运筹学线性规划的标准形式分解
线性规划标准型以及定义
0
B6
2
1
B7
2
0 B8 6 1 B9 0 1
解的定义
2x1 x2 x3 x4 3 例: x1 x2 x3 x5 2
xi 0
解:A=
2 1
-1 -1
-1 1
-1 0
0 -1
P1
P2
min Z 2 x1 x2 3 x3
5 x1 x2 x3 7
x1 x2 4 x3 2 3 x1 x2 2 x3 5
x1 , x2 0, x3无约束
解:(1)因为x3无符号要求 ,即x3取正值也可取负值,标准 型中要求变量非负,所以
解的定义
B4 P1
P5
=
2 1
0 -1
非奇异,
B31b
1 2
1 1
0 3
-2
2
1 2
3 -1
,
解
3 2
0
0
0
-
1 2
T
是基解,但非基可行解。
解的定义
类似可得所有基解。 代入目标函数,通过比较可得最优解。
思考: 线性规划的基解最多有多少个?基可行解呢?
可 行 解
非可行解
基解
基可行解
例1.4 求线性规划问题的所有基矩阵。
max Z 4 x1 2x2 x3
5x110x1x2
x3 x4 3 6x2 2x3 x5
2
x
运筹学之线性规划的标准型及单纯形法
• 向量式:
Obj : MaxZ CX
S.T .
n
p j x j bi
j 1
i 1,2,, m
xj 0
j 1,2,, n
C (c1 ,c2,, cn )
x1
X
x2
x1,
x2 ,, xn T
xn
7
线性规划的标准型
• 矩阵式:
Obj :
MaxZ CX
S .T . AX B
16
基解
不失一般性,设B是A的前m列,即 B=(p1,p2,…,pm),其相对应的变量 XB=(x1,x2,…,xm)T,称为基变量;其余变量 XN=(Xm+1,…,Xn)T称为非基变量。 令所有非基变量等于零, 则X=(x1,x2,…xm,0,…,0)T称为基解 。
17
基可行解
• 基可行解:基解可正可负,负则不可行, 故称满足非负性条件的基解为基可行解。
3X1+10X2+x5 =300
3 10 0 0 1
Xj≥0 j=1,2,…,5
这里m=3,n=5。 Cmn=10
19
例题6 基可行解说明
• 基(P3,P4,P5),令非基变量x1,x2=0, 则基变量x3=360, x4=200, x5=300,可行解
• 基(p2,p4,p5),令非基变量x1=0,x3=0基变量 x2=90,x4=-250,x5=-600.非可行解
下步
• 4、根据max {σj } = σK 原则确定XK 进基变量;根
据θ规则 θ = min {b’i / a’ik a’ik >0} = b’l/ a’lk 确定XL出 基变量
• 5、以a’lk 为枢轴元素进行迭代
第1章 线性规划-标准型和图解法
Y
x-y≥1
- x+2y≤0
O A1 X
39
例
max z=x+2y s.t. - x+2y≥1 x+y≤ - 2 x、y ≥0
x+y≤ - 2
Y
- x+2y≥1
O
X
40
图解法的启示:
1. 求解线性规划问题时,解的情况有:唯一最优解, 求解线性规划问题时,解的情况有:唯一最优解, 无穷多最优解,无界界,无可行解; 无穷多最优解,无界界,无可行解; 2. 若线性规划问题可行域存在,在可行域是一个凸 若线性规划问题可行域存在, 集; 3. 若线性规划问题最优解存在,在最优解或最优解 若线性规划问题最优解存在, 之一一定能够在可行域的某个顶点取得; 之一一定能够在可行域的某个顶点取得; 4. 解题思路是,先找凸集的任一顶点,计算其目标 解题思路是,先找凸集的任一顶点, 函数值。比较其相邻顶点函数值,若更优, 函数值。比较其相邻顶点函数值,若更优,则逐 点转移,直到找到最优解。 点转移,直到找到最优解。
C(1,3) 2x+2y=8 B(3,1) 4x+12y=24
x=7
2 4 6 7 (2,0) (4,0) A(6,0)G(7,0)
43
22
例
max = − x − y x + y ≥ 2 s.t.x ≤ 3 x , y无约束
23
解:令
x,当x ≥ 0 x′ = 0,当x < 0
y,当y ≥ 0 y′ = 0, 当y < 0
0, 当x ≥ 0 x ′′ = − x, 当x < 0
0,当y ≥ 0 y′′ = − y, 当y < 0
1.线性规划的标准化及图解法
利润函数600x1+400x2 2x1+3x2 ≤ 100 约束条件 4x1+2x2 ≤ 120
目标函数
3
线性规划的数学问题
上述问题可写成如下的数学形式:
它是求目标函数的最大值,决策变量满足一定的 条件(约束条件)。
4
线性规划的模型特点
• 这是一个典型的利润最大化的生产 计划问题。 • “Max”是英文单词“Maximize”的缩写, 含义为“最大化”; • “s.t.”是“subject to”的缩写,表示 “满足于……”。 • 上述模型的含义是:在给定条件限制下, 求使目标函数z达到最大的x1 ,x2 的取 值。
该问题可推广到m个产地,n个销地的运输 问题。
7
线性规划的应用模型
某饲养场使用甲,乙,丙,丁四种饲料,每种饲料的 的维生素A,B,C含量及单位价格和所需的维生素 如下表,要求配制一个混合饲料,每单位混合饲料 的维生素A、B、C的需要量为3,5,10. 甲 A B C 单价 0.2 0.8 1.2 5 乙 0.8 0.3 0.9 6 丙 1.2 0.9 0.7 6 丁 0.6 0.7 1.5 7 需要量 3 5 10
4
约束条件矛盾, 线性规划无解!
