线性规划建模与求解

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运筹学实验报告

运筹学实验报告中南民族⼤学管理学院学⽣实验报告课程名称：《管理运筹学》年级：2011级专业：会计学指导教师：胡丹丹学号：姓名：实验地点：管理学院综合实验室2012学年⾄2013学年度第2 学期⽬录实验⼀线性规划建模及求解实验⼆运输问题实验三⽣产存储问题实验四整数规划问题实验五⽬标规划实验六⽤lingo求解简单的规划问题实验七实验⼋实验九实验⼗实验（⼀）线性规划建模及求解实验时间：2013-5-18实验内容：某轮胎⼚计划⽣产甲、⼄两种轮胎，这两种轮胎都需要在A、B、C三种不同的设备上加⼯。

每个轮胎的⼯时消耗定额、每种设备的⽣产能⼒以及每件产品的计划如表所⽰。

问在计划内应该如何安排⽣产计划，使总利润最⼤？（1）请建⽴模型。

（2）使⽤“管理运筹学”软件求得结果。

根据“管理运筹学”软件结果，回答下列问题：（3）哪些设备的⽣产能⼒已使⽤完？哪些设备的⽣产能⼒还没有使⽤完？其剩余的⽣产能⼒为多少？（4）三种设备的对偶价格各为多少？请对此对偶价格的含义给予说明。

（5）保证产品组合不变的前提下，⽬标函数中的甲产品产量决策变量的⽬标系数的变化范围是多少？（6）当⼄中轮胎的单位售价变成90元时，最优产品的组合是否改变？为什么？（7）如何在A、B、C三台设备中选择⼀台增加1⼩时的⼯作量使得利润增加最多，请说明理由。

（8）若增加设备C的加⼯时间由180⼩时增加到200⼩时，总利润是否变化？为什么？（9）请写出约束条件中常数项的变化范围。

（10）当甲种轮胎的利润由70元增加到80元，⼄种轮胎的利润从65元增加到75元，请试⽤百分之⼀百法则计算其最优产品组合是否变化？并计算新利润（11）当设备A的加⼯时间由215降低到200，⽽设备B的加⼯时间由205增加到225，设备C的加⼯时间由180降低到150，请试⽤百分之⼀百法则计算原来的⽣产⽅案是否变化，并计算新利润。

实验相应结果：解：(1)设计划⽣产甲⼄两种轮胎的数量分别为x1,x2. 此线性规划的数学模型如下：Max f =70*x1+65*x2约束条件：7*x1+3*x2≤2154*x1+5*x2≤2052*x1+4*x2≤180x1 ≥0 , x2 ≥0(2)⽤运筹学软件求的结果如下：则当x1=20, x2=25时,最⼤利润为3025元(3)由（2）中结果可知，设备A和设备B的⽣产能⼒已经使⽤完，设备C 的⽣产能⼒还没有⽤完，还剩40h。

第一章线性规划

(1-8)
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

线性规划问题的建模与求解思路

线性规划问题的建模与求解思路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。

它在工程、经济、运筹学等领域具有广泛的应用。

本文将探讨线性规划问题的建模与求解思路，介绍一些常用的方法和技巧。

一、问题建模在进行线性规划问题的建模时，首先需要明确问题的目标和约束条件。

目标通常是最大化或最小化一个线性函数，而约束条件则是一系列线性等式或不等式。

以生产计划为例，假设某公司有两种产品A和B，每单位产品A的利润为10万元，每单位产品B的利润为8万元。

公司希望最大化总利润，同时满足以下约束条件：1. 产品A和B的生产总量不超过1000单位；2. 产品A的生产量不低于200单位；3. 产品B的生产量不低于300单位。

根据以上信息，我们可以进行如下的建模：设产品A的生产量为x，产品B的生产量为y，则目标函数为最大化利润：Maximize Z = 10x + 8y同时，需要满足以下约束条件：x + y ≤ 1000x ≥ 200y ≥ 300二、求解思路一般来说，线性规划问题的求解可以采用图形法、单纯形法、内点法等不同的方法。

下面将介绍其中两种常用的方法：图形法和单纯形法。

1. 图形法图形法适用于二维线性规划问题，通过绘制目标函数和约束条件的图形来求解最优解。

在上述例子中，我们可以将目标函数和约束条件绘制在坐标系中，找到目标函数与约束条件的交点，进而确定最优解。

2. 单纯形法单纯形法适用于高维线性规划问题，通过迭代计算来逐步接近最优解。

该方法的核心思想是从一个可行解开始，通过不断调整变量的取值来提高目标函数的值，直到找到最优解。

单纯形法的具体步骤如下：（1）将线性规划问题转化为标准形式，即将不等式约束转化为等式约束；（2）构建初始单纯形表，并选择一个初始基本可行解；（3）计算单位利润向量，并判断是否达到最优解；（4）选择一个入基变量和出基变量，并进行迭代计算，直到找到最优解。

