运筹学经典讲义第10次(2)

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运筹学 第十章

运筹学 第十章
若H=0.15,B=1,A=100,L=1/10(年),在L这段时间内的需求量服从μ=1000,σ2=625的正态分布,年平均需要量D=10000件,求缺货补充的(s,Q)存储策略。
【解】迭代过程见下表。
数据
订货量Q(i)
不缺货的概率F(s)
(s-μ)/σ(查表)
H=
0.15
Q(1)=
3651.4837
I3*$C$9+$C$8
G=
1-H3
b(1)=
$C$9*L3+($C$8-K3)*M3
其余单元格用上一步迭代公式复制即可。
(s-μ)/σ、f((s-μ)/σ)查表得到
最优存储策略为:再订货点s=1040,订货量Q=3640。
11181003
某化工厂每年需要甘油100吨,订货的固定成本为100元,甘油单价为7800元/吨,每吨年保管费为32元,求:(1)最优订货批量;(2)年订货次数;(3)总成本。
s(6)=
1040.0000
0.0632
0.0546
-0.6052
SS(6)=
40.00
公式:
Q(1)=
SQRT(2*C5*C4/C3)
Q(2)=
SQRT((2*$C$4*($C$5+$C$6*N3)/$C$3))
F(1)=
1-$C$3*F3/($C$7*$C$3*F3+$C$6*$C$4)
s(1)=
0.98
0.96
0.94
答案:最佳批量为每批50000个
商店出售某商品,预计年销售量为5000件,商品的价格为k(t)=50t(单位:元)。每次订货费为100元,每件商品年保管费为50元,求最优存储策略。
【解】D=5000,C(t)=50t,A=100,H=50,C0=50,由式(10.33)及(10.34)

运筹学讲义

运筹学讲义

OPERATIONS RESEARCH运筹学Ⅰ——怎样把事情做到最好第一章绪论♦1.1题解Operations 汉语翻译工作、操作、行动、手术、运算Operations Research日本——运用学港台——作业研究中国大陆——运筹学Operational Research原来名称,意为军事行动研究——历史渊源绪论♦1.2 运筹学的历史早期运筹思想:田忌赛马丁渭修宫沈括运粮Erlang 1917 排队论Harris 1920 存储论Levinson 1930 零售贸易康脱洛维奇1939 LP绪论♦1.2运筹学的历史军事运筹学阶段德军空袭防空系统Blackett运输船编队空袭逃避深水炸弹轰炸机编队绪论♦1.2运筹学的历史管理运筹学阶段战后人员三分:军队、大学、企业大学:课程、专业、硕士、博士企业:美国钢铁联合公司英国国家煤炭局运筹学在中国:50年代中期引入华罗庚推广优选法、统筹法中国邮递员问题、运输问题1.3学科性质▪应用学科▪Morse&Kimball定义:运筹学是为决策机构在对其控制的业务活动进行决策时提供的数量化为基础的科学方法。

▪Churchman定义:运筹学是应用科学的方法、技术和工具,来处理一个系统运行中的问题,使系统控制得到最优的解决方法。

▪中国定义:运筹学是应用分析、试验、量化的方法,对经济管理系统中人力、物力、财力等资源进行统筹安排,为决策者提供有依据的最优方案,以实现最有效的管理。

1.4定性与定量♦例:店主进货♦两者都是常用的决策方法♦定性是基础,定量是工具,定量为定性服务。

♦定性有主观性也有有效性,定量有科学性也有局限性。

管理科学的发展,定量越来越多。

但定量不可替代定性。

1.5运筹学的模型♦模型:真实事物的模仿,主要因素、相互关系、系统结构。

♦形象模型:如地球仪、沙盘、风洞♦模拟模型:建港口,模拟船只到达。

学生模拟企业管理系统运行。

♦数学模型:用符号或数学工具描述现实系统。

运筹学讲义

运筹学讲义

《管理运筹学》1、运筹学的工作步骤(1)提出和形成问题.(2)建立模型.(3)求解.(4)解的检验.(5)解的控制.(6)解的实施.2、运筹学模型三种基本形式:(1)形象模型(2)模拟模型(3)符号或数学模型构模的五种方法和思路: (1)直接分析法 (如线性规划)(2)类比法(手机的普及与电视机的普及)(3)数据分析法(如汽车销售量预测模型)(4)试验分析法(销售量与价格之间的关系模型)(5)想定(构想)法(销售与心理)3、如何将线性规划问题的一般形式化为标准形式:1.如果问题是求目标函数的最小值,求min f=∑Cjxj则可先将目标函数乘(-1),化为求极大值问题,即求 max Z=-f=-∑Cjxj2.如果有某个bk≤0,则可将该等式两边均乘以(-1),使右端常数项bk=-bk≥03.如果第k个约束条件是∑akjxj≤bk,引入松弛变量sk≥0 , 将它写成∑akjxj+sk=bk如果第l个约束条件是∑aljxj≥bl则引入剩余变量(也可称为松弛变量)sl≥0,将它写成∑aljxj—sl=bl 且使松弛变量和剩余变量在目标函数中的系数为零。

