运筹学Problem 10.3-4 _p459_

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运筹学教程

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运筹学(Operations Research,简称OR)是一种应用数学方法和技术的学科,旨在解决复杂的决策问题和优化问题。

它是通过建立数学模型、分析模型以及应用计算机技术等手段,为决策者提供科学的决策支持。

运筹学主要包括以下几个方面的内容:
1. 线性规划:线性规划是运筹学中常用的一种优化方法,用于在一组约束条件下,找到使目标函数最大化或最小化的最优解。

2. 整数规划:整数规划是线性规划的一种扩展,它要求决策变量取整数值。

整数规划常用于需要做出离散决策的问题,如装箱问题、旅行商问题等。

3. 动态规划:动态规划是一种通过将大问题分解为小问题并利用小问题的最优解来求解大问题的方法。

它主要用于具有重叠子问题结构的优化问题。

4. 随机规划:随机规划是一种考虑不确定性因素的优化方法,它通过引入随机变量和概率分布来描述问题的不确定性,并在干预决策中考虑不确定性的影响。

5. 排队论:排队论是运筹学中研究排队模型的一门学科,用于优化队列系统的设计与性能,以及评估排队系统的性能指标。

除了上述内容,运筹学还包括模拟、图论、网络优化等其他方法和技术。

它广泛应用于交通运输、生产计划、资源分配、供应链管理等领域。

运筹学课后习题答案

运筹学课后习题答案

第一章 线性规划1、由图可得:最优解为2、用图解法求解线性规划: Min z=2x 1+x 2⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥≤≤≥+≤+-01058244212121x x x x x x解:由图可得:最优解x=1.6,y=6.4Max z=5x 1+6x 2⎪⎩⎪⎨⎧≥≤+-≥-0,23222212121x x x x x x解:由图可得:最优解Max z=5x 1+6x 2, Max z= +∞Maxz = 2x 1 +x 2⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥≤+≤+≤0,5242261552121211x x x x x x x由图可得:最大值⎪⎩⎪⎨⎧==+35121x x x , 所以⎪⎩⎪⎨⎧==2321x xmax Z = 8.1212125.max 23284164120,1,2maxZ .jZ x x x x x x x j =+⎧+≤⎪≤⎪⎨≤⎪⎪≥=⎩如图所示,在(4,2)这一点达到最大值为26将线性规划模型化成标准形式:Min z=x 1-2x 2+3x 3⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥≥-=++-≥+-≤++无约束321321321321,0,052327x x x x x x x x x x x x解:令Z ’=-Z,引进松弛变量x 4≥0,引入剩余变量x 5≥0,并令x 3=x 3’-x 3’’,其中x 3’≥0,x 3’’≥0Max z ’=-x 1+2x 2-3x 3’+3x 3’’⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥≥≥≥≥≥-=++-=--+-=+-++0,0,0'',0',0,05232'''7'''5433213215332143321x x x x x x x x x x x x x x x x x x x7将线性规划模型化为标准形式Min Z =x 1+2x 2+3x 3⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥≤-=--≥++-≤++无约束,321321321321,00632442392-x x x x x x x x x x x x解:令Z ’ = -z ,引进松弛变量x 4≥0,引进剩余变量x 5≥0,得到一下等价的标准形式。

《运筹学》课后答案

《运筹学》课后答案

《运筹学》课后答案《运筹学》是一门研究如何在有限资源下做出最佳决策的学科,它涉及到数学、统计学、经济学等多个学科的知识。

掌握运筹学的方法和技巧对于解决实际问题具有重要意义。

下面是《运筹学》课后习题的答案:1. 什么是线性规划问题?线性规划问题是指在一组线性约束条件下,求解一个线性目标函数的最优值的问题。

线性规划问题具有优化的特点,即找到一组满足约束条件的解,使得目标函数取得最大(最小)值。

2. 线性规划问题的标准形式是什么?线性规划问题的标准形式是指将目标函数和约束条件都写成标准形式,即目标函数为最大化(最小化)一个线性函数,约束条件为一组线性不等式和线性等式。

