《运筹学教程》胡云权第五版运筹学6对策论矩阵对策 34页

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运筹学教程胡云权第五版孔静静运筹学博弈论专题知识讲座

运筹学教程胡云权第五版孔静静运筹学博弈论专题知识讲座
《运筹学》课程纲领
➢ 课程性质:措施技能类 专业必须课 ➢ 课时数:1-14周,3,42课时 ➢ 课程框架
约束条件、目的最大/小化、最优方案

线运 性送 规问 划题








与 网 络 分
决对 策策 论论

➢ 考核方案:作业(40%)+考试(60%)
《运筹学》教材内容
➢ 线性规划 第一章 1-5节 ➢ 运送问题 第三章 1-3节 ➢ 整数规划 第五章 1-5节 ➢ 动态规划 第七章 1-4节 ➢ 图与网络分析 第八章 1-3节 ➢ 对策论 第十二章 1-3节 ➢ 决策论 第十三章 1-3节
严格劣势策略
Strictly dominated strategy
课堂游戏——“同学困境”
α

β
同伴
α B-, B-
β A, C
C, A
B+,B+
现实囚徒困境
• 宿舍卫生 • 价格战争 • 过分捕捞 • 碳排放 • 军备竞赛
思索
破解措施
• 沟通
坦白
抵赖
• 协议、协议
坦白 -8, -8
0, -10
《运筹学》课程答疑
时间:周一 8:00——10:00 12:00——18:00
地点:建工楼512 邮箱: 电话
《运筹学》
对策论
• 孔静静 • 2023年3月2日
课堂游戏——“同学困境”
请各位在不被邻桌看到旳情况下,选择α或者β 随机两人一组,鉴定成绩 成绩给定旳原则
• 若你选择α ,同伴选择β ,则你得A,同伴得C; • 若都选择α,则都得B-; • 若你选择β,同伴选择α,则你得C,同伴得A; • 若都选择β,则都得B+。

《运筹学教程》胡云权-第五版-运筹学复习

《运筹学教程》胡云权-第五版-运筹学复习

x6
10
[2]
-5
1
0
-1
1
5
3M+2
3-4M
2M-5
0
-M
0
-z
-M
x4
2
0
[7/2 ]
1/2
1
1/2
-1/2
4/7
2
x1
5
1
-5/2
1/2
0
-1/2
1/2
-
0
7M/2+8
M/2-6
0
M/2+1
-3M/2-1
-z
3
x2
4/7
0
1
1/7
2/7
1/7
-1/7
2
x1
45/7
1
0
6/7
5/7
-1/7
1/7
✓ 右端项非负
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 , x 2 , x n )
可行域:所有的可行解的全体
D { x Ax b, x 0}
最优解:在可行域中目标函数值最大(或最小)的可行解,最优解的全体
称为最优解集合
O {x D c x c y, y D }
0
x3
0
x4
0
x5

9
4
3
4
5
[ 10 ]
1
0
0
0
1
0
0
0
1
90
40
30
7
12
0
0
0
1
90
bi
360

运筹学PPT完整版胡运权

运筹学PPT完整版胡运权

C
m n
基可行解:满足变量非负约束条件的基本解,简称基可
行解。
可行基:对应于基可行解的基称为可行基。
可 行 解
非可行解
基解
基可行解
线性规划问题的数学模型
例1.4 求线性规划问题的所有基矩阵。
Page 30
解: 约束方程的系数矩阵为2×5矩阵 r(A)=2,2阶子矩阵有10个,其中基矩阵只有9个,即
运筹学的历史
“运作研究(Operational Research)小组”:解决复 杂的战略和战术问题。例如:
1. 如何合理运用雷达有效地对付德军德空袭 2. 对商船如何进行编队护航,使船队遭受德国潜
艇攻击时损失最少; 3. 在各种情况下如何调整反潜深水炸弹的爆炸深
度,才能增加对德国潜艇的杀伤力等。
Page 4
线性规划问题的数学模型
约束方程的转换:由不等式转换为等式。
aij x j bi
aij x j xni bi
xni 0 称为松弛变量
aij x j bi
aij x j xni bi
xni 0 称为剩余变量
变量 x j 的变0换 可令 xj x,j 显x然j 0
Page 23
用 x3 x3 替换 x3 ,且 x3 , x3 0
线性规划问题的数学模型
Page 25
(2) 第一个约束条件是“≤”号,在“≤”左端加入松驰变量x4, x4≥0,化为等式;
(3) 第二个约束条件是“≥”号,在“≥”左端减去剩余变量x5, x5≥0;
(4) 第3个约束方程右端常数项为-5,方程两边同乘以(-1),将右 端常数项化为正数;
x
v a 2x2 x a dv 0 dx
2(a 2 x) x (2) (a 2 x)2 0

