运筹学基础及应用(第五版),(第二章)
运筹学第五版课后习题答案

运筹学第五版课后习题答案
《运筹学第五版课后习题答案》
运筹学是一门研究如何有效地组织和管理资源,以达到最佳效益的学科。
它涉及到许多领域,包括生产、物流、供应链管理等。
《运筹学第五版》是一本经典的教材,它提供了大量的课后习题,帮助学生巩固所学知识。
在这本教材中,每一章都包含了大量的习题,涵盖了各种不同的问题和情景。
这些习题既有理论性的问题,也有实际案例分析,让学生能够从多个角度理解和应用所学的知识。
这些习题的答案不仅仅是简单的解答,更是对运筹学理论的深入解释和应用。
通过阅读这些答案,学生可以更好地理解运筹学的原理和方法,提高问题解决能力。
除此之外,这些习题答案还可以帮助学生检验自己的学习成果。
通过对比自己的答案和教材中的答案,学生可以及时发现自己的不足之处,及时进行改正和提高。
总的来说,《运筹学第五版课后习题答案》是一本非常有用的参考书,它不仅可以帮助学生巩固所学知识,提高解决问题的能力,还可以帮助他们更好地应用所学知识,为未来的工作做好准备。
希望更多的学生能够认真阅读这本教材,从中受益。
运筹学(第五版) 习题答案

当 0,目标函数在B点有最大值;
当 0,目标函数在原点最大值。
k 0时, , 同号。
当 0时,目标函数在A点有最大值
当 0时,目标函数在原点最大值。
k 0时, , 异号。
当 0, 0时,目标函数在A点有最大值;
当 0, 0时,目标函数在C点最大值。
k= 时, , 同号
当 0时,目标函数在AB线断上任一点有最大值
最优解为
X=(0,8/5,0,1/5
目标函数下界是z=32/5
1.8表1-6是某求极大化线性规划问题计算得到的单纯形表。表中无人工变量, , , ,d, , 为待定常数,试说明这些常数分别取何值时,以下结论成立。
(1)表中解为唯一最优解;(2)表中解为最优解,但存在无穷多最优解;(3)该线性规划问题具有无界解;(4)表中解非最优,对解改进,换入变量为 ,换出变量为 。
, , 0, 无约束
(2)max
0 (i=1…n; k=1,…,m)
(1)解:设z=- , = - , , 0
标准型:
Max =3 -4 +2 -5( - )+0 +0 -M -M
s. t .
-4 + -2 + - + =2
+ +3 - + + =14
-2 +3 - +2 -2 - + =2
, , , , , , , , 0
2
4
1
1/3
0
1/6
12
-z
-8
0
1/3
0
-1/3
1
3/4
0
1
1/4
-1/8
运筹学基础及应用第五版 胡运权34015电子教案

例:要离最小的方案。
A
5 S
5 B
5
D
T
C
E
4
即求图中的最小部分树
2、求法
方法一: 避圈法 将图中所有的点分V为V两部分, V——最小部分树中的点的集合 V——非最小部分树中的点的集合
⑴ 任取一点vi,令vi∈V,其他点在V中 ⑵ 在V与V相连的边中取一条最短的边(vi,vj), 加粗(vi,vj),令vj∈V ,并在V中去掉vj ⑶ 重复⑵ ,至所有的点均在V之内。
人
ABCDE F
甲
√
√
√
乙
√
√
√
丙
√
√
丁
√
√
戊
√
√
√
己
√
√
√
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
E
C
D
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
§6.2 树图和图的最小部分树
e4
e5
e6 e7
v3
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。
e7 v4
e3
v1 e8
v5
e5
e6 e2
e1
v3
e4
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
运筹学第五版习题答案
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运筹学第五版习题答案运筹学是一门研究如何优化决策的学科,它涉及到数学、统计学和计算机科学等多个领域。
运筹学的应用范围非常广泛,包括生产调度、物流管理、供应链优化等等。
而《运筹学第五版》是一本经典的教材,它提供了大量的习题供学生练习和巩固所学知识。
本文将为大家提供《运筹学第五版》习题的答案,希望对学习者有所帮助。
第一章:引论1. 运筹学的定义是什么?运筹学是一门研究如何优化决策的学科,它利用数学和统计学的方法来解决实际问题。
2. 运筹学的应用领域有哪些?运筹学的应用领域包括生产调度、物流管理、供应链优化、金融风险管理等。
