运筹学胡运权第五版课件
合集下载
运筹学基础及应用第五版 胡运权第四章
在分配问题中，利用不同资源完成不同计划活动的效
率通常用表格形式表示为效率表，表格中数字组成效率 矩阵。
例2. 有一份说明书，要分别翻译成英、日、德、俄 四种文字，交甲、乙、丙、丁四个人去完成。因各人专长 不同，使这四个人分别完成四项任务总的时间为最小。效 率表如下：
效率矩阵用[aij] 表示，为
2 10 9 7
这样松弛问题 L0 变为了求解下述两个问题：
L1 : m ax z 3 x1 2 x2 L2 : m ax z 3 x1 2 x2
2 x1 3 x2 14
x1 x2
0.5 x2 2
4 .5
x1 , x 2 0
2 x1 3 x2 14
x1 x2
0.5 3
x2
4 .5
③矩阵中所有零元素或被划去，或打上括号，但打括 号的零元素少于 m ，这时转入第四步。
第四步：按定理 1 进行如下变换
1. 从矩阵未被直线覆盖的数字中找出一个最小的 k ；
2. 对矩阵中的每行，当该行有直线覆盖时，令 ui= 0， 无直线覆盖的，令 ui= k ；
3. 对矩阵中有直线覆盖的列，令 vj= -k，对无直线覆 盖的列，令 vj= 0 ；
现在还没有任何整数解，可以令（0，0）作为初始整
数解，因此有 z =0 。
（3）分枝
将线性规划问题 L0分为两枝。 在 L0的最优解中，任选一个非整数变量，如 x2=2.5 ； 因 x2 的最优整数解只可能是 x2≤2 或 x2≥3 ，故在 L0中分 别增加约束条件： L0加上约束条件 x2≤2 ，记为 L1； L0加 上约束条件 x2≥3 ，记为 L2 。这样，将分解成两个子问题 L1 和 L2（即两枝）。
x1
,
率通常用表格形式表示为效率表，表格中数字组成效率 矩阵。
例2. 有一份说明书，要分别翻译成英、日、德、俄 四种文字，交甲、乙、丙、丁四个人去完成。因各人专长 不同，使这四个人分别完成四项任务总的时间为最小。效 率表如下：
效率矩阵用[aij] 表示，为
2 10 9 7
这样松弛问题 L0 变为了求解下述两个问题：
L1 : m ax z 3 x1 2 x2 L2 : m ax z 3 x1 2 x2
2 x1 3 x2 14
x1 x2
0.5 x2 2
4 .5
x1 , x 2 0
2 x1 3 x2 14
x1 x2
0.5 3
x2
4 .5
③矩阵中所有零元素或被划去，或打上括号，但打括 号的零元素少于 m ，这时转入第四步。
第四步：按定理 1 进行如下变换
1. 从矩阵未被直线覆盖的数字中找出一个最小的 k ；
2. 对矩阵中的每行，当该行有直线覆盖时，令 ui= 0， 无直线覆盖的，令 ui= k ；
3. 对矩阵中有直线覆盖的列，令 vj= -k，对无直线覆 盖的列，令 vj= 0 ；
现在还没有任何整数解，可以令（0，0）作为初始整
数解，因此有 z =0 。
（3）分枝
将线性规划问题 L0分为两枝。 在 L0的最优解中，任选一个非整数变量，如 x2=2.5 ； 因 x2 的最优整数解只可能是 x2≤2 或 x2≥3 ，故在 L0中分 别增加约束条件： L0加上约束条件 x2≤2 ，记为 L1； L0加 上约束条件 x2≥3 ，记为 L2 。这样，将分解成两个子问题 L1 和 L2（即两枝）。
x1
,
运筹学PPT完整版胡运权
C
m n
基可行解：满足变量非负约束条件的基本解，简称基可
行解。
可行基：对应于基可行解的基称为可行基。
可 行 解
非可行解
基解
基可行解
线性规划问题的数学模型
例1.4 求线性规划问题的所有基矩阵。
Page 30
解: 约束方程的系数矩阵为2×5矩阵 r(A)=2，2阶子矩阵有10个，其中基矩阵只有9个，即
运筹学的历史
“运作研究(Operational Research)小组”:解决复 杂的战略和战术问题。例如：
1. 如何合理运用雷达有效地对付德军德空袭 2. 对商船如何进行编队护航，使船队遭受德国潜
艇攻击时损失最少； 3. 在各种情况下如何调整反潜深水炸弹的爆炸深
度，才能增加对德国潜艇的杀伤力等。
Page 4
线性规划问题的数学模型
约束方程的转换：由不等式转换为等式。
aij x j bi
aij x j xni bi
xni 0 称为松弛变量
aij x j bi
aij x j xni bi
xni 0 称为剩余变量
变量 x j 的变0换 可令 xj x，j 显x然j 0
Page 23
用 x3 x3 替换 x3 ，且 x3 , x3 0
线性规划问题的数学模型
Page 25
(2) 第一个约束条件是“≤”号，在“≤”左端加入松驰变量x4， x4≥0,化为等式；
(3) 第二个约束条件是“≥”号，在“≥”左端减去剩余变量x5， x5≥0；
(4) 第3个约束方程右端常数项为-5，方程两边同乘以(-1),将右 端常数项化为正数；
x
v a 2x2 x a dv 0 dx
2(a 2 x) x (2) (a 2 x)2 0
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。
运筹学胡运权第五版(第6章)课件
零图： 边集为空集的图。
运筹学胡运权第五版(第6章)
2、图的阶：即图中的点数。 例如 右图为一个五阶图
