运筹学-4

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运筹学基础及应用第4章-整数规划与分配问题

运筹学基础及应用第4章-整数规划与分配问题

整数规划的特点及应用
解:对每个投资项目都有被选择和不被选择两种可能,因此 分别用0和1表示,令xj表示第j个项目的决策选择,记为:
j投 资 1 对 项 目 xj ( j 1,2,..., n) j不 投 资 0 对 项 目
投资问题可以表示为:
max z
c
j 1
n
j
xj
n a j x j B j 1 x2 x1 s .t x 3 x4 1 x5 x6 x7 2 ) x j 0或者1 (j 1, 2, L n
B1 B2 B3 B4 年生产能力
A1
A2 A3 A4 年需求量
2
8 7 4 350
9
3 6 5 400
3
5 1 2 300
4
7 2 5 150
400
600 200 200
工厂A3或A4开工后,每年的生产费用估计分别为1200万或1500万元。 现要决定应该建设工厂A3还是A4,才能使今后每年的总费用最少。
0-1型整数线性规划:决策变量只能取值0或1的整数线性 规划。
整数规划的特点及应用
整数规划的典型例子
例4.1 工厂A1和A2生产某种物资。由于该种物资供不应求,故需要 再建一家工厂。相应的建厂方案有A3和A4两个。这种物资的需求地 有B1,B2,B3,B4四个。各工厂年生产能力、各地年需求量、各厂至各 需求地的单位物资运费cij,见下表:
例4.3 设整数规划问题如下
max Z x1 x 2 14x1 9 x 2 51 6 x1 3 x 2 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)。

运筹学-第四章-运输问题和指派问题 PPT课件

运筹学-第四章-运输问题和指派问题 PPT课件

A1 A2 A3 销量
B1
B2
B3
B4
1
32
11 4 3
3 10
3 1 3 9 1 2 -1 8
4
7
6 4 12 10 3 5
3
6
5
6
产量
7 4 9 20
检验数<0表示:例如(A2,B4)如果增加A2到B4的1单位产 品,将会降低1单位的运费,所以,该解不是最优解。
13
解的改进
(1)以 xij 为换入变量,找出它在运输表中的闭回路;
B2 4 11 29
4
6
B3 3
22
3 10
5
B4 产量 10 7
8
4
65
9
5
6
20
求平衡运输问题初始解方法—西北角方法
西
B1
B2
B3
B4 产量
北 角
A1 3
34
11
3
10 7

A2
12
92
2
8
4

A3
7
43
10 6 5
9
初 始
需求量
3
6
5
6
20

x11 3, x12 4, x22 2, x23 2, x33 3, x34 6
min cij xij
s.t.
n
xij si
j 1
m
xij d j
i 1
xij 0
目标函数
n表示物资的n个销地 m表示物资的m个产地
供给约束
需求约束
非负约束
18
问题分析
决策变量 目标函数 约束条件:产量约束、销量约束、非负

《运筹学》第四章决策分析介绍

《运筹学》第四章决策分析介绍
41
P(S2)=0.4时
一般: 般:
E(A1 )=α×500+(1500+(1 α)(-200)=700 )( 200)=700α-200 200 E(A2) )=α×( (-150)+(1150)+(1 α)(1000) )(1000)=-1150 1150α+1000 令E1 =E2 得α=0.65
决策步骤
30
(三)、折衷准则 选择加权系数α(0 α1) max{α(maxVij )+(1-α)(minVij )}
i j j
α=0.6
S1
S2
S3 Vi1 =max Vi2 =min 加权平均
A1 20 A2 9 A3 6
1 8 5
-6 0 4
20 9 6
-6 0 4
9.6 5.4 max=9.6
15
决策分析的主要内容
决策准则 决策树 用决策树分析系列决策问 用决策树分析系列决策问题 检查是否需要获得更多的信息 贝叶斯法 用更新的信息更好地决策 贝叶斯法——用更新的信息更好地决策 效用理论 用效用更好地反映收益的价值 效用理论——用效用更好地反映收益的价值
16
概率论基础
随机事件(实验,试验 实验 试验)
称α=0.65为转折概率 α>0.65 α<0.65 选 A1 选 A2
42

直接使用先验概率 决策步骤 –对于每一种备选方案,将每一个收益乘以 相应自然状态的先验概率,再把乘积相加 就得到收 的加权 均 这就是备选方案 就得到收益的加权平均,这就是备选方案 的期望收益 –选择具有最大期望收益的备选方案作为决 选择具有最大期 收益的备选方案作为决 策方案
34

运筹学笔记4、5-特殊线性规划(整数规划、对偶问题)

运筹学笔记4、5-特殊线性规划(整数规划、对偶问题)

每个线性规划问题都有一个与之对应的对偶问题。

简单考虑如下的生产分配问题我们有下面的对偶问题:该问题的任意一个可行解对应的目标函数值都不小于原问题的目标函数值,但是两个问题的最优目标函数值(有限)相同。

一般而言:1、每个对偶变量对应原问题的一个约束条件2、原问题是等式约束则对偶变量无不等式约束(非负约束)3、原问题是不等式约束则对偶变量有不等式约束4、原问题变量和对偶问题约束条件同样具有如上规律任何原问题和对偶问题之间都存在下述相互关系:弱对偶性:原对偶问题任何可行解的目标值都是另一问题最优目标值的界(推论:原对偶问题目标值相等的一对可行解是各自的最优解)强对偶性:原对偶问题只要有一个有最优解,另一个就有最优解,并且最优目标值相等互为对偶的线性规划问题解之间关系有如下四种:原问题与对偶问题之间存在互补松弛性:一般形式的线性规划互补松弛定理:经济学中有所谓影子价格的概念:如果增加某些约束条件的数值,原问题的最优目标值应该增加,增加单位约束使得原问题最优值的增加量为该约束条件的影子价格。

