系统工程与运筹学课程设计,lingo,层次分析法应用系统最优化问题

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系统工程与运筹学说课课件

系统工程与运筹学说课课件

智能交通系统工程
总结词
智能交通系统工程是系统工程在智能交通领域的应用和实践,旨在提高交通系统的效率和安全性。
详细描述
智能交通系统工程是将交通系统视为一个整体,通过引入智能化技术,实现交通信号控制、车辆管理、事故预警 等多个方面的优化和改进。它涉及了交通规划、交通信号控制、车辆管理、事故处理等多个环节,运用运筹学等 方法对交通系统进行优化,提高交通系统的效率和安全性。
金融系统工程
总结词
金融系统工程是系统工程在金融领域的 应用和实践,旨在提高金融市场的效率 和稳定性。
VS
详细描述
金融系统工程是将金融市场视为一个整体 ,通过引入数学模型和计算机技术,实现 市场预测、风险管理、投资决策等多个方 面的优化和改进。它涉及了金融市场分析 、投资策略、风险管理等多个环节,运用 运筹学等方法对金融市场进行建模和分析 ,提高金融市场的效率和稳定性。
自适应控制与智能系 统
自适应控制是一种能够根据系统 变化自动调整控制策略的控制方 法,与智能系统相结合可以实现 更加智能化、自动化的控制系统 设计。
THANKS
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线性规划的数学模型
线性规划的数学模型包括目标函数、约束条件和决策 变量。
动态规划
动态规划简介
动态规划是一种用于解决多阶段决策过程的最 优化方法。
动态规划的应用
动态规划可以用于解决如背包问题、最长公共 子序列问题等。
动态规划的基本原理
动态规划的基本原理是“最优子结构”,即大问题的最优解可由小问题的最优 解构成。
系统工程与运筹学说课 课件
汇报人:
2023-11-29
CONTENTS 目录
• 系统工程概述 • 运筹学基本概念 • 系统工程的核心理论 • 系统工程方法论 • 系统工程应用案例 • 系统工程与运筹学的未来发展

运筹学优化问题和决策分析的方法

运筹学优化问题和决策分析的方法

运筹学优化问题和决策分析的方法运筹学是一门应用数学学科,旨在通过建立数学模型来解决决策问题,并运用优化算法寻找最优解。

在现代社会中,运筹学的应用已经渗透到各个领域,包括供应链管理、物流规划、生产调度等。

本文将介绍运筹学中的优化问题和决策分析的方法。

一、优化问题的基本概念在运筹学中,优化问题是指在一定的约束条件下,寻找某个指标的最优解。

优化问题可以分为线性优化问题和非线性优化问题。

线性优化问题的目标函数和约束条件都是线性的,而非线性优化问题的目标函数和约束条件涉及非线性关系。

在解决优化问题时,通常会使用数学建模的方法。

首先,将实际问题抽象为数学模型,然后建立数学模型的目标函数和约束条件。

接下来,运用优化算法求解模型,得到最优解。

二、常用的优化算法1. 线性规划线性规划是指优化问题的目标函数和约束条件都是线性的情况。

线性规划常常可以用单纯形法来求解,该方法通过迭代计算,逐步逼近最优解。

2. 非线性规划非线性规划是指优化问题的目标函数和约束条件涉及非线性关系的情况。

在求解非线性规划问题时,可以使用梯度下降法、牛顿法等方法。

3. 整数规划整数规划是指优化问题的变量需要取整数值的情况。

整数规划问题通常更加复杂,可以使用分支定界法、割平面法等算法求解。

三、决策分析的方法决策分析是指运用数学建模和分析方法来帮助决策者做出最佳决策。

决策分析的方法包括多属性决策分析、决策树分析、动态规划等。

1. 多属性决策分析多属性决策分析是指在考虑多个决策指标的情况下,综合分析各个指标的权重和价值,从而做出最佳决策。

常用的多属性决策分析方法包括层次分析法、模糊综合评判法等。

2. 决策树分析决策树分析是一种通过构建决策树来辅助决策的方法。

决策树是一种具有树状结构的决策模型,通过分析各个决策路径上的概率和收益来进行决策。

3. 动态规划动态规划是一种递推和状态转移的方法,常用于求解多阶段决策问题。

动态规划将决策问题分解为一系列子问题,并通过逐步求解子问题来求解原问题的最优解。

lingo软件 优化问题

lingo软件  优化问题

2.2 LP模型在LINGO中的一个典型输入方式

集合定义部分从 (“SETS:”到 “ENDSETS” ): 定义集合及其属性
MIN
I 1,2,3,4

{400 RP ( I ) 450OP( I ) 20 INV ( I )}
RP( I ) 40, I 1, 2, 3, 4 INV ( I ) INV ( I 1) RP ( I ) OP ( I ) DEM ( I ), I 1, 2, 3, 4 INV (0) 10 INV ( I ) 0 OP ( I ) 0 RP ( I ) 0 I 1 4
Step5 回答问题







Global optimal solution found. Objective value: 78450.00 Total solver iterations: 2 Variable Value Reduced Cost RP1 40.00000 0.000000 RP2 40.00000 0.000000 RP3 40.00000 0.000000 RP4 25.00000 0.000000 OP1 0.000000 20.00000 OP2 10.00000 0.000000 OP3 35.00000 0.000000 OP4 0.000000 50.00000 INV1 10.00000 0.000000 INV2 0.000000 20.00000 INV3 0.000000 70.00000 INV4 0.000000 420.0000 Row Slack or Surplus Dual Price 1 78450.00 -1.000000 2 0.000000 30.00000 3 0.000000 50.00000 4 0.000000 50.00000 5 15.00000 0.000000 6 0.000000 430.0000 7 0.000000 450.0000 8 0.000000 450.0000 9 0.000000 400.0000