3. 线性规划问题的解的存在性和唯一性是什么?线性规划问题的解的存在性和唯一性是由线性规划问题的特殊结构决定的。

如果线性规划问题有有界解(即目标函数有最大(最小)值),则存在解;如果线性规划问题的目标函数有最大(最小)值,且该最大(最小)值只有一个解,则解是唯一的。

4. 什么是单纯形法?单纯形法是一种解线性规划问题的常用方法,它通过迭代计算来逐步接近最优解。

单纯形法的基本思想是从一个初始可行解出发,通过一系列变换(包括基变换、基可行解的改进等)来逐步接近最优解。

5. 什么是对偶理论?对偶理论是线性规划问题的一个重要理论基础,它通过将原问题转化为对应的对偶问题来研究线性规划问题。

对偶理论可以帮助我们理解线性规划问题的性质和结构,并且可以通过对偶问题的解来得到原问题的解。

6. 什么是整数规划问题?整数规划问题是指在线性规划问题的基础上,将决策变量的取值限制为整数的问题。

整数规划问题具有更为复杂的性质,其解的搜索空间更大,求解难度更大。

7. 什么是分支定界法?分支定界法是解整数规划问题的一种常用方法,它通过将整数规划问题分解为一系列线性规划子问题,通过不断分支和约束来逐步缩小解的搜索空间,最终找到最优解。

8. 什么是动态规划?动态规划是一种解决多阶段决策问题的方法,它通过将问题分解为一系列子问题,并且利用子问题的解来构建整体问题的解。

运筹学运输问题-图文

运筹学运输问题-图文
❖ 建模:设xij为从产地Ai运往销地Bj的物资数量(i=1, …m;j=1,…n。
销地 B1
B2
...
Bn
产量
产地
A1
X11 X12
...
X1n
a1
A2
X21 X22
...
X2n
a2
.
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Am
Xm1 Xm2
...
Xmn
am
销量
b1
b2
...
bn
则运输问题的数学模型如下:
产销平衡表
销地 B1
B2
...
Bn
产量
产地
A1
a1
A2
a2
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.
Am
am
销量
b1
b2
...
bn
单位运价表
销地
B1
B2
...
Bn
产地
A1
c11
c12
...
c1n
A2
c21
c22
...
c2n
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.
Am
cm1
cm2
...
cmn
❖ 若总产量等于总销量(产销平衡),试确定总运费最省 的调运方案。
Table14 检验数表
销地
B1
B2
B3
B4
产地
A1

运筹学课后习题答案

运筹学课后习题答案

运筹学课后习题答案运筹学课后习题答案运筹学是一门研究如何在有限资源下做出最优决策的学科。

它涉及到数学、统计学和计算机科学等多个领域,旨在解决实际问题中的优化和决策难题。

在学习运筹学的过程中,课后习题是巩固知识和理解概念的重要方式。

下面将为大家提供一些运筹学课后习题的答案,希望能对大家的学习有所帮助。

1. 线性规划问题线性规划是运筹学中最基本的问题之一。

它的目标是在给定的约束条件下,找到使目标函数达到最大或最小值的决策变量的取值。

以下是一个线性规划问题的示例及其答案:问题:某公司生产两种产品A和B,每单位产品A的利润为3万元,产品B的利润为4万元。

产品A每单位需要2个工时,产品B每单位需要3个工时。

公司总共有40个工时可用。

如果公司希望最大化利润,应该生产多少单位的产品A和产品B?答案:设产品A的生产单位为x,产品B的生产单位为y。

根据题目中的约束条件可得到以下线性规划模型:目标函数:Maximize 3x + 4y约束条件:2x + 3y ≤ 40x ≥ 0, y ≥ 0通过求解这个线性规划模型,可以得到最优解为x = 10,y = 10。

也就是说,公司应该生产10个单位的产品A和10个单位的产品B,以最大化利润。

2. 项目管理问题项目管理是运筹学的一个重要应用领域。

它涉及到如何合理安排资源、控制进度和降低风险等问题。

以下是一个项目管理问题的示例及其答案:问题:某公司需要完成一个项目,该项目包含5个任务。

每个任务的完成时间和前置任务如下表所示。

为了尽快完成项目,应该如何安排任务的执行顺序?任务完成时间(天)前置任务A 4 无B 6 无C 5 AD 3 BE 7 C, D答案:为了确定任务的执行顺序,可以使用关键路径方法。

