运筹学第3章
管理运筹学第3章-运输规划1
6
9 u2=-2
5
9
10
6
3
-11
-3
6
13 u3=6
v1=10
v2=6
v3=4
v4=0
c32 - z32= c32 – (u3+v2)= 9 – 6-6=-3
3.3 迭代规则 运算方法—闭回路调整法
调整的步骤如下: (1)先确定最小检验数:; (2)找出以空格为一个顶点,其余顶点全是数字
-----退化解出现
3.3 迭代规则 运算方法—闭回路调整法
1
2
3
4
6
7
1
14
5
5
3
5
u1=-4
7
8
4
2
7
2
8
13
6
9 u2=-2
5
9
10
6
3
-11
-3
6
13 u3=6
v1=10
v2=6
v3=4
v4=0
x31进基, min{x21,x33}=min{8,6}=6, x33离基
转轴运算,重新计算检验数,确定进基、离基变量
第三章 运输问题
运输问题及其数学模型 运输问题表上作业法
3.1 运输问题及其数学模型
一、一般运输问题
设某种货物有m个产地A1,A2,…,Am,产量分 别为a1,a2,…,am,有n个销地B1,B2,…,Bn,销量分 别为b1,b2,…,bn,而且从Ai到Bj的单位运价为 Cij。若产销平衡( ai= bj),问如何制定调 运方案,可以使总运费最小?
v3=4
4 3
u1
7 u2=-2
6
13 u3=6
运筹学-第3章整数规划
2018/8/17
9
生产计划问题
某机器制造厂可生产四种产品,对于三种主要资源(钢, 人力,能源)的单位消耗及单位利润见表。问如何安排 生产,可使总利润最大?
消耗 产品1
1
产品2 产品3
10 6 0 7 3 4 2 8
产品4
0 1 5 4
资源量
5000 3000 3000
资源A(钢)
资源B(人力) 2 资源C(能源) 2 单位利润 1
这里取M=5000
2018/8/17
15
(2)批量生产
在前例中的基础上, 增加假设:产品4要求批量生 产,批量为不少于500件。 试建立最佳生产计划模型。
定义0-1变量y4
1 , x 4 500 y 4= 0 , x 4=0
500y4 x4 My4 y4 {0,1}
增加约束
2018/8/17 4
附加条件
项目1和项目3至少采纳一个; y1+y2 ≥1 项目2和项目5不能同时采纳; y2+y5 ≤1 项目1仅在项目2采纳后才可考虑是否采纳; y1≤ y2 项目1仅在项目2和3同时采纳后才可考虑是否采纳; 项目1,2,3不能同时采纳; y1+y2+y3 ≤2 或者选择项目1和2,或者选择项目3; y1= y2, y1+y3 =1; 或者 0.5(y1+y2) +y3 =1.
i 1 j 1 5 4
1, 采用Ai建厂 yi , i 3,4,5 0 ,不采用
s.t. x11 x12 x13 x14 400 x x x x 600 23 24 21 22 x31 x32 x33 x34 200y3 x41 x42 x43 x44 200y4 x x x x 200y 5 51 52 53 54 y3 y 4 y5 1 x11 x21 x31 x41 x51 300 x12 x22 x32 x42 x52 350 x13 x23 x33 x43 x53 400 x x x x x 150 24 34 44 54 14 xij 0, i 1,2,3,4,5, j 1,2,3,4 y3 , y4 , y5 {0,1}
运筹学——运输问题
22
2021/7/26
表3.20
销地
产地
B1
B2
B3
B4
产量
A1
2
5
7
A2
1
3
4
A3
6
3
9
销量
3
6
5
6
表3.21
销地
产地
B1
B2
A1
A2
3-
A3
6
销量
3
6
B3
B4
产量
5
2-
7
1+
4
3
9
5
6
23
2021/7/26
例:用表上作业法求下列运输问题的最优解:
销地 B1
B2
B3 产量
产地
A1
5
1
8 12
10
2021/7/26
1.求初始基可行解 方法1:最小元素法
基本思想:就近供应,即 从运价最小的地方开始供 应(调运),然后次小, 直到供完为止.
