第四章 线性规划的扩展 (III)
线性规划PPT课件
线性规划的基本定理
线性规划的解存在性
对于任何线性规划问题,都存在至少一个最优解。
最优解的唯一性
在某些情况下,线性规划问题的最优解是唯一的,这取决于目标函 数和约束条件的形状和位置。
解的稳定性
线性规划问题的最优解是稳定的,即使目标函数或约束条件略有变 化,最优解也不会发生大的变化。
03
线性规划的求解方法
优缺点:内点法具有全局收敛性和对初始点不敏 感的优点,但计算量较大,需要较高的计算资源 。
椭球法
01
总结词:几何方法
02
03
04
详细描述:椭球法是一种基 于几何方法的线性规划算法。 它将可行解的边界表示为椭 球,通过迭代移动椭球中心
来逼近最优解。
算法步骤:椭球法的基本步 骤包括初始化、构建椭球和 迭代更新。在每次迭代中, 根据当前椭球的位置和方向 来更新中心和半径,直到满
运输问题
总结词
运输问题是线性规划在物流和供应链管理中的重要应用,旨在优化运输成本、 运输时间和运输量等目标。
详细描述
运输问题通常需要考虑多个出发地、目的地、运输方式和运输成本等因素。通 过线性规划方法,可以找到最优的运输方案,使得总运输成本最低、运输时间 最短,同时满足运输量和运输路线的限制。
投资组合优化问题
03
单纯形法
单纯形法是线性规划的标 准算法,通过迭代和优化, 找到满足约束条件的最大 或最小目标函数值。
初始解
在应用单纯形法之前,需 要先找到一个初始解,这 可以通过手动计算或使用 软件工具来实现。
迭代过程
单纯形法通过不断迭代和 优化,逐步逼近最优解, 每次迭代都需要重新计算 目标函数值和最优解。
线性规划的几何意义
线性规划知识点总结
线性规划知识点总结一、概述线性规划是一种数学优化方法,用于解决线性约束条件下的最优化问题。
它在各个领域中都有广泛的应用,如生产计划、资源分配、运输问题等。
本文将对线性规划的相关知识点进行总结。
二、基本概念1. 目标函数:线性规划的目标是最大化或者最小化一个线性函数,称为目标函数。
通常用Z表示。
2. 约束条件:线性规划必须满足一系列线性约束条件,如不等式约束和等式约束。
约束条件用来限制决策变量的取值范围。
3. 决策变量:决策变量是问题中需要决策的变量,它们的取值会影响目标函数的值。
4. 可行解:满足所有约束条件的解称为可行解。
5. 最优解:在所有可行解中,使得目标函数达到最大或者最小值的解称为最优解。
三、标准形式线性规划问题可以通过转换为标准形式来求解。
标准形式的线性规划问题具有以下特点:1. 目标函数为最小化问题。
2. 所有约束条件均为等式约束。
3. 决策变量为非负数。
四、线性规划的解法线性规划有多种求解方法,下面介绍两种常用的方法:1. 图形法:当问题惟独两个决策变量时,可以使用图形法求解。
首先绘制出目标函数和约束条件所构成的图形,然后通过图形的分析找到最优解。
2. 单纯形法:单纯形法是一种迭代求解方法,适合于多个决策变量的线性规划问题。
它通过不断迭代改善目标函数的值,直到找到最优解为止。
五、常见应用线性规划在实际应用中有广泛的应用,以下列举几个常见的应用场景:1. 生产计划:线性规划可以用于确定生产计划中各种资源的最优分配,以达到最大化利润或者最小化成本的目标。
2. 运输问题:线性规划可以用于解决货物运输的最优路径和最优运输量的问题,以降低物流成本。
3. 资源分配:线性规划可以用于确定资源的最优分配,如人力资源、物资资源等,以提高资源利用效率。
4. 投资组合:线性规划可以用于确定投资组合中各项投资的最优权重,以最大化投资回报或者最小化风险。
六、总结线性规划是一种常用的数学优化方法,通过最大化或者最小化线性目标函数,在一系列线性约束条件下求解最优解。
4线性规划扩展_整数规划
ZHOUYING
无法显示图像。计算机可能没有足够的内存以打开该图像,也可能是该图像已损坏。请重新启动计算机,然后重 新打开该文件。如果仍然显示红色 “x”,则可能需要删除该图像,然后重新将其插入。
ZHOUYING
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Session3 Beyond Linear Programming 整数规划
ZHOUYING
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Session 3 Beyond Linear Programming 线性规划扩展——整数规划 整数规划 线性规划扩展
ZHOUYING
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Session3 Beyond Linear Programming 整数规划
线性规划讲义
线性规划讲义一、引言线性规划是一种优化问题的数学建模方法,它可以用来解决一类特定的最优化问题。
本讲义将介绍线性规划的基本概念、问题形式化、求解方法以及应用领域。
二、线性规划的基本概念1. 线性规划定义线性规划是一种在给定的约束条件下,求解线性目标函数的最优解的数学问题。
线性规划的目标函数和约束条件都是线性的。
2. 线性规划的数学模型线性规划可以用数学模型来表示,一般形式为:最大化(或最小化)目标函数约束条件:线性规划的目标函数和约束条件可以包含多个变量和多个约束条件。
3. 线性规划的基本假设线性规划的求解过程基于以下假设:- 可行解存在:问题存在满足约束条件的解。
- 目标函数有界:问题存在有限的最优解。
- 线性关系:目标函数和约束条件都是线性的。
三、线性规划的问题形式化1. 目标函数的确定线性规划的目标函数可以是最大化或最小化某个特定的指标,如利润最大化、成本最小化等。
2. 约束条件的确定约束条件是限制问题解的条件,可以包括等式约束和不等式约束。
约束条件可以来自于问题的实际限制,如资源的有限性、技术要求等。