三、技巧和注意事项在解决线性规划问题时，有一些常用的技巧和注意事项可以帮助我们更高效地求解问题。

实验报告——线性规划建模与求解

fval =150.0000
exitflag =1
实验过程记录（含：基本步骤、主要程序清单及异常情况记录等）（接上页）：
实验书中的实际问题求解：
解：设a 为0-1变量，表示第i根8M线材
设b 为0-1变量，表示第i根12M线材
X 表示第i根8M线材截得的第j种长度的线材数目
Y 表示第i根12M线材截得的第j种长度的线材数目
5.完成实验中的实际问题求解。
实验过程记录（含：基本步骤、主要程序清单及异常情况记录等）：
习题求解
1.2将下列线性规划转化为标准型，并用程序求解。
解：转化为标准型如下：
用matlab求解命令如下：
f=[-3,4,-2,5,0,0];
aeq=[4,-1,2,-4,0,0;1,1,2,-1,1,0;-2,3,-1,2,0,-1];
b=[-60,-70,-60,-50,-20,-30]’;
lb=zeros(6,1);
[x,fval,exitflag,output,lambda]=linprog(f,a,b,[],[],lb);
解得结果为：
x =[41.9176,28.0824,35.0494,14.9506,9.8606,20.1394]
Z为浪费的线材总长度
又由于150*(8+12)远大于所需线材总长度，故知所用两种线材每种不超过150根
解不出
实验结果报告与实验总结：
对于实验指导书中matlab使用的例题和方法已经基本掌握，《运筹学》书中例题与方法处于基本了解的程度，不能灵活运用，但书后习题全都能独立完成，已经有一定解题能力。且实验书中的实际运用题的简易版问题的解题方法也已经掌握，但此实验题仍很吃力。
fval = 3.6000

线性规划的定义及解题方法

线性规划的定义及解题方法线性规划是一种数学建模技术，旨在解决在约束条件下，寻求最优解的问题。

它的实际应用十分广泛，例如管理学、经济学、物流学等领域。

线性规划可以分为单目标和多目标两种，但其中比较常见的是单目标线性规划。

本文将从线性规划的定义、模型建立、求解方法等方面阐述其原理与应用。

一、线性规划的定义线性规划的定义是：在有限约束条件下，目标函数为线性的最优化问题。

它通过数学模型的建立，将涉及到的变量、约束条件与目标函数转化为线性等式或不等式的形式，从而寻找最优解。

通常，线性规划的目标是最大化或最小化某个变量，可以用以下的形式去表示：$$Z=C_1X_1+C_2X_2+……+C_nX_n $$其中，$Z$为目标函数值，$X_1, X_2,……,X_n$为待求变量，$C_1, C_2,……,C_n$为相应的系数。

在线性规划中，会涉及到许多变量，这些变量需要受到一些限制。

这些限制可以用不等式或等式来表示，这些方程式被称为约束条件。

例如：$$A_1X_1+A_2X_2+……+A_nX_n≤B$$$$X_i≥0, i=1,2,……, n $$这两个方程就代表了一些约束条件，例如目标函数系数的和不能超过某个值，若$X_i$为生产的产品数量，则需保证产量不能小于零等。