A1 A2 A3 销量
B1
3
3
1
7
03
B2
11
9
6
4
06
B3
4
3
1
2
10
045
B4
3
10
8
3
5
6
产量 73 410 93
11
2021/7/26
1.求初始基可行解 方法2:Vogel法
j1
m
xij bj ( j 1, , n)
i1
xij
0
(i 1,
,m
j 1,
《运筹学教程》第三章习题答案
《运筹学教程》第三章习题答案1.影子价格是根据资源在生产中作出的贡献而做的估价。
它是一种边际价格,其值相当于在资源得到最有效利用的生产条件下,资源每变化一个单位时目标函数的增量变化。
又称效率价格。
影子价格是指社会处于某种最优状态下,能够反映社会劳动消耗、资源稀缺程度和最终产品需求状况的价格,是社会对货物真实价值的度量。
只有在完善的市场条件下才会出现,然而这种完善的市场条件是不存在的,因此现成的影子价格也是不存在的。
市场价格是物品和服务在市场上销售的实际价格,是由供求关系决定的。
2.证明:当原问题约束条件右端变为b i′时,原问题变为: maxz=∑C i X js.t. ∑a ij X i≤b i′(i=1,2,3,……,m)X j≥0 (j=1,2,3,……,n)对偶问题为: minp=∑b i′y is.t. ∑a ij y i≥C iy i≥0(i=1,2,3,……,m) (j=1,2,3,……,n) 设,当b i变为b i′原问题有最优解(X1′X2′X3′……X n-1′X n′)时,对偶问题的最优解为(y1′y2′y3′……y n-1′y n′),则有:又因为当原问题有最优解时,对偶问题也有最优解,且相等,则有:所以3(1).minp=6y1 + 2y2s.t. -y1+2y2≥-33y1+3y2≥4y1,y2≥0(2)解:令X2=X2′-X2〞,X4= X4′-X4〞,X2′,X2〞,X4′,X4〞≥0 ,原式化为:maxz=2X1 +2X2′-2X2〞-5X3 +2X4′-2X4〞s.t. 2X1 -X2′+X2〞+3X3 +3X4′-3X4〞≤-5-2X1 +X2′-X2〞-3X3 -3X4′+3X4〞≤5-6X1 -5X2′+5X2〞+X3 -5X4′+5X4〞≤-610X1 -9X2′+9X2〞+6X3 +4X4′-4X4〞≤12X1, X2′,X2〞,X3, X4′,X4〞≥0则对偶规划为:.minp= -5y1′+ 5y1〞-6y2 + 12y3s.t. 2y1′-2y1〞-6y2 + 10y3≥2-y1′+y1〞-5y2 -9y3≥2y1′-y1〞+5y2 + 9y3≥-23y1′-3y1〞+y2 + 6y3≥-53y1′-3y1〞-5y2 + 4y3≥2-3y1′+3y1〞+5y2 -4y3≥-2即:minp= -5y1′+ 5y1〞-6y2 + 12y3s.t. 2y1′-2y1〞-6y2 + 10y3≥2-y1′+y1〞-5y2 -9y3=23y1′-3y1〞+y2 + 6y3≥-53y1′-3y1〞+5y2 + 4y3=2令 y1〞- y1′= y1,得:minp= 5y1 -6y2 + 12y3s.t. -2y1-6y2 + 10y3≥2y1-5y2 -9y3=2-3y1+y2 + 6y3≥-5-3y1-5y2 + 4y3=24、试用对偶理论讨论下列原问题与他们的对偶问题是否有最优解。
运筹学第3章:运输问题-数学模型及其解法
整数规划模型
01
整数规划模型是线性规划模型 的扩展,它要求所有变量都是 整数。
02
整数规划模型适用于解决离散 变量问题,例如车辆路径问题 、排班问题等。
03
在运输问题中,整数规划模型 可以用于解决车辆调度、装载 等问题,以确保运输过程中的 成本和时间效益达到最优。
混合整数规划模型
混合整数规划模型是整数规划和线性规划的结合,它同时包含整数变量和 连续变量。
运筹学第3章:运输问题-数学模 型及其解法
目录
• 引言 • 运输问题的数学模型 • 运输问题的解法 • 运输问题的应用案例 • 结论
01 引言
运输问题的定义与重要性
定义
运输问题是一种线性规划问题,主要 解决如何将一定数量的资源(如货物 、人员等)从起始地点运送到目标地 点,以最小化总运输成本。
总结词
资源分配优化是运输问题在资源管理 领域的应用,主要解决如何将有限的 资源合理地分配到各个部门或项目, 以最大化整体效益。
详细描述
资源分配优化需要考虑资源的数量、 质量、成本等多个因素,通过建立运 输问题的数学模型,可以找到最优的 资源分配方案,提高资源利用效率, 最大化整体效益。
05 结论
运输问题的发展趋势与挑战
生产计划优化
总结词
生产计划优化是运输问题在生产领域的应用,主要解决如何合理安排生产计划, 满足市场需求的同时降低生产成本。
详细描述
