混合策略线性规划解法(汇总).ppt
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线性规划PPT课件
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
4.2线性规划ppt课件
4.2线性规划ppt课件
目录
• 线性规划简介 • 线性规划的求解方法 • 线性规划的软件实现 • 线性规划案例分析 • 线性规划的优化策略
01
线性规划简介
线性规划的定义
线性规划是数学优化技术的一种 ,它通过将问题转化为线性方程 组,并寻找满足一定约束条件的 解,以实现目标函数的最优解。
线性规划问题通常由决策变量、 约束条件和目标函数三部分组成
运输问题
总结词
运输问题是在物流和供应链管理中常见的线性规划应用,旨在优化运输成本和时 间。
详细描述
运输问题通常涉及多个起点、终点和运输方式,需要考虑运输成本、时间、容量 和路线等约束条件。通过线性规划方法,可以找到最优的运输方案,使得总运输 成本最低或运输时间最短。
投资组合优化问题
总结词
投资组合优化问题是在金融领域中常见的线性规划应用,旨 在实现风险和收益之间的平衡。
对偶问题在理论研究和实际应用中都 具有重要的意义,可以用于求解一些 特殊类型的问题,如运输问题、分配 问题等。
对偶问题具有一些特殊的性质,如对 偶变量的非负性、对偶问题的最优解 与原问题的最优解之间的关系等。
初始解的确定
初始解的确定是线性规划求解过程中的 一个重要步骤,一个好的初始解可以大
大减少迭代次数,提高求解效率。
。
决策变量是问题中需要求解的未 知数,约束条件是限制决策变量 取值的条件,目标函数是要求最
大或最小的函数。
线性规划的数学模型
线性规划的数学模型通常由一 组线性不等式和等式约束以及 一个线性目标函数组成。
线性不等式和等式约束条件可 以用来表示各种资源和限制条 件。
目标函数是决策变量的线性函 数,表示要优化的目标。
目录
• 线性规划简介 • 线性规划的求解方法 • 线性规划的软件实现 • 线性规划案例分析 • 线性规划的优化策略
01
线性规划简介
线性规划的定义
线性规划是数学优化技术的一种 ,它通过将问题转化为线性方程 组,并寻找满足一定约束条件的 解,以实现目标函数的最优解。
线性规划问题通常由决策变量、 约束条件和目标函数三部分组成
运输问题
总结词
运输问题是在物流和供应链管理中常见的线性规划应用,旨在优化运输成本和时 间。
详细描述
运输问题通常涉及多个起点、终点和运输方式,需要考虑运输成本、时间、容量 和路线等约束条件。通过线性规划方法,可以找到最优的运输方案,使得总运输 成本最低或运输时间最短。
投资组合优化问题
总结词
投资组合优化问题是在金融领域中常见的线性规划应用,旨 在实现风险和收益之间的平衡。
对偶问题在理论研究和实际应用中都 具有重要的意义,可以用于求解一些 特殊类型的问题,如运输问题、分配 问题等。
对偶问题具有一些特殊的性质,如对 偶变量的非负性、对偶问题的最优解 与原问题的最优解之间的关系等。
初始解的确定
初始解的确定是线性规划求解过程中的 一个重要步骤,一个好的初始解可以大
大减少迭代次数,提高求解效率。
。
决策变量是问题中需要求解的未 知数,约束条件是限制决策变量 取值的条件,目标函数是要求最
大或最小的函数。
线性规划的数学模型
线性规划的数学模型通常由一 组线性不等式和等式约束以及 一个线性目标函数组成。
线性不等式和等式约束条件可 以用来表示各种资源和限制条 件。
目标函数是决策变量的线性函 数,表示要优化的目标。
线 性 规 划ppt课件
第3页
生产计划问题
某工厂用三种原料生产三种产品,已知的条件如表 2.1.1所示,试制订总利润最大的生产计划
单位产品所需原 产品 料数量(公斤) Q1
产品 Q2
产品 原料可用量 Q3 (公斤/日)
原料P1
2
3
0 1500
原料P2
0
2
4
800
原料P3
3 2 5 2000
单位产品的利润 3
5
4
(千元)
第4页
剩余变量
第18页
不等式变不等式
a i1 x 1 a i 2 x 2 a in x n b i
a i1 x 1 a i 2 x 2 a in x n b i
或
a i1 x 1 a i 2 x 2 a in x n b i
a i1 x 1 a i 2 x 2 a in x n b i
最 优 解 ( 1, 4)
2x1 x2 2 x1 2x2 2
