Lecture01_线性规划及应用开发

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线性规划PPT课件

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线性规划的基本定理
线性规划的解存在性
对于任何线性规划问题,都存在至少一个最优解。
最优解的唯一性
在某些情况下,线性规划问题的最优解是唯一的,这取决于目标函 数和约束条件的形状和位置。
解的稳定性
线性规划问题的最优解是稳定的,即使目标函数或约束条件略有变 化,最优解也不会发生大的变化。
03
线性规划的求解方法
优缺点:内点法具有全局收敛性和对初始点不敏 感的优点,但计算量较大,需要较高的计算资源 。
椭球法
01
总结词:几何方法
02
03
04
详细描述:椭球法是一种基 于几何方法的线性规划算法。 它将可行解的边界表示为椭 球,通过迭代移动椭球中心
来逼近最优解。
算法步骤:椭球法的基本步 骤包括初始化、构建椭球和 迭代更新。在每次迭代中, 根据当前椭球的位置和方向 来更新中心和半径,直到满
运输问题
总结词
运输问题是线性规划在物流和供应链管理中的重要应用,旨在优化运输成本、 运输时间和运输量等目标。
详细描述
运输问题通常需要考虑多个出发地、目的地、运输方式和运输成本等因素。通 过线性规划方法,可以找到最优的运输方案,使得总运输成本最低、运输时间 最短,同时满足运输量和运输路线的限制。
投资组合优化问题
03
单纯形法
单纯形法是线性规划的标 准算法,通过迭代和优化, 找到满足约束条件的最大 或最小目标函数值。
初始解
在应用单纯形法之前,需 要先找到一个初始解,这 可以通过手动计算或使用 软件工具来实现。
迭代过程
单纯形法通过不断迭代和 优化,逐步逼近最优解, 每次迭代都需要重新计算 目标函数值和最优解。
线性规划的几何意义

线性规划在软件开发中的应用

线性规划在软件开发中的应用

王宇航13120476线性规划在软件开发中的应用随着软件复杂性的提高,如何有序地管理和控制软件开发过程,确保在可接受的时间与成本下,按照可预测的进度,开发出高质量的软件,已经成为各大型企业和各软件开发机构关注的焦点。

软件过程是保证软件项目成功的一个重要因素,它是将用户需求转化为有效的软件解决方案的一系列活动。

通过恰当的定义软件过程,可以实现过程的透明与规范,从而有效地管理、控制与改进软件的开发与维护过程,确保软件质量。

一个软件过程可以被定义为软件生命周期中用来构思、开发、发布与维护一个软件产品所需要的相应策略、组织结构技术及过程等一系列相关软件工程活动的集合。

软件的开发过程随时会受到需求变更的影响,需求的变更可能来源于客户的功能需求的改变,也可能来源于软件开发过程本身出现的变化。

因此一个成功的软件项目离不开对软件项目实际进度的跟踪与监督。

本文主要是把线性规划理论运用到软件开发的过程中,针对软件开发过程中,软件项目实际进度滞后于计划进度的问题,建立了一个优化软件开发过程模型,以确保软件项目能够在可接受的成本和时间内顺利完成。

软件开发模型是软件项目的指导思想和全局性框架,它可以在可接受的时间和资源内辅助高质量软件顺利完成。

软件开发模型随着软件设计思想的改变而发展,经历了最初的以结构化程序设计思想为指导的开发模型,到以面向对象为指导的开发模型,到以构件开发思想为指导的开发模型及现在的4GT技术。

现有的软件开发模型有瀑布模型、螺旋模型、变换模型、喷泉模型、智能模型、增量模型、WINWIN模型、原型实现模型、RAD模型、并发开发模型、基于构件开发模型、基于体系结构开发模型等。

它们大致可分为三种类型:以软件需求完全确定为前提的软件模型,在软件开发初始阶段只能提供基本需求时采用的渐进式开发模型以形式化开发方法为基础的软件模型。

软件项目管理是为了使软件项目能够按照预定的成本、进度、质量顺利完成而对成本、人员、进度、质量、风险等进行分析和管理的活动。

线性规划的应用

线性规划的应用

线性规划的应用一、引言线性规划是一种数学优化方法,广泛应用于各个领域,如经济学、管理学、工程学等。

本文将介绍线性规划的基本概念、模型建立以及应用案例。

二、线性规划的基本概念1. 目标函数:线性规划的目标是最大化或最小化一个线性函数,称为目标函数。

目标函数通常表示为z = c₁x₁ + c₂x₂ + ... + cₙxₙ,其中c₁、c₂、...、cₙ为系数,x₁、x₂、...、xₙ为决策变量。

2. 约束条件:线性规划的约束条件是一组线性不等式或等式,用于限制决策变量的取值范围。

约束条件通常表示为a₁x₁ + a₂x₂ + ... + aₙxₙ ≤ b,其中a₁、a₂、...、aₙ为系数,b为常数。

3. 决策变量:线性规划中的决策变量是需要确定的变量,其取值决定了目标函数的取值。

决策变量通常表示为非负数,即x₁, x₂, ..., xₙ ≥ 0。

三、线性规划模型建立线性规划的模型建立包括确定目标函数、约束条件以及决策变量的取值范围。

下面以一个生产计划问题为例,详细说明线性规划模型的建立过程。

假设某工厂生产两种产品A和B,每天可用的生产时间为8小时。

产品A每单位利润为100元,产品B每单位利润为150元。

产品A每小时需要2人工时,产品B每小时需要3人工时。

工厂每天可用的人工时为20小时。

现在需要确定每天生产的产品数量,以最大化利润。

1. 确定目标函数:由于目标是最大化利润,因此目标函数为z = 100A + 150B,其中A为产品A的数量,B为产品B的数量。

2. 确定约束条件:根据生产时间和人工时的限制,可以得到以下约束条件:- 2A + 3B ≤ 20(人工时限制)- A, B ≥ 0(非负数限制)3. 确定决策变量的取值范围:由于产品数量不能为负数,因此决策变量的取值范围为A, B ≥ 0。