3、若图中边e= [vi,vj] ,则vi,vj称 为e的端点，
e称为vi,vj的关联边。 若vi与vj是一条边的两个端
点，则称vi与vj相邻； 若边ei与ej有公共的端点，
则称ei与ej相邻。
e8
1、图(graph)：由V,E构成的有序二元组，用以表示对 某些现实对象及其联系的抽象，记作 G=｛V,E｝。 其中V称为点集，记做V=｛v1,v2,···,vn｝
E称为边集，记做E=｛e1,e2,···,em｝
点(vertex)：表示所研究的对象，用v表示； 边(edge)：表示对象之间的联系，用e表示。 网络图(赋权图)： 点或边具有实际意义(权数)的图， 记做N。
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阶完全图用Kn表示，边数=
C 2 n(n 1)
n
2
注意：完全图是连通图，但连通图不一定是完全图。
运筹学胡运权第五版(第6章)
v1 e4
v4 e5 v5
依次下去，vn必然与前面的某个点相邻，图中有圈，矛盾！
注意：树去掉悬挂点和悬挂边后余下的子图还是树。
运筹学胡运权第五版(第6章)
（2）n阶树必有n-1条边。
证明（归纳法）： 当n=2时，显然；
设n=k-1时结论成立。 当n=k时，树至少有一个悬挂点。
去掉该悬挂点和悬挂边，得到一个k-1阶的树，它有 k-2条边，则原k阶树有k-1条边。
7、已知图G1=｛V1,E1｝, G2={V2,E2}, 若有V1V2，E1E2，则称G1是G2的一个子图； 若V1=V2，E1E2且 E1≠E2 ，则称G1是G2的一个部分图。
运筹学胡运权第五版(第6章)
2、图的阶：即图中的点数。 例如 右图为一个五阶图
3、若图中边e= [vi,vj] ,则vi,vj称 为e的端点，
e称为vi,vj的关联边。 若vi与vj是一条边的两个端
点，则称vi与vj相邻； 若边ei与ej有公共的端点，
则称ei与ej相邻。
e8
1、图(graph)：由V,E构成的有序二元组，用以表示对 某些现实对象及其联系的抽象，记作 G=｛V,E｝。 其中V称为点集，记做V=｛v1,v2,···,vn｝
E称为边集，记做E=｛e1,e2,···,em｝
点(vertex)：表示所研究的对象，用v表示； 边(edge)：表示对象之间的联系，用e表示。 网络图(赋权图)： 点或边具有实际意义(权数)的图， 记做N。
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阶完全图用Kn表示，边数=
C 2 n(n 1)
n
2
注意：完全图是连通图，但连通图不一定是完全图。
运筹学胡运权第五版(第6章)
v1 e4
v4 e5 v5
依次下去，vn必然与前面的某个点相邻，图中有圈，矛盾！
注意：树去掉悬挂点和悬挂边后余下的子图还是树。
运筹学胡运权第五版(第6章)
（2）n阶树必有n-1条边。
证明（归纳法）： 当n=2时，显然；
设n=k-1时结论成立。 当n=k时，树至少有一个悬挂点。
去掉该悬挂点和悬挂边，得到一个k-1阶的树，它有 k-2条边，则原k阶树有k-1条边。
7、已知图G1=｛V1,E1｝, G2={V2,E2}, 若有V1V2，E1E2，则称G1是G2的一个子图； 若V1=V2，E1E2且 E1≠E2 ，则称G1是G2的一个部分图。
运筹学基础及应用第五版 胡运权
2. 重复上述步骤，直到剩余边数为 n-1 为止。 用此法求解上述问题：
注意：
1. 一个图的最小部分树不唯一，该题中用几种解法 得到的结果都是相同的，是特殊情况；
2. 不同解法得到的最小部分树所包含的边虽然可能 不相同，但是，每个最小部分树中所有边权的总和一定都 是相同的，即都达到了最小。
§6.3 最短路问题
即n=k时结论也成立。 综上，n阶树有n-1条边。
（3）任何有n个点、n-1条边的连通图是树。
证明（反证法）： 假设n个点，n-1条边的连通图中有圈，则在该圈中去掉一
条边得到的子图仍连通，若子图仍有圈，则继续在相应圈中去 掉一条边，…，直到得到无圈的连通图，即为树。但是该树有 n个点，边数少于n-1,矛盾！
V2
7
5 V1
2
2
6
V4
7
2
V3
4
3 V7
1 6
V6
4、矩阵算法 求任意两点间最短距离的方法
⑴ 构造任意两点间直接到达的最短距离矩阵
记做D(0)= dij(0)
其中dij(0)=dij
v1 v2 v3 v4 v5 v6 v7
V1 0 5 2 ∞ ∞ ∞ ∞
D（0）= V2 5 0 ∞ 2 7 ∞ ∞
D（2）= V2 5 0 7 2 5 4 8
V3 2 7 0 6 5 4 8 V4 7 2 6 0 3 2 6 V5 7 5 5 3 0 1 3 V6 6 4 4 2 1 0 4 v7 10 8 8 6 3 4 0
⑷ 构造任意两点间最多可经过7个中间点到达的最短
距离矩阵 D（3）= dij（3） 其中 dij（3）= min { dir（2）+ drj（2） }
注意：
注意：
1. 一个图的最小部分树不唯一，该题中用几种解法 得到的结果都是相同的，是特殊情况；
2. 不同解法得到的最小部分树所包含的边虽然可能 不相同，但是，每个最小部分树中所有边权的总和一定都 是相同的，即都达到了最小。
§6.3 最短路问题
