运筹学课件OR_6_整数线性规划
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运筹学课件第五章 整数规划
第一节 整数规划的数学模型
解的特点: 整数规划
松弛问题
max c x Ax b s .t . x 0, x为整数
max c x Ax b s .t . x 0
1、整数规划可行域是松弛问题可行域的子集
2、整数规划最优值小于等于松弛问题的最优值
第一节 整数规划的数学模型
P1 P2
P4
以上描述了目前解整数规划问题的一种思路。
第二节 分支定界法
思路:切割可行域,去掉非整数点。 解题步骤: 1、不考虑整数约束,解相应松弛问题。 2、检查是否符合整数要求,是,则得最优解,完毕。 否则,转下步。 3、任取一个非整数变量xi=bi,构造两个新的约束条 件:xi ≤[bi],xi≥[bi]+1,分别加入到上一个LP问 题,形成两个新的分枝问题。 4、不考虑整数要求,解分枝问题。若整数解的Z值 大于所有分枝末梢的Z值,则得最优解。否则, 取Z值最大的非整数解,继续分解,Go to 3。
序号 1 2 3 4 5 6 7
物品
重量 系数
食品
5 20
氧气
5 15
冰镐
2 18
绳索
6 14
帐篷
12 8
相机
2 4
设备
4 10
第三节
0-1型整数规划
解:令xi=1表示登山队员携带物品i,xi=0表示登 山队员不携带物品i,则得: Max Z=20x1+15x2+18x3+14x4+8x5+4x6+10x7
第三节
(x1,x2,x3) z值
0-1型整数规划
1 2 3 4 过滤条件
(0,0,0)
运筹学课件OR_6_整数线性规划
而A的任意可行解的目标函数值将是z*的一个下界。 分支定界法就是将B的可行域分成子区域(称为分支)的方法
,逐步减小上界和增大下界,最终求到z*。
7
Ningbo University
分支定界解法
在不考虑整数条件,所得到的最
优解是x1=4.81, x2=1.82, z=356。 在增加整数条件后,最优解不可
最优解是x1=4, x2=2, z=340
我们在B2问题以x2来分析,找出 接近的整数,并把不含整数的部 份去掉。 新问题的最优值再要重新确认。 B5问题的最优解无可行解。
最优解是x1=5.44, x2=1, z=308
11
Ningbo University
它和一般整数线性规划的约束条件形式是一致的。在 实际问题中,如果引入0-1变量,就可以把有各种情况 需要分别讨论的线性规划问题统一在一个问题中讨论 了。在本节我们先介绍引入0-1变量的实际问题,再研 究解法。
18
Ningbo University
投资场所的选定—相互排斥的计划
某公司拟在市东、西、南三区建立门市部,拟议中有7 个位置(点)Ai (i=1,2,…,7)可供选择。规定:
1. 将这两个约束条件,分别加入问题B,求两个后继规划问题B1和B2。 不考虑整数条件求解这两个后继问题。
2. 定界,以每个后继问题为一分支标明求解的结果,比较所有分支问题 的解,找出最优目标函数值最大者作为新的上界 。从已符合整数条 件的各分支中,找出目标函数值为最大者作为新的下界 。
2. 比较与剪支
分支定界法可用于解纯整数或混合整数线性规划问题。20世 纪60年代初由Land Doig和Dakin等提出,是解整数线性规划 的重要方法之一。
6
,逐步减小上界和增大下界,最终求到z*。
7
Ningbo University
分支定界解法
在不考虑整数条件,所得到的最
优解是x1=4.81, x2=1.82, z=356。 在增加整数条件后,最优解不可
最优解是x1=4, x2=2, z=340
我们在B2问题以x2来分析,找出 接近的整数,并把不含整数的部 份去掉。 新问题的最优值再要重新确认。 B5问题的最优解无可行解。
最优解是x1=5.44, x2=1, z=308
11
Ningbo University