四、线性规划的应用案例线性规划在实际应用中有广泛的应用,下面以物流配送问题为例,介绍线性规划的应用案例。

某物流公司需要将货物从仓库分配到不同的配送中心,以满足客户的需求。

线性规划及其在运筹学中的应用

线性规划及其在运筹学中的应用

线性规划及其在运筹学中的应用线性规划(Linear Programming)是一种优化问题的数学建模方法,广泛应用于运筹学领域。

它通过建立数学模型,以线性目标函数和线性约束条件描述问题,寻找最优解。

线性规划被广泛应用于生产计划、资源分配、物流管理等方面,为企业和组织提供了有效的决策支持。

一、线性规划模型的基本概念线性规划模型一般由以下三个要素组成:决策变量、目标函数和约束条件。

1. 决策变量决策变量是指用于描述问题的变量,其取值决定了问题的解。

在线性规划中,决策变量通常用符号x1、x2、……、xn表示。

2. 目标函数目标函数是线性规划模型的目标,通过最大化或最小化目标函数的值来寻找最优解。

目标函数一般为线性函数,可以是最大化利润、最小化成本等。

3. 约束条件约束条件是指问题中的限制条件,限制决策变量的取值范围。

约束条件一般由一系列线性等式或不等式组成,可以包括资源约束、技术约束等。

二、线性规划模型的解法线性规划模型可以通过数学方法求解,常用的求解方法有单纯形法、对偶单纯形法、内点法等。

1. 单纯形法单纯形法是一种逐步逼近目标函数最优解的方法。

它从初始可行解开始,不断交替寻找改进方向和改进量,直到找到最优解为止。

单纯形法的应用广泛,对于一般的线性规划问题能够得到较好的结果。

2. 对偶单纯形法对偶单纯形法是单纯形法的一种扩展,用于求解带有等号约束的线性规划模型。

它通过对偶问题的求解来获得原始问题的最优解。

相较于单纯形法,对偶单纯形法在某些情况下具有更高的求解效率。

3. 内点法内点法是一种基于内点路径的求解方法,通过定义一个迭代序列使目标函数逐步逼近最优解。

内点法的优点是能够在多项式时间内求解规模很大的线性规划问题,但在求解小规模问题时运算量较大。

三、线性规划在运筹学中的应用线性规划在运筹学中有广泛的应用,可以解决许多实际问题。

1. 生产计划线性规划可以用于制定最优的生产计划,使得生产成本最低或者生产效益最大化。

线性规划讲义

线性规划讲义

线性规划讲义一、引言线性规划是一种优化问题的数学建模方法,它可以用来解决一类特定的最优化问题。

本讲义将介绍线性规划的基本概念、问题形式化、求解方法以及应用领域。

二、线性规划的基本概念1. 线性规划定义线性规划是一种在给定的约束条件下,求解线性目标函数的最优解的数学问题。

线性规划的目标函数和约束条件都是线性的。

2. 线性规划的数学模型线性规划可以用数学模型来表示,一般形式为:最大化(或最小化)目标函数约束条件:线性规划的目标函数和约束条件可以包含多个变量和多个约束条件。

3. 线性规划的基本假设线性规划的求解过程基于以下假设:- 可行解存在:问题存在满足约束条件的解。

- 目标函数有界:问题存在有限的最优解。

- 线性关系:目标函数和约束条件都是线性的。

三、线性规划的问题形式化1. 目标函数的确定线性规划的目标函数可以是最大化或最小化某个特定的指标,如利润最大化、成本最小化等。

2. 约束条件的确定约束条件是限制问题解的条件,可以包括等式约束和不等式约束。

约束条件可以来自于问题的实际限制,如资源的有限性、技术要求等。

3. 决策变量的确定决策变量是问题中需要决策的变量,它们的取值将影响目标函数的值。

决策变量的选择应该与问题的实际需求相匹配。

四、线性规划的求解方法1. 图解法图解法是线性规划求解的一种直观方法,通过绘制约束条件的图形和目标函数的等高线,找到目标函数取得最大(或最小)值的点。

2. 单纯形法单纯形法是一种常用的线性规划求解算法,它通过迭代计算,逐步接近最优解。

单纯形法的基本思想是通过不断地移动到更优的解,直到找到最优解。

3. 整数规划的分支定界法整数规划是线性规划的一种扩展形式,它要求决策变量的取值为整数。

分支定界法是一种用于求解整数规划的方法,它通过将问题分解为多个子问题,并逐步缩小解空间,最终找到最优解。

五、线性规划的应用领域线性规划在实际问题中有广泛的应用,包括但不限于以下领域:- 生产计划与调度- 运输与物流管理- 金融投资组合优化- 能源调度与优化- 供应链管理等六、总结线性规划是一种重要的数学建模方法,它可以用来解决一类特定的最优化问题。