这些约束条件用于限制变量的取值范围，而目标函数则用于求解最优解。

二、线性规划的模型建立在建立线性规划模型时，需要考虑几个要素：1. 决策变量：它是模型求解的关键。

决策变量是指在模型中未知的数量，也就是需要我们寻找最优解的那些变量。

2. 目标函数：确定目标函数，既要知道最大化还是最小化，还要知道哪些变量是影响目标函数的。

3. 约束条件：约束条件通常是一组等式或不等式，代表问题的限制。

例如在一个工厂中最大的生产量、原材料的数量限制、人工的数量等等，这些都是约束条件。

4. 模型的参数：模型参数是指约束条件的系数和模型中的常数。

它们是从现实问题中提取出来的，由于模型的解法通常是数学的，因此需要具体的数值。

线性规划问题的Lingo求解

Lingo中参数设置与调整
01
参数设置
02
调整策略
Lingo允许用户设置求解器的参数，如求解方法、迭代次数、收敛精度等。这些参数可以通过`@option`进行设置。
如果求解过程中遇到问题，如无解、解不唯一等，可以通过调整参数或修改模型来尝试解决。常见的调整策略包括放松约束条件、改变目标函数权重等。
02
比较不同方案
03
验证求解结果
如果存在多个可行解，需要对不同方案进行比较，选择最优方案。
可以通过将求解结果代入原问题进行验证，确保求解结果的正确性和合理性。
感谢您的观看
THANKS
问题，后面跟随线性表达式。
02 03
约束条件表示
约束条件使用`subject to`或简写为`s.t.`来引入，后面列出所有约束条件，每个约束条件以线性表达式和关系运算符（如`<=`, `>=`, `=`, `<`, `>`）表示。
非负约束
默认情况下，Lingo中的变量是非负的，如果变量可以为负，需要使用 `@free`进行声明。
问题的解通常出现在约束条件的边界上。
变量通常是连续的。
特点目标函数和约束条件都是线性的。
线性规划问题应用场景
生产计划
确定各种产品的最优生产量，以最大化利润或最小化成本。
资源分配
在有限资源下，如何最优地分配给不同的项目或任务。
运输问题
如何最低成本地将物品从一个地点运输到另一个地点。
金融投资
03
求解结果
通过Lingo求解，得到使得总加工时间最短的生产计划安排。
运输问题优化案例
问题描述
某物流公司需要将一批货物从A地运往B地，可以选择不同的运输方式和路径，每种方式和路径的运输时间和成本不同。公司需要在满足货物送达时间要求的前提下，选择最优的运输方式和路径，使得总成本最低。

线性规划的建模技巧和求解

线性规划的建模技巧和求解线性规划是一种数学优化方法，用于确定一个或多个线性方程的最佳解。

它在许多领域有广泛应用，如生产、物流、金融等。

下面将介绍线性规划的建模技巧和求解方法。

一、线性规划的建模技巧：1. 确定决策变量：首先要确定需要决策的变量，这些变量决定了模型的目标函数和约束条件。

变量可以表示限制条件或可供选择的决策。

2. 确定目标函数：目标函数是需要优化的目标，可以是最大化或最小化。

一般情况下，目标函数是由决策变量的线性组合构成的。

3. 确定约束条件：约束条件是限制决策变量的条件，包括等式约束和不等式约束。

约束条件可以是资源的限制、技术要求等。

4. 确定约束集：约束集是所有约束条件的集合，它定义了可行解的范围。

在确定约束集时，需要将每个约束条件转化为决策变量的线性等式或不等式。

5. 确定可行域：可行域是约束集在决策变量空间中的几何图形。

可行域是一个多面体或多面体的集合，其中每个面都由一个或多个约束条件定义。

6. 确定边界条件：边界条件是可行域的边界，在边界上的解是目标函数的极值点。

通过分析边界条件，可以确定是否存在最优解以及在哪个边界上可以找到最优解。

二、线性规划的求解方法：1. 图形法：图形法适用于二维情况，可以将可行域和目标函数的等值线绘制在一个坐标系中，通过观察交点找到最优解。

但是，图形法只适用于简单的问题，对于复杂问题无法使用。

2. 单纯形法：单纯形法是一种常用的线性规划求解方法。

它通过迭代的方式从可行域的某个顶点开始，逐步向更优解迭代，直到找到最优解。

单纯形法的思想是寻找一个可以改进目标函数值的方向，并且每次改进保证不会违反约束条件。

3. 对偶理论：线性规划问题的对偶问题可以通过原问题的约束条件和目标函数得到。

通过对偶问题的求解，可以得到原问题的最优解、最优解的相应目标值以及松弛变量的价值。

4. 整数规划：如果决策变量是整数变量，那么线性规划问题称为整数规划问题。

整数规划问题的求解通常比线性规划问题要困难得多，因为整数变量会引入离散性。

线性规划-建模与求解

Min z= 464x11+513x12+654x13+867x14 + 352x21+416x22+690x23+791x24 + 995x31+416x32+690x33+791x34
供大于需
某水管站主管着广阔地域的水资源分配机构。由于该地域十分干燥，需要从外地引水。已知引入的水来自R1、R2、R3三条河流，主要供应客户为D1、D2、D3、D4四个城市的供水部门。除了R3的水不能供应D4之外，所有的河流均可供应这四个城市。运输表格如下：
当门和窗的单位利润分别在什么范围内变动时，公司的最优生产计划不变？
任务：
Max z=300D+500W 2W ≤12
1
s.t. 3D+2W ≤18
2
其中，D、W分别表示生产的门和窗
3
的个数。
4
数学模型为：
运算结果报告解释
01
列出目标单元格和可变单元格以及它们的初始值、最终结果、约束条件和有关约束条件的信息。
数学模型为：
x11+x12+x13+x14 =75 x21+x22+x23+x24 =125 x31+x32+x33+x34 =100 x11 +x21 +x31 =80 x12 +x22 +x32 =65 x13 +x23 +x33 =70 x14 +x24 +x34 =85 xij≥0 i=1，2，3；j=1，2，3，4
4
Байду номын сангаас
有某个银行的4个分理处数据如下：

