武大管理运筹学讲义:运筹学简介及线性规划
运筹学讲义_1线性规划
第一章 线性规划【教学内容】线性规划模型,图解法,可行区域的几何结构,基本可行解及线性规划的基本定理,单 纯形方法,单纯形表,两阶段法,关于单纯形方法的几点说明,对偶线性规划,对偶理论, 对偶单纯形法,求解线性规划问题的几个常用软件。
【教学要求】要求学生理解线性规划的标准形式,能熟练的将一般的线性规划问题化为标准形式;掌 握图解法,能用单纯形法求解线性规划问题;掌握灵敏度分析方法,能够建立线性规划模型 及用常用软件求解线性规划问题。
【教学重点】线性规划模型,图解法,单纯形方法,单纯形表,两阶段法,对偶线性规划,对偶单纯 形法,灵敏度分析。
【教学难点】基本可行解及线性规划的基本定理,单纯形方法,对偶线性规划,对偶理论,对偶单纯 形法。
第一节 线性规划模型线性规划(Linear Programming , 简记为 LP )问题研究的是在一组线性约束条件下一个线 性函数最优问题。
§1.1 线性规划问题举例例 1.1.1 某工厂用 3 种原料 3 2 1 , , P P P 生产 3 种产品 3 2 1 , , Q Q Q 。
已知单位产品所需原 料数量如表 1.1.1 所示,试制订出利润最大的生产计划。
453 单位产品的利润(千元)20005 2 800 4 2 0 P 2 1500 0 3 2 P 1 原料可用量Q 3Q 2 Q 1 单位产品所需产品原料数量(kg)原料3P 3表 1.1.1分析 设产品 j Q 的产量为 j x 个单位, 3 , 2 , 1 = j ,它们受到一些条件的限制。
首先, 它们不能取负值,即必须有 3 , 2 , 1 , 0 = ³ j x j ;其次,根据题设,三种原料的消耗量分别不 能超过它们的可用量,即它们又必须满足:1223 123 231500 24800 3252000 x x x x x x x +£ ì ï+£ í ï ++£ î我们希望在以上约束条件下,求出 3 2 1 , , x x x ,使总利润 3 2 1 4 5 3 x x x z + + = 达到最大, 故求解该问题的数学模型为:123 12 23 123 max 354 231500 24800 .. 3252000 0,1,2,3j z x x x x x x x s t x x x x j =++ +£ ì ï +£ ï í++£ ï ï ³= î 类似这样的问题非常多。
《运筹学线性规划》PPT课件
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
《管理运筹学》教学课件-第1章线性规划
要求至少应增加出油能力500桶/天,但又不得超过1100桶/天,试确定该公司总经济效益最大的
投资方案。
表 1.5
方 案 序 号
投资方案内容
技改方案内容
决
投资(万元)
策
年收益
变 量
第一年 第二年 (万元)
1 更新旧装置,提高炼油能力 500 桶/ X1
200
200
100
天
2 建造新装置, 提高炼油能力 1000 X2
2 、数学模型中系数的含义:
Max Z = 70x1+30x2 s.t. 3x1 + 9x2 ≤ 540
5x1 + 5x2 ≤ 450 9x1 + 3x2 ≤ 720 x1 , x2 ≥0
…① …② …③ …④ …⑤
①.目标函数中决策变量的系数70,30 ------ 叫价值系数,表单位产品提供的利润(元/件);
1946年,世界上第一台计算机问世,使单纯形法处理大规模L.P.数模成为可能。
三、 L.P.问题的求解过程
1、将实际问题转化为数学模型(数学公式):建模。 2、求解数学模型:
• 图解法: 适合于 2 个变量的 L.P. 数学模型。 • 单纯形法:适合于任意个变量的 L.P. 数学模型。 3、利用数学模型的最优解获得原问题的最优决策方案。
解: ① 设甲、乙产品产量分别为x1、x2 公斤——— 决策变量,简称变量 ② 设总利润为Z,则
Max Z = 70x1+30x2 ③ 设备可用工时数限制
——— 目标函数 ——— 约束条件
s.t. 3x1 + 9x2 ≤ 540 A 设备可用工时约束
5x1 + 5x2 ≤ 450 B 设备可用工时约束
运筹学基础-线性规划(方法)
线性规划问题通常由三个基本部分组成,即决策变量、约束条件 和目标函数。决策变量是问题中需要求解的未知数,约束条件是 限制决策变量取值的条件,目标函数是要求最大或最小的函数。
