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥≤+≥+0x ,x 5x 2x 2x x 3.t .s 212121 解:根据条件,可行域为下面图形中的阴影部分,,有图形可知,原问题在A 点取得最优值,最优值z=5(2)21x 6x z min -=⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥≤+-≤+0x ,x 7x x 1x x 2.t .s 212121 解:图中阴影部分表示可行域,由图可知原问题在点A 处取得最优值,最优值z=-6.(3)21x 2x 3z max +=⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥-≥-≤+-0x ,x 4x 2x 1x x .t .s 212121 解:如图所示,可行域为图中阴影部分,易得原线性规划问题为无界解。
(4)21x 5x 2z min -=⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥≤+≥+0x ,x 2x x 6x 2x .t .s 212121 解:由图可知该线性规划可行域为空,则原问题无可行解。
1.2 对下列线性规划问题,找出所有的基解,基可行解,并求出最优解和最优值。
(1)4321x 6x 3x 2x 5z min -+-=⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥=+++=+++0x ,x ,x ,x 3x 2x x x 27x 4x 3x 2x .t .s 432143214321 解:易知1x 的系数列向量⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=21p 1,2x 的系数列向量⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=12p 2,3x 的系数列向量⎪⎪⎭⎫⎝⎛=13p 3,4x 的系数列向量⎪⎪⎭⎫⎝⎛=24p 4。
①因为21p ,p 线性无关,故有⎪⎩⎪⎨⎧--=+--=+43214321x 2x 3x x 2x 4x 37x 2x ,令非基变量为0x x 43==,得⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=-=311x 31x 21,所以得到一个基解)0,0,311,31(x )1(-=是非基可行解; ②因为31p ,p 线性无关,可得基解)0,511,0,52(x)2(=,543z 2=;③因为41p ,p 线性无关,可得基解611,0,0,31(x )3(-=,是非基可行解;④因为32p ,p 线性无关,可得基解)0,1,2,0(x )4(=,1z 4-=;⑤因为42p ,p 线性相关,42x ,x 不能构成基变量; ⑥因为43p ,p 线性无关,可得基解)1,1,0,0(x )6(=,3z 6-=;所以)6()4()2(x ,x ,x是原问题的基可行解,)6(x 是最优解,最优值是3z -=。
运筹学第三版课后习题答案
运筹学第三版课后习题答案运筹学是一门研究如何在有限资源下做出最优决策的学科。
它涉及到数学、统计学、经济学等多个学科的知识,可以应用于各个领域,如物流管理、生产调度、供应链优化等。
而《运筹学》第三版是一本经典的教材,它系统地介绍了运筹学的基本概念、方法和应用。
本文将针对该教材的课后习题进行解答,帮助读者更好地理解和掌握运筹学的知识。
第一章:线性规划1. 习题1.1:求解线性规划问题的常用方法有哪些?答:求解线性规划问题的常用方法包括单纯形法、对偶理论、整数规划等。
其中,单纯形法是最常用的方法,它通过迭代寻找目标函数值最小(或最大)的解。