-x1+2x2=2
2
1
2
3
4
2x1-x2=3
-2
-4
38
线性规划的图解法
根据以上例题,进一步分析讨 论可知线性规划的可行域和最优解 有以下几种可能的情况
1.可行域为封闭的有界区域 (a)有唯一的最优解; (b)有无穷多个最优解; 2.可行域为不封闭的无界区域 (c)有唯一的最优解;
第一个约束加松弛变量x5,第二约束加剩余变量x6, 第三个约束两端乘-1,再加剩余变量x7.
线性规划标准形式
线性规划标准形式线性规划(Linear Programming,LP)是运筹学中的一种数学优化方法,用于在给定的约束条件下,求解线性目标函数的最优解。
线性规划问题可以表示为标准形式,这种形式可以更方便地进行求解和分析。
在线性规划中,标准形式通常表示为如下形式:\[\begin{array}{ll}。
\text { maximize } & \mathbf{c}^{T} \mathbf{x} \\。
\text { subject to } & \mathbf{A} \mathbf{x}=\mathbf{b} \\。
& \mathbf{x} \geq \mathbf{0}。
\end{array}\]其中,\(\mathbf{x}\) 是一个包含 n 个变量的列向量,\(\mathbf{c}\) 也是一个包含 n 个元素的列向量,\(\mathbf{A}\) 是一个 m×n 的矩阵,\(\mathbf{b}\) 是一个包含 m 个元素的列向量。
目标是最大化或最小化目标函数 \(\mathbf{c}^{T}\mathbf{x}\),同时满足线性等式约束 \(\mathbf{A} \mathbf{x}=\mathbf{b}\) 和非负约束 \(\mathbf{x} \geq \mathbf{0}\)。
在标准形式中,目标函数是一个线性函数,约束条件也是线性的。
这种形式的优点在于,可以利用线性代数和凸优化等数学工具进行求解,求解算法相对较为简单且稳定。
因此,将线性规划问题转化为标准形式是非常重要的。
对于最大化问题,我们可以通过将目标函数乘以-1 转化为最小化问题。
这样,标准形式可以表示为:\[\begin{array}{ll}。
\text { minimize } & -\mathbf{c}^{T} \mathbf{x} \\。
\text { subject to } & \mathbf{A} \mathbf{x}=\mathbf{b} \\。
运筹学-1、线性规划
则:
x1 x2 100
x1 ( x3 ) x4 x2 2
设x3为第二年新的投资; x4为第二年的保留资金;
则:
18
•设x5为第三年新的投资;x6为第三年的保留资金;
则:
x3 ( x5 ) x6 x4 2 x1 2
•设x7为第四年新的投资;第四年的保留资金为x8;
max Z 2 x7 x9 x1 x2 100 x 2x 2x 2x 0 2 3 4 1 4 x1 x3 2 x4 2 x5 2 x6 0 s.t 4 x3 x5 2 x6 2 x7 2 x8 0 4 x5 x7 2 x 8 2 x9 0 x 0, j 1, 2, , 9 j
13
例3:(运输问题)设有两个砖厂A1 、A2 ,产 量分别为23万块、27万块,现将其产品联合供应三 个施工现场B1 、 B2 、 B3 ,其需要量分别为17万 块、18万块、15万块。各产地到各施工现场的单位 运价如下表: 现场 砖厂 B1 B2 B3
A1 A2
5 6
14 18
7 9
问如何调运才能使总运费最省?
20
例5:(下料问题) 某一机床需要用甲、乙、 丙三种规格的钢轴各一根,这些轴的规格分别是 2.9,2.1, 1.5(m),这些钢轴需要用同一种圆钢来做,圆 钢长度为7.4m。现在要制造100台机床,最少要用多 少根圆钢来生产这些钢轴?