生产计划优化需要考虑原材料的采购、产品的生产、成品的销售等多个环节,通 过建立运输问题的数学模型,可以找到最优的生产计划和调度方案,提高生产效 率,降低生产成本。
资源分配优化
发展趋势
随着物流行业的快速发展,运输问题变得越来越复杂,需要更高级的数学模型和算法来 解决。同时,随着大数据和人工智能技术的应用,运输问题的解决方案将更加智能化和
运筹学 第三章 决策
第三章决策
1.试述不确定条件下各种决策的标准,并比较各种决策标准的特点。
最大最大决策标准,主要特点是实现方案选择中的乐观原则;
最大最小决策标准,主要特点是对现实方案选择中采取的悲观原则;
最小最大遗憾值决策标准,以遗憾值为基础,大中取小;
现实主义决策标准,对于未来可能遇到的自然状态,采取比较现实的处理方法。
2.简述决策的概念和程序。
决策就是针对具有明确目标的决策问题,经过调查研究,根据实际与可能,拟订多个可行方案,然后运用统一的标准,选定最佳(或满意)方案的全过程。
决策的程序:(1)确定目标;(2)拟定多个可行方案;(3)预测可能发生的自然状态,计算不同方案在不同的自然状态下的收益值(或损失值),编制决策收益表(或损失表);(4)以决策收益表为根据,运用不同的决策标准进行决策分析,选择最优(或满意)方案。
3.简述风险条件下决策的标准。
风险情况下的决策所依据的标准主要是期望值标准。
期望值在概率论中是指随机变量的数学期望,就是不同方案在不同的自然状态下能得到的加权平均值。
在经营管理中由于经营水平不同,存在着盈亏问题,因此,期望值就有期望收益值和期望损失值两个目标,目标不同,决策标准也就不同。
实践能力考核选例
作为淘宝店开店的店主,现在又三种出售价格方案,作为乐观主义,用最大最大决策标准选择一个较大的收入方案
在三个方案A1,A2,A3中选择一个最大值为200000 ,160000 ,120000
然后在三个最大方案中选择最大收益值200000
所以选择A1方案收益较好。
广工管理运筹学第三章运输问题
闭合回路法的优点是能够找到全局最 优解,适用于大型复杂运输问题。但 该方法的计算复杂度较高,需要较长 的计算时间。
商位法
01
商位法是一种基于商位划分的优化算法,用于解决运输问题。该方法通过将供 应点和需求点划分为不同的商位,并最小化总运输成本。
02
商位法的计算步骤包括:根据地理位置和货物需求量,将供应点和需求点划分 为不同的商位;根据商位的地理位置和货物需求量,计算总运输成本;通过比 较不同商位的总运输成本,确定最优的配送路线。
80%
线性规划法
通过建立线性规划模型,利用数 学软件求解最优解,得到最小化 总成本的运输方案。
100%
启发式算法
采用启发式规则逐步逼近最优解 ,常用的算法包括节约算法、扫 描算法等。
80%
遗传算法
基于生物进化原理的优化算法, 通过模拟自然选择和遗传机制来 寻找最优解。
02
运输问题的数学模型
变量与参数
约束条件
供需平衡
每个供应点的供应量等于对应 需求点的需求量,这是运输问 题的基本约束条件。
非负约束
运输量不能为负数,即每个供 应点对每个需求点的运输量都 应大于等于零。
其他约束条件
根据实际情况,可能还有其他 约束条件,如运输能力的限制 、运输路线的限制等。
03
运输问题的求解算法
表上作业法
总结词
直到达到最优解。这两种方法都可以通过构建线性规划模型来求解最优解。
04
运输问题的优化策略
节约法
节约法是一种基于节约里程的优化算法,用于解决 运输问题。该方法通过比较不同配送路线的距离和 货物需求量,以最小化总运输距离为目标,确定最 优的配送路线。
节约法的计算步骤包括:计算各供应点到需求点的 距离,找出最短路径;根据最短路径和货物需求量 ,计算节约里程;按照节约里程排序,确定最优配 送路线。
运筹学 第三章
中
运用
8
8
现有一批每根长度为L的圆钢,需要截取n种不同长度的零件毛坯,长度为a 的毛坯需要
有m (1,2,….n)段。为了方便,每根圆钢只截取一种长度的毛坯。应当怎样截取,才能使动用的圆钢数目最少?
设使用 根L米长的圆钢来截取 米长的毛坯(1,2,……n)。
设s 为每根L米长的圆钢用来截取 米长毛坯时可以得到的最多段数。
max z=7x +9 x
st.
最优解z=55, x =4, x =3;
用割平面法求解下列整数规划问题
max z=4x +5 x
st.
最优解z=13, x =2, x =1;
用割平面法求解下列整数规划问题
max z=4x +6 x +2 x
st.
最优解z=26, x =2, x =1,x =6;
用割平面法求解下列整数规划问题
设在A 处建住宅x 幢(j=1,2…..n)。
数学模型为
11180302
某公司今后三年内有五项工程可以考虑投资
设
求最优解和投资的最大收益
最优解X=(1,1,1,0,1),Z=110万元。
用分枝定界法求解下列整数规划问题
max z=3x +2 x
st.