运筹学实验报告五最优化问题

运筹学实验报告五最优化问题

2018-2019学年第一学期《运筹学》实验报告(五)班级:交通运输171学号: **********姓名: *****日期: 2018.12.6654321m in x x x x x x z +++++=..ts 6,...,2,1,0302050607060655443322116=≥≥+≥+≥+≥+≥+≥+i x x x x x x x x x x x x x x i i 均为整数,且实验一:一、问题重述某昼夜服务的公共交通系统每天各时间段(每4个小时为一个时段)所需的值班人数如下表所示。

这些值班人员在某一时段开始上班后要连续工作8个小时(包括轮流用膳时间)。

问该公交系统至少需要多少名工作人员才能满足值班的需要?设该第i 班次开始上班的工作人员的人数为x i 人,则第i 班次上班的工作人员将在第(i+1)班次下班。

(i=1,2,3,4,5,6)三、数学模型四、模型求解及结果分析Global optimal solution found.Objective value: 150.0000Objective bound: 150.0000Infeasibilities: 0.000000Extended solver steps: 0Total solver iterations: 4Variable Value Reduced CostX1 60.00000 1.000000X2 10.00000 1.000000X3 50.000001.000000X4 0.000000 1.000000X5 30.00000 1.000000X6 0.000000 1.000000Row Slack or Surplus DualPrice1 150.0000 -1.0000002 0.000000 0.0000003 0.000000 0.0000004 0.000000 0.0000005 0.000000 0.0000006 10.00000 0.0000007 0.000000 0.000000根据Lingo程序运行结果分析可知:当第i班次开始上班的工作人员排布如下时,所需人力最少,为150人。

系统工程与运筹学课设

系统工程与运筹学课设

学号09500101 09500102 09500103 09500104系统工程与运筹学课程设计设计说明书层次分析法应用系统最优化问题起止日期:2011年10月31 日至2011 年11月6日学生姓名郑振轩、任浩杰、张超、武永谦班级2009级电子商务1班成绩指导教师管理工程系2011年11月6日目录Ⅰ研究报告 (3)课程设计题目1:大学生应用技能能力评价 (3)摘要 (3)1.问题的提出 (3)2.分层递阶结构模型 (3)3.判断矩阵 (4)4.单排序及总排序计算过程及结果 (7)5.结果分析 (7)5.1结果 (7)5.2分析 (7)课程设计题目2 (8)摘要 (8)1.问题的提出 (8)2.问题分析 (8)3.基本假设与符号说明 (8)3.1 基本假设 (8)3.2 符号说明 (8)4.模型的建立及求解结果 (9)4.1 模型的建立 (9)4.2 模型求解的结果 (9)5.模型评价 (10)课程设计题目3 (11)摘要 (11)1.问题的提出 (11)2.问题分析 (12)3.基本假设与符号说明 (12)3.1 基本假设 (12)3.2 符号说明 (12)4.模型的建立及求解结果 (13)4.1 模型的建立 (13)4.2 模型求解的结果 (17)5.模型评价 (18)II工作报告 (19)III 参考文献 (20)附件一 (21)附件二 (26)Ⅰ研究报告课程设计题目1:大学生应用技能能力评价摘要应用技能能力是大学生比较重要的一种能力,也是今后工作能力的基础,所以无论是学生自身,还是高校都要注重在应用技能方面的培养。

1.问题的提出本次课设我们尝试应用层次分析法, 进一步计算分析在大学生应用技能能力评价体系中各种隐含因素影响评价标准数值变化的权重, 在此基础上结合各个隐含因素的发展态势进行面向未来的决策, 将思考的时间维度延长到未来, 定性研究与定量分析相结合, 从而提高系统评价的科学性、准确性。

系统工程与运筹学说课课件

系统工程与运筹学说课课件

系统工程与运筹学说课课件xx年xx月xx日•系统工程概述•运筹学基本理论•系统工程与运筹学的关系•实际应用案例一:生产计划问题•实际应用案例二:网络优化问题•实际应用案例三:水资源优化问题•结论与展望目录01系统工程概述定义与特点有组织性:系统工程是一种有组织的方法,需要制定明确的计划、协调和管理措施,以确保系统目标的实现。

