《运筹学教程》第五版第五章图与网络分析
《运筹学教程》胡云权-第五版-运筹学复习
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1/7
✓ 右端项非负
解的重要概念
可行解（或可行点）：满足所有约束条件的向量 x ( x1 , x 2 , x n )
可行域：所有的可行解的全体
D { x Ax b, x 0}
最优解：在可行域中目标函数值最大（或最小）的可行解，最优解的全体
称为最优解集合
O {x D c x c y, y D }
0
x3
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bi
360
运筹学胡运权第五版课件
V5 12 7
5
4
3
2
0
1 3
1
0 4
3
4 0
v7 ∞ 10 10 8
⑶ 构造任意两点间最多可经过3个中间点到达 的最短距离矩阵 D（2）= dij（2） 其中 dij（2）= min { dir（1）+ drj（1）}
r
i
dir
（1）
r
drj（1）
j
v1 v2 v3 v4 v5 v6 v7
• • •
悬挂边 孤立点 偶点 奇点
悬挂点的关联边，如 e8 次为0的点 次为偶数的点，如 v2 次为奇数的点, 如 v5
5、链：图中保持关联关系的点和边的交替序列，其 中点可重复，但边不能重复。 路：点不能重复的链。 圈：起点和终点重合的链。 回路：起点和终点重合的路。 连通图：任意两点之间至少存在一条链的图。 完全图：任意两点之间都有边相连的简单图。 n(n 1) 2 n阶完全图用Kn表示，边数= C n
狄克斯屈拉算法
既可以求两点之间的最短 距离，又可以确定最短路
求某两点之间的最短距离
（0）= V2 D
5
2
∞ ∞ ∞ ∞
5
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∞ 2
7 0 2 7
7
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∞ ∞
∞ ∞ 2
V3 2
∞ 0
∞ 4
V4 ∞ 2
V5 ∞ 7
∞ 6
0
1
1
0 6
3
6 0
V6 ∞ ∞ 4
v7 ∞ ∞ ∞ ∞ 3
注意：D(0)是一个对称矩阵，且对角线上的元素全是0.
⑵ 构造任意两点间直接到达、或者最多经过1 个中间点到达的最短距离矩阵D（1）= dij（1） 其中
运筹学第五版韩伯棠课件
运筹学第五版韩伯棠课件简介本文档是关于《运筹学第五版韩伯棠课件》的介绍和总结。
运筹学是一门涉及决策、优化、模型和算法的学科，广泛应用于管理科学、工程学、经济学和许多其他领域。
韩伯棠教授是运筹学领域的著名学者，他的教材被广泛应用于全球的大学和研究机构。
内容概述《运筹学第五版韩伯棠课件》是一套配套教材，以图表、示例和详细的解释来介绍运筹学的基本概念和方法。
该课件包括了包括线性规划、整数规划、动态规划、网络优化、排队论和库存管理等主题。
它的目的是帮助学生深入理解运筹学的原理和应用，以及掌握建模和解决实际问题的技巧。
线性规划线性规划是运筹学中最常用的方法之一，用于解决线性约束下的优化问题。
该课件详细介绍了线性规划的基本原理、标准形式和求解方法，包括单纯形法、对偶性和灵敏度分析等内容。
它通过具体的案例和图表，帮助学生理解线性规划模型的建立和求解过程。
整数规划在许多实际问题中，决策变量需要取整数值，这就引入了整数规划。
课程介绍了整数规划的概念、特点和应用领域。
它讨论了整数规划的可行性和最优性条件，以及常用的解法方法，如分枝定界法和割平面法。
课件还提供了许多整数规划问题的案例和练习，帮助学生掌握解决这类问题的技巧。
动态规划动态规划是一种解决多阶段决策问题的优化方法。
课件介绍了动态规划的基本思想、递推关系和最优性条件。
它阐述了动态规划在资源分配、项目管理和生产计划等领域的应用。
课件通过实例和算法描述，帮助学生理解和应用动态规划方法。
网络优化网络优化是研究网络结构中最优路径和流量分配的问题。
课件详细介绍了网络优化的基本概念、模型和算法。
它涵盖了最小生成树、最短路径、最大流、最小费用流等内容。
课件通过图表和实例解释，帮助学生理解网络优化的原理和解决方法。
排队论和库存管理排队论和库存管理是运筹学中重要的应用领域。
课件讨论了排队论中的排队模型、性能指标和排队论模型的求解方法。
它还介绍了库存管理中的经典模型和策略，如EOQ模型、安全库存和订货点控制等。
管理运筹学 图与网络分析PPT教案