3. 运筹学方法的基本步骤是什么?运筹学方法的基本步骤包括问题建模、模型求解、解的验证和实施。
第二章:线性规划模型1. 什么是线性规划模型?线性规划模型是一种数学模型,它描述了一种目标函数和一组线性约束条件下的最优化问题。
2. 如何确定线性规划模型的最优解?线性规划模型的最优解可以通过线性规划算法来求解,如单纯形法、内点法等。
3. 什么是对偶问题?对偶问题是与原始线性规划模型相对应的另一个线性规划模型,它可以用来计算原始问题的下界。
第三章:网络优化模型1. 什么是网络优化模型?网络优化模型是一种描述网络结构的数学模型,它可以用来解决最短路径、最小生成树、最大流等问题。
2. 最短路径问题如何求解?最短路径问题可以通过迪杰斯特拉算法或弗洛伊德算法来求解。
3. 最大流问题如何求解?最大流问题可以通过Ford-Fulkerson算法或Edmonds-Karp算法来求解。
第四章:整数规划模型1. 什么是整数规划模型?整数规划模型是一种线性规划模型的扩展,它要求决策变量取整数值。
2. 整数规划问题如何求解?整数规划问题可以通过分支定界法或割平面法来求解。
3. 什么是混合整数规划模型?混合整数规划模型是一种整数规划模型的扩展,它要求部分决策变量取整数值,部分决策变量取连续值。
第五章:动态规划模型1. 什么是动态规划模型?动态规划模型是一种描述决策过程的数学模型,它将问题划分为一系列的阶段,并通过递推关系求解最优解。
运筹学习题答案(第二章)
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School of Management
运筹学教程
第二章习题解答
2.4 给出线性规划问题
min Z = 2 x1 + 3 x 2 + 5 x 3 + 6 x 4 x1 + 2 x 2 + 3 x 3 + x 4 ≥ 2 st . − 2 x1 + x 2 − x 3 + 3 x 4 ≤ − 3 x j ≥ 0 , ( j = 1, L , 4 )
page 14 30 December 2010
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运筹学教程
第二章习题解答
是原问题的可行解。 解:x1=1,x2=x3=0是原问题的可行解。原问题的对 是原问题的可行解 偶问题为: 偶问题为:
min W = 2 y1 + y 2 − y1 − 2 y 2 ≥ 1 (1) y + y ≥1 (2) 1 2 st . ( 3) y1 − y 2 ≥ 0 y1 , y 2 ≥ 0 (4)
运筹学教程
第二章习题解答
2.1 写出下列线性规划问题的对偶问题。 写出下列线性规划问题的对偶问题。
min Z = 2 x1 + 2 x 2 + 4 x 3 x1 + 3 x 2 + 4 x 3 ≥ 2 2 x + x + 3x ≤ 3 2 3 st 1 x1 + 4 x 2 + 3 x 3 = 5 x1 , x 2 , ≥ 0 , x 3 无约束
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运筹学教程
第二章习题解答
max Z = 5 x1 + 6 x2 + 3 x3 x1 + 2 x2 + 2 x3 = 5 − x + 5 x − 3 x ≥ 3 2 3 st 1 4 x1 + 7 x2 + 3 x3 ≤ 8 x1无约束 , x2 , ≥ 0, x3 ≤ 0
运筹08(第二章)运筹学第五版课件(历史上最好的,最全面的课件)
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初始表中是 I 的位置,经变换后成为 B 1
其中 Y ( y 1 , y 2 ,..., y m )
记
Y CBB
1
1
Y 0 CBB
N
1
则
CN CBB
1
1
N C N YN
1
b B b;
N B
N ,或
P j B
Pj
例:书 P36 例10,验证上述公式。 上述公式对于灵敏度分析很有帮助 。
b
i 1
m
i
ˆ y i ,于是上式应为等式,即有
a
i 1 j 1
m
n
ij
ˆ ˆ x j yi
b
i 1
m
i
ˆ yi
( a
i 1 j 1
m
n
ij
ˆ ˆ x j bi ) y i 0
2012-8-18
19
而
a
j 1
n
ij
ˆ x j bi 0 ;
ˆ yi 0
且两者最优目标函数值相等,即 证明 设有线性规划问题
max z min w
。
max Z CX ; AX X s b ; X , X s 0