2. 习题1.2:什么是线性规划的对偶问题?如何求解线性规划的对偶问题?答:线性规划的对偶问题是指通过原始问题的约束条件构造一个新的问题,该问题的目标是最大化(或最小化)原始问题的目标函数值。
求解线性规划的对偶问题可以使用对偶理论,通过将原始问题转化为对偶问题的等价形式,再利用对偶问题的特性进行求解。
第二章:整数规划1. 习题2.1:什么是整数规划问题?与线性规划问题有何不同?答:整数规划问题是指决策变量的取值必须为整数的线性规划问题。
与线性规划问题相比,整数规划问题的解空间更为有限,求解难度更大。
整数规划问题在实际应用中常常涉及到资源的离散分配、路径选择等问题。
2. 习题2.2:列举几个整数规划问题的应用场景。
答:整数规划问题的应用场景包括生产调度、物流路径优化、设备配置等。
例如,在生产调度中,需要确定每个生产批次的数量和时间,以最大化产能利用率和最小化生产成本。
第三章:动态规划1. 习题3.1:什么是动态规划?它的基本思想是什么?答:动态规划是一种通过将问题划分为多个子问题,并保存子问题的解来求解原问题的方法。
其基本思想是利用子问题的解构建全局最优解,从而避免重复计算和提高求解效率。
2. 习题3.2:动态规划在哪些问题中有应用?答:动态规划在最短路径问题、背包问题、序列比对等问题中有广泛的应用。
线性规划题及答案
线性规划题及答案引言概述:线性规划是一种数学优化方法,用于在一组线性约束条件下寻觅使目标函数取得最大(最小)值的变量值。
在实际生活和工作中,线性规划往往被用于资源分配、生产计划、运输问题等方面。
本文将介绍一些常见的线性规划题目,并给出相应的答案。
一、资源分配问题1.1 问题描述:某公司有两个生产部门A和B,每天生产产品X和Y。
部门A 每天生产产品X需要消耗3个单位的资源,生产产品Y需要消耗2个单位的资源;部门B每天生产产品X需要消耗2个单位的资源,生产产品Y需要消耗4个单位的资源。
公司每天有20个单位的资源可供分配,如何分配资源才干使得产出最大化?1.2 解答:设部门A每天生产产品X的数量为x,生产产品Y的数量为y;部门B每天生产产品X的数量为u,生产产品Y的数量为v。
根据题目描述,可以建立如下线性规划模型:Maximize Z = 3x + 2y + 2u + 4vSubject to:3x + 2y + 2u + 4v <= 20x, y, u, v >= 0通过线性规划求解器可以得到最优解。
二、生产计划问题2.1 问题描述:某工厂有两个生产车间,每天生产产品P和Q。
车间1每天生产产品P需要花费5个单位的时间,生产产品Q需要花费3个单位的时间;车间2每天生产产品P需要花费4个单位的时间,生产产品Q需要花费6个单位的时间。
工厂每天有40个单位的时间可供分配,如何安排生产计划才干使得产量最大化?2.2 解答:设车间1每天生产产品P的数量为x,生产产品Q的数量为y;车间2每天生产产品P的数量为u,生产产品Q的数量为v。
根据题目描述,可以建立如下线性规划模型:Maximize Z = 5x + 3y + 4u + 6vSubject to:5x + 3y + 4u + 6v <= 40x, y, u, v >= 0通过线性规划求解器可以得到最优解。
三、运输问题3.1 问题描述:某公司有两个仓库和三个销售点,每一个仓库有一定数量的产品可供销售点购买。
Matlab求解线性规划和整数规划问题
Matlab求解线性规划和整数规划问题引言概述:Matlab是一种强大的数学计算软件,广泛应用于科学、工程和金融等领域。
在数学优化中,线性规划和整数规划问题是常见的优化问题。
本文将介绍如何使用Matlab求解线性规划和整数规划问题,并详细阐述求解过程和注意事项。
正文内容:1. 线性规划问题求解1.1 线性规划问题的定义线性规划问题是在一组线性约束条件下,最大化或者最小化线性目标函数的问题。
在Matlab中,可以使用线性规划函数linprog进行求解。
1.2 线性规划问题的建模在求解线性规划问题之前,需要将问题转化为标准的线性规划形式。