系统性:系统工程强调系统的整体性、有机性和功能性,注重系统内部各组成部分之间的相互作用和协同工作。

跨学科性:系统工程涉及多个学科领域,如数学、物理、化学、生物学、计算机科学、工程学、管理学等。

定义:系统工程是一种跨学科的、系统的、有组织的方法,旨在解决复杂系统的问题和实现系统目标。

特点解决复杂系统问题现代社会中,许多问题都是复杂系统问题,如城市交通拥堵、气候变化、能源危机等。

系统工程提供了一种有效的解决方法,可以协调各种资源、实现系统优化和可持续发展。

提高组织效率系统工程可以通过优化资源配置、提高协同合作和信息共享等方式,提高组织的效率和质量,降低成本和风险。

推动科技创新系统工程是一种科技创新的方法,可以促进各学科之间的交叉融合和创新,推动科技进步和社会发展。

系统工程的重要性系统工程的历史与发展起源系统工程起源于20世纪中叶,最初应用于军事领域,如研制导弹和卫星等复杂系统。

发展历程随着时间的推移,系统工程逐渐扩展到民用领域,并成为一种重要的管理方法。

未来趋势随着技术的不断发展和应用场景的不断扩大,系统工程将会继续不断创新和发展,应用于更多领域。

010203系统工程的未来趋势未来,系统工程将不断与其他学科领域进行交叉融合,创新出更多新的理论和技术。

跨界融合与创新随着大数据和人工智能技术的不断发展,系统工程将更加注重数据驱动的决策和智能化管理。

数据驱动与智能决策随着社会对环境保护和可持续发展的重视,系统工程将更加注重环保和可持续性,推动可持续发展目标的实现。

可持续发展与环保未来,系统工程将更加注重网格化管理和去中心化运作,提高系统的灵活性和适应性。

《系统工程》中“层次分析法”教学探讨

《系统工程》中“层次分析法”教学探讨

《系统工程》中“层次分析法”教学探讨《层次分析法》是一种常用的决策分析方法,广泛应用于各领域的系统工程中。

在《系统工程》课程中,层次分析法的教学是非常重要的一环。

通过教授学生层次分析法,不仅可以帮助他们掌握决策分析的基本原理和方法,还可以培养他们逻辑思维能力和系统分析能力。

本文将从层次分析法的原理、步骤、应用以及在《系统工程》课程中的教学探讨这几个方面展开讨论。

首先,层次分析法的原理是建立在“分解-比较-综合”的基础上。

层次分析法将一个复杂的决策问题分解为若干层次的目标、准则和方案,然后通过建立成对比较矩阵来确定不同层次之间的重要性权重,最后通过加权综合得出最优的决策结果。

这一原理非常符合系统工程的思维方式,系统工程是将一个复杂的系统分解为若干部分进行分析和设计,最终再综合为一个完整的系统解决方案。

其次,层次分析法的步骤主要包括建立层次结构、构建成对比较矩阵、计算权重向量和一致性检验等几个关键步骤。

在教学中,可以通过案例分析和实际应用来引导学生逐步掌握这些步骤。

例如,可以设计一个实际的决策问题让学生建立层次结构,并通过比较矩阵来确定各层次之间的重要性权重,最终帮助他们计算出最优的决策结果。

通过这种实践性的教学方式,学生可以更深入地理解层次分析法的原理和步骤,并在实际应用中加深对其的理解。

此外,层次分析法在系统工程中的应用非常广泛。

在项目管理、风险评估、资源分配等方面,都可以运用层次分析法进行决策分析。

在《系统工程》课程中,教学重点可以放在这些领域的应用上。

通过案例教学和课堂讨论,可以引导学生了解不同应用领域的具体分析方法和步骤,培养他们在实际工程项目中独立运用层次分析法进行决策分析的能力。

最后,教师在教学中需要注意的是如何引导学生进行独立思考和创新探索。

层次分析法作为一种基础的决策分析方法,虽然有着明确的原理和步骤,但在具体应用时也需要根据实际情况做出灵活的调整。

教师应该鼓励学生在掌握基本原理和方法的基础上,进行拓展性思考和创新性应用。

LINGO软件求解优化问题

LINGO软件求解优化问题

模 1桶 型 牛奶 或
12小时
3公斤A1 4公斤A2
获利24元/公斤 获利16元/公斤
8小时 公斤A 每天 50桶牛奶 时间 桶牛奶 时间480小时 至多加工 小时 至多加工100公斤 1 公斤 决策变量 目标函数 x1桶牛奶生产 1 桶牛奶生产A 获利 24×3x1 × 每天获利 原料供应 劳动时间 加工能力 非负约束 x2桶牛奶生产 2 桶牛奶生产A 获利 16×4 x2 ×
Window|Tile (Alt+T) 平铺窗口 上下文相 关的帮助
File|New (F2) 新建文件
Edit|Cut (Ctrl+X) 剪切

Window|Send to Back (Ctrl+B) 窗口后置
3、LINGO的菜单 、 的菜单 栏 • File
– Export File… – User Database Info
有效步数
5、Options 7个选 、 个选 项卡 • 可设置80-90个控制参数
Interface界面 General Solver通用求解 Linear Solver线性求解 Nonlinear Solver非线性求解 Integer Pre-Solver整数预处理 Integer Solver整数求解 Global Solver全局最优求解
结果解 释
Objective value: Variable X1 X2 Row 1 2 3 4 3360.000 Value Reduced Cost 20.00000 30.00000 Slack or Surplus 3360.000 0.000000 0.000000 40.00000 0.000000 0.000000 Dual Price 1.000000 48.00000 2.000000 0.000000

利用LINGO建立最优化模型

利用LINGO建立最优化模型

利用LINGO建立最优化模型洪文1,朱云鹃1,金震1,王其文21(安徽大学商学院 合肥 230039)2(北京大学光华管理学院 北京 100871)摘 要:本文借助于最优化软件LINGO建立了最小树、最短路、最大流、最小费用流和货郎担问题的LINGO模型,并对模型中的难点给出了注释。

利用本文提供的模型,可以很容易地求出上述5个最优化问题的最优解。

关键词:最小树、最短路、最大流、最小费用流、货郎担问题、LINGO中图分类号:0211.6 文献标识码:A 文章编号:0 引言求解最小树、最短路、最大流、最小费用流和货郎担问题的方法虽然很多,但是利用最优化求解软件LINGO建立相应的模型来求解上述5个问题是一种新的尝试。