经单纯形法计算后,令Y C B B
基可行解 基变量
1
0, 最终表中
非基变量
b
I
0 CB CBB
1
N
B
B
1
j
1 1 N C N C B B N Y C B B
6、设原问题是: max Z CX
2012-8-18
11
第二章 对偶理论参数线性规划运筹学基础及其应用胡运权第五版

2+2 λ 3+ λ cB XB b X1 x2 0 x3 6 2 0 0 x4 16 4 0 3+ λ x2 3 0 1 cj-zj 2+ 2λ 0
0 x3 1 0 0 0
0 0 x4 x5 0 - 2/5 1 0 0 1/5 0 -3/5-1/5 λ
§2.5参数线性规划
Ch2 Dual Problem
将其直接反映到最终单纯形表中得:
§2.5参数线性规划
Ch2 Dual Problem
cB 2 0 3
XB b x1 3-1/5λ x4 4+4/5λ x2 3+1/5λ cj-zj
2 X1 1 0 0 0
3 x2 0 0 1 0
0 0 x3 x4 1/2 0 -2 1 0 0 -1 0
0 x5 -1/5 4/5 1/5 -1/5
- 15 -5 - 5 15
15
-3
-1
1
2
λ
§2.5参数线性规划
Ch2 Dual Problem
例2:求解下述参数线性规划问题:
max z 2 x1 3x 2 2 x1 2 x 2 12 4x 16 1 s.t. 5 x 2 15 x1 , x 2 0
§2.5参数线性规划
0 0 0 x3 x4 x5 1/2 0 - 1/5 -2 1 4/5 0 0 1/5 -1- λ 0 -1/5+1/5 λ
§2.5参数线性规划
Ch2 Dual Problem
上表中最优基不变的条件是-1≤λ≤1,此时目标函数值为 Z=15+9 λ.当λ<-1时,x3列的检验数-1- λ>0.将x3作为进基变量进 行单纯形迭代得下表 表2
运筹学基础与应用课后习题答案(第一二章习题解答)

运筹学基础及应用习题解答习题一P461.1该问题有无穷多最优解1,即满足4X1 6X2 =6且0乞X2乞;2的所有X1,X2,此时目标函数值z =3。
(b)X2用图解法找不到满足所有约束条件的公共范围,所以该问题无可行解1.3(1)图解法最优解即为严1 +4x2 -9的解X =h,?丨最大值Zu35 0X1 +2X2 =8 I 2 丿 2 (2)单纯形法首先在各约束条件上添加松弛变量,将问题转化为标准形式max z =10x i 亠5x2 亠0x3 亠0x4丄3为+4X2 +刈=9st.』+2x2+x4=8则f,P4组成一个基。
令x i =x2 =0x = 0,0,9,8c c .「21 8 3■ -2 0, min ,-訂4 2丿2新的单纯形表为C j T10 5 0 0X1 X2 X3 X4C B基 b3 5 35 x 2 —0 12 2 14 1410 X1 1 1 21 07 75 25C j _Z j 0 014 143 * 35 ;「1,;「2 ::O 表明已找到冋题最优解X1 =1, X2 , X3 =0, X4 =0。
最大值z2 2(b)(1)图解法最优解即为6x1 2x2曲的解X = 7丄,最大值z上:X i +X2 =5 W2 丿 2(2)单纯形法首先在各约束条件上添加松弛变量,将问题转化为标准形式max z =2x1 x2 0x3 0x40疋st. 6x1 2x2 x4=24X i X2 X5 = 5则F3,F4,F5组成一个基。
令x i =X2 =0得基可行解x =[0,0,15,24,5 ,由此列出初始单纯形表Cj T 2 1 0 0 0\C B 基 b X1 X2 X3 X4 X5 \ \0 X 315 0 5 1 0 0X 4 24 ⑹ 2 0 1 00 X 55 1 1 0 0 1C j —Zj2 1 0 0 0日=min( 24 5^=4AO"2。
r 一-6 ‘1丿C j T210 0CB基bX 1X 2 X 3X 4X 5X 351151112X 4436■211X 51〔3」_6111C j 一Zj—33新的单纯形表为C j T21CB基b X 1X 2X 3X 4 X 515 015 15 0X 32 4 2711 2X 4 — 1—— 2 4 231 3 0X 51—■—— 24211 C j -Z j0 01 24二 min15訐,7 15二2 <0,表明已找到问题最优解X. =1 , X2 =2,冷巧,X“°, X. =0。
运筹学基础及应用第五版 胡运权资料

对偶问题(原问题) 约束右端项 目标函数系数 约束条件系数向量 AT 约束条件个数
min
约束方程 j : =
变量 y i : yi 0 y i 无约束 yi0
