第三章 整数规划和混合规划及其应用
第第三章整规划精品文档

《运筹学》课件
整数规划
模型
变量—每个项目是否投资
x j 1,0 j1,2...n,
约束—总金额不超过限制
n
bjxj B
j 1
n
目标—总收益最大
c jx j
j1
max
《运筹学》课件
整数规划
n
max c j x j j1
n
s .t .
1 1 1
0
xm x m 1 x n s r
0 m1 0 n 0 0 a1m1 a 1 n 0
a rm 1
a rn 0
1 amm1 a mn 0
1 arm 1arm 1 arnarn
cB B1b
b1
br
bm
br br
《运学》课件 初始分支为可行解 集,初始界为无穷大
判定是否 分支集空
是停止
当前最好解 为最优解
选一分支写出并求解 放松问题,同时从分支集
中删除该分支
否 判定是否 是 为整数解
《运筹学》课件
判定最优值是否 否 小于当前界
是
按非整数变量分 支并加入分支集
判定最优值是否 小于当前界 否
除了初始点外要求
《运筹学》课件
目标—总费用最小
nn
c ij x ij
i0 j0
整数规划
《运筹学》课件
整数规划
nn
min
c ij x ij
i0 j0
n
x ij 1; i 1,2 ,..., n
j0
s .t . n x ij 1; j 1, 2 ,..., n
混合整数规划及其应用

混合整数规划及其应用混合整数规划(Mixed Integer Programming,MIP)是运筹学中一个重要的分支,它可以用于解决包括生产计划、物流运输、资源调度等实际问题。
本文将探讨混合整数规划的基本概念、典型模型以及应用范例。
一、基本概念1.定义混合整数规划是指在线性规划基础上加入了整数变量的限制条件,有时还将变量限制为 0/1 取值,即 0 表示不选取某个变量,1 表示选取某个变量。
2.数学模型混合整数规划的一般数学模型如下:$max\ Z=c^{T}x+d^{T}y$$s.t.$$A x+B y \leq b$$x\in R^{n}, y \in Z^{m}$其中,$x$ 是连续变量向量,$y$ 是整数变量向量,目标函数$Z$ 为一线性函数,$A$, $B$ 为系数矩阵,$b$ 为约束条件的取值。
本模型中整数变量 $y$ 的限制条件可以是 $y \in\{0,1\}^{m}$ 也可以是 $y \in Z^{m}(m>0)$。
3.求解方法求解混合整数规划可以采用分枝界限法、Gomory 切割法、随机搜索等方法。
其中,分枝界限法是运筹学中最基本的解法,其最优性原理为“不断将问题分解成子问题,逐步地去掉某些变量,直到问题变为纯整数规划问题为止,然后通过确定某些变量取值来求解”。
随机搜索法则是通过不断随机生成可行解并比较其目标值的大小进行求解。
二、典型模型1.背包问题背包问题中,有 $n$ 种不同体积和不同价值的物品,需要将它们装入一个容量为 $V$ 的背包。
每种物品只有选择或不选择两种情况。
设$w_{i}$ 为第 $i$ 种物品的价值,$v_{i}$ 为第 $i$ 种物品的体积,则该问题的混合整数规划模型为:$max\ \sum_{i=1}^{n} w_{i} x_{i}$$s.t.$$\sum_{i=1}^{n} v_{i} x_{i} \leq V$$x_{i} \in\{0,1\}$2.生产调度问题生产调度问题中,对于 $n$ 种产品需要进行加工,但是加工需要设备并且不同设备的加工能力存在差异。
整数规划与组合优化

整数规划与组合优化在数学的广袤领域中,整数规划与组合优化犹如两颗璀璨的明珠,闪耀着独特的光芒,为解决各种实际问题提供了强大的工具和方法。
整数规划,简单来说,就是在数学规划中要求决策变量取整数值的一类规划问题。
这可不像我们在普通数学中求解的那些连续变量的方程,整数规划的变量只能是整数,这一限制看似简单,实则为问题的求解带来了巨大的挑战。
想象一下,一个工厂要决定生产多少种产品,每种产品的数量又必须是整数,怎样才能让利润最大化?这就是一个典型的整数规划问题。
组合优化则更像是一个“排列组合”的高手。
它研究的是从给定的可行解集合中,找出最优解的问题。
这个可行解集合通常是有限的,而且找到最优解往往需要我们在众多的可能性中进行筛选和比较。
比如旅行商问题,要找到一个旅行商访问多个城市的最短路径,这就是一个组合优化问题。
为什么整数规划和组合优化如此重要呢?这是因为它们在现实生活中有着广泛的应用。
从物流运输的路线规划,到生产计划的制定,再到资源的分配,都离不开这两个领域的知识。
以物流行业为例,运输公司需要安排车辆的行驶路线,以最小化运输成本。
这里面就涉及到整数规划,因为车辆的数量、每个车辆的载货量都必须是整数。
同时,选择哪些路线组合,又是一个组合优化的问题。
只有通过巧妙地运用整数规划和组合优化的方法,才能制定出高效、经济的运输方案。
再看生产领域,工厂在安排生产任务时,需要决定生产哪些产品,每种产品的产量是多少。
这不仅要考虑到市场需求、生产成本,还要满足生产设备的能力限制。
这就需要建立整数规划模型,来找到最优的生产计划。
而且,在安排生产流程、选择原材料供应商等方面,也都存在着组合优化的问题。
在整数规划的求解过程中,分支定界法是一种常用的方法。
它的基本思想是将问题不断地分解为子问题,并通过设定上下界来逐步缩小搜索范围,最终找到最优解。
比如说,我们要解决一个整数规划问题,首先会找到一个可能的解,并计算出它的目标函数值,作为上界。
数学建模中的整数规划与混合整数规划