最优解z=14, x =4, x =1;
用分枝定界法求解下列整数规划问题
-1/2
1
0
1/2
5/2
z
x1
x2
x3
x4
RHS
z
1
0
0
3/35
1/5
89/5
x1
0
1
0
1/35
-3/5
运筹学 第三章 整数规划
3.1整数规划的求解
例3.1 某厂拟用集装箱托运甲、乙两种货物,每箱的体积、重 量、可获利润以及托运所受限制如表3.1所示。问两种货物各托 运多少箱,可使获得利润为最大?
值,故,原问题的最优值必大于340,尽管(LP12)的解仍然不满 足整数条件,(LP12)已无必要继续分解。
对(LP2), 不满足整数条件,必有 x2 2或x2 1 ,将这两个约
束条件分别加到(LP2)中,得到(LP21)和(LP22),求解得
到:(LP21)的最优解为 x1 5.44, x2 1, z 308,(LP22)无可行
如选用 Ai 点,设备投资预计为 bi 元,每年可获利润预计 为 ci 元,由于公司的投资能力及投资策略限制,要求投资总额
不能超过 B元。问应如何选择可使年利润为最大?
解:设 xi(i 1,2,L ,7) 表示是否在位置i建立门市部,有
xi 0, 1,当当AAi点i点没被被选选用用 i 1, 2,L , 7
(LP1)
9x1 7x2 56
和
s.t
7
x1
20
x2
70
(LP2)
x1 5
x1, x2 0
问题(LP1)和(LP2)的可行域中包含了原整数规划问题
的所有整数可行解,而在4 x1 5中不可能存在整数可行解的
区域已被切除。分别求解这两个线性规划问题,得到的解
表 3.1
货物 体积(米 3/箱) 重量(百公斤/箱) 利润(百元/箱)
运筹学--第3章
1.线性规划对偶问题
这样,原规划模型可以写成
12
1.线性规划对偶问题
此时已转化为对称形式,直接写出对偶规划
这里,把 y1 看作是 y1 = y1’ - y1’’, 于是 y1 没有非负限制,关系(2)的说明 完毕。
13
1.线性规划对偶问题
例3.1 写出下面线性规划的对偶规划 模型
解 先将约束条件变形为“≤”形式
31
2.对偶单纯形法
如果得到的基本解的分量皆 非负则该基本解为最优解。也就 是说,对偶单纯形法在迭代过程 中始终保持对偶解的可行性(即 检验数非正),使原规划的基本 解由不可行逐步变为可行,当同 时得到对偶规划与原 规划的可行解时,便 得到原规划的最优解。
32
2.对偶单纯形法
对偶单纯形法在什么情况下使用 : 应用前提:有一个基,其对应的基满 足: ① 单纯形表的检验数行全部非正(对 偶可行); ② 变量取值可有负数(非可行解)。 注:通过矩阵行变换运算,使所有相 应变量取值均为非负数即得到最优单纯形 表。
9
1.线性规划对偶问题
a13 y11 12 1 b331 0 a32 y y33j c133 a441 y42 b243 0 x14 j 3 2
a 21 b123 y22 2
b2
非对称形式的对偶规划 一般称不具有对称形式的一对线性规划为 a y b 0 a y 非对称形式的对偶规划。 y c a y b 0 x a b y 对于非对称形式的规划,可以按照下面 的对应关系直接给出其对偶规划。 b (1)将模型统一为“max,≤”或“min, ≥” 的形式,对于其中的等式约束按下面 (2)、(3)中的方法处理; (2)若原规划的某个约束条件为等式约束, 则在对偶规划中与此约束对应的那个变量取值 没有非负限制;
运筹学——第3章_线性规划问题的计算机求解
变量 下限 当前值 上限
x1
0
50
100
x2
50
100 无上限
从上面可知目标函数中X1的系数的上限为100,故C1
允许增加量为: 上限-现在值=100-50=50;
而X2的下限为50,故C2的允许减少量为: 现在值-下限=100-50=50。
定义Ci 的允许增加(减少)百分比为:Ci 的增加量 (减少量)除以Ci 的允许增加量(允许减少量)的值。
在上题中C1 的允许增加百分比与C2 的允许减 少百分比之和为92%不超过100%,所以当每件产 品Ⅰ利润从50元增加到74元,每件产品Ⅱ利润从 100元减少到78元时,此线性规划最优解仍然为Ⅰ 产品生产50件, Ⅱ产品生产250件(即x1= 50, x2=250),此时有最大利润为:
74× 50+78× 250=3700+19500=23200(元)。
为50元,即增加了一个台时数就可使总利润增加50元;
原料A还有50千克没有使用,原料A的对偶价格当然为零,
即增加1千克A原料不会使总利润有所增加;原料B全部使
用完,原料B的对偶价格为50元,即增加一千克原料B就
可使总利润增加50元。