影子价格可以由对偶线性规划问题清楚地描述:对偶单纯形法:当线性规划问题中地某个约束条件或价值变量中含有参数时,原问题称之为参数线性规划,它有如下的处理方法:1)固定λ的数值解线性规划问题2)确定保持当前最优基不变的λ的区间3)确定λ在上述区间附近的最优基,回2)如以下问题:在实际问题中,许多变量以及它们的约束条件往往是离散的,或者说限定在整数域上,这便引入了整数线性规划的概念。

具体而言,整数线性规划包含纯整数线性规划(所有变量是整数变量)、混合整数线性规划(同时包含整数和非整数变量)、0-1型整数线性规划(变量等于0或1)去除整数规划的整数约束后的问题称为其松弛问题。

一般情况,原问题的解并不一定是其松弛问题的最优解附近的整数解,例如:通常的解决办法是在松弛问题的基础上出发,不断地引入整数的约束条件,从而求出整数规划的解。

运筹学 第4章 整数规划与分配问题

运筹学 第4章 整数规划与分配问题

匈牙利法思路:若能在 [Cij] 中找出 n 个位于
不同行不同列的0元素(称为独立0元素),则
令解矩阵[xij]中对应这n个独立0元素的元素
取值为 1 ,其他元素取值为 0 ,则它对应目
标函数zb=0是最小的。这就是以[Cij]为系数
矩阵分配问题的最优解,也得原问题的最
优解。
定理1 若从分配问题效率矩阵[cij]的每一行元素中分别减去 (或加上)一个常数ui(称为该行的位势),从每一列分别减去 (或加上)一个常数vj(称为该列的位势),得到一个新效率矩阵 [bij],若其中bij=cij-ui-vj,则[bij]的最优解等价于[cij]的最优解
第1步:找出效率矩阵每行的最小元素,并分别从每行
中减去。
第2步:再找出矩阵每列的最小元素,并分别从各列中 减去。
2 10 9 7 2 15 4 14 8 4 13 14 16 11 11 4 15 13 9 4
0 8 7 5 11 0 10 4 0 3 5 0 0 11 9 5
表明m个约束条件中有(m-k)个的右端项为( bi+M ),不起约 束作用,因而,只有k个约束条件起作用。 ② 约束条件的右端项可能是r个值b1 , b2 ,, br 中的某一个 即: 定义:
n
aij x j b1 或b2或或br
j 1
1 假定约束右端项为 bi yi 否则 0
现用下例来说明: max z=40x1+90x2 9x1+7x2≤56 7x1+20x2≤70 x1,x2≥0 x1,x2整数 ① ② ③ ④ ⑤
解:先不考虑条件⑤,即解相应的线性规划B,①~④(见图5-2), 得最优解x1=4.81,x2=1.82,z0=356

运筹学-非线性规划(四)(名校讲义)

运筹学-非线性规划(四)(名校讲义)

1.外点法(又称惩罚法)
其思路是在目标函数中增加一项使之变为无约束问题,同时 对破坏约束项需付出高昂代价,该法的起始点在可行域外, 一旦进入可行域内便得到最优解。
§1 多维有约束寻优方法 (9)
①思路 设原问题为min:f[X] 约束:XS S是En中一个约束子集,即X的可行域为S,
则将其变成无约束问题: min:f[X]+ p(X)
p(x) =1 =10 =100
=100
b
=10
=1
图4-19
x
a
§1 多维有约束寻优方法 (11)
②求解过程
令{k }(k=1,2,…,)是一无穷序列,且k≥0,k+1 >k,定义函数q(,X)=f(X)+Xk,若原问题有解,则当k→∞,
§1 多维有约束寻优方法 (2)
一、库恩-塔克(简称库塔)条件
1.可行方向和起作用约束 ①可行方向:
设X(0)是可行点,即X(0) R,若对于某一方向D,存在一 个数 0>0,使对于任意 (0≤≤0 )均有下式成立:X(0) +DR,则称方向D是点X(0)处的可行方向。 ②下降方向:对于f(X)的台劳级数展开,若▽f[X(0)]T· D<0, 则称D方向为f[X]的下降方向。
第二十四讲 非线性规划(四)
§1 多维有约束寻优方法
§1 多维有约束寻优方法 (1)
非线性规划的一般形式
min f(X) hi(X)=0 i=1,2,…,m (1)
gi(X)≥0 j=1,2,…,l
下面,先阐述非线性规划的重要理论成果——库恩-塔克 条件(Kuhn-Tucker),然后介绍比较重要的几种有约束的寻 优方法。
0 1 2 x1

运筹学——4.运输问题--例题

运筹学——4.运输问题--例题

季度 Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ
生产能力(台) 25 35 30 10
单位成本(万元) 10.8 11.1 11.0 11.3
8
解 由于每个季度生产出来的柴油机不一定当季交货,所以 设xij为第i季度生产的用于第j季度交货的柴油机数。根据合 同要求,必须满足
x11 = 10 x + x = 15 12 22 x13 + x23 + x33 = 25 x14 + x24 + x34 + x44 = 20
B1 3 1 7 2 4 1 1 1 4 2
销 B2 11 9 4 8 5 8 / 1 2 1
地 B3 B4 3 2 10 4 2 2 2 4 2 3
22
10 8 5 6 7 4 6 2 1 3
销 地
解:从表3-40中看出,从A1到B2每吨产品的直接运费为 11元,如从A1经A3运往B2,每吨运价为3+4=7元,从A1 经T2运往B2只需1+5=6元,而从A1到B2运费最少的路径 是从A1经A2,B1到B2,每吨产品的运费只需1+1+1=3元。 可见这个问题中从每个产地到各销地之间的运输方案是 很多的。为了把这个问题仍当作一般的运输问题处理, 可以这样做:
E→D航程17天,在D卸货1天,总计19天。每天3航班,故该航线周转 船只需57条。各条航线周转所需船只数见表3-35。 航线 装货 航程 卸货 小计 航班数 需周转 天数 天数 天数 船只数 17 1 19 3 57 1 1 10 1 3 1 5 2 2 1 9 7 1 9 3 1 15 1 13 1 15 1 4 •以上累计共需周转船只数91条 .
21
产 项 产 地
中 间 转 运 站