解:第一步:设一根圆钢切割成甲、乙、丙三 种钢轴的根数分别为y1,y2,y3,则切割方式可用不等 式2.9y1+2.1y2+1.5y3≤7.4 表示,求这个不等式的有实 际意义的非负整数解共有8组,也就是有8种不同的 下料方式,如下表所示:
运筹学 第二章线性规划 第二讲 标准型与单纯形法
Chapter 1 线性规划 Linear Programming
或写成下列形式:
n
max Z c j x j j 1
n
aij x j
j 1
bi ,
i 1,2,, m
x j 0, j 1,2,, n
或用矩阵形式
max Z CX
AX b
X
0
2.3 线性规划的标准型 Standard form of LP
式(2.2)得
x1
1 5
,x4=4,则基本解为
X (2) ( 1 ,0,0,4,0)T 5
在 X (2) 中x1<0, 不是可行解,因此也不是基本可行解。
反之,可行解不一定是基本可行解,如
X (0,0, 1 , 7 ,1)T 满足式(2.2)~(2.3),但不是2任2何基矩阵的基本解。
2.4 基本概念 Basic Concepts
5 1
5 1 1 1 0
B2 10 0 A 10 6 2 0 1
在上例中B2的基向量是A中的第一列和第四列,其余列
向量是非基向量,x1、x4是基变量,x2、x3、x5是非基
变量。基变量、非基变量是针对某一确定基而言的,
不同的基对应的基变量和非基变量也不同。
2.4 基本概念 Basic Concepts
基本解(basic solution) : 对某一确定的基B,令非基变量
等于零,利用式(2.2)解出基变量,则这组解称为基B 的
基本解。
基本可行解(basic feasible solution): 若基本解是可行解 则称为是基本可行解(也称基可行解)。
非可行解(infeasible solution) 无界解 (unbounded solution)
第3章02-线性规划模型的标准形式
第3章02线性规划模型的标准形式同学们大家好,上次我们讲了线性规划模型的结构和特征,然后在后面没给出了要定义线性规划的标准型的原因,今天我们就来介绍一下线性规划的标准型。
首先我们要说标准形式定义出来的,在不同的教材里面的定义并不相同。
在我们教材里面我们是这么定义的:我们先看目标函数,一般形式中可能是关于目标函数的最大化问题,有可能最小化问题,但在标准型里面我们定义目标函数必须是求最大化问题。
1111max(min c max c n n n nz x c x z x c x =++⇒=++ 或)我们再来看一下常约束条件。
在一般形式里面,常约束可能是等式,也可能是不等式,但在标准形式中,定义每个常约束都必须取等号。
112211221,2,,i i i i in in i i i i i in in i a x a x a x b a x a x a x b i m+++≤=≥⇒+++== (或,),再来看非负约束。
在一般形式里面,并不要求每个变量都有非负约束,但是在标准形式里面,要求每一个变量都是非负的。
1212,,0,,,,0k j j j n x x x k n x x x ≥≤⇒≥ 另外,标准形式还要求每一个右端常数项都是大于等于0的,当然这个不是很重要,因为如果右端常数项是负数,可以给这个方程左右两边乘以-1,就把它变成了整数。
最后,我们总结一下,在我们的教材里,标准形式有四个要求:目标函数是求最大化问题,所有常约束为等式,所有变量都有大于等于0,右端常数项都大于等于0。
所以,我们的标准形式可以规范地写成下面的形式。
11112212max , 1,2,,st.,,0n ni i i i in in i n z c x c x a x a x a x b i m x x x =+++++==⎧⎨≥⎩ 关于标准形式,它还有几种等价的形式需要大家熟悉。
第一种是简写形式。
也就是用和式号对标准形式进行简写,形式如下:⎪⎩⎪⎨⎧=≥===∑∑==n j x m i b x a x c z jnj i j ij nj j j ,,2,1,0 ,2,1st.max 11 ,第二种是矩阵形式。
线性规划标准形式
线性规划标准形式线性规划是运筹学中的一种重要方法,它在管理、经济、工程等领域有着广泛的应用。
在进行线性规划问题求解时,往往需要将原始问题转化为标准形式,这样可以更方便地应用线性规划的方法进行求解。
本文将介绍线性规划的标准形式及其相关内容。
1. 线性规划的标准形式。
线性规划的标准形式可以表示为:Max z = c1x1 + c2x2 + ... + cnxn。
Subject to:a11x1 + a12x2 + ... + a1nxn ≤ b1。
a21x1 + a22x2 + ... + a2nxn ≤ b2。
...am1x1 + am2x2 + ... + amnxn ≤ bm。
xi ≥ 0, i = 1, 2, ..., n。
其中,目标函数为最大化的线性表达式,约束条件为线性不等式,变量xi为决策变量,ci为系数,aij为系数矩阵,bi为常数,n为变量个数,m为约束个数。