x1 x2 5
第24页
注释
可能出现的情况:
可行域是空集 可行域无界无最优解 最优解存在且唯一,则一定在顶点上达到 最优解存在且不唯一,一定存在顶点是最优解
第25页
可行域的几何结构
基本假设 凸集 可行域的凸性
第26页
中运 筹 帷 幄 之
运筹学课件
线性规划
Linear Programming
外决 胜 千 里 之
第1页
线性规划
线性规划问题 可行区域与基本可行解 单纯形算法 初始可行解 对偶理论 灵敏度分析 计算软件 案例分析
第2页
线性规划问题
线性规划实例
生产计划问题 运输问题
线性规划模型
一般形式 规范形式 标准形式 形式转换 概念
生产计划问题
某工厂用三种原料生产三种产品,已知的条件如表 2.1.1所示,试制订总利润最大的生产计划
单位产品所需原 产品 料数量(公斤) Q1
产品 Q2
产品 原料可用量 Q3 (公斤/日)
原料P1
2
3
0 1500
原料P2
0
2
4
800
原料P3
3 2 5 2000
单位产品的利润 3
5
4
(千元)
第4页
剩余变量
第18页
不等式变不等式
a i1 x 1 a i 2 x 2 a in x n b i
a i1 x 1 a i 2 x 2 a in x n b i
或
a i1 x 1 a i 2 x 2 a in x n b i
a i1 x 1 a i 2 x 2 a in x n b i
最 优 解 ( 1, 4)
2x1 x2 2 x1 2x2 2
x1 x2 5
第24页
注释
可能出现的情况:
可行域是空集 可行域无界无最优解 最优解存在且唯一,则一定在顶点上达到 最优解存在且不唯一,一定存在顶点是最优解
第25页
可行域的几何结构
基本假设 凸集 可行域的凸性
第26页
中运 筹 帷 幄 之
运筹学课件
线性规划
Linear Programming
外决 胜 千 里 之
第1页
线性规划
线性规划问题 可行区域与基本可行解 单纯形算法 初始可行解 对偶理论 灵敏度分析 计算软件 案例分析
第2页
线性规划问题
线性规划实例
生产计划问题 运输问题
线性规划模型
一般形式 规范形式 标准形式 形式转换 概念
线性规划PPT课件
基解:令所为 有 0, 非求 基出 变的 (1量 .2)的 满解 足 称为基解。
基可行解与可行 足基 (1.3): 的满 基解称为基可 对应基可行解的 为基 可, 行称 基。基 显可 然 解的数目 基解的数 C目 nm
基本最优解与最优基 满: 足(1.1) 的基可行解称为基本 优最 解,
对应m,如果 B是矩A中 阵的一 mm个 阶非奇异 (|B子 |0)矩 ,则阵 称 B是线性规 题的一个基。
基向量与非基向B量 中: 的基 列向量称为,基向 矩阵A中除B之外各列即为非,基 A中 向共 量 有nm个非基向量。
基变量与非基 基变 向P量 j量 对: 应与 的xj变 称量 为基变量;否 基则 变称 量为 。非
将文件存储并命名后,选择菜单 “Solve” 并对提示 “ DO RANGE(SENSITIVITY)ANALYSIS? ”回答“是”,即 可得到如下输出:
“资源” 剩余 为零的约束为 紧约束(有效 约束)
OBJECTIVE FUNCTION VALUE
1)
3360.000
VARIABLE VALUE REDUCED COST
可行解 基 解
基可行解
1.4 线性规划问题的图解法
下面结合例1的求解来说明图解法步骤。
例1
max Z 4 x1 3 x2
2 x1 3 x2 24
s. t 3 x1 2 x2 26
x2
x1, x2 0
Q3(6,4)
第一步:在直角坐标系中分
别作出各种约束条件,求出
3x1+2x2=26
Q2(6,4)
B
条 件
3x1 100
x1,x2 0
l3:3x1 100 l4
l4:x10,l5:x200
[管理学]线性规划问题ppt课件
引言
在经济生活中,人们经常遇到这样两类实践问题: 1、资源给定,如何对给定资源予以充分地、合理地运 用,使之完成的义务尽能够地多。 2、义务给定,如何以尽能够少的资源耗费来完成给定 的义务。
可见,上述两类问题都是寻求利润最大。第一类, 是以最大收益扣除定量本钱;第二类,是以定量收益扣 除最小本钱。
地域,而往来的客户主要位于北京、上海、广州、天津、香港与西安
6大城市。由于各仓储中心地利环境、人力资源及区域性本钱的不同,
自动售货机的运送本钱或多或少会有所差别,如下表1 。当前各仓储