4.如果对某个变量xj没有非负限制(这种变量称为自由变量或无约束变量),则引进两个非负变量xj′,xj″,令xj=xj′-xj″代人目标函数和约束条件中,可将它化为对全部变量都有非负限制的问题。

4、①目标函数为变量的线性函数,约束条件也为变量的线性等式或不等式的模型称之为线性规划。

②如果目标函数是变量的非线性函数,或约束条件中含有变量非线性的等式或不等式的数学模型则称之为非线性规划。

③满足所有约束条件的解称为该线性规划的可行解。

④把使得目标函数值最大(即利润最大)的可行解称为该线性规划的最优解,此目标函数值称为最优目标函数值,简称最优值5、图解法的启示1.最优解:如果某一个线性规划问题有最优解,则一定有一个可行域的顶点对应一个最优解。

(一般为封闭可行域凸集)2.无穷多个最优解:若将上例中的目标函数变为求maxZ=50x1+50x2则代表目标函数的直线平移到最优位置后将和直线x1+x2=300重合。

管理运筹学讲义运输问题

管理运筹学讲义运输问题

管理运筹学讲义运输问题引言在现代社会,运输问题是管理运筹学中的一个重要问题。

无论是物流行业还是供应链管理,运输问题都是必不可少的一环。

运输问题的解决可以帮助企业有效地规划和管理物流流程,降低运输成本,提高运输效率。

本文将介绍管理运筹学中的运输问题,包括问题的定义、数学模型、常用的解决方法以及在实际应用中的案例分析。

运输问题的定义在管理运筹学中,运输问题是指在给定的供应点和需求点之间,如何分配物品的问题。

通常,问题的目标是找到一种分配方案,使得总运输成本最小。

运输问题可以抽象成一个图模型,其中供应点和需求点之间的路径表示运输线路,路径上的边表示运输的数量和成本。

每个供应点和需求点都有一个需求量或供应量。

问题的目标是找到一种分配方案,使得满足所有需求量的同时最小化总运输成本。

数学模型运输问题可以用线性规划来建模。

假设有m个供应点和n个需求点,每个供应点的供应量为si,每个需求点的需求量为dj。

定义xij为从供应点i到需求点j 的运输量,则运输问题的数学模型可以形式化表示为如下线性规划问题:minimize ∑(i=1 to m)∑(j=1 to n) cij * xijsubject to∑(j=1 to n) xij = si, for all i = 1,2,...,m∑(i=1 to m) xij = dj, for all j = 1,2,...,nxij >= 0, for all i = 1,2,...,m and j = 1,2,...,n其中cij表示从供应点i到需求点j的运输成本。

解决方法针对运输问题,常用的解决方法有以下几种:1. 单纯形法单纯形法是一种用于解决线性规划问题的常用方法。

对于运输问题,可以通过将其转化为标准的线性规划问题,然后使用单纯形法来求解最优解。

2. 匈牙利算法匈牙利算法是一种经典的图论算法,可以用于解决运输问题。

算法的核心思想是通过不断寻找增广路径来寻找最大匹配。

运筹学讲义

运筹学讲义

第一章绪论一运筹学的发展历史1学科起源:二战期间英美等国军事部门集中多学科人员,研究提高武器系统效能,如反空袭雷达控制系统,使雷达和高炮相配合。

诺将物理学家布莱克特(Blackett)领导研究小组“Operational Research”,多学科构成(布莱克特马戏团)。

战争结束后专家转移到企业和院校——学科形成。

2我国古代的运筹思想:齐王赛马——齐王“上中下”,田忌“下上中”丁渭修皇宫——北宋真宗宰相丁渭(澶chan州之盟的主和派),主持皇宫失火后的修复。

宫前大街取土、引汴河运料、完工后回填废土。

3我国近代以来:50年代开始钱学森、许志国等引进运筹学理论,华罗庚教授回国后从事优选法和统筹法研究推广(烧茶壶的故事)4翻译:来自汉高祖“夫运筹帷幄之中,决胜千里之外,吾不如子房;填国家,抚百姓,给饷馈,不绝粮道,吾不如萧何;连百万之众,战必胜,攻必取,吾不如韩信。

”台湾地区直译为“运作研究”。

二运筹学的特点运筹学存在多种定义,如“依照给定目标和条件,从众多方案中选择最优方案的最优化技术”,学科特点:最优化、定量化1 多种专家的协作2 科学的方法:从实际情况出发,通过假设的模型打到一个符合实际的结论3 目的在于解决实际问题。

4 需要系统的信息资料5 需要建立模型——运筹学的核心问题就是通过合适的模型分析系统的未来情况6 对于复杂问题,需要计算机三运筹学的模型运筹学的主要特点是通过模型来描述和分析所认定范围内的系统状态。

分析过程包括:1 系统分析和问题描述。

认定问题的实质——社会经济问题复杂性、不可重复性,不同于具有可控性的物理模型(提高企业效益:开发市场?增加设备?加强研发?)。

明确系统的主要目标(利润最大化、市场占有率最大化、销售收入最大化?GDP增长、可持续协调增长?)、找出系统主要变量和参数、变化范围、相互关系及其对目标的影响。

分析问题的可行性:技术可行性—有无现成的运筹学方法?经济可行性—研究的成本和预期的效果,考虑运筹决策的时间和代价,要对研究问题的深度和广度作出一定限制操作可行性—研究人员的配备2 建立数学模型——要尽可能简单;要能完整的描述所研究的系统。