2. 转化为标准形式的方法。
为了将原始线性规划问题转化为标准形式,可以采取以下步骤:(1)将不等式约束转化为等式约束,引入松弛变量或者人工变量,将不等式约束转化为等式约束。
(2)将目标函数转化为最大化问题,如果原始问题是最小化问题,可以通过取负号将其转化为最大化问题。
(3)引入非负约束,对于原始问题中的自由变量或者负变量,引入非负变量替代。
通过以上步骤,可以将原始线性规划问题转化为标准形式,从而方便进行后续的求解操作。
3. 求解标准形式的方法。
一旦线性规划问题被转化为标准形式,就可以利用线性规划的方法进行求解。
常用的求解方法包括单纯形法、对偶理论、内点法等。
这些方法都是基于线性规划的特殊结构和性质而设计的,可以高效地求解大规模的线性规划问题。
4. 实例分析。
为了更好地理解线性规划的标准形式,我们可以通过一个实例来进行分析。
假设有如下线性规划问题:Max z = 3x1 + 5x2。
Subject to:2x1 + x2 ≤ 6。
线性规划图解法(NO3)
2x1 =16
最优值
C
2x2 =10 Maxz=37
Z=30 B Z=37
Z=15
0
4
8A
10
x1
3x1 +4 x2 =32
3
一、线性规划问题的图解法
3、LP问题图解法的步骤:
(1)画出直角坐标系; (2)依次做每条约束直线,标出可行域的方向,并找出 它们共同的可行域;
(3)任取一目标函数值作一条目标函数线(称等值线) ,根据目标函数(最大或最小)类型,平移该直线即将离开 可行域处,则与目标函数线接触的最终点即表示最优解。
例:用图解法求解如下线性规划问题
最优解为
max Z 4x1 3x2
s.t.
32xx11
3 2
x x
2 2
24 26
x1,
x
2
0
B(0,13) Q3(0,8)
3x1+2x2=26 Q2(6,4)
x1=6,x2=4 最优值为 maxz=36
2x1+3x2=24
Q1(26/3,0) A(12,0)
一、线性规划问题的图解法
4、线性规划解的特性
• 由线性不等式组成的可行域是凸多边形(凸多边形是凸集)
凸集定义:集合内部任意两点连线上的点都属于这个集合
a
b
c
d
• 可行域有有限个顶点。 • 目标函数最优值一定在可行域的边界达到,而不可能在 其区域的内部。
5
一、线性规划问题的图解法
5、线性规划解的可能性
x1 x2 5 s.t.3x1 4x2 24
x1, x2 0
4
2
O
2
4
6
8 x1
线性规划的标准形式
线性规划的标准形式线性规划是运筹学中的一种重要方法,它在工程、经济学、管理学等领域都有着广泛的应用。
线性规划的标准形式是指将线性规划问题转化为一种标准的数学形式,以便于进行求解。
在本文中,我们将介绍线性规划的标准形式及其相关内容。
首先,让我们来看一下线性规划的一般形式。
线性规划问题通常可以表示为如下形式:\[\max \{c^Tx | Ax \leq b, x \geq 0\}\]其中,c为n维向量,表示目标函数的系数;x为n维向量,表示决策变量;A 为m×n的矩阵,表示约束条件的系数矩阵;b为m维向量,表示约束条件的右端向量。
接下来,我们将线性规划问题转化为标准形式。
标准形式的线性规划问题可以表示为如下形式:\[\max \{c^Tx | Ax = b, x \geq 0\}\]在标准形式中,约束条件变为了等式约束,这样可以方便地应用线性代数的方法进行求解。
为了将原始问题转化为标准形式,我们需要引入松弛变量,将不等式约束转化为等式约束。
具体地,对于每一个不等式约束$A_ix \leq b_i$,我们引入一个松弛变量$s_i \geq 0$,使得$A_ix + s_i = b_i$。
这样,原始问题就可以转化为一个等式约束的线性规划问题。
除了将不等式约束转化为等式约束,我们还需要考虑目标函数的形式。
在标准形式中,目标函数通常是最大化形式,而原始问题可能是最小化形式。
为了将最小化问题转化为最大化问题,我们可以取目标函数的相反数。
具体地,如果原始问题是$\min \{c^Tx | Ax \leq b, x \geq 0\}$,那么对应的最大化问题就是$\max \{-c^Tx | Ax \leq b, x \geq 0\}$。
在将线性规划问题转化为标准形式之后,我们就可以利用标准形式的特点进行求解。
标准形式的线性规划问题可以应用诸如单纯形法、对偶理论等方法进行求解,这些方法在数学理论上有着严格的证明,并且在计算机实现上也有着高效的算法。
线性规划问题的标准型
线性规划问题的标准型线性规划是运筹学中的一种数学优化方法,用于在给定约束条件下寻找一个线性目标函数的最大值或最小值。
线性规划问题通常可以表示为标准型,即包含一组线性不等式约束条件和一个线性目标函数的数学模型。
首先,我们来定义线性规划问题的标准型。
一个线性规划问题的标准型可以表示为:\[\max_{x} c^Tx\]\[s.t. Ax \leq b\]\[x \geq 0\]其中,\(x\) 是一个 \(n\) 维向量,表示问题的决策变量;\(c\) 是一个 \(n\) 维向量,表示目标函数的系数;\(A\) 是一个 \(m \times n\) 的矩阵,表示约束条件的系数;\(b\) 是一个 \(m\) 维向量,表示约束条件的右端常数。
