管理运筹学课件(修改稿6)

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管理运筹学培训教程(ppt 31页)

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8/10/2020
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1939年苏联学者康托洛维奇在解决工业生产组织和计划问题时,提出了类似线性规 划的模型,并给出解乘数法的求解方法。1960年,其发表了《最佳资源利用的经济 计算》,因此获得诺贝尔奖;
1944年冯·诺意曼和摩根斯坦合著的《对策论与经济行为》是对策论的奠基之作;
在美国经济学家库普曼斯的呼吁下,很多经济学家投身于运筹学的研究。其中阿罗、 萨谬尔逊、西蒙、多夫曼和胡尔威茨都因此获得诺贝尔奖;
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六、运筹学的展望
关于运筹学的发展方向,从70年代起西方运筹学工作者有种种观点,这里提出某些 运筹学界的观点供研究参考。 美国前运筹学会主席邦特认为,运筹学应在三个领域发展:运筹学应用、运筹科学 和运筹数学。并强调前两者,从整体应协调发展。 事实上运筹数学到70年代已形成一系列强有力的分支,数学描述相当完善,这是一 件好事。也正是这点使不少运筹学界的前辈认为,一些专家深入钻研运筹数学,从 而失去运筹学的原有特色,忽略了多学科的横向交叉联系和解决实际问题的研究。
二、运筹学的原则
运筹学作为一门应用科学,至今无统一确切的定义。 为有效的应用运筹学,前英国运筹学会会长托姆森提出了6条原则:
合作原则: 运筹学工作者要和各方面人员,尤其是各部门实际工作人员合作。 催化原则: 在多学科共同解决某问题时,要引导人们改变一些常规的看法。 相互渗透原则: 要求多部门彼此渗透地考虑问题,而不是局限于本部门。 独立原则: 在研究问题时,不受某人或某部门的特殊政策所左右,独立从事工作。 宽容原则: 解决问题的思路要宽,方法要多样,不局限于某种特殊的方法。 平衡原则: 要考虑各种矛盾的平衡及各种关系的平衡。
以上过程应反复进行。
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管理运筹学课件(修改稿6)

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• 这就是例1 的线性规划模型。
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6

例2. 某工厂计划在某个月安排Ⅰ、Ⅱ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、资源的限制,如下表:


资源限制
设备
1
1
300 台时
原料 A
2
1
400 千克
原料 B
0
1
250 千克
单位产品获利 50 元
100 元
• 问题:
• 1)工厂应分别生产多少Ⅰ、Ⅱ产品,才能使获总
,xn
),每一组值表
3) 用决策变量的线性函数形式写出目标函数,确定最 大化或最小化目标;
4) 用一组决策变量的等式或不等式,表示解决问题过 程中必须遵循的约束条件。
2.线性规划模型三要素:
• 1) 决策变量 用符号来表示可控制的因素
• 2) 目标函数 Max Z 或 Min F
• 3) 约束条件 s.t. (subject to) 满足于
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4
§1 线性规划问题模型
• 一、问题的提出--引例
• 例1.(2009高考题5分)
• 在家电下乡活动中, 某厂要将100台洗衣机 运到某乡镇, 现有4辆甲型货车和8辆乙型货车 可供使用,每辆甲型货车运费为400元, 可装20 台洗衣机, 每辆乙型货车可装10台洗衣机, 运 费为300元,若每辆车至多可运一次,则该厂所花 最小运费为:
• 2) 讲授主要章节:第2章,第3章, 第4章;第12章; 第13章;第16章等。 另外还有1个案例。
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2
• 3.学习及考试要求: • 本课程重在36学时的学习,学了什么考什么,

管理运筹学课件

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管理运筹学课件《运筹学》武汉大学商学院刘明霞教材 Operation al Research(简写OR) 直译为:作战研究、运用研究日本:运用学中国:运筹学(意译) 教材《运筹学》,韩伯堂,高等教育出版社,2000年参考书《运筹学》,清华大学出版社《管理运筹学》韩大卫编,大连理工大学出版社其它同类书教学目的与方法教学目的:介绍运筹学各分支体系的基本模型、求解方法;引导并锻练MBA学员用运筹学知识定量分析与解决实际问题的能力。