它和一般整数线性规划的约束条件形式是一致的。在 实际问题中,如果引入0-1变量,就可以把有各种情况 需要分别讨论的线性规划问题统一在一个问题中讨论 了。在本节我们先介绍引入0-1变量的实际问题,再研 究解法。
18
Ningbo University
投资场所的选定—相互排斥的计划
某公司拟在市东、西、南三区建立门市部,拟议中有7 个位置(点)Ai (i=1,2,…,7)可供选择。规定:
1. 将这两个约束条件,分别加入问题B,求两个后继规划问题B1和B2。 不考虑整数条件求解这两个后继问题。
2. 定界,以每个后继问题为一分支标明求解的结果,比较所有分支问题 的解,找出最优目标函数值最大者作为新的上界 。从已符合整数条 件的各分支中,找出目标函数值为最大者作为新的下界 。
2. 比较与剪支
分支定界法可用于解纯整数或混合整数线性规划问题。20世 纪60年代初由Land Doig和Dakin等提出,是解整数线性规划 的重要方法之一。
6
线性规划PPT课件
线性规划的基本定理
线性规划的解存在性
对于任何线性规划问题,都存在至少一个最优解。
最优解的唯一性
在某些情况下,线性规划问题的最优解是唯一的,这取决于目标函 数和约束条件的形状和位置。
解的稳定性
线性规划问题的最优解是稳定的,即使目标函数或约束条件略有变 化,最优解也不会发生大的变化。
03
线性规划的求解方法
优缺点:内点法具有全局收敛性和对初始点不敏 感的优点,但计算量较大,需要较高的计算资源 。
椭球法
01
总结词:几何方法
02
03
04
详细描述:椭球法是一种基 于几何方法的线性规划算法。 它将可行解的边界表示为椭 球,通过迭代移动椭球中心
来逼近最优解。
算法步骤:椭球法的基本步 骤包括初始化、构建椭球和 迭代更新。在每次迭代中, 根据当前椭球的位置和方向 来更新中心和半径,直到满
运输问题
总结词
运输问题是线性规划在物流和供应链管理中的重要应用,旨在优化运输成本、 运输时间和运输量等目标。
详细描述
运输问题通常需要考虑多个出发地、目的地、运输方式和运输成本等因素。通 过线性规划方法,可以找到最优的运输方案,使得总运输成本最低、运输时间 最短,同时满足运输量和运输路线的限制。
投资组合优化问题
03
单纯形法
单纯形法是线性规划的标 准算法,通过迭代和优化, 找到满足约束条件的最大 或最小目标函数值。
初始解
在应用单纯形法之前,需 要先找到一个初始解,这 可以通过手动计算或使用 软件工具来实现。
迭代过程
单纯形法通过不断迭代和 优化,逐步逼近最优解, 每次迭代都需要重新计算 目标函数值和最优解。
线性规划的几何意义
《运筹学线性规划》PPT课件
划问题化成如下的标准型:
max Z x1 2x2 3x4 3x5 0x6 0x7
x1 x2 x4 x5 x6 7 x1 x2 x4 x5 x7 2 3x1 x2 2x4 2x5 5 x1, x2, x4, , x7 0
第二节 线性规划问题的图解法及几何意义
一、线性规划问题的解的概念
(1.4)
标准型具有如下特点: (1)目标函数求最大值; (2)所求的变量都要求是非负的; (3)所有的约束条件都是等式; (4)常数项非负。 综合以上的讨论可以说明任何形式的线 性规划问题都可以通过上述手段把非标准 型的线性规划问题化成标准型。现举例如 下:
例1-4 试将如下线性规划问题化成标准型
多样性给讨论问题带来了不便。为了便于今后讨论,我 们规定线性规划问题的标准型为:
max Z c1x1 c2x2 cnxn
a11x1 a12x2 a21x1 a22x2
a1nxn b1 a2nxn b2
am1x1 am2x2 amnxn bm
x1, x2 , , xn 0
例1-1:(计划安排问题)某工厂在计划期内安排
生产Ⅰ、Ⅱ两种产品,已知生产单位产品所占用的
设备A、B的台时、原材料的消耗及两种产品每件可
获利润见表所示:
I
II 资源总量
设备A(h)
0
3
15
设备B(h)
4
0
12
原材料(公斤)
2
2
14
利润(元)
2
3
问如何安排计划使该工厂获利最多?