2.3 对偶问题的基本性质
Max z = CX
Min w = Y b
s t . AX b
s t . YA C
X0
X1 0 , X2 0
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
s.t 2y1 + y2 + 4y3 +0 y4 2
2y1 +2y2 + 0y3 +4 y4 3 yi 0, (i=1, 2, 3, 4 )
s.t AX b X 0
min w’’ = -CX s.t -AX -b X0
min w = Y b
s.t YA C Y0 例2
max w’ = -Y b
s.t -YA -C Y0
对偶模型其它结构关系
(2)若模型为
max z = C X
s.t AX b
变形
X 0
min w=Y ´(-b)
Y0
(1) 弱对偶性:
若 X0——原问题可行解,Y0——对偶问题可行解 则 CX0 Y0b
证明: ∵ Y0 0, AX0 b, ∴ Y0 AX0 Y0 b,
而 Y0 A C , ∴ Y0AX0 CX0 ,
∴ CX0 Y0 AX0 Y0 b
(2)最优性:
若 X0——原问题可行解,Y0——对偶问题可行解,且 CX0 = Y0b
运筹学基础及应用第五版 胡运权

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
运筹学基础及应用第五版 完整版

f(B1)=11
B1 7 5
2 f(B2)=7
6 3
A5
B2 2
4
3
5
B3 1 5
f(C1)=4
C1
1
f(C2)=7 4
6
C2
3
3
C3
3
f(C3)=6
f (D1)=3
D1
f (E)=0
3
E
D2 4
f (D2)=4
18
考虑三个阶段的最优选择
f(B1)=11
B1 7 65
2 f(B2)=7 3
A5
B2 2
26
动态规划方法的基本思想:
(1)将多阶段决策过程划分阶段,恰当地选取状态变 量、决策变量及定义最优指标函数.从而把问题化成一 族同类型的子问题,然后逐个求解。
(2)求解时从边界条件开始,逆(或顺)过程行进方向, 逐段递推寻优。在每一个子问题求解时,都要使用它前 面已求出的子问题的最优结果,最后一个子问题的最优 解,就是整个问题的最优解。
23
f(B1)=11
f(A)=11
A
B1 7 5 6
2 f(B2)=7 3
5
B2 2
3
4
5
B3 1 5
f(B3)=8
f(C1)=4
C1
1
f(C2)=7 4
6
C2
3
3
C3
3
f(C3)=6
f(D1)=3
D1
f(E)=0
3
E
D2 4
f(D2)=4
状态 最优决策 状态 最优决策 状态 最优决策 状态 最优决策 状态
1、阶段:将所给问题的过程,按时间或空间特征分解 成若干互相联系的阶段,以便按次序去求每阶段的解,常 用字母k表示阶段变量。
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(胡运权)第五版复习提纲汇总

《运筹学1》复习提纲第一章线性规划和单纯形法1. 规划问题的三要素2. 线性规划问题的条件3. 线性规划问题的标准形式4. 标准化方法5.作用在目标函数中的系数松弛变量化不等式约束为等式约束0人工变量使系数矩阵有单位矩阵-M(大M法)6. 可行解、可行域、最优解7. 基、基向量、基变量、非基变量、基解、基可行解(至多个)、可行基、最优基8. 各种解之间的关系9. 图解法10. 检验数11.线性规划问题解的类型用最终表判别的方法无可行解有非0人工变量有可行解有唯一最优解无非0人工变量,非基变量的检验数全为负数有无穷多最优解无非0人工变量,非基变量的检验数全非正,且有一个非基变量的检验数为0有无界解无非0人工变量,有一个非基变量的检验数为正数且这一列的系数全非正12. 单纯形表的结构:前两行,后一行,前三列,后一列,主体部分13. 单纯形法的步骤14. 人工变量法(1)大M法(2)两阶段法15. 单纯形法的向量矩阵描述(不考)初始表中的基变量在最终表中的矩阵是B-1最终表中的基变量在初始表中的矩阵是B 课后练习1.1,1.2(b,1.3(a,1.6(a,1.7(a,1.8,1.12,1.14第二章线性规划的对偶理论1、原问题的基本形式对偶问题的基本形式2、原问题与对偶问题的互化3、对偶问题的基本性质1 弱对偶性2 最优性3 无界性4 强对偶性5 互补松弛性(由松得紧性)6 互补的基解4、利用对偶理论求最优解的方法5、影子价格6、灵敏度分析(不考)1 分析Cj,可使最优解不变2 分析bi,可使最优基不变3 增加一个变量的分析课后练习2.1(a,b,2.2,2.4,2.9(a,b,c第三章运输问题1、运输问题的已知条件:产销平衡表,单位运价表运输问题有最优解的条件:产销平衡2、m产n销的运输问题有mn个决策变量,有m+n个约束条件,有m+n-1个基变量(有数字格),有mn-(m+n-1个非基变量(空格)3、调运方案表(基可行解):有数字格,空格4、空格的闭回路的构成闭回路的作用:1 计算检验数2 改进方案5、利用检验数判断调运方案的最优性若有负检验数,则此方案要改进;若无负检验数,则此方案为最优方案。
