运筹学课件
合集下载
运 筹 学 课 件
12/3 4
z
1 2
x4
x5 42
x3
2 3
x4
1 3
x5
4
新典式
主元化 为1,主 元所在
x2
1 2
x4
6
列的其 余元素
x1
2 3
x4
1 3
x5
4
化为0
观察最后一个典式,所有检验数均为非负, 故其对应的基本可行解为最优解,即
X * 4,6,6,0,0T z* 42
去掉引入变量,得原问题的最优解为:
运筹学课件
目录
运筹学概论 第一章 线性规划基础 第二章 单纯形法 第三章 LP对偶理论 第四章 灵敏度分析 第五章 运输问题 第六章 整数规划 第七章 动态规划 第八章 网络分析
第二章 单纯形法
(SM-Simplex Method)
1947年,美国运筹学家Dantzig提出,原理是 代数迭代。
单纯形法中的单纯形的这个术语,与该方法毫 无关系,它源于求解方法的早期阶段所研究的一 个特殊问题,并延用下来。
CB B1b B1b
z
CB B1N CN X N X B B1NX N
CB B1b B1b
上述方程组的矩阵形式为
10
0 I
CB
B1N B1N
CN
z XB XN
CB B1b B1b
上式的系数增广阵称为对应于基B的单纯形表:
T(B)
CB B1b B1b
0 I
CB
B1N B1N
CN
形式的LP问题,必须解决三个问题: ⑴初始基本可行解的确定; ⑵解的最优性检验; ⑶基本可行解的转移规则。 这里先放一下⑴,研究⑵和⑶,为此,
《运筹学》课件 第一章 线性规划
10
解:令
xi=
1, Si被选中
min z= ci xi i 1 10
0, Si没被选中
xi 5
i 1
x1 x8 1 x7 x8 1
称为技术系数
b= (b1,b2, …, bm) 称为资源系数
2、非标准型
标准型
(1)Min Z = CX
Max Z' = -CX
(2)约束条件
• “≤”型约束,加松弛变量;
松弛变量
例如: 9 x1 +4x2≤360
9 x1 +4x2+ x3=360
• “≥”型约束,减松弛变量;
例、将如下问题化为标准型
数据模型与决策 (运筹学)
课程教材:
吴育华,杜纲. 《管理科学基础》,天津大学出版社。
绪论
一、运筹学的产生与发展
运筹学(Operational Research) 直译为“运作研究”。
• 产生于二战时期 • 60年代,在工业、农业、社会等各领域得到广泛应用 • 在我国,50年代中期由钱学森等引入
Min z x1 2x2 3x3
x1 x2 x3 7
s.t
.
x1 x2 x3 3x1 x2 2
x3
2
5
x1, x2 , x3 0
解:令 Min z Max z' (z' z) ,第一个约束加松弛变量x5,
第二个约束减松弛变量x6,得标准型:
Max z' x1 2x2 +3x3
x1 x2 x3 x4 7
s.t .
x1 x2 3x1
x3 x2
x5 2 2x3 5
x1 , , x5 0
运筹学基础及应用(全套课件296P) ppt课件
我国朴素的运筹学思想:田忌赛马、丁渭修皇宫
1938年英国最早出现了军事运筹学,命名为“Operational
Research”,1942年,美国从事这方面工作的科学家命其名为
“Operations Research”这个ppt课名件字一直延用至今。
2
§0.1 运筹学简述
美国运筹学的早期著名工作之一是研究深水炸弹起爆深度问 题。当飞机发现潜艇后,飞机何时投掷炸弹及炸弹的引爆引 度是多少?运筹学工作者对大量统计数字进行认真分析后, 提出如下决策:1.仅当潜艇浮出水面或刚下沉时,方投掷深 水炸弹。2.炸弹的起爆深度为离水面25英尺(这是当时深水 炸弹所容许的最浅起爆点)。空军采用上述决策后,所击沉 潜艇成倍增加,从而为反法西斯战争的胜利做出了贡献,为 运筹学增添了荣誉。
16 y3
4 X2 1Leabharlann y4X1 0 , X2 0
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
s.t 2y1 + y2 + 4y3 +0 y4 2
2y1 +2y2 + 0y3 +4 y4 3 yi 0, (i=1, 2, 3, 4 )
ppt课件
6
§0.2 运筹学的发展
2. 20世纪50年代初期到50年代末期——成长时期 电子计算机技术的迅速发展促进运筹学的推广; 美国的约半数的大公司经营管理中融入运筹学;