即n=k时结论也成立。 综上，n阶树有n-1条边。
（3）任何有n个点、n-1条边的连通图是树。
证明（反证法）： 假设n个点，n-1条边的连通图中有圈，则在该圈中去掉一
条边得到的子图仍连通，若子图仍有圈，则继续在相应圈中去 掉一条边，…，直到得到无圈的连通图，即为树。但是该树有 n个点，边数少于n-1,矛盾！
V2
7
5 V1
2
2
6
V4
7
2
V3
4
3 V7
1 6
V6
4、矩阵算法 求任意两点间最短距离的方法
⑴ 构造任意两点间直接到达的最短距离矩阵
记做D(0)= dij(0)
其中dij(0)=dij
v1 v2 v3 v4 v5 v6 v7
V1 0 5 2 ∞ ∞ ∞ ∞
D（0）= V2 5 0 ∞ 2 7 ∞ ∞
D（2）= V2 5 0 7 2 5 4 8
V3 2 7 0 6 5 4 8 V4 7 2 6 0 3 2 6 V5 7 5 5 3 0 1 3 V6 6 4 4 2 1 0 4 v7 10 8 8 6 3 4 0
⑷ 构造任意两点间最多可经过7个中间点到达的最短
距离矩阵 D（3）= dij（3） 其中 dij（3）= min { dir（2）+ drj（2） }
注意：
运筹学基础及应用第五版 胡运权
则 CX0 CX* Y*b Y0b
但 CX0 = Y0 b， ∴ CX0 = CX* = Y* b = Y0 b ∴ X0 = X* ， Y0 = Y* 即 X0——原问题最优解， Y0——对偶问题最优解 证毕。
（3）无界性
若原问题（对偶问题）最优解无界，则对偶问题（原问 题）无可行解 证：由性质1，C X0 Y0 b，当 CX0 ∞ 时，则不可 能存在Y0，使得 C X0 Y0 b 。
设 备 产品
A
B
C
D
单位利润
甲产品 乙产品
现有材料 数量
2 2 12
1 2 8
4 0 16
0 4 12
2 3
1.最大生产利润模型
设 企业生产甲产品为X1件， 乙产品为X2件，则
max z= 2 X1 +3 X2
2.资源最低售价模型
设第i种资源收购价格为yi,（ i=1, 2, 3, 4,） 则有
min w= 12y1 + 8y2 + 16y3 +12 y4 y1 y2 y3 y4
列单纯表计算：
Cj → CB XB b 0 y4 -2 0 y5 -1 cj - zj -24 y2 0 y5 cj - zj -24 y2 -5 y3 cj - zj 1/4 1/2 1/3 -1/3 -15 -24 -5 0 0
y1
0 -5
y2
-6 -2
y3
-1 -1
y4
1 0
y5
0 1 0 0 1
s.t
2 X1
+2 X2 12 X1 +2 X2 8 4 X1 16 4 X2 12 X1 0 , X2 0
运筹学基础及应用第五版 胡运权
第八章 动态规划
8.1 多阶段决策问题 8.2 最优化原理与动态规划的数学模型 8.3 离散确定性动态规划模型的求解 8.4 离散随机性动态规划模型的求解
8.5 一般数学规划模型的动态规划 解法
1
学习要点：
理解动态规划基本概念、最优化 原理和基本方程，逆序法和顺序解法，学 习应用动态规划解决多阶段决策问题。
34
最优化原理Optimization Principl
作为整个过程的最优策略具有这样的性质： • 无论过去的状态和决策如何，对先前决策
所形成的状态而言，余下的诸决策必构成 最优策略。
B M A
若M是从A到B的最优路线上的一点，则从 M到B的路线也是最优的。
35
动态规划的基本方程
（最优化原理的应用）
重点 :掌握动态规划模型结构、 逆序法算法原理、资源分配、设备更新、 生产与存贮等问题。
2
第一节 多阶段的决策 问题
3
动态规划（Dynamic Programming）
R. Bellman50年代执教于普林斯顿和斯坦福大学， 后进入兰德（Rand）研究所。1957年发表“Dynamic Programming”一书，标识动态规划的正式诞生。
3
3
C3
3
f(C3)=6
f(D1)=3
D1
3
f(E)=0
E
D2 4
f(D2)=4
状态 最优决策 状态
决A策 （状态A，B3）
B3
最优决策
状态
最优决策
状态
最优
21
f(B1)=11
f(A)=11
A
B1 7 5 6
2 f(B2)=7 3
5
B2 2
8.1 多阶段决策问题 8.2 最优化原理与动态规划的数学模型 8.3 离散确定性动态规划模型的求解 8.4 离散随机性动态规划模型的求解
8.5 一般数学规划模型的动态规划 解法
1
学习要点：
理解动态规划基本概念、最优化 原理和基本方程，逆序法和顺序解法，学 习应用动态规划解决多阶段决策问题。
34
最优化原理Optimization Principl
作为整个过程的最优策略具有这样的性质： • 无论过去的状态和决策如何，对先前决策
所形成的状态而言，余下的诸决策必构成 最优策略。
B M A
若M是从A到B的最优路线上的一点，则从 M到B的路线也是最优的。
35
动态规划的基本方程
（最优化原理的应用）
重点 :掌握动态规划模型结构、 逆序法算法原理、资源分配、设备更新、 生产与存贮等问题。
2
第一节 多阶段的决策 问题
3
动态规划（Dynamic Programming）