中心的自动售货机的库存量如下表2。各地的需求量如下表3。问:为
了可以有效降低运送本钱,应如何安排运输,才干支付最低的运费又
线性规划问题
一、线性规划问题 二、Excel 求解线性规划问题 三、实例讲解
一、线性规划问题
——线性规划是运筹学的一个重要分支,是运筹学的最根本的部分。 线性规划的运用及其广泛,从处理技术问题的最优化设计到工业、农业、 商业、交通运输业、军事和经济方案管理决策领域都可以发扬作用,它是 现代科学管理的一种重要手段。
该问题的数学模型为:
Min Z=5 X11+6 X12+10X13+3X14· · · +4X33+8 X34
X11+X12+X13+X14=60 X21+X22+X23+X24 =40
——产量约束
……
s.t. X11+X21+X31=30 ……
——销量约束
X14+X24+X34=40
Xij ≥0 (i=1,2,3;j=1,2,3,4〕
〔4〕约束:在此列出了规划求解的一切约束条件。 〔5〕最长运算时间:在此设定求解过程的时间。默许值 100〔秒〕,普通可以满足大多数小型规划求解要求。 〔6〕迭代次数:在此设定求解过程中迭代运算的次数,限 制求解过程的时间。默许值100次,根本可以满足大多数小 型规划求解要求。
[模板]线性规划PPT课件
顶点可达到。 4.解题思路是:先找出凸集的任一顶点,计算Z值,比较
Z值最大的顶点为止。
4.无可行解(例1.15):原因是模型本身错误,约束条件之间互相
矛盾,应检查修正。
1、2情形为有最优解 3、4情形为无最优解
-
36
图解法得到的启示
1.求解线性规划问题时,解的情况有:唯一最优解、无 穷多最优解、无界解和无可行解。
2.若线性规划问题的可行域存在,则可行域是一凸集。 3.若线性规划问题的最优解存在,则最优解一定在某个
一般情况,决策变量只取正值(非负值)
x1 0, x2 0
-
6
数学模型
max S=50x1+30x2 s.t. 4x1+3x2 120
2x1+ x2 50 x1,x2 0
线性规划数学模型三要素:
决策变量、约束条件、目标函数
-
7
1-2 线性规划问题的数学模型
例1 .2 营养配餐问题
假定一个成年人每天需要从食物中
第一章 线性规划与单纯形方法
-
1
内容:
线性规划的数学模型,标准形式,基本概念及基本原理;线性规划 的图解法,单纯形法,大M法,两阶段法。
• 重点: • (1)线性规划的基本概念 • (2)单纯形法的基本原理与计算步骤 • 难点: • (1)单纯形法的基本原理与计算步骤
• 基本要求: • (1)理解线性规划的基本概念:目标函数、约束条件、可行解与可行域、基可
和约束方程的影响是独立于其他变量的,
目标函数值是每个决策变量对目标函数
贡献的总和。
-
16
•连续性假定:线性规划问题中的 决策变量应取连续值。
•确定性假定:线性规划问题中的 所有参数都是确定的参数。线性 规划问题不包含随机因素。
Z值最大的顶点为止。
4.无可行解(例1.15):原因是模型本身错误,约束条件之间互相
矛盾,应检查修正。
1、2情形为有最优解 3、4情形为无最优解
-
36
图解法得到的启示
1.求解线性规划问题时,解的情况有:唯一最优解、无 穷多最优解、无界解和无可行解。
2.若线性规划问题的可行域存在,则可行域是一凸集。 3.若线性规划问题的最优解存在,则最优解一定在某个
一般情况,决策变量只取正值(非负值)
x1 0, x2 0
-
6
数学模型
max S=50x1+30x2 s.t. 4x1+3x2 120
2x1+ x2 50 x1,x2 0
线性规划数学模型三要素:
决策变量、约束条件、目标函数
-
7
1-2 线性规划问题的数学模型
例1 .2 营养配餐问题
假定一个成年人每天需要从食物中
第一章 线性规划与单纯形方法
-
1
内容:
线性规划的数学模型,标准形式,基本概念及基本原理;线性规划 的图解法,单纯形法,大M法,两阶段法。
• 重点: • (1)线性规划的基本概念 • (2)单纯形法的基本原理与计算步骤 • 难点: • (1)单纯形法的基本原理与计算步骤
• 基本要求: • (1)理解线性规划的基本概念:目标函数、约束条件、可行解与可行域、基可
和约束方程的影响是独立于其他变量的,
目标函数值是每个决策变量对目标函数
贡献的总和。
-
16
•连续性假定:线性规划问题中的 决策变量应取连续值。
•确定性假定:线性规划问题中的 所有参数都是确定的参数。线性 规划问题不包含随机因素。
混合策略线性规划解法课件.