大批的国家成立运筹学会,各种运筹学刊物相继问世 ; 1957年,牛津大学,第一次国际运筹学会议 1959年,国际运筹学会 成立
ppt课件
11
第 2 章 线性规划的对偶 理论
《运筹学》课件
cj→
CB
XB
31
x1
0
x4
0
x5
-z
b
30 280 120 -930
31 22 0 0 0
ห้องสมุดไป่ตู้
x1
x2
x3
x4
x5
1 1/3 1/6 0 0
约束条件:≥,=,≤
∑aijxj ≤(=, ≥) bi (i=1,2, …n)
变量符号:≥0,unr,≤0 xj ≥0
(j=1,2, …n)
线性规划的标准形式 目标函数:max 约束条件 := 变量符号 :≥0
max z=∑cjxj ∑aijxj = bi (i=1,2, …n) xj ≥0 (j=1,2, …n)
x2
50
当z的值增加时,目
标函数与约束条件:
40
4x1+3x2 120
30
重合,Q1与Q2之间都
是最优解。
20
Q2(15,20)
可行域
10
Q1(25,0)
10
20
30
40
x1
解的讨论:
无界解:
例:max z=x1+x2 s.t. -2x1+x2 40 x1-x2 20 x1,x2 0
取目标函数最大正系数对应的非基变量为入基变量;取最小比值所对应 方程的基变量为出基变量。本例中,取 x1为入基变量, x3为出基变量。
x1+ 1/3x2 +1/6x3 26/3x2 -2/3x3 +x4 4x2 -1/2x3 +x5
= 30 =280 =120
令 非 基 变 量 x2=x3=0,z(1)=930, 相 应 的 基 可 行 解 为 x(1)=(30,0,0,280,120)T
运筹学OperationalResearchppt课件
XB = ( x1 , x2 , … , xm )T,其余的变量称为非基变量, 记为 XN = ( xm+1 , xm+2 , … , xm+n ) T , 故有 X = XB + XN
– 最多有 Cmmn 个基
21
关于标准型解的若干基本概念:
• 可行解与非可行解 – 满足约束条件和非负条件的解 X 称为可行解,满足 约束条件但不满足非负条件的解 X 称为非可行解
3
1
1
1
6.5
4
1
0
3
7.4
5
0
3
0
6.3
6
0
2
2
7.2
余料
0.1 0.3 0.9 0 1.1 0.2
若目标函数为使购裁买剪的后 钢零筋料最少,则有
min f (x) x01.1x1x2 0.x33x2x40.9x35 0xx6 4 1.1x5 0.2x6
2x11 x22 x33 x44 100
x3 =10 x2 =10 x2 =8 x2 =7
x4 =8 x4 =-2 x3 =2 x3 =3
x5 =7
x5 =-3 x5 =-1 x4 =1
O 基础可行解 F 基础解 E 基础解 A 基础可行解
f(x)=36
5 x1, x2 , x3, x4 , x5 0
4
最3 优解 :
x1
2
2,
x2
6,
m2 ax f ( x)K 361 .
同时不等号也要反向 • 第i 个约束为 型,在不等式左边增加一个非负的变量
xn+i ,称为松弛变量;同时令 cn+i = 0
• 第i 个约束为 型,在不等式左边减去一个非负的变量
– 最多有 Cmmn 个基
21
关于标准型解的若干基本概念:
• 可行解与非可行解 – 满足约束条件和非负条件的解 X 称为可行解,满足 约束条件但不满足非负条件的解 X 称为非可行解
3
1
1
1
6.5
4
1
0
3
7.4
5
0
3
0
6.3
6
0
2
2
7.2
余料
0.1 0.3 0.9 0 1.1 0.2
若目标函数为使购裁买剪的后 钢零筋料最少,则有
min f (x) x01.1x1x2 0.x33x2x40.9x35 0xx6 4 1.1x5 0.2x6
2x11 x22 x33 x44 100
x3 =10 x2 =10 x2 =8 x2 =7
x4 =8 x4 =-2 x3 =2 x3 =3
x5 =7
x5 =-3 x5 =-1 x4 =1
O 基础可行解 F 基础解 E 基础解 A 基础可行解
f(x)=36
5 x1, x2 , x3, x4 , x5 0
4
最3 优解 :
x1
2
2,
x2
6,
m2 ax f ( x)K 361 .