3. 决策变量的确定决策变量是问题中需要决策的变量,它们的取值将影响目标函数的值。
决策变量的选择应该与问题的实际需求相匹配。
四、线性规划的求解方法1. 图解法图解法是线性规划求解的一种直观方法,通过绘制约束条件的图形和目标函数的等高线,找到目标函数取得最大(或最小)值的点。
2. 单纯形法单纯形法是一种常用的线性规划求解算法,它通过迭代计算,逐步接近最优解。
单纯形法的基本思想是通过不断地移动到更优的解,直到找到最优解。
3. 整数规划的分支定界法整数规划是线性规划的一种扩展形式,它要求决策变量的取值为整数。
分支定界法是一种用于求解整数规划的方法,它通过将问题分解为多个子问题,并逐步缩小解空间,最终找到最优解。
五、线性规划的应用领域线性规划在实际问题中有广泛的应用,包括但不限于以下领域:- 生产计划与调度- 运输与物流管理- 金融投资组合优化- 能源调度与优化- 供应链管理等六、总结线性规划是一种重要的数学建模方法,它可以用来解决一类特定的最优化问题。
线性规划的扩展III
决策1
决策2
决策3
状态1 1 状态2 2 状态3 3 状态4
决策n 状态n
n
阶段1
阶段2
阶段3
阶段n
动态规划没有标准模型,没有唯一确定的解法
第四章 线性规划的扩展 (III)
动态规划的基本概念:
阶段k:表示决策顺序的离散量,阶段可按时间或空间划分。
状态Sk:能确定地表示决策过程当前特征的量。状态可以是数 量也可以是字符,数量状态可以是连续的也可以是离散的。
状态应演变到下一个阶段的哪一个起始点(本阶段 终点);
每一个阶段的决策不仅影响到本阶段的效果,还影响 到下一阶段的初始状态,从而也影响到此后的演变 过程;
每一个阶段的决策不能只从这一阶段本身考虑,要考 虑整个过程的最优效果。
第四章 线性规划的扩展 (III)
求从A到E的最短路径问题,可以转化为三个性质完 全相同,但规模较小的子问题,即分别从B1、B2、 B3到E的最短路径问题。 记从Bi (i=1, 2, 3) 到E的最短路径为S(Bi),则从A到 E的最短距离S(A)可以表示为:
引例中: Z = 8X1+10X2 可变换为: 8X1+10X2+d1--d1+ = 56 2X1+ X2≤11 可变换为: 2X1+ X2+d2--d2+ = 11
第四章 线性规划的扩展 (III)
优先等级与权系数:要达到的多个目标之间有主次、轻重
缓急之分,因此各目标之间有优先等级。凡第一位要达到的目 标 定赋Pk予>>等Pk级+1,系P数k比PP1,k次+1位更的大赋的予优等先级权系。数相P同2等,级以的此以类不推同;的并权规 系数ω 加以区别。
Session4线性规划与扩展
Session4 Linear Programming With Spreadsheet
线性规划与电子表格
Mathematical Statement of LP Problem 线性规划的数学描述
线性规划要确定决策变量 ximize Z c1x1 cn xn
线性规划的基本概念
▪The Graphical Method for Solving LP 线性规划的图解法
▪ Using Excel Solver to Solving 用微软Excel Solver 求解
▪ Key Categories of LP Problems 线性规划问题的主要类型
▪Three Classic Applications of LP 三个经典的线性规划应用
椅 Profit = $15/Chair
School of Management, Harbin Institute of Technology
自己动手
Session4 Linear Programming With Spreadsheet
线性规划与电子表格
为了最小化成本或最大化利润的目的需要对一 些有限资源进行配置
Session4 Linear Programming With Spreadsheet
线性规划与电子表格
Solving Lego Problem 求解玩具拼装问题
▪ 用易理解方式输入数据和构筑数据之间的联系
▪ 定义目标单元格(目标函数)
▪ 确定可变单元格(决策变量)
▪ 添加约束变量(Adding Constraints)
Session4 Linear Programming With Spreadsheet
线性规划的扩展
投资
max z
Pi x i
约束
i 1
N
s.t.
Iixi I
i 1
土地 约束
N
Lixi L
建厂
i 1 N
约束
xi r
i 1
x i 0,1
例4.3 考虑固定成本的最小生产费用问题
某工厂有三种设备均可生产同一产品, 第j种设备运行的固定成本为dj,运行的单位 变动成本为cj,则生产成本与产量xj的关系为:
设线性规划问题:
max z= CTX
s.t. AX = b X ≥0
最优解为Z’。则Z’为IP问题解Z*的上界,Z*≤Z’。
它的可行域为图中OABCDE(示 意图),并设最优解位于C。如 果这个最优解中所有的变量都是 整数,则已经得到整数规划的最 优解。如果其中某一个变量Xr不 是整数,则在可行域中除去一块 包含这个最优解但不包含任何整 数解的区域Ir<Xr<Ir+1(其中Ir 是变量Xr的整数部分),线性规 划的可行域被划分成不相交的两 部分,分别以这两部分区域作为 可行域,用原来的目标函数,构 造两个子问题Sub1和Sub2:
xj Myj x j 0, y j 0,1
这里M是一个很大的正数。
j 1,2,3
当yj=0时,xj=0,即第j种设备不运行,相应的运行成本
当yj=1时,0≤xj≤M,实际上对xj没有限制,运行成本为 这是一个混合0-1规划问题
djyj+cjxj=0 dj+cjxj
➢ 整数规划的求解
图解法 分枝定界法 割平面法
如以下背包问题:
max z= s.t.