在这个模型中,我们的目标是找到一个 \(x\) 的取值,使得目标函数 \(c^Tx\) 的值最大,同时满足约束条件 \(Ax \leq b\) 和 \(x \geq 0\)。
接下来,我们来详细讨论线性规划问题的标准型中的各个要素。
首先是目标函数 \(c^Tx\)。
目标函数通常表示了我们希望最大化或最小化的目标。
在线性规划中,目标函数是一个线性函数,由决策变量\(x\) 的线性组合构成。
我们希望通过调整 \(x\) 的取值,使得目标函数的值达到最大或最小。
其次是约束条件 \(Ax \leq b\)。
约束条件表示了问题的限制条件,限制了决策变量 \(x\) 的取值范围。
在标准型中,约束条件通常表示为一组线性不等式。
这些不等式可以用矩阵 \(A\) 和向量 \(b\) 来表示,它们限制了决策变量 \(x\) 的取值范围。
最后是非负约束 \(x \geq 0\)。
非负约束表示了决策变量 \(x\) 的取值必须大于等于零。
这个约束条件在很多实际问题中是合理的,因为很多决策变量都有非负的物理意义。
总结一下,线性规划问题的标准型包括一个线性目标函数和一组线性不等式约束条件,以及决策变量的非负约束条件。
运筹学 第01章 线性规划问题
线性规划建模步骤
设定决策变量 明确约束条件并用决策变量的线性等式或 不等式表示 用变量的线性函数表示要达到的目标,并 确定是求极小还是求极大 根据变量的物理性质确定变量是否具有非 负性 注:其中最关键是设定决策变量这一步
生产计划问题(1)
某工厂用三种原料生产三种产品,已知的 条件如下表所示,试制订总利润最大的日 生产计划
线性规划问题解的有关概念(2)
基本解:令模型中所有非基变量的值等于零后,由 模型的约束方程组得到的一组解。 基本可行解:满足非负条件的基本解称为基本可行 解。 可行基:对应于基本可行解的基称为可行基。 退化解:基本可行解的非零分量个数小于m时,称 为退化解。 最优基:若对应于基B的基本可行解X是线性规划的 最优解,则称B为线性规划的最优基
人员安排问题(1)
医院护士24小时值班,不同时段需要的护 士人数不等(见下表)。每个护士每天连 续值班8小时,在各时段开始时上班。问最 少需要多少护士?
序号 1 2 3 4 时段 06—10 10—14 14—18 18—22 最少人数 60 70 60 50
5 6
22—02 02—06
20 30
人员安排问题(2)
设xj为第j时段开始值班的护士人数
目标函数为:使人数最少,则有
min f ( X ) x1 x2 x3 x4 x5 x6 x6 x1 60 x x 70 1 2 x2 x3 60 s.t. x3 x4 50 x x 20 5 4 x5 x6 30 x1 , x2 , x3 , x4 , x5 , x6 0且为整数
运筹学
第一章 线性规划问题
本章重点
线性规划建模 线性规划的图解法 线性规划的标准形式 单纯形法 两阶段法 大M法
1.线性规划的标准化及图解法
设目标函数为 Min f = c1x1 + c2x2 + … + cnxn 则可以令z = -f 求极大化问题化成求下面的极小化问题. 即 Max z = -c1x1 - c2x2 - … - cnxn 但必须注意,尽管以上两个问题的最优解相 同,但他们最优解的目标函数值 却相差一个符号,即 Min f = - Max z
3.Min S = − x1 + x2 − x1 + x2 ≤ 1 s.t. x2 ≤ 2 x , x ≥ 0 1 2
4.Min S = −2 x1 + 3x2 − x1 + 2 x2 ≤ 2 2 x − x ≤ 3 1 2 s.t. x2 ≥ 4 x1 , x2 ≥ 0
20
将线性规划化成标准形式
4.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。当某一个右端项为负时,如 bi<0,则把该约束两端同时乘以-1,得到: -ai1 x1-ai2 x2- … -ain xn = -bi 。
21
将线性规划化成标准形式
例2.3:将以下线性规划问题转化为标准形式
该问题可推广到m个产地,n个销地的运输 问题。
7
线性规划的应用模型
某饲养场使用甲,乙,丙,丁四种饲料,每种饲料的 的维生素A,B,C含量及单位价格和所需的维生素 如下表,要求配制一个混合饲料,每单位混合饲料 的维生素A、B、C的需要量为3,5,10. 甲 A B C 单价 0.2 0.8 1.2 5 乙 0.8 0.3 0.9 6 丙 1.2 0.9 0.7 6 丁 0.6 0.7 1.5 7 需要量 3 5 10
利润函数600x1+400x2 2x1+3x2 ≤ 100 约束条件 4x1+2x2 ≤ 120
线性规划标准型以及定义
(1) x0 0(此时b 0)或者
(2) x0 0, 但是x0所有非零变量xi对应的
列向量Pi线性无关.即, 若x10 0,K , xs0 0,
x0 s1
K
xn0
0,则P1,K
, Ps线性无关.