本文建立的模型有两个突出的特点。

第一个特点是模型的数据与公式完全分离,这样使得问题的求解变得特别方便(对于不同的问题只要更换数据即可)。

第二个特点是这五个模型都是利用最优化求解软件LINGO编写而成,可进行快速求解。

1 LINGO简介LINGO是一个简单而实用的最优化软件。

利用线性和非线性最优化的方法,LINGO可以用公式简明地表示复杂的规划问题,并可以快速地求出问题的最优解。

LINGO是由美国芝加哥LINDO系统公司研制。

该公司根据用户信息、线性和非线性规划的理论和方法及计算机发展的需要不断推出新的版本。

目前LINGO已成为世界上最为流行的最优化软件之一。

LINGO在我国已经有了相当多的用户。

它的主要特点是:1)LINGO含有一系列的接口函数。

这些接口函数可用在文本文件、电子表格和数据库中,可与外部的输入/输出源进行连接。

2)LINGO可以直接嵌入到Excel中,也可以将Excel嵌入到LINGO模型中。

这样就可以将数据与模型分离,使得模型的维护和调试变得非常容易。

3)LINGO使用Windows的窗口展开优化分析功能,使用对话框展示各种功能。

清晰、直观、易学易用。

4)LINGO具有强大的计算功能。

运筹学层次分析法教案及反思

运筹学层次分析法教案及反思

运筹学层次分析法教案及反思标题: 运筹学层次分析法教案及反思教案目标:1. 理解层次分析法在运筹学中的应用和意义。

2. 学习如何构建层次结构和设定准则权重。

3. 能够使用层次分析法进行决策分析和优化问题。

教案内容:1.引入层次分析法:a.解释层次分析法的基本概念和原理。

b.强调层次分析法在运筹学中的重要性和应用。

c.提供实际案例,以展示层次分析法在实际问题中的效果。

2.层次结构的构建:a.介绍如何确定问题的层次结构,并建立层次结构图。

b.解释每个层次的含义和相互关系。

c.提供示例,让学生通过实践的方式构建层次结构。

3.设置准则权重:a.说明准则权重的重要性和影响。

b.介绍常用的设置准则权重的方法,如主观赋权法和客观赋权法。

c.实际运用案例,让学生实践设置准则权重的过程。

4.层次分析法的运用:a.详细介绍层次分析法的步骤和计算方法。

b.提供不同类型的决策问题,让学生应用层次分析法进行计算和分析。

c.对比不同结果,讨论分析结果的合理性和可行性。

5.教学实践活动:a.分组进行实践案例分析,让学生运用所学知识解决实际问题。

b.组织小组讨论,分享分析结果和思考过程。

c.教师给予反馈和指导,提供专业意见和建议。

教案反思:在教授运筹学层次分析法的过程中,我采用了理论讲解与实践结合的教学方法,这使学生能够更好地理解概念和原理,并能够通过实践运用掌握方法和技巧。

在实践活动中,学生能够动手解决实际问题,这有助于培养他们的分析和决策能力。

然而,在教学过程中,由于时间限制,学生的个别问题可能无法得到充分解答,这需要教师在课后提供额外指导和支持。

另外,为了增强学生的主动性和参与度,我将在未来的教学中添加更多的互动和团队合作活动。

运筹学课程设计(lingo和excel规划求解)

运筹学课程设计(lingo和excel规划求解)

使用整数规划或线性规 划模型,将任务的选择 和员工的分配表示为决 策变量,以最小化任务 完成时间和成本为目标 函数,同时考虑员工的 能力、任务的要求等约 束条件。
使用Lingo或Excel的规 划求解功能对模型进行 求解,得到最优的任务 分配方案。
通过对求解结果的分析 ,可以了解最优任务分 配的各项参数,如各任 务的完成时间、成本以 及员工的任务分配情况 等,为公司制定实际的 任务分配计划提供参考 。
选择求解方法
根据问题的特点和要求,选择合 适的求解方法,如逆序解法、顺 序解法等。
05 Lingo在运筹学中的应用
线性规划问题求解
构建Lingo模型
使用Lingo语言编写模型文件,包括目标函 数、约束条件和变量定义。
描述线性规划问题
确定决策变量、目标函数和约束条件。
求解线性规划问题
运行Lingo程序,得到最优解及目标函数值 。
求解动态规划问题
运行Lingo程序,得到最优决策序列及目标函数值。
06 Excel在运筹学中的应用
数据处理与可视化分析
数据清洗和整理
利用Excel的数据筛选、排序、查找和替换等功能,对原始 数据进行清洗和整理,为后续分析提供准确的数据基础。
数据可视化
通过Excel的图表功能,如柱状图、折线图、散点图等,将 数据以直观的方式展现出来,便于发现数据间的关系和趋 势。
案例三
非线性规划问题,如投资决策、最优控制等 。
04 运筹学模型建立与求解
线性规划模型建立
确定决策变量
根据问题背景,选择合适的决策变量,并确定其取值 范围。
构建目标函数
根据问题的优化目标,构建线性目标函数,通常是最 小化或最大化某个表达式。

用LINGO软件求解优化问题

用LINGO软件求解优化问题

实验报告专用纸实验室:机号:实验日期:三、实验步骤及方法(1)模型的假设①假设该投资为连续性投资,即该经理投资不会受到年限过长而导致资金周转困难;②假设证券税收政策稳定不变而且该经理优先考虑可以免税的市政证券的情况下再考虑其他证券种类以节约成本;③假设各证券之间相互独立而且各自风险损失率为零;④假设在经理投资后,各证券的信用等级、到期年限都没有发生改变;⑤假设投资不需要任何交易费或者交易费远远少于投资金额和所获得的收益,可以忽略不计;⑥假设所借贷资金所要支付的利息不会随时间增长,直接等于所给的利率乘上借贷资金;(2)问题分析问题一:该经理优先考虑可以免税的市政证券的情况下再考虑其他证券种类以节约成本,在假设都成立的条件下综合考虑约束资金和限制条件,将1000万资金按照一定的比例分别投资各种证券。

在满足政府及代办机构的证券总共至少要购进400万元;所购证券的平均信用等级不超过1.4;所购证券的平均到期年限不超过5年这三个约束条件下,不妨设投资证券A、B、C、D、E的金额分别为x1、x2、x3、x4、x5,最大利润为y建立线性规划模型,用lingo求解即可得到最优投资方案和最大利润。

问题二:利用问题一的模型进行灵敏度分析,把借贷的100万在投资后所获得的收益与借贷所要付出的利息进行比较,即与以2.75%的利率借到的100万资金的利息比较,若大于,则应该借贷;反之,则不借贷。

若借贷,投资方案需将问题一的模型的第二个约束条件右端10该为11,用lingo软件求解。

问题三:是否该改变要看最优解是否改变,如果各证券所对应的字数在最优解不变的条件下目标函数允许的变化范围内,则不应该改变投资方案,反之则改变投资方案。

(3)模型建立设投资证券A,B,C,D,E,的金额分别为x1,x2,x3,x4,x5(百万),最大利润为y,按照规定、限制和1000万元资金约束,列出模型:max y=0.043*x1+0.027*x2+0.022*x4+0.045*x5;s.t x2+x3+x4>=4;x1+x2+x3+x4+x5<=10;6*x1+6*x2-4*x3-4*x4+36*x5<=0;4*x1+10*x2-x3-2*x4-3*x5<=0;(4)模型求解四、实验数据及程序清单问题一求解:灵敏度分析:问题二:对问题一的求解后的影子价格分析可以知道,投资金额每增加100万元,收益可增加0.0298百万元,而借贷100万元所要支付的利息是0.0275百万元,比0.0298百万元少,所以应该借贷这100万元。