例1:求解“齐王赛马”问题。 已知齐王的赢得矩阵A
3 1 1 A 1 1 1
i
1 3 1 1 1 1
1 1 3 1 1 1
1 1 1 3 1 1
1 1 1 1 3 1
求得
i j j
max min aij 1 min max aij 3
1 1 1 1 1 3
x1+3x2+3x3+3x4+5x5+3x6 ≥1 3x1+x2+3x3+3x4+3x5+5x6 ≥1
xi ≥ 0,i=1,2,…,6
可解得解为:x1=x4=x5=0, x2=x3=x6=0.111, v′=3, x1′=x4′=x5′= 0, x2′=x3′=x6′=1/3, 即X′* =(0,1/3,1/3,0,0,1/3)T,所以甲的最优策略为 作出策略2、3、6的概率都为0.333,而作出1、4、5 的概率为0,此时 V′G=V′=3。
Y 1, Y 20
1/V= Y1+Y2=1/7
所以,V=6.993
Y1’= Y1V = 1/2 Y2’= Y2V = 1/2 于是乙的最优混合策略为: 以 ½ 的概率选1;以 ½ 的概率选2 ,最优值 V=7。 返回原问题:
当赢得矩阵中有非正元素时,V0 的条件不一定成 立,可以作下列变换: 选一正数 k,令矩阵中每一元素 加上 k 得到新的正矩阵A’,其对应的矩阵对策 G’= { S1, S2, A’} 与 G ={ S1, S2, A } 解相同,但VG = VG’ – k。
建立对G′={S1,S2,A′}中求甲方ห้องสมุดไป่ตู้佳策略的线性规划如下:
Min x1+x2+x3+x4+x5+x6 约束条件:
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
第3章 线性规划.ppt
max z x1 x2 则凸多边形的边AB 上的所有点都是问 题的解。因此,解 是无穷多个。
x2
400
300 A
250 B
x2 250
x1 x2 300
0
200
300
x1
2x1 x2 400 16
第3章 线性规划
3. 无最优解(目标函数值
x2
为无穷大或无穷小)。
若例3-4中式(b),(c)的约 250
成立,则称x为凸集D的极点。即在凸集上不能表 示成相异两点凸组合的点,称为极点;在线性 规划问题的凸集上称之为顶点。
20
第3章 线性规划
3. 基本解:对于有n个变量、m个约束方程的标 准线性规划问题,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 成一组基本变量。确定了一组基本变量后,其 它n-m个变量称为非基本变量。
变量约束: xi 0, 1 i 4
6
第3章 线性规划
一、线性规划问题的标准形式(※)
1. 标准形式
目标函数: 约束条件:
n
max z cj xj j 1
n
aij xj b0i , i 1, 2,
j 1
, m, (b0i 0)
变量约束: xj 0, j 1, 2, , n
通常把上述三个式子描述的问题称为标准线
5. 基本可行解:如果基本解中的每一个变量都是非 负的,即满足变量约束 xj 0, (1 j n) 的基本解称 为基本可行解。如果在基本可行解中至少有一个基 本变量为零,则该解称为退化的基本可行解,反之, 称为非退化的基本可行解。
注:基本可行解既是基本解、又是可行解,它对应 于线性规划问题可行域的顶点。
9
第3章 线性规划
x2
400
300 A
250 B
x2 250
x1 x2 300
0
200
300
x1
2x1 x2 400 16
第3章 线性规划
3. 无最优解(目标函数值
x2
为无穷大或无穷小)。
若例3-4中式(b),(c)的约 250
成立,则称x为凸集D的极点。即在凸集上不能表 示成相异两点凸组合的点,称为极点;在线性 规划问题的凸集上称之为顶点。
20
第3章 线性规划
3. 基本解:对于有n个变量、m个约束方程的标 准线性规划问题,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 成一组基本变量。确定了一组基本变量后,其 它n-m个变量称为非基本变量。
变量约束: xi 0, 1 i 4
6
第3章 线性规划
一、线性规划问题的标准形式(※)
1. 标准形式
目标函数: 约束条件:
n
max z cj xj j 1
n
aij xj b0i , i 1, 2,
j 1
, m, (b0i 0)
变量约束: xj 0, j 1, 2, , n
通常把上述三个式子描述的问题称为标准线
5. 基本可行解:如果基本解中的每一个变量都是非 负的,即满足变量约束 xj 0, (1 j n) 的基本解称 为基本可行解。如果在基本可行解中至少有一个基 本变量为零,则该解称为退化的基本可行解,反之, 称为非退化的基本可行解。
注:基本可行解既是基本解、又是可行解,它对应 于线性规划问题可行域的顶点。
9
第3章 线性规划
线性规划的数学模型PPT课件
2x1+x2+x3 +x4=100 2x2+x3+3x5 +2x6 +x7 =100 x1+x3 +3x4 +2x6 +3x7 +4x8 =100 xj 0, j =1, 2, … , 8
最优下料方案为:第一种方案用料10根,第二种方案50 根,第四种方案30根,总余料为 16m。
2021年5月22日星期六
第9页/共21页
注意: 1 .余料不能超过最短毛坯的长度; 2.最好将毛坯长度按降的次序排列,即先切
割长度最长的毛坯,再切割次长的,最后切割最 短的;不能遗漏了方案。
3.在实际中,如果毛坯规格较多,毛坯的长 度又很短的方案可能很多,甚至有几千个方案, 这时用人工计算几乎是不可能的,即使计算机也 有可能溢出。当碰到这种情况时,可以给余料确 定一个临界值μ,当某方案的余料大于μ时马上舍 去这种方案,从而减少占用计算机内存,也简化 了后面的数学模型。
(2)在一定的资源条件限制下,如何组织安排生
产获得最好的经济效益(如产品量最多 、利润最
大.