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A
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支撑树的权：如果T=(V,E)是G的一个支撑树，则称E中所 有边的权之和为支撑树T的权，记为w(T)。即
w(T )
wij
[vi ,v j ]T
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上例中支撑树的权为 3+7+5+2+2+3+4=26
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课堂练习：1.分别用三种方法求下图的最小支撑树
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2. 某农场的水稻田用堤埂分割成很多小块。为了 用水灌溉，需要挖开一些堤埂。问最少挖开多少条 堤埂，才能使水浇灌到每小块稻田？
水源
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作业 P221： 第3题
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§3 最短路问题
1. 问题的提出 2. 最短路问题的Dijkstra算法 3. 求任意两点之间最短距离的矩阵算法
运筹学教程》胡云权第五版第五章图与网络分析
1S
2
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2 F 2 26 J
D
H
最小支撑树问题
[例]今有煤气站A，将给一居民区供应煤气，居民区各用 户所在位置如图所示，铺设各用户点的煤气管道所需的 费用（单位：万元）如图边上的数字所示。要求设计一 个最经济的煤气管道路线，并求所需的总费用。
A
E
I
2 C
2 G4
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2 2F2
图的基本概念
3、顶点的次
定义5：以点v为端点的边数叫点v的次 （degree），记作deg(v)或d(v)。
图5-1中，d(v1)＝４，d(v3)=5，d(v5)=1。 次为奇数的点称作奇点，次为偶数的点称作偶点， 次为0的点称作孤立点。 次为1的点称作悬挂点，连接悬挂点的边为悬挂边。 图的次：各点的次之和。 有向图中顶点的次？
(G1)
(G) (G3)
(G2) (G4)
最小支撑树问题
图的支撑树的应用举例 【例】 某地新建5处居民点，拟修道 路连接5处，经勘测其道路可铺成如 图所示。为使5处居民点都有道路相 连，问至少要铺几条路？
【解】 该问题实为求图的支撑 树问题，共需铺4条路。 v2
v1
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3.5 4
5.5
3 v5
2
最小支撑树问题
案例分析：默登公司的联网问题
默登（Modern）公司的管理层决定铺设最先进的光纤 网络，为它的主要中心之间提供高速通信。图1中的节点显 示了该公司主要中心的分布图。虚线是铺设光缆可能的位置。 每条虚线旁边的数字表示成本（单位：百万美元）。
问：需要铺设哪些光缆使得总成本最低？
B
运筹学胡运权第五版课件
单击此处添加副标题
汇报人：
目录
添加目录项标题 运筹学基础知识 整数规划 图论与网络优化
课件概览 线性规划 动态规划
01
添加章节标题
02
课件概览
课件简介
课程名称：运筹学胡运权第五版课件 课程内容：包括线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划、图与网络优化等 课程目标：帮助学生掌握运筹学的基本理论和方法提高分析和解决问题的能力 课程特点：理论与实践相结合注重案例分析和实际问题的解决
最小生成树问题：在无向图中寻找最小生 成树
最大流问题：在流网络中寻找最大流
最小费用流问题：在流网络中寻找最小费 用流
网络可靠性问题：评估网络可靠性提高网 络稳定性
网络优化算法：如Dijkstr算法、Floyd算 法、Kruskl算法等
网络优化算法
最短路径算 法：Dijkstr
算法、 Floyd算法
等
图论与网络优化应用案例
物流网络优化：通过图论方 法优化物流网络降低物流成 本
社交网络优化：通过图论方 法优化社交网络提高社交网
络的稳定性和可靠性
交通网络优化：通过图论方 法优化交通网络提高交通效 率