线性规划的应用领域
01
02
03
04
生产计划
在制造业中,线性规划可以用 于制定最优的生产计划,以最 大化利润或最小化成本。
02
线性规划的基本概念
线性方程组
线性方程组是由多个线性方程组成的数学模型,描 述了多个变量之间的线性关系。
线性方程组可以用矩阵和向量表示,通过矩阵运算 和代数方法求解。
线性方程组有多种解法,如高斯消元法、LU分解、 迭代法等。
约束条件与目标函数
02
01
03
约束条件是限制变量取值的条件,通常表示为变量的 上界、下界或等式约束。
目标函数是描述问题目标的数学表达式,通常是最小 化或最大化的线性或非线性函数。
约束条件和目标函数共同构成了线性规划问题的数学 模型。
线性规划的解
线性规划的解是指满足 所有约束条件并使目标 函数取得最优值的变量 取值。
线性规划问题可能有多 个解,也可能无解或无 界解。
最优解的性质包括最优 性、可行性和唯一性。
最优解可以通过求解线 性方程组或使用专门的 优化软件获得。
03
线性规划的求解方法
单纯形法
01
基本概念
单纯形法是一种求解线性规划问题的迭代算法,通过 不断迭代寻找最优解。
02 1. 初始化 选择一个初始可行解,并确定初始基可行解。
03
2. 迭代
根据目标函数系数和约束条件系数,计算出单纯形表 格,然后进行迭代更新。
运筹学基础-线性规划(方法)
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:
管理运筹学ppt课件
最小生成树问题
要点一
总结词
最小生成树问题是网络优化中的另一类重要问题,旨在寻 找一个子图,该子图包含图中所有节点且边的总权重最小 。
要点二
详细描述
最小生成树问题是网络优化中的另一类重要问题。在一个 加权图中,我们希望找到一个子图,该子图包含图中所有 节点且边的总权重最小。这个子图被称为最小生成树。 Kruskal算法和Prim算法是最著名的最小生成树问题的求 解方法。这些算法可以帮助我们在加权图中找到一个最小 生成树,从而在实际应用中实现最小成本的网络设计或路 由选择。
决策变量
整数规划的决策变量是整数类型的变量,用于表 示决策结果。
ABCD
约束条件
整数规划的约束条件可以是等式或不等式,例如 资源限制、时间限制等。
整数约束
整数规划的约束条件要求决策变量取整数值,以 确保问题的可行解是整数解。
整数规划的求解方法
枚举法
枚举法是一种暴力求解方法,通 过列举所有可能的决策变量组合 来找到最优解。
约束条件
非线性规划的约束条件可以是等式或不等式, 限制决策变量的取值范围。
决策变量
非线性规划的决策变量可以是连续的或离散的,根据问题的具体情况而定。
非线性规划的求解方法
梯度法
通过计算目标函数的梯度,逐步逼近最优解。
牛顿法
利用目标函数的二阶导数信息,迭代逼近最优解。
拟牛顿法
通过构造一个近似于目标函数的二次函数,迭代 逼近最优解。
07 决策分析
决策分析的基本概念
决策分析
指在面临多种可能的选择时,基于一 定的目标,通过分析、比较和评估,
选择最优方案的过程。
决策要素
包括决策者、决策对象、决策信息、 决策目标、决策方案和决策评价。
运筹学 线性规划
运筹学线性规划运筹学是一门研究如何进行最优决策的学科。
它包括了多个数学分支,如线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划等。
其中,线性规划在运筹学中占有重要地位。
线性规划是一种数学优化方法,用于解决一类特定结构的最优化问题。
它的基本思想是在给定的约束条件下,通过构建目标函数和决策变量之间的线性关系,寻找使目标函数达到最优值的决策变量取值。
线性规划的数学模型可以表示为以下形式:最大化(或最小化)目标函数:Z = c₁x₁ + c₂x₂ + ... +cₙxₙ所有的约束条件:a₁₁x₁ + a₁₂x₂ + ... + a₁ₙxₙ ≤ b₁...aₙ₁x₁ + aₙ₂x₂ + ... + aₙₙxₙ ≤ bₙx₁ ≥ 0, x₂ ≥ 0, ... , xₙ ≥ 0其中,c₁、c₂、...、cₙ表示目标函数中的系数,x₁、x₂、...、xₙ为决策变量,a₁₁、a₁₂、...、aₙₙ为约束条件中的系数,b₁、b₂、...、bₙ为约束条件右侧的常数。
线性规划的解法有多种,其中最常用的是单纯形法。