2021年5月22日星期六
第1页/共21页
【例1.1】某企业计划生产甲、乙、丙三种产品。这些产品分别要在A、B、C、D、 四种不同的设备上加工。按工艺资料规定,单件产品在不同设备上加工所需要 的台时如表1-1所示 ,已知各设备在计划期内的能力分别为20、15、16、12小 时;每生产一件甲、乙、丙三种产品,企业可获得利润分别为4、3、5元。企业
00..21x51x10.00.53xx42
0.15x6 0.04 0.3x3 0.2x4
0.4x5
0.17 x6
0.65
0.25x1 0.3x2 0.3x3 0.2x4 0.4x5 0.17x6 0.35
最优下料方案为:第一种方案用料10根,第二种方案50 根,第四种方案30根,总余料为 16m。
2021年5月22日星期六
第9页/共21页
注意: 1 .余料不能超过最短毛坯的长度; 2.最好将毛坯长度按降的次序排列,即先切
割长度最长的毛坯,再切割次长的,最后切割最 短的;不能遗漏了方案。
3.在实际中,如果毛坯规格较多,毛坯的长 度又很短的方案可能很多,甚至有几千个方案, 这时用人工计算几乎是不可能的,即使计算机也 有可能溢出。当碰到这种情况时,可以给余料确 定一个临界值μ,当某方案的余料大于μ时马上舍 去这种方案,从而减少占用计算机内存,也简化 了后面的数学模型。
(2)在一定的资源条件限制下,如何组织安排生
产获得最好的经济效益(如产品量最多 、利润最
大.
2021年5月22日星期六
第1页/共21页
【例1.1】某企业计划生产甲、乙、丙三种产品。这些产品分别要在A、B、C、D、 四种不同的设备上加工。按工艺资料规定,单件产品在不同设备上加工所需要 的台时如表1-1所示 ,已知各设备在计划期内的能力分别为20、15、16、12小 时;每生产一件甲、乙、丙三种产品,企业可获得利润分别为4、3、5元。企业
00..21x51x10.00.53xx42
0.15x6 0.04 0.3x3 0.2x4
0.4x5
0.17 x6
0.65
0.25x1 0.3x2 0.3x3 0.2x4 0.4x5 0.17x6 0.35
线性规划PPT优秀课件
y
1
x+y-1>0
1
O
x+y-1<0 x+y-1=0
x
复习二元一次不等式表示平面区域的范例 例1 画出不等式2x+y-6<0表示的平面区域。 y
6
注意:把直
线画成虚线以 表示区域不包 括边界
O
2x+y-6=0
3
x
复习二元一次不等式表示平面区域的范例 y
5Hale Waihona Puke 例2 画出不等式组 x+y=0
x y 5 0 x y 0 x 3
探索结论
复习判断二元一次不等式表示哪一 侧平面区域的方法
由于对在直线ax+by+c=0同 一侧所有点(x,y),把它的坐标 (x,y)代入ax+by+c,所得的实 数的符号都相同,故只需在这条 直线的某一侧取一特殊点(x0,y0) 以ax0+by0+c的正负的情况便可 判断ax+by+c>0表示这一直线 哪一侧的平面区域,特殊地,当 c≠0时常把原点作为此特殊点
可行域
(5,2)
(1,1)
线性规划
例1 解下列线性规划问题: 求z=2x+y的最大值和最小值,使式中x、y满足下 列条件: 2x+y=0 y
解线性规划问题的一般步骤:
2x+y=-3 y x 1 1 第一步:在平面直角坐标系中作出可行域; C( , ) 2 2 第二步:在可行域内找到最优解所对应的点; x y 1 O y 1 第三步:解方程的最优解,从而求出目标函数 B(2,-1) 2x+y=3
x-y=7 C(3,6) y=6
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。
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。
线性规划解的概念性质及图解法PPT课件
5—
4 —B
C
B 3—
2—
1 — 可行域
0 || |
A
12 3
目标函数 Max Z = 2x1 + 3x2
约束条件 x1 + 2x2 8
4x1
16
4x2 12
x1、 x2 0
4x1 16
4 x2 12
D
x1 + 2x2 8
E
| || | | | 4 56 7 8 9
x1
第4页/共38页
(1.2)得到
,x41=4,
5 B2 10
x1 5
1 0
,
-5x第11209x页1x/共4 38页32
基本解为 X (2) (- 2 , 0, 0, 4, 0)T
5
X (1) ( 2 ,1,0,0,0)T 5
X (2) (- 2 , 0, 0, 4, 0)T 5
由于 X(1)是基0本解,从而它是基本可行解,在
第1页/共38页
例1的数学模型
目标函数 Max Z = 2x1 + 3x2
约束条件 x1 + 2x2 8
4x1
16
4x2 12
x1、 x2 0
x1 x2
第2页/共38页
❖图解法
步骤 一: 由全 部约 束条 件作 图求 出可 行域;
x2
9—
8—
7—
6—
5 — (0, 4) 4—
3—
2—
1 — 可行域
习题4
max s.t.