电力网络优化：通过图论方 法优化电力网络提高电力系
统的稳定性和可靠性
感谢观看
汇报人：
课件结构
• 运筹学概述 • 线性规划 • 非线性规划 • 动态规划 • 随机规划 • 决策分析 • 网络规划 • 排队论 • 库存论 • 博弈论 • 运筹学应用案例 • 运筹学发展前景 • 运筹学与其他学科的关系 • 运筹学学习方法与技巧
课件特点
内容全面：涵盖了运筹学的基本概念、理论和方法 结构清晰：按照章节进行划分便于理解和掌握 实例丰富：提供了大量的实例和案例便于理解和应用 习题丰富：提供了大量的习题和练习便于巩固和提高
卫生管理运筹学第五章 图与网络分析(1-5)
活动
开始时间 x 结束时间
工作量
目前进度
甘特图的例子
验收与评价 实施 设计
分析
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(一) 网络计划技术的发展
对于工作步骤相关、关系复杂的工程项目管 理，发展了关键路径法（CPM） 、计划评审技术 （ PERT ）。 1957年，杜邦公司将关键路径法应用于设备维 修，使维修停工时间由125小时锐减为7小时； 1958年，在北极星导弹设计中，应用计划评审 技术，将项目任务之间的关系模型化，使设计完 成时间缩短了2年。
一、概述 (一) 网络计划技术的发展
1. 基础来源于图论
2. 前身是甘特图 3. 50－60年代在美国取得成效
4. 62年前苏联列入国民经济计划中
5. 1962年进入我国
(一) 网络计划技术的发展
甘特图（Gantt Chart） 1. 2. 3. 4. 对各项活动进行计划调度与控制 简单、醒目、便于编制 横向表示时间，纵向表示活动 各种图形符号
（1 ） 工
序
紧前工序——紧接在某工序之前的工序，如图5-16中 的d、c是f的紧前工序。 紧后工序——紧接在某工序之后的工序。如图5-16中 的e、d均是a的紧后工序。 平行工序——可以同时开始进行的各工序。如图5-16 中的e和d是平行工序（a和b）。 2 2 1 a b 3 3 d 2 c 5 e 3 4 5 2 g 1 6
统筹法功能
完成工程需做哪些工序，各工序需多长时间
完成？总工期预计多长时间？ 完成工程的各工序采用什么样的逻辑顺序关
管理运筹学(第五版)网络计划
管理运筹学（第五版）网络计划网络计划是管理运筹学的重要工具之一，可以帮助企业和组织进行有效的项目管理和资源分配。
本文将介绍《管理运筹学（第五版）》中关于网络计划的内容，并探讨其在实际应用中的意义和方法。
一、网络计划的基本概念网络计划是一种将项目的各项任务按照时间顺序和逻辑顺序进行排列的方法。
它以节点和活动为基本单位，通过绘制活动之间的关系及其所需时间，形成一个完整的项目进度图。
网络计划的主要目标是优化项目的执行时间，并保证资源的有效利用。
《管理运筹学（第五版）》中详细介绍了网络计划的基本概念，如关键路径、活动的紧前关系及紧后关系等。
读者可以通过学习这些知识，了解网络计划在项目管理中的作用和应用。
二、网络计划的意义和作用网络计划在项目管理中具有重要的意义和作用。
首先，它可以帮助项目经理合理安排项目的进度和资源，有效提高项目的执行效率。
通过明确各项任务的依赖关系和完成时间，可以避免任务的冲突和延误，提前制定应对方案。
其次，网络计划可以帮助项目团队进行项目风险的评估和控制。
通过识别关键路径和风险节点，可以提前预测潜在的风险和问题，并采取相应的风险应对措施，降低项目风险。
另外，网络计划还可以帮助项目团队进行资源的优化配置。
通过分析各个活动所需的资源和时间，可以合理安排资源的使用顺序和资源的配备，最大程度地提高资源利用率，降低资源浪费。
三、网络计划的方法和步骤网络计划的制定主要包括以下几个步骤。
首先，确定项目的目标和任务，明确项目的需求和要求。
其次，识别项目中各项任务的依赖关系和完成时间，绘制项目进度图。
在绘制进度图的过程中，可以使用PERT或CPM方法来评估任务完成时间和风险。
接下来，确定关键路径和关键活动。
关键路径是指项目中耗时最长的路径，决定了整个项目的最短完成时间。
关键活动是指在关键路径上的活动，对整个项目的进度起决定性作用。
通过识别关键路径和关键活动，可以针对性地进行进度和风险管理。
最后，进行资源分配和优化配置。
运筹学06图与网络分析PPT演示文稿
v4
v1 v2 v3 v4 v5 v1 0 1 1 0 0
起 v2 1 0 0 1 1
点 v3 1 0 0 0 1
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v4 0 1 0 0 1