线性规划问题建模和求解

线性规划问题建模和求解例雅致家具厂生产计划优化问题雅致家具厂生产4种小型家具，由于该四种家具具有不同的大小、形状、重量和风格，所以它们所需要的主要原料（木材和玻璃）、制作时间、最大销售量与利润均不相同。

该厂每天可提供的木材、玻璃和工人劳动时间分别为600单位、1000单位与400小时，详细的数据资料见下表。

问：（1）应如何安排这四种家具的日产量，使得该厂的日利润最大？（2）家具厂是否愿意出10元的加班费，让某工人加班1小时？（3）如果可提供的工人劳动时间变为398小时，该厂的日利润有何变化？（4）该厂应优先考虑购买何种资源？（5）若因市场变化，第一种家具的单位利润从60元下降到55元，问该厂的生产计划及日利润将如何变化？解：依题意，设置四种家具的日产量分别为决策变量x 1,x 2,x 3,x 4,目标要求是日利润最大化，约束条件为三种资源的供应量限制和产品销售量限制。

据此，列出下面的线性规划模型：其中X1,X2,X3,X4分别为四种家具的日产量。

①②③④⑤⑥⑦⑧ ⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧≥≤≤≤≤≤+++≤+++≤++++++=（非负约束）需求量约束）（家具需求量约束）（家具需求量约束）（家具需求量约束）（家具（劳动时间约束）（玻璃约束）（木材约束）0,,,41003502200110040023121000226600224..30402060432143214321432143214321x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x t s x x x x MaxZ下面介绍用Excel中的“规划求解”功能求此题。

第一步在Excel中描述问题、建立模型，如下图所示。

第二步在“工具”菜单中选择“规划求解”。

第三步在“规划求解参数”对话框进行选择如下图。

第四步点击“选项”按钮，弹出“规划求解选项”对话框。

第五步选择“采用线性模型”和“假定非负”，单击“确定”，返回下图。

线性规划模型及matlab程序求解

§1 线性规划模型一、线性规划课题：实例1：生产计划问题假设某厂计划生产甲、乙两种产品，现库存主要材料有A类3600公斤，B类2000公斤，C类3000公斤。

每件甲产品需用材料A类9公斤，B类4公斤，C类3公斤。

每件乙产品，需用材料A类4公斤，B类5公斤，C类10公斤。

甲单位产品的利润70元，乙单位产品的利润120元。

问如何安排生产，才能使该厂所获的利润最大。

建立数学模型：设x1、x2分别为生产甲、乙产品的件数。

f为该厂所获总润。

max f=70x1+120x2s.t 9x1+4x2≤36004x1+5x2≤20003x1+10x2≤3000x1,x2≥0归结出规划问题：目标函数和约束条件都是变量x的线性函数。

形如： (1) min f T Xs.t A X≤bAeq X =beqlb≤X≤ub其中X为n维未知向量，f T=[f1,f2,…f n]为目标函数系数向量，小于等于约束系数矩阵A为m×n矩阵，b为其右端m维列向量，Aeq为等式约束系数矩阵，beq为等式约束右端常数列向量。

lb,ub为自变量取值上界与下界约束的n维常数向量。

二．线性规划问题求最优解函数：调用格式： x=linprog(f,A,b)x=linprog(f,A,b,Aeq,beq)x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub)x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0)x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0,options)[x,fval]=linprog(…)[x, fval, exitflag]=linprog(…)[x, fval, exitflag, outpu t]=linprog(…)[x, fval, exitflag, output, lambda]=linprog(…)说明：x=linprog(f,A,b)返回值x为最优解向量。