线性规划讲义

线性规划讲义

线性规划讲义一、引言线性规划是一种数学优化方法,用于解决线性约束条件下的最优化问题。

它广泛应用于工程、经济学、运筹学等领域。

本讲义将介绍线性规划的基本概念、模型建立和求解方法。

二、线性规划的基本概念1. 线性规划的定义线性规划是在一组线性约束条件下,寻找目标函数的最大值或最小值的数学优化问题。

2. 基本术语- 决策变量:用来表示问题中需要决策的量,通常用x1, x2, ..., xn表示。

- 目标函数:表示需要最大化或最小化的量,通常用z表示。

- 线性约束条件:表示问题中的限制条件,通常以不等式或等式的形式给出。

- 可行解:满足所有线性约束条件的决策变量取值。

- 最优解:使目标函数达到最大值或最小值的可行解。

三、线性规划模型的建立1. 确定决策变量根据问题的特点,确定需要决策的变量及其表示方式。

2. 建立目标函数根据问题的要求,构建目标函数,它通常是决策变量的线性组合。

3. 确定约束条件根据问题的限制条件,建立线性约束条件,通常以不等式或等式的形式给出。

4. 求解最优解利用线性规划的求解方法,求解出使目标函数达到最大值或最小值的可行解。

四、线性规划的求解方法1. 图形法对于二维或三维问题,可以使用图形法来求解线性规划问题。

首先将约束条件绘制成图形,然后通过图形的分析找到最优解。

2. 单纯形法单纯形法是一种常用的求解线性规划问题的方法。

它通过迭代计算,不断改进可行解,直到找到最优解。

3. 整数规划当决策变量需要取整数值时,可以使用整数规划方法来求解线性规划问题。

整数规划通常比线性规划更复杂,需要使用特定的求解算法。

五、线性规划的应用案例1. 生产计划问题假设一家工厂有多种产品需要生产,每种产品有不同的生产成本和利润。

通过线性规划,可以确定每种产品的生产数量,使得总利润最大化。

2. 运输问题假设有多个供应地和多个需求地,每个供应地和需求地之间有不同的运输成本。

通过线性规划,可以确定各个供应地和需求地之间的运输量,使得总运输成本最小化。

线性规划的应用

线性规划的应用

线性规划的应用1. 简介线性规划是一种数学优化方法,用于解决线性约束条件下的最优化问题。

它在许多领域中都有广泛的应用,如生产计划、资源分配、运输问题等。

本文将介绍线性规划的基本概念和应用案例。

2. 基本概念2.1 目标函数线性规划的目标是最大化或者最小化一个线性函数,称为目标函数。

目标函数通常表示为Z = c1x1 + c2x2 + ... + cnxn,其中ci为系数,xi为决策变量。

2.2 约束条件线性规划的决策变量受一系列线性约束条件限制。

约束条件通常表示为a1x1 + a2x2 + ... + anxn ≤ b,其中ai为系数,b为常数。

2.3 非负约束线性规划的决策变量通常有非负约束条件,即xi ≥ 0。

3. 应用案例:生产计划优化假设某公司有两种产品A和B,每一个产品的生产需要消耗不同的资源,且有一定的利润。

公司希翼通过线性规划来优化生产计划,以最大化利润。

3.1 决策变量设x1为产品A的生产数量,x2为产品B的生产数量。

3.2 目标函数公司的目标是最大化利润,因此目标函数可以表示为Z = 10x1 + 15x2,其中10和15分别为产品A和B的利润。

3.3 约束条件公司的资源有限,因此有以下约束条件:- 2x1 + 3x2 ≤ 1000:消耗的资源1的限制- 4x1 + 2x2 ≤ 800:消耗的资源2的限制- x1, x2 ≥ 0:非负约束条件4. 解决方法通过线性规划求解器,可以求解上述生产计划优化问题。