数学建模作为一种解决实际问题的方法,旨在从实际问题中抽象出数学模型,并运用数学方法来对模型进行分析和求解。
在数学建模过程中,整数规划与混合整数规划是两种常用的数学工具,适用于解决许多实际问题。
整数规划是指在约束条件下,目标函数为整数变量的线性规划问题。
而混合整数规划是在整数规划的基础上,允许部分变量为实数,部分变量为整数。
这两种规划方法可以广泛应用于许多领域,如物流、生产规划、资源分配等。
整数规划的一个经典问题是背包问题。
假设有一个容量为C的背包,有n个物品,每个物品有自己的重量w和价值v。
目标是在不超过背包容量的情况下,选择装入背包的物品,使得背包中的物品总价值最大化。
这个问题可以用整数规划的方式进行建模和求解,将每个物品视为一个二进制变量,表示是否选择该物品,目标函数为物品价值的总和,约束条件为背包容量不能超过C。
通过对目标函数和约束条件的线性化处理,可以得到整数规划模型,并利用整数规划算法进行求解,得到最优解。
混合整数规划在实际问题中更为常见。
一个典型的实际问题是运输网络设计问题。
假设有一组供应地和一组需求地,需要建立供需之间的运输网络,以满足需求地对各种商品的需求,同时要考虑供给地的产能限制和运输成本。
这个问题可以用混合整数规划的方法进行建模和求解。
将供需地视为节点,建立连通性矩阵表示供需之间的运输路径,将路径的运输量作为决策变量,目标函数可以是运输成本的最小化,约束条件可以包括供给地产能限制和需求地需求量的满足。
通过对目标函数和约束条件的线性化处理,可以得到混合整数规划模型,并利用相应的求解算法进行求解,得到最优的运输网络设计方案。
整数规划与混合整数规划在数学建模中起着重要的作用。
它们既具备一般整数规划问题的优点,可以提高问题的精度和可行性,又具备一般线性规划问题的优点,可以通过线性规划算法来求解。
同时,整数规划与混合整数规划也存在一些挑战,如求解时间长、难以处理大规模问题等。
对于这些问题,研究者们一直在不断提出新的算法和优化方法,以提高整数规划与混合整数规划的求解效率。
割平面法-运筹学整数规划

第二节 分枝定界法(Branch and Bound method)
引言:穷举法对小规模的问题可以。大规模问题则不行。
一、基本思想和算法依据
基本思想是:先求出相应的线性规划最优解,若此解不 符合整数条件,则其目标函数的值就是整数规划问题最优值 的上界,而任意满足整数条件的可行解的目标函数值将是其 下界(定界),然后将相应的线性规划问题进行分枝,分别 求解后续的分枝问题。如果后续分枝问题的最优值小于上述 下界, 则剪掉此枝; 如果后续某一分枝问题的最优解满足整数 条件,且其最优值大于上述下界,则用其取代上述下界,继
s .t
2 x1 x1 , x 2
x2 0
6
x1 , x 2取整数
19
解: 1 求解相应的线性规划得
cj
4
CB
XB
b
x1
0
x3
20
4
0
x4
6
2
检验数
0
4
0
x3
8
0
4
x4
3
1
检验数
-12
0
3
x2
8 /3
0
4
x1
5 /3
1
检验数
-4 4 /3
0
3
0
0
x2
x3
x4
5
1
0
1
0
1
3
0
0
3
1
-2
1 /2
-3x3 - x4 -3 引 得入松弛变量x5,将其加入到原规划的约束条件中,利用上述最终1表5
cj
1
CB
XB
b
x1
0
x3
1
《运筹学教程》胡云权 第五版 第三章 整数规划