同时不等号也要反向 • 第i 个约束为 型,在不等式左边增加一个非负的变量
xn+i ,称为松弛变量;同时令 cn+i = 0
• 第i 个约束为 型,在不等式左边减去一个非负的变量
运筹学ppt课件
– 无穷多个最优解。若将例1中的目标函数变为 max z=50x1+50x2,则线段BC上的所有点都代表 了最优解;
– 无界解。即可行域的范围延伸到无穷远,目标 函数值可以无穷大或无穷小。一般来说,这说 明模型有错,忽略了一些必要的约束条件;
– 无可行解。若在例1的数学模型中再增加一个约 束条件4x1+3x2≥1200,则可行域为空域,不存在 满足约束条件的解,当然也就不存在最优解了。
• 交叉学科 --涉及经济、管理、数学、工程和系统等 多学科
• 开放性 --不断产生新的问题和学科分支
• 多分支 --问题的复杂和多样性
2
运筹学的主要内容
线性规划
数 非线性规划
学
整数规划
规
动态规划
划
多目标规划
学
双层规划
最优计数问题
科
组 合
网络优化
内
优 排序问题 化 统筹图
容
对策论
随 排队论
机 优 化
13
组织 宝洁公司 法国国家铁路
应用
Interface 每年节支 期刊号 (美元)
重新设计北美生产和分销系统以 1-2/1997 2亿 降低成本并加快了市场进入速 度
制定最优铁路时刻表并调整铁路 1-2/1998 1500万更多
日运营量
年收入
Delta航空公司 IBM
进行上千个国内航线的飞机优化 配置来最大化利润
负。当某一个右端项系数为负时,如 bi<0,则把该 等式约束两端同时乘以-1,得到:-ai1 x1-ai2 x2… -ain xn = -bi。
30
例:将以下线性规划问题转化为标准形式
则该极小化问题与下面的极大化问题有相同的最优解,
– 无界解。即可行域的范围延伸到无穷远,目标 函数值可以无穷大或无穷小。一般来说,这说 明模型有错,忽略了一些必要的约束条件;
– 无可行解。若在例1的数学模型中再增加一个约 束条件4x1+3x2≥1200,则可行域为空域,不存在 满足约束条件的解,当然也就不存在最优解了。
• 交叉学科 --涉及经济、管理、数学、工程和系统等 多学科
• 开放性 --不断产生新的问题和学科分支
• 多分支 --问题的复杂和多样性
2
运筹学的主要内容
线性规划
数 非线性规划
学
整数规划
规
动态规划
划
多目标规划
学
双层规划
最优计数问题
科
组 合
网络优化
内
优 排序问题 化 统筹图
容
对策论
随 排队论
机 优 化
13
组织 宝洁公司 法国国家铁路
应用
Interface 每年节支 期刊号 (美元)
重新设计北美生产和分销系统以 1-2/1997 2亿 降低成本并加快了市场进入速 度
制定最优铁路时刻表并调整铁路 1-2/1998 1500万更多
日运营量
年收入
Delta航空公司 IBM
进行上千个国内航线的飞机优化 配置来最大化利润
负。当某一个右端项系数为负时,如 bi<0,则把该 等式约束两端同时乘以-1,得到:-ai1 x1-ai2 x2… -ain xn = -bi。
30
例:将以下线性规划问题转化为标准形式
则该极小化问题与下面的极大化问题有相同的最优解,
运筹学课件运输问题
线性规划的数学模型
线性规划的数学模型由决策变量、约 束条件和目标函数组成,用于描述问 题的数学关系。
VS
数学模型的一般形式为: $text{maximize} quad f(x)$$text{subject to} quad a_1x_1 + a_2x_2 + ldots + a_nx_n leq b$ 或$a_1x_1 + a_2x_2 + ldots + a_nx_n = b$,其中$x_1, x_2, ldots, x_n$是决策变量,$a_1, a_2, ldots, a_n$和$b$是常数,$f(x)$是目标函 数。
运输问题的分类
按产地和目的地数量
单对多、多对单、多对多运 输问题。
按运输方式
陆运、空运、水运等运输问 题。
按优化目标
最小化运输成本、最小化运 输时间、最小化运输量等运 输问题。
运输问题的应用场景
物流配送
如何将货物从多个仓库运送到 多个零售店,以最小化总运输
成本。
车辆路径规划
如何规划车辆行驶路径,以最 小化总行驶时间和成本。
详细描述
在实际的货物运输过程中,可能会遇到各种不确定性和 风险,如天气变化、交通拥堵、意外事故等。这些因素 可能会对运输计划产生影响,甚至导致运输计划的失败 。因此,在制定运输计划时,需要考虑这些不确定性和 风险,并制定相应的应对措施。
实际案例二:城市物流配送优化
总结词
优化城市物流配送路径和策略
VS
运筹学课件运输问题
目录