求解器将根据目标函数和约束条件,找到使目标函数最大化的决策变量取值。

5. 结果与分析经过线性规划求解器计算,得到最优解为x1 = 200,x2 = 100。

此时,公司可以生产200个产品A和100个产品B,获得的最大利润为10*200 + 15*100 = 3500。

6. 应用案例:运输问题线性规划还可以应用于运输问题,如货物的最佳配送方案。

6.1 决策变量假设有三个发货点A、B、C和两个收货点X、Y。

线性规划讲义

线性规划讲义

线性规划讲义一、引言线性规划是一种优化问题的数学建模工具,它可以帮助我们在给定的约束条件下,找到使目标函数达到最大或最小值的最优解。

本讲义将介绍线性规划的基本概念、常见的线性规划模型以及求解方法。

二、线性规划的基本概念1. 目标函数:线性规划的目标是最大化或最小化一个线性函数,该函数被称为目标函数。

通常用字母Z表示目标函数。

2. 约束条件:线性规划的解必须满足一系列约束条件,这些约束条件可以是等式或不等式。

约束条件可以限制决策变量的取值范围,也可以限制决策变量之间的关系。

3. 决策变量:决策变量是我们需要确定的变量,它们的取值将影响目标函数的值。

决策变量通常用字母x表示。

4. 可行解:满足所有约束条件的解被称为可行解。

可行解必须满足约束条件,并且在定义域内取值。

5. 最优解:在所有可行解中,使目标函数达到最大或最小值的解被称为最优解。

最优解可能是唯一的,也可能有多个。

三、线性规划模型1. 单目标线性规划模型:单目标线性规划模型是指只有一个目标函数的线性规划模型。

常见的单目标线性规划模型包括生产计划、资源分配等问题。

2. 多目标线性规划模型:多目标线性规划模型是指有多个目标函数的线性规划模型。

多目标线性规划模型需要考虑多个目标之间的权衡和平衡。

四、线性规划的求解方法1. 图形法:图形法是一种直观的求解线性规划问题的方法,它适用于二维或三维的线性规划问题。

通过绘制约束条件的图形,可以找到最优解所在的区域。

2. 单纯形法:单纯形法是一种高效的求解线性规划问题的方法,它适用于多维的线性规划问题。

单纯形法通过迭代计算,逐步接近最优解。

3. 整数规划法:整数规划是线性规划的一种扩展,它要求决策变量只能取整数值。

整数规划问题的求解相对困难,可以使用分支定界法等方法求解。

五、线性规划的应用领域线性规划广泛应用于各个领域,包括生产计划、资源分配、运输问题、投资组合、市场营销等。

线性规划可以帮助决策者优化资源利用,提高效益。

线性规划的应用

线性规划的应用

线性规划的应用一、引言线性规划是一种数学优化方法,用于解决实际问题中的最优化问题。

它在经济、管理、工程等领域有着广泛的应用。

本文将介绍线性规划的基本概念和应用领域,并以某公司生产计划为例,详细说明线性规划在生产调度中的应用。

二、线性规划的基本概念1. 目标函数:线性规划的目标是最大化或最小化一个线性函数,称为目标函数。

在生产调度中,目标函数可以是利润最大化、成本最小化等。

2. 约束条件:线性规划的解必须满足一系列的约束条件,这些约束条件可以是线性等式或线性不等式。

在生产调度中,约束条件可以是资源限制、产能限制等。

3. 决策变量:线性规划中,需要确定一组决策变量,这些变量的取值决定了目标函数和约束条件的满足程度。

在生产调度中,决策变量可以是产品的生产数量、生产时间等。

三、线性规划的应用领域线性规划在各个领域都有广泛的应用,包括但不限于以下几个方面:1. 生产计划与调度:线性规划可以帮助企业优化生产计划,合理安排生产资源,提高生产效率和利润。

2. 供应链管理:线性规划可以优化供应链中的物流和库存管理,降低成本,提高供应链的响应能力。

3. 资源分配:线性规划可以帮助政府或组织合理分配有限的资源,如教育资源、医疗资源等。

4. 金融投资:线性规划可以帮助投资者优化投资组合,降低风险,提高收益。

四、线性规划在生产调度中的应用以某公司为例,该公司生产两种产品A和B,产品A每单位利润为100元,产品B每单位利润为150元。

公司有两个生产车间,分别能生产产品A和产品B的数量为500和800。

此外,公司还有两个市场,市场1的需求量为600,市场2的需求量为700。

公司的目标是在满足市场需求的情况下,最大化利润。

解决该问题的线性规划模型如下:目标函数:Maximize 100A + 150B约束条件:1. A <= 5002. B <= 8003. A + B >= 6004. A + B >= 700其中,A表示产品A的生产数量,B表示产品B的生产数量。

线性规划课件ppt

线性规划课件ppt
根据实际问题的特点,选择适合的线性规划模型进行建模和优化。
详细描述
在选择线性规划模型时,应根据实际问题的特点进行选择。例如,对于简单的最优化问题,可以使用标准型线性规划模型;对于需要约束条件或特殊处理的问题,可以选择扩展型线性规划模型。在建立模型后,还可以使用优化软件对模型进行优化,以提高求解效率和准确性。
CHAPTER
线性规划的求解方法
总结词
最常用的方法
要点一
要点二
详细描述
单纯形法是一种迭代算法,用于求解线性规划问题。它通过不断地在可行解域内寻找新的解,直到找到最优解或确定无解为止。单纯形法的主要步骤包括建立初始单纯形、确定主元、进行基变换和更新单纯形等。该方法具有简单易行、适用范围广等优点,但在某些情况下可能会出现迭代次数较多、计算量大等问题。
在选择变量时,应考虑其物理意义、数据的可靠性和敏感性等因素。
选择变量时,首先要考虑变量的物理意义和实际背景,以便更好地理解模型和求解结果。同时,要重视数据的可靠性,避免使用不可靠的数据导致模型失真或错误。敏感度分析可以帮助我们了解变量对目标函数的影响程度,从而更好地选择变量。
总结词
详细描述
总结词
线性规划在工业生产中的应用已经非常广泛,未来将会进一步拓展其应用领域。
工业生产
线性规划在物流运输领域中的应用也将会有更广阔的前景,例如货物的合理配载、车辆路径规划等。
物流运输
线性规划在金融管理中的应用也将逐渐增多,例如投资组合优化、风险控制等。
金融管理
非线性优化
将线性规划拓展到非线性优化领域是一个具有挑战性的研究方向,但也为线性规划的应用提供了更广阔的发展空间。
软件特点
Lingo具有强大的求解能力,可以高效地解决大规模线性规划问题,同时具有友好的用户界面,方便用户进行模型输入和结果输出。