人出国留学打点行李,现有三个旅行包,容积大小分别 为1000毫升、1500毫升和2000毫升,根据需要列出需带物品清单, 其中一些物品是必带物品共有7件,其体积大小分别为400、300、 150、250、450、760、190、(单位毫升)。尚有10件可带可不带 物品,如果不带将在目的地购买,通过网络查询可以得知其在目的 地的价格(单位美元)。这些物品的容量及价格分别见下表,试给 出一个合理的安排方案把物品放在三个旅行包里。 物品 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1
割平面法
纯整数线性规划
max z c j x j
j 1 n
松弛问题
(3.1a)
max z c j x j
j 1
n
(3.1a)
aij x j bi
j 1
n
(i 1, 2, , m) (3.1b) ( j 1, 2, , n) (3.1c) ( j 1, 2, , n)(3.1d)
整数规划数学模型解的特点
• 不考虑x1、x2取整数的约束,称为上述 规划的松弛问题,可行域如图; • B为最优解:X=(3.57,7.14),Z= 35.7。 • 由于x1 、 x2必须取整数值,可行解集 只是图中可行域内的那些整数点;
• 凑整法:比较四种组合,但(4,7)、 (4,8)(3,8)都不是可行解,(3, 7)虽属可行解,但代入目标函数得 Z=33;
m个约束方程可表示为 CB CN
xi aij x j bi
jK
i Q
(3.2)
XB
CB XB cj-zj B-1b I 0
XN
B-1N ≤0
若其中的 不是整数, 则式(3.2)中相应的约束方程为
整数规划建模方法及应用

整数规划建模方法及应用什么是整数规划?整数规划(Integer Programming,简称IP)是在满足一定的约束条件下,求解使目标函数达到最优的一组整数决策变量的数学规划问题。
与线性规划(Linear Programming,简称LP)不同的是,LP中的决策变量可以取任意实数值,而IP中的决策变量只能取整数值。
因此,整数规划问题通常更为复杂,求解难度更大。
整数规划广泛应用于各种实际问题中,例如制造业生产计划、物流配送优化、网络优化、人员调度等。
整数规划建模方法线性整数规划线性整数规划(Integer Linear Programming,简称ILP)是指目标函数和约束条件都是线性的整数规划问题。
一个典型的线性整数规划问题可以表示为:$max\\{cx|Ax\\le b,x\\in Z^n\\}$其中,$A\\in R^{m*n}$,$b\\in R^m$,$c\\in R^n$,$x\\inZ^n$表示整数决策变量。
指派问题是一个经典的线性整数规划问题。
它是一个求解如下二元匹配问题的整数规划模型:$min\\{cx|cx\\ge\\{1,...,1\\},x_{ij}\\in\\{0,1\\},i=1,...,n,j=1,...,m\\}$其中,c是n∗m维的代价系数向量,x ij表示第i个任务分配给第j个工人的决策变量,x ij=1表示第i个任务分配给第j个工人,x ij=0表示不分配。
非线性整数规划非线性整数规划(Nonlinear Integer Programming,简称NLIP)是指目标函数或/和约束条件中存在非线性项的整数规划问题。
一个典型的非线性整数规划问题可以表示为:$max\\{f(x)|g(x)\\le0,x\\in Z\\}$其中,f(x)是目标函数,g(x)代表约束条件,x是整数决策变量。
整数规划求解方法前向分支定界法前向分支定界法(Branch and Bound,简称B&B)是一种广泛应用于整数规划求解的算法。
整数规划知识点总结

整数规划知识点总结一、整数规划基本概念整数规划是指决策变量的取值受到整数限制的线性规划问题。
数学形式可以表示为:\[\min c^Tx\]\[ s.t. Ax \leq b\]\[x\geq0 \]\[x_i \in \{0, 1, 2, ...\}\]其中,c为目标函数系数,x是决策变量,A是约束系数矩阵,b是约束条件的右端向量,决策变量x是整数。
当所有的决策变量都是整数时,称为纯粹整数规划(Pure Integer Programming)。
当部分决策变量为整数,部分为连续变量时,称为混合整数规划(Mixed Integer Programming, MIP)。
二、整数规划解法整数规划问题的求解可以采用分支定界法、割平面法、隐枚举法等不同方法。
下面将对常用的整数规划解法进行简要介绍。
1.分支定界法分支定界法是一种求整数规划解的有效方法,它通过对决策变量进行分支,将整数规划问题不断分解为子问题,然后采用线性规划方法求解子问题。
具体步骤如下:1)求解线性规划松弛问题,得到一个整数解。
2)若解为整数,则成为可行解,否则确定需要分支的决策变量,分为两个子问题。
3)对子问题继续重复上述过程,直到无法再分或求解出整数解为止。
2.割平面法割平面法是在分支定界法的基础上进行改进,它在每一次迭代求解线性规划松弛问题后,引入一些额外的不等式(割平面)来改进松弛问题的界。
这些割平面是通过分析整数规划问题的特性产生的,可以有效提高整数规划问题求解的效率。
3.隐枚举法隐枚举法是一种通过隐藏对决策变量的枚举,将整数规划问题转化为线性规划问题进行求解的方法。
该方法可以高效地求解整数规划问题,是一种常用的整数规划求解算法。
以上是整数规划常用的三种求解方法,通过不同的算法可以解决不同种类的整数规划问题。
三、整数规划应用领域整数规划在实际决策问题中有着广泛的应用,如生产计划、运输调度、项目投资、资源配置等诸多领域。
下面将对整数规划在不同应用领域的具体案例进行介绍。
整数规划