单纯形法通过逐步进行基变量的选择和替换,不断改进目标函数值,从而找到最优解。
它的基本思想是通过基变量的变换,使目标函数值不断减小,直到达到最小值或者无法继续改进为止。
线性规划的应用十分广泛。
它可以用于生产计划、资源分配、物流管理、投资组合等多个领域。
例如,在生产计划中,线性规划可以帮助企业合理分配生产资源,降低成本,提高效益。
在物流管理中,线性规划可以优化货物的调度方案,减少运输成本。
在投资组合中,线性规划可以帮助投资者选择合适的投资组合,以获得最大的收益。
总之,运筹学中的线性规划是一种重要的决策优化方法。
通过构建数学模型,并应用单纯形法等求解方法,可以在给定的约束条件下寻找最优解,从而提高决策的效果。
随着计算机技术的发展,线性规划的应用领域和规模将会进一步扩大,为各行各业提供更好的决策支持。
运筹学--第2节(线性规划-标准型)
分析和表述问题
目 例1 美佳公司计划制造I,II两种家电产品。已知各制造标一件时
分别占用的设备A、B的台时、调试时间及A、B设备和调试工
序每天可用于这两种家电的能力、各售出一件时的获利:情况如 表 的I利—润l所为示最。大问。该公司应制造A、B两种家电各多少件,利使获取
minZ= 2x11 + x12+3x13+2x21 +2x22 +4x23 +3x31 +4x32 +2x33
x11 +x12+x13 50 x21+x22+x23 30 x31+x32+x33 10
x11 +x21+x31 = 40 x12 +x22+x32 = 15 x13 +x23+x33 = 35
假设:利润——Z
家电I的数量——x1
家电II的数量——x2
分析和表述问题
例1 美佳公司计划制造I,II两种家电产品。已知各制造一件时 分别占用的设备A、B的台时、调试时间及A、B设备和调试工 序每天可用于这两种家电的能力、各售出一件时的获利情况如 表I—l所示。问该公司每天应制造I、II两种家电各多少件,使 获取的利润为最大。
x1 , x2 , x4 , … , x7 0
练习
补充作业、运输问题
从仓库到工厂运送单位原材料的成本,工厂对原
材料的需求量,仓库目前库存分别如表所示,求成本 最低的运输方案。
工厂 仓库
1 2 3 需求
1 2 3 库存
213
50
224
管理运筹学线性规划ppt课件
x1 +x2 =300
D
x1
x1 ≥0, x2 ≥0
ห้องสมุดไป่ตู้
O
100 200 300 400
• 五边形ABCDO内(含边界)的任意一点2x1(x+1x,2 =x402)0都是满足所有
约束条件的一个解,称之可行解 。 z=0= 50x1 +100 x2
11
经济管理学院
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的,应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失,增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的,应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失,增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
第二节
线性规划的图解法
三 、解的可能性(续) • 无可行解:若约束条件相互矛盾,则可行域为空集
例如
maxZ= 3x1 +2 x2 -2x1 + x2 ≥2
2
经济管理学院
经营者提供商品或者服务有欺诈行为 的,应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失,增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
第一节
线性规划一般模型
一、线性规划问题的三个要素
•
▪ 决策问题待定的量值称为决策变量。 ▪ 决策变量的取值要求非负。
• 约束条件
第三节
线性规划的标准型
一 、标准型
• 线性规划问题的数学模型有各种不同的形式,如
▪ 目标函数有极大化和极小化; ▪ 约束条件有“≤”、“≥”和“=”三种情况; ▪ 决策变量一般有非负性要求,有的则没有。
运筹学第一章线性规划
《运筹学》 第一章 线性规划
Slide 18
4、无可行解——可行域为空集
X2
maxz=2X1+4X2
L3: X1<=4
s.t.
