(四) 可化为线性规划的问题

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线性规划题及答案

线性规划题及答案

线性规划题及答案一、问题描述某公司生产两种产品A和B,每一个产品的生产需要消耗不同的资源,并且每一个产品的销售利润也不同。

公司希翼通过线性规划来确定生产计划,以最大化利润。

已知产品A每一个单位的生产需要消耗2个资源1和3个资源2,每一个单位的销售利润为10元;产品B每一个单位的生产需要消耗4个资源1和1个资源2,每一个单位的销售利润为15元。

公司目前有10个资源1和12个资源2可供使用。

二、数学建模1. 假设生产产品A的数量为x,生产产品B的数量为y。

2. 根据资源的消耗情况,可以得到以下约束条件:2x + 4y ≤ 10 (资源1的消耗)3x + y ≤ 12 (资源2的消耗)x ≥ 0, y ≥ 0 (生产数量为非负数)3. 目标是最大化利润,即最大化销售收入减去生产成本:最大化 Z = 10x + 15y三、线性规划求解1. 将目标函数和约束条件转化为标准形式:目标函数:最大化 Z = 10x + 15y约束条件:2x + 4y ≤ 103x + y ≤ 12x ≥ 0, y ≥ 02. 通过图形法求解线性规划问题:a. 绘制约束条件的图形:画出2x + 4y = 10和3x + y = 12的直线,并标出可行域。

b. 确定可行域内的顶点:可行域的顶点为(0, 0),(0, 2.5),(4, 0),(2, 3)。

c. 计算目标函数在每一个顶点处的值:分别计算Z = 10x + 15y在(0, 0),(0, 2.5),(4, 0),(2, 3)四个顶点处的值。

Z(0, 0) = 0Z(0, 2.5) = 37.5Z(4, 0) = 40Z(2, 3) = 80d. 比较所有顶点处的目标函数值,确定最优解:最优解为Z = 80,即在生产2个单位的产品A和3个单位的产品B时,可以获得最大利润80元。

四、结论根据线性规划的结果,公司在资源充足的情况下,应该生产2个单位的产品A和3个单位的产品B,以最大化利润。

线性规划问题

线性规划问题

线性规划问题一、线性规划问题的基本概念先看几个典型实例 例1 生产计划问题某工厂拥有a 、b 两种原材料生产A 、B 两种产品,现有设备使用限量为8台时,已知每件产品的利润、所需设备台时及原材料的消耗如下表所示:试问:在计划期内应如何安排计划才能使工厂获得的利润最大?解 设x 1、x 2分别表示在计划期内产品A 、B 的产量,则所用设备的有效台时必须满足x 1+2x 2≤8同样,由原材料的限量,可以得到4x 1≤16,4x 2≤12因此,生产计划就是满足如下约束条件的一组变量x 1、x 2的值:x1+2x 2≤8, 4x 1≤16,4x 2≤12, x 1≥0,x 2≥0显然,可行的生产计划有限多个,现在问题就是要在很多个可行计划中找一个利润最大的,即求一组变量x 1、x 2的值,使它满足约束条件,并使目标函数L=2x 1+3x 2的值最大(即利润最大)例2 资金分配问题某商店拥有100万元资金,准备经营A 、B 、C 三种商品,其中A 商品有A 1、A 2两种型号,B 商品有B 1、B 2两种型号,每种商品的利润率如下表所示:在经营中有以下限制:(1)经营A 或B 的资金各自都不能超过总资金的50%; (2)经营C 的资金不能少于经营B 的资金的25%; (3)经营A 2的资金不能超过经营A 的总资金的60%; 试问应怎样安排资金的使用才能使利润最大?解 设经营A 1、A 2、B 1、B 2、C 的资金分别为x 1,x 2,x 3,x 4,x 5(万元),这一问题的数学模型为求一组变量x 1、x 2,…,x 5的值,使它满足 x 1+x 2+…+x 5=100, x 1+x 2≤50, x 3+x 4≤50,025x 3+0.25x 4-x 5≤0 0.6x 1-0.4x 2≥0,x j ≥0 (j=1,2, (5)并使目标函数L=0.073x 1+0.103x 2+0.064x 4+0.075x 4+0.045x 5的值最大(利润最大)上面我们建立了几个实际问题的数学模型,虽然实际问题各不相同,但是它们的数学模型却有相同的数学形式,这就是:表示约束条件的数学式子都是线性等式或线性不等式,表示问题最优化指标的目标函数都是线性函数,因为约束条件和目标函数都是线性的,所以把具有这种模型的问题称为线性规划问题。

线性规划问题

线性规划问题
合称为问题的可行域,记为R。对于每一固定的值z,使目标 函数值等于z的点构成的直线称为目标函数等位线,当z变动
时,我们得到一族平行直线(图5.1)。
图5.1
对于例5.1,显然等位线越趋 于右上方,其上的点具有越 大的目标函数值。不难看出, 本例的最优解为x*=(2,6)T ,最 优目标值z*=26 。
为此,我们将采
定义5.2 设R为n维空用间另中一的途一径个来凸定集,R中的点x被称为R的 一个极点,若不存在x1 、义x它2 。∈ R及λ∈(0, 1),使得
x =λ x1 +(1-λ)x2 。
定义5.1说明凸集中任意两点的连线必在此凸集中;而定义
5.2说明,若x是凸集R的一个极点,则x不能位于R中任意两
记为max;反之,当希望使目标函数最小时,记为min。(5.1)
中的几个不等式是问题的约束条件,记为S.t(即Subject
to)。由于(5.1)式中的目标函数及约束条件均为
线性函数,故被称为线性规划问题。总之,线性规划
问题是在一组线性约束条件的限止下,求一线性目标
函数最大或最小的问题。
二、线性规划的标准形式
可行域R的“顶点”。
上述论断可以推广到一般的线性规划问题,区别只在于空间
的维数。在一般的n维空间中,满足一线性等式aix=bi的点集
被称为一个超平面,而满足一线性不等式aix≤bi (或
aix≥bi )的点集被称为一个半空间(其中ai为一n维行向量,
bi为一实数)。若干个半空间的交集被称为多胞形,有界的
从上面的图解过程可以看出并不难证明以下断言:
(1)可行域R可能会出现多种情况。R可能是空集也可能是非 空集合,当R非空时,它必定是若干个半平面的交集( 除非 遇到空间维数的退化)。R既可能是有界区域,也可能是无界 区域。(2)在R非空时,线性规划既可以存在有限最优解,