用LINDO、LINGO 解运筹学问题

用LINDO、LINGO 解运筹学问题

用LINDO、LINGO 解运筹学问题一、 软件简介LINDO是一种专门用于求解数学规划问题的软件包。

由于LINDO执行速度很快、易于方便输入、求解和分析数学规划问题。

因此在数学、科研和工业界得到广泛应用。

LINDO主要用于解线性规划、非线性规划、二次规划和整数规划等问题。

也可以用于一些非线性和线性方程组的求解以及代数方程求根等。

LINDO中包含了一种建模语言和许多常用的数学函数(包括大量概论函数),可供使用者建立规划问题时调用。

一般用LINDO(Linear Interactive and Discrete Optimizer)解决线性规划(LP—Linear Programming)。

整数规划(IP—Integer Programming)问题。

其中LINDO 6 .1 学生版至多可求解多达300个变量和150个约束的规划问题。

其正式版(标准版)则可求解的变量和约束在1量级以上。

LINGO则用于求解非线性规划(NLP—NON—LINEAR PROGRAMMING)和二次规则(QP—QUARATIC PROGRAMING)其中LINGO 6.0学生版最多可版最多达300个变量和150个约束的规则问题,其标准版的求解能力亦再10^4量级以上。

虽然LINDO和LINGO不能直接求解目标规划问题,但用序贯式算法可分解成一个个LINDO和LINGO能解决的规划问题。

要学好用这两个软件最好的办法就是学习他们自带的HELP文件。

二、下面拟举数例以说明这两个软件的最基本用法。

(例子均选自张莹《运筹学基础》)例1.(选自《运筹学基础》P54.汽油混合问题,线性规划问题)一种汽油的特性可用两个指标描述:其点火性用“辛烷数”描述,其挥发性用“蒸汽压力”描述。

某炼油厂有四种标准汽油,设其标号分别为1,2,3,4,其特性及库存量列于下表1中,将上述标准汽油适量混合,可得两种飞机汽油,某标号为1,2,这两种飞机汽油的性能指标及产量需求列于表2中。