L1: X1+X2>=6
X1+X2>=6 X1+2X2<=6
L2: X1+2X2<=6
L4: X2<=3
X1 <=4, X2<=3
X1>=0, X2>=0
二、一般线性规划问题的建模过程(方法)
追求什么目标? 决策变量? 目标函数? 约束条件?
《运筹学》 第一章 线性规划
Slide 4
课本P4例1.1: 生产安排问题 设X1,X2,X3是甲、乙、丙三种产品的产量,Z是工厂 的总利润。 maxz=3X1+2X2+5X3
s.t. X1+2X2+X3<=430 ——第一道工序 3X1+2X3<=460 ——第二道工序 X1+4X2<=420 ——第三道工序 X1>=0, X2>=0 , X3>=0
b1
b2
Xm=
bm
-
a1m1 a2m1 amm1
Xm+1
a1n
a2n
-用…向-量的am形n 式Xn表示为:(1.j1m18a) j x j
b
n
ajxj
j m1
(1.19)
方程组的基是B,设XB是对应于这个基的基变量,XB=(
X1,X2,…,Xm)T
《运筹学》 第一章 线性规划
满足约束条件:
am
x1 1 am x2 2 x1, x2,, xn
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。
《管理运筹学》课件
目标函数是最大化或最小化的函数,通常表示为$f(x) = c_1x_1 + c_2x_2 + ... + c_nx_n$。
约束条件
约束条件是决策变量必须满足的条件,通常表示为$a_1x_1 + a_2x_2 + ... + a_nx_n leq b$或$a_1x_1 + a_2x_2 + ... + a_nx_n
PART 05
动态规划
动态规划的基本概念
动态规划是一种通过将原问 题分解为相互重叠的子问题 ,并存储子问题的解以避免
重复计算的方法。
它是一种优化策略,适用于 多阶段决策问题,其中每个 阶段的决策都会影响后续阶
段的决策。
动态规划的基本思想是将一 个复杂的问题分解为若干个 相互重叠的子问题,并逐个 求解子问题,以获得原问题 的最优解。
对偶算法
对偶算法是一种基于对偶理论的求解线性规划问题的算法,其基本思想是通过构造对偶问题来求解原问题。对偶算法 可以在某些情况下比单纯形法更高效,尤其是在处理大规模问题时。
内点法
内点法是一种求解线性规划问题的迭代算法,其基本思想是通过不断逼近问题的最优解来寻找最优解。 内点法在处理大规模问题时非常有效,因为它可以利用问题的结构来加速收敛速度。
= b$。
线性规划的数学模型
• 线性规划的数学模型由决策变量 、目标函数和约束条件组成,可 以表示为
线性规划的数学模型01Βιβλιοθήκη $begin{aligned}
02
text{maximize} & f(x) = c_1x_1 + c_2x_2 + ... + c_nx_n
03
管理运筹学 线性规划的图解法课件
线性规划的应用领域
生产计划
线性规划可以用于制定生产计划,优 化资源配置,提高生产效率。
物流优化
线性规划可以用于优化物流配送路线 、车辆调度等问题,降低运输成本。
金融投资
线性规划可以用于金融投资组合优化 ,实现风险和收益的平衡。
资源分配
线性规划可以用于资源分配问题,如 人员、资金、设备等资源的合理分配 ,提高资源利用效率。
束条件。
线性规划的目标是在满足一系列 限制条件下,使某一目标函数达
到最优值。
线性规划问题通常表示为求解一 组变量的最优值,使得这些变量 满足一系列线性等式或不等式约
束。
线性规划的数学模型
线性规划的数学模型由决策变量、目标函数和约束条 件三部分组成。
输标02入题
决策变量是问题中需要求解的未知数,通常表示为 $x_1, x_2, ldots, x_n$。
01
03
约束条件是限制决策变量取值的条件,通常表示为 $a_1x_1 + a_2x_2 + ldots + a_nx_n leq b$或 $a_1x_1 + a_2x_2 + ldots + a_nx_n = b$。
04
目标函数是问题要优化的函数,通常表示为$f(x) = c_1x_1 + c_2x_2 + ldots + c_nx_n$。