可化为线性规划的问题

可化为线性规划的问题

数,即取(64,167),此时利润为629,可以接受.同时定界
(2. ) 在最优解附近试探:(64,168);(65,167); (66,167),
(65,166,1)等等.利润分别为632,631,后两个不满足约
束.由于最大利润为632,故最优解为(64,168).
3 进一步讨论
由于各种原因(比如,工艺),若生产某种汽车,则至少生 产80辆,问生产计划有何改变? 分析:要么xi=0,要么xi≥80,组合起来,共有八种情形:
可化为线性规划的问题
分析
小型车 中型车 大型车 现有量
钢材
1.5 3
5
600
劳动时间 280 250
400 60000
利润
2
3
4
从收益率来看,比较中型车和大型车得出结论, 生产大型车不经济.因此,若允许车辆数量为实 数,则不生产大型车.但是现在车辆为整数,因此 模型为
1 模型的建立 记月生产的小、中、大型车的数量分别为 x1, x2, x3,模型为
方法一: 让它们分别与模型(*)一起来求解新的LP,
逐一得到它们的最优解.其中(1)不用解;(7),(8)无解 ;(2)的解为(214.3,0,0),z=428.5;(3)的解为 (0,200,0),z=600; ;(4)的解为(0,0,120),z=480;
(5)的最优解为(80,150.4,0), z=611.2;工时为紧约束; (6)的最优解为(80,0,94), z=536;工时为紧约束;
例2 原油的采购与加工
问题 某公司用两种原油(A和B)混合加工成两 种汽油(甲和乙).甲乙两种汽油含原油A的最低 比例分别是50%和60%,每吨售价分别为4800 元和5600元.该公司现有原油A和B的库存量分 别为500吨和1000吨,还可以从市场上买到不超 过1500吨的原油A.原油A的市场价为:购买量不 超过500吨时的单价为10000元/吨;购买量超过 500吨但不超过1000吨时,超过500吨的部分 8000元/吨;购买量超过1000吨时,超过1000吨的 部分6000元/吨.该公司应如何安排原油的采购 和加工?

线性规划题及答案

线性规划题及答案

线性规划题及答案线性规划是一种数学优化方法,用于在给定的一组约束条件下,寻觅目标函数的最大值或者最小值。

它常被应用于经济学、工程学、运筹学等领域,用于解决资源分配、生产计划、物流优化等实际问题。

下面我将为你提供一道线性规划题目及其答案,以匡助你更好地理解和应用线性规划方法。

题目:某工厂生产两种产品,分别为A和B。

产品A每单位利润为5元,产品B每单位利润为4元。

工厂有两个车间,分别为车间1和车间2。

车间1每天最多可以生产100个A产品或者80个B产品;车间2每天最多可以生产80个A产品或者60个B产品。

每天工厂的总生产时间为8小时。

生产一个A产品需要1小时,生产一个B产品需要1.5小时。

工厂希翼通过合理的生产安排,最大化每天的总利润。

请问,应该如何安排每一个车间的生产数量,才干使得每天的总利润最大化?答案:为了解决这个问题,我们可以使用线性规划方法。

首先,我们定义决策变量:x1:车间1生产的A产品数量x2:车间1生产的B产品数量x3:车间2生产的A产品数量x4:车间2生产的B产品数量其次,我们需要建立目标函数和约束条件。

目标函数:总利润 = 5x1 + 4x2 + 5x3 + 4x4约束条件:车间1生产时间约束:x1 + 1.5x2 ≤ 8车间2生产时间约束:x3 + 1.5x4 ≤ 8车间1产量约束:x1 ≤ 100, x2 ≤ 80车间2产量约束:x3 ≤ 80, x4 ≤ 60非负约束:x1, x2, x3, x4 ≥ 0现在,我们可以使用线性规划求解器来求解这个问题。

求解结果如下:车间1生产的A产品数量(x1)= 80车间1生产的B产品数量(x2)= 0车间2生产的A产品数量(x3)= 20车间2生产的B产品数量(x4)= 60总利润 = 5(80) + 4(0) + 5(20) + 4(60) = 400 + 0 + 100 + 240 = 740 元因此,为了使每天的总利润最大化,工厂应该安排车间1生产80个A产品,车间2生产20个A产品和60个B产品。

线性规划问题建模和求解

线性规划问题建模和求解

线性规划问题建模和求解例 雅致家具厂生产计划优化问题雅致家具厂生产4种小型家具,由于该四种家具具有不同的大小、形状、重量和风格,所以它们所需要的主要原料(木材和玻璃)、制作时间、最大销售量与利润均不相同。

该厂每天可提供的木材、玻璃和工人劳动时间分别为600单位、1000单位与400小时,详细的数据资料见下表。

问:(1)应如何安排这四种家具的日产量,使得该厂的日利润最大? (2)家具厂是否愿意出10元的加班费,让某工人加班1小时?(3)如果可提供的工人劳动时间变为398小时,该厂的日利润有何变化? (4)该厂应优先考虑购买何种资源?(5)若因市场变化,第一种家具的单位利润从60元下降到55元,问该厂的生产计划及日利润将如何变化?解:依题意,设置四种家具的日产量分别为决策变量x 1,x 2,x 3,x 4,目标要求是日利润最大化,约束条件为三种资源的供应量限制和产品销售量限制。

据此,列出下面的线性规划模型:其中X1,X2,X3,X4分别为四种家具的日产量。

①②③④⑤⑥⑦⑧ ⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧≥≤≤≤≤≤+++≤+++≤++++++=(非负约束)需求量约束)(家具需求量约束)(家具需求量约束)(家具需求量约束)(家具(劳动时间约束)(玻璃约束)(木材约束)0,,,41003502200110040023121000226600224..30402060432143214321432143214321x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x t s x x x x MaxZ下面介绍用Excel中的“规划求解”功能求此题。