i=1 j=1
整数规划的特点及应用
例1 现有资金总额为B。可供选择的投资项目有n个,项目 j所需投资额和预期收益分别为aj和cj(j=1,2,..,n),此 外由于种种原因,有三个附加条件: 若选择项目1,就必须同时选择项目2。反之不一定
7
项目3和4中至少选择一个;
项目5,6,7中恰好选择2个。 应该怎样选择投资项目,才能使总预期收益最大。
14
x2
3
⑴
⑵
(3/2,10/3)
标函数值最大,即为Z=4。
3
x1
整数规划的特点及应用
整数规划问题的求解方法: 分支定界法
15
割平面法
匈牙利法(指派问题)
分支定界法
分支定界法的解题步骤:
1)求整数规划的松弛问题最优解; 若松弛问题的最优解满足整数要求,得到整数规划的最优解,否则转下一步; 2)分支与定界: 任意选一个非整数解的变量xi,在松弛问题中加上约束: xi≤[xi] 和 xi≥[xi]+1 组成两个新的松弛问题,称为分枝。 新的松弛问题具有特征:当原问题是求最大值时,目标值是分枝问题的上界;当 原问题是求最小值时,目标值是分枝问题的下界。 3) 检查所有分枝的解及目标函数值,若某分枝的解是整数并且目标函数值大于 (max)等于其它分枝的目标值,则将其它分枝剪去不再计算,若还存在非整数 解并且目标值大于(max)整数解的目标值,需要继续分枝,再检查,直到得到最优 解。
整数规划的特点及应用
min z =
6
邋
4
4
c ij x ij + [1200y 1 + 1500y 2 ]
ì x 11 + x 21 + x 31 + x 41 = 350 ï ï ï ï x 12 + x 22 + x 32 + x 42 = 400 ï ï ï ï x 13 + x 23 + x 33 + x 43 = 300 ï ï ï x 14 + x 24 + x 34 + x 44 = 150 ï ï ï ï ï x 11 + x 12 + x 13 + x 14 = 400 s .t . í ï x 21 + x 22 + x 23 + x 24 = 600 ï ï ï x 31 + x 32 + x 33 + x 34 = 200y 1 ï ï ï ï x 41 + x 42 + x 43 + x 44 = 200y 2 ï ï ï x ij ? 0 (i , j 1, 2, 3, 4) ï ï ï ï y = 0,1 (i = 1, 2) ï ï î i
混合整数规划

混合整数规划混合整数规划是一种数学规划方法,旨在解决同时包含整数变量和连续变量的优化问题。
混合整数规划适用于许多实际问题,例如资源分配、路线优化和生产调度等方面。
在混合整数规划中,目标函数和约束条件可以包含整数变量和连续变量。
整数变量通常表示决策变量,例如决定分配多少资源、购买多少设备等。
连续变量则表示各个决策变量的数量或度量。
整数变量和连续变量的混合使用可以更精确地描述实际问题,提高求解结果的准确性。
混合整数规划的一般形式如下:最小化(或最大化):Z = c1x1 + c2x2 + … + cnxn约束条件:a11x1 + a12x2 + … + a1nxn ≤ b1a21x1 + a22x2 + … + a2nxn ≤ b2…am1x1 + am2x2 + … + amnxn ≤ bm其中,Z表示目标函数值,c1、c2、…、cn表示目标函数中各个变量的系数,x1、x2、…、xn为决策变量,a11、a12、…、amn表示约束条件中的系数,b1、b2、…、bm为约束条件的右端值。
混合整数规划的求解可以通过线性规划的方法进行。
首先,将整数变量放宽为连续变量,形成一个线性规划问题。
然后,通过遍历整数变量的取值范围,求解多个线性规划问题,分别计算各个取值下的目标函数值。
最后,选择使目标函数值最优的整数变量取值作为最终的解。
混合整数规划的求解过程中,需要注意寻找合适的整数变量的取值范围,以及如何削减求解空间。
对于整数变量的取值范围,可以根据实际问题的约束条件进行限制,避免不必要的计算。
对于求解空间的削减,可以应用启发式算法、剪枝算法等方法,提高求解效率。
总之,混合整数规划是一种强大的数学规划方法,可以解决同时包含整数变量和连续变量的复杂优化问题。
它不仅提供了更精确的求解结果,还可以有效地优化各个决策变量的取值,实现资源的最优分配和生产的最优调度。
混合整数规划在实际问题中有广泛的应用前景。
混合整数规划