《运筹学教程》胡云权-第五版-第二章--运输问题PPT课件
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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。
运筹学基础及应用第五版
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OPERATIONS RESEARCH
2020/11/25
1
第一章 线性规划及单纯形法
(Linear Programming, LP)
线性规划模型 图解法 单纯形法原理 单纯形法计算步骤 单纯形法的进一步讨论 数据包络分析
2020/11/25
2
§1 一般线性规划问题的数学模型
1.1 引例
x1,x2,x3,x3,x4,x5 0
2020/11/25
16
1.4 线性规划问题的解的概念
求解线性规划问题:
n
max z c j x j j 1
n
aij x j
bi
(i 1,,m)
j1
x j 0
(j 1,,n)
就是从满足约束方程组和约束不等式的决策变量取 值中,找出使得目标函数达到最大的值。
(5)
令 i1
X1 [( x1 1),....., (xk k ),0,..., 0]
X 2 [( x1 1),....., (xk k ),0,..., 0]
选择合适的 ,使得所有的 xi i 0, (i 1,2,..., k)
于是 X1, X 2 均是可行解,并且
域顶点。
(1)X不是基可行解 X不是可行域顶点。
假设X是可行解,但不是基可行解, X 的前 k 个分量为正,其余分量为0,
则有
k
Pi xi b
(1)
i 1
又X不是基可行解,所以由引理知,正分量对应的列向量 P1, P2 ,..., Pk
线性相关。即存在一组不全为零的数 i ,使得
k
Pii 0
(2)
例1、生产计划问题 ⅠⅡ
设备A 2 2 设备B 4 0 设备C 0 5
《运筹学教程》胡云权 第五版 运筹学--线性规划--2单纯形法

x1, x2, …, xn ≥ 0
其中bi ≥0 ,i = 1, 2, …, m
右端项非负
线性规划的求解方法——图解法
Max Z= x1 + 2 x2 2 x1 + 2 x2 ≤ 8 2 x1 + 2 x2 = 8
4
Z=6 3
最优解:x1=2, x2=2
最优值:Z=6
0 x1 + 2 x2 ≤ 4
线性规划问题数学模型的一般形式
Z c1x1 c2 x2 cn xn 目标函数: max(min)
三要素
a11 x1 a12 x2 a1n xn (, )b1 约束条件: a21 x1 a22 x2 a2 n xn (, )b2 a x a x a x (, )b mn n m m1 1 m 2 2 x1 , x2 ,, xn 0
x1 , x2 ≥ 0
2
2 x2 = 4
图解法步骤:
Z=2 1 o 1 2 3 4 x1
1、建立直角坐标系;
2 、图示约束条件,判断可行域;
3 、图示目标函数和寻找最优解;
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 , x2 , xn ) 可行域:所有的可行解的全体
1 x1 2 x2 x3 x4 3 2 x1 x2 x , x , x , x 0 1 2 3 4
6个基,最多 C m 个 n
线性规划标准型解的概念
基解:当A中的基B取定后,不妨设B表示A中的前m列,则可 记 A (B N ) ,相应地X ( X B X N )T , 约束条件AX=b可表示为 X B ,即 X B1b B1NX ,当取 X 0 时,则 X B1b B N AX ( B N ) b N B
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即: 原 问 题
max Z = CX AX ≤ b X ≥0
对 偶 问 题
min W = bT Y A Y ≥C
T T
Y ≥0
2011-12-2
8
§2 原问题与对偶问题