首先,计算每个任务的最早开始时间和最晚开始时间。

然后,找到所有任务的最长路径,即关键路径。

关键路径上的任务不能延迟,否则会延误整个项目的完成时间。

根据上表中的信息,可以得到以下关键路径:A → C → E,最长时间为4 + 5 + 7 = 16天因此,任务的执行顺序应为A → C → E。

运筹学课件PPT课件

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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。

运筹学完整版

运筹学完整版

绪论
20世纪50年代中期,钱学森、许国志等教授在国内全面介绍 和推广运筹学知识,1956年,中国科学院成立第一个运筹学研究 室,1957年运筹学运用到建筑和纺织业中,1958年提出了图上作 业法,山东大学的管梅谷教授提出了“中国邮递员问题”,1970 年,在华罗庚教授的直接指导下,在全国范围内推广统筹方法和 优选法。
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。
“管理运筹学”软件介绍
“管理运筹学”2.0版包括:线性规划、运输问题、整数规划(0-1整数 规划、纯整数规划和混合整数规划)、目标规划、对策论、最短路径、 最小生成树、最大流量、最小费用最大流、关键路径、存储论、排队论、 决策分析、预测问题和层次分析法,共15个子模块。
x
va2x2x a dv 0 dx
2 ( a 2 x )x ( 2 ) ( a 2 x )2 0
x a 6
线性规划问题的数学模型
例1.2 某厂生产两种产品, 下表给出了单位产品所需资 源及单位产品利润
项目

设备 A(h) 0
设备 B(h) 6
调试工序(h) 1
利润(元) 2
Ⅱ 每天可用能力
5
经济管理学核心课程
运筹学
( Operations Research )
第一章





绪论



之n

绪论
本章主要内容: (1)运筹学简述 (2)运筹学的主要内容 (3)本课程的教材及参考书 (4)本课程的特点和要求 (5)本课程授课方式与考核 (6)运筹学在经济管理中的应用
绪论
什么是运筹学? Operational Research 运用研究、 运作研究

运筹学课后习题及答案

运筹学课后习题及答案

运筹学课后习题及答案运筹学是一门应用数学的学科,旨在通过数学模型和方法来解决实际问题。

在学习运筹学的过程中,课后习题是非常重要的一部分,它不仅可以帮助我们巩固所学的知识,还可以提升我们的解决问题的能力。

下面,我将为大家提供一些运筹学课后习题及答案,希望对大家的学习有所帮助。

1. 线性规划问题线性规划是运筹学中的一个重要分支,它旨在寻找线性目标函数下的最优解。

以下是一个线性规划问题的例子:Max Z = 3x + 4ySubject to:2x + 3y ≤ 10x + y ≥ 5x, y ≥ 0解答:首先,我们可以画出约束条件的图形,如下所示:```y^|5 | /| /| /| /|/+-----------------10 x```通过观察图形,我们可以发现最优解点是(3, 2),此时目标函数取得最大值为Z = 3(3) + 4(2) = 17。

2. 整数规划问题整数规划是线性规划的一种扩展,它要求变量的取值必须是整数。

以下是一个整数规划问题的例子:Max Z = 2x + 3ySubject to:x + y ≤ 52x + y ≤ 8x, y ≥ 0x, y为整数解答:通过计算,我们可以得到以下整数解之一:x = 2, y = 3此时,目标函数取得最大值为Z = 2(2) + 3(3) = 13。

3. 网络流问题网络流问题是运筹学中的另一个重要分支,它研究的是在网络中物体的流动问题。

以下是一个网络流问题的例子:有一个有向图,其中有三个节点S、A、B和一个汇点T。

边的容量和费用如下所示:S -> A: 容量为2,费用为1S -> B: 容量为3,费用为2A -> T: 容量为1,费用为1B -> T: 容量为2,费用为3A -> B: 容量为1,费用为1解答:通过使用最小费用最大流算法,我们可以找到从源点S到汇点T的最小费用流量。