解: 假设 x1、x2分别表示在计划期内生产
二、线性规划问题的图解法
对于简单的线性规划问题(只有两个决策变量的
线性规划问题),我们可以通过图解法对它进行求解
max Z x1 2x2 3x4 3x5 0x6 0x7
x1 x2 x4 x5 x6 7 x1 x2 x4 x5 x7 2 3x1 x2 2x4 2x5 5 x1, x2, x4, , x7 0
第二节 线性规划问题的图解法及几何意义
一、线性规划问题的解的概念
(1.4)
标准型具有如下特点: (1)目标函数求最大值; (2)所求的变量都要求是非负的; (3)所有的约束条件都是等式; (4)常数项非负。 综合以上的讨论可以说明任何形式的线 性规划问题都可以通过上述手段把非标准 型的线性规划问题化成标准型。现举例如 下:
例1-4 试将如下线性规划问题化成标准型
多样性给讨论问题带来了不便。为了便于今后讨论,我 们规定线性规划问题的标准型为:
max Z c1x1 c2x2 cnxn
a11x1 a12x2 a21x1 a22x2
a1nxn b1 a2nxn b2
am1x1 am2x2 amnxn bm
x1, x2 , , xn 0
例1-1:(计划安排问题)某工厂在计划期内安排
生产Ⅰ、Ⅱ两种产品,已知生产单位产品所占用的
设备A、B的台时、原材料的消耗及两种产品每件可
获利润见表所示:
I
II 资源总量
设备A(h)
0
3
15
设备B(h)
4
0
12
原材料(公斤)
2
2
14
利润(元)
2
3
问如何安排计划使该工厂获利最多?
解: 假设 x1、x2分别表示在计划期内生产
二、线性规划问题的图解法
对于简单的线性规划问题(只有两个决策变量的
线性规划问题),我们可以通过图解法对它进行求解
运筹学基础OR6PPT课件
运筹学的发展历程
80%
起源
运筹学起源于二战时期的军事战 略和资源优化问题,当时称为“ 运作研究”。
100%
发展
随着数学方法和计算机技术的进 步,运筹学逐渐发展成为一个独 立的学科领域。
80%
应用
现代运筹学已经广泛应用于各个 领域,如物流、金融、医疗、交 通等,成为决策支持的重要工具 。
02
线性规划
模型
多目标规划的数学模型通常由决策变 量、目标函数和约束条件组成。目标 函数表示需要优化的多个目标,约束 条件包括等式约束和不等式约束。
多目标规划的求解方法
权重法
给定一组权重因子,将多目标问题转化为单目标问题,通 过求解单目标问题的最优解得到多目标问题的近似解。
层次分析法
将多目标问题分解为若干个子问题,分别求解子问题的最优解 ,然后根据子问题的最优解逐步逼近多目标问题的最优解。
在需要时进行查找。
02
自顶向下法
从原问题开始,逐步将问题分解为更小的子问题,并求解子问题直到达
到基本的最小单元。这种方法需要在递归过程中不断更新当前问题的最
优解。
03
迭代法
通过迭代的方式不断逼近最优解,每次迭代中根据当前最优解和状态转
移方程更新状态,直到达到终止条件。这种方法需要设计适当的迭代算
法和终止条件。
线性规划的求解方法
01
02
03
04
单纯形法
单纯形法是线性规划最常用的 求解方法,它通过不断迭代和 变换,寻找最优解。
初始解的确定
在求解线性规划问题时,需要 先确定一个初始解,然后在此 基础上进行迭代和优化。
迭代过程
在单纯形法中,迭代过程包括 检验、换基和迭代三个步骤。
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PPT 第二章 线性规划
2.9 2 1 1 1 0 0 0 0
2.1 0 2 1
1.5 1 0 1 余料 0.1 0.3 0.9
03 2 1 0 30 2 3 4 0 1.1 0.2 0.8 1.4
10 50
30
设 x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8 分别为上述8种方案下料的原材料根数, 建立如下的LP模型:
min Z =x1 + x2 + x3 + x4 + x5 + x6 + x7 + x8
X*
经求解交出 X * 的
二约束直线联立的方程
可解得 X* (2,02)4T 0
2020/5/4
a
40 50
x 100 1 26
由图解法的结果得到例1的最优解 X* (2,02)4T, 还可将其代入目标函数求得相应的最优目标值 z* 42。8说明当甲产量安排 20 个单位,乙产量 安排 24 个单位时,可获得最大的收入 428。
x x
1 1
5x2 10 x
200 2 300
40 30