教学方法以各种实际问题为背景,引出各分支基本概念、基本模型和基本方法,侧重各种方法及应用,回避繁复的数学理论推导。

运用软件教学,并让学生掌握这类软件。

分组进行案例分析与讨论教学内容运筹学ABC 线性规划问题整数规划目标规划动态规划网络规划排队论存贮论对策论决策论第一章运筹学ABC 运筹学的发展:三个来源运筹学的性质和特点运筹学研究的问题与解决方法运筹学的工作步骤运筹学的发展:三个来源军事管理经济军事:运筹学的主要发源地古代军事运筹学思想中国古代的“孙子兵法”在质的论断中渗透着量的分析(1981年美国军事运筹学会出版了一本书,书中第一句话就是说孙武子是世界上第一个军事运筹学的实践家),中国古代运筹学思想的例子还有:田忌赛马、围魏救赵、行军运粮,等等。

国外历史上的阿基米德、伽利略研究过作战问题;第一次世界大战时,英国的兰彻斯特(Lanchester)提出了战斗方程,指出了数量优势、火力和胜负的动态关系;美国的爱迪生为美国海军咨询委员会研究了潜艇攻击和潜艇回避攻击的问题。

运筹学的正式产生:第二次世界大战鲍德西(Bawdsey)雷达站的研究 1939年,以Blackett为首的一个研究小组(代号“Bla ckett 马戏团”),研究如何改进英国的空防系统,提高英国本土防空能力。

Blackett备忘录 1941年12月, Blackett应盟国政府的要求,写了五份题为“Scientists at the Operational Level”的简短备忘录,建议在各大指挥部建立运筹学小组,此建议被迅速采纳。

运筹学PPT完整版

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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?
(2)
x j 0, j 1,2,, n (3)
求解线性规划问题,就是从满足约束条件(2)、(3)的方程组 中找出一个解,使目标函数(1)达到最大值。
线性规划问题的数学模型
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可行解:满足约束条件②、③的解为可行解。所有可行解 的集合为可行域。
最优解:使目标函数达到最大值的可行解。
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)运筹学在工商管理中的应用
运筹学简述
Page 2
运筹学(Operations Research) 系统工程的最重要的理论基础之一,在美国有人把运筹
学称之为管理科学(Management Science)。运筹学所研究的 问题,可简单地归结为一句话: “依照给定条件和目标,从众多方案中选择最佳方案” 故有人称之为最优化技术。
Page 3
运筹学的主要内容
Page 4
数学规划(线性规划、整数规划、目标规划、动态 规划等) 图论 存储论 排队论 对策论 排序与统筹方法 决策分析
本课程的教材及参考书
Page 5
❖选用教材 ➢ 《运筹学基础及应用》胡运权主编 哈工大出版社
❖参考教材 ➢ 《运筹学教程》胡运权主编 (第2版)清华出版社 ➢ 《管理运筹学》韩伯棠主编 (第2版)高等教育出版社 ➢ 《运筹学》(修订版) 钱颂迪主编 清华出版社

管理运筹学全套ppt课件

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线性规划模型
设置变量:生产Ⅰ 产品x1个, Ⅱ产品 x2个
目标函数是利润最大化:
maz x5x 0 110x20
资源是有限的,第一个限制是设备台时 的限制:
x1x2 300
采用PP管及配件:根据给水设计图配置好PP管及配件,用管件在 管材垂 直角切 断管材 ,边剪 边旋转 ,以保 证切口 面的圆 度,保 持熔接 部位干 净无污 物
线性规划模型
建模型如下:设生产Ⅰ 产品x1件, Ⅱ产品 x2件。
max z 50 x1 100 x 2 (1)
x1 x 2 300
s
.t
.
2 x
x1 x 2 2 250
400 (2)
x1 , x 2 0
采用PP管及配件:根据给水设计图配置好PP管及配件,用管件在 管材垂 直角切 断管材 ,边剪 边旋转 ,以保 证切口 面的圆 度,保 持熔接 部位干 净无污 物
线性规划模型
第二个限制是原材料A的限制: 2x1x2 400
第三个限制是原材料B的限制:
x2 250
显然,产量不可能为负数:
x1,x2 0
采用PP管及配件:根据给水设计图配置好PP管及配件,用管件在 管材垂 直角切 断管材 ,边剪 边旋转 ,以保 证切口 面的圆 度,保 持熔接 部位干 净无污 物
采用PP管及配件:根据给水设计图配置好PP管及配件,用管件在 管材垂 直角切 断管材 ,边剪 边旋转 ,以保 证切口 面的圆 度,保 持熔接 部位干 净无污 物
考核方法
平时成绩占20%,每位同学的初始成绩都 是60分(按100分为满分计算)。
每次作业交上加1分,不交不加不减,拷 贝别人作业一次扣2分。
运筹学的体系和发展历史
二次世界大战中,英美科学家研究如何 有效运用雷达,研究船队遇到袭击如何 减少损失,以及如何使用深水炸弹等紧 迫问题。