这包括定义决策变量、约束条件和目标函数。
在Matlab中,可以使用矩阵和向量表示线性约束条件和目标函数。
1.3 线性规划问题的求解步骤求解线性规划问题的普通步骤包括定义问题、建模、调用linprog函数进行求解、获取结果并进行分析。
在Matlab中,可以使用linprog函数指定问题的目标函数、约束条件和变量范围,然后通过调用该函数获得最优解。
2. 整数规划问题求解2.1 整数规划问题的定义整数规划问题是在线性规划问题的基础上,对决策变量增加整数限制的问题。
在Matlab中,可以使用整数线性规划函数intlinprog进行求解。
2.2 整数规划问题的建模与线性规划问题类似,整数规划问题也需要定义决策变量、约束条件和目标函数。
不同之处在于,决策变量需要增加整数限制。
在Matlab中,可以使用矩阵和向量表示整数约束条件和目标函数。
2.3 整数规划问题的求解步骤整数规划问题的求解步骤与线性规划问题类似,只是需要调用intlinprog函数进行求解。
在Matlab中,可以通过指定问题的目标函数、约束条件、变量范围和整数约束条件来调用该函数,然后获取最优解。
总结:在本文中,我们介绍了如何使用Matlab求解线性规划和整数规划问题。
对于线性规划问题,需要定义问题、建模、调用linprog函数进行求解,并获取结果进行分析。
线性规划题及答案
线性规划题及答案引言概述:线性规划是一种数学优化方法,用于在给定约束条件下寻找使目标函数最大或最小的变量值。
在实际生活和工作中,线性规划经常被应用于资源分配、生产计划、运输问题等方面。
本文将介绍一些常见的线性规划题目,并给出相应的答案。
一、资源分配问题1.1 约束条件:某公司有两种产品A和B,生产一单位产品A需要耗费2个单位的资源X和1个单位的资源Y,生产一单位产品B需要耗费1个单位的资源X和3个单位的资源Y。
公司每天可用资源X和资源Y分别为10个单位和12个单位。
假设产品A的利润为3万元,产品B的利润为4万元,问如何分配资源才能使公司利润最大化?1.2 目标函数:设生产产品A的单位数为x,生产产品B的单位数为y,则目标函数为Maximize 3x + 4y。
1.3 答案:通过线性规划计算,最优解为生产产品A 4个单位,生产产品B 2个单位,公司利润最大化为20万元。
二、生产计划问题2.1 约束条件:某工厂生产两种产品C和D,生产一单位产品C需耗费2个单位的资源M和3个单位的资源N,生产一单位产品D需耗费4个单位的资源M和2个单位的资源N。
工厂每天可用资源M和资源N分别为8个单位和10个单位。
产品C的利润为5万元,产品D的利润为6万元,问如何安排生产计划以最大化利润?2.2 目标函数:设生产产品C的单位数为x,生产产品D的单位数为y,则目标函数为Maximize 5x + 6y。
2.3 答案:经过线性规划计算,最佳生产计划为生产产品C 2个单位,生产产品D 2个单位,工厂利润最大化为22万元。
三、运输问题3.1 约束条件:某公司有三个仓库分别存储产品E、F和G,每个仓库的存储容量分别为100、150和200个单位。
产品E、F和G的单位运输成本分别为2元、3元和4元,需求量分别为80、120和150个单位。
问如何安排运输计划以最小化总成本?3.2 目标函数:设从仓库i运输产品j的单位数为xij,则目标函数为Minimize2x11 + 3x12 + 4x13 + 2x21 + 3x22 + 4x23 + 2x31 + 3x32 + 4x33。
运筹学第一章
第一章、 线性规划和单纯形法1.1 线性规划的概念一、线性规划问题的导出1.(引例) 配比问题——用浓度为45%和92%的硫酸配置100t 浓度为80%的硫酸。
取45%和92%的硫酸分别为x1和x2t,则有: 求解二元一次方程组得解。