03
绿色发展与线性规 划的结合
将可持续发展理念融入线性规划 ,实现资源节约、环境友好的发 展目标。
THANKS
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约束条件
生产计划问题通常受到资源限制、市场需求和生 产能力等约束条件的限制。
详细描述
生产计划问题通常涉及到如何分配有限的资源, 以最大化某种目标函数(如利润)。通过图解法 ,我们可以将约束条件和目标函数在二维平面上 表示出来,从而找到最优解。
管理运筹学讲义 第1 章 线性规划
(3)约束条件:产量之和等于销量之和,故要满足:
供应平衡条件
x11+x12+x13+x14=50 x21+x22+x23+x24=20 x31+x32+x33+x34 =30
x11+x21+x31=20 x12+x22+x32=30 x13+x23+x33=10 x14+x24+x34=40
xij≥0 (i=1,2,3;j=1,2,3,4)
决策变量对目标函数和约束方程的影响是独立于其他变量的。 目标函数值是决策变量对目标函数贡献的总和。
(4)连续性假定
决策变量取值连续。
(5)确定性假定
所有参数都是确定的,不包含随机因素。
9 OR:SM
第一节 线性规划的一般模型
三、线性规划模型的特征
2、一般数学模型
• 用一组非负决策变量表示的一个决策问题; • 存在一组等式或不等式的线性约束条件; • 有一个希望达到的目标,可表示成决策变量的极值线性函数。
4 2 6
8
O
2
4
6
8
x1
OR:SM
23
• 当决策变量是三维的,如何求解? • 当维数再高时,又如何求解?
24
OR:SM
第二节 线性规划的一般模型
一、线性规划的标准型式
1、标准型表达方式
1)代数式
max Z c j x j
j 1 n
2)向量式
max Z CX
i 1,2,, m j 1,2,, n
20
OR:SM
第一节 线性规划的一般模型
管理运筹学课件
将多目标问题分解为若干层次,逐层进行分析和比较 ,确定各目标的优先级。
进化算法
借鉴生物进化原理,通过种群进化、基因交叉、变异 等操作,寻找多目标问题的非劣解集。
多目标规划的应用案例
生产计划问题
在生产过程中,需要平衡产量、成本、交货期等多个目标 ,通过多目标规划进行优化。
ห้องสมุดไป่ตู้
01
金融投资组合
投资者需要在风险和收益之间进行权衡 ,通过多目标规划选择最优的投资组合 。
02
03
城市交通规划
城市交通规划需要考虑交通流量、道 路建设成本、环境影响等多个目标, 通过多目标规划进行优化。
06
动态规划
动态规划的基本概念
1
动态规划是一种通过将原问题分解为相互重叠的 子问题,并存储子问题的解以避免重复计算的方 法。
2
它是一种优化技术,用于解决多阶段决策问题, 其中每个阶段的决策都会影响后续阶段的决策。
02
线性规划
线性规划的基本概念
01
线性规划是一种数学优化技术,用于在有限资源约 束下最大化或最小化线性目标函数。
02
它通过建立和解决线性等式或不等式约束下的优化 问题,来找到最优解决方案。
03
线性规划问题具有可加性、齐次性和凸性的特点。
线性规划的求解方法
单纯形法
单纯形法是解决线性规划问题的 经典算法,通过迭代过程逐步改 进可行解,直到找到最优解。
管理运筹学主要研究如何运用定量方 法对组织中的各种资源进行最优配置 和有效利用,以实现组织的目标和战 略。
管理运筹学的应用领域
01
生产与运作管理
涉及生产计划、调度、质量控制等 方面的优化问题。
武大管理运筹学讲义:线性规划的进一步研究 35
P50例 2.11 (生产计划问题)某工厂在计划期内用资源 、 生产计划问题)某工厂在计划期内用资源A、
B、C安排生产甲、乙两种产品,有关数据如下: 、 安排生产甲 乙两种产品,有关数据如下: 安排生产甲、 产 品 资 源 A B C 单位产品利润(千元 件 单位产品利润 千元/件) 千元 若x1、x2分别表示工厂生 产甲、乙产品的数量, 产甲、乙产品的数量,则 使工厂获得最大利润的生 产计划数学模型为: 产计划数学模型为: 甲 1 2 1 5 乙 3 1 1 4 资源限制 90kg 80kg 45kg