运筹学讲义

运筹学讲义

运筹学讲义《管理运筹学》1、运筹学的工作步骤(1)提出和形成问题.(2)建立模型.(3)求解.(4)解的检验.(5)解的控制.(6)解的实施.2、运筹学模型三种基本形式:(1)形象模型(2)模拟模型(3)符号或数学模型构模的五种方法和思路: (1)直接分析法 (如线性规划)(2)类比法(手机的普及与电视机的普及)(3)数据分析法(如汽车销售量预测模型)(4)试验分析法(销售量与价格之间的关系模型)(5)想定(构想)法(销售与心理)3、如何将线性规划问题的一般形式化为标准形式:1.如果问题是求目标函数的最小值,求min f=∑Cjxj则可先将目标函数乘(-1),化为求极大值问题,即求 max Z=-f=-∑Cjxj2.如果有某个bk≤0,则可将该等式两边均乘以(-1),使右端常数项bk=-bk≥03.如果第k个约束条件是∑akjxj≤bk,引入松弛变量sk≥0 , 将它写成∑akjxj+sk=bk如果第l个约束条件是∑aljxj≥bl则引入剩余变量(也可称为松弛变量)sl≥0,将它写成∑aljxj—sl=bl 且使松弛变量和剩余变量在目标函数中的系数为零。

4.如果对某个变量xj没有非负限制(这种变量称为自由变量或无约束变量),则引进两个非负变量xj′,xj″,令xj=xj′-xj″代人目标函数和约束条件中,可将它化为对全部变量都有非负限制的问题。

4、①目标函数为变量的线性函数,约束条件也为变量的线性等式或不等式的模型称之为线性规划。

②如果目标函数是变量的非线性函数,或约束条件中含有变量非线性的等式或不等式的数学模型则称之为非线性规划。

③满足所有约束条件的解称为该线性规划的可行解。

④把使得目标函数值最大(即利润最大)的可行解称为该线性规划的最优解,此目标函数值称为最优目标函数值,简称最优值5、图解法的启示1.最优解:如果某一个线性规划问题有最优解,则一定有一个可行域的顶点对应一个最优解。

(一般为封闭可行域凸集)2.无穷多个最优解:若将上例中的目标函数变为求maxZ=50x1+50x2则代表目标函数的直线平移到最优位置后将和直线x1+x2=300重合。

运筹学课程讲义

运筹学课程讲义

运筹学课程讲义第一部分 线性规划 第一章 线性规划的基本性质 1.1 线性规划的数学模型一、 线性规划问题的特点胜利家具厂生产桌子和椅子两种家具。

桌子售价50元/个,椅子售价30元/个。

生产桌子和椅子需木工和油漆工两种工种。

生产一个桌子需要木工4小时,油漆工2小时。

生产一个椅子需要木工3小时,油漆工1小时。

该厂每月可用木工工时为120小时,油漆工工时为50小时。

问该厂如何组织生产才能使每月的销售收入最大?213050m ax x x z +=⎪⎩⎪⎨⎧≥≤+≤+0,50212034212121x x x x x x 例:某工厂生产某一种型号的机床。

每台机床上需要 2.9m 、2.1m 、1.5m 的轴,分别为1根、2根和1根。

这些轴需用同一种圆钢制作,圆钢的长度为74m 。

如果要生产100台机床,问应如何安排下料,才能用料最省?二、 数学模型的标准型 1. 繁写形式 2. 缩写形式 3. 向量形式 4. 矩阵形式三、 任一模型如何化为标准型?1. 若原模型要求目标函数实现最大化,如何将其化为最小化问题?2. 若原模型中约束条件为不等式,如何化为等式?3. 若原模型中变量x k 是自由变量,如何化为非负变量?4. 若原模型中变量x j 有上下界,如何化为非负变量?⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥≤-=--≤+--≥-+----=无约束321321321321321,0,052010651535765max x x x x x x x x x x x x x x x z 令'''3'3''3'331'1,0,,,Z Z x x x x x x x =-≥-=-=⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥-=+-++=+-+-=+-+-+--+-++-=0,,,,,,,5201010651533507765min 7654''3'32'17''3'32'15''3'32'164''3'32'1765''3'32'1'x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x Mx Mx x x x x x z 1. 2图解法该法简单直观,平面作图适于求解二维问题。

运筹学教学课件(全)

运筹学教学课件(全)