17x1 10x1 x1, x1,
+72x2 +42x2 x2, x2,
线性规划知识点总结
线性规划知识点总结引言概述:线性规划是一种数学优化方法,用于在给定的约束条件下最大化或者最小化线性目标函数。
它在各种领域中都有广泛的应用,包括经济学、管理学、工程学等。
本文将对线性规划的基本概念、模型构建、求解方法和应用进行详细阐述。
一、线性规划的基本概念1.1 目标函数:线性规划的目标函数是一个线性函数,用于表示需要最大化或者最小化的目标。
1.2 约束条件:线性规划的约束条件是一组线性等式或者不等式,用于限制变量的取值范围。
1.3 可行解与最优解:线性规划问题存在无穷多个可行解,但惟独一个最优解,即使满足所有约束条件且使目标函数取得最大(或者最小)值的解。
二、线性规划模型构建2.1 决策变量:线性规划模型中的决策变量是需要优化的变量,可以是实数、整数或者二进制数。
2.2 目标函数的构建:根据问题的具体要求,将目标转化为线性函数的形式,并确定是最大化还是最小化。
2.3 约束条件的建立:根据问题的限制条件,将其转化为线性等式或者不等式的形式,并确定约束条件的数学表达式。
三、线性规划的求解方法3.1 图形法:对于二维线性规划问题,可以使用图形法进行求解。
通过绘制约束条件的直线或者曲线,找到目标函数的最优解点。
3.2 单纯形法:单纯形法是一种常用的求解线性规划问题的方法。
通过迭代计算,不断改变基变量和非基变量的取值,直到找到最优解。
3.3 整数规划法:当决策变量需要取整数值时,可以使用整数规划法进行求解。
该方法将线性规划问题转化为整数规划问题,并采用分支定界等算法求解最优解。
四、线性规划的应用4.1 生产计划:线性规划可以用于确定最佳的生产计划,以最大化产量或者最小化成本。
4.2 资源分配:线性规划可以用于优化资源的分配,如确定最佳的人力资源配置、物资采购策略等。
4.3 运输问题:线性规划可以用于解决运输问题,如确定最佳的货物运输路线和运输量,以降低运输成本。
4.4 金融投资:线性规划可以用于优化金融投资组合,以最大化收益或者最小化风险。
线性规划课件ppt
详细描述
在选择线性规划模型时,应根据实际问题的特点进行选择。例如,对于简单的最优化问题,可以使用标准型线性规划模型;对于需要约束条件或特殊处理的问题,可以选择扩展型线性规划模型。在建立模型后,还可以使用优化软件对模型进行优化,以提高求解效率和准确性。
CHAPTER
线性规划的求解方法
总结词
最常用的方法
要点一
要点二
详细描述
单纯形法是一种迭代算法,用于求解线性规划问题。它通过不断地在可行解域内寻找新的解,直到找到最优解或确定无解为止。单纯形法的主要步骤包括建立初始单纯形、确定主元、进行基变换和更新单纯形等。该方法具有简单易行、适用范围广等优点,但在某些情况下可能会出现迭代次数较多、计算量大等问题。
在选择变量时,应考虑其物理意义、数据的可靠性和敏感性等因素。
选择变量时,首先要考虑变量的物理意义和实际背景,以便更好地理解模型和求解结果。同时,要重视数据的可靠性,避免使用不可靠的数据导致模型失真或错误。敏感度分析可以帮助我们了解变量对目标函数的影响程度,从而更好地选择变量。
总结词
详细描述
总结词
线性规划在工业生产中的应用已经非常广泛,未来将会进一步拓展其应用领域。
工业生产
线性规划在物流运输领域中的应用也将会有更广阔的前景,例如货物的合理配载、车辆路径规划等。
物流运输
线性规划在金融管理中的应用也将逐渐增多,例如投资组合优化、风险控制等。
金融管理
非线性优化
将线性规划拓展到非线性优化领域是一个具有挑战性的研究方向,但也为线性规划的应用提供了更广阔的发展空间。
软件特点
Lingo具有强大的求解能力,可以高效地解决大规模线性规划问题,同时具有友好的用户界面,方便用户进行模型输入和结果输出。
线性规划知识点总结
线性规划知识点总结一、引言线性规划是一种优化问题求解方法,用于在给定的约束条件下,寻觅一个线性目标函数的最优解。
它在运筹学、经济学、工程学等领域有着广泛的应用。
本文将对线性规划的基本概念、模型建立、解法以及应用进行详细总结。
二、基本概念1. 变量:线性规划中的变量是决策的对象,可以是实数或者非负实数。
2. 目标函数:线性规划的目标是最大化或者最小化一个线性函数,通常表示为Z=c₁x₁+c₂x₂+...+cₙxₙ,其中c₁、c₂、...、cₙ为系数,x₁、x₂、...、xₙ为变量。
3. 约束条件:线性规划的约束条件是限制变量取值的条件,通常表示为a₁x₁+a₂x₂+...+aₙxₙ≤b,其中a₁、a₂、...、aₙ为系数,b为常数。
4. 可行解:满足所有约束条件的解称为可行解。
5. 最优解:在所有可行解中,使目标函数取得最大(或者最小)值的解称为最优解。
三、模型建立1. 确定决策变量:根据实际问题,确定需要优化的决策变量,例如生产数量、投资金额等。
2. 建立目标函数:根据问题要求,建立目标函数,明确是最大化还是最小化。
3. 建立约束条件:根据问题给出的限制条件,建立约束条件,包括线性不等式约束和非负约束。