线性规划讲义

线性规划讲义

线性规划讲义一、什么是线性规划线性规划(Linear Programming,简称LP)是一种数学优化方法,用于解决线性约束条件下的最优化问题。

它的目标是在给定的线性约束条件下,找到使目标函数达到最大或者最小值的变量取值。

二、线性规划的基本要素1. 决策变量:决策变量是指问题中需要决策的变量,用来表示问题的解。

通常用x1、x2、...、xn来表示。

2. 目标函数:目标函数是用来衡量问题的优劣的函数,通常是需要最大化或者最小化的函数。

通常用f(x)表示。

3. 约束条件:约束条件是问题中需要满足的条件,通常是一组线性等式或者不等式。

约束条件可以分为等式约束和不等式约束,分别用等式和不等式来表示。

三、线性规划的标准形式线性规划的标准形式可以表示为:最小化:f(x) = c1x1 + c2x2 + ... + cnxn约束条件:Ax ≤ bx ≥ 0其中,f(x)是目标函数,c1、c2、...、cn是目标函数的系数,x1、x2、 (x)是决策变量,A是约束条件的系数矩阵,b是约束条件的常数向量,x ≥ 0表示决策变量的非负约束。

四、线性规划的求解方法线性规划可以使用多种方法进行求解,常见的方法有:1. 图形法:适合于二维问题,通过绘制约束条件的直线和目标函数的等高线图来找到最优解。

2. 单纯形法:适合于多维问题,通过迭代计算顶点来找到最优解。

3. 对偶理论:通过构建对偶问题,将原问题转化为对偶问题进行求解。

4. 整数规划法:将决策变量限制为整数,通过枚举或者分支定界法来求解。

五、线性规划的应用领域线性规划广泛应用于各个领域,包括但不限于以下几个方面:1. 生产计划:通过优化资源分配和生产计划,最大化利润或者最小化成本。

2. 运输问题:通过最优化运输路线和货物分配,降低运输成本。

3. 供应链管理:通过优化供应链中的各个环节,提高效率和利润。

4. 金融投资:通过优化投资组合,最大化收益或者最小化风险。

5. 能源管理:通过优化能源生产和消耗,提高能源利用效率。

线性规划教材教学课件

线性规划教材教学课件

02
线性规划的基本理论
线性规划的几何解释
01
线性规划问题可以解释为在多维 空间中寻找一个点,该点使得某 个线性函数达到最大或最小值。
02
线性规划问题可以用图形表示, 通过观察图形可以直观地理解问 题的约束条件和目标函数。
线性规划的基本定理
线性规划问题存在最优解,且最优解必定在约束条件的边界 上。
大M法的优点是计算量较小, 可以快速找到一个近似解,但 解的精度和可靠性相对较低。
大M法适用于一些对解精度要 求不高,但需要快速得到近似 解的场合。
两阶段法
两阶段法是一种求解线性规划问题的分 解方法,将原问题分解为两个阶段进行
求解。
第一阶段是求解一个初始的线性规划问 题,得到一个初步的解;第二阶段是在 初步解的基础上进行修正和调整,以得
Python求解线性规划
总结词
Python是一种通用编程语言,也提供了求解线性规划的 库。
详细描述
Python的PuLP库可以用来求解线性规划问题,用户只需 要编写Python代码来定义线性规划的约束条件和目标函 数,然后调用PuLP库的函数即可得到最优解。
总结词
PuLP库提供了多种求解器选项,包括GLPK、CBC、 CP,这些最优解称为最优 解集。
线性规划的解的概念
线性规划问题的最优解称为最优解, 而所有最优解的集合称为最优解集。
在最优解集中,存在一个最优解被称 为最优基解,它是线性规划问题的一 个基可行解。
03
线性规划的求解方法
单纯形法
单纯形法是一种求解线性规划问题的 经典方法,通过不断迭代和寻找最优 解的过程,最终找到满足所有约束条 件的解。
单纯形法具有简单易行、适用范围广 等优点,但也有计算量大、需要多次 迭代等缺点。

线性规划应用课件

线性规划应用课件

xxi323
≤ ≤
30 ( i=1,2,3,4 80,x24 线≤性规划1应0用0
),
25
投资问题
3)目标函数及模型:
2.线性规划应用
一、线性规划---
合理利用线材问题:如何下 料使用材最少。
配料问题:在原料供应量的 限制下如何获取最大利润。
投资问题:从投资项目中选 取方案,使投资回报最大。
线性规划应用
1
2.线性规划应用
产品生产计划:合理利用人 力、物力、财力等,使获利最 大。
劳动力安排:用最少的劳动 力来满足工作的需要。
上加工;数据如下表。问:为使该厂获得最
大利润,应如何制定产品加工方案?
线性规划应用
13
生产计划的问题
设备
A1 A2 B1 B2 B3 原料(元/件) 售价(元/件)
产品单件工时
ⅠⅡ Ⅲ
5 10
7
9
12
6
8
4
11
7
0.25 0.35 0.50
1.25 2.00 2.80
设备的 有效台时
6000 10000 4000 7000 4000

不限
25
原材料名称
1 2 3
每天最多供应量
100 100 线性规划应6用0
单价(元/kg) 65 25 3157
配料问题
解:设 xij 表示第 i 种(甲、乙、丙) 产品中原料 j 的含量。这样我们建立数学
模型时,要考虑:
对于甲: x11,x12,x13; 对于乙: x21,x22,x23; 对于丙: x31,x32,x33; 对于原料1: x11,x21,x31; 对于原料2: x12,x22,x32; 对于原料线3性:规划应用x13,x23,x33; 18