x 1, x 2 0
各约束的公共部分即
模型的约束,称可行域。 0
2020/5/4
a
40 50
x 100 1 24
对于目标函数
zcxcx
11
nn
任给 z二不同的值,
便可做出相应的二
直线,用虚线表示。
(2)做目标的图形
x2
以例1为例,其目标为
2020/5/4
a
27
x2
练习:用图解法求解
下面的线性规划。
1.5
Minz 6 x 4 x
1
2
2 x1
运筹学教学课件线性规划学习课件
降低潜在损失
通过全面、有效的风险管理策略,降低潜 在损失。
06线性规划在ຫໍສະໝຸດ 通运输中的应用线性规划在货物运输中的应用
优化运输路径
通过线性规划方法,可以优化货物的运输 路径,从而降低运输成本和时间。
车辆装载优化
线性规划可以优化车辆的装载方案,使得 车辆的装载量达到最大,减少车辆使用数 量和运输成本。
04
线性规划问题的求解方法
图解法
总结词
直观、简单、易懂
详细描述
图解法是一种用几何图形来求解线性规划问题的简单直观的方法,它通过将不等式约束条件转换为图形的限制 条件,将线性规划问题转化为在图中寻找最优解的问题。该方法适用于小规模问题,方便理解,是求解线性规 划问题的基本方法之一。
单纯形法
总结词
03
线性规划问题的数学模型
线性规划问题的标准形式
确定线性规划问题的标准形式
标准形式是由一个线性目标函数和一个线性约束条件组成的数学模型。
将非标准形式转化为标准形式
在求解线性规划问题时,通常需要将非标准形式转化为标准形式,这可以通过引入变量、转换约束条件等方式 实现。
线性规划问题的扩展形式
多目标线性规划
05
线性规划在管理决策中的应用
线性规划在生产计划中的应用
总结词
高效、低成本
确定生产计划目标
通过线性规划方法确定最优质、低 成本的生产计划。
优化生产资源配置
将有限的资源,如人力、物料、设 备等,根据不同产品或部门的需要 ,进行合理分配和优化。
提高生产效率
通过优化生产流程和布局,减少生 产过程中的浪费和等待时间,提高 生产效率。
特点
运筹学注重定量分析、优化思想和系统方法,强调理论与实践相结合,具有广泛应用性和多学科交叉 性。
运筹学课件 第5章:整数规划
依照决策变量取整要求的不同,整数规划可分为纯 整数规划/全整数规划、混合整数规划、0-1整数规划
整数规划解的性质
求解整数规划问题
max Z 3 x1 2 x2 2 x1 x2 9 ( IP)2 x1 3 x2 14 x1 , x2 0且为整数
分析:考虑对应的线性规划问题(LP)
b
x1
2
2 3
x2
1
3 2
x3
1
0 0
x4
0
1 0
b
x1
1
0 0
x2
0
1 0
x3
3/4
-1/2
x4
-1/4 1/2
0
0
x3 9 x4 14
9/2
14/2
3
2
x1 13/4 x2 5/2
-5/4
-1/4
初始表
最终表
可见,最优解为x1=3.25 x2=2.5 z(0) =59/4=14.75
选 x2 进行分枝,即增加两个约束x2≤2 和x2 ≥3 ,则
max Z 3 x1 2 x2 2 x1 x2 9 2 x 3 x 14 2 ( IP1) 1 x2 2 x1 , x2 0且为整数
max Z 3 x1 2 x2 2 x1 x2 9 2 x 3 x 14 2 ( IP2) 1 x2 3 x1 , x2 0且为整数
b
7/2 2 1 3 -29/2 7/2 2 1 -1/2 -29/2
x1
1 0 0 1 0 1 0 0 0 0
x2
0 1 0 0 0 0 1 0 0 0
x3
1/2 0 -1 0 -3/2 1/2 0 -1 -1/2 -3/2
《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。
运筹帷幄之中决胜千里之外运筹学课件-整数线性规划PPT文档85页
运筹帷幄之中决胜千里之外运筹学课 件-整数线性规划
16、自己选择的路、跪着也要把它走 完。 1的事 。现在 有成就 ,以后 才能更 辉煌。
18、敢于向黑暗宣战的人,心里必须 充满光 明。 19、学习的关键--重复。
20、懦弱的人只会裹足不前,莽撞的 人只能 引为烧 身,只 有真正 勇敢的 人才能 所向披 靡。
46、我们若已接受最坏的,就再没有什么损失。——卡耐基 47、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 48、书籍把我们引入最美好的社会,使我们认识各个时代的伟大智者。——史美尔斯 49、熟读唐诗三百首,不会作诗也会吟。——孙洙 50、谁和我一样用功,谁就会和我一样成功。——莫扎特