第一步在Excel中描述问题、建立模型,如下图所示。

第二步在“工具”菜单中选择“规划求解”。

第三步在“规划求解参数”对话框进行选择如下图。

第四步点击“选项”按钮,弹出“规划求解选项”对话框。

第五步选择“采用线性模型”和“假定非负”,单击“确定”,返回下图。

简单的线性规划典型例题

简单的线性规划典型例题

简单的线性规划典型例题求不等式|x-1|+|y-1|≤2表示的平面区域的面积.某矿山车队有4辆载重量为10 t的甲型卡车和7辆载重量为6 t的乙型卡车,有9名驾驶员此车队每天至少要运360 t矿石至冶炼厂.已知甲型卡车每辆每天可往返6次,乙型卡车每辆每天可往返8次甲型卡车每辆每天的成本费为252元,乙型卡车每辆每天的成本费为160元.问每天派出甲型车与乙型车各多少辆,车队所花成本费最低?参考答案例1:依据条件画出所表达的区域,再根据区域的特点求其面积.|x-1|+|y-1|≤2可化为或其平面区域如图:或或∴面积S=×4×4=8画平面区域时作图要尽量准确,要注意边界.例2:弄清题意,明确与运输成本有关的变量的各型车的辆数,找出它们的约束条件,列出目标函数,用图解法求其整数最优解.设每天派出甲型车x辆、乙型车y辆,车队所花成本费为z元,那么z=252x+160y,作出不等式组所表示的平面区域,即可行域,如图作出直线l0:252x+160y=0,把直线l向右上方平移,使其经过可行域上的整点,且使在y轴上的截距最小.观察图形,可见当直线252x+160y=t经过点(2,5)时,满足上述要求.此时,z=252x+160y取得最小值,即x=2,y=5时,zmin=252×2+160×5=1304.答:每天派出甲型车2辆,乙型车5辆,车队所用成本费最低.用图解法解线性规划题时,求整数最优解是个难点,对作图精度要求较高,平行直线系f(x,y)=t的斜率要画准,可行域内的整点要找准,最好使用“网点法”先作出可行域中的各整点.篇二:不等式线性规划知识点梳理及经典例题及解析线性规划讲义【考纲说明】(1)了解线性规划的意义、了解可行域的意义;(2)掌握简单的二元线性规划问题的解法.(3)巩固图解法求线性目标函数的最大、最小值的方法;(4)会用画网格的方法求解整数线性规划问题.(5)培养学生的数学应用意识和解决问题的能力.【知识梳理】简单的线性规划问题一、知识点1. 目标函数: P=2x+y是一个含有两个变量x和y的函数,称为目标函数. 2.可行域:约束条件所表示的平面区域称为可行域. 3. 整点:坐标为整数的点叫做整点.4.线性规划问题:求线性目标函数在线性约束条件下的最大值或最小值的问题,通常称为线性规划问题.只含有两个变量的简单线性规划问题可用图解法来解决.5. 整数线性规划:要求量取整数的线性规划称为整数线性规划.二、疑难知识导析线性规划是一门研究如何使用最少的人力、物力和财力去最优地完成科学研究、工业设计、经济管理中实际问题的专门学科.主要在以下两类问题中得到应用:一是在人力、物力、财务等资源一定的条件下,如何使用它们来完成最多的任务;二是给一项任务,如何合理安排和规划,能以最少的人力、物力、资金等资源来完成该项任务. 1.对于不含边界的区域,要将边界画成虚线.2.确定二元一次不等式所表示的平面区域有多种方法,常用的一种方法是“选点法”:任选一个不在直线上的点,检验它的坐标是否满足所给的不等式,若适合,则该点所在的一侧即为不等式所表示的平面区域;否则,直线的另一侧为所求的平面区域.若直线不过原点,通常选择原点代入检验.3. 平移直线y=-kx+P时,直线必须经过可行域.4.对于有实际背景的线性规划问题,可行域通常是位于第一象限内的一个凸多边形区域,此时变动直线的最佳位置一般通过这个凸多边形的顶点.5.简单线性规划问题就是求线性目标函数在线性约束条件下的最优解,无论此类题目是以什么实际问题提出,其求解的格式与步骤是不变的:(1)寻找线性约束条件,线性目标函数;(2)由二元一次不等式表示的平面区域做出可行域;(3)在可行域内求目标函数的最优解.积储知识:一.1.点P(x0,y0)在直线Ax+By+C=0上,则点P坐标适合方程,即Ax0+By0+C=02. 点P(x0,y0)在直线Ax+By+C=0上方(左上或右上),则当B0时,Ax0+By0+C当B0时,Ax0+By0+C03. 点P(x0,y0)在直线Ax+By+C=0下方(左下或右下),当B0时,Ax0+By0+C当B0时,Ax0+By0+C0 注意:(1)在直线Ax+By+C=0同一侧的所有点,把它的坐标(x,y)代入Ax+By+C,所得实数的符号都相同,(2)在直线Ax+By+C=0的两侧的两点,把它的坐标代入Ax+By+C,所得到实数的符号相反,即:1.点P(x1,y1)和点Q(x2,y2)在直线Ax+By+C=0的同侧,则有(Ax1+By1+C)( Ax2+By2+C)02.点P(x1,y1)和点Q(x2,y2)在直线Ax+By+C=0的两侧,则有(Ax1+By1+C)( Ax2+By2+C)0 二.二元一次不等式表示平面区域:①二元一次不等式Ax+By+C0(或0)在平面直角坐标系中表示直线Ax+By+C=0某一侧所有点组成的平面区域. 不.包括边界;②二元一次不等式Ax+By+C≥0(或≤0)在平面直角坐标系中表示直线Ax+By+C=0某一侧所有点组成的平面区域且包括边界;注意:作图时,不包括边界画成虚线;包括边界画成实线. 三、判断二元一次不等式表示哪一侧平面区域的方法: 方法一:取特殊点检验; “直线定界、特殊点定域原因:由于对在直线Ax+By+C=0的同一侧的所有点(x,y),把它的坐标(x,y)代入Ax+By+C,所得到的实数的符号都相同,所以只需在此直线的某一侧取一个特殊点(x0,y0),从Ax0+By0+C的正负即可判断Ax+By+C0表示直线哪一侧的平面区域.特殊地, 当C≠0时,常把原点作为特殊点,当C=0时,可用(0,1)或(1,0)当特殊点,若点坐标代入适合不等式则此点所在的区域为需画的区域,否则是另一侧区域为需画区域。

线性规划题及答案

线性规划题及答案

线性规划题及答案一、题目描述:假设某公司生产两种产品:A和B。

产品A每单位利润为10元,产品B每单位利润为8元。

生产一单位产品A需要消耗2个单位的原材料X和3个单位的原材料Y;生产一单位产品B需要消耗4个单位的原材料X和1个单位的原材料Y。

公司的生产能力限制为每天生产产品A不超过100个单位,生产产品B不超过80个单位。

原材料X每天供应量为180个单位,原材料Y每天供应量为150个单位。

为了最大化利润,公司应如何安排生产计划?二、解题思路:本题是一个线性规划问题,可以使用线性规划模型来解决。

首先,我们需要确定决策变量、目标函数和约束条件。

1. 决策变量:设产品A的生产数量为x,产品B的生产数量为y。

2. 目标函数:公司的利润最大化是我们的目标。

由于产品A每单位利润为10元,产品B每单位利润为8元,因此目标函数可以表示为:maximize 10x + 8y。

3. 约束条件:a) 生产能力限制:根据题目描述,每天生产产品A不超过100个单位,生产产品B不超过80个单位,可以得到以下约束条件:x ≤ 100y ≤ 80b) 原材料供应量限制:根据题目描述,原材料X每天供应量为180个单位,原材料Y每天供应量为150个单位,可以得到以下约束条件:2x + 4y ≤ 1803x + y ≤ 150c) 非负约束:生产数量不能为负数,可以得到以下约束条件:x ≥ 0y ≥ 0综上所述,我们可以得到线性规划模型如下:maximize 10x + 8ysubject to:x ≤ 100y ≤ 802x + 4y ≤ 1803x + y ≤ 150x ≥ 0y ≥ 0三、求解线性规划问题:通过线性规划求解器,我们可以得到最优解。