在目标函数系数范围一栏中,所谓的当前值是指在目标函数 中决策变量的当前系数值。如x1的系数值为50,x2的系数值为100。 所谓的上限与下限值是指目标函数的决策变量的系数(其它决策 变量的系数固定在当前值)在此范围内变化时,其线性规划的最 优解不变。例如当c1= 80时,因为0≤80≤100,在x1的系数变化范 围内,所以其最优解不变(此时要固定c2=100),也即当x1=50, x2=250时,有最大利润。当然由于产品Ⅰ的单位利润由50变为80 了,其最大利润也增加了(最优值变了),
运筹学 第三章 运输问题
mn
Min Z = cij xij i1 j1 m xij =ai (i=1, ..., m)产量约束 i 1 n xij =bj(j=1, ..., n)销量约束 j1
xij ≥ 0(i=1, ..., m;j=1, ..., n)
15
2. 伏格尔法(Vogel)
例5
销地 产地
A1
B1 3
②
B2
B3
11
3
⑤
B4
ai
10 7 0 0 0 0
1
A2
①
9
2③ 8 4 1 1 1 1
A3
7
4
⑥
10
③
5 9 12 - -
bj
3
6
5
6 20
2513
2 - 13
2 - 12
2-1-
Z=2×3 +1×1+6×4+5×3+3×8+3×5=85 16
0
2.决策变量xij的系数列向量为:
1
i位 置
aij
1
m
j位 置
3. 线性无关的行数为m+n-1.
0
5
四、闭回路
1. 概念
例3
销地 产地
A1
A2
A3 bj
B1
B2
B3
B4
ai
3
11 ④
3 ③
10 7
1 ③
9
2
①
84
7
4
⑥
10 ③
59
3
6
5
6 20
1) 数字格 2) 空格
运筹学(胡运权第三版)第三章 运输问题
§1 运 输 问 题 及 其 数 学 模 型
二、运输问题数学模型的特点:
1. 运输问题一定有最优解;基变量的个数 =m+n-1
2. 运输问题约束条件的系数矩阵:
x11 x12
1 1 1
…
x1m x21 x22
1 1 1
…
x2m
1
… xm1
1
解 的 最 优 性 检 验
1.闭回路法 闭回路:从空格出发,遇到数 字格可以旋转90度,最后回到空 格所构成的回路; 原理:利用检验数的经济含义; 检验数:非基变量增加一个单 位引起的成本变化量。 当所有非基变量的检验数均大 于或等于零时,现行的调运方案 就是最优方案,因为此时对现行 方案作任何调整都将导致总的运 输费用增加。 闭回路法的主要缺点是:当变 量个数较多时,寻找闭回路以及 计算两方面都会产生困难。
B4
11
-1
产量
16
10 22 48
ui
A1 A2
A3 销量 vj
2
10
1 10
9 6
1 0
-4
8 14
5 12
8
14
2
检验数σ
9
3
10
13=8-(-4)-2=10;
2.对偶变量法(位势法)
解 的 最 优 性 检 验
m in Z = c 1 1 x 1 1 + c 1 2 x 1 2 + ... + c 1 n x 1 n + ... + c m 1 x m 1 + c m 2 x m 2 + ... + c m n x m n
《运筹学》第3章 线性规划的建模与应用
排班1 √ √ √ √
170
排班2 √ √ √ √
160
排班3
√ √ √ √
175
排班4
√ √ √ √ 180
排班5
√ √ 195
最少需求人数 48 79 65 87 64 73 82 43 52 15
3.2 成本收益平衡问题
解:本问题是排班问题,是典型的成本收益平衡问题。 (1)决策变量
确定不同排班的上班人数。 设:xi为排班i的上班人数 (i=1,2,,5) (2)目标函数 每天的总成本(工资)最少。
3.2 成本收益平衡问题
例3.2 某航空公司正准备增加其中心机场的往来航班,因 此需要雇用更多的服务人员。不同时段有最少需求人数, 有5种排班方式(连续工作8个小时)。
时段 06:00~08:00 08:00~10:00 10:00~12:00 12:00~14:00 14:00~16:00 16:00~18:00 18:00~20:00 20:00~22:00 22:00~24:00 00:00~ 6:00 每人每天工资(元)
对于特定的数量 提供的数量=需求的数量
成本收益平衡问题 混合问题
网络配送问题 混合问题
注: LHS=左式(一个SUMPRODUCT函数) RHS=右式(一般为常数)
3.4.2 混合问题的应用举例一:配料问题
配料问题的一般提法是:生产某类由各种原料 混合而成的产品,如何在满足规定的质量标准 的条件下,使所用原料的总成本最低。 例3.4 某公司计划要用A、B、C三种原料混 合调制出三种不同规格的产品甲、乙、丙,产 品的规格要求和单价、原料供应量和单价等数 据如表3-9所示。问该公司应如何安排生产, 才能使总利润最大?