实用举例
某公司通过市场调研,决定生产高中档新型拉杆箱。 某分销商决定买进该公司3个月内的全部产品。拉杆箱生 产需经过原材料剪裁、缝合、定型、检验和包装4过程。
通过分析生产过程,得出:生产中档拉杆箱需要用 7/10小时剪裁、5/10小时缝合、1小时定型、1/10小时检 验包装;生产高档拉杆箱则需用1小时剪裁、5/6小时缝合、 2/3小时定型、1/4小时检验包装。由于公司生产能力有限, 3月内各部的最大生产时间为剪裁部630小时、缝合部600 小时、定型部708小时、检验包装部135小时。
D {x | Ax b, x (x1,, xi ,, xn ) 0}
是凸集(凸多面体)。
引理2.1:线性规划的可行解 x (x1 ,, xn )T 为基本可行解的 充分必要条件是x的正分量所对应的系数列向量是线性无关的, 即每个正分量都是一个基变量。
定理2.2:线性规划问题的基本可行解x对应于可行域的顶点
通过分析生产过程,得出:生产中档拉杆箱需要用
7/10小时可剪裁以、通5/1过0小线时性缝合规、划1小求时定解型!、1/10小时
检验包装;生产高档拉杆箱则需用1小时剪裁、5/6小时 缝合、2/3小时定型、1/4小时检验包装。由于公司生产 能力有限,3月内各部的最大生产时间为剪裁部630小时、 缝合部600小时、定型部708小时、检验包装部135小时。
x2
L1:x1=6 L3:2x1+3x2=18
B 可行域
L2:x2=4 最优解
x1
4x1+3x2
解的特殊情况——解的特殊情况——无界解
线性规划的基本性质
若线性规划有最 优解,则最优解必在可 行域的顶点上达到。
X
可行域内部的点 • 可行解? 是 • 最优解? 不

运筹学第十章

运筹学第十章

共八十四页
在纯策略下有解的矩阵对策(duìcè)的解 法
解法的思想(sīxiǎng):双方都立足在不利的情况下争取最好 的结果─最大最小原则。
例 求解矩阵对策 G ={S1,S2;A},其中:
7 1 8
A
3
2
4
16 1 3
3 0 5
共八十四页
解:
max aij
i
1 2 3
1 7 1 8
共八十四页
第1节 引言(yǐnyán) 1.1 对策行为和对策论
对策行为是指具有(jùyǒu)竞争或对抗性质的 行为,在这类行为中,竞争对手可能采取的 各种策略是清楚的;各方一旦选定了自己 的策略,竞争结果就清楚了,竞争结果可 以定量描述;双方都希望取得最好的结果 而且十分清楚对方也想达到同样的目的。
S1 ={α1,α2…,αm} S2 ={β1,β2,…βn}
共八十四页
为了与后面的概念区分开来,称αi为I的 纯策略,βj为II的纯策略,对于(duìyú)纯策略
构 成的局势(αi,βj)称为纯局势。
共八十四页
局中人I的赢得(yíngdé)矩阵记 为
a11 a12
a1 j
a21
a22
a2 j
金,田忌要输3千金。田忌的谋士建议田忌在赛前先探
听齐王赛马的出场次序,然后用自己的下马对齐王的上 马,用中马对齐王的下马,用上马对齐王的中马。结果
(jiē guǒ)负一局胜两局赢得1千金。由此看来,两个人各 采取什么样的出马次序对胜负是至关重要的。
共八十四页
1.2 对策(duìcè)模型的三要素
我们称具有对策(duìcè)行为的模型为对策(duìcè) 模型或
min j
aij

运筹学讲义(复习)

运筹学讲义(复习)

j 1
b
i 1
i
yi
Z bi
yi
• 影子价格不是资源的实际价格,而是资源配置结构的反映, 是在其它数据相对稳定的条件下某种资源增加一个单位导致 的目标函数值的增量变化。 对资源i总存量的评估:购进 or 出让 对资源i当前分配量的评估:增加 or 减少
13
SHUFE
1
SHUFE
线性规划标准型
目标函数极大化, 约束条件为等式, 右端常数项bi≥0, 决策变量非负。
• 标准型

maxZ=c1x1+c2x2+…+cnxn a11x1+a12x2+…+a1nxn =b1 a21x1+a22x2+…+a2nxn =b2 …………… am1x1+am2x2+…+amnxn=bm x1,x2,…,xn ≥0
二、表上作业法 1、确定初始方案:最小元素法、西北角法和Vogel法。 2、解的最优性检验:闭回路法和对偶变量法(位势法) 3、解的改进。 三、进一步讨论 将产销不平衡的问题转换为产销平衡问题。
17
SHUFE
1、已知运输问题的供需关系与单位运价表,试用表上作业 法求最优解
销地 产地




产 量
1
基变量
XS I 0
XB
CB XB Cj-Zj B-1 b I 0
XN
B-1 N CN- CB B-1 N
XS
B-1 I - CB B-1
11
SHUFE
• 二、基本性质(P57) • 1、弱对偶性:极大化原问题的任一可行解的目标函数值, 不大于其对偶问题任意可行解的目标函数值。 • 2、最优性。 • 3、强对偶性。 • 4、互补松弛性。

运筹学讲义2

运筹学讲义2

第二讲 运输问题11111,2,, ..1,2,, 0mnij iji j nij i j m ij j i ij MinZ w x x a i m s tx b j n x =====⎧==⎪⎪⎪⎨==⎪⎪≥⎪⎩∑∑∑∑产地约束销量约束定理1 运输问题的数学模型必有最优解。

