线性规划01线性问题及图解法
合集下载
线性规划图解法
第二节 线性规划的图解法
图解法 线性规划问题求解的 几种可能结果 由图解法得到的启示
上页
下页 继续
返回
例1的数学模型
目标函数 Max Z = 2x1 + 3x2 约束条件 x1 + 2x2 8 4x1 16 4x2 12 x 1、 x 2 0
上页
下页
返回
图解法
9— 8—
x1+ 2x2=8 4x1 =16
4x1 16
C 4 x2 16
4 —B
3— 2— 1—
最优解 (4, 2)
D
x1 + 2x2 8
| 6 | 7 | 8 | 9 | 4
A
0
| 1
| 2
| 3
E
| 5
x1 下页 返回
上页
图解法求解步骤
• 由全部约束条件作图求出可行域； • 作目标函数等值线，确定使目标函数最
(d)无可行解
Max Z = 2x1 + 3x2 x1 +2 x2 8 4 x1 16 4x2 12 -2x1 + x2 4 x 1、 x 2 0
可行域为空集
上页 下页 返回
图解法的几点结论:
（由图解法得到的启示）
– 可行域是有界或无界的凸多边形。 – 若线性规划问题存在最优解，它一定可以在
优的移动方向； • 平移目标函数的等值线，找出最优点， 算出最优值。
上页
下页
返回
线性规划问题求解的 几种可能结果
(a) 唯一最优解
x2
6— 5— 4— 3— 2— 1— | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | x 9 1
图解法 线性规划问题求解的 几种可能结果 由图解法得到的启示
上页
下页 继续
返回
例1的数学模型
目标函数 Max Z = 2x1 + 3x2 约束条件 x1 + 2x2 8 4x1 16 4x2 12 x 1、 x 2 0
上页
下页
返回
图解法
9— 8—
x1+ 2x2=8 4x1 =16
4x1 16
C 4 x2 16
4 —B
3— 2— 1—
最优解 (4, 2)
D
x1 + 2x2 8
| 6 | 7 | 8 | 9 | 4
A
0
| 1
| 2
| 3
E
| 5
x1 下页 返回
上页
图解法求解步骤
• 由全部约束条件作图求出可行域； • 作目标函数等值线，确定使目标函数最
(d)无可行解
Max Z = 2x1 + 3x2 x1 +2 x2 8 4 x1 16 4x2 12 -2x1 + x2 4 x 1、 x 2 0
可行域为空集
上页 下页 返回
图解法的几点结论:
（由图解法得到的启示）
– 可行域是有界或无界的凸多边形。 – 若线性规划问题存在最优解，它一定可以在
优的移动方向； • 平移目标函数的等值线，找出最优点， 算出最优值。
上页
下页
返回
线性规划问题求解的 几种可能结果
(a) 唯一最优解
x2
6— 5— 4— 3— 2— 1— | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | x 9 1
线性规划(图解法)
D
max Z
可行域
（7.6，2） ， ）
34.2 = 3X1+5.7X2
X1 + 1.9X2 = 3.8(≥) X1 - 1.9X2 = 3.8 (≤) L0： 0=3X1+5.7X2
oபைடு நூலகம்
x1
图解法
min Z=5X1+4X2 x2
X1 + 1.9X2 = 10.2 (≤)
Page 18
43=5X1+4X2 8=5X1+4X2 此点是唯一最优解 （0，2） ， ）
图解法
线性规划问题的求解方法 一般有 两种方法 图解法 单纯形法 两个变量、 两个变量、直角坐标 三个变量、 三个变量、立体坐标
Page 1
适用于任意变量、 适用于任意变量、但必需将 一般形式变成标准形式
下面我们分析一下简单的情况—— 下面我们分析一下简单的情况—— 只有两个决策 变量的线性规划问题， 变量的线性规划问题，这时可以通过图解的方法来 求解。图解法具有简单、直观、 求解。图解法具有简单、直观、便于初学者窥探线 性规划基本原理和几何意义等优点。 性规划基本原理和几何意义等优点。