(1)决策变量
运筹学 第三章 对偶单纯形法
目标函数系数 约束方程常数列 约束方程常数列 目标函数系数 系数矩阵 A 系数矩阵A 变量个数n 约束方程个数m 约束方程≤ ≥ = 变量≥0 ≤0 无符号约束 约束方程个数n 变量个数m 变量≥0 ≤0 无符号约束 约束方程≥ ≤ =
解:
min 10 y1 8 y2 y1 2 y2 5 2 y y 12 1 2 s.t. y 3 y 4 1 2 y1 0, y2无约束
设
Ⅰ产量–––– Ⅱ产量––––
x1
1
x2
2 2
如何安排生产, 使获利最多?
max z 2 x x s.t.
1 2
5 x 15 6 x 2 x 24 x x 5
1 2x,x 012厂 家设:设备A —— y 1 元/时 设备B ––––
调试工序 ––––
y2 元/时 y 3 元/时
Y (-A) ≥ - C
Y ≥0
5﹒变量无约束的对偶
原问题: max z=CX AX≤b X无约束 对偶 问题 min ω=Yb YA =C Y ≥0 令 X=X1 - X2 X1, X2≥0 max z=CX1-CX2 AX1 - AX2 ≤b X1,X2≥0 max z=(C, -C) X1 (A, -A) ≤b X2 X1,X2≥0 min ω=Yb
2﹒约束条件全部为“=”的对偶
原问题: max z=CX AX=b X≥0 等价 b max z=CX AX≤b 等价 AX≥b X≥0 max z=CX AX≤b -AX≤-b X≥0 max z=CX b A X≤ -b -A X≥0 等 价
min ω=(Y1,Y2) -b A (Y1,Y2) ≥C -A Y1,Y2≥0 min ω=(Y1-Y2)b ( Y 1 - Y 2 ) A ≥C Y1,Y2≥0
运筹学--第三章 运输问题
习题三3.1 求解下表所示的运输问题,分别用最小元素法、西北角法和伏格尔法给出初始基可行解:3.2由产地A1,A2发向销地B1,B2的单位费用如下表,产地允许存贮,销地允许缺货,存贮和缺货的单位运费也列入表中。
求最优调运方案,使总费用(1)若要总运费最少,该方案是否为最优方案?(2)若产地Z的供应量改为100,求最优方案。
(2)当A1的供应量和B3的需求量各增加2时,结果又怎样?883.5 某玩具公司分别生产三种新型玩具,每月可供量分别为1000、2000、2000件,它们分别被送到甲、乙、丙三个百货商店销售。
已知每月百货商店各类玩具预期销售量均为1500件,由于经营方面原因,各商店销售不同玩具的盈利额不同,见下表。
又知丙百货商店要求至少供应C玩具1000件,而拒绝进A玩具。
求满足上述条件下使总盈利额最大的供销分配方案。
甲乙丙可供量A 5 4 -1000B 16 8 9 2000C 12 10 11 20003.6 目前,城市大学能存贮200个文件在硬盘上,100个文件在计算机存贮器上,300个文件在磁带上。
用户想存贮300个字处理文件,100个源程序文件,100个数据文件。
每月,一个典型的字处理文件被访问8次,一个典型的源程序文件被访问4次,一个典型的数据文件被访问2次。
当某文件被访问时,重新找到该文件所需的时间取决于文件类型和存贮介质,如下表。
时间(分钟)处理文件源程序文件数据文件硬盘 5 4 4存贮器 2 1 1磁带10 8 6 如果目标是极小化每月用户访问所需文件所花的时间,请构造一个运输问题的模型来决定文件应该怎么存放并求解。
3.7已知下列五名运动员各种姿势的游泳成绩(各为50米)如表5-2:试用运输问题的方法来决定如何从中选拔一个参加200混合泳的接力队,使预期比赛8990(1)写出a,b,c,d,e 的值,并求出最优运输方案;(2)A 3到B 1的单位运费满足什么条件时,表中运输方案为最优方案。
运筹学第3章
§3.2 表上作业法
运输表上任何有序的至少四个以上 不同格被称为圈, 如果它们满足:
任何两个接续格在同一行或同一列; 在同一行或同一列不存在三个或三个 以上的接续格; 最后一个格应和第一个格在同一行或 同一列。
§3.3 特殊情况的处理
例3·:某农场有四种土壤,面积分别为 6 500亩、1000亩、600亩和500亩,准备将不 同的三个小麦品种播在这四种土壤上。根据 市场需求和本场的具体情况,确定这三个品 种的播种面积分别为400亩、1000亩和1200 亩,又根据过去的生产规律和未来气候的变 化以及生产物资供应的保证情况,用多元回 归方程预测得不同品种的小麦播在不同土壤 上的亩产量(公斤)如后表所示,问怎样安 排播种才能使小麦的总产量最高?