运筹学课件 第六章对策论基础

运筹学课件 第六章对策论基础
• 博弈论是研究博弈现象的规律的数学理论 和方法 • 博弈现象的要素
– 局中人(参与人) —二人或多人 – 行动与策略—有限或无限 – 信息—完全或不完全 – 支付函数—可正可负
一、基本概念与名词
• 局中人 • 策略与策略集 • 局势 • 赢得函数 • 零和对策 • 矩阵对策:二人有限零和对策
二、对策分类
矩阵混合对策问题的解
X (0,0,1 / 3,2 / 3,0) Y (1 / 2,1 / 2,0,0,0) V 5
T
T
相关定理
记T(G)为矩阵对策G的解集
定理1 设有两个矩阵对策 G1={S1,S2,A1}, G2={S1,S2,A2}, 其中A1=(aij), A2=(aij+L), L为一任意常数,则
– 支付函数—赢了得一千金,输了付一千金。
齐王赛马赢得函数
田 忌 (上中下) 1 (上下中) 2
齐 (中上下) 3 王 (中下上) 4 (下中上) 5 (下上中) 6
1 2 3 4 5 6
3 1 1 -1 1 1 1 3 -1 1 1 1 1 1 3 1 -1 1 1 1 1 3 1 -1 1 -1 1 1 3 1 -1 1 1 1 1 3
• 划去普遍较大的列,例如第3、4、5三列, 结果如上。
进一步化简
• 上述结果的第一行比第三行普遍更优,因 此再划去第三行,得 1 2
3 7 3 A 4 4 6
• 若混合策略均不为零,由上述定理知混合 对策问题数学模型的不等式应为等式。因 此有
第二步 用方程组求解
分析上述例子
• 因为 max min{aij } 2, min max{aij } 3 j j i i • 所以 max min{aij } min max{aij }

《运筹学教程》胡云权第五版运筹学-6对策论-矩阵对策

《运筹学教程》胡云权第五版运筹学-6对策论-矩阵对策

矩阵对策的基本原理
矩阵对策的基本原理是将决策问题抽象为一个决策矩阵,其中行表示决策方 案,列表示决策因素。通过对矩阵进行分析和计算,找到最优的决策方案。
矩阵对策的应用领域
矩阵对策可以应用于各种决策问题,包括但不限于供应链管理、投资组合优化、资源分配、人力资源管理等领 域。
矩阵对策的解决方法
矩阵对策可以通过数学方法和算法来求解,例如线性规划、整数规划、动态规划等。不同的决策问题可能需要 不同的解决方法。
案例分析:矩阵对策在实际问题中的应用
本节将通过案例分析展示矩阵对策在实际问题中的应用。我们将介绍一个具体的决策问题,并演示如何使用矩 阵对学习,你已经了解了矩阵对策的基本原理、应用领域和解决方法。希望本节内容对你在运筹学领域 的学习和应用有所帮助。
《运筹学教程》胡云权第 五版运筹学-6对策论-矩 阵对策
本节将介绍运筹学中的矩阵对策,包括其概述、基本原理、应用领域、解决 方法以及在实际问题中的应用。
运筹学简介
运筹学是一门研究在资源有限的情况下如何做出最佳决策的学科。它应用数学方法和模型来协助管理者进行决 策和优化。
矩阵对策概述
矩阵对策是一种运筹学方法,通过构建决策矩阵来帮助管理者进行决策。它 可以同时考虑多个决策因素和多种决策方案,从而找到最佳决策。

运筹学胡运权第五版课件

运筹学胡运权第五版课件
运筹学胡运权第五 版课件大纲
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汇报人:
目录
添加目录项标题 运筹学基础知识 整数规划 图论与网络优化
课件概览 线性规划 动态规划
01
添加章节标题
02
课件概览
课件简介
课程名称:运筹学胡运权第五版课件 课程内容:包括线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划、图与网络优化等 课程目标:帮助学生掌握运筹学的基本理论和方法提高分析和解决问题的能力 课程特点:理论与实践相结合注重案例分析和实际问题的解决
最小生成树问题:在无向图中寻找最小生 成树
最大流问题:在流网络中寻找最大流
最小费用流问题:在流网络中寻找最小费 用流
网络可靠性问题:评估网络可靠性提高网 络稳定性
网络优化算法:如Dijkstr算法、Floyd算 法、Kruskl算法等
网络优化算法
最短路径算 法:Dijkstr
算法、 Floyd算法