• 有效与无效 紧与松)约束：与最优解相关的约束为有效 有效与无效(紧与松 约束 紧与松 约束： (紧)约束。 紧 约束 约束。 • 最优解：总是在可行域的边界上，一般由可行域的顶 最优解：总是在可行域的边界上， 点表示。 点表示。 • 可行域：由约束平面围起来的凸多边形区域，可行域 可行域：由约束平面围起来的凸多边形区域， 个可行解。 内的每一个点代表一 个可行解。
20
无可行解(即无最优解 无可行解 即无最优解) 即无最优解
10
O
10
第一章线性规划-模型和图解法
a22 am2
a1n
a2n amn
(P1,
P2 ,
, Pn )
用向量表示时，上述模型可写为：
max(min)Z CX
s.t
n j 1
Pj x j
(, )b
X 0
线性规划问题可记为矩阵和向量的形式：
max(min)Z CX
s.t
AX
X
(, )b 0
max(min)Z CX
x21 x23
x14
x23
x32
x41
xij 0(i 1, ,4;
15
x22 x31 12
x23 x32
j 1, ,4)
10 20
二。线性规划问题的数学模型 下面从数学的角度来归纳上述三个例子的共同点。 ①每一个问题都有一组变量---称为决策变量，一般记为
x1, x2 , , xn. 对决策变量每一组值：(x1(0) , x2(0) , xn(0) )T 代表了
表1-3
月份
12
所需仓库面积 15 10
单位：100m2
34 20 12
合同租借期限 合同期内的租费
表1-4
单位；元/100m2
1个月 2个月 3个月 4个月
2800 4500 6000 7300
表1-2
月份
12
所需仓库面积 15 10
单位：100m2
34 20 12
合同租借期限 合同期内的租费
max(min) Z c1x1 c2 x2 cn xn
a11x1 a12 x2 a1n xn (, )b1
s.t
a21x1
a22 x2
a2n xn
(, )b2
am1x1 am2 x2 amnxn (, )bm
04-06线性规划-1
所有可行解构成的集合即为可行解集。
最优解（optimal solution）
使目标函数取得最大值（或最小值）的可行解 称为最优解。
LP一般形式
一组决策变量
满足这三个要素的 问题就是线性规划 问题
每个问题都用一组决策变量表示某个方案，通 常要求这些未知数取值是非负的。
一个线性目标函数
max s CX s.t. AX b X 0
一般称C为价值向量，b为资源向量，A为技术系数矩阵
关于标准型要把握几点
决策变量大于等于0 约束条件均为等式 约束条件右端项bi大于等于0 目标函数为求max
如何将一般问题化为标准型？
若目标函数是求最小 值 Min z = CX 令 z’= - z, 则 Max z’= - CX
该问题可行域为空集， 即无可行解，也不存在 最优解
第3部分 线性规划的标准型(SLP)
线性规划标准型(SLP)
写成缩小形式或矩阵形式
max s c j x j
j 1
n
n aij x j bi , i 1,2,, m s.t. j 1 x 0, j 1,2,, n j
产品A 9 4 3 产品B 4 5 10 资源限额
360工时 200台时 300公斤
70
120
问：如何安排生产使该厂获利最大？
解：设x1,x2分别表示A、B两种产品的产量 那么其总利润为： z=70x1+120x2 并且由于资源限制，应有： 9x1＋4x2≤360
4x1+5x2≤200
3x1+10x2≤300 我们的目标是使z最大
可加性假定：每个决策变量对目标函数和约束方程的
影响独立于其他变量的，目标函数值是每个决策变量对 目标函数贡献的总和
最优解（optimal solution）
使目标函数取得最大值（或最小值）的可行解 称为最优解。
LP一般形式
一组决策变量
满足这三个要素的 问题就是线性规划 问题