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最小生成树问题
要点一
总结词
最小生成树问题是网络优化中的另一类重要问题,旨在寻 找一个子图,该子图包含图中所有节点且边的总权重最小 。
要点二
详细描述
最小生成树问题是网络优化中的另一类重要问题。在一个 加权图中,我们希望找到一个子图,该子图包含图中所有 节点且边的总权重最小。这个子图被称为最小生成树。 Kruskal算法和Prim算法是最著名的最小生成树问题的求 解方法。这些算法可以帮助我们在加权图中找到一个最小 生成树,从而在实际应用中实现最小成本的网络设计或路 由选择。
决策变量
整数规划的决策变量是整数类型的变量,用于表 示决策结果。
ABCD
约束条件
整数规划的约束条件可以是等式或不等式,例如 资源限制、时间限制等。
整数约束
整数规划的约束条件要求决策变量取整数值,以 确保问题的可行解是整数解。
整数规划的求解方法
枚举法
枚举法是一种暴力求解方法,通 过列举所有可能的决策变量组合 来找到最优解。
约束条件
非线性规划的约束条件可以是等式或不等式, 限制决策变量的取值范围。
决策变量
非线性规划的决策变量可以是连续的或离散的,根据问题的具体情况而定。
非线性规划的求解方法
梯度法
通过计算目标函数的梯度,逐步逼近最优解。
牛顿法
利用目标函数的二阶导数信息,迭代逼近最优解。
拟牛顿法
通过构造一个近似于目标函数的二次函数,迭代 逼近最优解。
07 决策分析
决策分析的基本概念
决策分析
指在面临多种可能的选择时,基于一 定的目标,通过分析、比较和评估,
选择最优方案的过程。
决策要素
包括决策者、决策对象、决策信息、 决策目标、决策方案和决策评价。

第1章 绪论《管理运筹学》PPT课件

第1章 绪论《管理运筹学》PPT课件
非可控输入既可以是非常明确的,也可以是不确定的 、变化的。
如果一个模型的非可控输入都是已知的、不可变的, 这样的模型称为确定模型。
如果一个模型的非可控输入是不确定的、变化的,这 样的模型就称为随机模型或概率模型。
本书主要研究确定型数学模型。
1.2 运筹学问题的求解过程
了解模型的相关概念之后,下一个问题就是如何将一 个现实问题转化为数学模型,也就是建模过程。既然运筹 学模型的几个要素是:目标函数,约束条件(包括自然约 束和强加约束),决策变量。那么根据我们要解决的问题 ,只要我们经常问自己下面这些问题,一个模型的框架是 不难建立的。
1.2 运筹学问题的求解过程
1.2.1 从现实系统到理论模型:模型建立
模型是现实世界的抽象化反映。运筹学的实质在于建 立和使用模型来解决实际问题。尽管模型的具体结构和形 式总是与要解决的问题相联系,但在这里将抛弃模型在外 表上的差别,从最广泛的角度抽象出它们的共性。模型在 某种意义上说是客观事物的简化与抽象,是研究者经过思 维抽象后用文字、图表、符号、关系式以及实体模样对客 观事物的描述。
第1章 绪论
“运筹于帷幄之中,决胜于千里之外”。运筹学 将科学的方法、技术和工具应用到经济管理、工程设计 等领域,以便为人们提供最佳的解决方案。
在这一章里,首先介绍运筹学的基本概况,包括 运筹学的历史和发展,运筹学的性质和特点,运筹学研 究的主要内容和以后的发展趋势。然后从运筹学问题解 决过程的角度,依次介绍建模、求解和实际应用时应该 注意的一些问题,使初学者对运筹学概念和方法有初步 的认识。
我们需要什么目标? 通过调节哪些因素可以使得我们达到这一目标? 调节的因素是变动的吗? 要与实际情况相符合有什么 限制条件吗? 在实现目标的过程中,有哪些约束条件? 这样建立的模型是相对完备的吗?