• 运输问题概述 • 线性规划与运输问题 • 运输问题的解决方案 • 运输问题的扩展与优化 • 案例分析
01
运输问题概述
运筹学课件PPT课件
整数规划的解法
总结词
整数规划的解法可以分为精确解法和近似解法两大类。
详细描述
整数规划的解法可以分为两大类,一类是精确解法,另一类是近似解法。精确解法包括割平面法、分支定界法等, 这些方法可以找到整数规划的精确最优解。而近似解法包括启发式算法、元启发式算法等,这些方法可以找到整 数规划的近似最优解,但不一定能保证找到最优解。
模拟退火算法采用Metropolis准则来 判断是否接受一个较差解,即如果新 解的能量比当前解的能量低,或者新 解的能量虽然较高但接受的概率足够 小,则接受新解。
模拟退火算法的应用
01
模拟退火算法在旅行商问题中得到了广泛应用。通过模拟退火算 法,可以求解旅行商问题的最优解,即在给定一组城市和每对城 市之间的距离后,求解访问每个城市恰好一次并返回出发城市的 最短路径。
动态规划的解法
确定问题的阶段和状态
首先需要确定问题的阶段和状态,以便将问 题分解为子问题。
建立状态转移方程
根据问题的特性,建立状态转移方程,描述 状态之间的转移关系。
求解子问题
求解每个子问题,并存储其解以供将来使用。
递推求解
从最后一个阶段开始,通过递推方式向前求 解每个阶段的最优解。
动态规划的应用
线性规划的解法
单纯形法
01
单纯形法是求解线性规划问题的经典方法,通过迭代过程逐步
找到最优解。
对偶理论
02
对偶理论是线性规划的一个重要概念,它通过引入对偶问题来
简化求解过程。
分解算法
03
分解算法是将大规模线性规划问题分解为若干个小问题,分别
求解后再综合得到最优解。
线性规划的应用
生产计划
线性规划可以用于生产计划问题, 通过优化资源配置和生产流程, 提高生产效率和利润。
运筹学-绪论PPT课件
运筹学编写组.运筹学.清华大学出版社 胡运权.运筹学教程.清华大学出版社 杜纲.管理科学基础.天津大学出版社 邓梁成.运筹学的原理和方法.华中科技大学 中国工程项目管理知识体系.建工社 其他:线性代数、管理学及部分杂志
➢ 设备维修和更新 ➢ 项目评价和选择 ➢ 工程优化设计
➢ 计算机和信息系 统
➢ 城市管理 ➢ 发展战略
五、教学及考试说明
➢ 以课本为主教学 ➢ 必要的习题(30~40题) ➢ 考试:采用闭卷 ➢ 平时成绩30%;考试成绩占70%
六、教材和参考书
➢ 教材: ➢ 胡云权.运筹学教程(第三版).清华大学出版社 ➢ 宋学峰.运筹学.东南大学出版社 ➢ 参考书:
➢ 60年代,相继在工业、农业、经济和社会问题各 领域都得到应用。
➢ 理论飞快发展,形成许多分支:数学规划、图与 网络、排队论、存储论、对策论、决策论等。
➢ 1959年成立国际运筹学联合会。我国1980年成 立运筹学会,1982年加入国际运筹学联合会。
四、运筹学解决问题的思路
➢ 提出问题——用自然语言描述问题。 ➢ 建立数学模型——用变量、函数、方程描述问
题。
➢ 求解——主要用数学方法求出模型的最优解、 次优解、满意解,复杂模型求解要用计算机。
➢ 解的检验——检查模型和求解步骤有无错误, 检查解是否反映现实问题。
➢ 决策实施——决策者根据自己的经验和偏好, 对方案进行选择和修改,作出实施的决定。
五、运筹学的运用
➢ 生产计划 ➢ 市场销售 ➢ 资本运营 ➢ 库存管理 ➢ 运输问题 ➢ 财政和会计 ➢ 人事管理
——近代一些运筹学工作者
一、什么是运筹学
➢ 3、运筹学的三大来源 1)军事
两次世界大战期间的军事运筹研究 2)管理
➢ 设备维修和更新 ➢ 项目评价和选择 ➢ 工程优化设计
➢ 计算机和信息系 统
➢ 城市管理 ➢ 发展战略
五、教学及考试说明
➢ 以课本为主教学 ➢ 必要的习题(30~40题) ➢ 考试:采用闭卷 ➢ 平时成绩30%;考试成绩占70%
六、教材和参考书
➢ 教材: ➢ 胡云权.运筹学教程(第三版).清华大学出版社 ➢ 宋学峰.运筹学.东南大学出版社 ➢ 参考书:
➢ 60年代,相继在工业、农业、经济和社会问题各 领域都得到应用。
➢ 理论飞快发展,形成许多分支:数学规划、图与 网络、排队论、存储论、对策论、决策论等。
➢ 1959年成立国际运筹学联合会。我国1980年成 立运筹学会,1982年加入国际运筹学联合会。
四、运筹学解决问题的思路
➢ 提出问题——用自然语言描述问题。 ➢ 建立数学模型——用变量、函数、方程描述问
题。
➢ 求解——主要用数学方法求出模型的最优解、 次优解、满意解,复杂模型求解要用计算机。
➢ 解的检验——检查模型和求解步骤有无错误, 检查解是否反映现实问题。