每个问题都用一组决策变量表示某个方案，通 常要求这些未知数取值是非负的。
一个线性目标函数
max s CX s.t. AX b X 0
一般称C为价值向量，b为资源向量，A为技术系数矩阵
关于标准型要把握几点
决策变量大于等于0 约束条件均为等式 约束条件右端项bi大于等于0 目标函数为求max
如何将一般问题化为标准型？
若目标函数是求最小 值 Min z = CX 令 z’= - z, 则 Max z’= - CX
该问题可行域为空集， 即无可行解，也不存在 最优解
第3部分 线性规划的标准型(SLP)
线性规划标准型(SLP)
写成缩小形式或矩阵形式
max s c j x j
j 1
n
n aij x j bi , i 1,2,, m s.t. j 1 x 0, j 1,2,, n j
产品A 9 4 3 产品B 4 5 10 资源限额
360工时 200台时 300公斤
70
120
问：如何安排生产使该厂获利最大？
解：设x1,x2分别表示A、B两种产品的产量 那么其总利润为： z=70x1+120x2 并且由于资源限制，应有： 9x1＋4x2≤360
4x1+5x2≤200
3x1+10x2≤300 我们的目标是使z最大
可加性假定：每个决策变量对目标函数和约束方程的
影响独立于其他变量的，目标函数值是每个决策变量对 目标函数贡献的总和
管理运筹学第二章线性规划的图解法
02
图解法的基本原理
图解法的概念
图解法是一种通过图形来直观展示线性规划问题解的方法。它通过在坐标系中绘 制可行域和目标函数，帮助我们理解问题的结构和最优解的位置。
图解法适用于线性规划问题中变量和约束条件较少的情况，能够直观地展示出最 优解的几何意义。
图解法的步骤
确定决策变量和目标函数
明确问题的决策变量和目标函数，以便在图 形中表示。
目标函数是要求最小化或最大化的函数，通常表示为 $f(x) = c_1x_1 + c_2x_2 + ldots + c_nx_n$。
04
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 $a_1x_1 + a_2x_2 + ldots + a_nx_n = b$。
LINDO是一款开源的线性规划求解器，用 户可以免费使用。
软件工具的使用方法
Excel
用户需要先在Excel中设置好线性规划模型，然后使 用“数据”菜单中的“规划求解”功能进行求解。
Gurobi/CPLEX/LINDO
这些软件通常需要用户先在软件界面中输入线性规划 模型，然后通过点击“求解”按钮进行求解。
实例三：分配问题
总结词
分配问题是指如何根据一定的分配原则 或目标，将有限的资源分配给不同的需 求方，以最大化整体效益。
VS
详细描述
分配问题在实际生活中广泛存在，如物资 分配、任务分配等。通过图解法，可以将 分配问题转化为线性规划模型，并利用图 形直观地展示最优解的资源分配方案。在 分配问题中，通常需要考虑不同需求方的 重要性和优先级，以及资源的有限性等因 素，以实现整体效益的最大化。
线性规划问题的图解法
第二十四页，共51页。
单纯形法的计算(jìsuàn)步骤
单纯形法的思路(sīlù)
找出一个(yī ɡè)初始可行解
4x1
16
可行(kěxíng)域
单纯形法的进一步讨论(tǎolùn)－人工变量法
第四十三页，共51页。
单纯形法的计算(jìsuàn)步骤
是否最优 故人(gùrén)为添加两个单位向量，得到人工变量单纯形法数学模型：
量作为换出变量。
L
min
bi a ik
a ik
0
第二十九页，共51页。
单纯形法的计算(jìsuàn)步骤
③ 用换入变量(biànliàng)xk替换基变量(biànliàng)中的换出变量 (biànliàng)，得到一个新的基。对应新的基可以找出一个新的基可 行解，并相应地可以画出一个新的单纯形表。
： X (1) K和X (2) K
X X (1) (1 ) X (2) (0 1)
则X为顶点(dǐngdiǎn).