物流运筹学1-2,3-4

物流运筹学1-2,3-4

该小区800米半径 内的各小区 ACEGHI BHI ACGHI DJ AEG FJK ACEG ABCHI ABCHI DFJKL FJKL JKL
13
绪论
• 物流运筹学典型案例3: 博弈论应用(市场营销)(二人有限零和对策模型——无鞍点即纯策略意 义下无解的对策模型)
在W城的冰箱市场上,以往的市场份额由本市生产的A 牌冰箱占有绝大部分。本年初,一个全国知名的B牌冰箱进入 W城的市场。在这场竞争中假设双方考虑可采用的市场策略 均为三种:广告、降价、完善售后服务,且双方用于营销的
罪,但可以私入民宅的罪名将两人各判入狱1年。
16
绪论
(非合作二人有限非零和对策) 下表给出了囚徒困境这个博弈的收益矩阵。 注意:A与B不能在作出决定之前事先串供,那么每个罪犯 都在不知道对方决策的前提下,从有利于自己的理性角度 (个人利益最大化),同时他认为对方也是理性的,然后去 考虑问题作出决策。
平时成绩20%(作业+考勤+课堂表现) 期中测验10% 期末成绩70%
2
What’s 运筹学?
运筹学跟 我有什么 关系?!
Be happy
improve ability
用数学理论 建模来解决 管理决策问 题
基础学科: 数学、管理 学、系统论、 经济学 1考研专业课 2思维能力和学 习能力的培养
Our goal
资金相同。根据市场预测,A的市场占有率为: B品牌
根据已知条件,试确 定双方的最优策略?
广告1 降价2 售后服务3
广告1 0.60 0.62
0.65
A 品牌= 降价2 0.75 0.70 0.72
售后服务3 0.73 试确定双方的最优策略。
0.76

全国自考运筹学基础-试卷4_真题(含答案与解析)-交互

全国自考运筹学基础-试卷4_真题(含答案与解析)-交互

全国自考(运筹学基础)-试卷4(总分80, 做题时间90分钟)1. 单项选择题1.“运筹帷幄”这一成语表明,在中国古代英明的军队指挥员已能运用( )SSS_SINGLE_SELA 单纯的主观判断方法B 定性决策方法C 定性决策与简单的定量决策相结合的方法D 只凭自己的经验决策的方法分值: 2答案:C解析:混合性决策:运用定性和定量两种方法才能制定的决策。

2.指数平滑预测方法是一种 ( )SSS_SINGLE_SELA 纯定量预测法B 纯定性预测法C 定性与定量相结合的方法D 既非定性也非定量分值: 2答案:C解析:指数平滑预测方法是一种定性与定量相结合的方法。

3.加权平均数预测法是一种 ( )SSS_SINGLE_SELA 纯定性预测B 定性和定量相结合的方法C 既非定性又非定量的预测法D 纯定量方法分值: 2答案:B解析:加权平均数预测法是一种定性和定量相结合的方法。

4.最大最小原则是用来解决下列哪项条件下的决策问题? ( )SSS_SINGLE_SELA 不确定B 确定C 风险D 风险或不确定分值: 2答案:A解析:不确定条件下的决策包括最大最大决策标准,最大最小决策标准,最小最大遗憾值决策标准,现实主义决策标准。

5.下列有关存货台套的说法中,错误的是 ( )SSS_SINGLE_SELA 存货台套是存货管理的单位B 某个存货台套中可以包括不同的单项存货C 存货台套法简化了库存管理的工作内容D 每个存货台套包括的单项存货在数目上一般是相同的分值: 2答案:D解析:存货台套包括的单项存货在数目上可以有多有少。

6.一元线性回归预测中,相关系数R的取值范围一般是 ( )SSS_SINGLE_SELA R≥0B Q≤R≤1C -1≤R≤1D 0.5≤R≤0.9分值: 2答案:C解析:一元线性回归中R的取值范围是:-1≤R≤1。

7.在Ft+1 =Ft+a(xt-Ft)中,a的取值范围是 ( ) SSS_SINGLE_SELA -1≤a<0B 0≤a≤1C a>1D a<-1分值: 2答案:B解析:指数平滑预测法中a的取值范围是:0≤a≤1。

管理运筹学 第四章 目标规划

管理运筹学 第四章 目标规划

再来考虑风险约束: 总风险不能超过700, 投资的总风险为 0.5x1+0.2x2 引入两个变量d1+和d1-,建立等式如下: 0.5x1 +0.2x2=700+d1+-d1根据要求有
min {d1+}
0.5x1 +0.2x2-d1++d1-=700。
再来考虑年收入:
3x1+4x2
引入变量 d2+和d2-,分别表示年收入超过与低于 10000 的数量。于是,第2个目标可以表示为 min {d2-} 3x1+4x2-d2++d2-=10000。
2. 统一处理目标和约束。
对有严格限制的资源使用建立系统约束,数学形式同线性规划 中的约束条件。如C和D设备的使用限制。
x1 2 x2 40 3x2 24
(3)C和D为贵重设备,严格禁止超时使用
对不严格限制的约束,连同原线性规划建模时的目标,均通 过目标约束来表达。 (1)力求使利润指标不低于250元:
本问题中第一个目标的优先权比第二个目标大。即最重要 的目标是满足风险不超过700。分配给第一个目标较高的优先 权P1,分配给第二个目标较低的优先权P2。
Minz= P1(d1+)+P2(d2-) s.t. 20x1+50x2≤90000 0.5x1 +0.2x2-d1++d1-=700 3x1+4x2-d2++d2-=10000 x1,x2,d1+,d1-,d2+,d2-≥0
现假定: 第1优先级P1——企业利润;
第2优先级P2——I、II产品的产量保持1:2的比例
第3优先级P3——设备A,B尽量不超负荷工作。其中设备A的重要性 比设备B大三倍。