在该例中,最小费用为5,最大流量为3。

运筹学课程常见疑难问题及解答

运筹学课程常见疑难问题及解答
由于写对偶问题是本章其他内容的基础,因此需要通过大量
的练习熟练掌握原问题与对偶问题的对应关系。
返回
利用松弛性质求解对偶问题最优解时应注 意什么?
注意给出的线性规划问题是否具备原问题或者对偶问题的标
准形式。对于具备标准形式的线性规划问题,可以直接利用
松弛性质中的描述进行计算。
对于不具备标准形式的线性规划问题,不可以直接利用松弛
以单位矩阵对应的变量作为基变量时,求出的基本解一 定是基本可行解。
迭代时以单位矩阵对应的变量作为基变量,还可以从单
纯形表中直接读出各变量的值。
返回
应用大M法时应注意什么问题?
应用大M法时应注意:
在约束方程中加入人工变量以后,一定要在目标函数中
增加罚函数项;
在求极大的目标函数中,人工变量系数应为-M,相反在
第八章—目标规划
第九章—排队论 第十章—存贮论 第十一章—决策论 第十二章—多目标决策方法 第十三章—在民航应用案例
一般性问题的解答
运筹学在民航运输中的应用情况
参见第十三章内容及平台上的学术文献
如何学好运筹学课程
同一问题求解方法的选择
返回
如何学好运筹学课程?
i=1 m
n m a kj x j b k时, y k 0; a ij yi c j , j 1, , n j=1 的最优解,当且仅当 i=1 m y 0,i 1, , m a y c 时, x 0. i l l il i i=1
返回
什么是满秩矩阵?
如果方阵的行列式非零,则该方阵是满秩矩阵。 某方阵是满秩矩阵时,以该方阵各列作为系数的各变量作为
基变量,其他变量取为常数(计算基本解时取为0)时,则

《运筹学》习题与答案

《运筹学》习题与答案

《运筹学》习题与答案(解答仅供参考)一、名词解释1. 线性规划:线性规划是运筹学的一个重要分支,它主要研究在一系列线性约束条件下,如何使某个线性目标函数达到最大值或最小值的问题。

2. 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,通过把原问题分解为相互联系的子问题来求解,对每一个子问题只解一次,并将其结果保存起来以备后续使用,避免了重复计算。

3. 整数规划:整数规划是在线性规划的基础上,要求决策变量取值为整数的一种优化模型,用于解决实际问题中决策变量只能取整数值的情形。

4. 马尔可夫决策过程:马尔可夫决策过程是一种随机环境下的决策模型,其中系统的状态转移具有无后效性(即下一状态的概率分布仅与当前状态有关),通过对每个状态采取不同的策略(行动)以最大化期望收益。

5. 最小费用流问题:最小费用流问题是指在网络流模型中,每条边都有一个容量限制和单位流量的成本,寻找满足所有节点流量平衡的同时使得总成本最小的流方案。

二、填空题1. 运筹学的主要研究对象是系统最优化问题,其核心在于寻求在各种(约束条件)下实现(目标函数)最优的方法。

2. 在运输问题中,供需平衡指的是每个(供应地)的供应量之和等于每个(需求地)的需求量之和。

3. 博弈论中的纳什均衡是指在一个博弈过程中,对于各个参与者来说,当其他所有人都不改变策略时,没有人有动机改变自己的策略,此时的策略组合构成了一个(纳什均衡)。

4. 在网络计划技术中,关键路径是指从开始节点到结束节点的所有路径中,具有最长(总工期)的路径。

5. 对于一个非负矩阵A,如果存在一个非负矩阵B,使得AB=BA=A,则称A为(幂等矩阵)。

三、单项选择题1. 下列哪项不是线性规划的标准形式所具备的特点?(D)A. 目标函数是线性的B. 约束条件是线性的C. 决策变量非负D. 变量系数可以为复数2. 当线性规划问题的一个基解满足所有非基变量的检验数都非正时,那么该基解(C)。

A. 不是可行解B. 是唯一最优解C. 是局部最优解D. 不一定是可行解3. 下列哪种情况适合用动态规划法求解?(B)A. 问题无重叠子问题B. 问题具有最优子结构C. 问题不能分解为多个独立子问题D. 子问题之间不存在关联性4. 在运输问题中,如果某条路线的运输量已经达到了其最大运输能力,我们称这条路线处于(A)状态。