目的相同,但有5种不同浓度的硫酸可选(30%,45%,73%,85%,92%)会出现什么情况?设取这5种硫酸分别为 x1、x2、x3、x4、x5 t, 则有: ⎩⎨⎧⨯=++++=++++1008.092.085.073.045.03.01005432154321x x x x x x x x x x 请问有多少种配比方案?为什么?哪一种方案最好?假设5种硫酸价格分别为:400,700,1400,1900,2500元/t ,则有:2.生产计划问题如何制定生产计划,使三种产品总利润最大?考虑问题:⎩⎨⎧⨯=+=+1008.092.045.01002121x x x x ⎪⎩⎪⎨⎧=≥⨯=++++=++++++++=5,,2,1,01008.092.085.073.045.03.0100..250019001400700400543215432154321 j x x x x x x x x x x x t s x x x x x MinZ j(1)何为生产计划?(2)总利润如何描述?(3)还要考虑什么因素?(4)有什么需要注意的地方(技巧)?(5)最终得到的数学模型是什么?二、线性规划的定义和数学描述(模型)1.定义:对于求取一组变量xj (j =1,2,......,n),使之既满足线性约束条件,又使具有线性表达式的目标函数取得极大值或极小值的一类最优化问题称为线性规划问题,简称线性规划。
2.配比问题和生产计划问题的线性规划模型的特点:用一组未知变量表示要求的方案,这组未知变量称为决策变量;存在一定的限制条件,且为线性表达式;有一个目标要求(最大化,当然也可以是最小化),目标表示为未知变量的线性表达式,称之为目标函数; 对决策变量有非负要求。
数学建模第1章线性规划
数学
建模
例 1.6
min{max
xi
yi
|
ei
|},其中e i
=
xi -
yi 。
取v
=
max yi
|
e
i
|,这样,上面的问题就变换成
min v,
s.t.
ìïïíïïî
x1 y1
-
y1 ? x1 ?
v,L , xn v,L , yn
yn ? v, n ? v.
25/39
基础部数学教研室
数学 建模
2x1 - 5x2 + x3 ? 10, x1 + 3x2 + x3 ? 12, x1, x2 , x3 ³ 0.
11/39
基础部数学教研室
数学 建模
解 (1)化成 Matlab 标准型
min w = - 2x1 - 3x2 + 5x3,
s.t.
轾 犏- 2 犏 臌1
5 3
-1 1
轾 犏x1 犏 犏x2 犏 臌x3
a=1 -1 -1 1 1 -1 1 -3 1 -1 -2 3;
enddata
min=@sum(col:c*@abs(x));
@for(row(i):@sum(col(j):a(i,j)*x(j))<b(i));
@for(col:@free(x)); !x的分量可正可负;
end
24/39
基础部数学教研室
@for(row(i):@sum(col(j):a(i,j)*x(j))<b(i));
@sum(col:x)=7;
14/39
end
基础部数学教研室
数学 建模
例 1.2 求解下列线性规划问题 max z = 2x1 + 3x2 - 5x3, s.t. x1 + x2 + x3 = 7, 2x1 - 5x2 + x3 ? 10, x1 + 3x2 + x3 ? 12, x1, x2 , x3 ³ 0.
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
课 程 简 介
第三章:运输问题(4学时) 第四章:整数规划(4学时) 第五章:动态规划(3学时) 第六章:动态规划应用举例(7学时) 第七章:图与网络分析(7学时) 第八章:排队论(8学时)
第 一 章 单 纯 形 法 划 与 规 性 线
第一章 线性规划与单纯形法