4. 确定问题类型:根据目标函数和约束条件的形式,确定线性规划问题的类型,如标准型、非标准型、混合整数规划等。
5. 模型求解:使用线性规划的求解方法,求得最优解。
四、解法1. 图解法:对于二维线性规划问题,可以使用图解法进行求解。
首先绘制约束条件的直线,然后确定可行解区域,最后在可行解区域内寻觅目标函数的最优解。
2. 单纯形法:单纯形法是一种常用的求解线性规划问题的方法。
通过迭代计算,逐步改进解的质量,直到找到最优解。
3. 整数规划方法:当决策变量需要取整数值时,可以使用整数规划方法进行求解。
常见的方法包括分支定界法、割平面法等。
五、应用线性规划在实际问题中有着广泛的应用,以下是一些典型的应用领域:1. 生产计划:通过线性规划可以确定最佳的生产计划,以最大化利润或者最小化成本。
管理运筹学 线性规划的图解法课件
线性规划的应用领域
生产计划
线性规划可以用于制定生产计划,优 化资源配置,提高生产效率。
物流优化
线性规划可以用于优化物流配送路线 、车辆调度等问题,降低运输成本。
金融投资
线性规划可以用于金融投资组合优化 ,实现风险和收益的平衡。
资源分配
线性规划可以用于资源分配问题,如 人员、资金、设备等资源的合理分配 ,提高资源利用效率。
束条件。
线性规划的目标是在满足一系列 限制条件下,使某一目标函数达
到最优值。
线性规划问题通常表示为求解一 组变量的最优值,使得这些变量 满足一系列线性等式或不等式约
束。
线性规划的数学模型
线性规划的数学模型由决策变量、目标函数和约束条 件三部分组成。
输标02入题
决策变量是问题中需要求解的未知数,通常表示为 $x_1, x_2, ldots, x_n$。
01
03
约束条件是限制决策变量取值的条件,通常表示为 $a_1x_1 + a_2x_2 + ldots + a_nx_n leq b$或 $a_1x_1 + a_2x_2 + ldots + a_nx_n = b$。
04
目标函数是问题要优化的函数,通常表示为$f(x) = c_1x_1 + c_2x_2 + ldots + c_nx_n$。
03
绿色发展与线性规 划的结合
将可持续发展理念融入线性规划 ,实现资源节约、环境友好的发 展目标。
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约束条件
生产计划问题通常受到资源限制、市场需求和生 产能力等约束条件的限制。
详细描述
生产计划问题通常涉及到如何分配有限的资源, 以最大化某种目标函数(如利润)。通过图解法 ,我们可以将约束条件和目标函数在二维平面上 表示出来,从而找到最优解。
线性规划讲义
线性规划讲义一、什么是线性规划线性规划(Linear Programming,简称LP)是一种数学优化方法,用于解决线性约束条件下的最优化问题。
它的目标是在给定的线性约束条件下,找到使目标函数达到最大或者最小值的变量取值。
二、线性规划的基本要素1. 决策变量:决策变量是指问题中需要决策的变量,用来表示问题的解。
通常用x1、x2、...、xn来表示。
2. 目标函数:目标函数是用来衡量问题的优劣的函数,通常是需要最大化或者最小化的函数。
通常用f(x)表示。
3. 约束条件:约束条件是问题中需要满足的条件,通常是一组线性等式或者不等式。
约束条件可以分为等式约束和不等式约束,分别用等式和不等式来表示。
三、线性规划的标准形式线性规划的标准形式可以表示为:最小化:f(x) = c1x1 + c2x2 + ... + cnxn约束条件:Ax ≤ bx ≥ 0其中,f(x)是目标函数,c1、c2、...、cn是目标函数的系数,x1、x2、 (x)是决策变量,A是约束条件的系数矩阵,b是约束条件的常数向量,x ≥ 0表示决策变量的非负约束。
四、线性规划的求解方法线性规划可以使用多种方法进行求解,常见的方法有:1. 图形法:适合于二维问题,通过绘制约束条件的直线和目标函数的等高线图来找到最优解。
2. 单纯形法:适合于多维问题,通过迭代计算顶点来找到最优解。
3. 对偶理论:通过构建对偶问题,将原问题转化为对偶问题进行求解。
4. 整数规划法:将决策变量限制为整数,通过枚举或者分支定界法来求解。
五、线性规划的应用领域线性规划广泛应用于各个领域,包括但不限于以下几个方面:1. 生产计划:通过优化资源分配和生产计划,最大化利润或者最小化成本。
2. 运输问题:通过最优化运输路线和货物分配,降低运输成本。
3. 供应链管理:通过优化供应链中的各个环节,提高效率和利润。
4. 金融投资:通过优化投资组合,最大化收益或者最小化风险。
5. 能源管理:通过优化能源生产和消耗,提高能源利用效率。
第四章扩展 线性规划及单纯形法
表1 产品
资源
A B
单件利润
甲
1 1 15
乙
3 1 25
库存量
60 40
max z = 15x1 +25x2 s.t. x1 + 3x2 ≤ 60
z = 15 x1 +25 x2
Subject to受限制于
x1 + x2 ≤ 40
x1,x2 ≥ 0
之