《运筹学》 第四章习题及 答案

《运筹学》 第四章习题及 答案

《运筹学》第四章习题一、思考题1.运输问题的数学模型具有什么特征?为什么其约束方程的系数矩阵的秩最多等于1-+n m ?2. 用左上角法确定运输问题的初始基本可行解的基本步骤是什么?3. 最小元素法的基本思想是什么?为什么在一般情况下不可能用它直接得到 运输问题的最优方案?4. 沃格尔法(V ogel 法)的基本思想是什么?它和最小元素法相比给出的运输问题的初始基本可行解哪一个更接近于最优解?为什么?5. 试述用闭回路法检验给定的调运方案是否最优的原理,其检验数的经济意义是什么?6. 用闭回路法检验给定的调运方案时,如何从任意空格出发去寻找一条闭回路?这闭回路是否是唯一的?7. 试述用位势法求检验数的原理、步骤和方法。

8. 试给出运输问题的对偶问题(对产销平衡问题)。

9. 如何把一个产销不平衡的运输问题(产大于销或销大于产)转化为产销平衡的运输问题。

10.一般线性规划问题应具备什么特征才可以转化为运输问题的数学模型? 11.试述在表上作业法中出现退化解的涵义及处理退化解的方法。

二、判断下列说法是否正确1.运输问题模型是一种特殊的线性规划模型,所以运输问题也可以用单纯形方法求解。

2.因为运输问题是一种特殊的线性规划模型,因而求其解也可能出现下列四种情况:有唯一最优解;有无穷多个最优解;无界解;无可行解。

3.在运输问题中,只要给出一组(1-+n m )个非零的{}j i x ,且满足∑==nj i j i a x 1,∑==mi j j i b x 1,就可以作为一个基本可行解。

4.表上作业法实质上就是求解运输问题的单纯形法。

5.按最小元素法或元素差额法给出的初始基本可行解,从每一空格出发都可以找到一闭回路,且此闭回路是唯一的。

6.如果运输问题单位运价表的某一行(或某一列)元素分别加上一个常数k ,最优调运方案将不会发生变化。

7.如果运输问题单位运价表的某一行(或某一列)元素分别乘上一个常数k ,最优调运方案将不会发生变化。

管理运筹学04运输问题

管理运筹学04运输问题
2024/3/29
例4-1的最小元素法
运价表 1 产

B1
A1
3
A2
1
A3
7
销量
3
销 B2
11
9 4 6


B3
B4

3
10
7
2
84
10
59
5
6 20
方案表 1


B1
A1
A2
3
A3
销量
3
销 B2
6


B3
B4

7
4
9
5
6 20
2024/3/29
例4-1的最小元素法
运价表 2




B1
A1
B2
7
•- •+
A2 3
1
4
•-
•+
A3 + (10) 6
•-
3
9
销量 3
65
6
20
2024/3/29
闭合回路法求检验数

销地


B1
B2
B3
B4

A1 (1)
(2)
4
3
7
A2
3 (1)
1 (-1)
4
A3 (10)
6 (12)
3
9
销量
3
6
5
6 20
2024/3/29
例4-1(伏格尔法)




地 B1
(6)
销量
3
6

运筹学第4章

运筹学第4章

3x15x2d332
综合考虑后,得到结果
3x15x2d3 d3 32 其中 d3 , d3 0
目标规划的数学模型
产品 甲 乙 资源量
可以用同样的方式来处理其它提出的 资源
决策要求:
设备/台时 3
2
18
原料A/吨
1
0
4
(1)要求甲产品产量不大于乙产品产量。 原料B/吨 0 2 12
如:在引例中,利润的目标值为32, 可能目标值会达不到,所以加上一个
产品 资源
甲 乙 资源量
设备/台时 3
2
18
负偏差变量d3-≥0,把目标函数变成
原料A/吨
1
0
4
3x15x2d332
原料B/吨 单位赢利/
0 3
2 5
12
万元
但是同样,目标值也有可能会超出,所以减去一个正偏差变量
d3+≥0,把目标函数变成
A)恰好达到目标值 B)允许超过目标值 C)不允许超过 目标值
构造一个由优先因子和权系数相对应的偏差变量组成的,要求实 现极小化的目标函数.
用目标规划求解问题的过程:
明确问题,列出 目标的优先级和
权系数
构造目标规 划模型
N
满意否?
Y
据此制定出决策方案
目标规划的数学模型
求出满意解 分析各项目标
完成情况
p (3 3)计划利润指标32,并且尽可能达到或超过这个利润指标.
问:如何安排生产可以使得获利最大?
分析:
p(1 1)要求甲产品的产量不大于乙产品的产量;
(1)产量偏差变量
d1 , d1 0
p 2(2)尽可能充分利用设备台时,不希望加班生产;

Excel2003求解运筹学模型-4(运输问题)

Excel2003求解运筹学模型-4(运输问题)