管理运筹学线性规划ppt课件

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x1 +x2 =300
D
x1
x1 ≥0, x2 ≥0
ห้องสมุดไป่ตู้
O
100 200 300 400
• 五边形ABCDO内(含边界)的任意一点2x1(x+1x,2 =x402)0都是满足所有
约束条件的一个解,称之可行解 。 z=0= 50x1 +100 x2
11
经济管理学院
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的,应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失,增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的,应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失,增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
第二节
线性规划的图解法
三 、解的可能性(续) • 无可行解:若约束条件相互矛盾,则可行域为空集
例如
maxZ= 3x1 +2 x2 -2x1 + x2 ≥2
2
经济管理学院
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的,应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失,增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
第一节
线性规划一般模型
一、线性规划问题的三个要素

▪ 决策问题待定的量值称为决策变量。 ▪ 决策变量的取值要求非负。
• 约束条件
第三节
线性规划的标准型
一 、标准型
• 线性规划问题的数学模型有各种不同的形式,如
▪ 目标函数有极大化和极小化; ▪ 约束条件有“≤”、“≥”和“=”三种情况; ▪ 决策变量一般有非负性要求,有的则没有。

《管理运筹学》课件

《管理运筹学》课件
《管理运筹学》PPT课件
本课程将介绍管理运筹学的定义、作用、应用领域,以及运筹学方法和案例 分析。通过课堂练习和总结展望,我们将深入了解管理运筹学的重要性和未 来发展。
什么是管理运筹学
管理运筹学是运用数学和逻辑方法解决管理问题的学科。它研究如何制定最佳决策和资源分配方案,以达到目 标并提高效率。
管理运筹学的作用和重要性
目标规划
设置多个目标,通过权衡取得平衡解决方案。
整数规划
考虑数量限制的情况下,寻找整数解决方案。
动态规划
通过拆解问题,逐步求解并得到最优解。
案例分析
实际案例分析
通过分析实际问题和数据,应用运筹学方法解 决问题。
运筹学方法在案例中的应用
展示运筹学方法如何在实际案例中发挥作用, 并达到良好效果。
课堂练习
管理运筹学组织中起着关键作用,可以帮助管理者优化资源利用、降低成本、提高生产效率,并最大程度地 满足组织的目标和利益。
管理运筹学的应用领域
管理运筹学广泛应用于生产管理、供应链管理、物流管理、项目管理等领域。 它可以帮助优化决策流程,提高管理效能。
运筹学方法
线性规划
通过建立数学模型,寻找最优解决方案。
解决实际问题的练习
通过课堂练习,学习如何应用运筹学方法解决实际问题,并培养分析和决策能力。
运筹学方法的实践应用
实践运筹学方法,加深对理论的理解,并在实际场景中应用。
总结与展望
本课程的收获和总结
总结本课程学到的知识和技能,回顾个人成长。
运筹学在未来的发展前景
展望运筹学在未来的应用前景,探讨其在逐渐增长的需求和新兴领域中的作用。

《管理运筹学》课件

《管理运筹学》课件
目标函数
目标函数是最大化或最小化的函数,通常表示为$f(x) = c_1x_1 + c_2x_2 + ... + c_nx_n$。
约束条件
约束条件是决策变量必须满足的条件,通常表示为$a_1x_1 + a_2x_2 + ... + a_nx_n leq b$或$a_1x_1 + a_2x_2 + ... + a_nx_n
PART 05
动态规划
动态规划的基本概念
动态规划是一种通过将原问 题分解为相互重叠的子问题 ,并存储子问题的解以避免
重复计算的方法。
它是一种优化策略,适用于 多阶段决策问题,其中每个 阶段的决策都会影响后续阶
段的决策。
动态规划的基本思想是将一 个复杂的问题分解为若干个 相互重叠的子问题,并逐个 求解子问题,以获得原问题 的最优解。
对偶算法
对偶算法是一种基于对偶理论的求解线性规划问题的算法,其基本思想是通过构造对偶问题来求解原问题。对偶算法 可以在某些情况下比单纯形法更高效,尤其是在处理大规模问题时。
内点法
内点法是一种求解线性规划问题的迭代算法,其基本思想是通过不断逼近问题的最优解来寻找最优解。 内点法在处理大规模问题时非常有效,因为它可以利用问题的结构来加速收敛速度。
= b$。
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组成,可 以表示为
线性规划的数学模型01Βιβλιοθήκη $begin{aligned}
02
text{maximize} & f(x) = c_1x_1 + c_2x_2 + ... + c_nx_n
03