线性规划是运筹学最重要的分支。自 1947年美国人丹捷格提出求解线性规划的 单纯形法以来,它在理论上已趋向成熟, 实际上的应用日益广泛与深入,现在几乎 各行各业都可以建立线性规划模型。比如 制定企业最佳经营计划、确定产品最优配 料比、寻找材料的最优下料方案、研究各 种资源的最优分配方案等等。由于线性规 划模型具有应用的广泛性,更主要由于它 的算法易于在计算机上实现,实际上, EXCEL的“规划求解”即可以用来求解一 般的线性规划问题。所以,线性规划已成 为现代管理科学的重要基础和手段之一。
图 解 法
2 2
图1-1
X2 60
图 1 1-1 1-1 1
4x1+2x2=120
Q3 Q2
50 40
30
20 10
2x1+3x2=100
Q1 10 20 30 40 50
O
x1
图 解 法
决策变量的一组取值称为线性规划问题 的一个解。满足约束条件的解称为可行解。 所有可行解的集合即称为可行域。使目标函 数达到最优的解称为最优解。 例1的可行域包含无穷多个可行解,为了 在无穷多个可行解中找到最优解,我们在坐 标系中画出目标函数表示的一族平行线。观 察这族平行线移动时对应的Z值变化,可以看 出,这族平行线愈向右上方移动,对应Z值愈 大。由于平行线族在Q2点脱离可行域,所以, 例1在Q2点取得最优解。 Q2是直线 2x1+3x2=100和4x1+2x2=120的交点,解此方程 组可得 :x1=20,x2=20.因为例1的解是:生产 Ⅰ型Ⅱ型计算机分别为20台,能得到最大利 润为200单位。
线 性 规 划 数 学 模 型
线性规划数学模型的一般形式如下: 目标函数:max(min)Z=c1x1+c2x2+‥‥+cnxn 约束条件:
a11x1+a12x2+‥‥+a1nxn≤(≥,=)b1 a21x1+a22x2+‥‥+a2nxn≤(≥,=)b2 …………………………………… am1x1+am2x2+‥‥+amnxn≤(≥,=)bm x1,x2,‥‥,xn≥0
设司乘人员在各时间段一 开始时上班,并连续工作8小 时,问该公司线路至少应配备多少司乘人 员。列出该问题数学模型。 设x1,x2 ,…, x6为各班新上班人数,考虑到 在每个时间段工作的人数既包括该时间段 新上班的人又包括上一个时间段上班的人 员,按所需人员最少的要求可列出本例的 数学模型:
线 性 规 划 数 学 模 型
段内所需司机和乘务人员数如下: 班次 1 2 3 4 5 6 时间 6:00—10:00 10 00—14 00 10:00—14:00 14:00—18:00 18:00—22:00 22:00— 2:00 2:00— 6:00 所需人数 60 70 60 20 20 30
线 性 规 划 数 学 模 型
信息与计算科学专业
运筹与优化理论
讲授教师:向宇
课 程 简 介
运筹学是高等学校经济管理 类专业本科生所必修的一门专业 基础课;是分析和解决经营管理 领域最优化问题的一门方法论学 科;是每个有志于从事现代经营 管理工作的同志所应该掌握的重 要数量分析工具。
课 程 简 介
何谓“运筹学”?它的英文名称 是Operations Research,直译为“作业研 究”,就是研究在经营管理活动中如 何行动,如何以尽可能小的代价,获 取尽可能好的结果,即所谓“最优化” 问题。汉语是世界上最丰富的语言, 中国学者把这门学科意译为“运筹 学”,就是取自古语“运筹于帷幄之 中,决胜于千里之外”,其意为运算 筹划,出谋献策,以最佳策略取胜。 这就极为恰当地概括了这门学科的精 髓。
课 程 简 介
在人类历史的长河中,运筹谋划的 思想俯拾皆是,精典的运筹谋划案例也 不鲜见。像“孙子兵法”就是我国古代 战争谋略之集大成者;像诸葛亮更是家 喻户晓的一代军事运筹大师。然而,把 “运筹学”真正当成一门科学来研究, 则还只是近几十年来的事。第二次世界 大战中,英美等国抽调各方面的专家参 与各种战略战术的优化研究工作,获得 了显著的成功,大大推进了胜利的进程。 战后,从事这些活动的许多专家转到了 民用部门,使运筹学很快推广到了工业 企业和政府工作的各个方面,从而促进 了运筹学有关理论和方法的研究和实践, 使得运筹学迅速发展并逐步成熟起来。
1.2 图解法