图论与网络优化应用案例
物流网络优化:通过图论方 法优化物流网络降低物流成 本
社交网络优化:通过图论方 法优化社交网络提高社交网
络的稳定性和可靠性
交通网络优化:通过图论方 法优化交通网络提高交通效 率
电力网络优化:通过图论方 法优化电力网络提高电力系
统的稳定性和可靠性
感谢观看
汇报人:
课件结构
• 运筹学概述 • 线性规划 • 非线性规划 • 动态规划 • 随机规划 • 决策分析 • 网络规划 • 排队论 • 库存论 • 博弈论 • 运筹学应用案例 • 运筹学发展前景 • 运筹学与其他学科的关系 • 运筹学学习方法与技巧
课件特点
内容全面:涵盖了运筹学的基本概念、理论和方法 结构清晰:按照章节进行划分便于理解和掌握 实例丰富:提供了大量的实例和案例便于理解和应用 习题丰富:提供了大量的习题和练习便于巩固和提高

《运筹学》胡运权清华版-12-02矩阵对策基本定理

《运筹学》胡运权清华版-12-02矩阵对策基本定理
《运筹学》胡运权清华版 -12-02矩阵对策基本定理
运筹学中,矩阵对策是重要的决策分析工具。通过这个矩阵对策基本定理, 我们能够更好地理解并应用它在实际问题中。
Байду номын сангаас
矩阵对策的背景和定义
矩阵对策是一种决策分析方法,通过建立决策者与对手之间的策略矩阵,来 寻求最佳决策方案。它在解决有限决策问题中具有广泛的应用。
矩阵对策在实际问题中有广泛的应用,如在市场竞争、资源分配、风险管理 等领域。通过矩阵对策的应用,我们能够做出更明智和有效的决策。
矩阵对策在经济领域的案例分 析
矩阵对策在经济领域有着丰富的案例分析。通过深入研究这些案例,我们可 以更好地理解和应用矩阵对策的方法和技巧。
矩阵对策的优势和局限性
矩阵对策具有许多优势,如能够考虑多个因素和决策变量,以及能够量化和 比较各种策略。然而,它也存在一些局限性,如对信息和参数的需求较高。
矩阵对策的基本定理
矩阵对策的基本定理可以帮助我们确定最佳对策和策略组合。通过对矩阵对 策进行精确分析,我们能够得到优化的决策结果。
矩阵对策的解决方法
矩阵对策有多种解决方法,如通过优化算法和约束条件来求解最优解。同时, 可以利用计算机模拟和博弈理论等工具来辅助分析和决策。
矩阵对策在实际问题中的应用
结论和总结
矩阵对策是一种强大的决策分析工具,能够帮助我们做出更明智和优化的决 策。通过学习和应用矩阵对策,我们能够提高决策的准确性和效果,从而更 好地解决现实生活和工作中的问题。

运筹学教程胡云权第五版决策分析

运筹学教程胡云权第五版决策分析

风险型决策分析
公司打算生产该护肤品5年。根据以往价格统计资料和市
场预测信息,该产品在今后5年内价格下跌的概率为0.1,保
持原价的概率为0.5,涨价的概率为0.4。通过估算,可得各
种方案在不同价格状态下的益损值如下表所示。
益损值表
单位(万元)
益损值
方案
状态(价格) 概率
跌价 0.1
原价 0.5
涨价 0.4
E(X)=∑ pixi
xi : 随机离散变量x的第i个取值, i=1,2,3…m;
pi : x=xi时的概率
E( A1) ? 0.3? 40 ? 0.6 ? 36 ? 0.1? (?16) ? 32 E( A2 ) ? 0.3? 36 ? 0.6 ? 30 ? 0.1? 15 ? 30.3 E( A3 ) ? 0.3? 30 ? 0.6 ? 25 ? 0.1? 20 ? 26.0
从它引出的分枝叫方 案分枝。分枝数量与
方案数量相同。
. 36 . -16
. 36
结果节点
不同行动方案在不同 自然状态下的结果注 明在结果节点的右端
. 30
. 15
. 30 . 25 . 20
风险型决策分析
(2)计算各行动方案的益损期望值,并将计算结果 标注在相应的状态节点上。
32
. 40
. 36
. -16
决策分析概述
决策环境
确定型决策 非确定型决策
风险型决策 不确定型决策
确定型决策
特征: (1)决策者的明确目标(收益大或损失小等); (2)确定的自然状态; (3)两个以上可供选择的行动方案; (4)不同行动方案在确定状态下的益损值可以计算出来。
【例】某公司管理层需要决策是否生产一种新产品。可以确 定的是,该产品上市后一定供不应求。经数据分析,该产 品的预期单价为 900元,单件可变成本 400元,生产所需固 定成本为50000元。

胡运权运筹学第五版答案

胡运权运筹学第五版答案

胡运权运筹学第五版答案【篇一:运筹学基础及应用第四版胡运权主编课后练习答案】xt>习题一 p46 1.1 (a)412该问题有无穷多最优解,即满足4x1z?3。

6x26且0?x2?的所有?x1,x2?,此时目标函数值(b)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。