解的定义
证明: 必要性显然.
现证充分性.设x0是线性规划的基可行解,
若 x0 0, 显然.
max Z=34.2是唯一的。
(7.6,2)
34.2 = 3X1+5.7X2
X1 - 1.9X2 = 3.8 (≤)
o
x1
L0: 0=3X1+5.7X2
min Z=5X1+4X2 x2
图解法
X1 + 1.9X2 = 10.2 (≤)
8=5X1+4X2 此点是唯一最优解 (0,2)
D可行域
43=5X1+4X2
2
max Z min Z
x1+x2=4(≥)
2
4
无界解(无最优解)
x1+3x2=6(≥)
6
x1
x2
50 40
30 20
10
例4 max Z=3x1+4x2 2x1 x2 40 x1 1.5 x2 30 x1 x2 50 x1 0, x2 0
无可行解(即无最优解)
O
10
0
B6
2
1
B7
2
0 B8 6 1 B9 0 1
解的定义
2x1 x2 x3 x4 3 例: x1 x2 x3 x5 2
xi 0
线性规划的标准型
线性规划的标准型线性规划是运筹学中的一种重要方法,它可以用来解决优化问题,如资源分配、生产计划等。
线性规划的标准型是线性规划问题的一种基本形式,下面我们将详细介绍线性规划的标准型及其相关概念。
首先,让我们来定义线性规划的标准型。
线性规划的标准型可以表示为如下形式:\[。
\begin{array}{ll}。
\text{max} & c^Tx \\。
\text{s.t.} & Ax = b \\。
& x \geq 0。
\end{array}。
\]其中,c为n维列向量,x为n维列向量,A为m×n矩阵,b为m维列向量。
在这个标准型中,我们要求最大化目标函数c^Tx,同时满足线性等式约束Ax=b和非负约束x≥0。
接下来,让我们详细解释一下线性规划标准型中的各个部分。
首先是目标函数c^Tx。
目标函数是线性规划问题中需要最大化或最小化的函数,它由决策变量x的线性组合构成。
在标准型中,我们通常是最大化目标函数,即求解使目标函数取得最大值的决策变量取值。
其次是线性等式约束Ax=b。
线性等式约束表示决策变量x的线性组合需要满足的条件,它由系数矩阵A和约束值b确定。
在标准型中,我们要求决策变量x满足线性等式约束Ax=b,这是问题的基本约束条件。
最后是非负约束x≥0。
非负约束表示决策变量x的取值需要大于等于0,这是线性规划问题的基本性质之一。
在标准型中,我们要求决策变量x的取值都是非负的,这是问题的基本假设条件。
线性规划的标准型在实际问题中有着广泛的应用,例如生产计划、资源分配、运输问题等。
通过将实际问题转化为线性规划的标准型,我们可以利用线性规划的方法求解最优的决策方案,从而达到优化资源利用、降低成本、提高效率的目的。
在实际应用中,我们通常会利用线性规划的方法对标准型进行求解,求解的过程包括确定最优解的存在性、寻找最优解的方法、计算最优解的具体数值等。
通过对线性规划标准型的求解,我们可以得到最优的决策方案,为实际问题的决策提供科学依据。
运筹学化为标准型
运筹学化为标准型运筹学涉及多种问题,每种问题都有其特定的标准型。
以下列举了运筹学中常见的几种问题及其相应的标准型。
1.线性规划标准型线性规划问题是在一组线性不等式约束条件下,最大化或最小化一个线性目标函数的问题。
其标准型如下:max z = c^T xs.t. Ax = bx >= 0其中,z 是目标函数,c 和 b 是已知向量,A 是已知矩阵,x 是决策变量向量,>=0 表示 x 的每个元素都是非负的。
2.整数规划标准型整数规划问题是在一组线性不等式约束条件下,要求决策变量为整数的问题。
其标准型如下:max z = c^T xs.t. Ax = bx >= 0x 属于 Z^n其中,Z^n 表示 n 维整数空间。
3.动态规划标准型动态规划问题是一类多阶段决策问题,其标准型通常由一个状态转移方程和相应的边界条件组成。
例如,一个典型的离散时间动态规划问题的标准型如下:f(n) = max{ f(n-1) + x_n } //状态转移方程f(0) = 0 //边界条件其中,f(n) 表示第 n 阶段的最大收益,x_n 表示在第 n 阶段可选择的行动集合中的某一行动。
4.网络优化标准型网络优化问题通常涉及网络的流量控制、路径选择等问题。
其标准型通常由一个网络图和相应的流量约束条件组成。