线性规划模型

原料供应
x1 x2 50
规划
劳动时间
12x18x2480 模型
加工能力非负约束
3x1 100 x1,x2 0
.
(LP)
23
模型求解
图解法
Ax2
约 x1 x2 50
l1:x1x250
l1
束 12x18x2480 l2:12 x18x2480
B
条件目函标数3x1x,1xM z2=1c 00(常0z a数7 )x~lx 4 等1 2 : x 值l316 : 线3x 0 x4 2 ,1l5:1在x02B 0(200l,0430)c点Zl=5得0 到lD2最CZl3=优Z2=4解x0310600
在工程技术、经济管理、科学研究和日常生活等诸多领域中，人们经常遇到的一类决策问题：在一系列客观或主观限制条件下，寻求所关注的某个或多个指标达到最大（或最小）的决策。例如，生产计划要按照产品工艺流程和顾客需求，制定原料、零件、部件等订购、投产的日程和数量，尽量降低成本使利润最高；运输方案要在满足物资需求和装载条件下安排从各供应点到各需求点的运量和路线，使运输总费用最低。
14.0000 24.0000 lam = 100.0000 4.0000
0 0 说明：x解为最优解，lam说明约束条件发挥了作用。
.
15
（3）用LINGO实现我们可以直接在下面的窗口输入LP程序
.
16
.
17
例2、营养学家指出，成人良好的日常饮食应该至少提供0.075kg的碳水化合物，0.06kg的蛋白质，0.06kg 的脂肪，1kg食物A含有0.105kg碳水化合物，0.07kg蛋白质，0.14kg脂肪，花费28元；而1食物B含有0.105kg 碳水化合物，0.14kg蛋白质，0.07kg脂肪，花费21元。为了满足营养专家指出的日常饮食要求，同时使花费最低，需要同时食用食物A和食物B多少kg？

线性规划问题求解----数学建模实验报告

��1 ��2 ��3 x4 ��5 ，��6 ��7 ��8 .
由题目所给的数据可建立如下的线性规划模型：
Min z(1.250.25)(��1 ��2 )(20.35)��8 (2.80.5)��9 10��6 )
084 实验报告
1、实验目的：
（1)学会用 matlab 软件解决线性规划问题的最优值求解问题。（2）学会将实际问题归结为线性规划问题用 MATLAB 软件建立恰当的数学模型来求解。（3）学会用最小二乘法进行数据拟合。（4）学会用 MATLAB 提供的拟合方法解决实际问题。
2、实验要求：
（1）按照正确格式用 MATLAB 软件解决课本第 9 页 1.1、1.3，第 100 页 5.1、5.3 这几个问题，完成实验内容。（2）写出相应的 MATLAB 程序。（3）给出实验结果。（4）对实验结果进行分析讨论。（5）写出相应的实验报告。
3、实验步骤：
（1)、对于习题 1.1: a.将该线性规划问题首先化成 MATLAB 标准型 b．用 MATLAB 软件编写正确求解程序：程序如下:
（4)、对于习题5.3:用MATLAB中最小二乘法求拟合表中的数据。程序如下：x=[1:8]';
y=[15.3,20.5,27.4,36.6,49.1,65.6,87.87,117.6]'; xishu=[ones(8,1),x];%构造系数矩阵 cs=xishu\log(y);%线性最小二乘法拟合参数 cs(1)=exp(cs(1));%把lna变换成a
对应整数规划的最优解为 x11200，x2230，x30，x4859，x5571，x60，x7500，x8 500，x9324，最优值为 z1146.414 元。

组合优化问题的线性规划建模与求解方法

组合优化问题的线性规划建模与求解方法组合优化问题是指在给定的一组元素中，通过选择和排列这些元素，使得满足一定的约束条件下，所得到的组合具有最优的性质或目标值。

这类问题广泛应用于各个领域，例如物流配送、生产调度、项目管理等。

线性规划是一种数学优化方法，其目标是在一组线性约束条件下，找到满足某个目标函数的最佳线性解。

线性规划在组合优化问题中的应用非常广泛，通过建立合适的线性规划模型，可以有效地求解各种组合优化问题。

在组合优化问题中，线性规划建模的关键是确定决策变量、目标函数和约束条件。

决策变量表示需要选择或排列的元素，目标函数则衡量所得到的组合的质量或性能指标，约束条件则限制决策变量的取值范围。

以下是一些常见的组合优化问题及其线性规划建模与求解方法：1. 装箱问题（Bin Packing Problem）：将一组物品装入容量有限的容器中，要求最小化使用的容器数量。

该问题可以使用整数线性规划进行建模。

决策变量可以表示物品是否被装入某个容器，目标函数可以表示使用的容器数量，约束条件包括容器的容量限制以及每个物品被装入一个容器的限制。

2. 旅行商问题（Traveling Salesman Problem）：给定一组城市和各城市之间的距离，求解一条最短路径，使得每个城市恰好被访问一次，并回到起始城市。