1.2(a) 约束方程组的系数矩阵12a833106?403000200??0?1t最优解x??0,10,0,7,0,0?。

(b) 约束方程组的系数矩阵1a222314??2??最优解1.3(a)(1) 图解法11??2x??,0,,0?5?5?t。

最优解即为?3x14x295x12x28的解x31,2,最大值z352(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?10x1?5x2?0x3?0x4?3x1?4x2?x3?9s.t. ?5x12x2x48则p3,p4组成一个基。

令x1?x2?0得基可行解x??0,0,9,8?,由此列出初始单纯形表12。

??min?898,53?520,??min?2183,??142?2?新的单纯形表为1,20,表明已找到问题最优解x1?1, x2?32,x3?0 , x4?0。

最大值z*352(b) (1) 图解法6x1?2x2x1?x2?最优解即为?6x12x224x1?x2?5的解x73,22?,最大值z172(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?0x4?0x55x2?x3?15??s.t. ?6x1?2x2?x4?24xxx5125则p3,p4,p5组成一个基。

令x1?x2?0得基可行解x??0,0,15,24,5?,由此列出初始单纯形表12。

??min??,245?,??461?155,24,20,??min?3?32?2新的单纯形表为【篇二:运筹学基础及应用第四版胡运权主编课后练习答案】xt>习题一 p46 1.1 (a)41的所有?x1,x2?,此时目标函数值2该问题有无穷多最优解,即满足4x1?6x2?6且0?x2?z?3。

运筹学胡运权第五版(第6章)课件

运筹学胡运权第五版(第6章)课件
零图: 边集为空集的图。
运筹学胡运权第五版(第6章)
2、图的阶:即图中的点数。 例如 右图为一个五阶图
3、若图中边e= [vi,vj] ,则vi,vj称 为e的端点,
e称为vi,vj的关联边。 若vi与vj是一条边的两个端
点,则称vi与vj相邻; 若边ei与ej有公共的端点,
则称ei与ej相邻。
e8
1、图(graph):由V,E构成的有序二元组,用以表示对 某些现实对象及其联系的抽象,记作 G={V,E}。 其中V称为点集,记做V={v1,v2,···,vn}
E称为边集,记做E={e1,e2,···,em}
点(vertex):表示所研究的对象,用v表示; 边(edge):表示对象之间的联系,用e表示。 网络图(赋权图): 点或边具有实际意义(权数)的图, 记做N。
路:点不能重复的链。
圈:起点和终点重合的链。
回路:起点和终点重合的路。
连通图:任意两点之间至少存在一条链的图。
完全图:任意两点之间都有边相连的简单图。
n阶完全图用Kn表示,边数=
C 2 n(n 1)
n

2
注意:完全图是连通图,但连通图不一定是完全图。
运筹学胡运权第五版(第6章)
v1 e4
v4 e5 v5
依次下去,vn必然与前面的某个点相邻,图中有圈,矛盾!
注意:树去掉悬挂点和悬挂边后余下的子图还是树。
运筹学胡运权第五版(第6章)
(2)n阶树必有n-1条边。
证明(归纳法): 当n=2时,显然;
设n=k-1时结论成立。 当n=k时,树至少有一个悬挂点。
去掉该悬挂点和悬挂边,得到一个k-1阶的树,它有 k-2条边,则原k阶树有k-1条边。
7、已知图G1={V1,E1}, G2={V2,E2}, 若有V1V2,E1E2,则称G1是G2的一个子图; 若V1=V2,E1E2且 E1≠E2 ,则称G1是G2的一个部分图。

运筹学胡运权第五版课件

运筹学胡运权第五版课件

则依次引入松弛变量或剩余变量(统称为松弛变量),
转化为等式约束条件。
约束为≥不等式,减去松弛变量,化为等式约束条件;
多 退
约束为≤不等式,加上松弛变量,化为等式约束条件。 少

注意:松弛变量在目标函数中系数全为0。
例:max z=2 x1+3 x2
s.t.
2 x1+2 x2 12 标准化
4x1
16
z=2 x1+3 x2
2 x1+2 x2 12
4x1
16
5 x2
1x510, x2 0
此为有约束极值问题
h
9
1-2 线性规划问题的数学模型
1、原型:现实世界中人们关心、研究的实际对象。 模型:将某一部分信息简缩、提炼而构造的原型替代物。 数学模型:对现实世界的一个特定对象,为达到一定目的,
根据内在规律做出必要的简化假设,并运用适当数学工具得到 的一个数学结构。
应如何裁剪可使做成的容器的容积最大?
解:如图设四个角上减去的小正方形边
x 长为x,则容器体积为:
a
Va2x2x (0 x a) 2
由 dV 0 dx
有 xa 6
时,容积最大
此为无约束的极值问题
h
7
例2 常山机器厂生产 I、II 两型产品。这两型 产品都分别要在A、B、C三种不同设备上加工。按 工艺规定,生产每件产品的单位利润、消耗三种设 备的工时以及各种设备工时的限额如下表:
2x1 2x2 x3
12
s.t.
4 x1
5 x2
x4 16 x5 15
x1, x2, x3, x4, x5 0
h
28
P1 P2 P3 P4 P5