v5 0 1 1 1 0
19
❖ 赋权无向图的邻接矩阵表示
▪ 两顶点之间有边相连的，写上其权数，无 边相连的记为∞，对角线上的数字为0。赋 权无向图对应的矩阵也是对称的。
1 图的基本概念
❖ 案例导引 ❖ 图论中的图 ❖ 图的矩阵描述
2
案例导引
❖ 图论是运筹学的一个重要分支，对其最早的 研究可以追溯到著名的哥尼斯堡七桥问题 (Konigsberg Bridges Problem)。18世纪，欧洲 的哥尼斯堡城有一条流经全城的普雷戈尔河， 河的两岸与河中两个小岛及两岛之间有七座 桥彼此相通(如左图)。
22
树及其性质
❖ 树在现实中随处可见，如电话线架设、比赛 程序、组织结构等。
❖ 树：连通的无圈的无向图称为树。
23
❖ 树的性质 ❖ 图G=(V,E)，p个点、q条边，下列说法是等价
的 ▪ (1)G是一个树 ▪ (2)G连通，且恰有p-1条边 ▪ (3)G无圈，且恰有p-1条边 ▪ (4)G连通，但每舍去一边就不连通 ▪ (5)G无圈，但每增加一边即得唯一一个圈 ▪ (6)G中任意两点之间恰有一条链(简单链)
30
❖在根树中，若每个顶点的出次小于或等 于M，称这棵树为M叉树。
❖若每个顶点的出次恰好等于M或者零， 则称这棵树为完全M叉树。
❖当M=2时，称为二叉树、完全二叉树。
31
❖ 如图所示的树是根树。其 中根、分枝点、叶；各点 层次都标注在树上。
❖ 这是一棵三叉树
三叉树
根
运筹学教程 胡运权 第5版
运筹学教程胡运权第5版1. 简介《运筹学教程》是一本经典的运筹学教材，由胡运权教授编写，已经出版了第5版。
本教程旨在介绍运筹学的基本概念、方法和应用，帮助读者掌握运筹学的基本原理和技巧。
2. 内容概述本教程分为十个章节，涵盖了运筹学的主要内容。
第一章：运筹学概述本章介绍了运筹学的基本概念和发展历程，阐述了运筹学在现代管理决策中的重要作用。
第二章：线性规划本章介绍线性规划的基本概念、模型和求解方法，包括单纯形法和对偶理论等内容。
第三章：整数规划本章介绍整数规划的基本概念和求解方法，包括分枝定界法和割平面法等内容。
第四章：非线性规划本章介绍非线性规划的基本概念和求解方法，包括梯度法和牛顿法等内容。
第五章：动态规划本章介绍动态规划的基本概念和求解方法，包括最优子结构和状态转移方程等内容。
第六章：网络优化本章介绍网络优化的基本概念和求解方法，包括最小生成树和最短路问题等内容。
第七章：多目标规划本章介绍多目标规划的基本概念和求解方法，包括帕累托最优解和权衡法等内容。
第八章：排队论本章介绍排队论的基本概念和模型，包括利用泊松分布和指数分布建模等内容。
第九章：库存管理本章介绍库存管理的基本概念和模型，包括经济订货量和安全库存等内容。
第十章：决策分析本章介绍决策分析的基本概念和方法，包括决策树和期望值法等内容。
3. 学习目标通过学习本教程，读者可以掌握以下技能：•理解运筹学的基本概念和方法；•掌握线性规划、整数规划、非线性规划等方法的应用；•学会运用动态规划、网络优化、多目标规划等方法解决实际问题；•掌握排队论、库存管理、决策分析等方法的应用。
4. 使用说明读者可以将本教程作为自学资料，按照章节顺序逐步学习。
每个章节都包括基本概念的讲解、求解方法的介绍和案例分析。
在阅读本教程时，读者可以使用Markdown文本格式进行标注和整理笔记。
Markdown具有简单易学、格式清晰的特点，适合用于文档编写和批注。
5. 结语《运筹学教程》是一本经典的运筹学教材，适合作为运筹学的入门教材或者参考资料。
《运筹学》第五章汇总
第五章刼态规刻(Dynamic programming) 研究多阶段决策问题R.E.Bellman 1951年提出动态规划。
1957年出版Dynamic Programming应用：最优调度、资源分配最优路径、最优控制设备更新、库存问题§ 2•多卧段决策问龜例.某产品从A城运至F城，其间要经过若干个城镇和若干条道路，路线结构如图所示, 图中给出了每段道路的运费（元），试选择一条合理的运输路线，使总运费最小？分析：力案①：A-Bl-Cl-El-F运费：26元方案②：A->B3->C3-E3-F 运费:22元方案③：A->B2->Cl->E2->F 运费:18元锻优方案：方案③§ 3•基本概念1 •阶段和阶段变量壬尸"〜阶段：过程的划分，包括时间、空间的划分，阶段数:n阶段变量：描述阶段的变量用£表示，&1,2,.•…,n2 •状态和状态变量状态：描述过程的必要信息。