z = 5x1 + 3x2 x1 + x2 ≤ 1 x1 + 2x2 ≥ 4 x1,x2 ≥ 0
第15页/共38页
线性规划的标准化及图解法 ppt课件
线性规划的应用
• 在人力,物力资源有限的条件下,如何安 排生产,达到最大收益?
• 如何用最少的人力,物力资源,完成给定 的任务。
• 许多管理上的问题可以用线性规划来求解。
2020/12/17
ppt课件
1
线性规划的问题
• 某工厂生产两种型号的电机(记为A和B),每台 A型电机需用原料2个单位,4个工时,每台B型电 机需用原料3个单位,2个工时,工厂共有原料 100个单位,120个工时,A、B型电机的每台利 润分别为600元和400元,问两种电机各生产多少 可使利润最大?
最优解x1=5、x2=25,最优值z = 70000。即
最优方案为生产甲产品5件、乙产品25件, 可获得最大利润为70000元。
2020/12/17
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34
作图法求解如下线性规划
1 .Max S x1 3 x2
x1 x2 6 s.t. 2 x1 2 x 2 8
x1 , x 2 0
• 同理约束条件2x1+x2 ≤ 40 也是半个平面
。
2020/12/17
ppt课件
30
线性规划的图解法
整个约束区域是由直线3x1+2x2 =65;
2x1+x2 =40;3x2 =75;x1 =0;x2 =0所围
约束区域
在约束区域 中寻找一点 使目标函数 最大。
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31
线性规划的图解法
2020/12/17
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6
线性规划的应用模型
设有两个砖厂A1,A2。产量分别为23万 和27万,供应三个工地B1,B2,B3。 其需要量分别为17万,18万和15万。
砖厂到各工地的每万块砖的运价如下
• 在人力,物力资源有限的条件下,如何安 排生产,达到最大收益?
• 如何用最少的人力,物力资源,完成给定 的任务。
• 许多管理上的问题可以用线性规划来求解。
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1
线性规划的问题
• 某工厂生产两种型号的电机(记为A和B),每台 A型电机需用原料2个单位,4个工时,每台B型电 机需用原料3个单位,2个工时,工厂共有原料 100个单位,120个工时,A、B型电机的每台利 润分别为600元和400元,问两种电机各生产多少 可使利润最大?
最优解x1=5、x2=25,最优值z = 70000。即
最优方案为生产甲产品5件、乙产品25件, 可获得最大利润为70000元。
2020/12/17
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34
作图法求解如下线性规划
1 .Max S x1 3 x2
x1 x2 6 s.t. 2 x1 2 x 2 8
x1 , x 2 0
• 同理约束条件2x1+x2 ≤ 40 也是半个平面
。
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30
线性规划的图解法
整个约束区域是由直线3x1+2x2 =65;
2x1+x2 =40;3x2 =75;x1 =0;x2 =0所围
约束区域
在约束区域 中寻找一点 使目标函数 最大。
2020/12/17
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31
线性规划的图解法
2020/12/17
ppt课件
6
线性规划的应用模型
设有两个砖厂A1,A2。产量分别为23万 和27万,供应三个工地B1,B2,B3。 其需要量分别为17万,18万和15万。
砖厂到各工地的每万块砖的运价如下
混合整数线性规划
例二、某公司计划在m个地点建厂,可供选择的地点 有A1,A2…Am ,他们的生产能力分别是a1,a2,…am(假设 生产同一产品)。第i个工厂的建设费用为fi (i=1.2…m),又有n个地点B1,B2, … Bn 需要销售这种产品, 其销量分别为b1.b2…bn 。从工厂运往销地的单位运费 为Cij。试决定应在哪些地方建厂,即满足各地需要, 又使总建设费用和总运输费用最省?