运筹学课程09-对策论(胡运权 清华大学)

运筹学课程09-对策论(胡运权 清华大学)
18
设s i是第i个局中人的一个策略,则n个局中人的策略形成的 策略组合s=(s1,s2,…,sn) 就是一个局势。若记S为全部局势的集合,则 S=S1×S2×…×Sn
NEUQ
当一个局势s出现后,应该为每一局中人 i规定一个赢得值 (或所失值)Hi(s)。显然,Hi(s)是定义在S上的函数,称为局中 人i的赢得函数。在“齐王赛马”中,局中人集合I={1,2},齐 王和田忌的策略集可分别用 S1 {1 , 2 ,L , 6 }、S2 {1 , 2 ,L , 6 } 表示。这样 , 齐王的任一策略α i 和田忌的任一策略β j 就构成 了—个局势sij,如果α1=(上,中,下),βl=(上,中,下).则在 局势s11下,齐王的赢得为H1(s11)=3,田忌的赢得为H2(s11)= -3 当局中人、策略集和赢得函数这3个要素确定后,一个对策 模型也就给定了。 19
矩阵对策问题解的假设:
具有鞍点的矩阵对策
例:设有一矩阵博弈G={S1,S2;H},其中
-6 1 -8 3 2 4 9 - 1 - 10 -3 0 6
26
H=
NEUQ 如果双方部不想冒险、都不存在侥幸心理,而是考虑到 对方必然会设法使自己所得最少这一点,就应该从各自 可能出现的最不利的情形中选择一个最有利的情形作为 决策的依据,这就是所谓“理智行为”,也是对策双方 实际上可以接受并采取的一‘种稳妥的方法。 从各自可能出现的最不利的情形中选择一个最有利的 情形作为决策的依据
6
约翰· 福布斯· 纳什
NEUQ
7
NEUQ
《美丽心灵》是一部关于一个真实天才的极富人 性的剧情片。故事的原型是数学家小约翰-福布斯 -纳什(Nash),普林斯顿大学的著名教授,诺贝尔 经济学奖的获得者(1994年),他在博弈理论方面 的巨大发现甚至改变了我们的日常生活。但另一 方面,纳什也是一个悲剧人物,他的一生为精神 分裂症所困。在历经苦痛的人生里,纳什一方面 在运用自己那优美绝伦的大脑,另一方面也在与 他的大脑进行着顽强的抗争。最终理性为他带来 了心灵的和平,纳什终于摘取了科学事业上的桂 冠。

《运筹学教程》胡云权 第五版 第四章 动态规划

《运筹学教程》胡云权 第五版 第四章 动态规划

* u1 ( A) B1
按计算顺序反推得最优决策序列
* u1 ( A) B1
u* (B1 ) C2 2
* u3 (C2 ) D2
u* ( D2 ) E2 4
最优路线: A B1 C2 D2 E2 F
动态规划的基本思想
可见,求解各阶段都利用了以下关系
f k ( sk ) min dk ( sk , uk ) f k 1 ( sk 1 )
• 动态规划应用
多阶段决策过程的最优化
1、最短路线问题
【例1】从A点铺设一条管道到E点,图中两点间连线上数字表示两 点间距离。现需选一条由A到E的铺管线路,使总距离最短。
2 4 B1 4 8 A 5 3 B3 阶段1 9 B2 7 3 阶段2 2 5 C3 阶段3 阶段4 C2 2 4 1 6 D2 C1 6 5 D1 3
B3
3
阶段2
阶段4
• 状态和状态变量 状态:各阶段开始时的客观条件 状态无后效性: 给定了某阶段状态,则在这阶段以后过程的发展 不受这阶段以前各阶段状态的影响。
动态规划的基本概念和原理
4 A 5 3
B1 4
2
C1 6 1
5 D1 3 4 D2 E
8
B2 7
9
2 5
C2 2 C3
6 4
阶段3
基本概念 • 状态和状态变量 sk: 第k个阶段的状态变量 Sk :第k个阶段状态变量的集合,称状态集合
* pk . n P k ,n
当k=1时,f1(s1)就是从初始状态s1到全过程结束的整体最优函数。
动态规划的基本思想
【例】选择一条运输线路,使得A到F的运费最小。
2 4