➢ 决策实施——决策者根据自己的经验和偏好, 对方案进行选择和修改,作出实施的决定。
五、运筹学的运用
➢ 生产计划 ➢ 市场销售 ➢ 资本运营 ➢ 库存管理 ➢ 运输问题 ➢ 财政和会计 ➢ 人事管理
——近代一些运筹学工作者
一、什么是运筹学
➢ 3、运筹学的三大来源 1)军事
两次世界大战期间的军事运筹研究 2)管理
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
《高等运筹学》课件
动态规划的应用案例
总结词
列举几个动态规划在实际问题中的应用案例,包括生产与存储问题、背包问题、排程问 题等。
详细描述
动态规划的应用案例包括生产与存储问题,通过动态规划方法确定最佳的生产和存储策 略,以最小化总成本;背包问题,通过动态规划求解给定重量限制和价值总和最大的物 品组合;排程问题,通过动态规划安排任务或活动的最佳顺序,以最小化总完成时间。
详细描述
整数规划的数学模型可以表示为 在满足一系列约束条件下,最小 化或最大化一个目标函数,其中 决策变量是整数。约束条件可以 是等式或不等式,并且可以包含 其他决策变量。
整数规划的求解方法
总结词
整数规划的求解方法可以分为精确求解和近似求解两大类。
详细描述
精确求解方法包括分支定界法、割平面法等,这些方法可以找到整数规划问题的最优解,但计算复杂度较高,对 于大规模问题难以求解。近似求解方法包括启发式算法、元启发式算法等,这些方法可以在较短的时间内找到近 似最优解,但解的质量与问题的规模和约束条件有关。
整数规划的应用案例
总结词
整数规划在金融领域也有广泛应用, 如投资组合优化、风险管理等。
详细描述
在投资组合优化中,整数规划可以用 于确定最优的投资组合方案,实现风 险和收益的平衡。在风险管理中,整 数规划可以用于确定最优的风险控制 策略,降低风险损失。
04
非线性规划
非线性规划的定义与模型
总结词
非线性规划是一种数学优化方法,用于解决 目标函数和约束条件均为非线性函数的问题 。
06
动态规划
动态规划的定义与模型
总结词
详述动态规划的基本定义,包括其核心思想、特点以 及在优化问题中的应用。
详细描述
《运筹学》全套课件(完整版)
负指数分布、几何分布、爱尔朗分布等。
服务时间分布
负指数分布、确定型分布、一般分布等。
顾客到达和服务时间的独立性
假设顾客到达和服务时间是相互独立的。
单服务台排队系统
M/M/1排队系统
顾客到达服从泊松分布,服务时间服从负指 数分布,单服务台。
M/D/1排队系统
顾客到达服从泊松分布,服务时间服从确定 型分布,单服务台。
投资组合优化
确定投资组合中各种资产的最 优配置比例,以最大化收益或
最小化风险。
03
整数规划
整数规划问题的数学模型
01
整数规划问题的定 义
整数规划是数学规划的一个分支 ,研究决策变量取整数值的规划 问题。
02
整数规划问题的数 学模型
包括目标函数、约束条件和决策 变量,其中决策变量要求取整数 值。
03
Edmonds-Karp算法
介绍Edmonds-Karp算法的原理、步骤和实现方法,以及其与FordFulkerson算法的比较。
网络最大流问题的应用
列举网络最大流问题在资源分配、任务调度等领域的应用案例。
最小费用流问题
最小费用流问题的基本概 念
介绍最小费用流问题的定义、 分类和应用背景。
Bellman-Ford算法
优点是可以求解较大规模的整数规划问题,缺点是计算量较大,需 要较高的计算精度。
割平面法
割平面法的基本思想
通过添加新的约束条件(割平面)来缩小可行域的范围,从而逼 近最优解。
割平面法的步骤
包括构造割平面、求解子问题和更新割平面三个步骤,通过不断 迭代找到最优解。
割平面法的优缺点
优点是可以处理较复杂的整数规划问题,缺点是构造割平面的难 度较大,需要较高的数学技巧。
服务时间分布
负指数分布、确定型分布、一般分布等。
顾客到达和服务时间的独立性
假设顾客到达和服务时间是相互独立的。
单服务台排队系统
M/M/1排队系统
顾客到达服从泊松分布,服务时间服从负指 数分布,单服务台。
M/D/1排队系统
顾客到达服从泊松分布,服务时间服从确定 型分布,单服务台。
投资组合优化
确定投资组合中各种资产的最 优配置比例,以最大化收益或
最小化风险。
03
整数规划
整数规划问题的数学模型
01
整数规划问题的定 义
整数规划是数学规划的一个分支 ,研究决策变量取整数值的规划 问题。
02
整数规划问题的数 学模型
包括目标函数、约束条件和决策 变量,其中决策变量要求取整数 值。
03
Edmonds-Karp算法
介绍Edmonds-Karp算法的原理、步骤和实现方法,以及其与FordFulkerson算法的比较。