运输问题基变量的个数为m +n -1 。

对于运输问题的基可行解,m ×n 个变量中至多只能有m +n -1个变量取正值,而其他的变量为零 一、基本概念1)数字格 2)空格 3)闭回路结论1: 运输问题的一个可行解是基可行解的充要条件是: 1)数字格的个数为m+n-1个2) m+n-1个数字格不构成闭回路(从数字格出发) 结论2: 对每一个空格处,有且仅有一条闭回路。

例:判断下表给出的调运方案能否作为表上作业法求解时的初始解二、表上作业法(1)初始方案的确定:最小元素法;伏格尔法 (2)最优性检验:闭回路法;位势法 (3)闭回路内改进方案 (1.1)最小元素法(就近供应)就进供应,即从单位运价表中最小的运价开始确定供销关系,然后次小,一直到求出初始基可行解为止。

销地7410206563b j5810947a i 1391123A 3A 2A 1B 4B 3B 2B 1产地(1.2)伏格尔法销地7410206563b j5810947a i 1391123A 3A 2A 1B 4B 3B 2B 1产地(2.1)闭回路法计算检验数∑∑-=σ偶奇ij ij ijc c注:1)数字格检验数均为0 2)空格检验数销地7410206563b j5810947a i 1391123A 3A 2A 1B 4B 3B 2B 1产地③④①⑥③③(2.2)位势法求检验数j i cv u =+对数字格而言计算)行势、列势的定义与注::13)行势、列势可不唯一,但检验数是一致的。

σ),()2=σ+-=ij j i ij ij v u c 数字格检验数的计算:空格销地7410206563b j5810947a i 1391123A 3A 2A 1B 4B 3B 2B 1产地③④①⑥③③(3)闭回路内改进方案销地741058101391123A 3A 2A 1B 4B 3B 2B 1产地③④①⑥③③121-11012(06年,第三题,20分)下表是一运输问题的表格,其中右上角数字是单位运价,方框内是运量。

运筹学讲义_2运输问题

运筹学讲义_2运输问题

结束
换基
图 2.1.1
由于运输规划系数矩阵的特殊性,如果直接使用线性规划单纯形法求解计算,则无法利用这些 有利条件。人们在分析运输规划系数矩阵特征的基础上建立了针对运输问题的表上作业法。
下面主要讨论运输问题的一些性质基本可行解、检验数以及基的转换等问题。
§1.2 运输问题数学模型解的性质
定理 2.1.1 产销平衡运输问题(2.1.2)必有可行解,也必有最优解.
示产地 Ai 的产量; d j 表示销地 B j 的销量; Cij 表示把物资从产地 Ai
位运价。如果
运往销地 B j 的单
m
n
åSi = åd j
i=1
j =1
则称该运输问题为产销平衡的运输问题;否则,称为产销不平衡的运输问题。
表 2.1.3




B1
A1
C 11
A2

Am
销量
C 21

C m1
平衡的运输问题其约束条件为:
mn
åå min f =
Cij xij
i =1 j =1
(2.1.1)
å ì n
ï
x ij
= Si (i = 1,2,Lm)
ï j=1
å ïï n
s.t í
x ij
= d j ( j = 1,2,Ln)
ï i=1
ï ï
x ij
³
0(i
= 1,2,Lm;
j
= 1,2,Ln)
im + n -1 jm + n-1
为对应的基矩阵,

x = it jt
det Bt det B
(t =1, 2 , … , m+n-1)

管理运筹学讲义:02

管理运筹学讲义:02

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第二节 线性规划的图解法 • 由线性不等式组成的可行域是凸集(凸集的定义是:集合内部任意两点连线上的点都属 于这个集合)。 • 可行域有有限个顶点。 • 目标函数最优值一定在可行域的边界达到,而不可能在其内部。 第二节 线性规划的图解法 第二节 线性规划的图解法 • 唯一最优解:只有一个最优点。 • 多重最优解:无穷多个最优解。若在两个顶点同时得到最优解,则它们连线上的每一点 都是最优解。 • 第二节 线性规划的图解法 • 无界解:线性规划问题的可行域无界,使目标函数无限增大而无界。(缺乏必要的约束 条件) • 第二节 线性规划的图解法 • 无可行解:若约束条件相互矛盾,则可行域为空集 第二节 线性规划的图解法 第三节 线性规划的标准型 • 线性规划问题的数学模型有各种不同的形式,如 目标函数有极大化和极小化; 约束条件有“≤”、“≥”和“=”三种情况; 决策变量一般有非负性要求,有的则没有。 • 为了求解方便,特规定一种线性规划的标准形式,非标准型可以转化为标准型。标准形 式为: 目标函数极大化, 约束条件为等式, 右端常数项bi≥0, 决策变量非负。 第三节 线性规划的标准型 1. 代数式 第三节 线性规划的标准型 第三节 线性规划的标准型 • 目标函数极小化问题
1 2
管理运筹学 线性规划的图解法 第二章 线性规划的图解法 第一节 线性规划一般模型 第二节 线性规划的图解法 第三节 线性规划的标准型 第四节 解的灵敏度分析 第五节 线性规划解的概念
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第一节 线性规划的一般模型 • 线性规划 Linear Programming LP • 规划论中的静态规划 • 解决有限资源的最佳分配问题 • 管理上的应用: 合理利用线材问题 配料问题 投资问题 产品生产计划 劳动力安排 运输问题 • 第一节 线性规划的一般模型 历史悠久 理论成熟 应用广泛 1939 KANTOROVICH(康托洛维奇) 写了《生产组织与计划中的数学方法》 提出了“解乘数法” 1947 DANTZIG(丹希格) 提出了“单纯形法” 第一节 线性规划一般模型 • 决策变量 决策问题待定的量值称为决策变量。 决策变量的取值要求非负。 • 约束条件 任何问题都是限定在一定的条件下求解,把各种限制条件表示为一组等式或不等式, 称之为约束条件。 约束条件是决策方案可行的保障。 LP的约束条件,都是决策变量的线性函数。 • 目标函数 衡量决策方案优劣的准则,如时间最省、利润最大、成本最低。 目标函数是决策变量的线性函数。 有的目标要实现极大,有的则要求极小。 第一节 线性规划一般模型 • 例1. 生产计划问题