R. Bellman50年代执教于普林斯顿和斯坦福大学， 后进入兰德（Rand）研究所。1957年发表“Dynamic Programming”一书，标识动态规划的正式诞生。
3
3
C3
3
f(C3)=6
f(D1)=3
D1
3
f(E)=0
E
D2 4
f(D2)=4
状态 最优决策 状态
决A策 （状态A，B3）
B3
最优决策
状态
最优决策
状态
最优
21
f(B1)=11
f(A)=11
A
B1 7 5 6
2 f(B2)=7 3
5
B2 2
《运筹学教程》胡云权-第五版-第二章--运输问题PPT课件
B1
14
82
8
10
8 v1
u2 v3 3 u3 v2 5 u3 v4 6
B2
2 12 10
1
14 5
14 v2
B3 10 4 23
11
12
12 v3
设 u2 0 v1 2,
u1
-
1,
B4
产量
ui
6 11
16
u1
9
-1
10
u2
86
22
u3
14
48
v4
v2 9, u3 4,
v3 3
-
4
运输问题的数学模型
针对单一品种物资运输调度问题
设某物资有m个产地A1，A2，…，Am，产量分别是a1，a2，… ，am ， 有n个销地B1，B2， …，Bn ，销量分别是b1，b2，… ，bn。
从产地Ai (i=1,2, …,m)到销地Bj (j=1,2, …,n )运输单位物品的运价是cij 。 如何调运这些物资使得总费用最小？
行罚数
①②③④⑤
0 0 07 0 1 1 16 0 12
①
2
列②
2
5
1
3
初始基可行解：x13=12,
1
3
罚③ 数④
2
1
2
x14=4, x21=8, x24=2,
1
2
x32=14, x34=8,其余均为0。
⑤
-
2
z=244
16
产销平衡运输问题解法——表上作业法
1、确定初始基可行解
当最小元素或最大罚数对应的ai和bj相等时，即对应的产 量和销量相等时，为保证基变量的个数为m+n-1个，除了在产 销平衡表填xij=ai外，还应在产销平衡表中的第i行或第j列某空 格（相应运价未被划掉）处填一个“0”，然后同时划去运价 表上的第i行和第j列，该“0”看作是数字格。
(完整版)运筹学胡运权第五版课件(第1章)
s.t.
4x1
16
5 x2 15
x10， x2 0
标准化
max z 2x1 3x2 0x3 0x4 0x5
2x1 2x2 x3
12
s.t.
4
x1
5 x2
x4 16 x5 15
x1, x2 , x3, x4 , x5 0
（3）若决策变量xj≤0，则令
x
j
xj
且
x
j
0
…
am1x1+am2x2+…+amnxn≤（=，≥） bm
x1 , x2, …, xn≥0
（3）其他形式： 连加形式
1-3 线性规划问题的标准形式
1、标准形式
或
2、条件
目标函数求极大值 约束条件全是等式（线性方程组） 决策变量全非负 右端常数全非负
3、标准化方法
（1）若目标函数求极小值，即
则令 z z
即求目标函数在若干约束条件下的最值。
3、规划问题数学模型的三要素
（1）决策变量：决策者为实现规划目标采取的方案、措施， 是问题中要确定的未知量。用x1，x2，…，xn表示。
（2）目标函数：问题要达到的目标要求，表示为决策变量的 函数。用 z=f(x1，x2，…，xn)表示。 （3）约束条件：决策变量取值时受到的各种可用资源的限制， 表示为含决策变量的等式或不等式。
运筹学
( Operations Research )
绪论
一、古代朴素的运筹学思想
例如：田忌赛马
二、运筹学的起源
国外 英文原名 Operations Research 简称“O.R.” 直译为：运用研究或作业研究 正式出现于1938年7月英国一份关于防空作战 系统运行的研究报告中
运筹学PPT完整版胡运权
约束方程的系数矩阵为25矩阵????????10261001115ara22阶子矩阵有10个其中基矩阵只有9个即??????????????????????????????????????1??????????????????????10011600211120101015061111005261161015987654321bbbbbbbbbpage31图解法图解法线性规划问题的求解方法一般有两种方法图解法单纯形法两个变量直角坐标三个变量立体坐标适用于任意变量但必需将一般形式变成标准形式般形式变成标准形式下面我们分析一下简单的情况只有两个决策变量的线性规划问题这时可以通过图解的方法来求解
x
v a 2x2 x a dv 0 dx
2(a 2 x) x (2) (a 2 x)2 0
x a 6
Page 14
线性规划问题的数学模型
Page 15
例1.2 某企业计划生产甲、乙两种产品。这些产品分 别要在A、B、C、D、四种不同的设备上加工。按工 艺资料规定，单件产品在不同设备上加工所需要的台 时如下表所示，企业决策者应如何安排生产计划，使 企业总的利润最大？
设备 产品
A
B
C
D 利润（元）
甲
2
1
4
0
2
乙
2
2
0
4
3
有效台时
12
8
16 12
线性规划问题的数学模型
Page 16
解：设x1、x2分别为甲、乙两种产品的产量，则数学模型为：
max Z = 2x1 + 3x2 2x1 + 2x2 ≤ 12
x1 + 2x2 ≤ 8
s.t.