混合整数规划混合整数规划(Mixed Integer Programming, MIP)是运筹学中重要的整数规划问题,它是指线性规划最优化模型中部分变量被限定为整数,即模型中含有整数变量和连续变量的最优化模型。
混合整数规划的实现机理有:假如,在最优化模型中仅限一个变量为整数,则我们可以将这个模型等价地转化为一个具有多向分支的离散模型,每个分支对应一个整数取值;假如,所有变量都被限定为整数,则它就成为全整数规划模型,是NP完备问题,无法使用最优化技术近似求解。
混合整数规划在企业决策分析中具有重要意义,如在市场选择活动分析中,此类模型中需要在多种情况下选择投入最优数量而不是最优受益,留有余地於投资计划中。
此外,混合整数规划可以用于分配问题,其中线性约束提供了问题的结构及信息;整数约束可以特殊的表达投资的整数上限,满足商业需求。
混合整数规划模型是一种复杂的问题,它既具有线性规划模型的特征又具有全整数规划模型的特征,相比而言,混合整数规划往往更具有挑战性和实用性。
混合整数规划方法可以有效地生成局部最优解,但严格来讲其无法得到全局最优解。
人们也提出了算法来弥补缺点。
近年来,大量的算法从理论、算法、实践上都在不断发展,基于分支定界的方法,包括定界算法、启发式算法、最优性算法、加权增量法等,已经成为求解混合整数规划模型有效算法的主要手段。
混合整数规划在工程和管理科学研究中有重要应用,其分析方式可以逺源地求解一定条件下变量和约束条件最优化模型。
混合整数规划问题研究也涉及到一系列复杂问题,包括如何在给定有限的计算资源时解决多变量视图、如何实现启发式算法、如何生成整数可行解等等。
随着技术的进步,人们将继续努力以改进混合整数规划的求解技术。
最优化问题的混合整数规划算法研究及应用

最优化问题的混合整数规划算法研究及应用随着社会的快速发展和科技的不断进步,人们对于生产、经济、物流等方面的效率要求也越来越高。
这就催生了一个新的研究领域——最优化问题。
最优化问题是通过数学模型、算法、软件工具等手段,寻找最优解的过程。
其在人们的生产生活中,有着重要的应用价值。
其中,混合整数规划算法是最常用的一种优化方法,本文将探讨其研究与应用。
一、混合整数规划算法混合整数规划(Mixed Integer Programming,MIP)是一种决策问题的数学优化模型,它是将线性规划(Linear Programming,LP)与整数规划(Integer Programming,IP)相结合的方法。
混合整数规划在解决线性规划问题时,需要对某些变量进行限制,使它们只能采取整数值。
这类问题被称为混合整数线性规划问题(Mixed Integer Linear Programming,MILP)。
混合整数规划算法的核心思想是将问题模型转化为一个数学形式,并根据一定的规则求解出最优解。
它广泛应用于生产、物流、金融等领域。
例如,企业优化生产计划、物流配送网络、最优化资产配置等。
二、混合整数规划算法的研究现状混合整数规划算法的研究可以追溯到20世纪50年代。
随着计算机技术的不断发展,现代混合整数规划算法的研究也在不断深入。
其中,最基础和流行的求解混合整数规划问题的方法就是分支定界算法(Branch and Bound,BB)。
分支定界算法通过不断将问题划分为更小的子问题,并对子问题进行求解,找到最优解。
它是混合整数规划算法中的一个基础方法,并被广泛使用。
但是,由于其计算量大、时间复杂度高,随着问题规模的不断扩大,分支定界算法却变得难以应对。
针对此类问题,学者们提出了一些改进算法。
例如,利用启发式算法、割平面算法等对分支定界算法进行了改进,以期提高问题求解效率。
同时,研究者们也在探究新的算法,比如整合约束规划算法(Integrated Constraint Programming,ICP)、混合整数非线性规划算法(Mixed Integer Nonlinear Programming,MINLP)等。
数学中的混合整数规划与多目标规划

数学中的混合整数规划与多目标规划在数学中,混合整数规划和多目标规划是两个重要的优化问题。
本文将介绍这两个问题的基本概念、解决方法以及在实际问题中的应用。
一、混合整数规划混合整数规划是一类在决策问题中常见的优化模型。
它的特点是既包含了整数变量,又包含了连续变量。
混合整数规划可以表示为如下形式的数学模型:$$\min f(x,y)$$$$\text{ s.t. } g(x,y) \leq b$$$$x \in X , y \in Y$$其中,$f(x,y)$是目标函数,$x$是连续变量,$y$是整数变量,$X$和$Y$分别是$x$和$y$的取值范围,$g(x,y) \leq b$是约束条件。
为了解决混合整数规划问题,可以使用各种优化算法,如分枝定界算法、混合整数线性规划算法等。
这些算法通过不断搜索可行解空间,寻找到最优解或近似最优解。
混合整数规划在实际问题中有广泛的应用。
例如,在物流领域中,为了降低运输成本,需要确定不仅仅考虑运输距离,还要考虑仓库位置、车辆配送路径等多个因素的决策变量。
混合整数规划可以帮助解决这类问题,提高效益。
二、多目标规划多目标规划是指在一个决策问题中存在多个决策目标的优化模型。
多目标规划可以表示为如下形式的数学模型:$$\min f(x) = (f_1(x), f_2(x), ..., f_m(x))$$$$\text{ s.t. } g(x) \leq b$$$$x \in X$$其中,$f(x) = (f_1(x), f_2(x), ..., f_m(x))$是多个目标函数构成的向量,$x$是决策变量,$X$是$x$的取值范围,$g(x) \leq b$是约束条件。
多目标规划的解决方法通常包括帕累托最优、加权和法等。
帕累托最优是指在多个目标中无法同时取得更优结果的情况下,通过权衡各个目标之间的重要性,在目标间取得平衡。
加权和法是指通过给不同目标设置不同的权重,将多目标规划问题转化为单目标规划问题来求解。
整数规划和混合整数规划