网络最大流问题的应用
列举网络最大流问题在资源分配、任务调度等领域的应用案例。
最小费用流问题
最小费用流问题的基本概 念
介绍最小费用流问题的定义、 分类和应用背景。
Bellman-Ford算法
优点是可以求解较大规模的整数规划问题,缺点是计算量较大,需 要较高的计算精度。
割平面法
割平面法的基本思想
通过添加新的约束条件(割平面)来缩小可行域的范围,从而逼 近最优解。
割平面法的步骤
包括构造割平面、求解子问题和更新割平面三个步骤,通过不断 迭代找到最优解。
割平面法的优缺点
优点是可以处理较复杂的整数规划问题,缺点是构造割平面的难 度较大,需要较高的数学技巧。
运筹学课件运筹学的概况
1. 理论方法----笔试 2. 应用能力----案例分析 3. 平时成绩----考勤、作业
运筹学的由来与发展
• 运筹学的思想在中国古代也源远流长。“田忌赛马”则说明 在已有的条件下, 经过筹划、安排, 选择一个最好的方案, 就会取得最好的效果。敌我双方交战, 要克敌制胜就要在了 解双方情况的基础上, 做出最优的对付敌人的方法, 如战国 时期的“围魏救赵”, 印证了“运筹帷幄之中, 决胜千里之 外”;“丁谓修皇宫” 成为古人运用系统工程思想进行决策 , 实现整体最优化的典型案例;“沈括运粮”是具有现代意 义 的运筹思想的范例。
运筹学的性质与特点
• 系统性 • 运筹学以整体最优为目标, 从系统的观点出发,
力图以整个系统最佳的方式来解决该系统各部门 之间的利害冲突。 • 科学性 • 运筹学首先要建立数学模型, 利用数学方法研究, 强调量化基础, 为决策者提供定量的依据。所以 它也可看成是一门优化技术, 提供解决各类问题 的优化方法。
•。
运筹学由来与发展
• 运筹学(英国称为Operational Research, 美国称为 Operations Research)作为一门现代科学, 是在第二次世界大战期间首先在英美两 国发展起来的。第二次世界大战期间, O.R.成功地解决了许多重要作战 问题, 显示了科学的巨大威力, 也为其后来的发展铺平了道路。
运筹学的性质与特点
• 综ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ性
• 运筹学是一种普遍的、交叉的科学, 依靠多学科 如经济学
• 、物理学、系统学、心理学的综合力量。它从实 践中产生之后, 不再是对个别事物的分散性研究, 而是对统筹协调类问题的普遍研究, 可广泛应用 与工商企业、军事部门、民政事业等许多部门的 统筹协调问题。
运筹学的由来与发展
• 运筹学的思想在中国古代也源远流长。“田忌赛马”则说明 在已有的条件下, 经过筹划、安排, 选择一个最好的方案, 就会取得最好的效果。敌我双方交战, 要克敌制胜就要在了 解双方情况的基础上, 做出最优的对付敌人的方法, 如战国 时期的“围魏救赵”, 印证了“运筹帷幄之中, 决胜千里之 外”;“丁谓修皇宫” 成为古人运用系统工程思想进行决策 , 实现整体最优化的典型案例;“沈括运粮”是具有现代意 义 的运筹思想的范例。
运筹学的性质与特点
• 系统性 • 运筹学以整体最优为目标, 从系统的观点出发,
力图以整个系统最佳的方式来解决该系统各部门 之间的利害冲突。 • 科学性 • 运筹学首先要建立数学模型, 利用数学方法研究, 强调量化基础, 为决策者提供定量的依据。所以 它也可看成是一门优化技术, 提供解决各类问题 的优化方法。
•。
运筹学由来与发展
• 运筹学(英国称为Operational Research, 美国称为 Operations Research)作为一门现代科学, 是在第二次世界大战期间首先在英美两 国发展起来的。第二次世界大战期间, O.R.成功地解决了许多重要作战 问题, 显示了科学的巨大威力, 也为其后来的发展铺平了道路。
运筹学的性质与特点
• 综ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ性
• 运筹学是一种普遍的、交叉的科学, 依靠多学科 如经济学
• 、物理学、系统学、心理学的综合力量。它从实 践中产生之后, 不再是对个别事物的分散性研究, 而是对统筹协调类问题的普遍研究, 可广泛应用 与工商企业、军事部门、民政事业等许多部门的 统筹协调问题。
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)。
• 结论:
• 如果投资者计划在期权的有效期内持 有股票(在本例中为一个月),则提前执 行期权没有好处。
• 问题二:如果投资者认为股票现在被高 估,是否应该执行期权并卖出股票呢?