4x1
x
v a 2x2 x a dv 0 dx
2(a 2 x) x (2) (a 2 x)2 0
x a 6
Page 14
线性规划问题的数学模型
Page 15
例1.2 某企业计划生产甲、乙两种产品。这些产品分 别要在A、B、C、D、四种不同的设备上加工。按工 艺资料规定，单件产品在不同设备上加工所需要的台 时如下表所示，企业决策者应如何安排生产计划，使 企业总的利润最大？
设备 产品
A
B
C
D 利润（元）
甲
2
1
4
0
2
乙
2
2
0
4
3
有效台时
12
8
16 12
线性规划问题的数学模型
Page 16
解：设x1、x2分别为甲、乙两种产品的产量，则数学模型为：
max Z = 2x1 + 3x2 2x1 + 2x2 ≤ 12
x1 + 2x2 ≤ 8
s.t.
4x1
《运筹学教程》胡云权第五版运筹学-线性规划-3excel线性规划及应用PPT课件
x3
4000
x1 3000
x2
3000
x3 3000
xi
0, i
1, 2, 3
2021/2/12
第 3第3 页33 页
3、人员分配问题
上海财经大学
《运筹学》
某昼夜服务的公交线路每天各时间区段内所需四
级和乘务人员数如下表所示。问该公交线路至少配备 多少名司机和乘务人员？
班次 1 2 3 4 5 6
开始上班，则
min Z x1 x2 x3 x4 x5 x6
x1 x6 60
x1
x2
70
x2
x3
60
x3 x4 50
x4
x5
20
x5 xi
x6 30 0, i 1, 2,
,6
2021/2/12
第 3第5 页35 页
4、运输问题
上海财经大学
《运筹学》
设有A1，A2，A3三个产地，生产某种物质，其产 量分别为7，5，7，B1，B2，B3，B4四个销地，需要该 物资，销量分别为2，3，4，6，又已知各产销地之间 的运价如下表，确定总运费最少的调运方案。
2021/2/12
第 2第9 页29 页
1、材料利用问题
上海财经大学
《运筹学》
现要做100 套钢架,每套用长为2.9m , 2.1m 和1.5m 的元钢各一根制成。已知原料长7.4米，问应如何下料， 使用的原材料最省？
2021/2/12
30
第 3第0 页30 页
1、材料利用问题
上海财经大学
《运筹学》
第18页运筹学第18页2019117上海财经大学?在工作表的顶部输入数据?确定每个决策变量所对应的单元格位置?选择单元格输入公式找到目标函数的值?选择一个单元格输入公式计算每个约束条件左边的值?选择一个单元格输入公式计算每个约束条件右边的值图中规定b12c12为可变单元格可变单元格存放决策变量的取值可变单元格数目等于决策变量个数建立数学公式步骤二第19页运筹学第19页2019117上海财经大学?在工作表的顶部输入数据?确定每个决策变量所对应的单元格位置?选择单元格输入公式找到目标函数的值?确定约束单元格输入公式计算每个约束条件左边的值?确定约束单元格输入公式计算每个约束条件右边的值在目标单元格中需要填入计算目标函数值的公式
运筹学基础及应用第五版胡运权第一章
问题的提出 某企业计划生产Ⅰ、Ⅱ两种产品。这两种产品都要分别在A、B、C、D四种不同设备上加工。生产每件产品Ⅰ需占用各设备分别为2、1、4、0h，生产每件产品Ⅱ，需占用各设备分别为2、2、0、4h。已知各设备计划期内用于生产这两种产品的能力分别为12、8、16、12h，又知每生产一件产品Ⅰ企业能获得2元利润，每生产一件产品Ⅱ企业能获得3元利润，问企业应安排生产两种产品各多少件，使总的利润收入为最大。
xi 0
aij
aLj
xL 0
i
∴ P1 , P2,······,PL-1, PL+1,······ Pm, Pj 线性无关。
∴ X1 也为基本可行解。
四、最优性检验和解的判别
令
，其中 随基的改变而改变
X1 = (x1 0- a1j ,x2 0- a2j ,···,xm 0- amj ,0,···,,···,0)T
必要性：X非基本可行解 X非凸集顶点 不失一般性，设X=(x1,x2,······,xm,0,0,······,0)T，为非基本可行解， ∵ X为可行解，
证：等价于 X非基本可行解X非凸集顶点
又 X是非基本可行解， ∴ P1,P2,······,Pm线性相关，即有 1P1+2P2+······+mPm=0， 其中1，2，······，m不全为0，两端同乘≠0，得 1P1+2P2+······+mPm=0，······（2）
∵ >0, 1->0 ，当xj=0， 必有yj=zj=0
∴
pjyj =
j=1
n
pjyj=b ······(1)
j=1
r
pjzj =
j=1
n
pjzj=b ······(2)
xi 0
aij
aLj
xL 0
i
∴ P1 , P2,······,PL-1, PL+1,······ Pm, Pj 线性无关。