整点凸包 OEFGHIJ
H
B
G
F
x0 58, x1 2, x2 4
O
EA
x1
割平面法
x0 58.8, x1 9.2, x2 2.4
先不考虑整数限制求线性规划问题的解
然后增加新的约束,这些约束将整数限制松弛后所扩大的可行域逐步 割掉,但不割掉任何可行的整数解
最后使所得到的线性规划问题的最优解就是原问题的最优整数解
最优
z* 6 x 0 ( y1, y2 , y3 ) (1, 0,1)
2015/10/22
应用优化技术
25
整数规划与混合整数规划
混合整数规划问题 分支定界法 0-1规划的隐数法 割平面法 混合整数非线性规划
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应用优化技术
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0-1规划的隐数法(隐枚举法)
若所有变量全取0可 使目标函数达到下界 值
P4
: (98 /11, 2), x0
52 8 11
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应用优化技术
12
整数规划与混合整数规划
混合整数规划问题 分支定界法 0-1规划的隐数法 割平面法 混合整数非线性规划
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应用优化技术
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分支定界法
分解 松弛 探测
2015/10/22
应用优化技术
min x0
xij
1 0
a j 在i上加工 a j 不在i上加工
n
s.t.
a j xij x0 i 1, , m
j 1
m
xij =1
j 1, , n
i 1
xij (0,1) i 1, , m,j 1, , n
2015/10/22
管理运筹学 第三章 整数线性规划

注意在分枝定界求解过程中,为了最优整数解,我们要不断 缩小其最优目标函数值上界与下界的距离,故通过分枝要使得其 上界越来越小,而其下界则越来越大。 在例题中,通过对上下界的修改,上下界距离有所缩小,但 并不相等,所以还要继续分枝。
(5)在线性规划2和线性规划3中选择一个上界最大的线性规划, 即 线 性 规 划 3 , 进 行 分 枝 。 线 性 规 划 3 的 最 优 解 为 x1=3 , x2=2.86,把x2分成x2≤2和x2 ≥3两种情况,这样线性规划3分 解为线性规划4和线性规划5,如下: 线性规划4: s.t. 线性规划5: s.t.
分枝定界法是先求解整数规划的线性规划问题。如果其最优 解不符合整数条件,则求出整数规划的上下界,用增加约束条件 的办法,把相应的线性规划的可行域分成子区域(称为分枝), 再求解这些子区域上的线性规划问题,不断缩小整数规划的上下 界的距离,最后得整数规划的最优解。
“ 分枝”为整数规划最优解的出现创造了条件, 而“定界”则提高了搜索的效率。
(6)进一步修改整数规划最优目标函数值z*的上下界。 由于线性规划 1 分枝为线性规划 2 和线性规划 3 ,线性规 划3又分枝为线性规划4和5,也就是线性规划1分枝为线性规 划 2、 4、 5,故从线性规划 2, 4,5中进一步修改整数规划 最优目标函数值的上下界。 因为线性规划2的最优目标函数值为13.90,线性规划4 的最优目标函数值为 14,而线性规划 5无可行解,可得整数 规划最优目标函数值的上界可修改为14,即 z =14, 取线性 规划2,4,5中的整数可行解的目标函数值的最大值。 又因为在线性规划2中可知存在整数规划可行解x1=2, x2=3,其目标函数值为13,在线性规划4中可知存在整数规 划可行解 x1=4 , x2=2 ,其目标函数值为 14 ,而线性规划 5 无可行解,可知整数规划最优目标函数值的下界可修改为 14, z=14,也取线性规划2,4,5中的整数可行解的目标函数值 的最大值。
第三章 整数规划和混合规划及其应用