x21 x22 x23 27
s.t.
xij 0, (i 1, 2; j 1, 2,3)
例3·:一般运输问题 2 一般的运输问题可以描述为: 有 m 个供应点, n 个需求点, 第 i 个供应点的 供应量 ai ,第 j 个需求点的需求量 bj , 从 i 到 j的运费为 cij, 求费用最小的运输方 案。
6
35 10
5
0 2
工厂2 25
10
12
7
vj
8
仓库一
5
仓库三
仓库二
ui
工厂1 工厂2
7
15 10
17 +
- 174 0 6
6 12
18 35 - 10+ 27
5
5 7
0 2
25 8
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二、举例
例 1 运输问题供需平衡表和运价表如下,求最优调 运方案。
销地 产地 A1 A2 A3
B1 3 1 7
B2 11 9 4
B3 3 2 10
B4 10 8 5
供应量 7 4 9
需求量
3
6
5
6
20
1. 找出初始调运方案
(1) 最小元素法
销 产 A1 1 A2 9 B1 3 B2 11 B3 3 B4 10 产量 7 8 4
1.运输问题有有限最优解
若令变量
xij ai b j Q , i 1,2,, m; j 1,2,, n
(1)
其中
Q
ai
i 1
m
bj
j 1
n
则(1)就是运输问题的一个可行解;另一方面,运输问题的
目标函数有下界,目标函数值不会趋于-∞,由此可知,运输问
题必存在有限最优解。
2.运输问题约束条件的系数矩阵
4
2
3
3
7 4
1
10 5 9
A3 销量 3
6
6 5
3
6
该方案总运费: Z=4×3+3×10+3×1+1×2+6×4+3×5=86
(2) 西北角法 优先满足运输表中西北角(即左上角)上空格的供销需求
销地 产地 B1 3 A1 B2 11 B3 3 B4 10 7 产量
2
3
1
4
9 2 8
4
A2 7 A3 销量
-1
-7
0
4.表上作业法计算中的问题
(1)若运输问题的某一基可行解有几个非基变量的 检验数均为负,在继续进行迭代时,取它们中的 任一变量为换入变量均可使目标函数值得到改善,
但通常取ij中最小者对应的变量为换入变量。
(2)有无穷多最优解。最终解中有非基变量检验数 为零时,以此非基变量为换入变量,可求得另一 基最优解。基最优解的任一凸组合都是最优解。
产量区 化肥厂 A1 4 A2 B1 5 B2 8 B3 7 B4 3 产量 7 7 8 4 2 9 3 3 3
4
9 10
3
6
8
2 0
6 6
A3 需求量
3
课堂作业
销地 产地 A1 A2 A3 销量 B1 4 2 8 8 B2 12 10 5 14 B3 4 3 11 12 B4 11 9 6 14 产量 16 10 22 48
j 1 i 1
Ai的产品全 部供应出去 Bj的需求全 部得到满足
x
j 1
n
ij
ai
i 1,2,, m
a b
i 1 i j1
m
n
j
x
i 1
m
ij
bj
j 1,2,, n
xij 0
i 1,2,, m; j 1,2,, n
二、运输问题数学模型的特点
一、计算步骤:
(1)按某种规则(最小元素法、西北角法)找出一个初始解( 初始调运方案)。即在(m×n)产销平衡表上给出m+n-1个数 字格。 (2)对现行解作最优性判别,即求检验数(闭回路法)。如 是最优解,则停止计算,否则转到下一步。 (3)对方案进行改善,找出新的调运方案(表上闭回路法调 整) 。 (4) 重复(2)、(3),直到求得最优调运方案。
B2
… … …
Bn
供应量
A1 A2
c11
c21
c12
c22
c1n
c2n
a1
a2
Am 需求量
cm1 b1
cm2 b2 … …
cmn bn
m i 1
am
a
i
bj
j 1
n
如何建立供需搭配,使总的运输费用最小?