《管理运筹学教案》课件

《管理运筹学教案》课件

《管理运筹学教案》PPT课件第一章:管理运筹学概述1.1 管理运筹学的定义解释管理运筹学的概念和内涵强调管理运筹学在实际管理中的应用价值1.2 管理运筹学的发展历程介绍管理运筹学的起源和发展过程提及著名学者和管理运筹学的重要成果1.3 管理运筹学的方法和工具概述管理运筹学常用的方法和工具简要介绍线性规划、整数规划、动态规划等方法1.4 管理运筹学的应用领域列举管理运筹学在不同领域的应用实例强调管理运筹学在企业经营、物流管理、生产计划等方面的应用第二章:线性规划2.1 线性规划的基本概念解释线性规划的目标函数和约束条件引入可行解、最优解等基本概念2.2 线性规划的图解法演示线性规划问题的图解法步骤提供实际例子进行图解法的应用演示2.3 线性规划的代数法介绍线性规划的代数法解题步骤使用具体例子进行代数法的应用解释2.4 线性规划的应用案例提供实际案例,展示线性规划在企业决策、资源分配等方面的应用强调线性规划在解决实际问题中的重要性第三章:整数规划3.1 整数规划的基本概念解释整数规划与线性规划的区别引入整数规划的目标函数和约束条件3.2 整数规划的解法介绍整数规划常用的解法,如分支定界法、动态规划法等使用具体例子进行整数规划解法的应用解释3.3 整数规划的应用案例提供实际案例,展示整数规划在人员排班、物流配送等方面的应用强调整数规划在解决实际问题中的重要性3.4 整数规划与线性规划的比较对比整数规划与线性规划的解法和技术强调整数规划在处理离散决策问题时的优势第四章:动态规划4.1 动态规划的基本概念解释动态规划的定义和特点引入动态规划的基本原理和基本定理4.2 动态规划的解法步骤演示动态规划的解题步骤,如最优子结构、状态转移方程等使用具体例子进行动态规划解法的应用解释4.3 动态规划的应用案例提供实际案例,展示动态规划在库存管理、项目管理等方面的应用强调动态规划在解决多阶段决策问题中的重要性4.4 动态规划与其他运筹学方法的比较对比动态规划与其他运筹学方法的特点和适用场景强调动态规划在处理具有时间序列特征的问题时的优势第五章:决策分析5.1 决策分析的基本概念解释决策分析的目的和意义引入决策问题的基本要素和决策方法5.2 确定型决策分析介绍确定型决策分析的方法和步骤使用具体例子进行确定型决策分析的应用解释5.3 不确定型决策分析介绍不确定型决策分析的方法和步骤使用具体例子进行不确定型决策分析的应用解释5.4 风险型决策分析介绍风险型决策分析的方法和步骤使用具体例子进行风险型决策分析的应用解释5.5 决策分析的应用案例提供实际案例,展示决策分析在企业战略规划、新产品开发等方面的应用强调决策分析在解决实际问题中的重要性第六章:网络计划技术6.1 网络计划技术的基本概念解释网络计划技术的定义和作用引入节点、箭线、活动等基本元素6.2 常用网络计划技术介绍常用的网络计划技术,如PERT、CPM等演示这些网络计划技术的绘制和应用方法6.3 网络计划技术的应用案例提供实际案例,展示网络计划技术在项目管理和生产调度等方面的应用强调网络计划技术在时间管理和资源分配中的重要性6.4 网络计划技术的优化介绍网络计划技术的优化方法和步骤使用具体例子进行网络计划技术优化的应用解释第七章:排队论7.1 排队论的基本概念解释排队论的定义和研究对象引入队列、服务设施、顾客等基本元素7.2 排队论的模型构建介绍排队论的模型构建方法和步骤使用具体例子进行排队论模型的应用解释7.3 排队论的应用案例提供实际案例,展示排队论在服务业、制造业等方面的应用强调排队论在解决等待问题和提高服务水平中的重要性7.4 排队论的优化策略介绍排队论的优化策略和方法使用具体例子进行排队论优化策略的应用解释第八章:存储论8.1 存储论的基本概念解释存储论的定义和研究对象引入存储成本、缺货成本、需求量等基本元素8.2 存储论的模型构建介绍存储论的模型构建方法和步骤使用具体例子进行存储论模型的应用解释8.3 存储论的应用案例提供实际案例,展示存储论在库存管理、供应链等方面的应用强调存储论在解决存货控制和降低成本中的重要性8.4 存储论的优化策略介绍存储论的优化策略和方法使用具体例子进行存储论优化策略的应用解释第九章:对偶理论9.1 对偶理论的基本概念解释对偶理论的定义和意义引入对偶问题、对偶关系等基本元素9.2 对偶理论的解法介绍对偶理论的解法方法和步骤使用具体例子进行对偶理论的应用解释9.3 对偶理论的应用案例提供实际案例,展示对偶理论在优化问题和经济学中的应用强调对偶理论在解决实际问题中的重要性9.4 对偶理论与灵敏度分析解释对偶理论与灵敏度分析的关系介绍灵敏度分析的方法和步骤第十章:总结与展望10.1 管理运筹学的重要性和局限性总结管理运筹学在实际管理中的应用价值和局限性强调管理运筹学在解决问题和创新方面的潜力10.2 管理运筹学的发展趋势展望管理运筹学未来的发展趋势和研究方向提及新兴领域和技术在管理运筹学中的应用前景10.3 提高管理运筹学能力的建议给出提高管理运筹学能力的建议和指导鼓励学习者持续学习和实践,以提升解决实际问题的能力重点解析本文教案主要介绍了管理运筹学的十个重点内容,具体如下:1. 管理运筹学的定义、发展历程、方法与工具,以及应用领域。