§1 线性规划问题及其数学模型
e.g. 2 营养问题
到了极大的发展。 60年来,随着计算机的发展,线性规划已广泛应用
于工业、农业、商业、交通运输、经济管理和国防等各 个领域,成为现代化管理的有力工具之一。
§1 线性规划问题及其数学模型
e.g. 1 资源的合理利用问题
某工厂在下一个生产周期内生产甲、乙两种产品,
要消耗A、B 两种资源,已知每件产品对这两种资源的
B1
a11 a21 …
B2
a12
… Bn
… a1n
需要量
b1 b2 …
a22 … a2n … … …
Am
am1
c1
am2
c2
…
…
amn
cn
bm
z cj xj
j 1
n
单 价
a
j 1
n
ij
x j bi
(i = 1,2,…,m) 0≤ xj ≤lj
xj≥0 (j = 1,2,…,n)
§1 线性规划问题及其数学模型 Note:
……
am1x1 + am2x2 + … + amnxn = bm
xj ≥ 0 (j = 1,2,…,n)
bi ≥ 0 (i = 1,2,…,m)
线性规划讲义
线性规划讲义一、引言线性规划是一种数学建模和优化方法,用于解决具有线性约束条件和线性目标函数的问题。
它可以应用于各种领域,如生产计划、资源分配、运输问题等。
本讲义将介绍线性规划的基本概念、模型建立方法、解法和应用案例。
二、基本概念1. 线性规划问题的定义线性规划问题是指在一组线性约束条件下,寻找使线性目标函数取得最大(小)值的决策变量的取值。
2. 线性规划问题的数学表达线性规划问题的数学表达可以用如下形式表示:最大化(最小化)目标函数:Z = c₁x₁ + c₂x₂ + ... + cₙxₙ约束条件:a₁₁x₁ + a₁₂x₂ + ... + a₁ₙxₙ ≤ b₁a₂₁x₁ + a₂₂x₂ + ... + a₂ₙxₙ ≤ b₂...aₙ₁x₁ + aₙ₂x₂ + ... + aₙₙxₙ ≤ bₙx₁, x₂, ..., xₙ ≥ 03. 线性规划问题的基本要素线性规划问题包含以下基本要素:目标函数:决策变量的线性组合,表示待优化的目标。
约束条件:对决策变量的约束,限制了可行解的范围。
决策变量:问题中需要决策的变量。
可行解:满足所有约束条件的决策变量取值。
最优解:使目标函数取得最大(小)值的可行解。
三、模型建立方法1. 确定决策变量根据问题的实际情况,确定需要决策的变量,如生产数量、资源分配比例等。
2. 建立目标函数根据问题的目标,将决策变量线性组合,构建目标函数。
3. 建立约束条件根据问题的约束条件,将决策变量的线性组合与约束条件进行比较,建立约束方程。
4. 确定变量的取值范围根据问题的实际情况,确定决策变量的取值范围,如非负约束条件。
四、解法1. 图形法图形法适用于二维线性规划问题,通过绘制约束条件的直线和目标函数的等高线,找到最优解的图形位置。
2. 单纯形法单纯形法是一种迭代求解线性规划问题的方法,通过不断移动基变量,找到最优解。
3. 整数规划法整数规划法适用于决策变量需要取整数值的线性规划问题,通过引入整数变量和约束条件,将问题转化为整数规划问题,并应用相应的求解方法。
线性规划(3)
解线性规划问题的步骤:
(1)画:画出线性约束条件所表示的可行域; (2)移:在线性目标函数所表示的一组平行 线中,利用平移的方法找出与可行域有公共 点且纵截距最大或最小的直线; (3)求:通过解方程组求出最优解; (4)答:作出答案。
可行域上的最优解 应用
解下列线性规划问题:
1、求 Z = 3x -y 的最大值和最小值,使式中
Z = 3x - y 的最值
y
y=x 1
作直线 y = 3x
y
o
x
有关概念
由x,y 的不等式(或方程)组成的不等式组称为x, y 的约束条件。关于x,y 的一次不等式或方程组 成的不等式组称为x,y 的线性约束条件。欲达
到最大值或最小值所涉及的变量x,y 的解析式 称为目标函数。关于x,y 的一次目标函数称为 线性目标函数。求线性目标函数在线性约束条件
下的最大值或最小值问题称为线性规划问题。满 足线性约束条件的解(x,y)称为可行解。所有 可行解组成的集合称为可行域。使目标函数取得 最大值或最小值的可行解称为最优解。
y=4
x O
x=6 y = 0.9x
3x 4 y 28
0 x6
0 y 4
Z = 0.9x + y 为最小 y 3x + 4y -28 = 0
y=4
Z min = 7. 6 此时应派A、B O 卡车各4 辆
x
x=6 y = -0.9x
y x
x
y
1
y 1
(3)如果你是公司的经理,为使公司所花的成 本费最小,每天应派出A型卡车、B型卡车各 为多少辆
2、某木器厂生产圆桌和衣柜两种木料,第一 种有 72 米 3,第二种有 56 米 3,假设生产每 种产品都需要用两种木料,生产一张圆桌和
线性规划及规划扩展