产销平衡运输问题的数学模型:
设从Ai到Bj的物资运量为xij ,
n m
min z cij xij
入一个运量时需同时划去运输表的一行和一列,这时
就出现了退化。在运输问题中,退化解是时常发生的。 为了使表上作业法的迭代工作进行下去,退化时应在 同时划去的一行或一列中的某个格中填入数字0,表示 这个格中的变量是取值为0的变量,使迭代过程中基可 行解的分量恰好为(m+n-1)个。
例2 某地区有三个化肥厂和四个产粮区。单位运价、供 应量、需求量如表所示。确定最小运费方案。
-2
1 8
检验数 ij cij (u i v j )
(空格中数字为ui+vj )
检 验 数 表
B1 3 A1 A2 7 A3 vj
B2 11
B3 3
B4 10
ui
1
1
2
9 2 8
2
1
4 10
-1
5
1
-3
10
0 7
12
1 8Biblioteka 24=-1<0,当前方案 不是最优方案。
3.闭回路调整法改进方案 xpq为换入变量 min( ij < 0 ) pq i ,j 从(p,q)空格开始画闭回路,其它转角点都是填 有运量的方格,并从(p,q)空格为第一个奇数顶点, 开始给闭回路上的点按顺时针或逆时针依次编号。运 输量最小的偶数格为换出变量,最小运量为调整量。
求解,即先找出它的某一个基可行解,再进行解的最优性
检验,若它不是最优解,就进行迭代调整,以得到一个新 的更好的解,继续检验和调整改进,直至得到最优解为止。
为了保证运输问题的每步得到的解xij都是基可行解,要求: (1) 解X必须满足模型中的所有约束条件;
(2) 基变量对应的约束方程组的系数列向量线性无关;
销地 产地 A1 A2 A3 销量 B1 B2 B3 4(3)… ┇ 1(4)… 6 6 5 B4 …3(2) ┇ …(1) 3 6 产量 7 4 9
3 3
=min{1,3}=1
新的调运方案为:
销地 产地 A1 A2 A3 销量
B1 3 3
B2
B3 5
B4 2 1 3 6
产量 7 4 9
6 6
第三章
运输问题
运输问题及其数学模型 用表上作业法求解运输问题 运输问题的进一步讨论
第一节 运输问题及其数学模型
某部门有3个生产同类产品的工厂(产地),生产的产品由 4个销售点(销地)出售,各工厂的产量,各销地的销量以及各 工厂到各销地的单位运价示于下表中,要求研究产品如何调运 才能使总运费最小?
一、运输问题的一般数学模型
●有m个产地生产某种物资,有n个地区需要该类物资 ●令a1, a2, …, am表示各产地产量, b1, b2, …, bn表示各 销地的销量,ai=bj 称为产销平衡
●设xij表示产地 i 运往销地 j 的物资量,cij表示对应的
单位运费。
供需平衡表
产地 销地
B1
cm1
B2 c12 x12 c22 x22 ┇
cm2
… … … ┇
Bn c1n x1n c2n x2n ┇ cmn
产量 a1
a2 ┇
Am 销量
xm1 b1
xm2 b1
… …
xmn bn
am
第三章
运输问题
运输问题及其数学模型 用表上作业法求解运输问题 运输问题的进一步讨论
第二节 用表上作业法求解运输问题
若由方程组解的某组解满足的所有约束条件,即对所有 i 和 j 均有 ij cij (u i v j ) 0 即这组对偶变量(位势)对偶可行, 这时得到的解
X ( X B , X N ) T ( xi1 j1 xis js 0,0, 0) T s m n 1
(3) 解中非零变量的个数不能大于(m+n-1)个,原因是运输 问题中虽有(m+n)个约束条件,但由于总产量等于总销量, 故只有(m+n-1)个结构约束条件是线性独立的; (4) 为使迭代顺利进行,基变量的个数在迭代过程中保持为 (m+n-1)个。
平衡表、运价表合二为一
销 产 A1 B1 c11 x11 c21 A2 ┇ x21 ┇
ij cij zij ciij YPij
cij (u1 , u2 ,, um , v1 , y2 ,, yn ) Pij cij (ui v j )
设已得到运输问题的的一个基可行解,其基变量是:
xi1 j1 , xi2 j2 ,, xis js
s m n 1
系数列向量的结构 Aij (0, ,0,1,0, ,0,1,0, ,0)T 产销平衡问题的所有约束条件都是等式约束。 各产地产量之和等于各销地销量之和。
3.运输问题的解
根据运输问题的数学模型求出的运输问题的解 X=(xij), 代表着一个运输方案,其中每一个变量xij的值表示由Ai 调运数量为xij的物品给Bj。 运输问题是一种线性规划问题,可设想用迭代法进行
x11 x12 x1n x21 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 x22 x2n xm1 xm2 xmn 11 1 1
m行
n行
第i个
第m j个
由于基变量的检验数等于 0,故对这组基变量可写出方程组
ui1 v j1 ci1 j1 ui2 v j2 ci2 j2 u v c js is j s is
这是 m n 1方程。方程组中含有全部 m n 个变量。由于变量数比方 程数多一个,故解不唯一。方程组的解称为位势。 在求解方程组时,为了计算简便,常任一指定某一位势等于一个较 小的整数或 0,通常令为 0。