假设使用某线性规划求解软件,输入上述模型后,运行求解器,得到最优解如下:x = 50,y = 30利润最大值为:10 * 50 + 8 * 30 = 860元四、答案解析:根据线性规划求解结果,为了最大化利润,公司应按照以下生产计划进行生产:每天生产50个单位的产品A和30个单位的产品B,此时公司的利润最大化为860元。

线性规划

线性规划
xij 0
x12 x13
线性规划的典型实例
运输问题
数学模型
10x11 min f s.t. x11 x12 x 21 x 22 x11 x 21 x12 x13 x ij x 22 x 23 0 (i 1, 2; j 12x12 9x13 x13 35 x 23 55 26 38 26 1, 2, 3) 8x 21 11x 22 13x 23
基本解不是线性规划问题的解,而是仅满足约束方程组的解
线性规划问题中解的概念
可行解、可行域
上面的分析仅考虑了约束方程组Ax=b,下面进一步考虑线性规划问题的非负 约束。我们称既满足约束方程组Ax=b,又满足非负约束x≥0的解为线性规划 问题的可行解,即可行解满足线性规划问题的所有约束。可行解的集合称为可 行域,记作:
下面将分步骤详细分析如何获得这个线性规划问题的解,同时介绍在这类问题 中的几个概念
线性规划问题中解的概念
基本解
如果线性规划问题的解存在,则它必定是满足Ax=b的有限多个“基本解”中 选出的,那么我们的第一个任务就是找出满足方程Ax=b的基本解 假设独立方程的个数为m个,故Ax=b的系数矩阵A的秩为m,于是A中必有m 个列向量是线性无关的,不妨假设A中的前m个列向量线性无关,则这m个列 向量可以构成矩阵A的m阶非奇异子矩阵,用矩阵B表示:
D x | Ax b, x 0
基本可行解
特别的,若线性规划问题的基本解能够满足线性规划问题中的非负约束,即:
xB B 1b 0
则称该解xB为基本可行解,简称基可行解,称B为可行基。基可行解的数量不 m 会超过 C n 个。显然,基本可行解一定是可行解,基可行解是可行域中一种特 殊的解
最优解

线性规划问题的四种求解方法

线性规划问题的四种求解方法
x +y ≤300 x ≤200 x ≥0 ,y ≥0
可出直线
l0
:y
=-
2 3
x
,
把直线
l0
向右上方
平移 , 当经过可行域上点 B 时 , 直线的截距最
大 .此时 z = 12x +18y 取最大值 .解方程组
z =6x +3y +5[ 300 -(x +y)] +5(200 -x ) +9(450 -y)+6(100 +x +y)=2 x -5y +
★解题方法与技巧
线性规划问题的四种求解方法
江 苏溧 阳中 学(2 13300) 吕清 平
线性规划问题是现实生活中一类重要的应 用问题 , 它常用来研究物资调运 、生产安排 、下
时 , zmax =12 ×5 +18 ×4 =132(万美元) 答 :购买第一种机器 5 台 , 第二种机器 4 台
料等工作的资源优化配制问题 , 寻求线性规划 时能使工厂获得的年利润最大 .
值线值的大小知 , 当等值线经过可行域上点 C 成本如下表 :
时 , 等值线的值最小 .z 有最小值 5650 元 , 此时 x =0 、y =300 , 故甲地产品运往 B 地 ;乙地产 品运往 A 、B 、C 三地分别为 200 吨 、150 吨 、400
甲乙丙 维生素 A(单位 / 千克) 600 700 400
解 设每天生产甲 、乙产品的件数分别是
维生素 B (单位 / 千克) 800 400 500
成本(单位 / 千克) 11 9 4
某食物营养所想用 x 千克甲种食物 , y 千 克乙种食物 , z 千克丙种食物配成 100 千克混合 物 , 并使混合物至少含有 56000 单位维生素 A 和 63000 单位维生素 B

线性规划经典例题

线性规划经典例题

线性规划经典例题一、问题描述假设有一家面包店,每天需要生产两种类型的面包:A型和B型。

生产一块A型面包需要3分钟,而生产一块B型面包需要4分钟。

面包店每天可供给的总生产时间为480分钟。

A型面包的利润为5元,B型面包的利润为4元。

面包店希望最大化每天的利润。

二、数学建模为了解决这个问题,我们可以使用线性规划模型来进行数学建模。

首先,我们需要定义决策变量和目标函数,然后列出约束条件。

1. 决策变量:设x为A型面包的生产数量,y为B型面包的生产数量。

2. 目标函数:面包店的每日利润可以表示为目标函数,即最大化利润。

根据题意,A型面包的利润为5元,B型面包的利润为4元,因此目标函数可以表示为: maximize Z = 5x + 4y3. 约束条件:a) 生产时间约束:每天可供给的总生产时间为480分钟,而生产一块A型面包需要3分钟,生产一块B型面包需要4分钟。

因此,生产时间约束可以表示为:3x + 4y ≤ 480b) 非负约束:由于面包的生产数量不能为负数,所以需要添加非负约束条件:x ≥ 0y ≥ 0三、线性规划求解通过将目标函数和约束条件带入线性规划模型,我们可以求解出最优解。

1. 构建线性规划模型:maximize Z = 5x + 4ysubject to:3x + 4y ≤ 480x ≥ 0y ≥ 02. 求解最优解:使用线性规划求解方法,可以得到最优解。

假设最优解为(x*, y*),则最大利润为Z* = 5x* + 4y*。

四、数值计算为了求解最优解,我们可以使用线性规划求解器或手工计算。

1. 使用线性规划求解器:可以使用诸如MATLAB、Python的SciPy库或在线线性规划求解器等工具来得到最优解。

2. 手工计算:为了方便计算,我们可以使用图形法来解决这个问题。

首先,我们将约束条件3x + 4y ≤ 480绘制成直线,然后确定可行解的区域。

接下来,我们将目标函数5x + 4y = Z绘制成直线,并通过移动直线找到最大利润的点。

线性规划经典例题

线性规划经典例题

线性规划经典例题引言概述:线性规划是一种数学优化方法,用于解决线性约束条件下的最优化问题。

本文将介绍几个经典的线性规划例题,以匡助读者更好地理解和应用线性规划的原理和方法。

一、问题一:生产计划问题1.1 生产目标:某公司希翼最大化其利润。

1.2 生产约束:公司有两种产品A和B,每周生产时间有限,每一个产品的生产时间和利润有限制。

1.3 数学建模:设产品A和B的生产时间分别为x和y,利润分别为p和q,则目标函数为Maximize p*x + q*y,约束条件为x + y ≤ 40,3x + 2y ≤ 120,x ≥ 0,y ≥ 0。