线性规划及规划扩展一、实验目的:1.熟悉线性规划及其扩展的应用2.借助软件解决问题二、内容和要求:1.某制药厂在计划期内要安排生产Ⅰ、Ⅱ两种药品,这些药品分别需要在A、、四种不同的设备上加工.按工艺规定,每千克药品Ⅰ和Ⅱ在各台设、DCB备上所需要的加工台时数如表1.已知各设备在计划期内有效台时数(1台设备工作1小时称为1台时)分别是12、8、16和12.该制药厂每生产1千克药品Ⅰ可得利润200元,每生产1千克药品Ⅱ可得利润300元.A、两种药品每千克在各台设备上所需的加工台时数表1 B药品A B C DⅠ 2 1 4 0Ⅱ 2 2 0 4(1)问应如何安排生产计划,才能使制药厂利润最大?分别利用软件和最终单纯型表回答剩余问题。
(2)药品Ⅱ的价格在什么范围内变动,不影响原来的生产计划安排,但制药厂收益变化了.(3)设备C在计划期内有效台时数在什么范围内变动时,原来最优解的基本变量不变,但最优解的值发生变化.(4)若计划生产的药品Ⅰ的工艺结构有了改进,相应地生产单位药品Ⅰ所需设备D、的台时改为(3,2,5,2),它的利润也提高到每千克400元.试分、CA、B析已求得的最优计划有何变化?(5)设该制药厂除生产药品Ⅰ、Ⅱ以外,还有第三种药品可供选择.生产药品Ⅲ每千克需要使用D、A、、设备的台时分别为3,2,6,3;每千克可得利BC润500元.问该制药厂的计划中要不要安排这种药品的生产,若要安排,应当生产多少?(6)若制药厂为了提高药品质量,考虑给药品Ⅰ、Ⅱ增加一道精加工工序,并在设备E上进行.Ⅰ、Ⅱ两种药品分别需要的加工台时数为(2,2.4).已知设备E的计划工作时间为12个台时,试问增加一道精加工工序后,对原计划有何影响?2. 某医院有一批长度为15分米的胶皮管原料.为了作输液管、止血带和听诊器胶管,需要截成长度分别为5.7分米,4.2分米和3.1分米的短管各100根,100根和200根.试问应如何安排截法,所用的胶管原材的总根数最少,而且每根料头不能超过2分米?3. A医院放射科目前可以开展X线平片检查和CT检查业务,现拟购买磁共振仪,以增设磁共振检查业务.为此A医院收集了有关信息,以决策是否购买磁共振仪.经过资料收集,A医院估计今后放射科如果开展此3项业务,在现有放射科医务人员力量和病人需求的情况下,每月此3项业务的最多提供量为1800人次.平均每人次检查时间、每月机器实际可使用时间、平均每人次检查利润如下表2.表2 放射科3项检查时间与利润及机器可使用时间放射科业务项目X线平片检查CT检查磁共振检查平均每人次检查时间(小时/次)0.1 0.25 0.5每月机器实际可使用时间(小时)300 120 120平均每人次检查利润(元/次)20 60 104.某省医疗队从A1、A2、A3三所省级医院抽调骨干医护人员配备必要设备去B1、B2、B3、B4四个贫困县进行巡回医疗扶贫,各医院抽调的人数、各县需要人数、以及从医院到各县的人均(包括设备交通)费用如表3所示,问如何安排可使总费用最小?表3 运输问题的人均费用表B1 B2 B3 B4医院抽出人数人均费用(单位:百元)A1A2A3县需求人数2 9 10 7 9 1 3 4 2 5 8 4 2 5 7 3 8 4 65. 某卫生防疫站准备选拔防疫科、食品科、总务科的三名科长. 几经筛选,仅剩下赵、钱、孙三名候选人. 根据民主评议的统计结果,他们主持各个科的工作能力(以得分多少来衡量)如表4所示. 试从工作能力出发,确定各科长的指定方案,使总体效能最大.表4 工作能力表防疫食品总务工作能力(分)赵35 30 27钱37 35 29孙38 28 326.某公司生产A、B两种药品,这两种药品每小时的产量均为1000盒,该公司每天采用两班制生产,每周最大工作时间为80小时,按预测每周市场最大销量分别为70000盒和45000盒.A种药每盒的利润为2.5元,B种为1.5元.试确定公司每周A、B两种药品生产量x1和x2(单位:千盒),使公司的下列目标得以实现:P1:避免每周80小时生产能力的过少使用.P2:加班的时间限制在10小时以内.P3:A、B两种药品的每周产量尽量分别达到70,000盒和45,000盒,但不得超出,其权系数依它们每盒的利润为准.P4:尽量减少加班时间.7.某高校有各类教职员工如下:助教、助研、讲师、教授助理、副教授、教授、兼职教师、专家及职工, 各类人员所承担的工作性质、工作量和工资各不相同,预计在下一学年要招收一定数量的本科生与研究生,现应用目标规划来确定聘用各类人员的人数,既要保持各类人员之间的适当比例,完成学校的各项工作,同时又要取得最好的经济效益.设聘用各类人员的人数如下:x1助研(可由研究生兼任)y1教授助理(有博士学位)x2助教(可由研究生兼任)y2副教授(有博士学位)x3讲师y3教授(有博士学位)x4教授助理(无博士学位)y4兼职教师(有博士学位)x5副教授(无博士学位)y5专家(有博士学位)x6教授(无博士学位)w1所有教职工的工资总基数x7兼职教师(无博士学位)w2所有教职工的工资比上一年的总增加数x8专家(无博士学位)x9职工现各类人员承担的工作量,工资及所占比例见表5.校方确定的各级决策目标为:P1:要求教师有一定的学术水平,即75%的教师是专职的,担任本科生教学工作的教师中,至少有40%的人具有博士学位.