Excel求解运输问题1、产销平衡假定有某种物资要从A、B、C三个产地运到甲、乙、两、丁四个销地。

三个产地的供应量分别为:1000t、800t、500t;四个销地的需要量分别为:500t、700t、800t、300t,各产地和销地之间每吨产品的运费如下表所示,要求计算如何组织运输才能运费最省?表4 运费表1、在excel表格中建立运费表2、建立变量表,插入求和函数,求得各地产量和以及销量和3、确定目标函数:运费最省4、规划求解,设置目标单元格、可变单元格,添加约束:各地产量和等于总产量,各地销量和等于总销量,变量非负5、得到最优解6、进行敏感性分析,得到极限值报告2、产销不平衡1、复制表格到excel,将不能到达的单元格设置一个很大的数字2、复制表格到下面单元格,将中间的数据清空,设置成可变单元格3、在相应的单元格插入求和函数(SUM),对可变单元格进行行和列求和4、输入“目标函数”,将后面空格作为目标单元格,输入“sumproduct”函数,对相应的行和列求和5、规划求解,在添加约束中销量等于,产量小于等于,所以变量非负,线性,求解得到最优解。

三个电视机厂供应四个地区某种型号电视机,各厂家的年产量、各地区的年销量及各厂到各地区的单位运价如下,求总运费最省的电视机调拨方案“不能到达”设置一个较大的数字;约束添加为5≤b1≤8;b2=12;6≤b3;b4≤7生产与储存问题(产销不平衡问题)某厂按合同规定须于当年每个季度末分别提供10、15、25、20台同一规格的柴油机。

已知该厂各季度的生产能力及生产每台柴油机的成本如右表。

如果生产出来的柴油机当季不交货,每台每积压一个季度需储存、维护等费用0.15万元。

试求在完成合同的情况下,使该厂全年生产总费用为最小的决策方案•解:设x ij为第i 季度生产的第j 季度交货的柴油机数目,那么应满足:•交货:x11 = 10 生产:x11 + x12 + x13 + x14 ≤25•x12 + x22 = 15 x22 + x23 + x24 ≤35x13 + x23 + x33 = 25 x33 + x34 ≤30x14 + x24 + x34 + x44 = 20 x44 ≤10把第i 季度生产的柴油机数目看作第i 个生产厂的产量;把第j 季度交货的柴油机数目看作第j 个销售点的销量;设cij是第i季度生产的第j季度交货的每台柴油机的实际成本,应该等于该季度单位成本加上储存、维护等费用。

运筹学1-4单纯型法的计算步骤

运筹学1-4单纯型法的计算步骤

2 X1 1 3 X2 2
Z8
1 0 -1 4/3 -1/3 0 1 2 -1/3 1/3 0 0 -1 -5/3 -1/3
从最优表可知: 该LP的
最优解是X*=(1, 2, 0, 0, 0)T 相应的目标函数最优值是Zmax=8
表格单纯形法求解步骤
第一步:将LP化为标准型,并加以整理。
引入适当的松驰变量、剩余变量和人工变量 ,使约束条件化为等式,并且约束方程组的系数 阵中有一个单位阵。
(这一步计算机可自动完成)
确定初始可行基,写出初始基本可行解
第二步:最优性检验
计算检验数,检查: 所有检验数是否≤ 0?
是——结束,写出最优解和目标函数最优值; 还有正检验数——检查相应系数列≤ 0?
是——结束,该LP无“有限最优解”! 不属于上述两种情况,转入下一步—基变换。
确定是停止迭代还是转入基变换?
0 1 0
0
0
1
0
0
0
1 c1 c2
0 a1,m1 a1,m2 0 a2,m1 a2,m2
1 a a m,m1 m,m2 cm cm1 cm2
a1,n b1
a2,n
b2
am,n bm
cn 0
-Z,x1,…,xm所对应的系数 列向量构成一个基
用矩阵的初等行变换将该基变成单位阵,这时
c1, c2 , , cm 变成0,相应的增广矩
第四步:判断检验数、入基、出基变量。 …….
三、表格单纯形法:
1、 初始单纯形表的建立 (1)表格结构:
Cj 2 3 3 0 0
CB
XB
b xj
x1 x2 x3 x4 x5
j
0 X4
3

运筹学4单纯形法迭代原理

运筹学4单纯形法迭代原理

CB XB
b
xl x1 x2 … xm
xm+1
xm…t xn

c1 x1 b1' 1 0 .*.. 0 a1',m1 .0.. a1'n
c2 x2 b2' 0 1 ..*.. 0 a2',m1 .0... a2'n
: : : . cm+t xm+t b'm+t 0 .0 .*... 0. . a'l,m+1 ..1. .a'ln
0 0
0 ... 1
am,m1
... amn
bm

1 c1 c2 ... cm cm1 ... cn 0
第-Z一行x1 是x2价…值系xm数行,标xm+出1 了决策…变量xj的x价n 值系数右cj端
第0二行1 是0标.示.. 行0,标出a了1,m表1 中主体.各.. 行的含a1义n 。
xk1 i

bi'

a' i,mt
xmt

xik

a' i,mt
xmt
xk1 i

xik

a' i,mt
xmt

0
n
Z Z0 j x j
jm1
a' i ,mt < =
xmt
xik

a' i ,mt
xmt
若 mt 0 且pm' t 0
则该LP无最优解。
>

a' i,mt
0 时,为使
xik

a' i,mt
xmt

2024版运筹学第四版清华大学出版社pdf

2024版运筹学第四版清华大学出版社pdf

社2024pdfcontents •绪论•线性规划•整数规划•动态规划•图与网络分析•存储论•排队论目录01绪论运筹学的起源与发展起源运筹学起源于20世纪30年代,最初是应用在军事领域,旨在研究和解决军事策略和资源分配问题。