∴ X1 也为基本可行解。
四、最优性检验和解的判别
令
，其中 随基的改变而改变
X1 = (x1 0- a1j ,x2 0- a2j ,···,xm 0- amj ,0,···,,···,0)T
必要性：X非基本可行解 X非凸集顶点 不失一般性，设X=(x1,x2,······,xm,0,0,······,0)T，为非基本可行解， ∵ X为可行解，
证：等价于 X非基本可行解X非凸集顶点
又 X是非基本可行解， ∴ P1,P2,······,Pm线性相关，即有 1P1+2P2+······+mPm=0， 其中1，2，······，m不全为0，两端同乘≠0，得 1P1+2P2+······+mPm=0，······（2）
∵ >0, 1->0 ，当xj=0， 必有yj=zj=0
∴
pjyj =
j=1
n
pjyj=b ······(1)
j=1
r
pjzj =
j=1
n
pjzj=b ······(2)
运筹学基础及应用第五版 胡运权第五章
d - —— 未达到目标的差值，称为负偏差变量。 因实际决策值不可能既超过目标值又低于目标值，故 最终结果中恒有 d + · d - =0 (即两者至少有一个为0)。 目标规划中，一般有多个目标值，每个目标值都相应 有一对偏差变量 。
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
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
运筹学PPT完整版胡运权
另外，还应用于设备维修、更新和可靠性分析，项目的选择 与评价，工程优化设计等。
运筹学在工商管理中的应用
Page 10
组织 联合航空公司 Citgo石油公司 AT&T 标准品牌公司 法国国家铁路公司 Taco Bell Delta航空公司
Interface上发表的部分获奖项目
应用
效果
在满足乘客需求的前提下，以最低成本进 行订票及机场工作班次安排
5x110x1x2
x3 x4 3 6x2 2x3 x5
2
x
j
0,
j
1,,5
解: 约束方程的系数矩阵为2×5矩阵
5 A 10
1 6
1 2
1 0
0 1
r(A)=2，2阶子矩阵有10个，其中基矩阵只有9个，即
5 1
1 1
5 0
Chapter1 线性规划
(Linear Programming)
本章主要内容：
LP的数学模型 图解法 单纯形法 单纯形法的进一步讨论－人工变量法 LP模型的应用
线性规划问题的数学模型
Page 13
1. 规划问题 生产和经营管理中经常提出如何合理安排，使人力、 物力等各种资源得到充分利用，获得最大的效益， 这就是规划问题。
(3) 第二个约束条件是“≥”号，在“≥”左端减去剩余变量x5， x5≥0；
(4) 第3个约束方程右端常数项为-5，方程两边同乘以(-1),将右 端常数项化为正数；
(5) 目标函数是最小值，为了化为求最大值，令z′=-z,得到max z′=-z，即当z达到最小值时z′达到最大值，反之亦然;
线性规划问题的数学模型
标准形式如下：
运筹学在工商管理中的应用
Page 10
组织 联合航空公司 Citgo石油公司 AT&T 标准品牌公司 法国国家铁路公司 Taco Bell Delta航空公司
Interface上发表的部分获奖项目
应用
效果
在满足乘客需求的前提下，以最低成本进 行订票及机场工作班次安排
5x110x1x2
x3 x4 3 6x2 2x3 x5
2
x
j
0,
j
1,,5
解: 约束方程的系数矩阵为2×5矩阵
5 A 10
1 6
1 2
1 0
0 1
r(A)=2，2阶子矩阵有10个，其中基矩阵只有9个，即
5 1
1 1
5 0
Chapter1 线性规划
(Linear Programming)
本章主要内容：
LP的数学模型 图解法 单纯形法 单纯形法的进一步讨论－人工变量法 LP模型的应用
线性规划问题的数学模型
Page 13
1. 规划问题 生产和经营管理中经常提出如何合理安排，使人力、 物力等各种资源得到充分利用，获得最大的效益， 这就是规划问题。
(3) 第二个约束条件是“≥”号，在“≥”左端减去剩余变量x5， x5≥0；
(4) 第3个约束方程右端常数项为-5，方程两边同乘以(-1),将右 端常数项化为正数；
(5) 目标函数是最小值，为了化为求最大值，令z′=-z,得到max z′=-z，即当z达到最小值时z′达到最大值，反之亦然;
线性规划问题的数学模型
标准形式如下：
运筹学胡运权第五版课件(第3章)分析
A1 A2 A3 bj
B1 3 1 7
3
B2 11 9 4
6
B3 3 2
10
5
B4
ai
10 7
84
59
6 20
3、运输问题的数学模型