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1. 各分支的最优目标函数中若有小于下界者,则剪掉这支(用打×表示) ,即以后不再考虑了。若大于下界,且不符合整数条件,则再进行分 支(步骤3.1)。一直到最后得到得最优整数解为止。
13
Ningbo University
Ex. 分支定界法
9 7 x x 1 1 7 2 0 x 2 x 2 5 6 7 0 9 7 5 5 7 2 0 x 2 x 2 5 6 7 0 x x 2 2 1 3 1 5 7 2 0 1 .1 5 .7 7 5
分支定界解法
在求解整数线性规划时,如果可行域是有界的,首先 容易想到的方法就是穷举所有可行的整数解,然后比 较它们的目标函数值,从而确定最优解。
对于规模较小的问题,变量个数很少,可行解的组合数也较 小时,这个方法是可行的,也是有效的。
对于大型问题,可行的整数组合数会很大。
适合的解法应是仅检查可行的整数组合的一部分,来 找出最优的整数解。分支定界解法就是其中之一。
最优解是x1=5, x2=1.57, z=341
9
Ningbo University
分支定界解法
B4问题的最优解比我们的下界差, 故不须再进行讨论。
而B2问题的最优解比下界好,有 可能会存在较佳的整数解,因此
需要继续讨论。
最优解是x1=1.42, x2=3, z=327
最优解是x1=4, x2=2, z=340
分支定界法求解步骤(最大化)
将要求解的整数线性规划问题称为问题A,将与它相 应的线性规划问题称为问题B:
1. 解问题B,可能得到以下情况之一:
1. B没有可行解,这时A也没有可行解,则停止。 2. B有最优解,并符合问题A的整数条件,B的最优解即为A的最优解
,则停止。 3. B有最优解,但不符合问题A的整数条件,则它为目标的上界。
分支定界法可用于解纯整数或混合整数线性规划问题。20世 纪60年代初由Land Doig和Dakin等提出,是解整数线性规划 的重要方法之一。
6
Ningbo University
分支定界解法的基本思想
考虑最大化整数线性规划问题A,与它相应的线性规 划记为问题B。
我们从解问题B开始,若其最优解不符合A的整数条件,那 么B的最优目标函数必是A的最优目标函数值z*的上界。
2
Ningbo University
Ningbo University
Ex. 整数线性规划
用舍去尾数的化整,可得 到整数可行解是x1=4, x2=0, z=80, 但它不是可优解。
将线性规划的最优解经过“化整” 来解整数线性规划,虽是最容易想 到的,但常常得不到整数线性规划 的最优解,甚至根本不是可行解。
Ex. 机器台数、工作人数或装货车数。
为满足整数解的要求,初看起来,似乎只要把已得到 的带有分数或小数的解经过“舍入化整”就可以了。 但这常常是不行的,因为化整后不见得是可行解;或 虽是可行解,但不一定是最优解。
这种求最优整数解的问题,须要另行研究,这样的问 题则称为整数线性规划 (integer linear programming, ILP)。
我们在B1问题以x2来分析,找出 接近的整数,并把不含整数的部 份去掉。
新问题的最优值再要重新确认。
因为B3问题已为整数解,它会是 我们整数规划问题的下界。
最优解是x1=5, x2=1.57, z=341
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Ningbo University
分支定界解法
所以,可以断定问题B3的解x1=4, x2=2, z=340会是最优整数解。
这个整数规划问题的最优解应为 x1=4, x2=1, z=90,目标函数的差 额是因变量不可分所造成的。
在不考虑整数条件,所得到的最 优解是x1=4.8, x2=0, z=96
用化整的方式,很容易找到 最接近的整数解是x1=5, x2=0, 但它不是可行解。
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1. 将这两个约束条件,分别加入问题B,求两个后继规划问题B1和B2。 不考虑整数条件求解这两个后继问题。
2. 定界,以每个后继问题为一分支标明求解的结果,比较所有分支问题 的解,找出最优目标函数值最大者作为新的上界 。从已符合整数条 件的各分支中,找出目标函数值为最大者作为新的下界 。
2. 比较与剪支
而A的任意可行解的目标函数值将是z*的一个下界。 分支定界法就是将B的可行域分成子区域(称为分支)的方法