发展随着计算机技术的飞速发展和数学理论的不断完善,运筹学逐渐从军事领域扩展到经济、管理、工程等各个领域,并形成了完整的学科体系。

运筹学的定义与特点定义运筹学是一门应用数学、计算机科学和经济学等多学科交叉的综合性学科,旨在通过数学建模、优化算法和计算机技术等方法,对复杂系统进行优化决策。

特点运筹学具有多学科交叉性、广泛应用性、理论性与实践性相结合等特点。

它注重定量分析和实证研究,强调优化决策和系统效率。

经济领域运筹学在经济管理、市场预测、投资决策等方面有广泛应用,如生产计划、库存管理、物流运输等。

社会领域运筹学在社会服务、城市规划、医疗卫生等方面也有应用,如交通规划、教育资源分配等。

工程领域运筹学在工程设计、施工计划、质量控制等方面提供优化方法和技术支持。

军事领域运筹学在军事战略制定、作战计划优化、后勤资源分配等方面发挥重要作用。

运筹学的应用领域02线性规划线性规划问题的数学模型目标函数线性规划问题中需要优化的目标,通常表示为决策变量的线性函数。

约束条件限制决策变量取值的条件,通常表示为决策变量的线性不等式或等式。

决策变量线性规划问题中需要确定的未知量,通常表示为向量形式。

可行域满足所有约束条件的决策变量取值范围所构成的区域。

最优解使目标函数达到最优值的决策变量取值点。

目标函数等值线目标函数取不同值时对应的决策变量取值点所连成的曲线。

线性规划问题的图解法满足所有约束条件且基变量取非负值的决策变量取值点。

初始基可行解通过不断更换基变量和非基变量,使目标函数值不断改善的过程。

迭代过程判断当前基可行解是否为最优解的方法,通常通过计算检验数来实现。

最优性检验单纯形法如何合理安排生产计划以最小化成本或最大化利润。

管理运筹学第四章习题答案

管理运筹学第四章习题答案

管理运筹学第四章习题答案管理运筹学第四章习题答案管理运筹学是一门研究如何有效管理和运用资源的学科,它涉及到决策、优化和模型等方面的知识。

第四章是管理运筹学中的重要章节,主要讲述了线性规划的基本概念和解法。

在本文中,我们将针对第四章的习题进行回答,并给出详细的解析和思路。

1. 线性规划的基本概念线性规划是一种数学建模方法,用于解决在给定约束条件下的最优化问题。

它的目标是通过线性函数的最大化或最小化来实现资源的有效利用。

线性规划的基本要素包括决策变量、目标函数和约束条件。

决策变量是问题中需要决策的变量,通常用x1、x2等表示。

目标函数是需要最大化或最小化的线性函数,可以是利润、成本等。

约束条件是问题中的限制条件,可以是资源的限制、技术要求等。

2. 线性规划的解法线性规划可以通过图形法、单纯形法和对偶理论等方法进行求解。

其中,单纯形法是最常用的解法之一。

单纯形法的基本思想是通过不断地移动解空间中的顶点,逐步接近最优解。

它的步骤包括初始化、选择进入变量、选择离开变量、计算新的基变量等。

3. 习题解答以下是第四章习题的答案和解析:习题1:某公司生产两种产品A和B,每单位产品A的利润为3万元,产品B 的利润为4万元。

产品A的生产需要2台机器和3名工人,产品B的生产需要1台机器和4名工人。

机器和工人的数量分别为6台和18名。

如何安排生产,使得利润最大化?解析:设生产产品A的数量为x,产品B的数量为y。

根据题意,可以列出以下线性规划模型:目标函数:Maximize 3x + 4y约束条件:2x + y ≤ 63x + 4y ≤ 18x, y ≥ 0通过求解上述线性规划模型,可以得到最优解x=2,y=4,利润最大化为22万元。

习题2:某公司生产两种产品A和B,产品A的利润为2万元,产品B的利润为3万元。

产品A的生产需要1台机器和2名工人,产品B的生产需要1台机器和3名工人。

机器和工人的数量分别为5台和10名。

如何安排生产,使得利润最大化?解析:设生产产品A的数量为x,产品B的数量为y。

运筹学作业4

运筹学作业4

若线性规划的原问题有无穷多最优解,则其对偶问题也一定具有无穷多最优解。

AA.对B.错库存管理的ABC分类法中,对C类货物的管理应(B)一些。

A.严格B.粗略C.宽松D.折衷指派问题数学模型的形式与运输问题十分相似,故也可以用表上作业法求解.AA.对B.错图论中的图不仅反映了研究对象之间的关系,而且是真实图形的写照,因而对图中点与点的相对位置、点与点连线的长短曲直等都要B严格注意。

A.对B.错对于一个动态规划问题,应用顺推或者逆推解法可能会得出不同的最优解. BA.对B.错某企业按经济订货量对某产品每年订货三次,每次订货费用为500元,在没有安全库存的情况下,库存保管总费用为(A)A.1500元B.750元C.500元D.250元用割平面法求解纯整数规划时,要求包括松弛变量在内的所有变量必须取整数值. AA.对B.错库存系统不包括(D)A.需求和补充B.储存系统的费用C.储存策略D.储存管理在算出经济订货量后,根据供应商提出的数量折扣,又对订货量进行修改,则全年订货费将(B)A.增加B.减少C.不变D.可能增加或减少无后效性是指动态规划各阶段状态变量之间无任何联系. BA.对B.错若线性规划问题的,i,j值同时发生改变,反映到最终单纯形表中,不会出现原问题与对偶问题均为非可行基的情况。

BA.对B.错设某企业年需1800吨钢材,分三次订货,则平均库存量为(D)A.1800吨B.900吨C.600吨D.300吨ABC分类法是对库存的物品采用按(B)分类的A.物品数量B.物品价格C.物品的质量D.物品的物品产地求解整数规划的分支定界法在本质上属于一种过滤隐枚举方法. AA.对B.错用割平面法求解整数规划时,构造的割平面有可能切去一些不属于最优解的整数解. B A.对B.错下列假设不是经济批量库存模型的是(C)A.需求量均匀B.提前量为零C.允许缺货D.瞬时补充图解法和单纯形法虽然求解的形式不同,但从几何上理解,两者是一致的。