基于LINGO的优化算法在运筹管理中的应用

基于LINGO的优化算法在运筹管理中的应用

基于LINGO的优化算法在运筹管理中的应用优化算法作为一种高效的数据处理方法,已经被广泛应用于各行各业。

在运筹管理领域中,基于LINGO的优化算法已经成为了一种不可替代的分析工具。

在实际应用中,我们可以通过LINGO优化算法,有效地优化生产流程、物流配送、供应链管理等方面的问题,使得整个企业的经营效益得到明显提升。

一、LINGO优化算法的基本原理LINGO是一种专业的优化算法语言,其主要目的是快速地解决复杂的优化问题。

LINGO主要利用线性规划、整数规划、非线性规划等方法,通过数学模型来优化决策问题。

基于LINGO的优化算法的基本原理就是通过建立数学模型,将现实问题转换成为数学问题。

将整个问题转换成一个标准的数学形式后,LINGO可以更加高效地运用各类优化算法将其求解。

这种方法可以大大提高解决问题的准确性和效率。

二、LINGO优化算法在企业生产流程优化中的应用生产流程是企业生产过程中最为核心的环节,一般来讲,生产流程中存在许多可以优化的环节。

例如,生产调度问题、零部件的优化选配、库存管理等。

这些问题的优化都可以运用基于LINGO的优化算法进行求解。

例如,对于生产调度问题,我们可以通过LINGO建立一个优化模型,考虑生产过程中的资源利用率、时间效率等因素,系统地推导出生产调度的最优方案。

通过模型计算结果,我们可以得到最适合企业生产排程的生产方案,并在实践中应用。

三、LINGO优化算法在物流配送中的应用物流配送是企业供应链管理中非常重要的一环。

通过LINGO优化算法,我们可以对物流配送过程中的问题进行求解。

例如,考虑如何优化物流线路、改善配送效率、降低运输成本等。

对于物流配送中的问题,我们可以运用LINGO算法建立一个数学模型,通过模拟尝试,优化各环节,获得最合理的运输方案,进一步优化企业运营成本,并为企业提高利润效益。

四、LINGO优化算法在供应链管理中的应用供应链管理是现代企业运营活动中不可缺少的环节。

运筹学运筹学的基本原理与优化问题解决方法

运筹学运筹学的基本原理与优化问题解决方法

运筹学运筹学的基本原理与优化问题解决方法运筹学是一门关于决策与优化的学科,通过运用数学模型、统计分析和优化技术,解决现实生活中的问题。

本文将介绍运筹学的基本原理和常见的优化问题解决方法。

一、运筹学的基本原理运筹学的基本原理主要包括数学建模、问题分析和决策优化三个方面。

1. 数学建模数学建模是运筹学的核心,其目的是将实际问题转化为数学形式,以便进行定量分析和求解。

在数学建模中,通过定义决策变量、目标函数和约束条件等元素,构建数学模型,从而描述问题的本质。

2. 问题分析问题分析是指对运筹学问题进行深入研究和理解,明确问题的特点和限制条件。

通过对问题的分析,可以确定问题类型、需求及其优化目标,并为后续的模型构建和求解提供基础。

3. 决策优化决策优化是指基于建立的数学模型,通过优化算法和技术,寻找最优解或近似最优解的过程。

决策优化是运筹学的核心任务,旨在为实际问题提供合理的行动方案和决策支持。

二、优化问题解决方法运筹学解决问题的核心方法是优化,下面将介绍常见的优化问题解决方法。

1. 线性规划(Linear Programming,简称LP)线性规划是一类常见且重要的优化问题,目标函数和约束条件都是线性的。

线性规划通过线性规划模型的构建和线性规划算法的求解,寻找使目标函数达到最小或最大值的最优解。

2. 整数规划(Integer Programming,简称IP)整数规划是线性规划的扩展,决策变量的取值限制为整数。

整数规划适用于存在离散选择和决策的问题,如货物装箱、旅行商问题等。

整数规划在求解过程中通常采用分支定界法等算法进行求解。

3. 非线性规划(Nonlinear Programming,简称NLP)非线性规划是目标函数和约束条件中存在非线性项的优化问题。

非线性规划包括了许多实际问题,如非线性回归、函数拟合等。

非线性规划通常依靠迭代算法(如牛顿法)进行求解。

4. 动态规划(Dynamic Programming,简称DP)动态规划是一种解决多阶段决策问题的优化方法。

Lingo软件在最优化问题中的应用

Lingo软件在最优化问题中的应用

• endsets
• 这里allowed定义为product,machine,week的派生集,其 组成成员如下:
(A,M,1),(A,M,2),(A,N,1),(A,N,2)
(B,M,1),(B,M,2),(B,N,1),(B,N,2) 三、模型的数据部分; 数据部分以关键字“data:”开始,以关键字"enddata"结束。在这里,可 以指定集成员、集的属性。其语法如下:
在Lingo模型中使用集之前,必须事先定义。 集以关键字“sets:”开始,以“endsets”结束。
• 1、原始集的定义 • 用下面的语法定义一个原始集: • setname[/member_list][:attribute_list]; • (1)若要一列出集成员:则用显式罗列成员,中间用空 格或逗号隔开,也可混合使用。如: • set: • students/Mike Peter,Rose,Carl/:sex,age;
• 2、派生集的定义 • 定义一个派生集,用如下语法: • setname(parent_set_list)[/member_list/][:attribute_list]; • 其中parent_set_list是已定义集的列表,多个时必须用逗 号隔开。如: • set:
product/A B/; machine/M N/; • week/1..2/; • allowed(product,machine,week):x;
• X=1,2,3; • Y=4,5,6; • enddata
• 四、Lingo软件使用的注意事项。 • (1)LINGO中不区分大小写字母,变量(和行名)可以 使用不超过32个字符表示,且必须以字母开头。 • (2)在命令方式下(Command Window中),必须先输 入MODEL:表示开始输入模型。LINGO中模型以 “MODEL:”开始,以“END”结束。对简单的模型,这 两个语句也可以省略。 •

Lingo软件在求解数学优化问题的使用技巧范文

Lingo软件在求解数学优化问题的使用技巧范文

Lingo软件在求解数学优化问题的使用技巧LINGO是一种专门用于求解数学规划问题的软件包。

由于LINGO执行速度快,易于方便地输入、求解和分析数学规划问题,因此在教学、科研和工业界得到广泛应用。

LINGO 主要用于求解线性规划、非线性规划、二次规划和整数规划等问题,也可以用于求解一些线性和非线性方程组及代数方程求根等。

LINGO的最新版本为LINGO7.0,但解密版通常为4.0和5.0版本,本书就以LINGO5.0为参照而编写。

1.LINGO编写格式LINGO模型以MODEL开始,以END结束。

中间为语句,分为四大部分(SECTION):(1)集合部分(SETS):这部分以“SETS:”开始,以“ENDSETS”结束。

这部分的作用在于定义必要的变量,便于后面进行编程进行大规模计算,就象C语言在在程序的第一部分定义变量和数组一样。

在LINGO中称为集合(SET)及其元素(MEMBER或ELEMENT,类似于数组的下标)和属性(A TTRIBUTE,类似于数组)。

LINGO中的集合有两类:一类是原始集合(PRIMITIVE SETS),其定义的格式为:SETNAME/member list(or 1..n)/:attribute,attribute,etc。

另一类是是导出集合(DERIVED SETS),即引用其它集合定义的集合,其定义的格式为:SETNAME(set1,set2,etc。

):attribute,attribute,etc。

如果要在程序中使用数组,就必须在该部分进行定义,否则可不需要该部分。

(2)目标与约束:这部分定义了目标函数、约束条件等。

一般要用到LINGO的内部函数,可在后面的具体应用中体会其功能与用法。

求解优化问题时,该部分是必须的。

(3)数据部分(DATA):这部分以“DATA:”开始,以“END DA TA”结束。

其作用在于对集合的属性(数组)输入必要的数值。

格式为:attribut=value_list。

系统工程第8章 系统优化

系统工程第8章 系统优化
模型由三个要素组成: (1)变量,又称为决策变量,是问题中要确定的未知量, 用以表明最优化问题中的用数量表示的方案、措施, 可以由决策者决定和控制。 (2)目标函数,它是决策变量的函数,按优化目标的不 同分别在这个函数前加上max或min。 (3)约束条件 ,指决策变量取值时受到的各种资源条件 的限制,通常表达为含决策变量的等式或不等式。
February 4, 2020
PPT 11
8.2.1 线性规划模型
为了求解问题的方便,常将多种线性规划问 题统一变换为标准形式:
max z c1x1 c2 x2 cn xn
a11x1 a12 x2 a21x1 a22 x2
a1n xn b1 a2n xn b2
February 4, 2020
PPT 25
8.4.1 非线性规划概念
非线性规划问题模型的一般形式:
min f (x) hi (x) 0 g j (x) 0
i 1,2,, m j 1,2,, l
一般将不带有约束的极小化问题称为无约束极小化问题; 根据约束条件是否是等式,还可以将非线性规划问题分为等式 约束下的极小化问题和不等式约束下的极小化问题。
我们将满足上述条件的问题称为线性规划问题, 简称为LP。
February 4, 2020
PPT 9
8.2.1 线性规划模型
一般线性规划的数学模型具有如下形式:
max z(min f ) c1x1 c2 x2 cn xn a11x1 a12 x2 a1n xn (, )b1 a21x1a22 x2a2n xn (, )b2 am1x1 am2 x2 amn xn (, )bm x1, x2 ,, xn 0
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学号系统工程与运筹学课程设计设计说明书层次分析法应用系统最优化问题起止日期:2013年11月25 日至2013 年11月29日学生姓名班级成绩指导教师经济与管理学院2013年11月29日成绩评定表目录Ⅰ研究报告 (1)课程设计题目1:改革新形式下的大学生形象评价 (1)1.问题的提出 (1)2.分层递阶结构模型 (2)3.判断矩阵及相关计算结果 (2)4.单排序及总排序计算过程及结果 (6)5.结果分析 (6)5.1结果 (6)5.2分析 (6)课程设计题目2:人员合理分配问题 (7)1.问题的提出 (7)2.问题分析 (7)3.基本假设与符号说明 (7)4.模型的建立及求解结果 (8)5.模型评价 (9)课程设计题目3:生产调运问题 (10)1.问题的提出 (10)2.问题分析 (11)3.基本假设与符号说明 (11)4.模型的建立及求解结果 (12)5.模型评价 (18)II工作报告 (19)III 参考文献 (20)附件一:人员合理分配问题lingo程序及结果 (21)附件二:生产调运问题lingo程序及结果 (22)Ⅰ研究报告课程设计题目1:改革新形式下的大学生形象评价摘要:大学生如何塑造个人形象?首先我们要了解形象这个概念以及它的重要性,得体的塑造和维护形象,会给初次见面的人以良好第一印象。