运筹学讲义

运筹学讲义

运筹学讲义引言1.年轻的学科:20世纪30年代,英国,美国,加拿大等在防空作战研究上提出的一种方法。

当时叫operational research,缩写为O.R. 是一门年轻的学科。

我国是在56年在中科院力学研究所成立运筹小组,80年成立运筹学会。

2。

应用数学:包括小到日常生活,如出门买东西的线路选择,大到国民经济建设优化组合,无处不在。

例如,我国北宋时代,丁渭修皇宫P 1。

3。

讲授内容:ch1.§1~5;ch3; ch7;ch8;ch12;ch13.第一章 线性规划及单纯型法运筹学的一大分支是数学规划,而线性规划又是数学规划的重要组成部分。

线性规划(linear programming 简写LP )也是运筹学最基本的内容。

相对于其他运筹学分支,LP 理论完善,方法简单,应用广泛,是任何运筹分支首先要阐明的基本知识。

§1 LP 问题及其数学模型 一. 问题的提出及建模例1 美佳公司计划制造Ⅰ,Ⅱ两种家电产品。

已知各制造一件事分别占用的设备A ,B 的台时、调试时间、调试工序及每天可用于这两种家电的能力、各出售一件时的获利情况,如表1-1所示。

问该公司应各制造两种家电各多少件,使获利最大?解:设制造Ⅰ,Ⅱ产品数量为1x ,2x .则利润 z=21x +2x问题是:在现有设备、调试能力的限制下,如何确定产量1x ,2x .可使利润最大? 我们把它数学化:目标函数:z max =21x +2x约 束条件⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥≤+≤+≤)4(0,)3(5)2(2426)1(1552121212x x x x x x x其中(1)~(3)资源限制,(4)为非负限制。

下面从数学的角度来归纳线性规划的模型特点:(1) 每一个问题都有一组变量——称之为决策变量,一般记为1x ,2x …n x 。

对决策变量的每一组值:Tn x x x ),,()0()0(2)0(1 代表了一种决策方案。

通常要求决策变量取值非负,即0≥j x (j =1,2,…n ).非负约束调试能力限制 设备A 的限制设备B 的限制(2)每个问题都有决策变量须满足的一组约束条件——线性的等式或不等式。

管理运筹学10

管理运筹学10
7. 进入20世纪70年代以后,计算机技术在生产活动中的深入应用已经使生产运作管
理发生了根本性的变革。CAD、CAM、MIS、OA及生产系统中出现的FMS、GT、 CAPP等技术的应用极大的提高了生产和管理的自动化程度,提高了生产率,CIMS 技术更使得企业的经营计划、产品开发、产品设计、生产制造、生产运作、市场营 销、财务管理、采购供应等一系列活动构成一个完整的有机系统,从而更加灵活地 适应环境的变化和要求。
1
管理运筹学
生产运作的分类:
生产运作
制造性生产
工艺过 程特点
组织生 产特点
服务性生产
是否提供 顾客是否 劳动密集程度+与 有形产品 参与 顾客接触程度
离散
连续 性 生产 (流
性 生产 (加 工
备货 型 生产
订货 型 生产
纯 劳 务 生
程 装 MTS MTO 产
型) 配
型)
大专大专
一 般 劳 务 生 产
计划、独立需求库存控制,制造资源计划(MRPII),作业计划与控制,项目计划 管理等。
3. 生产运作系统的维护:主要涉及质量管理、准时生产方式与精细生产方式,其它
先进生产方式等。
说明:
1。传统的生产管理只考虑有效地控制生产系统的运行,但现代生产与运作管理已突破了传统 管理的框架,充分考虑到生产运作系统的建立对运行阶段的先天性制约与影响,已将管理的范 围延伸到生产运作系统 的设计、选择上,以便使生产运行的前提——产品的工艺可行性,生 产系统的合理性能够得到保障;同时也要考虑到市场需求,生产环境等的不断变化,以及新的 生产运作管理方式、方法、理论的不断出现,使生产运作系统不断得到改进与完善。
8. 可以预计:今后企业的生产经营综合体制进一步朝着经营与生产一体化、制造1与管