运筹学课件-第4讲 马尔可夫决策

运筹学课件-第4讲  马尔可夫决策

报酬函数与策略
报酬函数
描述系统在某一状态下采取某一行动后所获得的报酬或收益,通常用$r(s, a)$表示。报酬函数可以是正值、负值或零 ,取决于具体的决策问题和目标。
策略
描述了在每个状态下选择行动的规则或方法,通常用$pi(a|s)$表示在状态$s$下选择行动$a$的概率。策略可以是确 定的或随机的,根据问题的性质和求解方法的不同而有所选择。
约束处理方法
处理约束的方法包括拉格朗日松弛、动态规划中的约束处理等。
应用场景
约束条件下的马尔可夫决策过程在资源分配、任务调度等问题中有 广泛应用。
连续时间马尔可夫决策过程
连续时间模型
与离散时间马尔可夫决策过程 不同,连续时间马尔可夫决策
过程的时间参数是连续的。
转移概率与决策策略
在连续时间模型中,转移概率 和决策策略需要适应连续时间
值函数
描述了从某一状态开始遵循某一策略所获得的期望总报酬,通常用$V^pi(s)$表示在状态$s$下遵循策略 $pi$的值函数。值函数是评估策略优劣的重要指标,也是求解马尔可夫决策过程的关键所在。
03 值函数与最优策略求解
值函数定义及性质
值函数定义
在马尔可夫决策过程中,值函数用于评估从 某一状态开始,遵循某种策略所能获得的期 望总回报。它分为状态值函数和动作值函数 两种。
强化学习
强化学习问题可以建模为MDP,通过 智能体与环境交互来学习最优策略。
02 马尔可夫决策过程模型
状态空间与行动空间
状态空间
描述系统所有可能的状态,通常用$S$表示。在马尔可夫决策过 程中,状态空间可以是离散的或连续的。
行动空间
描述在每个状态下可采取的所有行动,通常用$A$表示。行动空间 也可以是离散的或连续的。
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总结求解过程:
LP问题 标准形 找一可行解 (!) 判别迭代(多次) 结论 【 推设】 求解LP问题的关键在于: (1)迭代的基础——初始的可行解 (2)判别的标准 (3)迭代方法(有效迭代)
第二节 单纯形法的基本原理
一、几个概念 前提:针对标准形 Min S=CX St:AX= b X≥0
一、几个概念
三、求初始可行基的方法 — 观察法
例1、求Max S=2x1+5x2
st:x1 ≤4 x2 ≤3 x1+2x2 ≤8 x1,x2 ≥0
三、求初始可行基的方法 — 观察法例1
解:令f= -s,引进松弛变量xi (i=3、4、 5) 将原问题化为标准形: 求Min f = -2x1 - 5x2 st:x1 + x3 =4 x2 + x4 =3 x1 +2x2 + x5 =8 xi≥0(i=1、2、3、4、5) B=(P3 P4 P5)= I 为可行基 对应的单纯形表如下:
第三节 单纯形法的操作步骤
前提:针对标准形 Min S=CX St:AX= b X≥0 设:B为该LP问题的一个基
一、对应于基B的(初始)单纯形表
(一)AX= b BXB+NXN = b XB =B-1 b - B-1 NXN (二)S=CB B-1 b -( CB B-1 N - CN )XN
x1 x2 0 0 1 x3 2 1 2
S
x1 x2
3 1 1
0 1 0
一、对应于基B的(初始)单纯形表
例1、 B2=(P1,P3)对应的单纯形表如下:
x1 x2 -1 -1/2 1 /2 x3 0 0 1
S
x1 x3
2 1/2 1/2
0 1 0
一、对应于基B的(初始)单纯形表
例1、 B3=(P2,P3)对应的单纯形表如下:
一、对应于基B的(初始)单纯形表
例1、找出下列LP问题的所有基,并写出其对 应的单纯形表。 Min S =x1+2x2+3x3 st:2x1-x2 =1 x1 + x3=1 x1,x2,x3≥0
一、对应于基B的(初始)单纯形表
例1、本题有三个基:
B1=(P1,P2),B2=(P1,P3), B3=(P2,P3) B1=(P1,P2)对应的单纯形表如下:
设B=(Pj1 Pj2 … Pjr-1 Pjr Pjr+1 … Pjm )为可行基对应单纯形表如下:
S xj1 xj2 … xjr … xjm
b00 b10 b20 … br0 … bm0
x1 x2 …… xs …… xn b01 b02 ……b0s…… b0n b11 b12 ……b1k…… b1n b21 b22 ……b2s…… b2n …… …… …… br1 br2 ……brs …… brn …… …… …… bm1 bm2……bms ……bmn
二、换基迭代——3、新基的特征
(2)换基迭代后,目标函数值下降;当且仅当br0 =0 时,目标函数值不变。 证: ∵ b100 - b00 = b00- b0s ( br0 / brs ) - b00 = - b0s ( br0 / brs ) ≤0 上式中当且仅当br0 =0时取等号 ∴ 命题得证。
【分析】B=(P3 P4 P5)= I 对应的单纯形表如下: S x3 x4 x5 0 4 3 8 x1 2 -1 0 -1 x2 5 0 1 2 x3 0 1 0 0 x4 0 0 1 0 x5 0 0 0 1
令: x1 = λ , x2 = 0 则 X=(λ 0 4+λ 3 8+λ)T为可行解 相应的目标函数值为 S = -2λ 当λ +∞时 S -∞
记CB B-1 b = b00 ,CB B-1 A - C =( b01 b02 … b0n ) B-1 b=
b10 b20 … bm0 b11 b12 … b1n
B-1 A=
b21 b22 … b2n …… bm1 bm2 …bmn
一、对应于基B的(初始)单纯形表