例如,一个网络流问题的标准型如下://定义流量的上限和下限cap_max = [max(f(u,v) : (u,v) \in E)] //流量上限cap_min = [min(f(u,v) : (u,v) \in E)] //流量下限//定义网络的拓扑结构,即节点和边的集合G = (V, E)//定义源节点和汇节点source = s //源节点编号sink = t //汇节点编号//定义目标函数,即网络的总流量z = sum([f(u,v) : (u,v) \in E])//定义流量守恒方程,即每个节点的流量守恒定律sum([f(u,v) : (u,v) \in E in G]) - sum([f(v,u) : (u,v) \in E in G]) = 0 for all v \in V-source-sink //流量守恒方程//定义流量约束条件,即每个边的流量不能超过其容量上限且不能小于其容量下限f(u,v) <= cap(u,v) for all (u,v) \in E //流量约束条件(上界)f(u,v) >= 0 for all (u,v) \in E //流量约束条件(下界)//定义决策变量,即每个边的流量大小x(u,v) = f(u,v) for all (u,v) \in E //决策变量定义其中,G 表示网络的拓扑结构,E 表示边的集合,V 表示节点的集合,f 表示流量的函数,cap 表示容量的函数,source 和sink 表示源节点和汇节点的编号,z 表示目标函数,sum 表示求和运算,u 和 v 表示任意节点编号,(u,v)表示从节点 u 到节点 v 的边编号。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
将数学模型标准化
引入剩余变量x3,x4,及松弛变量x5:
min F 2 x1 3 x2 s.t. x1 x2 x3 350 x1 x4 125 2 x1 x2 x5 600 x j 0, j 1,2, 5
m in F 2 x1 3 x2 s.t . x1 x2 350 x1 125 2 x1 x2 600 x1 0, x2 0
300
A 200 100
x2 250
x1 x2 300
100 D 200 300 400
O
50 x1 100 x2 0
最优解的解释
最优解x1=50,x2=250表示甲产品生产50个单位,乙
产品生产250个单位时,获利最大。
此时,资源利用情况为(代入约束条件):
设备台时利用量=1*50+1*250=300=资源限制量
设甲、乙两种产品的产量分别为x1、x2:
m ax F 5 0x1 1 0 0x2 s.t . x1 x2 3 0 0 2 x1 x2 4 0 0 x2 2 5 0 x1 0, x2 0
图解法
400
2 x1 x2 400
B C
可行解域为OABCD 最优解为B点(50,250)
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:
甲产品
设备 原料A 原料B
乙产品
1 1 1
资源限制
300台时 400kg 250kg
1 2 0
工厂每生产一单位甲产品可获利50元,每生产一单位乙产品可获利 100元,问工厂应分别生产多少单位产品甲和产品乙才能使得获利最 多?
建立数学模型:
例:某公司由于生产的需要,共需要A、B两种原料至少350
吨(A、B两种原料有一定的替代性),其中原料A至少购进 125吨。但由于A、B两种原料的规格不同,各自所需的加工 时间也是不同的,加工每吨原料A需要2小时,加工每吨原料 B需要1小时,而公司总共有600个加工时数,又知道每吨原
料A的价格为2万元,每吨原料B的价格为3万元,试问在满足
例1
min F 3 x1 4 x2 2 x3 5 x4 s.t. 4 x1 x2 2 x3 x4 2 x1 x2 2 x3 x4 14 2 x1 3 x2 x3 2 x4 2 x1 0, x2 0, x3 0, x4无符号限制
400
O
50 x1 100 x2 0
松弛变量x3=0,x4=50,x5=0
最优解在B点。B点是第1、第3个约束条件对
应的直线的交点,所以第1、第3个约束条件
加入的松弛变量为0,而第2个约束条件加入
的松弛变量不为0(与B点还有一点距离)。
剩余变量X3=0,X4=125,松弛变X5=0
3 500 2 400 B 300 200 100 2 x1 3x2 0 100 200 300
“=“
引入新变量(松弛变量)x5≥0,将约束条件 不等式变为等式。
x1 x2 2x3 x4 14
+ 松弛变量
x1 x2 2x3 x4 x5 14
步骤4: “≥”
“=”
引入新变量(剩余变量)x6≥0,将约束条件 不等式变为等式。
2 x1 3x2 x3 2 x4 2
第三节 线性规划的标准形式
为什么要转化为标准形式?