运筹学II知识讲解

运筹学II知识讲解

运筹学I I运筹学》(II)一、填空题1.表1 为用单纯形法计算时某一步的表格,已知该线性规划的目标函数为max z 5x1 3x2 ,约束形式为, x3,x4 为松弛变量,表中解代入目标函数后得z=10表11)a=____ ,b=_____ ,c= _____ ,d= ____ ,e=____ ,f=____ ,g=(2)表中给出的解为_______(提示:最优解,满意解,可行解⋯⋯)。

2.影子价格是一种________ ,它相当于在资源得到最优利用的生产条件下,b i 每增加一个单位时目标函数 z 的增量。

3.若原问题及其对偶问题均具有可行解,则两者均具有______ ,且它们最优解的目标函数值_______ 。

4.动态规划中的状态必须具备________ 。

二、判断题1.线性规划问题的每一个基解对应可行域的一个顶点。

()2.对偶问题的对偶问题一定是原问题。

()3.表上作业法实质上就是求解运输问题的单纯形法。

()4.对一个动态规划问题,应用顺推法或逆推法可能会得到不同的最优解。

(5.求图的最小支撑树以及求图中一点至另一点的最短路问题,都可以归结为求解整数规划问题。

()三、简答题1.简述动态规划方法的基本思想。

答:动态规划算法通常用于求解具有某种最优性质的问题。

在这类问题中,可能会有许多可行解。

每一个解都对应于一个值,我们希望找到具有最优值的解。

动态规划算法与分治法类似,其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解得到原问题的解。

与分治法不同的是,适合于用动态规划求解的问题,经分解得到子问题往往不是互相独立的。

若用分治法来解这类问题,则分解得到的子问题数目太多,有些子问题被重复计算了很多次。

如果我们能够保存已解决的子问题的答案,而在需要时再找出已求得的答案,这样就可以避免大量的重复计算,节省时间。

我们可以用一个表来记录所有已解的子问题的答案。

不管该子问题以后是否被用到,只要它被计算过,就将其结果填入表中。

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f k (sk )的递推公式:
f k sk min C (u k ) E (sk ) f k 1 sk 1
uk U k s k
[其中sk 1 uk sk g (k )]
生产存储问题的基本方程:
f k s k mincu k E ( s k ) f k 1 s k 1 uk f 5 s5 0 [其中sk 1 uk sk g (k )]
s3 u3
f 3 s3
2 3
0 1 2 3
u *4
4 5
1
2 3
4
0 1
2 3
0 1 2
C E f 4 12 12 .5 13 13.5 11.5 12 12.5 13 8 11.5 12 12.5 8 11.5 12
* s3 u3
12
11.5
8 0
8 0
2
1
s3 u3
f 3 s3
C f2
u1
2
3
4
5
* 0 u1
f 1 0
21 21.5 22 21
2
21.5
* * 0 5 0 2 u2 u1
* 2 0 u3
* 0 4 u4
最优化原理: 一个过程的最优策略具有这样的性质,即无 论初始状态及初始决策如何,对于先前决策 所形成的状态而言,其以后的所有决策必构 成最优策略
最短路问题的基本方程:
f k s k min uk f 5 s5 0由后向前迭代源自d s k , u k
f k 1 s k 1 k=4,3,2,1
递推公式
最优化原理: 一个过程的最优策略具有这样的性质,即无论初始 状态及初始决策如何,对于先前决策所形成的状态 而言,其以后的所有决策必构成最优策略 对最短路问题:
k 4,3,2,1
动态规划的基本方程为:

f k s k opt d s k , u k
uk

f k 1 s k 1
f n1 sn1 0
k=n,n-1,n-2, …,3,2,1
其中opt为最优,可取min或max
最优化原理: 一个过程的最优策略具有这样的性质,即无论初始 状态及初始决策如何,对于先前决策所形成的状态 而言,其以后的所有决策必构成最优策略
即 若最优策略p *k ,n s k {uk * sk , uk 1 * sk 1 ,, un * sn }
p *k 1,n sk 1 {uk 1 * sk 1 ,, un * sn }
阶段k=1,2,3,4 状态变量sk=第k个月月初的库存量 决策变量uk sk 第k月月初库存量为 sk时该月的产量 第k月的费用 Lk sk , uk E(sk ) C(uk ) sk 1 uk sk g (k ) 状态转移方程: 策略p k , 4 s k 第k月月初库存量为 s k 时, 从本月到第四个月的生 产计划 {uk sk , uk 1 sk 1 ,, u4 s4 }
对最短路问题:
最短路问题的特点:
来源于动态规划 的最优化原理
如果最短路线在第 k阶段通过 s点,则由 s点出发到 达终点的这段路线对于 从s出发到达终点的所有可 能选择的不同路线来说 ,必是最短的
找最短路线的方法:
从最后一阶段开始,用 由后向前的方法,求出 各点到 终点的最短路线,最后 求得由起点到终点的最 短路线
例3(生产与存储问题)某工厂生产并销售某种产品。已知今四 个月市场需求预测如下表,又每月生产j个单位产品的费用为
i月 g(i)需求 1 2 2 3 3 2 4 4
0 c j 3 j
j0 j 1,2,6
每月库存i个单位产品的费用E(i)=0.5i(千元),该厂最大库存容 量为3个单位,每月最大生产能力为6个单位,计划开始和计划 期末库存量都是零,试制定四个月的生产计划,在满足用户需 求条件下,使总费用最小。
j0 j 1,2, 6