状态应具仃无后效性：若给定了某阶段状态，则在这阶段以后过程的发展不受这阶段以前各阶段状态的影响.状态变量：描述状态的变量，用s表示。
»:表示第阶段的状态变量S A :表示第阶段状态变量篠合Sk e Sk如£[ = 4 = S],52 = B\ e S2 = {B[,82,83}53 = {C],C2,C3} , S4 = {Ex£"2,E3}S4+l={F} = F决策：决定（选择），从一个阶段的状态到下一个阶段状态的选择。
'决策变量：描述决策的变量，月U表示. u k=u k（s k）表示第邓介段处于》的决策变量D k = Dg表示第郊介段处于时决策变量的集合心wDg如》2（31）= {w2（^l）=G，W2（^I）=%2（B]）= C] W Z）2（B1）4 •策略策略：决策按顺序构成的序列，用卩表示。
运筹学(第五版) 习题答案
运筹学习题答案第一章（39页）1.1用图解法求解下列线性规划问题，并指出问题是具有唯一最优解、无穷多最优解、无界解还是无可行解。
（1）max 12z x x =+ 51x +102x ≤501x +2x ≥12x ≤4 1x ，2x ≥0（2）min z=1x +1.52x1x +32x ≥3 1x +2x ≥2 1x ，2x ≥0（3）max z=21x +22x1x -2x ≥-1-0.51x +2x ≤21x ，2x ≥0（4）max z=1x +2x1x -2x ≥031x -2x ≤-31x ，2x ≥0解： （1）（图略）有唯一可行解，max z=14 （2）（图略）有唯一可行解，min z=9/4 （3）（图略）无界解 （4）（图略）无可行解1.2将下列线性规划问题变换成标准型，并列出初始单纯形表。
（1）min z=-31x +42x -23x +54x 41x -2x +23x -4x =-21x +2x +33x -4x ≤14-21x +32x -3x +24x ≥21x ，2x ，3x ≥0，4x 无约束（2）max kkz s p =11nmk ik ik i k z a x ===∑∑11(1,...,)mikk xi n =-=-=∑ik x ≥0 (i=1…n; k=1,…,m)（1）解：设z=-z ',4x =5x -6x , 5x ,6x ≥0 标准型：Max z '=31x -42x +23x -5(5x -6x )+07x +08x -M 9x -M 10x s. t .-41x +2x -23x +5x -6x +10x =21x +2x +33x -5x +6x +7x =14-21x +32x -3x +25x -26x -8x +9x =21x ,2x ,3x ,5x ,6x ,7x ,8x ,9x ,10x ≥0(2)解：加入人工变量1x ，2x ，3x ，…n x ，得： Max s=(1/k p )1ni =∑1mk =∑ik αik x -M 1x -M 2x -…..-M n xs.t.11mi ik k x x =+=∑ (i=1,2,3…,n)ik x ≥0, i x ≥0, (i=1,2,3…n; k=1,2….,m)M 是任意正整数1.3在下面的线性规划问题中找出满足约束条件的所有基解。
运筹学胡运权第五版课件
则依次引入松弛变量或剩余变量（统称为松弛变量），
转化为等式约束条件。
约束为≥不等式，减去松弛变量，化为等式约束条件；
多 退
约束为≤不等式，加上松弛变量，化为等式约束条件。 少
补
注意：松弛变量在目标函数中系数全为0。
例：max z=2 x1+3 x2
s.t.
2 x1+2 x2 12 标准化
4x1
16
z=2 x1+3 x2
2 x1+2 x2 12
4x1
16
5 x2
1x510， x2 0
此为有约束极值问题
h
9
1-2 线性规划问题的数学模型
1、原型：现实世界中人们关心、研究的实际对象。 模型：将某一部分信息简缩、提炼而构造的原型替代物。 数学模型：对现实世界的一个特定对象，为达到一定目的，
根据内在规律做出必要的简化假设,并运用适当数学工具得到 的一个数学结构。
应如何裁剪可使做成的容器的容积最大？
解：如图设四个角上减去的小正方形边
x 长为x，则容器体积为：
a
Va2x2x (0 x a) 2
由 dV 0 dx
有 xa 6
时，容积最大
此为无约束的极值问题
h
7
例2 常山机器厂生产 I、II 两型产品。这两型 产品都分别要在A、B、C三种不同设备上加工。按 工艺规定，生产每件产品的单位利润、消耗三种设 备的工时以及各种设备工时的限额如下表：
2x1 2x2 x3
12
s.t.