对于一般的线性规划问题, 对于一般的线性规划问题,
max z = c1 x1 + c2 x2 + ⋯ + cn xn
→ y1 a11 x1 + a12 x2 + ⋯ + a1n xn ≤ b1 a x + a x + ⋯ + a x ≤ b → y2 2n n 2 21 1 22 2 ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ a x + a x + ⋯ + a x ≤ b → ym m1 1 m2 2 mn n m x1 , x2 , ⋯, xn ≥ 0
用矩阵将上述原问题对偶问题写出
min W = 12 y1 + 16 y2 + 15 y3
s.t
{
2 y1 + 4 y2 ≥2 + 5 y3 ≥ 3 2 y1
y1 , y2 > 0
x1 max Z = CX = ( 2,3) x 2 12 2 2 x1 AX = 4 0 ≤ 16 = b x 0 5 2 15 X ≥0
≤−7 − 4 y1 + 3 y2 − 2 y − 6 y + 5 y = 4 1 2 3 6 y1 − 4 y2 + 3x3 ≤ −3 y1 , y2 ≥ 0, x3无约束
2011-12-2
x1 x2 x3
14
小结:对偶问题与原问题的关系: 小结:对偶问题与原问题的关系: 目标函数: 目标函数:MAX 原 问 题 约束条件: 个约束 约束条件:m个约束 对 偶 问 题 目标函数: 目标函数:MIN 变量 : m个变量 个变量
乙方租借设备: 乙方租借设备: 租借设备
甲方以何种价格将设备A、 、 甲方以何种价格将设备 、B、 C租借给乙方比较合理? 请为 租借给乙方比较合理? 租借给乙方比较合理 其定价。 其定价。
Ⅰ,Ⅱ各生产多少, 可获最大利润 各生产多少 可获最大利润? 假设A、 、 的单位租金 解: 假设 、B、C的单位租金 分别为
且两者最优目标函数值相等, 且两者最优目标函数值相等,即 证明 设有线性规划问题
m z =m w ax in
。
max Z = CX ; AX + X s = b; X , X s ≥ 0
经单纯形法计算后, 经单纯形法计算后,令Y
基可行解
= C B B −1 > 0, 最终表中
非基变量
基变量
b′ σj →
如何写出非规范的原问题相应的对偶问题: 如何写出非规范的原问题相应的对偶问题: 1. 2. 3. 4. 目标函数MIN 目标函数 约束条件 ≥ 约束条件 = 变量 MAX
≤
?
≤0
或 无约束
?
例:P55 例2,写出下面规划的对偶规划 ,
min z = 7 x1 + 4 x2 − 3x3 − 4 x1 + 2 x2 − 6 x3 ≤ 24 − 3 x − 6 x − 4 x ≥ 15 1 2 3 5 x2 + 3 x3 = 30 x1 ≤ 0, x2无约束,x3 ≥ 0
运筹学
OPERATIONS RESEARCH
第二章 线性规划的对偶理论
2011-12-2
1
第二章 线性规划的对偶理论 ( Dual Linear Programming, DLP)
原问题与对偶问题 对偶问题的基本性质 影子价格 对偶单纯形法 灵敏度分析 参数线性规划
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2
§1 对偶问题的提出
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9
类似于前面的资源定价问题,每一个约束条件对应一个“ 对偶变量” 类似于前面的资源定价问题,每一个约束条件对应一个“ 对偶变量”,它就 相当于给各资源的单位定价。于是我们有如下的对偶规划: 对偶规划 相当于给各资源的单位定价。于是我们有如下的对偶规划:
min W = b1 y1 + b2 y2 + ⋯ + bm ym
(原问题)无可行解。 原问题)无可行解。
2011-12-2 16
3、最优性 、
如果
ˆ xj,
ˆ yi , i = 1,..., m, j = 1,...n
ˆ ˆ ∑c x = ∑b y
j =1 j j i =1 i n m i
分
别是原问题和对偶问题的可行解, 别是原问题和对偶问题的可行解,且有
则
ˆ ˆ x j , yi , i = 1,..., m, j = 1,...n 分别是原问题和对偶问题的
y1, y2 > 0
y1 , y2 > 0
于是对偶问题即为: 于是对偶问题即为:
m in ( − Z ) = − 2 x1 − 3 x 2
- 2 x1 - 2 x 2 ≥ - 12 - 4 x ≥ - 16 1 - 5 x 2 ≥ - 15 x1 , x 2 ≥ 0