如何求解线性规划模型是本章讨论的中 心问题。首先介绍只有两个决策变量的线性 规划的图解法,该方法能够对线性规划的解 法从几何直观上给我们以启迪。 对于两个决策变量的每一组取值,都可 以看作平面直角坐标系中一个点的坐标,因 此,我们可以把满足约束条件的点在平面直 角坐标系中表示出来。以例1的模型为例,约 束条件2x1+3x2≤100,4x1+2x2≤120都代表由一 条直线划定的半个平面,考虑到x1,x2≥0,所 以,满足所有约束条件的点应为坐落在第一 象限的区域OQ1Q2Q3(如图),该区域称为可 行域。
课 程 简 介
运筹学发展到现在,虽然只 有五十多年的历史,但其内容已 相当丰富,所涉及的领域也十分 广泛。以《运筹学国际文摘》收 集的各国运筹学论文的内容为例, 按技术分类就有50多种。现在这 门新兴学科的应用已深入到国民 经济的各个领域,成为促进国民 经济多快好省,健康协调发展的 有效方法。
课 程 简 介
线 性 规 划 数 学 模 型
建立该问题的数学模型
设x1,x2分别表示计划期内产品Ⅰ,Ⅱ 的产量。因为计划期内生产用的原料和工 时都是有限的,所以在确定产品Ⅰ,Ⅱ的 产量时要满足下面约束条件: 2x1+3x2≤100 4x1+2x2≤120 x1,x2≥0 一般满足上述约束方程组的解不是唯 一的,根据题意我们需要的是既满足约束 条件,又使得所获利润最大的方案。
1 1 线 性 规 划 问 题
§1 线性规划问题
1.1 线性规划问题的数学模型
线性规划是研究在一组线性不等式或等式 约束下使得某一线性目标函数取最大(或最 小)的极值问题。下面我们通过几个例子来 介绍线性规划问题的数学模型。
例1.某工厂生产Ⅰ,Ⅱ两种型号计算机,为了生产 一台Ⅰ型和Ⅱ型计算机,所需要原料分别为2和3个单 位,需要的工时分别为4和2个单位。在计划期内可以 使用的原料为100个单位,工时为120个单位。已知生 产每台Ⅰ,Ⅱ型计算机可获得利润分别为6和4个单位, 试确定获利最大的生产方案。
我们讲授这门课程的目的就是要使同 学们系统地了解运筹学的基本概念、基本 原理、研究方法及其应用,掌握运筹学整 体优化的思想和定量分析的优化技术,并 能正确应用各类模型分析和解决实际问题。 这门课程共讲授48学时,根据这些学 时,我们安排了如下一些内容: 第一章:线性规划与单纯形法 (8学时) 第二章:线性规划的对偶理论与灵敏 度分析 (7学时)
线 性 规 划 数 学 模 型
若以Z表示总利润,我们的目标是 maxZ=6x1+4x2 综合上述,该问题可用数学模型 表示为: 目标函数: maxZ=6x1+4x2 约束条件: 2x1+3x2≤100 4x1+2x2≤120 x1,x2≥0
线 性 规 划 数 学 模 型
例2 某昼夜服务的公交线路每天各时间区
目标函数: 约束条件: minZ=x1+x2+x3+x4+x5+x6 x1+x6≥60 x1+x2≥70 x2+x3≥60 x3+x4≥20 x4+x5≥20 x5+x6≥30 x1,x2,…,x6≥0
线 性 规 划 数 学 模 型
上面两例优化模型,都具有下述特征: (1)每个问题都用一组未知变量 x1,…,xn表示所求方案,通常这些变量都 是非负的,称为决策变量。 (2)存在一组约束条件,这些约束条 件都可以用一组线性等式或不等式表示。 (3)都有一个要求的目标,并且这个 目标可表示为一组决策变量的线性函数, 称为目标函数。目标函数可以是求最大, 也可以是求最小。 具有上述特征的数学模型就称为线性 规划模型。
2 )具有两个变量的线性规划问题的可行 域是凸多边形。 (2)若线性规划存在最优解,它一定在可 行域的某个顶点得到。 虽然图解法只能求解包含2个变量的问 题,作为算法,没有太大价值,但是上述 结论却非常有意义。它将搜索最优解的范 围从可行域的无穷多个点缩小到有限几个 顶点。这就开启了人们的思路。而后面我 们要介绍的求解多维线性规划的单纯形法 就是在此结论的基础上推广得到的。