•
在这种情况下,投资者最好是出售该 期权而不是执行它。
那些确实想持有股票的投资者将会购 买该期权。这类投资者是—定存在的, 否则股票的现价就不会是50。
• 组合F的价值为:
• 总结:如果立即执行期权.则组合E的 价值低于组合F的价值,如果持有者直 到到期日才执行期权,则组合E的价值 将等于或高于组合F的价值。
• 在到期日之前,不付红利股票的看涨期 权决不应该执行。
• 因此,同一种不付红利股票的美式看涨 期权价值与相同股票的欧式看涨期权的 价值相同,即C=c
• 一般情况下,投资者迫切地希望提前执 行美式看跌期权,因此,美式看跌期权 的价值通常高于相应的欧式看跌期权的 价值。
看跌与看涨期权之间平价关系
• 已经推导的结果:
• 分析:
• 组合A:一个欧式看涨期权加上金额为 • 的现金
• 组合C:—个欧式看跌期权加上一股股 • 票
• 欧式看涨和看跌期权之间的平价关系:
假设与符号 • 假定存在一些市场参与者,如大的投资 银行,市场中: • 1.没有交易费用。 • 2.所有交易利润(减去交易损失后)具 备相同的税率。 •3.可以按无风险利率借入和贷出资 金。
字母的含义为: • S:股票现价 • X:期权执行价格 • T:期权的到期时间 • t: 现在的时间 • ST :在T时刻股票的价格
• 如果不存在这一关系.则套利者可出售 期权并将所得收入以无风险利率进行投 资,获得无风险收益。
不付红利的看涨期权的下限
• 不付红利的欧式看涨期权的下限是:
• 例子: 假定S=20,X=18.r=每年10%, T-t=1年。
• 在本例中,
• 如果期权价格不等于3.71,有无套利 机会? • 考虑欧式看涨期权的价格等于3.00的情 况,即小于理论上的最小值3.71 • 套利者可以购买看涨期权并卖空股票
• 问题:考虑欧式看跌期权价格为1时, 即小于理论上的最小值2.01时,如何套 利?
• 套利者可借入六个月期的38,同时用所 借资金购买看跌期权和股票。在六个月 末,套利者将支付
• 如果股票价格低于40.00,套利者执行 期权以40卖出股票,归还所借款项本金 和利息,其获利为:
40.00-38.96=1.04
第十讲 股票期权价格的特征
• 要点:
• 探讨欧式期权价格、美式期权价格和标 的资产价格之间的关系。 • 证明:提前执行不付红利股票美式看涨 期权决不是最佳选择,但在某些条件下, 提前执行基于这个股票的美式看跌期权 则是最佳的。
影响期权价格的因素
• • • • • • • 六种因素影响股票期权的价格 1.股票的现价 2.执行价格 3.到期期限 4.股票价格的波动率 5.无风险利率 6.期权有效期内预计发放的红利
• 例如,如果股票价格为17,则套利者的 盈利为:
• 正式证明,考虑下面两个组合: • 组合A:一个欧式看涨期仅加上金额为 的现金 • 组合B:一股股票。
• 在T时刻,组合A的价值为:
• 在T时刻,组合B的价值为
• 在不存在套利机会的情况下.下列等式 是成立的:
• 对于一个看涨期权来说,可能发生的最 坏情况是期权到期价值为零,这意味着 期权的价值必须为正值,即c>0,则:
提前执行:不付红利的看跌期权
• 问题三:提前执行不付红利的看跌期权 是否有利?
• 案例:假定执行价格为10,股票价格接 近为0通过立即执行期权,投资者可立 即获利10。 • 如果投资者等待,则执行期权的盈利可 能低于10,但是由于股票价格不可能为 负值,所以盈利不会超过10。另外,现 在收到10比将来收到10更好。 • 该期权应立即执行。
• 但美式看涨期权的持有者包含有相应的 欧式看涨期权的所有执行机会,则:
• 看涨期权不应提前执行: • 原因之一是由于期权可提供保险;当持 有看涨期权而不是持有股票本身时.看 涨期权保证持有者在股票价格下降到执 行价格之下时不受损失。一旦该期权被 执行,股票价格取代了执行价格,这种 保险就消失了; • 原因之二是与货币的时间价值有关。越 晚支付执行价格越好。
• 期初:现金流为 20-3=17.00;如果 17以年利率10%投资1年 • 期末:期权到期, 17.00将变为
• 如果股票价格高于18,套利者以18的价 格执行期权,并将股票的空头平仓,则 可获利: • 18.79—18.00=0.79
• 如果股票价格低于18,则套利者从市场 上购买股票并将股票空头平仓。套利者 甚至可获得更高的利润。
波动率
• 股票价格的波动率是用来衡量未来股票 价格变动的不确定性。随着波动率的增 加,股票上升很高或下降很低的机会也 随着增加。 • 对于股票的持有者来说,这两种变动趋 势将互相抵消;但对于看涨期仅或看跌 期权约持有者来说,则不是这样。