二、问题二:资源分配问题2.1 目标:某公司希翼最大化其销售额。

2.2 约束:公司有三个部门,每一个部门需要的资源不同,且资源有限。

2.3 建模:设三个部门分别为A、B和C,资源分别为x、y和z,销售额为p、q和r,则目标函数为Maximize p*x + q*y + r*z,约束条件为x + y + z ≤ 100,2x + y + 3z ≤ 240,x ≥ 0,y ≥ 0,z ≥ 0。

三、问题三:投资组合问题3.1 目标:某投资者希翼最大化其投资组合的收益。

3.2 约束:投资者有多个可选的投资项目,每一个项目的收益和风险不同,且投资金额有限。

3.3 建模:设投资项目分别为A、B和C,收益分别为p、q和r,风险分别为a、b和c,投资金额为x、y和z,则目标函数为Maximize p*x + q*y + r*z,约束条件为x + y + z ≤ 100,a*x + b*y + c*z ≤ 50,x ≥ 0,y ≥ 0,z ≥ 0。

四、问题四:运输问题4.1 目标:某物流公司希翼最小化运输成本。

4.2 约束:公司有多个供应地和多个销售地,每一个供应地和销售地之间的运输成本和需求量不同,且供应量和销售量有限。

4.3 建模:设供应地和销售地分别为A、B和C,运输成本为p、q和r,需求量为x、y和z,供应量为a、b和c,则目标函数为Minimize p*x + q*y + r*z,约束条件为x + y + z ≤ a + b + c,x ≤ a,y ≤ b,z ≤ c,x ≥ 0,y ≥ 0,z ≥ 0。

线性规划经典例题

线性规划经典例题

线性规划经典例题引言概述:线性规划是一种运筹学方法,用于解决线性约束条件下的最优化问题。

它在各个领域都有广泛的应用,包括生产计划、资源分配、运输问题等。

本文将介绍几个经典的线性规划例题,以帮助读者更好地理解和应用线性规划方法。

一、生产计划问题1.1 最大利润问题在生产计划中,一个常见的线性规划问题是最大利润问题。

假设一个公司有多个产品,每个产品的生产和销售都有一定的成本和利润。

我们需要确定每个产品的生产数量,以最大化整体利润。

1.2 生产能力限制另一个常见的问题是生产能力限制。

公司的生产能力可能受到设备、人力资源或原材料等方面的限制。

我们需要在这些限制下,确定每个产品的生产数量,以实现最大化的利润。

1.3 市场需求满足除了考虑利润和生产能力,还需要考虑市场需求。

公司需要根据市场需求确定每个产品的生产数量,以满足市场需求,并在此基础上最大化利润。

二、资源分配问题2.1 资金分配问题在资源分配中,一个常见的线性规划问题是资金分配问题。

假设一个公司有多个项目,每个项目需要一定的资金投入,并有相应的回报。

我们需要确定每个项目的资金分配比例,以最大化整体回报。

2.2 人力资源分配另一个常见的问题是人力资源分配。

公司的人力资源可能有限,而各个项目对人力资源的需求也不同。

我们需要在人力资源有限的情况下,确定每个项目的人力资源分配比例,以实现最大化的效益。

2.3 时间分配除了资金和人力资源,时间也是一种有限资源。

在资源分配中,我们需要合理安排时间,以满足各个项目的需求,并在此基础上实现最大化的效益。

三、运输问题3.1 最小成本运输问题在运输领域,线性规划可以用于解决最小成本运输问题。

假设有多个供应地和多个需求地,每个供应地和需求地之间的运输成本不同。

我们需要确定每个供应地和需求地之间的货物运输量,以实现最小化的总运输成本。

3.2 运输能力限制另一个常见的问题是运输能力限制。

运输公司的运输能力可能受到车辆数量、运输距离或运输时间等方面的限制。

线性规划问题

线性规划问题

线性规划问题线性规划是一种数学优化方法,用于解决线性约束下的最优化问题。

早在20世纪40年代,线性规划就被广泛应用于军事、经济、运输等领域。

随着计算机技术的发展,线性规划在实际问题中的应用变得更加广泛。

线性规划问题由目标函数、约束条件以及决策变量组成。

目标函数是我们要最小化或最大化的数值量,约束条件是问题的限制条件,决策变量是我们需要确定的变量。

线性规划的数学模型可以表示为:最小化(或最大化):C^T * X约束条件为:AX ≤ B, X ≥ 0其中,C是目标函数的系数向量,X是决策变量的向量,A是约束条件的系数矩阵,B是约束条件的右侧常数向量。