对于m产n销运输问题，设xij表示产地 i 运往销地 j 的物资 数量，则其数学模型如下：
mn
min z
cij xij
i1 j1
n
xij ai
空格（A3,B1）的闭回路
Ïú µØ ²ú µØ
A1 A2 A3 bj
B1 3
③1
B2
B3
B4
ai
11 ④
3 ③
10 7
9
2
①
84
7
4
⑥
3
6
10 ③
59
5
6 20
31 (7 10 2) (5 3 1) 10
表示新方案的费用要增加10元
空格（A3,B3）的闭回路
Ïú µØ ²ú µØ
x24 1, x23 0, x13 5, x14 2
此时x23=0，可看成非基变量。
得到新的调运方案：
Ïú µØ ²ú µØ
A1
B1 3
B2
B3
B4
ai
11 ⑤
3 ②
10 7
1
A2
③
9
2 ①
84
A3
7
4
⑥
10 ③
59
bj
3
6
5
6 20
该方案就是用沃格尔法得到的初始方案。
其检验数表为
2 - 12 2-1-
B1 3 1 7
3
B2 11 9 4
6
B3 3 2
10
5
B4
ai
10 7
84
59
6 20
3、运输问题的数学模型
对于m产n销运输问题，设xij表示产地 i 运往销地 j 的物资 数量，则其数学模型如下：
mn
min z
cij xij
i1 j1
n
xij ai
空格（A3,B1）的闭回路
Ïú µØ ²ú µØ
A1 A2 A3 bj
B1 3
③1
B2
B3
B4
ai
11 ④
3 ③
10 7
9
2
①
84
7
4
⑥
3
6
10 ③
59
5
6 20
31 (7 10 2) (5 3 1) 10
表示新方案的费用要增加10元
空格（A3,B3）的闭回路
Ïú µØ ²ú µØ
x24 1, x23 0, x13 5, x14 2
此时x23=0，可看成非基变量。
得到新的调运方案：
Ïú µØ ²ú µØ
A1
B1 3
B2
B3
B4
ai
11 ⑤
3 ②
10 7
1
A2
③
9
2 ①
84
A3
7
4
⑥
10 ③
59
bj
3
6
5
6 20
该方案就是用沃格尔法得到的初始方案。
其检验数表为
2 - 12 2-1-
相关主题
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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
0
∞ 2
7 0 2 7
7
6
∞ ∞
∞ ∞ 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
⑶ 重复⑵ ，至所有的点均在V之内。
“取小边”
例：要在下图所示的各个位置之间建立起通信网络， 试确定使总距离最佳的方案。
A
S
5
B
5
D
5
T
C
4
E
最小部分树长Lmin=14
方法二： 破圈法
“去大边”
⑴ 任取一圈，去掉其中一条最长边； ⑵ 在余下的图中重复(1)，直至图中没有 任何圈为止。
A
S
5
×
B
5
e8
e1
v1 e3 e4
v5 e 2
v2
e5
e6 v3
e7
v4
例如：e6= [v2,v3]
特别的，若边e的两个端点重合，则称e为环。 若两个端点之间多于一条边，则称为多重边。 简单图：无环、无多重边的图。
e 7 v4 e5 v3 e6
e3
e2 e4
v1
e8
e1
v5
v2
4、点v的次（或度，degree） 与点v关联的边的条数，记为dG(v)或d(v)。 • 悬挂点 次为1的点，如 v5 •
r
i
dir
（2）
drj（2）
j
r
v1 v2 v3 v4 v5 v6 v7 5 2 7 7 6
即dij(3)为D(2)中第i行和第j行对应元素之和的最小值
V1 0
（3）= V2 D
10
5
0
7 2 5 4
7
0 6 5 4 8
2
6 0 3 2 6
5
5 3 0 1 3
4
4 2 1 0 4
8
8 6 3 4 0
注意：部分图是子图，子图不一定是部分图。
二、应用
例 有甲、乙、丙、丁、戊、己六名运动员报名 参加A、B、C、D、E、F六个项目的比赛。如表中所 示，打“√”的项目是各运动员报名参加比赛的项 目。问：六个项目的比赛顺序应如何安排，才能做 到使每名运动员不连续地参加两项比赛？
人
甲 乙 丙 丁 戊 己
A
例 求图中S到T的最短路及最短距离。
2 A 0 S 5 5 4 5 B 9 8 D 14 5 T
13
C 4 4
4
E 7
最短路：S AB E D T
最短距离：LST=13
例 求图中v1到v7的最短路。 5 V2 5 0 V1 2 V3 2 7 V4 7 4 2 V6 6 7 6 1 6 V5 7 3 V7 10
边(edge)：表示对象之间的联系，用e表示。