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设备 产品
A
B
C
D 利润(元)

2
1
4
0
2

2
2
0
4
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有效台时
12
8
16 12
线性规划问题的数学模型
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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

管理运筹学课件

管理运筹学课件
层次分析法
将多目标问题分解为若干层次,逐层进行分析和比较 ,确定各目标的优先级。
进化算法
借鉴生物进化原理,通过种群进化、基因交叉、变异 等操作,寻找多目标问题的非劣解集。
多目标规划的应用案例
生产计划问题
在生产过程中,需要平衡产量、成本、交货期等多个目标 ,通过多目标规划进行优化。
ห้องสมุดไป่ตู้
01
金融投资组合
投资者需要在风险和收益之间进行权衡 ,通过多目标规划选择最优的投资组合 。
02
03
城市交通规划
城市交通规划需要考虑交通流量、道 路建设成本、环境影响等多个目标, 通过多目标规划进行优化。
06
动态规划
动态规划的基本概念
1
动态规划是一种通过将原问题分解为相互重叠的 子问题,并存储子问题的解以避免重复计算的方 法。
2
它是一种优化技术,用于解决多阶段决策问题, 其中每个阶段的决策都会影响后续阶段的决策。
02
线性规划
线性规划的基本概念
01
线性规划是一种数学优化技术,用于在有限资源约 束下最大化或最小化线性目标函数。
02
它通过建立和解决线性等式或不等式约束下的优化 问题,来找到最优解决方案。
03
线性规划问题具有可加性、齐次性和凸性的特点。
线性规划的求解方法
单纯形法
单纯形法是解决线性规划问题的 经典算法,通过迭代过程逐步改 进可行解,直到找到最优解。
管理运筹学主要研究如何运用定量方 法对组织中的各种资源进行最优配置 和有效利用,以实现组织的目标和战 略。
管理运筹学的应用领域
01
生产与运作管理
涉及生产计划、调度、质量控制等 方面的优化问题。
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• 解:设y1辆为使用甲型货车,y2辆为使用乙型 货车,则有 • 目标函数: • Min f =400y1+300y2 • 约束条件: • s.t. 20 y1 + 10 y2 ≥100 • y1 ≤ 4 • y2 ≤8 • y1 ,y2≥0 • 这就是例1 的线性规划模型。