塑造大学生形象还要关注社会,放眼世界,注重群体性,同时作为大学生形象塑造最重要主体的大学生,在平时学习、生活中就应该有意识地培养、塑造自身形象,为自己在人际交往过程中、特别是未来就业求职道路上增加重要的竞争砝码。

有的人说青春就是最好的包装,天生丽质、潇洒帅气就是大学生的理想形象。

但是,我们觉得所谓的形象,并不能简单地理解为人的外表特征,更应是人的精神和内在素质通过外表的一种自然流露和表现;大学生必须在学习和实践中不断扩展自己的知识面,掌握一定的技能,如果只重外表,不重内涵构造出来的形象,则只能是肤浅和苍白无力的。

用一颗智慧的心去区分可改变和不可改变的事;用一颗坦荡的心去面对不可改变的事;用一颗勇敢的心去改变可以改变的事;我们用这样的一段话来勉励同学们勇敢面对现实,改变自己,塑造自己,把握自己人生的航向。

1.问题的提出通过了解形象的重要性和构成后,本次课设我们小组尝试应用层次分析法, 进一步计算分析在改革新形式下的大学生形象评价体系中各种隐含因素影响评价标准数值变化的权重, 在此基础上结合各个隐含因素的发展势态进行面向未来的决策, 将思考的时间维度延长到未来, 定性分析与定量分析相结合, 从而提高系统评价的科学性、准确性;加之最后联系到个人,由于时间有限和调查范围有限,这里的个人我们以我们小组的成员为代表,充分考虑自身的形象,研究与实际相结合,从而提高系统评价的实用性。

通过上面对问题的调查和了解,我们小组通过讨论构建出以下模型:第一层为总目标——改革新形式下的大学生形象评价(A);第二层为主要准则层,有兴趣爱好(B1)、社交礼仪(B2)、个人修养(B3)、心理素质(B4)四个准则,需建立判断矩阵;第三层为细化过后的准则层,有社交礼仪(B2)对应的人际关系(D3)、行为举止(D4)、外在形象(D5)和个人修养(B3)对应的道德修养(D6)、文化修养(D7)、政治修养(D8)还有心理素质(B4)相关的准则抗压能力(D9)、适应能力(D10)以及自我调节能力(D11),需建立判断矩阵,另外还有与兴趣爱好(B1)相关的专业爱好(D1)、业余爱好(D2),由于是两个指标不需建立判断矩阵;第四层为我们小组的四个成员对象,均需建立判断矩阵。

下面根据我们小组构建的模型建立如下的分层递阶结构模型:2.分层递阶结构模型模型:改革新形式下的大学生形象评价的分层递阶结构模型3.判断矩阵及相关计算结果A-B的判断矩阵、权重及一致性检验指标表1B2-D的判断矩阵、权重及一致性检验指标表2B3-D的判断矩阵、权重及一致性检验指标表3B4-D的判断矩阵、权重及一致性检验指标见表4D1-P(方案层)的判断矩阵、权重及一致性检验指标表5D2-P(方案层)的判断矩阵、权重及一致性检验指标表6D3-P(方案层)的判断矩阵、权重及一致性检验指标表7D4-P(方案层)的判断矩阵、权重及一致性检验指标表8D5-P(方案层)的判断矩阵、权重及一致性检验指标表9D6-P(方案层)的判断矩阵、权重及一致性检验指标表10D7-P(方案层)的判断矩阵、权重及一致性检验指标表11D8-P(方案层)的判断矩阵、权重及一致性检验指标表12D9-P(方案层)的判断矩阵、权重及一致性检验指标表13D10-P(方案层)的判断矩阵、权重及一致性检验指标见表14D11-P(方案层)的判断矩阵、权重及一致性检验指标表15第三层的专业爱好(D1)和业余爱好(D2)为两项指标不需要建立判断矩阵,故根据实际情况确定为:0.5,0.5。

4.单排序及总排序计算过程及结果总排序由上至下逐层进行,所得的第三层总排序为:W =(D1,D2,D3,D4,D5,D6,D7,D8,D9,D10,D11)=(0.033,0.033,0.0289,0.022,0.1333,0.2964,0.1027,0.0713,0.0306,0.0863,0.1625)各方案的总排序计算见表16表16:方案总排序计算5.结果分析5.1结果由各方案的总排序表可得出,我们小组的四名学生的专业爱好排名为:刘爽、胡娇艳、张文远、汤丽;业余爱好排名为:张文远、胡娇艳、汤丽、刘爽;人际关系排名为:汤丽、胡娇艳、张文远、刘爽;行为举止排名为:刘爽、胡娇艳、汤丽、张文远;外在形象排名为:汤丽、胡娇艳、刘爽、张文远;道德修养排名为:刘爽、张文远、胡娇艳、汤丽;文化修养排名为:张文远、胡娇艳、刘爽、汤丽;政治修养排名为:汤丽、刘爽、张文远、胡娇艳;抗压能力排名为:张文远、胡娇艳、刘爽、汤丽;适应能力排名为:、刘爽、张文远、汤丽、胡娇艳;自我调节能力排名为:刘爽、汤丽、张文远、胡娇艳;综合形象排名为:刘爽、胡娇艳、汤丽、张文远。