f k s k mincu k E (s k ) f k 1 s k 1 uk k 4,3,2,1 s 4 f 5 s5 0 u4 [其中sk 1 uk sk g (k )]
0 4 7 1 3 6.5 6.5 3 2 2 6 6 2 3 1
s2 u2
f 2 s 2
0 3 4 5 6 2 3
1 4 5 1
2 2 3 4 0 1
3 2 3
C E f 3 18 18.5 16 17 17.5 18 15.5 16.5 17 17.5 15 16 13.5 17 14.5 15.5
15 13.5 最优生产方案: * 5 4 s2 u2 0 第13 个月生产2个, 第 2个月生产 E s1 C (u1 ) f 2 s2 5个, 当k=1时,f1 s1 min u1 s1 3 个月生产 0 个, [其中s2 u1 s1 g (1)] , s1第 0 第 4 个月生产 4 个, f1 0 min C (u1 ) f 2 s 2 [其中s2 u1 g (1)] u1 0 总费用 21 0 s1 结论:f1 0 21 16 15.5
2 3
0
1
2
3
4 5
1
2 3
4
0 1
2 3
0 1 2
C E f 4 12 12 .5 13 13.5 11.5 12 12.5 13 8 11.5 12 12.5 8 11.5 12
* s3 u3
12
11.5
8 0
8 0
2
1
min C (u 2 ) E ( s 2 ) f 3 s3 当k=2时,f 2 (s 2 ) u 2 s2 [其中s3 u2 s2 g (2)] , s 2 0,1,2,3
当k=4时, f 4 ( s 4 ) mincu 4 E ( s 4 )
CE
5.5
5.5 1
f 4 (s4 )
7
4
s4 0,1,2,3
u4
u *4
i月
1
2 3
3 2
4 4
g(i)需求 2
s4 u4
CE
0 4 7 7 4
1 3 6.5 6.5 3
2
3
2 6
6 2
1
5.5
E(i)=0.5i,
f k ( s k ) Lk (sk , uk *) f k 1 (sk 1 )
当k 2,s 2 1时
U 2 1 u2 1
2,3,4,5
f 2 (1) L2 (1, u 2 *) f 3 (s3 )
sk 1 uk sk g (k ) 状态转移方程: s3 u2 s2 g (2) u2 1 3 u 2 2 若u 2 * 2 , 得s3 0 则L2 (1, u 2 *) f 3 (s3 ) L2 (1,2) f 3 (0)
阶段k=1,2,3,4 状态变量sk=第k个月月初的库存量 决策变量uk sk 第k月月初库存量为 sk时该月的产量 sk 1 uk sk g (k ) 状态转移方程:
策略p k , 4 s k 第k月月初库存量为 s k 时, 从本月到第四个月的生 产计划
指标函数V s k , pk , 4 第k月月初库存量为 s k 时, 从本月到第四 个月采用生产计划 pk , 4生产的总费用
最短路问题的基本方程:
f k s k min uk f 5 s5 0
d s k , u k
f k 1 s k 1 k=4,3,2,1
生产存储问题的基本方程为:
f k s k mincu k E ( s k ) f k 1 s k 1 uk d s k ,u k f 5 s5 0
s2 u2
f 2 s 2
0
3 4 5 6 2 3
1
4 5 1
2
2 3 4 0 1
3 2 3
C E f 3 18 18.5 16 17 17.5 18 15.5 16.5 17 17.5 15 16 13.5 17 14.5 15.5
* s2 u2
16 5
15.5
4
15 3
13.5 0

p *k 1 s k 1
f k ( s k ) V sk , p *k , 4 Li ( si , ui *)
i k
4
V s k 1 , p *k 1, 4
i i
? L (s , u *) f
k k k
Lk (sk , uk *)
0 c j 3 j j0 j 1,2,6
u3 s 3
f 4 (s4 )
5.5
1
当k=3时, f 3 (s3 ) min C (u3 ) E (s3 ) f 4 s 4
[其中s4 u3 s3 g (3)] , s3 0,1,2,3
E1 F ○

2
E ○
○ D ○
D1
2
若C1 D2 E1 F 是C1到F的最优策略(最短路)
C ○ C ○ C ○
1 2 3
B ○ B ○ B ○
1 2 3
A ○
则不论前面A如何到达B,B又如何到达C1 对状态 C1来说,必有: D2 E1 F是D2到F的最优策略 E1 F是E1到F的最优策略
若u 2 * 3 , 得s3 1 则L2 (1, u 2 *) f 3 (s3 ) L2 (1,3) f 3 (1)
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