例2. 某工厂计划在某个月安排Ⅰ、Ⅱ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、资源的限制,如下表:
当约束条件为
ai1 x1+ai2 x2+ … +ain xn ≥ bi
类似地令
时,
s=(ai1 x1+ai2 x2+ … +ain xn)- bi 显然,s 也具有非负约束,即s≥0,这时新的约 束条件成为
ai1 x1+ai2 x2+ … +ain xn-s = bi
为了使约束由不等式成为等式而引进的变量s,当不等式为 “小于等于”时称为“松弛变量”;当不等式为“大于等于”时 称为“剩余变量”。如果原问题中有若干个非等式约束,则将其 转化为标准形式时,必须对各个约束引进不同的松弛变量和剩余 变量。
说明:生产50单位Ⅰ产品和250单位Ⅱ产品将消耗完所有 的设备台时数及原料B,但对原料A则还剩余50千克。
• 四、线性规划问题解的几种情况(p15): • 1.唯一最优解。例1 2.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; 3.无界解(无最优解)。即可行域无界,目标函数值可以 无穷大或无穷小。一般来说,这可能是忽略了一些必 要约束条件,因实际问题不可能有如此宽松的环境; 4.无可行解(无解)。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。如果实际问题出现这种情况,说 明约束过紧或无可行决策方案。
• 4. 几点注意 • 1) 目标函数与约束条件必须线性,否则是非线 性规划; • 2) 决策变量是连续分布的,否则可能是整数规 划; • 3) 目标是单一的,否则是多目标规划; • 4) 决策变量的系数是确定的不变的.
§2 图 解 法
一、几个名词
1.可行解(p11) :满足所有约束条件的解称为该线性规划 问题的可行解(或可行方案)。 2.最优解、最优值:使目标函数值达最大(或最小)的可 行解称为该线性规划问题的最优解,此目标函数值称 为最优值。 3.可行域(p12) 线性规划问题可行解的集合称为可行域。 二、图解举例
开课前的话
• • • • • • • • • • 1.课程及参考书 课程名:运筹学 课程类别:专业基础课, 必修. 教材:韩伯棠编著,管理运筹学, 高等教育出版社 参考书: 1)钱颂迪主编,运筹学 清华大学出版社,1990年第2版 2)韩大卫编著,管理运筹学, 大连理工大学出版社
• 2.讲授学时与内容 • 1) 学时:36 • 2) 讲授主要章节:第2章,第3章, 第4章;第12章; 第13章;第16章等。 另外还有1个案例。
约束条件: a11 x1 + a12 x2 + … + a1n xn = b1 a21 x1 + a22 x2 + … + a2n xn = b2 …… …… am1 x1 + am2 x2 + … + amn xn = bm
x1 ,x2 ,… ,xn ≥ 0,bi ≥0 可以看出,线性规划的标准形式有如下四个特点: 1)目标函数最大化; 3)决策变量均非负; 2)结构约束为等式; 4)结构约束右端项非负。
2 1
500
400
2x1+3x2 =1200
A
2x1+x2 =600 2x1+3x2 =900
300
200 100
B
Q
100 200 300 400
x1+x2 =350 2x1+3x2 =800 500 600
§3 线性规划模型标准形式及图解法的灵敏度分析
• 一、标准形式(p17) • 目标函数 Max z = c1 x1 + c2 x2 + … + cn xn
• 五、目标函数最小化举例
例2 某公司计划用A、B两种原料配制79-1消毒液
350吨,技术规定其中A原料至少需要125吨。现生产每
吨A原料需要2小时,生产每吨B原料需要1小时,生产成
本分别为,每吨A原料2万元,每吨B原料3万元,而公司 计划期最多能提供600个小时生产A、B原料。 划期应如何配制方能使生产A与B的总成本最低? 问:计
得到最优解:x1 = 50,
x2 = 250
最优目标值 z = 27500
第一步
确定可行域
(1)作直角坐标系:分别取决策变量X1 , X2 为坐标
向量建立平面直角坐标系。在直角坐标系里,图上任