第五节、灵敏度分析 (Sensitivity Analysis) 第五节、 – 灵敏度分析就是分析 ij、bi、cj等因素中的一个或 灵敏度分析就是分析a 几个的变化给生产决策带来的影响。 几个的变化给生产决策带来的影响。 – 灵敏度分析的内容是: 灵敏度分析的内容是: 1) aij、bi、cj中一个或几个发生某一具体变化时, 中一个或几个发生某一具体变化时, 线性规划问题的最优决策相应会发生什么样的 变化; 变化; 2) aij、bi、cj在什么范围内变化,线性规划问题的 在什么范围内变化, 最优解或最优基不变; 最优解或最优基不变; – 灵敏度分析一般是在已得到线性规划问题最优基 的基础上进行的。 的基础上进行的。
几个系数同时变化的分析
– 当两个或更多的系数都发生变化时,采 当两个或更多的系数都发生变化时, 用所谓的百分之一百法则 百分之一百法则(100 percent 用所谓的百分之一百法则 rule) 。 – 百分之一百法则的基础,是关于使最优 百分之一百法则的基础, 基不变的单个系数的变化范围。 基不变的单个系数的变化范围。即各单 个系数的当前值、下限值和上限值。 个系数的当前值、下限值和上限值。
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4.若 无符号限制, 4.若xj 无符号限制,令 xj= xj′ xj″, xj′ ≥ 0,xj″ ≥ 0,代入非标 准型
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例1
原非标准型 : min f ( x) = 3x1 − 2x2 + 4x3 2x1 + 3x2 + 4x3 ≥ 300 x1 + 5x2 + 6x3 ≤ 400 s.t. x1 + x2 + x3 ≤ 200 x3 ± 不限, x1 , x2 ≥ 0
1.1.3 线性规划数学模型的标准型
max z ( x ) = c 1 x 1 + c 2 x 2 + ⋯ + c n x n a 11 x 1 + a 12 x 2 a 21 x 1 + a 22 x 2 a m1x1 + a m 2 x 2 + ⋯ + a 1n x n = b1 + ⋯ + a 2n xn = b2 ⋮ + ⋯ + a mn x n = b m x1 , x 2 ,⋯ , x n ≥ 0
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标准型: 标准型: max f(x)=-3x1+2x2-4x3´+4x3´´ +0x4 +0x5+0x6 s.t. 2x1+3x2 + 4x3´-4x3´´ x4 = 300, ´´x1+5x2 + 6x3´-6x3´´ + x5 = 400, x1+x2 + x3´-x3´´ +x6= 200, x1,x2, x3´,x3´´, x4 , x5 , x6 ≥0. ´´
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线性规划简介
线性规划是运筹学的一个最基本的分支, 线性规划是运筹学的一个最基本的分支,它 已成为帮助各级管理人员进行决策的一种十分重 要的工具. 要的工具.是一种目前最常用而又最为成功的定 性分析和定量分析相结合的管理优化技术。 性分析和定量分析相结合的管理优化技术。 管理工作中的大量优化问题可以用线性规划的 模型来表达;模型较为简单,容易建立, 模型来表达;模型较为简单,容易建立,容易学习 和掌握。求解方法采用成熟的单纯形法.目前, 和掌握。求解方法采用成熟的单纯形法.目前,用 单纯形法解线性规划的计算机程序已大量涌现, 单纯形法解线性规划的计算机程序已大量涌现,在 计算机上求解此类问题已十分容易
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例1.1-1 饼干生产问题
单位 时耗 产品 类型 一 二 现有工 时 15 5 11