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设
最优解。 最优解。 证明 和
y ∗i , i = 1,..., m, j = 1,...n x j,
∗
m
分别是原问题
n n m 对偶问题的最优解,则由弱对偶性, 对偶问题的最优解,则由弱对偶性, j =1 n j =1 m i =1
ˆ c j x j ≤ ∑ c j x ∗ j ≤ ∑ bi y ∗i ≤ ∑ bi yi ∑ ˆ
AX ≤ b
n个变量 个变量
AT Y ≥ C T
m个变量 个变量
X ≥0
Y ≥0
的原问题,由此写出其对偶问题如右方所示,那么, 这是规范形式 的原问题,由此写出其对偶问题如右方所示,那么,当原问题 不是规范形式时,应如何写出其对偶问题? 不是规范形式时,应如何写出其对偶问题?可以先将原问题化成规范的 原问题,再写出对偶问题。 原问题,再写出对偶问题。
min W = 12 y1 + 16 y2 + 15 y3
s.t
2 y1 + 4 y2 ≥2 2 y1 + 5 y3 ≥ 3
y1 , y2 , y3 > 0
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原问题
对偶问题
max Z = 2 x 1 + 3 x 2
2 x 1 + 2 x 2 ≤ 12 4 x ≤ 16 1 5 x 2 ≤ 15 x1 , x 2 ≥ 0
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11
例 写出下述规划的对偶问题
解 先将该问题化为规范形式
min W = 12 y1 + 16 y2 + 15 y3
max(−W ) = −12y1 −16y2 −15y3
s.t
2 y1 + 4 y2 ≥2 + 5 y3 ≥ 3 2 y1
s.t
- 2 y1 - 4 y2 ≤ - 2 − 2 y1 − 5 y3 ≤ −3
类似的,生产产品Ⅱ的资源用于出租时,租金收入应满足: 类似的,生产产品Ⅱ的资源用于出租时,租金收入应满足:
2 y1 + 5 y3 ≥ 3
总的租金收入: 总的租金收入:
12 y1 + 16 y2 + 15 y3
而就乙方而言,希望甲方的租金收入在满足约束的条件下越小越好, 而就乙方而言,希望甲方的租金收入在满足约束的条件下越小越好, 这样双方才可能达成协议。 这样双方才可能达成协议。 的线性规划模型: 于是得到下述 的线性规划模型:
≤ (≥ ) =
变量 : n个变量 个变量
≥0 (≤ 0) 无约束
约束条件:n个约束 约束条件: 个约束
≥0 (≤ 0) 无约束
约束条件右端项 价值系数
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≥ (≤ ) =
价值系数 约束条件右端项
15
§3 对偶问题的基本性质
就上节所讨论的一般的线性规划问题及其对偶问题,有如下的性质: 就上节所讨论的一般的线性规划问题及其对偶问题,有如下的性质: 1、弱对偶性 、 如果
x j,
y i , i = 1,..., m, j = 1,...n
x j ≤ ∑ bi y i
i =1 m
分
别是原问题和对偶问题的可行解, 别是原问题和对偶问题的可行解,则恒有
∑c
j =1
n
j
考虑利用 2、无界性 、
cj ≤ ∑aij yi
i=1
m
及
∑a x
j=1 ij
n
j
≤ bi
代入。 代入。
如果原问题(对偶问题)有无界解, 如果原问题(对偶问题)有无界解,则其对偶问题
i =1
ˆ ˆ ∑c x = ∑b y
又
j =1 j j i =1 i
i
ˆ cj xj = ∑cj x∗ j = ∑bi y∗i = ∑bi yi ∑ ˆ
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n
,所以
n
m
m
j=1
j =1
i=1
i=1
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4、强对偶性 、
如果原问题有最优解,则其对偶问题也必有最优解, 如果原问题有最优解,则其对偶问题也必有最优解,
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10
对偶问题与原问题的关系: 对偶问题与原问题的关系: 目标函数: 目标函数:MAX 原 问 题 变量 : 目标函数: 目标函数:MIN 对 偶 问 题 变量 :
max Z = CX
约束条件: 个约束 约束条件:m个约束
min W = bT Y