运筹学 问题分类

运筹学 问题分类

运筹学问题分类运筹学问题分类是依据问题的性质和特点进行的分类。

通过对运筹学问题的分类,可以更好地理解和掌握各种问题的特点和解决方法,提高解决问题的效率。

1. 线性规划问题:线性规划问题是最经典的运筹学问题之一,主要解决如何优化有限的资源以实现最大或最小的目标。

例如,在生产计划、物流配送和财务投资等领域中,常常需要解决线性规划问题。

2. 非线性规划问题:非线性规划问题是相对于线性规划问题而言的,主要解决如何优化非线性目标函数,同时满足一系列约束条件的问题。

例如,在航空航天、机械制造和金融领域中,常常需要解决非线性规划问题。

3. 整数规划问题:整数规划问题是特殊的运筹学问题,要求决策变量取整数值或只取零或一两个值。

整数规划问题在组合优化、生产调度、计划安排等领域中应用广泛。

4. 动态规划问题:动态规划问题是解决具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。

例如,在生产调度、库存管理和财务优化等领域中,常常需要解决动态规划问题。

5. 图论问题:图论问题是基于图形理论进行优化的问题。

例如,在计算机科学、交通运输和通信网络等领域中,常常需要解决图论问题。

6. 排队论问题:排队论问题是研究排队系统最优化的运筹学问题。

例如,在计算机系统、通信网络和医疗服务等领域中,常常需要解决排队论问题。

7. 决策分析问题:决策分析问题是基于概率和效用理论进行决策的问题。

例如,在风险评估、投资决策和市场营销等领域中,常常需要解决决策分析问题。

8. 组合优化问题:组合优化问题是解决离散最优化的运筹学问题。

例如,在计算机科学、交通运输和金融领域中,常常需要解决组合优化问题。

运筹学习题集答案

运筹学习题集答案

运筹学习题集答案运筹学习题集答案运筹学是一门应用数学学科,旨在通过数学模型和优化方法解决实际问题。

在运筹学学习过程中,学生通常会遇到各种各样的习题,这些习题旨在帮助学生巩固所学的理论知识,并提升他们的问题解决能力。

本文将给出一些常见运筹学习题的答案,希望能对学生们的学习有所帮助。

1. 线性规划问题线性规划是运筹学中的重要内容之一,它的目标是在一组线性约束条件下,找到一个使目标函数达到最大或最小的变量值。

以下是一个简单的线性规划问题:Maximize 3x + 2ySubject to:x + y ≤ 102x + 3y ≤ 25x, y ≥ 0解答:首先,我们将目标函数和约束条件转化为标准形式:Maximize Z = 3x + 2ySubject to:x + y + s1 = 102x + 3y + s2 = 25x, y, s1, s2 ≥ 0然后,我们可以使用单纯形法或者二阶段法求解这个线性规划问题。

通过计算,可以得到最优解为x = 5, y = 5, Z = 25。

2. 整数规划问题整数规划是线性规划的一种扩展形式,它要求变量的取值必须为整数。

以下是一个整数规划问题:Maximize 4x + 5ySubject to:2x + 3y ≤ 10x + y ≥ 4x, y ≥ 0x, y为整数解答:对于这个整数规划问题,我们可以使用分支定界法求解。

首先,我们将松弛约束条件,得到一个线性规划问题。

通过计算,可以得到最优解为x = 2.5, y = 3.3333, Z = 23.3333。

然后,我们将x和y的取值分别取整,得到两个子问题:1) 当x = 2, y = 3时,Z = 232) 当x = 2, y = 4时,Z = 24通过比较这两个子问题的目标函数值,我们可以确定最优解为x = 2, y = 4, Z = 24。