opt:
max Z / min Z c j x j
j 1
n
a x
j 1 ij
n
j
≦ bi (i 1,...m) ≧
x j≧0的整数( j 1,...n)
例3-1纯整规划(整数分配问题) 某车队共有某种型号的卡车b2辆,汽油 b1kg,计划完成三项任务。每辆卡车完成不 同任务的油耗和利润如表3-1所给,问怎样分 配车辆可使获得的总利润最大? 表3-1
i 1 j 1
ij
st:
x
i 1 n
m
bi 1 bj 1
x
j 1
ij
xij 0或1
3.2
整数规划的割平面法
3.2.1 求解基本思路和几何解法 1 基本思路: (1)先去掉整数规划中的整数约束,按一 般连续线性规划求解,得到连续的最优解。 (2)构造一个新的线性约束,相当于在解 向量空间中由一割平面形成的半空间。 (3)以此新的线性约束称为割平面约束, 它须具备如下条件: ①割平面平行目标函数等值面;
D(1,1)
R'
O 1 C(4/3,0) 2
x1
则R域的极点A,即为舍去整数约束的最优 解,但不符合整数约束。若能找到一条直线DE 去切割R,割掉三角形ADE。那么具有整数坐标 的D点(1,1),就是域R′的一个极点。若在 R′域上求解原规划①~④而得到的最优解又恰 在D点,就得到原问题的整数解,故此解法的 关键就是怎样构造一个这样的“割平面”DE。 这一结果可能不是唯一的,也可能不是一步能 求到的。下面我们仍以此例说明割平面法的求 解过程。(根据基本思路)
xi 0非负的整数
3.1.2.2 混合整数规划的概念及数学模型 (1)概念 在一般线性规划中仅一部分变量限制为非负 整数,即在线性规划中,一部分变量限制为非负 整数而另一部分限制为非负实数的规划称为混合 整数规划。 (2)数学模型
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建模:设xij为未知变量,它仅有两种工况: 1(当i车被派往j地) xij 0(当i车不派往j地) 鉴于一辆车仅能派往一地,而一个地点只需派去 一辆车,故问题表达为求变量xij(i=1,2,„, m)(j=1,2,„,n)。 m n 使opt: Min cij xij 成本最低
x5 0 0 1 0 -8 0 1 20 -1.6 1.6 1 -2 4 -2 2 1 2 0
0 x6
0 0 0 1 0 0.2 -0.2 0 -1 1
从最终表中可见所有基变量均可为非负整
数,该整数规划的最优解为x*=(5,4)T,Z*=130,
2 几何解释: opt : 例:
max Z x1 x2 x1 x2 1 3 x x 4 1 2 x1 , x2 0 x1 , x2为整数
① ②
③
④
st :
⑤
(1)利用图解法求该规划中非整数解。(舍去整数 规划的整数约束)。 ①以x2为纵坐标,x1为横坐标建立坐标系,并根据 约束条件②,③,④,求得可行域R(ABOC)
如:某一大型水利工程的砼料场采料及骨料 加工厂,则属于这种情况,经常运营费是线性 问题,而料场和加工厂的基建投资任务为其随 规模分级为整数规划问题。运输单价为 元/吨.km,运输任务为吨.km,加工单价元/t, 加工量 T。
3.1.2.3 0-1整数规划 (1)概念 若整数规划中所有变量均取0或1,则该整数 规划就称为0-1型整数规划。 (2)数学模型 例3-2 指派问题 派与不派即要么派要么不派 若有m辆不同的汽车(i=1,2,„,m),需 指派到n个不同的地点(j=1,2,„,n), i车被派往j地的运输成本为cij,求使运输总成本 最低的指派方案。
(1)建数摸: 设建甲种站x1座,乙种站x2座。
opt : MaxZ 10x1 20x2 0.25x1 0.4 x2 3 x1 8 st : x2 4 x 0, x 0 2 1 x1 , x2为整数
(2)采用割平面法求解: 1)舍去整数约束,整理原问题为标准式:
思路(总结):首先舍弃整数规划,按一般线 性规划(P0)求解,通常该解为非整数解,而 后利用整数解要求及约束方程构造一个新的线 性约束方程—割平面方程D1。它相当于解向量 空间中的一个“平面”。这个平面和问题(P0) 的可行域R0重新构造成一个新的可行域。D1的 作用是将R0切割掉一部分力求使原问题的最大 整数解“显露”出来,经若干次切割以后,可 行域减少到目标函数“移动”至极限位置时, 恰好通过最大点(最大整数解)而得到最优解。
3.2.2 割平面法的求解过程
1 例: (1)按照基本思路,将原规划去掉整数约 束,利用单纯形法求其最优解,即为 (如表)
Cj CB 0 初始计算 0 1 二次迭代计算 0 1 1 0 1 1 0 xB x3 x4 Zj-cj x2 x4 Zj-cj 最终计算 x2 x1 x5 Zj-cj x2 x1 x3 Zj-cj b 1 4 0 1 3 1 7∕4 3∕4 -3 10∕4 1 1 1 1 x1 -1 3 -1 -1 4 -2 0 1 0 0 0 1 0 0 1 x2 1 1 -1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 x3 1 0 0 1 -1 1 3∕4 -3 1∕2 0 0 1 0 0 x4 0 1 0 0 1 0 1∕4 -1 1∕2 0 1∕3 1∕3 1∕3 0 0 1 0 1∕4 - 1∕12 - 1∕3 1∕6 0 x5
任务 耗油量 利润
I a1 c1
II a2 c2
III a3 c3
设分配给第i项任务的卡车为xi辆,于是该问题 表达为:求变量xi(i=1,2,3)使