4 x1
5 x2
x4 16 x5 15
x1, x2, x3, x4, x5 0
h
28
P1 P2 P3 P4 P5
运筹学第五章 图与网络分析
v6
v7
v8
考虑边（v1,v2),(v1,v6),(v4,v2),(v4,v7)
计算 min{0+2, 0+3, 1+10, 1+2}=min {2,3,11,3} =2
v2:[2,v1]
（4）A={v1,v2,v4}
[0,v1] [2,v1] 2 1 10 [1,v1] v4 5 v6 [3,v1] 4 2 v7
最短．
最小支撑树的求法
1 破圈法 2 避圈法
5.2.1 求解最小支撑树问题的破圈法
方法：去边破圈的过程。 步骤：1）在给定的赋权的连通图上任找 一 个圈。 2）在所找的圈中去掉一条权数最 大的边。 3）若所余下的图已不含圈，则计 算结束，余下的图即为最小支撑
树，否则返回 1）。
例１：用破圈法求右图
v1 1 5 4 v2 2 v4 3 v6
权和＝１５
5.3 最短路问题
问题：求网络中一定点到其它点的最短路。
5.3.1 最短路问题的Dijstra解法 方法：给vi点标号[αi,vk] 其中：αi：vi点到起点vs的最短距离 vk: vi的前接点
方法：(1) 给起点vs标号[0，vs]。 （2）把顶点集v分为互补的两部分A和Ā 其中：A：已标号点集 Ā：未标号点集 （3）考虑所有这样的边[vi, vj], 其中vi ∈A,vj ∈ Ā 挑选其中与vs距离最短的点vj标号 [min{αi+cij},vi]
[3，V1]
考虑边(v2,v3),(v2,v5),(v4,v7),(v6,v7)
计算 min { 2+6, 2+5, 1+2, 3+4}=min {8,7,3,7}=3
v7:[3,v4]
运筹学图与网络分析.pptx
{a26,a46 } φ
min{ li Wij | Vj J } lh Whk
iI
min{l1+W12, l1+W13, l1+W14}= min{0+3,0+2,0+5}=2= l1+W13 min{l1+W12, l1+W13, l3+W34}= min{0+3,0+5,2+1}=3= l1+W12, l3+W34 min{l2+W26, l4+W46}= min{3+7,3+5}=8= l4+W46
{ a57,a68 }
min{ li Wij | Vj J } lh Whk
iI
min{l1+W12, l1+W13, l1+W14}= min{0+2,0+6,0+3}=2= l1+W12 min{l1+W13, l1+W14, l2+W23, l2+W26}= min{0+6,0+3,2+3, 2+7}=3= l1+W14 min{l1+W13,l2+W23, l2+W26, l4+W45}= min{0+6,2+3,2+7,3+6}=5= l2+W23 min{l2+W26, l3+W35, l3+W36, l4+W45}= min{2+7,5+3,5+7,3+6}=8= l3+W35 min{l2+W26, l3+W36, l5+W56, l5+W57}= min{2+7,5+7,8+1,8+6}=9= l2+W26, l5+W56 min{ l5+W57, l6+W68}= min{8+6,9+4}=13= l6+W68
运筹学(第5版)
变量或剩余变量构造。
迭代过程
02
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。
最优性检验
03
判断当前基可行解是否是最优解的方法，通常通过比较目标函
数值或检验数进行。
线性规划问题的应用
01
生产计划
确定各种产品的生产 数量，以最大化利润 或最小化成本。
02
资源分配
将有限的资源分配给 不同的项目或任务， 以最大化效益或最小 化浪费。
06
存储论
Chapter
存储论的基本概念
包括固定成本（如租金、设备折 旧等）和变动成本（如保管费、 保险费等）。
根据需求和成本等因素制定的存 储计划和管理方法。
存储 存储成本 缺货成本 存储策略
将物品或资源保存在某个地方， 以备将来使用或销售。
由于存储不足而导致的生产中断 、销售损失等费用。
确定型存储模型
其他领域
除了以上领域，运筹学还在医 疗、教育、环境等领域得到了 广泛应用。
02
线性规划
Chapter
线性规划问题的数学模型
01
02
03
目标函数
表示决策者希望达到的目 标，通常是最大化或最小 化某个线性函数。
约束条件
表示决策变量必须满足的 限制条件，通常是一组线 性不等式或等式。
决策变量
表示决策者可以控制的变 量，通常是连续的或离散 的。
线性规划问题的图解法
可行域
满足所有约束条件的决策 变量的集合，通常表示为 一个多边形区域。
目标函数等值线
表示目标函数值相等的点 的集合，通常是一组平行 线。
最优解
使目标函数达到最优值的 决策变量的取值，通常位 于可行域的某个顶点上。
运筹学基础及应用第五版 胡运权第五章
2. 绝对约束和目标约束
绝对约束是指必须严格满足的等式约束或不等式
k 1 l 1 kl l kl
K
L
l
前述问题的目标规划模型可以写为：
min z p d p2 d d p d
， 2 x1 x 2 11 x x d d 2 1 1 0， 1 x1 2 x 2 d 2 d 2 10， 8 x1 10x 2 d 3 d 3 56， x1 , x 2 , d i , d i 0 , i 1, 2 , 3。
1 1
2
2
3 3
s.t.