3. 排队论问题排队论是研究等待行列的数学理论。

以下是一个排队论问题:某银行有两个服务窗口,到达该银行的客户平均每10分钟有一个,服务时间平均为8分钟,假设客户到达和服务时间均服从指数分布。

运筹学的基本名词解释

运筹学的基本名词解释

运筹学的基本名词解释运筹学(Operations Research)是一门应用数学领域,通过使用数学模型和优化算法来研究和解决复杂问题。

它结合了数学、统计学和计算机科学等多个学科的理论和方法,旨在提供科学而有效的决策支持和问题解决方案。

运筹学被广泛应用于工业、商业、军事、交通、医疗和社会管理等各个领域。

一、线性规划(Linear Programming)线性规划是运筹学中最基本和常用的数学模型之一。

它通过建立数学模型描述问题,并使用线性目标函数和线性约束条件,寻找使目标函数最优化的变量取值。

线性规划在生产调度、资源分配、运输和网络设计等问题中有广泛应用。

二、整数规划(Integer Programming)整数规划是线性规划的扩展,变量的取值限制为整数。

这种限制使得问题更加复杂,但也更贴近实际应用中的许多情况。

整数规划在生产计划、物流管理、投资决策和组合优化等领域具有重要意义。

三、网络优化(Network Optimization)网络优化是研究如何在一个复杂网络中寻找最优解的问题。

该网络可以是交通网络、电力网络、通信网络,也可以是供应链和金融网络等。

网络优化考虑多个节点和连接之间的关系,通过优化算法寻找最小代价、最大流量或最短路径等目标。

四、排队论(Queuing Theory)排队论是运筹学中研究排队系统行为的数学模型。

排队论可以用来分析和优化各种服务系统,如银行窗口、电话呼叫中心和交通信号控制等。

它考虑顾客到达的规律、服务时间的分布以及等待时间和队列长度等指标。

五、决策分析(Decision Analysis)决策分析是一种运筹学方法,用于支持决策者在面临风险和不确定性的情况下做出最佳决策。

决策分析考虑决策者的偏好、不确定性的可能性和影响,并通过数学模型和决策树等工具来选择最优决策。

六、模拟(Simulation)模拟是运筹学中一种重要的工具,用于研究和分析复杂系统的行为。

通过构建系统的数学模型和仿真实验,模拟可以模拟和评估系统在不同条件下的运行情况,以便提供决策支持和改进建议。

运筹学题库及详解答案

运筹学题库及详解答案

运筹学题库及详解答案1. 简述线性规划的基本假设条件。

答案:线性规划的基本假设条件包括目标函数和约束条件都是线性的,所有变量的取值范围都是连续的,并且目标函数和约束条件都是确定的。

2. 解释单纯形法的基本原理。

答案:单纯形法是一种求解线性规划问题的算法。

它从一个初始可行解开始,通过迭代的方式,每次选择一个非基变量,通过行操作将其变为基变量,同时保持解的可行性,直到达到最优解。

3. 什么是对偶问题?请给出一个例子。

答案:对偶问题是指一个线性规划问题与其对应的另一个线性规划问题之间的关系。

它们共享相同的技术系数矩阵,但目标函数和约束条件互换。

例如,如果原问题是最大化目标函数 \( c^T x \) 受约束\( Ax \leq b \),对偶问题则是最小化 \( b^T y \) 受约束 \( A^T y \geq c \)。

4. 如何确定一个线性规划问题的最优解?答案:确定线性规划问题的最优解通常需要满足以下条件:(1) 所有约束条件都得到满足;(2) 目标函数的值达到可能的最大值(最大化问题)或最小值(最小化问题);(3) 存在至少一个基解,使得所有非基变量的值都为零。

5. 解释灵敏度分析在运筹学中的作用。

答案:灵敏度分析用于评估当线性规划问题中的参数发生变化时,对最优解的影响。

它可以帮助决策者了解哪些参数的变化对结果影响最大,从而在实际应用中做出更灵活的决策。

6. 什么是运输问题,它与一般线性规划问题有何不同?答案:运输问题是线性规划的一个特例,它涉及将一种或多种商品从一个地点运输到另一个地点,以满足不同地点的需求,同时最小化运输成本。

与一般线性规划问题不同,运输问题通常具有特定的结构,可以通过特定的算法(如西北角法或最小元素法)来求解。

7. 描述网络流问题的基本特征。

答案:网络流问题涉及在网络中流动的资源或商品,目标是最大化或最小化流的总价值或成本。

网络由节点和边组成,节点代表资源的供应点或需求点,边代表资源流动的路径。

《运筹学》全套课件(完整版)

《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。

运筹学PPT完整版

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设备 产品
A
B
C
D 利润(元)