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资源 搅拌机/小时 搅拌机 小时 成形机/小时 成形机 小时 烘箱/小时 烘箱 小时
利润(百元 吨 利润(百元/吨)
3 2 2 5
5 1 2 4
如何制订生产计划, 问题 :如何制订生产计划,才 能使资源利用充分并使厂方获最 大利润。 大利润。
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3)矩阵 )
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一般型变标准型的变换方法:
1.目标函数为 目标函数为min型时,价值系数 型时, 目标函数为 型时 一律反号。 一律反号。即令 z′(x) = -z(x) = CX
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3.第 3.第i 个约束为 ≤ 型,在不等 式左边增加一个非负的变量xn+i , 称为松弛变量( 称为松弛变量(原有变量为构造 变量); );同时令 变量);同时令 cn+i = 0 4.第 4.第i 个约束为 ≥ 型,在不等式 左边减去一个非负的变量xn+i ,称 为剩余变量; 为剩余变量;同时令 cn+i = 0
x2=250
2x1+x2=400 x2=250
x2≤250
x1+x2=300
x2=0
x1=0 图1-2
x1
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目标函数z=50x (4)目标函数z=50x1+100x2,当z取某一固定值时得 到一条直线, 到一条直线,直线上的每一点都具有相同的目标函 数值,称之为“等值线” 平行移动等值线, 数值,称之为“等值线”。平行移动等值线,当移 动到B点时, 在可行域内实现了最大化。 动到B点时,z在可行域内实现了最大化。A,B,C, 是可行域的顶点, D,E是可行域的顶点,对有限个约束条件则其可行 域的顶点也是有限的。 域的顶点也是有限的。
x2 B C z=27500=50x1+100x2 z=20000=50x1+100x2 D z=0=50x1+100x2 E x1
A z=10000=50x1+100x2
图1-3
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得到最优解: x1 = 50,x2=250 最优目标值z=27500 练习: 练习:P311. (1) (3)
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例1.1-2 运输问题
B1 单台 (100) 运费 A1(200) 15 A2(150) 16 B2 (80) 21 25 B3 (90,120) 18 16
问题:如何调运才能即满足用户需要, 问题:如何调运才能即满足用户需要, 又使总运费最少? 又使总运费最少?
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设 xij 表示从 Ai 调到 Bj 的调拨 数
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s .t .
1、标准型的几种不同的表示方式 标准型的几种不同的表示方式 1)和式
max z( x) = ∑c j x j
j =1 n
∑ a x = b , i j =1 ij j s.t. x j ≥ 0,
n
i = 1,2,⋯, m j = 1,2,⋯, n
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2)向量式 )
Min s.t. Z=15x11+21x12+18x13+ 20x21+25x22+16x23, x11+x12+x13≤200, x21+x22+x23≤150, x11+ x21 =100, x12+x22=80, x13+x23≥90, x13+x23≤120, xij≥0 ﹙i=1,2 j=1,2,3﹚.