§2．目标规划的图解分析法
对于只有两个决策变量的线性目标规划的数学模型， 可以用图解法来分析求解。传统的线性规划一般只是寻求 一个点，在这个点上得到单目标的最优值，目标规划一般 是寻求一个区域，这个区域提供了相互矛盾的目标集的折 衷方案。
步骤1 建立直角坐标 系，令各偏差变量为0，作 出所有的约束直线 。满足 所有绝对约束条件的区域， 用阴影标出。
相邻行，只要在起上方即可）。
§4．求解目标规划的层次算法
求解目标规划是从高优先级到低优先级逐层优化的， 求解目标规划的层次算法就是根据这样的思想构造的。
层次算法步骤：
第一步： 对目标函数中的 P1 层次进行优化，建立第 一层次的线性规划模型 LP1 并求解。 LP1的目标函数为
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支撑树
最小支撑树
【例】今有煤气站A，将给一居民区供应煤气，居民区各 用户所在位置如图所示，铺设各用户点的煤气管道所需 的费用（单位：万元）如图边上的数字所示。要求设计 一个最经济的煤气管道路线，并求所需的总费用。
E
I
A 3.5
2
C
2
4
G
5
1S
25
4
5
3
3KLeabharlann B22 F 2 26 J
D
H
最小支撑树问题
G的支撑树，又称生成树、部分树。
(G1)
(G2)
(G)
(G3)
(G4)
最小支撑树问题
图的支撑树的应用举例 【例】 某地新建5处居民点，拟修道 路连接5处，经勘测其道路可铺成如 图所示。为使5处居民点都有道路相 连，问至少要铺几条路？
【解】 该问题实为求图的支撑
树问题，共需铺4条路。 v2
v1
5
v2
1、树 连通且无圈的无向图 判断下面图形哪个是树：
(A)
(B)
(C)
树的性质： 1、树中任两点中有且仅有一条链；
2、树任删去一边则不连通，故树是使图保持连通且具有最 少边数的一种图形。
3、边数 = 顶点数 – 1。
最小支撑树问题
2、图的支撑树
若一个图 G =（V , E）的支撑子
图 T=（V , E´） 构成树，则称 T 为
定义2：无环、无多重边的图称作简单图。
含有多重边的图为多重图。
图的基本概念
2、图的分类
无向图，记作G=(V，E) 图
有向图，记作D=(V，A)
有向图的边 称为弧。
例1：哥尼斯堡桥问题的图为一个无向图。
v5
例2：五个球队的比赛情况，v1 v2
表示v1胜v2。
v1
v
v2
v3
图的基本概念
2、图的分类
定义3：每一对顶点间都有边相连的无向简单图，称为 完全图。有n个顶点的无向完全图记为Kn。
定义4：图G=(V, E)的点集V可分为两个非空子集X、Y， 即X∪Y=V，X∩Y=∅ ，使得E中每条边的两个 端点必有一个端点属于X ，另一个端点属于Y， 则称G为二部图（偶图），有时记作G=(X,Y,E) 。
图的基本概念
e1
e2
v1 e4
e3
v2
v3
3、顶点的次
定义5：以点v为端点的边数叫点v的次
A=(aij)n×n ，其中：
a ij
wi 0
j
（vi，vj）∈E
其他
则称矩阵A为网络G的权矩阵。
图的基本概念
8、图的矩阵表示
定义12：图G=(V, E)，|V|=n，构造一个矩阵 A=(aij)n×n ，其中：
1
a ij
0
（vi，vj）∈E
其他
则称矩阵A为图G的邻接矩阵。
最小支撑树问题
树
e5
e6
e7
e8
（degree），记作deg(v)或d(v)。 v4 图5－1 v5
图5-1中，d(v1)＝４，d(v3)=5，d(v5)=1。 次为奇数的点称作奇点，次为偶数的点称作偶点，
次为0的点称作孤立点。 次为1的点称作悬挂点，连接悬挂点的边为悬挂边。