线性规划问题的求解方法主要有单纯形法和内点法。

单纯形法是一种迭代算法,通过不断移动基变量和非基变量来寻找最优解。

内点法则通过寻找内点来逼近最优解,相比于单纯形法,内点法在高维问题上更有优势。

线性规划问题的应用非常广泛。

例如,在生产计划中,我们需要考虑资源的有限性和生产过程中的约束条件,通过线性规划可以优化生产计划,使生产成本最低。

在供应链管理中,线性规划可用于优化货物的选择和运输方式,最大化利润。

在金融领域,线性规划可用于投资组合分配的优化,以达到风险最小化或收益最大化。

线性规划的应用也面临一些挑战。

首先,线性规划问题的求解可能非常耗时,特别是在高维情况下。

其次,线性规划的模型只适用于线性问题,无法处理非线性的问题。

最后,线性规划问题的结果可能依赖于输入参数的准确性,如果参数不准确,可能导致结果的偏差。

为了克服这些挑战,研究人员一直在不断改进线性规划算法。

一些改进包括使用启发式算法来加速求解过程,使用混合整数线性规划来处理离散决策变量,以及引入鲁棒线性规划来处理参数不确定性。

总之,线性规划是一种强大的数学工具,可以用于解决各种实际问题。

虽然线性规划问题存在一些挑战,但通过不断改进算法和方法,我们可以提高线性规划的求解效率和准确性,使其在实际应用中发挥更大的作用。

线性规划知识点

线性规划知识点

线性规划知识点线性规划是一种数学优化方法,用于解决线性约束条件下的最优化问题。

它在各个领域都有广泛的应用,包括经济学、管理学、工程学等。

本文将详细介绍线性规划的基本概念、模型建立、求解方法以及应用案例。

一、基本概念1. 目标函数:线性规划的目标是最小化或者最大化一个线性函数,称为目标函数。

目标函数可以表示为Z = c1x1 + c2x2 + ... + cnxn,其中ci为系数,xi为决策变量。

2. 约束条件:线性规划的决策变量需要满足一系列线性等式或者不等式,称为约束条件。

约束条件可以表示为a11x1 + a12x2 + ... + a1nxn ≤ b1,a21x1 + a22x2 + ... + a2nxn ≥ b2等。

3. 可行解:满足所有约束条件的解称为可行解。

可行解集合称为可行域。

4. 最优解:在所有可行解中,使得目标函数取得最小值或者最大值的解称为最优解。

二、模型建立1. 决策变量的定义:根据问题的特点,定义适当的决策变量。

例如,假设要生产两种产品,可以定义x1为第一种产品的生产量,x2为第二种产品的生产量。

2. 目标函数的建立:根据问题的要求,建立目标函数。

例如,如果要最大化利润,可以将目标函数定义为Z = p1x1 + p2x2,其中p1和p2为单位产品的利润。

3. 约束条件的建立:根据问题的限制条件,建立约束条件。

例如,如果生产资源有限,可以建立生产资源约束条件,如a11x1 + a12x2 ≤ b1,a21x1 + a22x2 ≤ b2等。

4. 模型的完整表达:将决策变量、目标函数和约束条件整合起来,形成完整的线性规划模型。

三、求解方法1. 图解法:对于二维线性规划问题,可以通过绘制等式和不等式的图形,找到可行域和最优解。

最优解通常浮现在可行域的顶点处。

2. 单纯形法:对于多维线性规划问题,可以使用单纯形法进行求解。

单纯形法是一种迭代算法,通过不断优化目标函数的值,逐步接近最优解。

数学建模:常见的线性规划问题求解方法

数学建模:常见的线性规划问题求解方法

数学建模:常见的线性规划问题求解方法1. 引言在数学建模中,线性规划是一种常见的数学模型。

它通常用于求解优化问题,在多个约束条件下找到使目标函数最大或最小的变量值。

本文将介绍几种常见的线性规划问题求解方法。

2. 单纯形法单纯形法是一种经典且高效的线性规划问题求解方法。

它通过不断移动基变量和非基变量来搜索可行解集,并在每次移动后更新目标函数值,直到达到最优解。

该方法适用于标准形式和松弛法形式的线性规划问题。

2.1 算法步骤1.初始化:确定基变量和非基变量,并计算初始相应坐标。

2.计算检验数:根据当前基变量计算检验数,选取检验数最小的非基变量作为入基变量。

3.计算转角系数:根据入基变量计算转角系数,并选择合适的出基变量。

4.更新表格:进行行列交换操作,更新表格中的各项值。

5.结束条件:重复2-4步骤,直至满足结束条件。

2.2 优缺点优点: - 单纯形法的时间复杂度较低,适用于小规模线性规划问题。

- 可以处理带等式约束和不等式约束的线性规划问题。

缺点: - 在某些情况下,单纯形法会陷入梯度消失或梯度爆炸的情况,导致无法找到最优解。

- 处理大规模问题时,计算量较大且可能需要较长时间。

3. 内点法内点法是另一种常见的线性规划求解方法。

与单纯形法不同,内点法通过在可行域内搜索目标函数的最优解。

它使用迭代过程逼近最优解,直到满足停止条件。

3.1 算法步骤1.初始化:选取一个可行解作为初始点,并选择适当的中心路径参数。

2.计算对偶变量:根据当前迭代点计算对偶变量,并更新目标函数值。

3.迭代过程:根据指定的迭代更新方程,在可行域内搜索目标函数的最优解。

4.结束条件:重复2-3步骤,直至满足结束条件。

3.2 优缺点优点: - 内点法相对于单纯形法可以更快地收敛到最优解。

- 在处理大规模问题时,内点法的计算效率更高。

缺点: - 内点法需要选择适当的中心路径参数,不当的选择可能导致迭代过程较慢。

- 对于某些复杂的线性规划问题,内点法可能无法找到最优解。

线性规划题及答案

线性规划题及答案

线性规划题及答案引言概述:线性规划是一种数学优化方法,用于在给定约束条件下寻找使目标函数最大或最小的变量值。

在实际生活和工作中,线性规划经常被应用于资源分配、生产计划、运输问题等方面。

本文将介绍一些常见的线性规划题目,并给出相应的答案。

一、资源分配问题1.1 约束条件:某公司有两种产品A和B,生产一单位产品A需要耗费2个单位的资源X和1个单位的资源Y,生产一单位产品B需要耗费1个单位的资源X和3个单位的资源Y。

公司每天可用资源X和资源Y分别为10个单位和12个单位。

假设产品A的利润为3万元,产品B的利润为4万元,问如何分配资源才能使公司利润最大化?1.2 目标函数:设生产产品A的单位数为x,生产产品B的单位数为y,则目标函数为Maximize 3x + 4y。

1.3 答案:通过线性规划计算,最优解为生产产品A 4个单位,生产产品B 2个单位,公司利润最大化为20万元。

二、生产计划问题2.1 约束条件:某工厂生产两种产品C和D,生产一单位产品C需耗费2个单位的资源M和3个单位的资源N,生产一单位产品D需耗费4个单位的资源M和2个单位的资源N。

工厂每天可用资源M和资源N分别为8个单位和10个单位。

产品C的利润为5万元,产品D的利润为6万元,问如何安排生产计划以最大化利润?2.2 目标函数:设生产产品C的单位数为x,生产产品D的单位数为y,则目标函数为Maximize 5x + 6y。

2.3 答案:经过线性规划计算,最佳生产计划为生产产品C 2个单位,生产产品D 2个单位,工厂利润最大化为22万元。

三、运输问题3.1 约束条件:某公司有三个仓库分别存储产品E、F和G,每个仓库的存储容量分别为100、150和200个单位。

产品E、F和G的单位运输成本分别为2元、3元和4元,需求量分别为80、120和150个单位。

问如何安排运输计划以最小化总成本?3.2 目标函数:设从仓库i运输产品j的单位数为xij,则目标函数为Minimize2x11 + 3x12 + 4x13 + 2x21 + 3x22 + 4x23 + 2x31 + 3x32 + 4x33。

(四)-可化为线性规划的问题

(四)-可化为线性规划的问题

max R 2x1 3x2 4x3
s.t .218.50xx11
3x2 5x3 600, 250x2 400x3
60000,
方法三 从数学上讲,
要 么xi 0要 么xi 80等 价 于: 对 非 负 变 量xi 满 足 xi ( xi 80) 0.
x11 0.5( x11 x21 ); x12 0.6( x12 x22 ).
购买原油A的成本为
10x,
c(
x)