《运筹学(胡运权)》第五版课后习题答案

《运筹学(胡运权)》第五版课后习题答案
A5 571.428589 0.000000
B2 10000.000000 0.000000
ROW SLACK OR SURPLUS DUAL PRICES
2) 0.000000 0.168000
3) 0.000000 1.500000
4) 0.000000 0.075000
5) 5628.571289 0.000000
5.3c
因为使mind1-,故在x1+x2=40的右侧,若使mind4+,则在x1+x2=50的左侧,即阴影区域,因为在阴影部分无法使2d2-+d3-最小,故比较E(20,30),F(24,26),E点:d2-=4,d3-=0 min2d2-+d3-=8,F点:d2-=0,d3-=4, min2d2-+d3-=4,故选F点
X2 0.000000 2.000000
X33.000000 0.000000
X1,X2,X3 0.000000 0.000000
ROW SLACK OR SURPLUS DUAL PRICES
2) 0.000000 0.200000
3) 0.000000 0.600000
4) 0.0000000.000000
设a1,a2,a3, a4,a5分别为在A1,A2,B1,B2,B3加工的Ⅰ产品数量,b1,b2,b3分别为在A1,A2,B1加工的Ⅱ产品数量,c1为在A2,B2上加工的Ⅲ产品数量。则目标函数为‘
maxz= (1.25-0.25)( a1+a2+a3)+(2-0.35) b3+(2.8-0.5)c1 -0.05(a1+b1)-
程序法
6.4a
破圈法
避圈法

运筹学(胡运权)第五版复习提纲汇总

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PPT完整版胡运权

运筹学PPT完整版胡运权
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。
运筹学在工商管理中的应用
Page 10
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
5x110x1x2
x3 x4 3 6x2 2x3 x5

2

x
j

0,
j

1,,5
解: 约束方程的系数矩阵为2×5矩阵
5 A 10
1 6
1 2
1 0
0 1
r(A)=2,2阶子矩阵有10个,其中基矩阵只有9个,即
5 1
1 1
5 0
Chapter1 线性规划
(Linear Programming)
本章主要内容:
LP的数学模型 图解法 单纯形法 单纯形法的进一步讨论-人工变量法 LP模型的应用
线性规划问题的数学模型
Page 13
1. 规划问题 生产和经营管理中经常提出如何合理安排,使人力、 物力等各种资源得到充分利用,获得最大的效益, 这就是规划问题。
(3) 第二个约束条件是“≥”号,在“≥”左端减去剩余变量x5, x5≥0;
(4) 第3个约束方程右端常数项为-5,方程两边同乘以(-1),将右 端常数项化为正数;
(5) 目标函数是最小值,为了化为求最大值,令z′=-z,得到max z′=-z,即当z达到最小值时z′达到最大值,反之亦然;
线性规划问题的数学模型
标准形式如下:

《运筹学教程》胡云权第五版运筹学6对策论矩阵对策 34页

《运筹学教程》胡云权第五版运筹学6对策论矩阵对策 34页

9 2 6 -3
理智行为:从各自最不利情形中选择最有利 I:最大最小原则 II:最小最大原则
平衡局势:双方均可接受,且对双方都是最稳妥的结果。 (α2 ,β2),局中人I和II的最优纯策略。
矩阵对策的纯策略
3、矩阵对策的最优纯策略
定义 1:设 G {S1, S2; A}为矩阵对策,其中
S1 {1,2 ,,m} , S2 {1, 2 ,, n}, A {aij }mn ,
a22既是其所在行的最小元素,也是其所在列的最大元素,
即有 ai2≤a22 ≤ a2j i=1,2,3,4 j=1,2,3
矩阵对策的纯策略
3、矩阵对策的最优纯策略
定理 1: 矩阵对策 G {S1, S2; A}在纯策略意义下有解的充要条
件是:存在纯局势
( i
*
,

j*
)
使得对一切
i

1,2,, m;
44
22
对策的值(局中人
I
的赢得期望值)VG

9 2

矩阵对策的解法
图解法
仅适用于赢得矩阵为2×n或m×2阶的矩阵对策问题。
例:求解矩阵对策G={S1 , S2 ; A} ,其中
A
解:(1)不存在鞍点,为混合策略求解问题。
2 7
3 5
11
2