线性规划讲义

线性规划讲义

线性规划讲义一、引言线性规划是一种数学建模和优化方法,用于解决具有线性约束条件和线性目标函数的问题。

它可以应用于各种领域,如生产计划、资源分配、运输问题等。

本讲义将介绍线性规划的基本概念、模型建立方法、解法和应用案例。

二、基本概念1. 线性规划问题的定义线性规划问题是指在一组线性约束条件下,寻找使线性目标函数取得最大(小)值的决策变量的取值。

2. 线性规划问题的数学表达线性规划问题的数学表达可以用如下形式表示:最大化(最小化)目标函数:Z = c₁x₁ + c₂x₂ + ... + cₙxₙ约束条件:a₁₁x₁ + a₁₂x₂ + ... + a₁ₙxₙ ≤ b₁a₂₁x₁ + a₂₂x₂ + ... + a₂ₙxₙ ≤ b₂...aₙ₁x₁ + aₙ₂x₂ + ... + aₙₙxₙ ≤ bₙx₁, x₂, ..., xₙ ≥ 03. 线性规划问题的基本要素线性规划问题包含以下基本要素:目标函数:决策变量的线性组合,表示待优化的目标。

约束条件:对决策变量的约束,限制了可行解的范围。

决策变量:问题中需要决策的变量。

可行解:满足所有约束条件的决策变量取值。

最优解:使目标函数取得最大(小)值的可行解。

三、模型建立方法1. 确定决策变量根据问题的实际情况,确定需要决策的变量,如生产数量、资源分配比例等。

2. 建立目标函数根据问题的目标,将决策变量线性组合,构建目标函数。

3. 建立约束条件根据问题的约束条件,将决策变量的线性组合与约束条件进行比较,建立约束方程。

4. 确定变量的取值范围根据问题的实际情况,确定决策变量的取值范围,如非负约束条件。

四、解法1. 图形法图形法适用于二维线性规划问题,通过绘制约束条件的直线和目标函数的等高线,找到最优解的图形位置。

2. 单纯形法单纯形法是一种迭代求解线性规划问题的方法,通过不断移动基变量,找到最优解。

3. 整数规划法整数规划法适用于决策变量需要取整数值的线性规划问题,通过引入整数变量和约束条件,将问题转化为整数规划问题,并应用相应的求解方法。

高二数学必修教学课件简单线性规划的应用

高二数学必修教学课件简单线性规划的应用

03
代数法在简单线性规划中应用
目标函数构建与转化
目标函数的定义
在简单线性规划中,目标函数是描述问题优化目标的数学表达式 ,通常表示为z=ax+by的形式。
目标函数的转化
根据问题的不同,目标函数可能需要进行转化。例如,当要求最 大值时,可以将目标函数转化为求最小值的形式,或者通过添加 负号实现转化。
高二数学必修教学课件简单线 性规划的应用
汇报人:XX
20XX-01-14

CONTENCT

• 简单线性规划概述 • 图形解法在简单线性规划中应用 • 代数法在简单线性规划中应用 • 整数解在简单线性规划中应用 • 简单线性规划在实际问题中应用 • 总结回顾与拓展延伸
01
简单线性规划概述
线性规划定义与特点
案例二
运输问题的优化
问题描述
某公司有若干个仓库和若干个销售点,每个仓库有一定数 量的货物。已知从每个仓库到每个销售点的运输费用和运 输量限制,如何安排运输方案使得总费用最小?
代数法求解
同样地,首先根据题意列出目标函数和约束条件。然后, 通过代数法将目标函数和约束条件转化为标准形式。最后 ,利用线性规划的方法求解得到最优解。
01
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线性规划定义:线性规划 是一种数学方法,用于在 给定约束条件下最大化或 最小化线性目标函数。它 广泛应用于经济、管理、 工程等领域。
线性规划特点
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目标函数和约束条件都是 线性的;
可行域是凸集,即任意两 点的连线上的点都在可行 域内;
最优解如果存在,则一定 在可行域的某个顶点上达 到。
在求解线性规划问题时,必须严格遵守约束条件的限制,否则可能导致无解或得到错误 的最优解。

线性规划的基本概念与应用知识点总结

线性规划的基本概念与应用知识点总结

线性规划的基本概念与应用知识点总结线性规划(Linear Programming,简称LP)是运筹学中一种常见的数学优化方法,用于解决线性约束下的最优化问题。

它的基本概念和应用知识点涉及到数学模型的建立、目标函数的设定以及约束条件的制定等方面。

本文将对线性规划的基本概念和应用进行总结。

一、基本概念1. 数学模型的建立线性规划首先需要建立数学模型,将实际问题转化为数学形式。

一般情况下,线性规划模型可以表示为:Max/Min Z = C^T * XSubject to: A * X ≤ B; X ≥ 0其中,Z表示目标函数,C为目标函数系数向量,X是决策变量向量,A为约束条件的系数矩阵,B为约束条件的限制值。