(三)、整数规划与线性规划的关系 从数学模型上看整数规划似乎是线 性规划的一种特殊形式,求解只需在线 性规划的基础上,通过舍入取整,寻求 满足整数要求的解即可。但实际上两者 却有很大的不同,通过舍入得到的解 (整数)也不一定就是最优解,有时甚 至不能保证所得到的解是整数可行解。 举例说明。
例:设整数规划问题如下
1 3
x1
Z(2) =-56/3≈-18.7 ∵Z2 < Z1=-16 ∴原问题有比 (-16)更小的最优解,但 x2 不是整数,故利用 x2≤3, x2≥4 加入条件。
加入条件: x2≤3, x2≥4
有下式:
min Z x1 5 x2 min Z x1 5 x2 x1 x2 2 x1 x2 2 5 x 6 x 30 5 x 6 x 30 2 2 1 1 4 4 x1 x1 ( IP4) ( IP3) x1 2 x 2 1 4 3 x2 x2 x , x 0且为整数 x , x 0且为整数 1 2 1 2
max Z x1 x2 14x1 9 x2 51 6 x1 3 x2 1 x , x 0且为整数 1 2
首先不考虑整数约束,得到线性规划问题(一般称 为松弛问题)。 max Z x x
1 2
(三)、整数规划与线性规划的关系 从数学模型上看整数规划似乎是线 性规划的一种特殊形式,求解只需在线 性规划的基础上,通过舍入取整,寻求 满足整数要求的解即可。但实际上两者 却有很大的不同,通过舍入得到的解 (整数)也不一定就是最优解,有时甚 至不能保证所得到的解是整数可行解。 举例说明。
例:设整数规划问题如下
1 3
x1
Z(2) =-56/3≈-18.7 ∵Z2 < Z1=-16 ∴原问题有比 (-16)更小的最优解,但 x2 不是整数,故利用 x2≤3, x2≥4 加入条件。
加入条件: x2≤3, x2≥4
有下式:
min Z x1 5 x2 min Z x1 5 x2 x1 x2 2 x1 x2 2 5 x 6 x 30 5 x 6 x 30 2 2 1 1 4 4 x1 x1 ( IP4) ( IP3) x1 2 x 2 1 4 3 x2 x2 x , x 0且为整数 x , x 0且为整数 1 2 1 2
max Z x1 x2 14x1 9 x2 51 6 x1 3 x2 1 x , x 0且为整数 1 2
首先不考虑整数约束,得到线性规划问题(一般称 为松弛问题)。 max Z x x
1 2
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返回原问题: X1’= X1V= 0.336
X2’= X2V= 0.664
于是甲的最优混合策略为:
以0.336的概率选1策略, 以0.664的概率选2策略,简 记为X﹡=(0.336,0.664)T , 最优值V=6.993。
同样可求乙的最优混合策略:
设乙使用策略1的概率为Y1′ Y1′+Y2′=1 设乙使用策略2的概率为Y2′ Y1′,Y2′0
设在最坏的情况下,甲赢得的平均值为V。这也是乙损
失的平均值,越小越好。
作变换: Y1= Y1’/V , Y2= Y2’/V 建立线性模型:
max Y1+Y2 s.t. 5Y1+9Y21
8Y1+6Y21 Y1, Y20
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Y1= 1/14 Y2= 1/14 1/V= Y1+Y2=1/7 所以,V=6.993
同样可以建立对策G′={S1,S2,A′}中求乙方最佳策略的线性规划如下: Min y1+y2+y3+y4+y5+y6
约束条件: 5y1+3y2+3y3+3y4+y5+3y6 ≤1 3y1+5y2+3y3+3y4+3y5+y6 ≤1 3y1+y2+5y3+3y4+3y5+3y6 ≤1 y1+3y2+3y3+5y4+3y5+3y6 ≤1 3y1+3y2+3y3+y4+5y5+3y6 ≤1 3y1+3y2+y3+3y4+3y5+5y6 ≤1 yi≥0,i=1,2,…,6 可解得解为: y1=y4=y5=0.111, y2=y3=y6=0, v′=3, y1′=y4′=y5′= 1/3, y2′=y3′=y6′=0,即Y′* =(1/3,0,0,1/3,1/3,0)T。
min
59 5 A=
86 6
max 6
i
策略2
max 8 9
min 8
j
策略1