2
1
4
0
2

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 15
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
≤ 16
4x2 ≤ 12 x1 ≥ 0 , x2 ≥ 0
线性规划通常解决下列两类问题:
(1)当任务或目标确定后,如何统筹兼顾,合理安排,用 最少的资源 (如资金、设备、原标材料、人工、时间等) 去完成确定的任务或目标 (2)在一定的资源条件限制下,如何组织安排生产获得最 好的经济效益(如产品量最多 、利润最大.)
线性规划问题的数学模型
例1.1 如图所示,如何截取x使铁皮所围成的容积最 大?
运筹学在工商管理中的应用
Page 9
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
优化炼油程序及产品供应、配送和营销
基:设A为约束条件②的m×n阶系数矩阵(m<n),其秩为 m,B是矩阵A中m阶满秩子矩阵(∣B∣≠0),称B是规划问 题的一个基。设:
a11 a1m
B
(
p1
pm
)
am1

运筹学 运输问题

运筹学 运输问题
ai 0,bj 0, cij 0 (i 1, 2,L , m; j 1, 2,L , n)
运输问题
设 xij 表示产地 Ai 运往销地 Bj (i=N1o,2te,…: c,ijm在;运左下输角表
j=1,2,…,n) 的运量.
m
n
xij 在右上角
1、产销平衡问题 即 ai bj
p p is js
is j1
0
故该向量组线性相关.
x11 x12 L x1n x21 x22 L x2n L xm1 xm2 L xmn
1 1 L 1


11L 1


O


A


1
1

1
1
11L
1

1


1


O 1
OO 1
O
1
运输问题 定义 2 在变量组 xi1 j1 , xi2 j2 ,L , xir jr
§1 运输问题及其数学模型
推论 2 平衡运输问题中的一组 m + n - 1 个变量
xi1 j1 , xi2 j2 ,L , xis js (s m n 1)
能构成基变量的充要条件是它不包含任何闭回路.
该推论给出了运输问题的基可行解中基变量的一 个基本特征:基变量组不含闭回路. 这就是基可行解 在表上的一个表现,利用它来判断 m + n – 1 个变量 是否构成基变量组,就看它是否包含闭回路.
因此, xit jt (t 1, 2,L , m n 1) 都是整数.
b a1 a2 L am b1 b2 L bn T
运输问题
定义 1 凡是能排列成 闭回路的几何特征:

运筹学解决问题的过程.pptx

运筹学解决问题的过程.pptx
• 在建数学模型时要结合实际应用,要学会用计算机软件解决问题。
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10
各章节的重点、难点 及注意事项
11
1、 线 性 规 划
例1. 某工厂在计划期内要安排甲、乙两种产品的生产,已知生产单位产品所需的设备台时 及A、B两种原材料的消耗以及资源的限制,如下表:
设备 原料 A 原料 B 单位产品获利
4
运筹学的分支
• 线性规划 • 非线性规划 • 整数规划 • 动态规划 • 多目标规划 • 随机规划 • 模糊规划等
• 图与网络理论 • 存储论 • 排队论 • 决策论 • 对策论 • 排序与统筹方法 • 可靠性理论等
5
运筹学在工商管理中的应用
• 生产计划:生产作业的计划、日程表的编排、合理下 料、配料问题、物料管理等
以下是初始单纯形表:
CB XB
cn+1 xn+1 b1 cn+2 xn+2 b2 ┇┇┇
cn+m xn+m bm
-zn+i bi i=1
an+i,i = 1 , an+i,j = 0 ( j≠i )
c1 … cn cn+1 … cn+m x1 … xn xn+1 … xn+m θi
9
如何学习运筹学课程
• 学习运筹学要把重点放在分析、理解有关的概念、思路上。在自学过程 中,应该多向自己提问,如一个方法的实质是什么,为什么这样做,怎 么做等。
• 自学时要掌握三个重要环节:
1、认真阅读教材和参考资料,以指定教材为主,同时参考其他有关书籍。一般每一本运 筹学教材都有自己的特点,但是基本原理、概念都是一致的。注意主从,参考资料会帮助 你开阔思路,使学习深入。但是,把时间过多放在参考资料上,会导致思路分散,不利于 学好。 2、要在理解了基本概念和理论的基础上研究例题,注意例题是为了帮助你理解概念、理论 的。作业练习的主要作用也是这样,它同时还有让你自己检查自己学习的作用。因此,做 题要有信心,要独立完成,不要怕出错。因为,整个课程是一个整体,各节内容有内在联 系,只要学到一定程度,知识融会贯通起来,你做题的正确性自己就有判断。 3、要学会做学习小结。每一节或一章学完后,必须学会用精炼的语言来该书所学内容。这 样,你才能够从较高的角度来看问题,更深刻的理解有关知识和内容。这就称作“把书读 薄”,若能够结合自己参考大量文献后的深入理解,把相关知识从更深入、广泛的角度进 行论述,则称之为“把书读厚”
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10.3-4. A political campaign is entering its final stage, and polls indicate a
very close election. One of the candidates has enough funds left to
purchase TV time for a total of five prime-time commercials on TV
stations located in four different areas. Based on polling information, an estimate has been made of the number of additional votes that can be won
in the different broadcasting areas depending upon the number of commercials run. These estimates are given in the following table in thousands of votes:
Area
4
1 2 3
Commercials
0 0 0 0
3
1 4 6 5
7
2 7 8 9
12
3 9 10 11
4 12 11 10
14
16
5 15 12 9
Use dynamic programming to determine how the five commercials
should be distributed among the four areas in order to maximize the
estimated number of votes won.
Solution.
1. Formulation.
A dynamic programming formulation for this problem is
Stage n = area n (n = 1, 2, 3, 4)
x n = commercials allocated to area n
State s n = commercials left to begin stage n .
c xn = the number of additional votes that can be won when x n
commercials are allocated to area n .
f n (s n , x n ) = the total number of additional votes won to begin stage n when
the state is s n and x n days are allocated to course n .
f n *(s n ) = n
x max f n (s n , x n ), in which f n (s n , x n ) = c xn + f n +1*(s n – x n ) and f 5*(s ) = 0 for any s .
2. Solution procedure.
The resulting dynamic programming calculations are as follows:
n = 4: s 4 f 4*(s 4) x 4*
0 0 0
1 3 1
2 7 2
3 12 3
4 14 4
5 1
6 5
n = 3:
s3 f3*(s3)=max x3{c x3+ f4*(s3–x3)} x3*
0 0 0
1 max{0+3,
5+0}=5 1
9+0}=9 2
2 max{0+7,
5+3,
2
3 max{0+12,5+7,9+3,11+0}=12 0,1,or
4 max{0+14,5+12,9+7,11+3,10+0} = 17 1
5 max{0+16,5+14,9+12,11+7,10+3,9+0} = 21 2
n = 2:
s2 f2*(s2)=max x2{c x2+ f3*(s2–x2)} x2*
0 0 0
1 max{0+5,6+0}=6 1
2 max{0+9,6+5,8+0}=11 1
3 max{0+12,6+9,8+5,10+0}=15 1
4 max{0+17,6+12,8+9,10+5,11+0}=18 1
5 max{0+21,6+17,8+12,10+9,11+5,12+0}=23 1
n = 1:
s1 f1*(s1)=max x1{c x1+ f2*(s1–x1)} x1*
5 max{0+23,4+18,7+15,9+11,12+6,15+0}=230
An optimal solution for the entire problem can now be identified from the four tables. Results for the n = 1 problem indicate that the there should be no commercial for area 1 (x1* = 0), no immediate additional vote should be obtained (c x1 = 0), and thus 5 commercials are left for the remaining stages. For the n = 2, s2 = 5, one commercial should be allocated to area 2 (x2* = 1), 6 immediate additional votes can be won (c x2 = 6), and 4 commercials are left for stages 3 and 4. For the n = 3, s3 = 4, one commercial should be allocated to area 3 (x3* = 1), 5 immediate additional votes can be won (c x3 = 5), and 3 commercials are left for the last stage. For the n = 4, s4 = 3, 3 commercial should be allocated to area 4 (x4* = 3), 12 immediate additional votes can be won (c x4 = 12). Based on this optimal decision, the total additional votes of 23 can be won.。

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