,逐步减小上界和增大下界,最终求到z*。
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分支定界解法
在不考虑整数条件,所得到的最
优解是x1=4.81, x2=1.82, z=356。 在增加整数条件后,最优解不可
最优Hale Waihona Puke 是x1=4, x2=2, z=340
我们在B2问题以x2来分析,找出 接近的整数,并把不含整数的部 份去掉。 新问题的最优值再要重新确认。 B5问题的最优解比我们的下界差, 故不须再进行讨论。 B6问题无可行解。
最优解是x1=5.44, x2=1, z=308
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整数线性规划
Operations Research, Spring 2016, C.-J. Chang
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整数线性规划问题的提出
在前面讨论的线性规划问题中,有些最优解可能是分 数或小数,但对于某些问题,常要求解必须是整数(称 为整数解)。
2. 用观察法找问题A的一个整数可行解,
1. 可取xj=0, j=1, …, n,求得其目标函数值,则它为目标的下界。 2. 目标函数值会落于上界与下界之间。
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分支定界法求解步骤(最大化)
3. 进行迭代
1. 分支,在B的最优解中任选一个不符合整数条件的变量xj,其值为bj ,以[bj]表示小于bj的最大整数。构造两个约束条件xj≤[bj]和 xj≥[bj]+1
能比它更好,它是我们的上界。
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分支定界解法
继续分解问题,因为B1问题目前 的最优解较好,故先分解B1问题。
最优解是x1=4, x2=2.1, z=349
我们以x1来分析,找出接近的整 数,并把不含整数的部份去掉, 将可行域分成两部份,这个动作 就是分支。
原先最优解的部份已被我们删去, 新问题的最优值会改变,须要重 新确认,这叫作定界。
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Ex. 分支定界法
9 7 x x 1 1 7 2 0 x 2 x 2 5 6 7 0 9 7 5 5 7 2 0 x 2 x 2 5 6 7 0 x x 2 2 1 3 1 5 7 2 0 1 .1 5 .7 7 5
分支定界解法
在求解整数线性规划时,如果可行域是有界的,首先 容易想到的方法就是穷举所有可行的整数解,然后比 较它们的目标函数值,从而确定最优解。
对于规模较小的问题,变量个数很少,可行解的组合数也较 小时,这个方法是可行的,也是有效的。
对于大型问题,可行的整数组合数会很大。
适合的解法应是仅检查可行的整数组合的一部分,来 找出最优的整数解。分支定界解法就是其中之一。
最优解是x1=5, x2=1.57, z=341
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分支定界解法
B4问题的最优解比我们的下界差, 故不须再进行讨论。
而B2问题的最优解比下界好,有 可能会存在较佳的整数解,因此
需要继续讨论。
最优解是x1=1.42, x2=3, z=327
最优解是x1=4, x2=2, z=340
分支定界法求解步骤(最大化)
将要求解的整数线性规划问题称为问题A,将与它相 应的线性规划问题称为问题B:
1. 解问题B,可能得到以下情况之一:
1. B没有可行解,这时A也没有可行解,则停止。 2. B有最优解,并符合问题A的整数条件,B的最优解即为A的最优解
,则停止。 3. B有最优解,但不符合问题A的整数条件,则它为目标的上界。
分支定界法可用于解纯整数或混合整数线性规划问题。20世 纪60年代初由Land Doig和Dakin等提出,是解整数线性规划 的重要方法之一。
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分支定界解法的基本思想
考虑最大化整数线性规划问题A,与它相应的线性规 划记为问题B。
我们从解问题B开始,若其最优解不符合A的整数条件,那 么B的最优目标函数必是A的最优目标函数值z*的上界。