该问题可以使用混合整数线性规划进行建模。

决策变量可以表示城市之间的连接关系，目标函数可以表示路径的总长度，约束条件包括每个城市的进出度限制以及避免子循环的限制。

3. 生产调度问题（Production Scheduling Problem）：给定一组任务和可用资源，求解最优的任务分配和调度方案，使得总体生产时间最短。

该问题可以使用整数线性规划进行建模。

决策变量可以表示任务的开始时间和资源的分配情况，目标函数可以表示生产完成时间，约束条件包括资源的可用性和任务之间的时间限制。

4. 资源分配问题（Resource Allocation Problem）：给定一组资源和一组需求，求解最优的资源分配方案，使得满足所有需求的同时最小化资源的使用量。

运筹学例题解析

运筹学例题解析(共6页) -本页仅作为预览文档封面，使用时请删除本页-(一)线性规划建模与求解B.样题：活力公司准备在5小时内生产甲、乙两种产品。

甲、乙两种产品每生产1单位分别消耗2小时、1小时。

又根据市场需求信息，乙产品的产量应该至少是甲产品产量的3倍。

已知甲、乙两种产品每销售1单位的利润分别为3百元和1百元。

请问：在5小时内，甲、乙两种产品各生产多少单位，才能够使得总销售利润最大要求：1、建立该问题的线性规划模型。

2、用图解法求出最优解和最大销售利润值，并写出解的判断依据。

如果不存在最优解，也请说明理由。

解：1、(1)设定决策变量：设甲、乙两种产品分别生产x 1、x2单位。

(2)目标函数： max z=2 x 1+x 2(3)约束条件如下：12211225..3,0+≤⎧⎪≥⎨⎪≥⎩x x s t x x x x2、该问题中约束条件、目标函数、可行域和顶点见图1所示，其中可行域用阴影部分标记，不等式约束条件及变量约束要标出成立的方向，目标函数只结论：本题解的情形是：无穷多最优解，理由：目标函数等值线z=2 x 1+x 2与约束条件2 x 1+x 2≤5的边界平行。

甲、乙两种产品的最优产量分别为 (5,0)或(1,3)单位；最大销售利润值等于 5 百元。

（二）图论问题的建模与求解样题A.正考样题（最短路问题的建模与求解，清华运筹学教材编写组第三版267-268页例13）某企业使用一台设备，每年年初，企业都要做出决定，如果继续使用旧的，要付维修费；若购买一台新设备，要付购买费。

但是变卖旧设备可以获得残值收入，连续使用1年、2年、3年、4年以上卖掉的设备残值分别为8万元、6万元、3万元和0万元。

试制定一个5年的更新计划，使总支出最少。

已知设备在各年的购买费与维修费如表2所示。

要求：（1）建立某种图论模型；（2）求出最少总支出金额。

解：（1）建立图论——最短路问题模型。

①设点Vi 表示第i年年初，虚设一个点V6，表示第五年年底；②弧(Vi , Vj)表示第i年初购进一台设备一直使用到第j年初(即第i-1年年底)再卖掉并获得残值收入；③弧(Vi , Vj)上的权数表示第i年初购进一台设备，一直使用到第j年初所需支付的购买、维修及抵扣残值收入以后的全部费用（单位：万元）。