图的次：各点的次之和。 有向图中顶点的次？
e6可记作： e6 [v2,v4]
v2和v4是边e6的端点，点v2、v4相邻。 e6与e7共用顶点v4，e6与e7相邻，e6和e7为点v4的关联边。
e1
图的基本概念
e2
v1 e4
e3
v2
v3
2、图的分类
e5
e6
e7
e8
环，多重边，简单图
一条边的两个端点相同，称此边为环，e1； v4 图5－1 v5 两个点之间多于一条，称为多重边，e4和e5
V={v1，v2，……，vn}为结点的集合， E={e1，e2，……，em}为边的集合。 点表示研究对象
边表示表示研究对象之间的特定关系
V、E为有限集合，则为有限图，反之无限图。
注意：上面定义的图Ｇ区别于几何学中的图。几何学中，
图中点的位置、线的长度和斜率等都十分重要，而这里 只关心图中有多少点以及哪些点之间有线相连。
定理1：任何图中，顶点次数的总和等于边数的2倍。 定理2： 任何图中，次为奇数的顶点为偶数个。
图的基本概念
4、子图、支撑子图
图G=(V, E)和G’ =(V’ ,E’ )，若V’ V，E‘ E，则称G’ 为G的 子图。特别地，若V =V ‘ 且E ’ E，则称G' 为G的支撑子图。
v5
G2为G1的支撑子图
13 20 19
2
12 14 18 6
5
15 11
16 10 9 3
17 7 8
4
问题：游戏者从任一城市出发，寻找一条可经过每 个城市一次且仅一次，在回到原出发点的路?
欧拉回路：每边经过一次且仅一次的回路
哈密尔顿回路：每个点经过一次且仅一次的回路
图的基本概念
1. 图 定义1：由点和边组成，记作G=(V，E)，其中
v5
v1
v4
v1
v4
v2
v3
G1
v2
v3
G2
图的基本概念
5、赋权图（网络）
图的每条边都有一个表示一定实际含义的权数，称 为赋权图。记作D=(V，A，C)。
v1
5
3
v2
7.5 4
v5
5.5
2
v3 3.5 v4
图的基本概念
6、链与路、圈与回路
无向图： 链 有向图： 路
v5
点边交错的序列 圈 起点=终点的链
3.5 4
5.5
3
v5
2
v1
v3 7.5 v4
v5
v3
v4
最小支撑树问题
3、最小支撑树问题
v1
问题：求网络的支撑树，使其权和最小。v2
5 3.5 4
算法1（避圈法）：把边按权从小到大依次 5.5
点弧交错的序列 回路 起点=终点的路
v5
v1
v4
v1
v4
v2
v3
v2
v3
没有重复点和重复边的链为初等链。初等圈
图的基本概念
7、连通图
定义10：任意两点之间至少存在一条链的图称为连通图， 否则称为不连通图。
例 ： G1为不连通图， G2为连通图
G1
G2
图的基本概念
8、图的矩阵表示
定义11：网络G=(V, E)，边（vi，vj）有权wij，构造矩阵
第五章 图论与网络分析
学习目标
➢ 图的基本概念 ➢ 最小支撑树问题 ➢ 最短路径问题
图的基本概念
图论起源——哥尼斯堡七桥问题
A
A
C
D
C
D
B
B
问题：一个散步者能否从任一块陆地出发，走过七 座桥，且每座桥只走过一次，最后回到出发点？
结论：每个结点关联的边数均为偶数。
图的基本概念
哈密尔顿回路问题：环球旅行遊戏 1
图的基本概念
端点，相邻，关联边 【例】图5－1， G(V,E)
e1
e2
v1 e4
e3
v2
v3
e5
e6
e7
e8
V{v1,v2,v3,v4,v5} E{e1,e2,e3, ,e8} v4
图5－1
v5
边e=[vi ，vj]，称vi和vj是边e的端点，vi和vj 两点相邻； 边ex和ey有公共端点vi ，称边ex和ey相邻，边ex和ey为点vi 的关联边；