2. 目标函数的设定线性规划的目标是通过优化目标函数来达到最佳解。

目标函数可以是最大化或最小化某个特定指标,如利润最大化、成本最小化等。

目标函数的设定需要根据具体问题来决定,优化目标必须是线性函数。

3. 约束条件的制定线性规划的约束条件可以是等式约束或不等式约束。

等式约束表示各种资源的使用总量必须等于某个固定值,而不等式约束表示各种资源的使用总量必须小于等于某个限制值。

约束条件的制定需要考虑问题的实际情况和限制条件,确保模型的可行性。

二、应用知识点1. 单目标线性规划单目标线性规划是指在一个目标函数下,满足一系列线性约束条件的优化问题。

求解单目标线性规划可以使用常见的线性规划求解方法,如单纯形法、内点法等。

2. 多目标线性规划多目标线性规划是指在多个目标函数下,满足一系列线性约束条件的优化问题。

多目标线性规划的求解方法包括权重法、边界法、Tschebyshev法等,可以通过确定权重系数或设定目标函数的权重范围来获得一组最优解。

3. 整数线性规划整数线性规划是指在线性规划的基础上,限制决策变量为整数的优化问题。

求解整数线性规划可以使用分支定界法、割平面法、混合整数线性规划解法等。

4. 网络流问题与线性规划的等价性网络流问题可以通过线性规划的方法进行求解。

线性规划与应用

线性规划与应用

线性规划与应用一、课程目标知识目标:1. 理解线性规划的基本概念,掌握线性规划问题的数学模型及其构成要素;2. 学会使用图解法解决线性规划问题,并能够解释其几何意义;3. 掌握单纯形法的基本步骤,能够运用其解决实际线性规划问题。

技能目标:1. 能够根据实际问题建立线性规划模型,并运用图解法进行初步分析;2. 通过案例学习,掌握单纯形法的应用,提高解决线性规划问题的能力;3. 能够运用线性规划知识解决生活中的实际问题,提高数学应用能力。

情感态度价值观目标:1. 培养学生对线性规划问题的兴趣,激发探究精神,增强数学学习的自信心;2. 通过小组合作学习,培养学生团队协作能力和沟通能力;3. 使学生认识到数学知识在实际生活中的广泛应用,提高数学学习的积极性。

二、教学内容1. 线性规划基本概念:线性规划问题的定义、数学模型、约束条件、目标函数、可行解、最优解等;2. 图解法:线性约束条件的图形表示、可行域的确定、目标函数的图形表示、最优解的判定;3. 单纯形法:基本可行解、单纯形表、迭代过程、最优解的确定;4. 实际应用案例:结合实际生活中的线性规划问题,如生产计划、物流配送等,进行案例分析;5. 教学内容的安排和进度:按照教材章节顺序,分阶段进行教学,确保学生充分理解每个知识点。

具体教学内容安排如下:第1课时:线性规划基本概念;第2课时:图解法;第3课时:单纯形法;第4课时:实际应用案例及讨论;第5课时:总结与拓展。

教学内容与教材紧密关联,注重科学性和系统性,旨在帮助学生扎实掌握线性规划相关知识。

和附件。

三、教学方法1. 讲授法:通过教师对线性规划基本概念、理论及解题方法的系统讲解,使学生掌握线性规划的基础知识,理解数学模型及其应用。

2. 讨论法:针对线性规划中的典型案例,组织学生进行小组讨论,引导学生主动探究问题,培养学生的分析问题和解决问题的能力。

3. 案例分析法:结合实际生活中的线性规划问题,如生产计划、物流配送等,进行案例分析,让学生了解线性规划在实际中的应用,提高学生的实际操作能力。

线性规划的初步应用

线性规划的初步应用

线性规划的初步应用在数学和运筹学领域中,线性规划是一种广泛应用的优化技术,用于解决实际问题中的最优化模型。

通过线性规划,我们可以确定一组优化的决策变量,以满足一定的约束条件,并且使目标函数达到最大或最小值。

本文将介绍线性规划的基本概念和初步应用。

一、线性规划的基本概念1. 目标函数:线性规划的目标在于最大化或最小化一个线性函数,这个线性函数被称为目标函数。

目标函数的系数表示了各个决策变量的重要程度。

2. 决策变量:线性规划中,我们需要做出一些决策,这些决策被称为决策变量。

决策变量可以是实数、整数或者布尔型变量。

3. 约束条件:线性规划的决策变量需要满足一系列的约束条件。

约束条件可以是等式或者不等式,用来描述问题的限制条件。

4. 最优解:线性规划问题的最优解是指在满足约束条件的前提下使目标函数得到最大或最小值的决策变量取值。

二、线性规划的应用领域线性规划广泛应用于各个领域,以下列举几个常见的应用领域:1. 生产计划:在生产计划中,线性规划可以帮助确定各种资源的最优分配,以实现最大的产量或最小的成本。