5000

8( x

500),
5000 4000 6( x 1000),
0 x 500 500 x 1000 1000 x 1500
0 x 500 500 x 1000 1000 x 1500
取分点b1=0,b2=500,b3=1000, b4= 12000 1500.取分点的比例z1,z2,z3,z4. 当x 9000 落在区间[b1,b2]时,取x=b1z1+b2z2, 5000 z1+z2=1;当x落在区间[b2,b3]时,取 x=b2z2+b3z3, z2+z3=1;当x落在区间 [b3,b4]时,取x=b3z3+b4z4, z3+z4 =1; 由于c(x)是x的线性函数,自然也是 zi的线性函数.
x, x11, x12 , x21, x22 0.
其中
10x,
c(
x)


1000

8
x,
3000 6x,
0 x 500 500 x 1000 1000 x 1500
模型求解

线性规划问题的建模与求解

线性规划问题的建模与求解

线性规划问题的建模与求解线性规划是一种常见的数学优化方法,用于解决一系列约束条件下的最优化问题。

它在工业、经济、管理等领域具有广泛的应用。

本文将介绍线性规划问题的建模过程以及求解方法,并通过实例来说明其应用。

一、线性规划问题的定义线性规划问题可以定义为在一定的约束条件下,寻找一组决策变量的最优解,使得目标函数达到最大或最小值。

其中,目标函数和约束条件均为线性的。

在建模过程中,首先需要明确决策变量、目标函数和约束条件。

决策变量是我们需要确定的决策因素,可以是某个产品的生产数量、某个投资项目的投入金额等。

目标函数是我们希望最大化或最小化的量,可以是利润、收益、成本等。

约束条件是对决策变量的限制条件,可以是资源约束、技术约束等。

二、线性规划问题的建模过程线性规划问题的建模过程一般包括以下几个步骤:1. 确定决策变量:根据实际问题确定需要确定的决策因素,例如某个产品的生产数量、某个投资项目的投入金额等。

2. 建立目标函数:根据问题的要求,确定目标函数的形式和系数。

如果是最大化问题,目标函数一般为各决策变量的系数之和;如果是最小化问题,目标函数一般为各决策变量的系数之差。

3. 确定约束条件:根据问题中的限制条件,建立约束条件的数学表达式。

约束条件一般包括资源约束、技术约束等。

每个约束条件都可以表示为决策变量的线性组合与某个常数之间的关系。

4. 确定决策变量的取值范围:根据实际问题的限制条件,确定决策变量的取值范围。

例如,某个产品的生产数量不能为负数,某个投资项目的投入金额有上限等。

5. 建立数学模型:将上述步骤中确定的决策变量、目标函数和约束条件组合起来,建立线性规划问题的数学模型。

三、线性规划问题的求解方法线性规划问题的求解方法主要有两种:图形法和单纯形法。

1. 图形法:对于二维或三维空间中的线性规划问题,可以使用图形法进行求解。

首先将目标函数和约束条件转化为几何形式,然后在坐标系中画出目标函数的等高线和约束条件的边界线,最后确定最优解所在的交点。

线性规划题及答案

线性规划题及答案

线性规划题及答案一、题目描述假设有一家创造公司,该公司生产两种产品:产品A和产品B。

公司有限的资源包括劳动力和原材料。

产品A每一个单位需要2个小时的劳动力和3个单位的原材料,产品B每一个单位需要4个小时的劳动力和1个单位的原材料。

公司每天有8个小时的劳动力和10个单位的原材料可用。

产品A的售价为每一个单位10美元,产品B的售价为每一个单位8美元。

创造一台产品A的成本为每一个单位6美元,创造一台产品B的成本为每一个单位4美元。

问题:如何确定每种产品的生产数量,以最大化公司的利润?二、线性规划模型假设产品A的生产数量为x,产品B的生产数量为y。

则可以建立如下的线性规划模型:目标函数:最大化利润Maximize Z = 10x + 8y约束条件:1. 劳动力约束:2x + 4y ≤ 8(劳动力总共有8个小时)2. 原材料约束:3x + y ≤ 10(原材料总共有10个单位)3. 非负约束:x ≥ 0, y ≥ 0三、求解线性规划问题为了求解上述线性规划问题,可以使用各种数学软件或者线性规划求解器。

下面给出一个可能的求解过程和结果。

1. 使用线性规划求解器输入模型和约束条件。

2. 求解器计算出最优解,即最大化的利润。

3. 解读结果。

四、求解结果经过计算,最优解如下:最大利润为:$64产品A的生产数量:2个单位产品B的生产数量:2个单位五、结果解释根据最优解,公司应该生产2个单位的产品A和2个单位的产品B,以最大化公司的利润。