意一点的坐标代表了决策变量的一组值。 (2)作直线:对每个不等式,先取其等式在坐标系 中作直线,然后确定不等式所决定的半平面。 (3)确定可行域:把五个图合并成一个图,取各约 束条件的公共部分,如图2-1所示。 第二步 确定最优解和最优值 (1)改写目标函数为: x2=-(50/100) x1+z/100
对于各种非标准形式的线性规划问题,我们总可
以通过以下变换,将其转化为标准形式:
二、化一般形式为标准形式
1.极小化目标函数的问题:
设目标函数为
Min f = c1x1 + c2x2 + … + cnxn
(可以)令 z = -f ,
则该极小化问题与下面的极大化问题有相同的最优解,
即 Max z = - c1x1 - c2x2 - … -取某一固定值时得到一 条直线,直线上的每一点都具有相同的目标函数值,称 之为“等值线”。平行移动等值线得到以Z为参数的平 行线族,当移动到B点时,z在可行域内实现了最大化。 (3)确定最优解和最优值:B(50,250) Z=27500。
x2 B C z=27500=50x1+100x2 z=20000=50x1+100x2 D z=0=50x1+100x2 E x1
• • • 2.线性规划模型三要素: 1) 决策变量 用符号来表示可控制的因素 2) 目标函数 Max Z 或 Min F 3) 约束条件 s.t. (subject to) 满足于
• 3. 线性规划模型一般形式(p12)
目标函数:
Max (Min) z = c1 x1 + c2 x2 + … + cn xn 约束条件:s.t. a11 x1 + a12 x2 + … + a1n xn ≤ ( =, ≥ )b1 a21 x1 + a22 x2 + … + a2n xn ≤ ( =, ≥ )b2 …… …… am1 x1 + am2 x2 + … + amn xn ≤ ( =, ≥ ) bm x1 ,x2 ,… ,xn ≥ 0
设备 原料 A 原料 B 单位产品获利
Ⅰ 1 2 0 50 元
Ⅱ 1 1 1 100 元
资源限制 300 台时 400 千克 250 千克
• 问题: • 1)工厂应分别生产多少Ⅰ、Ⅱ产品,才能使获总 利润最多?
• 2)若工厂不生产产品,改出售资源,应如何确定这三 种资源的单位利润,使出售资源的总利润不低于出售 产品的总利润? • 解: 1) 设x1,x2分别表示 Ⅰ、Ⅱ两产品的产销量, 则有
• 3.右端项有负值的问题: • 在标准形式中,要求右端项必须每一个分量非负。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。 • 4.变量无符号限制的问题:
在标准形式中,必须每一个变量均有非负约束。当某 一个变量xj为无符号约束时,可以令 xj = xj’- xj” 其中 xj’≥0,xj”≥0 即用两个非负变量之差来表示一个无符号限制的变量, 当然xj的符号取决于xj’和xj”的大小。
• 3.学习及考试要求: • 本课程重在36学时的学习,学了什么考什么, 闭卷考试。故要求坚持听课;选择笔记;思考问 题;认真作业。 • 4.最终成绩形成: • 平时分×0.4+期末考试分×0.6 + 回答问题分 • 平时成绩: • 1)考勤20分。 • 2)案例分析20分。 • 期末考试:下学期考。考讲了的题目。
对于只有两个决策变量的线性规划问题,可以在平 面直角坐标系上作图求解。
下面通过例1详细讲解其方法:
例1. 目标函数:
Max z = 50 x1 + 100 x2
约束条件(s.t.) : x1 + 2 x1 +
x2 x2 x2 x1 x2
≤ ≤ ≤ ≥ ≥
300 400 250 0 0
(A) (B) (C) (D) (E)
• 目标(利润)函数: • Max z = 50 x1 + 100 x2 • 约束条件:s.t. x1 + x2 ≤ 300 • 2 x1 + x2 ≤ 400 • x2 ≤ 250 • x1 , x2 ≥ 0
• 这就是问题1的线性规划模型。 • 下面讨论问题2的线性规划模型
• 解:2) 设y1,y2,y3分别为设备、原料A、 原料B的单位利润,则有 • 目标(利润)函数: • Min f =300y1+400y2+250y3 • 约束条件: • s.t. Y1 + 2y2 + 0y3 ≥50 • Y1 + y2 + y3 ≥100 • Y1,y2,y3≥0 • 这就是问题2的线性规划模型
但必须注意,尽管以上两个问题的最优解相同,但它们
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