5.2分析根据上述的结果,我们对本组的成员提出以下建议或改进方向:汤丽同学需要在专业爱好、道德修养、文化修养方面继续努力;刘爽同学需要在业余爱好、外在形象、文化修养、抗压能力方面需要继续努力;胡娇艳同学需要在政治修养、适应能力和自我调节能力方面继续努力;张文远同学需要在人际关系、行为举止、外在形象方面继续努力。

所以我们要在今后有限的一年时间里,在自身的优势方面继续保持,劣势方面加强学习。

课程设计题目2:人员合理分配问题摘要:邮局每天需要的职工数因业务忙闲而异,据统计邮局一周内每天需要的人数为:星期一,17;星期二,13;星期三,15;星期四,19;星期五,14;星期六,16;星期日,11。

职工的排班要符合每周连续工作5天,休息2天的规定。

采用线性规划的方法,求出最好的安排方案。

1.问题的提出邮局每天需要的职工数因业务忙闲而异,据统计邮局一周内每天需要的人数如表17。

排班要符合每周连续工作5天,休息2天的规定。

问如何排班可使用人最少。

2.问题分析如何在保证职工充分休息且每周工作五天,连续休息两天的前提下,安排职工分配问题。

既满足工作的需求,又能使配备的邮局职工的数目最少,这是一个线性规划的问题,但是由于此问题的特殊性,要求所有变量均为整数,这样的线性规划称为纯整数线性规划,我们可以建立纯整数规划的一般模型,然后用lingo软件求得最优解。

3.基本假设与符号说明3.1基本假设1.全部员工能够在要求内的每一天正常上班,不考虑员工请假,迟到,旷工的情况,即一切正常,不出任何现特殊情况;2.不考虑节假日,不考虑其他任何特殊因素;3.每一个员工都能按照要求连续工作五天休息两天。

3.2符号说明Z:邮局最少须雇用全职员工的人数;Xi :从星期i开始工作且连续工作五天的全职员工人数;如:x1 :星期一至星期五工作的全职员工的人数;4.模型的建立及求解结果4.1模型的建立目标函数:min z=x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7约束条件:从约束条件可知道周一需要的职工数目为17,我们可以假设周一工作售货员是从周六休息开始,周一至周五工作人总和必须不小于周日休息的人数,约束方程为:x1+x2+x3+x4+x5>=17 周二要的售货员数目为13,我们可以假设周二工作的售货员是从周日休息的人开始的周二至周六工作人数必须不小于周一休息的人数,约束方程:x2+x3+x4+x5+x6>=13周三需要的售货员数目为15,我们可以假设周三工作的售货员是从周一休息开始,周三至周五工作人数须不小于周二休息的人数,从而得到约束方程:x3+x4+x5+x6+x7>=15周四所需要的售货员数目为19,我们可以假设周四工作的售货员是从周二开始的,那么周四至周一工作的人数总和必须不小于周三休息的人数,从而得到约束方程:x4+x5+x6+x7+x1>=19 周五所需要的售货员数目为14,我们可以假设周五工作的售货员是从周三开始的,那么周五至周二工作的人数总和必须不小于周四休息的人数,从而得到约束方程:x5+x6+x7+x1+x2>=14 周六所需要的售货员数目为16,我们可以假设周六工作的售货员是从周四开始的,那么周六至周三工作的人数总和必须不小于周五休息的人数,从而得到x6+x7+x1+x2+x3>=16周日所需要的售货员数目为11,我们可以假设周日工作的售货员是从周五开始的,那么周日至周四工作的人数总和必须不小于周六休息的人数,从而得到约束方程:x7+x1+x2+x3+x4>=11 综上可得出线性规划模型为:min z=x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7s.t x1+x2+x3+x4+x5>=17x2+x3+x4+x5+x6>=13x3+x4+x5+x6+x7>=15x4+x5+x6+x7+x1>=19x5+x6+x7+x1+x2>=14x6+x7+x1+x2+x3>=16x7+x1+x2+x3+x4>=11x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7>0(且都为整数)4.2模型求解的结果Total solver iteration 5代表lingo在6次迭代后得出最佳分配人数,Objective value 表示最优目标值是23Value 为最优解是x1=7,x2=5,x3=0,x4=7,x5=0,x6=4,x7=0“REDUCED COST”表示其中的值随最优解中各变量变化而增加REDUCED COST中相应的变量的值:Variable Value Reduced CostX( 1) 7.000000 1.000000X( 2) 5.000000 1.000000X( 3) 0.000000 1.000000X( 4) 7.000000 1.000000X( 5) 0.000000 1.000000X( 6) 4.000000 1.000000X( 7) 0.000000 1.000000“DUAL PRICE”(对偶价格)列出最优单纯形表中判别数所在行的松弛变量的系数,表示当对应约束有微小变动时,目标函数的变化率,输出结果中对应每个约束有一个对偶价格:Row Slack or Surplus Dual Price1 23.00000 -1.0000002 1.000000 0.0000003 3.000000 0.0000004 1.000000 0.0000005 0.000000 0.0000006 5.000000 0.0000007 0.000000 0.0000008 0.000000 0.000000综上分析Lingo软件的输出结果,整理得:(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7)=(7,5,0,7,0,4,0);minz=23即邮局至少须雇用22名员工,具体人事安排计划如表18所示:表18:邮局人事安排5.模型评价我们的这个题目是是一个人事安排的问题,说白了就是如何给所有的员工排班,来使公司能够雇用最少的人或者支付最少的薪水。

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