担任研究生教学的至少有75%的人具有博士学位.P2:要求各类人员增加工资的总额不得超过176000美元,其中x1,x2和x9增加的工资数为其原工资数的6%,而其它人员为8%.P3:要求能完成学校的各项教学工作,即学校计划招收本科生1820名、研究生100名.要求为本科生每周开课共910学时,研究生每周开课100学时,并要求本科生教师与学生人数比为1∶20,研究生教师与学生人数比为1∶10.表5 各类人员工作量,工资及所占比例表变量承担的教学工作量(学时/周)所占教师的百分比(%)年工资(美元)本科生研究生最大最小x10 0 -- -- 3000x2 6 0 7 -- 3000x312 0 7 -- 8000x49 0 15 -- 13000x59 0 5 -- 15000x6 6 0 2 -- 17000x7 3 0 1 -- 2000x80 3 -- 1 30000x9-- -- -- -- 4000y1 6 3 -- 21 13000y2 6 3 -- 14 15000y3 3 3 -- 23 17000y40 3 2 -- 2000y50 3 -- 2 30000 P4:要求各类教学人员之间有适当的比例,即x2所占全体教师比例不超过7%,x3不超过7%,x4不超过15%,x5不超过5%,x6不超过2%,x7不超过1%,x8不低于1%,y1不低于21%,y2不低于14%,y3不低于23%,y4不超过2%,y5不低于2%.P5:要求教师与行政管理职工x9之比不超过4∶1P6:要求教师与助研x1的比不超过5∶1.P7:要求所有人员总工资基数尽可能地小.。
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下图表示从起点A到终点E之间各点间的距离。求A 到E的最短路径。
B1
2 10 5 12 14
C1
9
3
6
6
D1
5
A
1
B2
13
10 4
C2
5
8
E D2
10 2
B3
12 11
C3
阶段1
阶段2
阶段3
阶段4
第四章 线性规划的扩展 (III)
每一个阶段都至少有一个起始点--初始状态(如Bi) 每一个阶段都需要作一个选择--决策本阶段由初始 状态应演变到下一个阶段的哪一个起始点(本阶段 终点); 每一个阶段的决策不仅影响到本阶段的效果,还影响 到下一阶段的初始状态,从而也影响到此后的演变 过程; 每一个阶段的决策不能只从这一阶段本身考虑,要考 虑整个过程的最优效果。
第四章 线性规划的扩展 (III)
最优化原理
最佳路径中任一状态(中间某点)到最终状态(最 终点)的路径也是该状态到最终状态一切可能中的 最短路径。
A
阶段1
Bi
阶段2
Cj
阶段3
Dt
阶段4
E
C 'j
·
' Dt
·
第四章 线性规划的扩展 (III)
动态规划的方法(教材P92)
将完整的问题划分成若干个阶段; 明确最终要达到的目的; 从最终结果倒推,逐个阶段地作出决策; 回到出发点,作出最后一个决策,再向前推 可得到每一阶段的最优决策。
应用运筹学
第四章 线性规划的扩展 (III)
目标规划 动态规划
第四章 线性规划的扩展 (III)
目标规划
解决需要考虑多个目标的决策问题 目标规划与线性规划比较: 线性规划 目标规划 问题: 单目标 多目标 约束: 硬约束、矛盾 划分等级 求解: 绝对最优 实际满意 目标规划是在满足现有的一组约束条件下,求出尽 可能接近理想值的解。
第四章 线性规划的扩展 (III)
例4-9 :引例问题的目标规划模型 在原材料供应严格限制的条件下,考虑:
产品 I 的产量不超过产品 II ; 优先因子 P1 尽可能利用设备,但不希望加班; 优先因子 P2 应尽可能达到(超过)利润指标56元。 优先因子 P3 目标函数: MIN Z = P1d1++P2(d2- + d2+)+P3d3s.t. 2X1 + X2 ≤ 11 X1 X2 + d1- - d1+ = 0 (≤0) X1 + 2X2 + d2- - d2+ = 10 (=10) 8X1 + 10X2 + d3- - d3+ = 56 ( ≥56) X1 ,X2 ,d1- ,d1+ ,d2-, d2+ , d3- ,d3+ ≥0
95
140 110 伦敦
140 8
110
5
9
阶段4 阶段3 阶段1
第四章 线性规划的扩展 (III)
例4-11 教材P95 实例4.14(资源分配) 一家医院有5位护士要分派到3个病房,不同数量的护 士在每个病房的作用如表,如何分配使总作用最大? 护士 人数
0 1 2 3 4 5
在病房中的作用 X Y Z
动态规划解决多阶段决策问题
动态规划没有标准模型,没有唯一确定的解法
第四章 线性规划的扩展 (III)
动态规划的基本概念:
阶段k:表示决策顺序的离散量,阶段可按时间或空间划分。
状态Sk:能确定地表示决策过程当前特征的量。状态可以是数 量也可以是字符,数量状态可以是连续的也可以是离散的。
状态变量Xk:表示每一状态可以取不同值的变量。
0 4 6 10 14 16 0 4 8 13 15 16 0 6 9 13 16 17
请思考: 能否用线性规划来做?