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Ex. 整数线性规划
用舍去尾数的化整,可得 到整数可行解是x1=4, x2=0, z=80, 但它不是可优解。
将线性规划的最优解经过“化整” 来解整数线性规划,虽是最容易想 到的,但常常得不到整数线性规划 的最优解,甚至根本不是可行解。
Ex. 机器台数、工作人数或装货车数。
为满足整数解的要求,初看起来,似乎只要把已得到 的带有分数或小数的解经过“舍入化整”就可以了。 但这常常是不行的,因为化整后不见得是可行解;或 虽是可行解,但不一定是最优解。
这种求最优整数解的问题,须要另行研究,这样的问 题则称为整数线性规划 (integer linear programming, ILP)。
我们在B1问题以x2来分析,找出 接近的整数,并把不含整数的部 份去掉。
新问题的最优值再要重新确认。
因为B3问题已为整数解,它会是 我们整数规划问题的下界。
最优解是x1=5, x2=1.57, z=341
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分支定界解法
所以,可以断定问题B3的解x1=4, x2=2, z=340会是最优整数解。
这个整数规划问题的最优解应为 x1=4, x2=1, z=90,目标函数的差 额是因变量不可分所造成的。
在不考虑整数条件,所得到的最 优解是x1=4.8, x2=0, z=96
用化整的方式,很容易找到 最接近的整数解是x1=5, x2=0, 但它不是可行解。
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1. 将这两个约束条件,分别加入问题B,求两个后继规划问题B1和B2。 不考虑整数条件求解这两个后继问题。
2. 定界,以每个后继问题为一分支标明求解的结果,比较所有分支问题 的解,找出最优目标函数值最大者作为新的上界 。从已符合整数条 件的各分支中,找出目标函数值为最大者作为新的下界 。
2. 比较与剪支
而A的任意可行解的目标函数值将是z*的一个下界。 分支定界法就是将B的可行域分成子区域(称为分支)的方法
,逐步减小上界和增大下界,最终求到z*。
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分支定界解法
在不考虑整数条件,所得到的最
优解是x1=4.81, x2=1.82, z=356。 在增加整数条件后,最优解不可
最优Hale Waihona Puke 是x1=4, x2=2, z=340
我们在B2问题以x2来分析,找出 接近的整数,并把不含整数的部 份去掉。 新问题的最优值再要重新确认。 B5问题的最优解比我们的下界差, 故不须再进行讨论。 B6问题无可行解。
最优解是x1=5.44, x2=1, z=308
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整数线性规划
Operations Research, Spring 2016, C.-J. Chang
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整数线性规划问题的提出
在前面讨论的线性规划问题中,有些最优解可能是分 数或小数,但对于某些问题,常要求解必须是整数(称 为整数解)。
2. 用观察法找问题A的一个整数可行解,
1. 可取xj=0, j=1, …, n,求得其目标函数值,则它为目标的下界。 2. 目标函数值会落于上界与下界之间。
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分支定界法求解步骤(最大化)
3. 进行迭代
1. 分支,在B的最优解中任选一个不符合整数条件的变量xj,其值为bj ,以[bj]表示小于bj的最大整数。构造两个约束条件xj≤[bj]和 xj≥[bj]+1
能比它更好,它是我们的上界。
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分支定界解法
继续分解问题,因为B1问题目前 的最优解较好,故先分解B1问题。
最优解是x1=4, x2=2.1, z=349
我们以x1来分析,找出接近的整 数,并把不含整数的部份去掉, 将可行域分成两部份,这个动作 就是分支。
原先最优解的部份已被我们删去, 新问题的最优值会改变,须要重 新确认,这叫作定界。