(2)图解法求解
设局中人I的混合策略为(x, 1-x)T,x [0,1] 。
据定义 1,不存在纯策略意义下的解。 无鞍点
例:
G

{S1,
S2;
A} ,其中
A

3 5
63 44
56
局中人Ⅰ和Ⅱ在策略集 S1 和 S 2 中采取每一策略都有一

运筹学综述

运筹学综述

page 13
19 November 2014
安徽财经大学统计与应用数学学院
50年代中期,钱学森等教授将运筹学由 西方引入我国,并结合我国的特点在国内推 广应用。在经济数学方面,特别是投入产出 表的研究和应用开展较早,1958年为了解决 粮食的合理调运问题,我国科学家提出了 “图上作业法”,有效地解决了线性规划中的运输问题。 在解决邮递员合理投递线路时,管梅谷教授提出了国外称 之为“中国邮路问题”的解法。 近年来运筹学的应用已趋向研究规模大和复杂的问题, 如部门计划、区域经济规划等,并已与系统工程难以分解。
page 25
19 November 2014
安徽财经大学统计与应用数学学院
(4)动态规划(Dynamic Programming)。动 态规划是一种解决多阶段决策问题的优化方法。 动态规划是20世纪50年代初由美国数学家贝尔曼 (R.Bellman)等人提出的,该方法根据多阶段决策 问题的特点,提出了决策多阶段决策问题的最优 化原理。利用动态规划的最优性原理,可以解决 生产管理和工程技术等领域的许多实际问题,如 最优路径、资源分配、生产计划和库存等。近年 来在工程控制、技术物理和通讯中的最佳控制问 题中,已经成为经常使用的重要工具。
page 10 19 November 2014
安徽财经大学统计与应用数学学院
二战后,从事这项工作的许多专家转到 经济、企业和大学、研究所,继续从事决策 的数量方法研究,运筹学逐步形成并迅速发 展起来。形成了运筹学的许多分支。如数学 规划(线性规划、非线性规划、整数规划、 目标规划、动态规划、随机规划等)、图论与网络、排 队论(随机服务系统理论)、存储论、对策论、决策论、 设备维修更新理论、可靠论和质量管理等。1947年美国 人丹捷格(George Dantzig)提出的求解线性规划问题 的单纯形法是运筹学发展史上最重大的进展之一。
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x* ( 3 , 8 )T 11 11
由图可见局中人II的混合策 略只有β2和β3组成。
I
II ① 数轴上坐标为0和1的两点分
11 别做两条垂线I-I和II-II。
7
② 画出局中人II的不同策略下 局中人I的赢得线段。
5
3
β1: v11 = 2x+7(1-x)
2
2
β2 : v12 = 3x+5(1-x)
0
1
β3 : v13 = 11x+2(1-x)
I
II
图解法
③由于局中人II理性,局中人 I从最少可能收入中选择最大 的一个,为局中人I的最优对 策。B2
矩阵对策的混合策略
1、混合策略
对于 G {S1, S2; A}
局中人Ⅰ有把握的赢得至少为 v1

max min
i
j
aij
局中人Ⅱ有把握的支付至多为 v2

min j
max i
aij
一般为 v1 v2 ,特别地当 v1 v2 时,则称对策 G 在
纯策略意义下的解,即VG v1 v2 。实际多 v1 v2 ,根


1 1 1 1 1 3
矩阵对策的纯策略
2、矩阵对策解的引例
例: 设 G {S1, S2; A} ,
其中 S1 {1,2,3,4} , S2 {1, 2, 3},
6
A


3
9
3
1 2 1 0
8 -8
4

2
10 -
6

10
S1* {(x1, x2 ) | x1, x2 0, x1 x2 1}, S2* {( y1, y2 ) | y1, y2 0, y1 y2 1}
局中人 I 的赢得期望值
E(x,
y)

3x1 y1
6x1y2
5x2 y1

4x2 y2

4(x1

1 4
)(
y1
4、混合策略对策模型
一个新的对策 G*

{S1*
,
S
* 2
;
E}
,则称
G
*

G
的混合扩充。
矩阵对策的混合策略
5、最优混合策略

G*

{S1*
,
S
* 2
;
E}
,是矩阵对策
G

{S1,
S2;
A}
的混合扩充。
x {x1, x2 ,, xm} S1* 是局中人Ⅰ的一个混合策略;
y

{ y1 ,
y2
9 2 6 -3
理智行为:从各自最不利情形中选择最有利 I:最大最小原则 II:最小最大原则
平衡局势:双方均可接受,且对双方都是最稳妥的结果。 (α2 ,β2),局中人I和II的最优纯策略。
矩阵对策的纯策略
3、矩阵对策的最优纯策略
定义 1:设 G {S1, S2; A}为矩阵对策,其中
S1 {1,2 ,,m} , S2 {1, 2 ,, n}, A {aij }mn ,
a22既是其所在行的最小元素,也是其所在列的最大元素,
即有 ai2≤a22 ≤ a2j i=1,2,3,4 j=1,2,3
矩阵对策的纯策略
3、矩阵对策的最优纯策略
定理 1: 矩阵对策 G {S1, S2; A}在纯策略意义下有解的充要条
件是:存在纯局势
( i
*
,

j*
)
使得对一切
i

1,2,, m;
Ⅱ的策略集为: S2 {1, 2 , j , , n} 。
当Ⅰ、Ⅱ分别选择纯策略i , j 时,形成了一个纯局势
(i , j ) S S1 S2 ,则对任一 (i , j ) S ,记Ⅰ的赢得 值为 ai j ,即Ⅱ赢得值为 ai j (i 1,2,, m; j 1,2,, n) .
j