例如,一个工厂可能需要确定生产各种产品的最佳数量,使得总成本最小化。

2. 运输问题:线性规划可以用于解决运输问题,如货物从供应地点到需求地点的最佳路径选择和运输量分配。

这些问题在物流和运输行业中非常常见。

3. 资源分配:在资源分配问题中,线性规划可以帮助确定资源的最佳利用方式。

例如,一家公司可能需要确定广告预算的最佳分配,以最大化销售额。

4. 投资组合:线性规划可以用于确定最佳的投资组合,以使投资组合的预期收益最大化或风险最小化。

这在金融领域中非常有用。

三、线性规划的求解方法线性规划的求解方法有很多种,其中最常用的方法包括单纯形法和内点法。

1. 单纯形法:单纯形法是一种逐步搜索的方法,通过不断移动到下一个可行解来寻找最优解。

该方法通过迭代计算来改善目标函数的值,直到找到最优解为止。

2. 内点法:内点法是一种基于迭代的方法,通过在可行域内搜索来逼近最优解。

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a21 x1 + a22 x2 + … + a2n xn ( =, ) b2
: am1 x1+ am2 x2 + … + amn xn ( =, ) bm x1, x2 ,… , xn 0
通常称 x1,x2 ,… ,xn 为 决策变量, c1,c2 ,… ,cn 为 目标系数,
6
You can search by the keyword “solver” in VBE for helps
on SolverOptions function,
19
Solver
Solver Functions
The SolverSolve function performs the optimization. There are two things you should know about SolverSolve:
The SolverSolve function returns an integer value that indicates
Solver’s “success”:
The integer value 0 means that Solver was successful; The integer value 1 and 2 also indicate success; The integer value 4 means that Solver did not converge;
The MaxMinVal is 1 for a maximization problem and 2 for a
minimization problem
If there are several changing cell ranges, you can use Union in
the ByChange argument.
有一个目标函数,并表示为决策变量的线性函数。
存在若干个约束条件,且约束条件用决策变量的线性等 式或线性不等式来表达。
要求目标函数实现极大化(Max)或极小化(Min)。
5
线性规划模型
线性规划模型形式
目标函数 Max (Min) z = c1 x1 + c2 x2 + … + cn xn 约束条件:a11 x1 + a12 x2 + … + a1n xn ( =, ) b1
Lecture 01
线性规划及应用开发
1
内容提要


线性规划模型
Solver A Product Mix Application
2
线性规划模型
问题的提出
在生产管理的经营活动中,需要对有限的资源寻
求最佳的利用或分配方式。
任何资源都是有限的,如劳动力、原材料、设备
或资金等。因此,必须进行合理的配置,寻求最 佳的利用方式。
SolverOptions AssumeLinear:=True, AssumeNonneg:=True
In general, any number of options can follow the
SolverOptions function (all separated by commas).
各种系数( c1 , c2 , … , cn; a11 , a12 , … , amn; b1 , b2 , … , bm)
G
决策模型
——
在若干个约束条件下,使目标函数达到极大
或极小的决策问题
7
线性规划模型
一个线性规划实例

决策变量:x1 = 产品 I 的计划生产量 目标函数: (Max)总获利 = 2x1 + 1x2
9
Solver
Solve the Model by Menu-driven way
Excel’s Solver is invoked to obtain an optimal solution for
optimization models.
It has a very user-friendly Excel interface, shown by the dialog
5 for “binary” (note that there is no right-hand-side argument for the latter two options).
o A right-hand side: must be specified as a string or a number.
加载 “规划求解” (Solver)
如果在您的Excel中,没有在“工具”菜单中发现“规划求解”,
请在下图所示的界面中点击“加载宏”。
11
Solver
Solve the Model by Menu-driven way
加载 “规划求解” (Solver)
点击“加载宏”后,显示界面如下:
Specially, this is true of the Solver optimization add-in
that is part of Microsoft Office.
The Solver can be manipulated not only through the
familiar menu interface, but it can also be manipulated “behind the scenes” with VBA code.
“规划求解” 的 “选项” 设置及运行
典型的选择:
采用线性模型 假定非负
15
Solver
Solver Functions
All of the Solver functions begin with the word Solver. The ones used most often are: SoloverReset, SolverOk,
minimization problem
o Identifies the changing cells
The following line is typical:
SolverOk SetCell:=Range(“Cost”), MaxMinVal:=2, ByChange:=Range(“Prod”)
SolverAdd, and SolverSolve.
To reset the Solver, use the line:
SolverReset
This clears all previous settings and lets you start with a
clean slate.
16
Solver
所谓最佳方式,必须有一个标准或目标,这个标
准或目标就是使利润达到最大或成本达到最小。
3
线性规划模型
问题的提出
有限资源配置问题可归纳为以下两类问题:

如何合理地使用有限的资源,使生产经营的效益达到最大 在生产或经营任务确定的情况下,如何合理地组织生产,安 排经营活动,使资源消耗最少。
与规划问题有关的数学模型总由以下两部分组成:
Solver Functions
The SolverOk function does three things:
o Identifies the target cell (the objective) o Specifies whether the problem is a maximization or
Here are several possibilities:
SolverAdd CellRef:=Range(“Used”), Relation:=1, FormulaText:=“Available” SolverAdd CellRef:=Range(“EndInventory”), Relation:=3, FormulaText:=0 SolverAdd CellRef:=Range(“Investments”), Relation:=5
18
Solver
Solver Functions
The SolverOptions function allows you to set options. The two you will probably set most frequently are the
Assume Linear Model and Assume NonNegative options. They can be set as follows.
17
Solver
Solver Functions
The SolverAdd function adds a new constraint each time it
is called. It takes three arguments: o A left-hand side: must be specified as a range. o A relation index: 1 for “<=“, 2 for “=“, 3 for “>=“, 4 for “integer”,
If it is used with the argument UserFinish:=True, then the dialog
box, which probably appears just after the optimization has been finished, will not appear. (note that UserFinish:=False is the default value.)
x2 = 产品 II 的计划生产量
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