网络图(赋权图)： 点或边具有实际意义(权数)的图， 记做N。 零图： 边集为空集的图。
2、图的阶：即图中的点数。 例如 右图为一个五阶图 3、若图中边e= [vi,vj] ,则vi,vj称 为e的端点， e称为vi,vj的关联边。 若vi与vj是一条边的两个端 点，则称vi与vj相邻； 若边ei与ej有公共的端点， 则称ei与ej相邻。
V3 2 V4 7 V5 7 V6 6
= D（2）
v7 10 8
故D(2)中的元素就是 图中相应两点之间 的最短距离。
说明： 一般的对于D（k）= dij（k）， 其中 dij（k）= min {dir（k-1）+ drj（k-1） } ， (k=0,1,2,3,„) 最多可经过2k-1个中间点
2
注意：完全图是连通图，但连通图不一定是完全图。
v1 e1 v2
e4 e3 e2 v3 v6
v4
e5
v5
e6
e9
e7
e8 v7
如图(v1,e1,v2,e2,v3,e3,v4,e5,v5,e6,v3,e7,v6,e8,v7)是一条链, 但不是路 (v1,e1,v2,e2,v3,e7,v6,e8,v7)是一条路 ( v4,e4,v1,e1,v2,e2,v3,e6,v5,e9,v7,e8,v6,e7,v3,e3,v4)是一个圈 (v1,e1,v2,e2,v3,e3,v4,e4,v1)是一个回路 本图是一个连通图。
C
§6.2 树图和图的最小部分树
一、树图的概念
1、树（tree）：无圈的连通图称为树图，简称为 树,用T(V,E)或T表示。
2、树的性质
（1）树中必有悬挂点。
证明（反证法）： 设树中任何点的次均不为1. 因为树无孤立点，所以树的点的次≥2. 不妨设树有n个点，记为v1,v2,„,vn 因为d(v1)≥2,不妨设v1与v2,v3相邻。 又因为树没有圈，且d(v2)≥2,可设v2与v4相邻，„, 依次下去，vn必然与前面的某个点相邻，图中有圈，矛盾！
注意：树去掉悬挂点和悬挂边后余下的子图还是树。
（2）n阶树必有n-1条边。
证明（归纳法）： 当n=2时，显然； 设n=k-1时结论成立。 当n=k时，树至少有一个悬挂点。 去掉该悬挂点和悬挂边，得到一个k-1阶的树，它有 k-2条边，则原k阶树有k-1条边。 即n=k时结论也成立。 综上，n阶树有n-1条边。
即dij(2)为D(1)中第i行和第j行对应元素之和的最小值
V1 0
（2）= V2 D
5
2
7
7
6
10
5
0
7 2 5 4
7
0 6 5 4 8
26 0 3 2 655 3 0 1 34
4 2 1 0 4
8
8 6 3 4 0
V3 2 V4 7 V5 7 V6 6
v7 10 8
⑷ 构造任意两点间最多可经过7个中间点到达的最短 距离矩阵 D（3）= dij（3） 其中 dij（3）= min { dir（2）+ drj（2） }
6、偶图（二分图）：若图G的点集V可以分为两个互 不相交的非空子集V1和V2，而且在同一个子集中的点 均互不相邻，则图G称为偶图。 完全偶图：V1中的每个点均和V2中的每个点相邻的偶 图。 若完全偶图中V1有m个点，V2有n个点，则该图共有mn 条边。 7、已知图G1=｛V1,E1｝, G2={V2,E2}, 若有V1V2，E1E2，则称G1是G2的一个子图； 若V1=V2，E1E2且 E1≠E2 ，则称G1是G2的一个部分图。
√ √ √ √
B
√
C
D
√ √
E
F
√
√ √ √ √
√ √ √ √
解：构造一个六阶图如下：
点：表示运动项目。 边：若两个项目之间有同一名运动员报名参加， 则对应的两个点之间连一条边。
A F
B
为满足题目要求，应 该选择不相邻的点来 安排比赛的顺序： A—C—B—F—E—D 或D—E—F—B—C—A
E D
i
dij（1）= min { dir（0）+ drj（0）}
dir
（0）
r
r
drj（0）
j
即dij(1)为D(0)中第i行和第j行对应元素之和的最小值
v1 v2 v3 v4 v5 v6 v7
V1 0
5
0 7 2 4
2
7 0 6
7
2 6 0
12 6
7 5 3 4 4 2
∞
10 10 8
D（1）=
V2 5 V3 2 V4 7 V6 6
②
树是边数最少的连通图。
从树中去掉一条边，则余下的图不连通。
3、图的最小部分树
（1）部分树：若G1是G2的一个部分图，且G1为树， 则称G1是G2的一个部分树（或支撑树）。
G2：
A 5 7 6 B 5 3 C 4 6
G1：
A
5 7
C
D
D
B 注意： 图G有部分树的必要条件是G是连通图。 部分树不是唯一的。
×
D
5
T
C
4
×
E
最小部分树长Lmin=14
§6.3
1、最短路问题
最短路问题
从已知的网络图中找出两点之间距离最短（即权和 最小）的路。
2、相关记号