此时,公司的最大利润为64美元。

六、敏感性分析敏感性分析用于确定模型的解对于参数变化的稳定性。

下面进行一些敏感性分析。

1. 劳动力的变化:假设劳动力增加到10个小时,重新计算模型。

结果如下:最大利润为:$76产品A的生产数量:2个单位产品B的生产数量:2个单位2. 原材料的变化:假设原材料增加到12个单位,重新计算模型。

结果如下:最大利润为:$76产品A的生产数量:2个单位产品B的生产数量:2个单位通过敏感性分析可以得出,当劳动力和原材料的供应增加时,最优解保持不变。

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x11 0.5( x11 x 21 ); x12 0.6( x12 x 22 ).
购买原油A的成本为
10 x , c( x ) 5000 8( x 500), 5000 4000 6( x 1000), 0 x 500 500 x 1000 1000 x 1500
不过,这个式子对变量而言,出现了非线性函数,因 此就变成了非线性规划问题,其求解往往比较困难, 即使用软件求解(如:LINGO,Matlab),也往往依赖 于初值的选择. 评注:若能用线性规划处理,则尽量不要用非线性 规划.
例2 原油的采购与加工
问题 某公司用两种原油(A和B)混合加工成两 种汽油(甲和乙).甲乙两种汽油含原油A的最低 比例分别是50%和60%,每吨售价分别为4800 元和5600元.该公司现有原油A和B的库存量分 别为500吨和1000吨,还可以从市场上买到不超 过1500吨的原油A.原油A的市场价为:购买量不 超过500吨时的单价为10000元/吨;购买量超过 500吨但不超过1000吨时,超过500吨的部分 8000元/吨;购买量超过1000吨时,超过1000吨的 部分6000元/吨.该公司应如何安排原油的采购 和加工?
x i 80( xi 1000 自然满足)
max R 2 x1 3 x 2 4 x 3 1.5 x1 3 x 2 5 x 3 600, s .t . 280x1 250x 2 400x 3 60000,
方法三 从数学上讲,
要么x i 0要么x i 80等价于 : 对非负变量x i 满足 x i ( x i 80 ) 0.
max R1 P c1 ( x ) 4.8( x11 x 21 ) 5.6( x12 x 22 ) 10 x st (*) x 500. max R2 4.8( x11 x 21 ) 5.6( x12 x 22 ) (1000 8 x ) st (*) 500 x 1000.
于是模型为
max R P c( x ) 4.8( x11 x 21 ) 5.6( x12 x 22 ) c( x )
s .t .
x11 x12 500 x; x 21 x 22 1000; x 1500, x11 0.5( x11 x 21 ); x12 0.6( x12 x 22 ); x , x11 , x12 , x 21 , x 22 0.
12000 9000
5000
500 1000 1500
z 1 y1 , z 2 y1 y 2 , z 3 y 2 y 3 , z 4 y 3 , z1 z 2 z 3 z 4 1, y1 y 2 y 3 1.
为了表示x落在某个区间,我们还要引入表示这个属 性的变量:0-1变量yi.关系式
yi中有只有一个为1.
投资的收益与风险问题(98年A题)
市场上有n种资产(如股票、债券、……) Si(i=1,2,…,n)供投资者选择,某公司有数额 为M的一笔相当大的资金可用于作一个时期 的投资。公司财务分析人员对这n种资产进行 了评估,估算出在这一时期内购买Si的平均收 益率为ri,并预测出购买Si的的风险损失率为 qi。考虑到投资越分散,总的风险越小,公司 确定,当用这笔资金购买若干种资产时,总 体风险可用所投资的Si中最大的一个风险来度 量。
购买Si要付交易费,费率为pi,并且当购买额 不超过给定值ui时,交易费按购买ui计算(不 买当然无须付费)。另外,假定同期银行存款 利率是r0,且既无交易费又无风险。(r0=5%)
1)已知n=4时的相关数据如下:
Si S1 S2 S3 S4
ri (%) 28 21 23 25
qi(%) 2.5 1.5 5.5 2.6
模型的建立
设购买原油A x吨,生产汽油甲所用的原油A和B 分别为x11和x21吨;乙的分别为x12和x22吨.公司销 售生产的汽油收入为P千元,纯收入为R千元.则 P 4.8( x11 x 21 ) 5.6( x12 x 22 )
x 21 x 22 1000, x 1500, x11 x12 500 ห้องสมุดไป่ตู้x;
3
进一步讨论
由于各种原因(比如,工艺),若生产某种汽车,则至少生 产80辆,问生产计划有何改变? 分析:要么xi=0,要么xi≥80,组合起来,共有八种情形: (1) x1 x 2 x 3 0; ( 2) x1 80, x 2 x 3 0; ( 3) x 2 80, x1 x 3 0; (4) x 3 80, x1 x 2 0; (5) x1 80, x 2 80, x 3 0; (6) x1 80, x 3 80, x 2 0; (7) x 2 80, x 3 80, x1 0; (8) x1 80, x 2 80, x 3 80;
(75,97.5)
可行域
x1
方法二
引入0-1变量
要么x i 0要么x i 80等价于 x i Myi , x i 80 y i , y i {0,1}, 这里M为充分 大正数 本例可 以取 , 1000.
x i Myi 的作用是当yi=0时,必有xi=0.
本例中,
x i Myi , x i 80 yi , yi 1
方法一: 让它们分别与模型(*)一起来求解新的LP,
逐一得到它们的最优解.其中(1)不用解;(7),(8)无 解;(2)的解为(214.3,0,0),z=428.5;(3)的解为 (0,200,0),z=600; ;(4)的解为(0,0,120),z=480;
(5)的最优解为(80,150.4,0), z=611.2;工时为紧约束;
方法三 引入0-1变量yi
以yi=1分别表示以三种价格购买原油,
st (*) ( x1 -500)x 2 0, ( x 2 -500)x 3 0
等价于 st
(*) 500 y 2 x1 500 y1 , 500 y 3 x 2 500 y 2 , x 3 500 y 3
Si S6 S7 S8 S9 S10 S11 S12 S13 S14 S
ri(%) 14 40.7 31.2 33.6 36.8 11.8 9 35 9.4 15
qi(%) 39 68 33.4 53.3 40 31 5.5 46 5.3 23
pi(%) 3.4 5.6 3.1 2.7 2.9 5.1 5.7 2.7 4.5 7.6
这是个整数线性规划问题,有三个决策变量, 要 用软件来求ILP.但是本题比较特殊,我们可以发 现
2
LP图解法
我们先得到实数型的最优 解为(64.5,167.7),利润的 最大值为632.3.
max R 2 x1 3 x 2 1.5 x1 3 x 2 600, s .t . 280x1 250x 2 60000,
0 x 500 500 x 1000 1000 x 1500
取分点b1=0,b2=500,b3=1000, b4= 1500.取分点的比例z1,z2,z3,z4. 当x 落在区间[b1,b2]时,取x=b1z1+b2z2, z1+z2=1;当x落在区间[b2,b3]时,取 x=b2z2+b3z3, z2+z3=1;当x落在区间 [b3,b4]时,取x=b3z3+b4z4, z3+z4 =1; 由于c(x)是x的线性函数,自然也是 zi的线性函数.
pi(%) 1 2 4.5 6.5
ui(元) 103 198 52 40
试给该公司设计一种投资组合方案,即用给 定的资金M,有选择地购买若干种资产或存 银行生息,使净收益尽可能大,而总风险尽 可能小。
2)试就一般情况对以上问题进行讨论,并 利用以下数据进行计算。 Si ri(%) qi(%) pi(%) ui(元) S1 9.6 42 2.1 181 S2 18.5 54 3.2 407 S3 49.4 60 6.0 428 S4 23.9 42 1.5 549
(6)的最优解为(80,0,94), z=536;工时为紧约束; 结论:此时最优解为 (80,150.4,0), 利润为611.2
x2
(64.5,167.7) •
x1
x3

1.5 x1 3 x 2 5 x 3 600, s .t . 280x1 250x 2 400x 3 60000,
模型为混合线性规划.
方法四 处理分段线性函数的一般方法
这个分段函数在三个区间 内分别是线性函数,区间的 分段点为0,500,1000,1500. 当x落在某个区间时我们 可以取做区间两个端点的 线性组合来解决.
12000 9000 5000 500 1000 1500
10 x , c( x ) 5000 8( x 500), 5000 4000 6( x 1000),
10 x , c( x ) 1000 8 x , 3000 6 x ,
(*)
其中
0 x 500 500 x 1000 1000 x 1500
模型求解
方法一 由于c(x) 为分段函数,且在每一段内都是线 性函数,因此我们可以通过求解三个线性规划问题, 最后比较即可得到模型的最优解.
设x x1 x 2 x 3 , 它们分别是三种价格的 购买 原油A的数量(吨 ), 则 R 4.8( x11 x 21 ) 5.6( x12 x 22 ) (10 x1 8 x 2 6 x 3 )
st
(*) ( x1 -500)x 2 0, ( x 2 -500)x 3 0
max R3 4.8( x11 x 21 ) 5.6( x12 x 22 ) ( 3000 6 x ) st (*) 1000 x 1500.
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