当甲取策略2 ,乙取策略1时,甲实际赢得8比预 期的多2,乙当然不满意。考虑到甲可能取策略2这一点, 乙采取策略2。若甲也分析到乙可能采取策略2这一点, 取策略1,则赢得更多为9 … 。此时,对两个局中人甲、 乙来说,没有一个双方均可接受的平衡局势,其主要原
所以田忌的最优混合策略为作出策略1、4、5的概率都为1/3,而作
出2,3,6的概率为0,此时VG=VG′-k=1。
齐王赛马问题的对策最优解可简记为 X*=(0,1/3,1/3,0,0,1/3)T,
Y*=(1/3,0,0,1/3,1/3,0)T,对策值 VG=1。
例 2 两个局中人进行对策,规则是两人互相独立的各自 从1、2、3这三个数字中任意选写一个数字。如果两人所 写的数字之和为偶数,则局中人乙支付给局中人甲以数量 为此和数的报酬;如果两人所写数字之和为奇数,则局中 人甲付给局中人乙以数量为此和数的报酬。试求出其最优 策略。
STEP 2
作变换: X1= X1’/V ; 得到上述关系式变为:
X2= X2’/V
X1+ X2=1/V 5X1+ 8X21 9X1+ 6X21
X1, X20
(V愈大愈好)待定
建立线性模型:
min X1+X2 s.t. 5X1+8X21
9X1+6X21 X1, X20
X1= 0.048 X2= 0.095 所以,V=6.993
返回原问题:
Y1’= Y1V = 1/2
Y2’= Y2V = 1/2
于是乙的最优混合策略为:
以 ½ 的概率选1;以 ½ 的概率选2 ,最优值 V=7。
当赢得矩阵中有非正元素时,V0 的条件不一定成 立,可以作下列变换: 选一正数 k,令矩阵中每一元素 加上 k 得到新的正矩阵A’,其对应的矩阵对策
例:设甲使用策略1的概率为X1′,使用策略2的概率 为X2′ ,并设在最坏的情况下,甲赢得的平均值为V(未 知)。
59
A= 86
STEP 1 1)
X1′+X2′=1
X1′, X2′0
2)无论乙取何策略,甲的平均赢得应不少于V:
注意
对乙取1: 5X1’+ 8X2’ V 对乙取2: 9X1’+ 6X2’ V V>0,因为A各元素为正。
G’= { S1, S2, A’} 与 G ={ S1, S2, A }
解相同,但VG = VG’ – k。
例1:求解“齐王赛马”问题。 已知齐王的赢得矩阵A
3 1 1 1 1 1
1
3
1
1
1 1
1 1 3 1 1 1
A 1 1
1
3
1
1
求得
1 1 1 1 3 1
1 1 1 1 1 3
建立对G′={S1,S2,A′}中求甲方最佳策略的线性规划如下: Min x1+x2+x3+x4+x5+x6
约束条件: 5x1+3x2+3x3+x4+3x5+3x6 ≥1 3x1+5x2+x3+3x4+3x5+3x6 ≥1 3x1+3x2+5x3+3x4+3x5+x6 ≥1 3x1+3x2+3x3+5x4+x5+3x6 ≥1 x1+3x2+3x3+3x4+5x5+3x6 ≥1 3x1+x2+3x3+3x4+3x5+5x6 ≥1 xi ≥ 0,i=1,2,…,6
可解得解为:x1=x4=x5=0, x2=x3=x6=0.111, v′=3, x1′=x4′=x5′= 0, x2′=x3′=x6′=1/3, 即X′* =(0,1/3,1/3,0,0,1/3)T,所以甲的最优策略为作 出策略2、3、6的概率都为0.333,而作出1、4、5 的概率为0,此时 V′G=V′=3。
mia故xm不jin存aij 在纯1 策mjin略m问iax题aij 下3的解,可求其混合策略。
A中有负元素,可以取k=2,在A的每个元素上加2得到
A’如下:
5 3 3 3 1 3
3 5 3 3 3 1
3 1 5 3 3 3 A' 1 3 3 5 3 3
3 3 3 1 5 3
3 3 1 3 3 5
§3 矩阵对策的混合策略
若不存在va=v=vb,则局中人甲、乙两 方没有最优纯策略,就要考虑如何 随机地使用自己的策略,使对方捉 摸不到自己使用何种策略。即使用 混合策略。
设矩阵对策 G = { S1, S2, A }。当
max
min
ai ij
min
j
max j
aij
i
时,不存在最优纯策略。 例:设一个赢得矩阵如下:
因是甲和乙没有执行上述原则的共同基础,即 max min
aij min max aij 。
ij
ji
一个自然的想法:对甲(乙)给出一个选取不同策
略的概率分布,以使甲(乙)在各种情况下的平均赢得
(损失)最多(最少)-----即混合策略。
求解混合策略的问题有图解法、迭代法、线性方程法和
线性规划法等,我们这里只介绍线性规划法,其他方法略。