动态规划思路:
护士分到X后就不能再分到Y与Z, 因此可考虑先分配给X,再分配给Y, 最后分配给Z。
每一阶段可分配数是前一阶段做
决策时的可分配数减去实际分配数。
剩余
22 4 8 19 15 13 16 4 14 0 23 4 6 10 14 16 3 10 5 0
第四章 线性规划的扩展 (III)
动态规划举例:例4-10 教材P92 实例4.13
行进方向 起点 寻优方向 205 终点
125 95
110 6 125 95 7 0
305 420
格拉斯哥 130 110 1 310 2
120 105 110 130
3 200 4
235
105
140 130 125 阶段2
剩余 Y 分1个
17 5 16 4 13 3 9 0 4 8 0 2 6 6 13 17
X 分0个
Z
16
分5个
S
5
9
0
F
2
6 1
分5个
0
4
第四章 线性规划的扩展 (III)
优先等级与权系数:要达到的多个目标之间有主次、轻重
缓急之分,因此各目标之间有优先等级。凡第一位要达到的目 标赋予等级系数P1,次位的赋予等级系数P2,以此类推;并规 定Pk>>Pk+1, Pk比Pk+1更大的优先权。相同等级的以不同的权 系数ω 加以区别。
目标规划的目标函数: 目标规划的目标函数是按各目标
d1F E X1-X2 = 0
C G
D
d1+
8X1+10X2 = 56 X1+2X2 =10
d3+
d2+
O A
d3
-
H
d2
-
第四章 线性规划的扩展 (III)
例4-10 :建立目标规划模型并求解
某电视机厂装配黑白和彩色两种电视机,每装配一台电视机需占用装配 线1小时,装配线每周计划开动40小时。预计市场每周彩电的销量是 24台;黑白电视机的销量是30台。该厂确定的目标为: 第一优先级:充分利用装配线,每周计划开动不低于40小时; 第二优先级:允许装配线加班,但加班时间每周尽量不超过10小时。 第三优先级:装配电视机的数量尽量满足市场需要,因彩电利润高于 黑白电视机,取其权系数为2。
状态转移函数在本例中为距离和最小
第四章 线性规划的扩展 (III)
同样,计算S(B1)又可以归结为性质完全相同,
但规模更小的问题,即分别求C1,C2,C3到E的 最短路径问题S(Ci) (i=1, 2, 3),而求S(Ci)又可以 归结为求S(D1)和S(D2)这两个子问题。从图中可 以看出,在这个问题中,S(D1)和S(D2)是以知的, 它们分别是: S(D1)=5,S(D2)=2 因而,可以从这两个值开始,逆向递归计算S(A) 的值。
例4-10的图解
X2 X1+X2=40 X2 = 30 D
C
d3H G
第一级: d1- 取最小为0 第二级: d2+ 取最小为0, 只能在ABCD范围 第三级:d3- 的权数大,先取 取d3- 最小0,范围为ABEF 再取d4-最小,只能是E点
d3+
E
d4+ d4X1+ X2 =50
步骤: 1 先作绝对约束 2 再作d=0时的 目标约束 3 标出d+, d的方向 4 按优先的次序 逐个使目标函 数中的极小偏 差变量取零, 缩小可行域, 找出问题解。
第四章 线性规划的扩展 (III)
目标规划引例
某厂生产I,II两种产品: I 2 1
8
这是一个单目标规划
原材料 设 备 利润
II 1 2
10
拥有量
11 10
线性规划模型: MAX Z = 8X1+10X2 s.t. 2X1+ X2≤11 X1+2X2≤10 X1,X2≥0 最优方案为: X1=4 X2=3
约束的正、负偏差变量和赋予相应的优先因子而构造的。当每 一目标值确定后,决策者的要求是尽可能缩小偏离目标值,因 此目标规划的目标函数只能是 MIN Z = f(d+,d- )。 要求恰好达到目标值(正负偏差都要尽可能地小),这时 MIN Z = f(d+ + d- ) 要求不超过目标值(允许达不到,正偏差要尽可能地小) MIN Z = f(d+ ) 要求不低于(至少达到)目标值: MIN Z = f(d- )
等级 I II III 工资额 (元/年) 2000 1500 1000 现有人数 10 12 15 编制人数 12 15 15
合计
37
42
第四章 线性规划的扩展 (III)
动态规划
将过程按时间、空间等标志分为若干个阶段; 每一个阶段都需要作出决策; 阶段决策依赖于当前状态,又影响以后发展。
决策1 状态1 1 阶段1 状态2 决策2 2 阶段2 状态3 决策3 3 阶段3 状态4 状态n 决策n n 阶段n
决策dk:从某一状态向下一状态过渡时所做的选择。决策是所 在状态变量的函数,记为dk(Xk)。
决策允许集合Dk(xk):在状态Xk下,允许采取决策的全体。
状态转移方程Xk+1=T(Xk,dk):某一状态以及该状态下的决策, 与下一状态之间的函数关系。
第四章 线性规划的扩展 (III)
动态规划典型问题--最短路径
F
d1
X1 = 24 O
+
d2+ d2-
E(24,26) 是满意解 彩色24台 黑白26台
X1
d1-
A
B
第四章 线性规划的扩展 (III)
练习:建立目标规划模型 某单位领导在考虑本单位职工的升级调资方案时,依次遵守以下 规定: 1.不超过年工资总额60000元; 2.每级的人数不超过定编规定的人数; 3.II,III级的升级面尽可能达到现有人数的20%; 4.III级不足编制的人数可录用新职工,又I级的职工中有10% 要退休。 有关资料汇总于下表中,问该领导应如何拟定一个满意的方案。