标准形式的特点:
1、目标函数求最大值(max);(不一定)
2、所有的约束条件均由等式表示(=); 3、所有的决策变量限于非负值(xj≥0); 4、每一个约束条件等式的右端常数均为非负值(bi>0)。
(不一定)
数学模型如下
max S c1 x1 c 2 x 2 c n x n s.t. a11 x1 a12 x 2 a1n x n b1 a 21 x1 a 22 x 2 a 2 n x n b2 a m1 x1 a m 2 x 2 a mn x n bm x1 , x 2 , , x n 0
2 x1 x2 600 x1 125
可行解域为ABC 最优解为C点(250,100)
A
C 1 400
x1 x2 350
500 600
剩余变量X3=0,X4=125,松弛变X5=0
最优解在C点。C 点是第1、第3个约束条件
对应的直线的交点,所以第1、第3个约束
条件加入的剩余变量和松弛变量都为0,而
松弛变量的含义
松弛变量x3=0,表示按最优生产方案生产时,设备已充分利
用,无多余的设备台时。 松弛变量x4=50,表示按最优生产方案生产时,原料A未用完, 还有50个单位。 松弛变量x5=0,表示按最优生产方案生产时,原料B已用完。
所以,松弛变量不等于零,表示某种资源较充裕。
理解剩余变量的含义
图解法
2 x1 x2 600
500 400 300 200 100 2 x1 3x2 0 100 200 300
x1 125
B
可行解域为ABC 最优解为C点(250,100)
A
C
x1 x2 350
400 500 600
最优解的解释
最优解x1=250,x2=100表示最佳购买方案是原料A购进250吨,原料B购
另外,
关于松弛变量和剩余变量的信息也可以
从图解法中获得。
松弛变量x3=0,x4=50,x5=0
400 2 B C
2 x1 x2 400
3ห้องสมุดไป่ตู้
可行解域为OABCD 最优解为B点(50,250)
300
A 200 100
x2 250
1 100 D 200 300
x1 x2 300
max F 50x1 100x2 s.t. x1 x2 x3 300 2 x1 x2 x4 400 x2 x5 250 x j 0, j 1, ,5
∵最优解为x1=50,x2=250,∴代入标准化的数学模型, 得松弛变量x3=0,x4=50,x5=0。
减去一个非负变量(称为剩余变量),不等式改为等式。
例:
a x
ij
j
bi
新设一个非负变量
a
j 1
m
ij
x j xm1 bi
改造方法(5)
5、若约束条件中,某些决策变量没有非负要
求:
①xj≤0,则令新变量xj’=-xj;
②xj无符号限制,则可增设两个非负变量 Vk≥0,Uk≥0,令原变量Xk=Vk-Uk,代入原线性规 划问题的目标函数及约束条件。
改造方法(1)
1、若目标函数求最小值,则在函数式前加上
“-”号,转化为求最大值。转化后目标函数的
最优解不变,最优值差一个符号。
例:
min F c j x j
maxS min F c j x j
改造方法(2)
2、若约束条件中,某些常数项bi为负数,则可先在约
束条件等式或不等式两边乘上“-1”,使得bi≥0。
松弛变量与剩余变量
概念:
松弛变量:在线性规划模型中,如果约束条件为“≤”, 则在不等式左边加入一个非负变量,这个非负变量成为 松弛变量。
剩余变量:在线性规划模型中,如果约束条件为“≥”, 则在不等式左边减去一个非负变量,这个非负变量成为 剩余变量。
理解松弛变量的实际含义
例:某工厂在计划期内要安排甲、乙两种产品的生产。生产单位产
— 剩余变量
2x1 3x2 x3 2x4 x6 2
步骤5:满足变量非负条件
设新变量x7≥0,令x7=-x2,带入目标函数和约束条
件中。
设两个新变量x8≥0, x9≥0,
令x4=x8-x9,带入目标函数和约束条件中。
整理得:
整理后数学模型为:
max S 3x1 4 x7 2 x3 5 x8 5 x9 0 x5 0 x6 s.t. 4 x1 x7 2 x3 x8 x9 2 x1 x7 2 x3 x8 x9 x5 14 2 x1 3x7 x3 2 x8 2 x9 x6 2 x j 0, j 1,3,5,6,7,8,9
第2个约束条件加入的剩余变量不为0(与 C点还有一点距离)。
思考题与练习题
原料A使用量=2*50+1*250=350<资源限制量400
原料B使用量=1*250=250=资源限制量
引入松弛变量x3,x4,x5,将数学 模型标准化:
max F 50x1 100x2 s.t. x1 x2 300 2 x1 x2 400 x2 250 x1 0, x2 0
步骤1:min
max
min F 3x1 4 x2 2 x3 5x4
maxS min F 3x1 4x2 2x3 5x4
步骤2:bi<0
bi>0
4 x1 x2 2 x3 x4 2
4x1 x2 2x3 x4 2
步骤3:“≤”
进100吨。
代入约束条件分析:
总购进量=250+100=350吨=最低要求
原料A购进量=250>最低要求125 原料加工时数=2*250+100=600=最高限制