1,2,, n
均有
a ij
*
ai* j*
ai* j
2 7 2 1 1
例: G {S1, S2; A},其中 A 2
3
2 5
3 4
4 2 4 3
2 2 1 6 1
3746

max i
min j
aij

min j
max i
aij
a31
3 则VG

3 ,G 的解
为3, 1分别是局中人Ⅰ、Ⅱ的最优纯策略。
事实:对策 G 的值VG ai* j* 是 A a 中 i* j* 所在的行的最小
元素,又是所在列的最大元素,即
a ij
*
ai* j*
ai* j 。
矩阵对策的纯策略
4、矩阵对策的鞍点与解
对于一个对策G={S1, S2, A}, 若

max i
矩阵对策的策略
纯策略:确定的选择某策略 混合策略:以某一概率分布选择各策略。
矩阵对策的纯策略
1、矩阵对策的一般表达
设用Ⅰ、Ⅱ分别表示两局中人,Ⅰ有 m 个纯策略
1,2 ,,m ,Ⅱ有 n 个纯策略 1, 2 ,, n ,则
Ⅰ的策略集为: S1 {1,2 , i , ,m},


max i
min j
aij

min j
max i
aij

ai* j*
成立,记 VG
ai* j*
,则
称VG ai* j* 为矩阵对策 G 的值.
相应的纯局势 (i* , j* ) 为 G 在纯策略下的解,i* 与 j*
分别称为局中人Ⅰ与Ⅱ的最优纯策略。
从上例看出,矩阵A中平衡局势(α2 ,β2)对应的元素
注:当Ⅰ取纯策略 k 时,等价于混合策略 x {x1, x2 ,, xm} S1*
其中 xi

1,i k 0,i k

矩阵对策的混合策略
2、最优混合策略 定理2:矩阵对策G在混合策略意义下有解的充要条件是:
存在 x* S1*, y* S2* ,使得对于任意 x S1*, y S2* ,有
第六章 对策论
基本概念
对策论又称博弈论,研究冲突对抗条件下最优决策问题
的理论。
策略形势:不完全竞争条件下的对抗行为,各方收益由
自身行为和其他方行为共同决定。
基本要素
局中人(I ):有权决定自己行动方案的对策参加者,理性人 策略集(S ):供局中人选择的实际可行完整行动方案的集合,
一局对策中,各局中人选定策略的集合,称局势
据定义 1,不存在纯策略意义下的解。 无鞍点
例:
G

{S1,
S2;
A} ,其中AFra bibliotek3 5
63 44
56
局中人Ⅰ和Ⅱ在策略集 S1 和 S 2 中采取每一策略都有一
定的可能性,即有一定的概率,则构成了混合策略。
矩阵对策的混合策略
1、混合策略
定义 2:设矩阵对策 G {S1, S2; A},其中 S1 {1,2,,m} ,
,,
yn}
S
* 2
是局中人Ⅱ的一个混合策略;
局中人Ⅰ选取
x S1* 使得保证赢得不少于 v1

max min
xS1* yS2*
E(x,
y) ,
局中人Ⅱ力争保证自己的所失至多 v2

min max E(x, y) 。
yS2* xS1*
矩阵对策的混合策略
5、最优混合策略
定义 4:设 G*
a11 a12 a1n

A


a21
a22

a2n


am1
am2

amn

Ⅰ的赢得矩阵 或Ⅱ的支付矩阵
Ⅱ的赢得矩阵为-A 。
矩阵对策的纯策略
1、矩阵对策的一般表达
如果局中人Ⅰ、Ⅱ的策略集为 S1, S2 ,局中人Ⅰ的赢得矩阵
为 A,则矩阵对策的模型为
G {, ; S1, S2; A} 或 G {S1, S2; A}

1)+ 2
9 2
取 x* {1 ,3}, y* {1 ,1}
44
22
则 E(x*, y*) 9 ,E(x*, y) E(x, y*) 9 ,即 E(x, y*) E(x*, y*) E(x*, y)
2
2
故 x* {1 ,3}, y* {1 ,1} 分别为局中人 I 和局中人 II 的最优混合策略,

{S1*
,
S
* 2
;
E}
是矩阵对策
G
{S1, S2; A}的混合扩充。
如果
max min
xS1* yS2*
E(x,
y)

min
yS2*
max
xS1*
E(x,
y)
,其值为 VG
,则称
VG 为
对策 G* 的值,相应的混合局势 (x*, y*) 称为在混合策略意义下的
解, x* , y* 分别称为局中人Ⅰ和Ⅱ的最优混合策略(最优策略)。
44
22
对策的值(局中人
I
的赢得期望值)VG

9 2

矩阵对策的解法
图解法
仅适用于赢得矩阵为2×n或m×2阶的矩阵对策问题。
例:求解矩阵对策G={S1 , S2 ; A} ,其中
A
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