数学建模：常见的线性规划问题求解方法

数学建模：常见的线性规划问题求解方法1. 引言在数学建模中，线性规划是一种常见的数学模型。

它通常用于求解优化问题，在多个约束条件下找到使目标函数最大或最小的变量值。

本文将介绍几种常见的线性规划问题求解方法。

2. 单纯形法单纯形法是一种经典且高效的线性规划问题求解方法。

它通过不断移动基变量和非基变量来搜索可行解集，并在每次移动后更新目标函数值，直到达到最优解。

该方法适用于标准形式和松弛法形式的线性规划问题。

2.1 算法步骤1.初始化：确定基变量和非基变量，并计算初始相应坐标。

2.计算检验数：根据当前基变量计算检验数，选取检验数最小的非基变量作为入基变量。

3.计算转角系数：根据入基变量计算转角系数，并选择合适的出基变量。

4.更新表格：进行行列交换操作，更新表格中的各项值。

5.结束条件：重复2-4步骤，直至满足结束条件。

2.2 优缺点优点： - 单纯形法的时间复杂度较低，适用于小规模线性规划问题。

- 可以处理带等式约束和不等式约束的线性规划问题。

缺点： - 在某些情况下，单纯形法会陷入梯度消失或梯度爆炸的情况，导致无法找到最优解。

- 处理大规模问题时，计算量较大且可能需要较长时间。

3. 内点法内点法是另一种常见的线性规划求解方法。

与单纯形法不同，内点法通过在可行域内搜索目标函数的最优解。

它使用迭代过程逼近最优解，直到满足停止条件。

3.1 算法步骤1.初始化：选取一个可行解作为初始点，并选择适当的中心路径参数。

2.计算对偶变量：根据当前迭代点计算对偶变量，并更新目标函数值。

3.迭代过程：根据指定的迭代更新方程，在可行域内搜索目标函数的最优解。

4.结束条件：重复2-3步骤，直至满足结束条件。

3.2 优缺点优点： - 内点法相对于单纯形法可以更快地收敛到最优解。

- 在处理大规模问题时，内点法的计算效率更高。

缺点： - 内点法需要选择适当的中心路径参数，不当的选择可能导致迭代过程较慢。

- 对于某些复杂的线性规划问题，内点法可能无法找到最优解。

数学建模中的线性规划方法

数学建模中的线性规划方法随着科技和经济的发展，线性规划在多个领域中得到广泛应用，特别是在数学建模中，它是一种非常重要的工具。

在本文中，我们将探讨线性规划的基本概念、求解方法以及在数学建模中的实际应用。

一、基本概念线性规划是一种最优化的数学模型，通常用于寻找最大或最小值的解决方案。

这种模型通常由多个线性约束条件组成，并有一个或多个变量需要优化。

线性规划的目标是通过最小化或最大化目标函数，找到最优解。

一个典型的线性规划问题可以用如下的形式表示：\begin{aligned} & \min/\max\ f(x_1, x_2, \ldots, x_n) \\ &\text{subject to:} \\ & a_{11}x_1 + a_{12}x_2 + \cdots + a_{1n}x_n\leq b_1 \\ & a_{21}x_1 + a_{22}x_2 + \cdots + a_{2n}x_n \leq b_2 \\ & \vdots \\ & a_{m1}x_1 + a_{m2}x_2 + \cdots + a_{mn}x_n \leqb_m \\ & x_1 \geq 0, x_2 \geq 0, \ldots, x_n \geq 0 \end{aligned}其中，$f(x_1, x_2, \ldots, x_n)$是待优化的目标函数，$a_{ij}$和$b_i$是已知的线性不等式限制条件。

二、求解方法线性规划有多种求解方法，包括单纯形法、内点法、网络流方法等。

其中，单纯形法是最常用的方法之一。

单纯形法是一种迭代的算法，它从一个起始基（基向量组成的矩阵）开始，不断交替地找出进入基的变量和离开基的变量，从而求出最优解。

具体步骤如下：1. 将线性规划问题转化为标准形式，即目标函数为最小化，并且所有约束条件都是等式形式。

2. 构造初始基。

3. 计算基的费用向量，即基所对应的目标函数系数。

线性规划的解法

线性规划的解法线性规划（Linear Programming）是数学优化的一个重要分支，旨在寻求一组最优解，以满足一系列线性约束条件。

在实际问题中，线性规划方法被广泛应用于资源分配、生产调度、运输计划等领域。

本文将介绍线性规划的解法及其应用。

一、线性规划问题的描述与模型建立线性规划问题可以用数学模型来描述，一般表示为：$max\{c^Tx | Ax \leq b, x \geq 0\}$其中，$c$表示目标函数的系数向量，$x$表示决策变量的值向量，$A$和$b$分别表示约束条件的系数矩阵和常数向量。