opt : st :
MaxC c1 x1 c2 x2 c3 x3
a1 x1 a2 x2 a3 x3 b1
x1 x2 x3 b2
3整数规划和混合规划及其应 用
3.1 整数规划的类型及数学模型
3.1.1 整数规划的类型 (1)纯整数规划 (2)混合整数规划 (3)0-1型整数规划
3.1.2
整数规划的概念及数学模型
3.1.2.1 纯整数规划的概念及数学模型 (1)概念 在线性规划中,若所有变量均限制为非负 的整数,这种规划就称为纯整数规划或全整数 规划。 (2)数学模型
k
(3)按其变量(含松弛变量)均为非负和整 数条件,要求(3-5)式左边必须为整数,而 右边则因 0<fi<1 而不能为正。即 fi f ik x k 0 (3-6) 此式即为所求割平面方程。由于该方程真 正对线性规划的非整数最优解进行了切割而未 割掉整数解。因为相应线性规划的任意整数可 行解均满足(3-6)式。实际选择时有多个切 面时,则先选较大fi 所在行,即取 f x max{f i f i bi [bi 0 ], bi 0 0} 的行为割平面源 行为宜。
②上述连续域最优解在割平面外侧,被割 出可行域; ③原问题全部整数可行解在割平面的内侧, 被保留在可行域内。 (4)把割平面约束加入上述不包括整数约 束的模式中。 (5)再按一般线性规划求解,在极点上找 到新的连续域最优解。 (6)判别该连续域最优解是否满足所有的 整数约束。尚不满足,则重复上述步骤直到满 足为止。
- 1∕4 1∕4
将割平面 方程 作为约束填入 并采用对 偶单 纯形方法 进行 迭代计算
(2)根据(1),最终单纯表中得到的非整数 最优解与变量间的关系,求切割方程。
1 1 3 x1 x3 x 4 4 4 4 3 1 7 3 x 2 x3 x 4 1 4 4 4 4
x2
-x1+x2=1 ②
A(3/4,7/4)
B(0,1)
D(1,1)
R
O 1
3x1+x2=4 C(4/3,0) 2
③
x1
舍去整数约束⑤的最优解示意图
②以目标函数Z=x1+x2为等倾线族。即x2=Z0 x1,其Z为截距,-1为斜率(tg (45 ))
x2
-x1+x2=1
②
E B(0,1)
A(3/4,7/4)
(2)将bi和aik均分解成整数部分N与非负 真分数f之和。即为: bi N i f i (0 f i 1) (3-4) a ik N ik f ik (0 f ik 1) 式中N表示不超过b的最大整数(如上例,或如 下) 若b=2.35,则N=2 f=0.35 若 b=-0.45,则N=-1 f=0.55 将(3-4)式代入(3-3)式得: (3-5) xi N ik xk N i f i f ik xk
opt:
பைடு நூலகம்
max Z / min Z c j x j
j 1
n
a x
j 1 ij
n
j
≦ bi (i 1,...m) ≧
x j≧0的整数( j 1,...n)
例3-1纯整规划(整数分配问题) 某车队共有某种型号的卡车b2辆,汽油 b1kg,计划完成三项任务。每辆卡车完成不 同任务的油耗和利润如表3-1所给,问怎样分 配车辆可使获得的总利润最大? 表3-1
经整理得: 即为所求的切割方程(割平面)。将此作为附 加约束条件,引入松弛条件,得等式-3x3x4+x5=-3。并将该方程系数和常数加入前单纯 形计算表中进行迭代。 (3)由于单纯表中b项出现负值,需采用对 偶单纯形法继续进行迭代计算。如上表中最后 红字结果。由于表中x1,x2的值已经都是整数, 其解题完成。
i 1 j 1
ij
st:
x
i 1 n
m
bi 1 bj 1
x
j 1
ij
xij 0或1
3.2
整数规划的割平面法
3.2.1 求解基本思路和几何解法 1 基本思路: (1)先去掉整数规划中的整数约束,按一 般连续线性规划求解,得到连续的最优解。 (2)构造一个新的线性约束,相当于在解 向量空间中由一割平面形成的半空间。 (3)以此新的线性约束称为割平面约束, 它须具备如下条件: ①割平面平行目标函数等值面;
将以上二式按系数和常数均可分解为整数 和非负的真分数之和并将整系数和整常数移至 左边,其余移至右边,即得:
3 3 1 x1 x3 ( x3 x 4 ) 4 4 4 3 3 1 x 2 1 ( x3 x 4 ) 4 4 4
考虑整数约束条件⑤,要求x1,x2为非负 整数,则引入松弛变量x3,x4也应是非负整数。 若不是,则应在x3,x4之前乘以适当常数,使 之成为整数。在上二等式左边是整数,其右边 括号内是正数。故等式右边必须是负数(小于 0)即满足整数约束条件⑤。即:
10 x1 5 1 0 -10 5 1 0 -10 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0
20 x2 8 0 1 -20 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0
0 x3 1 0 0 0 1 0 0 0 0.2 -0.2 0 -1 2 0 0 0 1 0
0 x4 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0
3 3 1 ( x3 x 4 ) 0 4 4 4 3x3 x 4 3
2 割平面法求解步骤: (1)将原整数规划舍去整数约束,按一般 线性规划采用单纯形法求解。由单纯形表中最 终计算得出。 xi aik xk bi (3-3)
k