则T(B) 具体化为: x1 x2 …… xs …… xn S xj1 xj2 … xjr … xjm b00 b10 b20 … br0 … bm0 b01 b02 ……b0s…… b0n b11 b12 ……b1k…… b1n b21 b22 ……b2s…… b2n …… …… …… br1 br2 ……brs …… brn …… …… …… bm1 bm2……bms …… bmn
1、基:设A为约束方程组m×n维系数矩阵, 秩(A)= m,称A的任一m× m的非奇异 子矩阵B为该LP问题的一个基。 非基: N 1-1、基向量 // 非基向量 1-2、基变量 (XB ) // 非基变量( XN ) 2、基础解:设X=( XB XN )T 若XN =0,则求得一组解 X(0)=( XB 0 )T 称X(0)为基础(本)解。
x1 S x1 x2 S
x1 x3
x2 0 0 1 -1 - 1/2 1/2
x3 2 1 2 0 0 1
3 1 1 2 1/2 1/2
0 1 0 0 1 0
二、换基迭代
1、换基迭代的步骤:
初始单纯形表T(B)
判别
Y
END
N
找轴心项 换基B— B1
新基B1对应的单纯形表T(B1)
二、换基迭代—2、换基迭代计算公式
二、换基迭代—2、换基迭代计算公式
(1)检验判别: 若b0j≤0(j=1、2、…、n),则B为最优基 —— END 否则无妨假设存在b0s > 0 ,则需换基迭代 (2)找轴心项 Min Min〔 bi0/ bis 〕 = br0 / brs
( bis >0)
(无妨假设)
则:轴心项为brs (3)得新基B1 = (Pj1 Pj2 … Pjr-1 PS Pjr+1 … Pjm ) (4)写出新基B1对应的单纯形表T( B1 ): b1rj = brj / brs ( 0≤ j≤ n ) b1ij = bij - bis (brj / brs ) ( 0≤ j≤ n;0≤i≠r≤m) (5)转步骤(1)
三、求初始可行基的方法
针对标准形 Min S=CX St:AX= b X≥0 其中: b ≥0 1、观察法: 若从系数矩阵A中能直接找出m个单位向量 Pjk(k=1、2、… 、m ),则B=( Pj1 Pj2 …Pjm ) 即为可行基(系数矩阵A中存在m维单位矩阵I, 则该m维单位矩阵I即为可行基)
一、对应于基B的(初始)单纯形表
(五) CB B-1 N - CN ≤0等价于 CB B-1 A - C ≤0 (六)判别准则:对于基B ,若B-1 b≥0 且 CB B-1 A - C ≤0 则对应于基B的基础解便是 原LP问题的最优解。
一、对应于基B的(初始)单纯形表
T(B): CB B-1 b B-1 b CB B-1 A - C B-1 A
二、换基迭代——3、新基的特征
(1)新基仍是可行基 证:㈠ i = r ∵bro≥0 , brs > 0 ∴ b1r0 = bro / brs ≥0 b ㈡ i≠ r 有 b1i0 = bi0- bis (br0 / brs ) 其中bi0 ≥0 ,br0 / brs ≥0 若 bis≤0 则 b1i0 ≥0 若 bis > 0 则 b1i0 = bi0- bis ( br0 / brs ) = bis( bi0 / bis - br0 / brs )≥0 ∴新基仍是可行基
x1 x2 0 1 0 x3 0 0 1
S
x2 x3
1 -1Байду номын сангаас1
-2 -2 1
一、对应于基B的(初始)单纯形表
例1、分析判断: B1是可行基 B2是最优基 B3仅是一个基 该LP问题最优解为: X =(1/2 0 1/2)T 相应的目标函数最优值为:S = 2
二、换基迭代
例1、 B1=(P1,P1)对应的单纯形表如下:
则( Ⅱ)有如下等价形式(Ⅲ): st: x1 = 4 - x3 x4 = 1 -0.5x3+0.5 x5 x2 = 2 + 0.5x3 - 0.5 x5 xi≥0(i=1、2、3、4、5) 相应的目标函数为:f = -18 -0.5 x3+ 2.5x5 显然:x=(4 2 0 1 0)t为一可行解 相应的目标函数值 f 3= -18 由 f = -18 -0.5 x3+ 2.5x5 看出 若 x3 +则 f 于是 将自由未知量 x3 换为 x4
第四章 单纯形法
【教学目标】 1、了解单纯形法的基本思路 2、掌握单纯形法方法 3、利用单纯形法方法求解LP问题并能分析和 解释各种解的意义
第一节 用消去法求解LP问题
例:求Max S=2x1+5x2 st:x1 ≤4 x2 ≤3 x1+2x2 ≤8 x1,x2 ≥0
解:令f= -s,引进松弛变量xi (i=3、4、5)将 原问题化为标准形: 求Min f = -2x1 - 5x2 st:x1 + x3 =4 x2 + x4 =3 x1 +2x2 + x5 =8 xi≥0(i=1、2、3、4、5)
则( Ⅲ )有如下等价形式(Ⅳ): st: x1 = 2 + 2 x4 - x5 x3 = 2 - 2x4 + x5 x2 = 3 - x4 xi≥0(i=1、2、3、4、5) 相应的目标函数为:f = -19 + x4+ 2 x5 显然:x=(2 3 2 0 0)t为一可行解 相应的目标函数值 f 4= -19 由f = -19 + x4+ 2 x5 可见 f 4 = -19是目标函数 最小值 即 x=(2 3 2 0 0)t是最优解 ∴原问题的最优解为x1 = 2 , x2 = 3 相应的目标函数最优值为 S=19
一、几个概念
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