在例1.3( 模型中中引入松弛变量s 在例1.3(P7)模型中中引入松弛变量s1 s2 s3模型化 1.3 为: Max z = 50x1 +100x2+0s1+0s2+0s3 s.t. x1 +x2+s1 = 300 2x1 +x2 +s2= 400 x2 +s3 = 250 x1,x2,s1 ,s2,s3≥0 可求解得其最优解为: 可求解得其最优解为: x1=50 x2= 250 s1 = 0 s2=50 s3 = 0 说明:生产50单位Ⅰ产品和250单位Ⅱ 50单位 250单位 说明:生产50单位Ⅰ产品和250单位Ⅱ产品将消耗完 35 所有资源1 但资源2还剩余50 50。 所有资源1和3,但资源2还剩余50。
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分别表示1 解:设由x1,x2 分别表示1,2型饼干每 设由x 天的生产量。 天的生产量。 Max s.t. z=5x1+4x2 3x1+5x2 ≤15, 2x1+x2≤5, 2x1+2x2≤11, x1,x2≥0.
max——maximize, s.t. maximize, s.t.——subject to15 max subject
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: 四、运筹学的研究内容
运筹学的具体内容包括:规划论( 运筹学的具体内容包括:规划论(包括线 性规划、非线性规划、 性规划、非线性规划、整数规划和动态规 )、图论 决策论、对策论、排队论、 图论、 划)、图论、决策论、对策论、排队论、 存储论等 存储论等。本次课程讲授的主要和重点内 容包括: 容包括:
6
课程内容
第一章 运筹学简介及线性规划 第二章 对偶理论和灵敏度分析 线性规划的进一步研究) (线性规划的进一步研究) 第三章 运输问题
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第四章 整数规划 第六章 决策分析 第七章 存储论(EOQ,经济生产批量, 存储论(EOQ,经济生产批量, 经济订购批量折扣) 经济订购批量折扣) 第十章 网络计划技术 第十一章 目标规划 教材:龙子泉.管理运筹学. 教材:龙子泉.管理运筹学.武汉大学出版 .2002,12,2007年 月第5 社.2002,12,2007年6月第5次印刷
400 300 200 100 100 200 300 300
x1+x2=300
200 100
2x1+x2=400
2x1+x2≤400
100
200
300
x1+x2≤300
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(3)把五个图合并成一个图,取各约束条件 的公共部分,如P7图1-2所示。
x2
300 200 100 100 200 300
2
二 运筹学的应用
生产计划:最优生产计划的安排、 生产计划:最优生产计划的安排、日程表的编 合理下料、配料问题、物料管理等, 排、合理下料、配料问题、物料管理等,追求 利润最大化和成本最小化 运输问题:确定最小成本的运输线路、 运输问题:确定最小成本的运输线路、物资的 调拨、 调拨、运输工具的调度 投资决策问题:项目选择、金融投资问题等。 投资决策问题:项目选择、金融投资问题等。 下页表显示了运筹学的一些实际应用成就: 下页表显示了运筹学的一些实际应用成就:
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1.2 线性规划问题的图解法 对于只有两个决策变量的线性规划 问题, 问题,可以在平面直角坐标系上作图表 示线性规划问题的有关概念,并求解。 示线性规划问题的有关概念,并求解。 如:P7例1.3
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例1.3 Maxz = 50 x1 + 100 x2 s.t. x1 + x2≤ 300 2 x1 + x2≤ 400 x2≤ 250 x1、 x2 ≥0
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1.1.2 线性规划数学模型的一般表示方式
min( 或max) z( x) = c1x1 + c2 x2 + ⋯+ cn xn a11x1 + a12 x2 + ⋯+ a1n xn ≤ (=, ≥)b1 a x + a x + ⋯+ a x ≤ (=, ≥)b 22 2 2n n 2 21 1 s.t. ⋮ a x + a x + ⋯+ a x ≤ (=, ≥)b m2 2 mn n m m1 1 x1, x2 ,⋯, xn ≥ 0 z为目标函数 s.t.为约束条件 x1 , x2 ,⋯, xn为决策变量 n : 变量个数; m : 约束行数; n + m : 线性规划问题的规模 c j : 价值系数; b j : 右端项; aij : 技术系数 18