解决线性规划问题的关键是确定目标函数和约束条件，以及求解最优解的方法。

二、单纯形法（Simplex Method）单纯形法是解决线性规划问题最常用的方法之一，由乔治·丹尼格（George Dantzig）于1947年提出。

该方法基于下面的原理：从一个顶点出发，沿着边界不断移动到相邻的顶点，直到找到目标函数的最大（或最小）值。

具体而言，单纯形法的步骤如下：1. 将线性规划问题转化为标准形式（如果不满足标准形式）。

2. 选择一个初始基本可行解。

3. 判断当前解是否为最优解，若是，则结束；否则，进行下一步。

4. 选择一个进入变量和一个离开变量，即确定下一个顶点。

5. 进行变量的调整，即计算新的基本可行解。

6. 重复3-5步，直到找到最优解。

三、内点法（Interior Point Method）内点法是另一种常用的线性规划求解方法，其优点是能够在多项式时间内找到最优解。

与单纯形法相比，内点法不需要从一个顶点移动到相邻的顶点，而是通过在可行域内搜索，在每次迭代中逐渐接近最优解。

内点法的基本思路是通过寻找原问题的拉格朗日对偶问题的最优解来解决线性规划问题。

它通过引入一个额外的人工变量，将原问题转化为一个等价的凸二次规划问题，并通过迭代的方式逐步逼近最优解。

四、应用举例线性规划方法在各个领域都有广泛的应用。

线性规划问题的建模与求解

线性规划问题的建模与求解线性规划是一种常见的数学优化方法，用于解决一系列约束条件下的最优化问题。

它在工业、经济、管理等领域具有广泛的应用。

本文将介绍线性规划问题的建模过程以及求解方法，并通过实例来说明其应用。

一、线性规划问题的定义线性规划问题可以定义为在一定的约束条件下，寻找一组决策变量的最优解，使得目标函数达到最大或最小值。

其中，目标函数和约束条件均为线性的。

在建模过程中，首先需要明确决策变量、目标函数和约束条件。

决策变量是我们需要确定的决策因素，可以是某个产品的生产数量、某个投资项目的投入金额等。

目标函数是我们希望最大化或最小化的量，可以是利润、收益、成本等。

约束条件是对决策变量的限制条件，可以是资源约束、技术约束等。

二、线性规划问题的建模过程线性规划问题的建模过程一般包括以下几个步骤：1. 确定决策变量：根据实际问题确定需要确定的决策因素，例如某个产品的生产数量、某个投资项目的投入金额等。

2. 建立目标函数：根据问题的要求，确定目标函数的形式和系数。

如果是最大化问题，目标函数一般为各决策变量的系数之和；如果是最小化问题，目标函数一般为各决策变量的系数之差。

3. 确定约束条件：根据问题中的限制条件，建立约束条件的数学表达式。

约束条件一般包括资源约束、技术约束等。

每个约束条件都可以表示为决策变量的线性组合与某个常数之间的关系。

4. 确定决策变量的取值范围：根据实际问题的限制条件，确定决策变量的取值范围。

例如，某个产品的生产数量不能为负数，某个投资项目的投入金额有上限等。

5. 建立数学模型：将上述步骤中确定的决策变量、目标函数和约束条件组合起来，建立线性规划问题的数学模型。

三、线性规划问题的求解方法线性规划问题的求解方法主要有两种：图形法和单纯形法。

1. 图形法：对于二维或三维空间中的线性规划问题，可以使用图形法进行求解。

首先将目标函数和约束条件转化为几何形式，然后在坐标系中画出目标函数的等高线和约束条件的边界线，最后确定最优解所在的交点。

线性规划的方法论

线性规划的方法论线性规划（Linear Programming, LP）是一种运筹学方法，用于解决线性约束条件下的优化问题。

它的目标是找到一个最优的决策方案，使得目标函数值最大化或最小化。

线性规划在经济、管理、工程、决策科学等领域得到广泛应用，是运筹学的重要分支之一。

线性规划的方法论主要包括六个基本步骤：问题建模、目标函数的确定、约束条件的建立、单纯形法求解、解的解释和灵敏度分析。

下面我将逐一介绍这些步骤。

1. 问题建模问题建模是线性规划的第一步，需要将实际问题转化为数学模型。

首先需要明确决策变量，即需要进行决策的变量。

然后确定目标函数，即需要最大化或最小化的函数。

最后建立约束条件，即限制决策变量取值的条件。

2. 目标函数的确定目标函数是衡量决策结果优劣的函数，可以是最大化利润、最小化成本等。

目标函数的形式可以是线性函数、多项式函数或指数函数等，但在线性规划中，目标函数通常是线性函数。

3. 约束条件的建立约束条件是限制决策变量取值的条件，它们可以是等式约束或不等式约束。

线性规划中的约束条件是由给定的问题决定的，比如资源约束、技术约束等。

约束条件的形式需要与目标函数形式匹配，即线性约束条件与线性目标函数相匹配。

4. 单纯形法求解单纯形法是一种求解线性规划问题的算法，它通过不断迭代来找到最优解。

单纯形法的基本思想是从可行解中找到一个改进的方向，然后沿该方向进行移动，直到找到最优解为止。

单纯形法的求解过程中，需要对角度表和单纯形表进行操作，通过选择基本变量和非基本变量进行迭代计算。

5. 解的解释线性规划求解得到的解需要进行解释和分析。

解的解释是对最优解的实际意义进行解释，包括各个决策变量的取值以及目标函数的值。

解的分析是对解进行灵敏度分析，分析最优解的变化情况对问题的影响。

6. 灵敏度分析灵敏度分析是对线性规划解进行分析，分析结果对问题的解释和应用。

灵敏度分析可以分为参数变化分析和解的变化分析两个部分。