• 看涨期权的持有者从股价上升中获利,当股 价下跌时,由于他或她的最大损失就是期权 费,所以他仅有有限的损失。与此类似,看 跌期权约持有者从股价下跌中获利,当股价 上升时,仅有有限的损失。 • 随着波动率的增加,看涨期权和看跌期权的 价值都会增加。
股票价格和执行价格
•
如果看涨期权在将来某一时间执行, 则其收益为股票价格与执行价格的差额; • 随着股票价格的上升,看涨期权的价值 也就越大;随着执行价格的上升,看涨 期权的价值就越小;
• 对于看跌期权来说,其收益为执行价格 与股票价格的差额。
• 看跌期权的行为刚好与看涨期权相反。 当股票价格上升时,看跌期权的价值下 降;当执行价格上升时,看跌期权的价 值上升。
• 如果股票价格高于40,套利者放弃期权, 卖出股票并偿付所借款项本金和利息,甚至 可获得更高的利润。 • 例: 如果股票价格为42,则套利者的利润为: 42-38.96=3.04
• 正式证明,考虑两个组合:
• 组合C:一个欧式看跌期权加上一股股 票。 • 组合D:金额为 的现金
• 对于一个看跌期权,可能发生的最坏情 况是期权到期价值为零,所以期权的价 值必须为正值,即p>0。这意味着:
无风险利率
•
无风险利率对期权价格的影响并不直 接,当整个经济中的利率增加时,股票 价格的预期增长率也倾向于增加,但期 权持有者收到的未来现金流的现值将减 少。
• 两种影响都将减少看跌期仅的价值:因 此随着无风险利率的增加,看跌期仅的 价格将减少。而对于看涨期权来说,前 者将增加看涨期权的价格,而后者将倾 向于减少看涨期权约价格。 • 可证明对看涨期权来说,前者的影响将 起主导作用,即随着无风险利率的增加, 看涨期权的价格总是随之增加。
• 分析:
• 组合G:一个美式看跌期权加上一股股 票 • 组合H:金额为 的现金
• 可以得出:组合H<=组合G
• 可认为看跌期权也能提供保险。 • 当同时持有股票和看跌期权时,看跌期 权保证期权持有者在股票价格跌破某 一 特定的水平时不受损失,但是,看跌期 权与看涨期权不同,投资者可以放弃这 一保险并提前执行看跌期权立即实现执 行价格。这样做可能是明智的。
• 例子: • 考虑 一个不付红利的股票的美式看涨 期权,此时股票价格为51时、执行价格 为50,距到期日有六个月.无风险年利 率为12%;该期权价格的下限为多少? (3.91)
不付红利的欧式看跌期权的下限
• 对于一个不付红利股票的欧式看跌期权, 其价格的下限为:
• 例子:假定S=37,X=40,r=5%每年, T-t=0.5年;。在本例中,下限为:
• 如果不存在这一关系,则套利者购买股 票并卖出看涨期权轻易地获得无风险利 润。 •
• 美式看跌期权或欧式看跌期权的持有者 有权以X的价格出售一股股票;无论股 票价倍变得多么低,期权的价值都不会 超过X 。因此上限: • p<X和P<X
• 对于欧式期权来说,在T时刻,期权的 价值都不会超过X,因此现在期权的价 值不会超过X的现值: •
• 随着有效期的增加,欧式看跌期权和欧 式看涨期权的价值并不一定必然增加, 这是因为有效期长的期权的执行机会并 不一定包含有效期短的期权的所有执行 机会。
• 有效期长的期权只能在其到期日执行;
• 例子:考虑同一股票的两个欧式看涨期权, 一个到期期限为1个月,另一个到期期限 为2个月。假定,预计在六周后将支付大 量的红利。红利会使股票价格下降,这就 有可能使有效期短的期仅的价值超过有效 期长的期权的价值。
• 案例: 如果平价关系不成立,则存在套 利机会。
• 假定股票价格为31,执行价格为30,无 风险年利率为10%,3个月期的欧式看 涨期权的价格为3,3个月期的欧式看跌 期权的价格为2.25;
• 验证平价关系:
• 结果:相对于组合A来说,组合C较高估
• 套利策略: • 买入组合A中的证券并卖空组合C中的 证券。这包括买入看涨期权,卖空看跌 期权和股票
• 但如果投资者计划持有该股票超过一个 月,那么这就不是最佳的策略。
• 更好的方案是持有期权,并在期权的到 期日执行它。
• 此时,支付40的执行价格的时间要比立即 执行晚一个月。这就是说,可获得本金为 40、期限为一个月的利息。由于股票不支 付红利,则投资者不会牺牲任何来自股票 的收益。 • 股票价格在这一个月内还有可能会低于 40(虽然机会可能很遥远)。在这种情况下, 投资者将不会执行期权并庆幸没有提前执 行期权。
• r:在T时刻到期的投资的无风险利率 • C:购买一股股票的美式看涨期权的价值 • P:出售一股股票的美式看跌期权的价值 • c:购买一股股票的欧式看涨期权的价值 • p:出售一股股票的欧式看跌期权的价值 • :股票价格的波动率
期权价格的上下限
• 期权价格的上限 • 美式看涨期权或欧式看涨期权的持有 者有权以其一确定的价格购买一股股票, 在任何情况下,期权的价值都不会超过 股票的价值。股票价格是期权价格的上 限: c<S, C<S