(wèntí)
的 几
第四页，共51页。
凸组合(zǔhé)：
意线 义性
规 划 问 题 的 几 何
设X（1) ,..., X (k)是n维向量空间中的k个点,
若存在1,..., k ,且0 i 1, i 1,2,..., k,
A
1 域2 3
D
| E|
45
4 x2 16 x1 + 2x2 8
|||| 6789
x1
第九页，共51页。
❖图解法
目标(mùbiāo)函数 Max Z = 2x1 + 3x2
x2 9—
8—
7—
6—
5—
4—
单纯形法的计算(jìsuàn)步骤
单纯形法的思路(sīlù)
找出一个(yī ɡè)初始可行解
4x1
16
可行(kěxíng)域
单纯形法的进一步讨论(tǎolùn)－人工变量法
第四十三页，共51页。
单纯形法的计算(jìsuàn)步骤
是否最优 故人(gùrén)为添加两个单位向量，得到人工变量单纯形法数学模型：
量作为换出变量。
L
min
bi a ik
a ik
0
第二十九页，共51页。
单纯形法的计算(jìsuàn)步骤
③ 用换入变量(biànliàng)xk替换基变量(biànliàng)中的换出变量 (biànliàng)，得到一个新的基。对应新的基可以找出一个新的基可 行解，并相应地可以画出一个新的单纯形表。
： X (1) K和X (2) K
X X (1) (1 ) X (2) (0 1)
则X为顶点(dǐngdiǎn).
(wèntí)
的 几
第四页，共51页。
凸组合(zǔhé)：
意线 义性
规 划 问 题 的 几 何
设X（1) ,..., X (k)是n维向量空间中的k个点,
若存在1,..., k ,且0 i 1, i 1,2,..., k,
A
1 域2 3
D
| E|
45
4 x2 16 x1 + 2x2 8
|||| 6789
x1
第九页，共51页。
❖图解法
目标(mùbiāo)函数 Max Z = 2x1 + 3x2
x2 9—
8—
7—
6—
5—
4—
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
第一节线性规划的模型与图解法一线性规划问题及其数学模
1. 图解法的步骤
（1）做约束的图形
x2
先做非负约束的图形； 再做资源约束的图形。 90
以例1.1为例，其约束为
?9x1 ? 4x2 ? 360
s.t
?? ? ?
4 x1 3x1
? ?
5x2 ? 200 10x2 ? 300
40 30
?? x1, x2 ? 0
各约束的公共部分即
模型的约束，称可行域。 0
解：设安排甲、乙产量分别 为 x1, x2,总收入为 z ，
则模型为：
Maxz ? 7x1 ? 12x2
?9x1 ? 4x2 ? 360
s.t.??? ?
4 x1 3x1
? ?
5x2 ? 200 10x2 ? 300
?? x1, x2 ? 0
线性规划模型的一般形式：（以MAX型、 ? 约束为例）
40 50
x 100 1
（2）做目标的图形
对于目标函数 z? cx ???c x
x2
11
nn
任给 z 二不同的值，
便可做出相应的二
直线，用虚线表示。
以例1.1为例，其目标为
z ? 7 x ? 12 x ，分别令
1
2
z ? 84和z ? 168 ，做出
14
相应的二直线，便可看出 7
z 增大的方向。
0
1
n
1
n
ij m? n
1
m
则模型可表示为
Maxz ? CX
s.t.?? ?
AX X?
? 0
b
回顾例 1.1的模型
其中
X ? (x , x )T 表示决策变量的向量；
1
2
整数线性规划及0-1规划
蝶泳 仰泳 蛙泳 自由泳
甲 1’06”8 1’15”6 1’27” 58”6
乙 57”2 1’06” 1’06”4 53”
讨论 丁蛙泳c43 =69.675.2，戊自由泳c54=62.4
57.5, 方案是否调整？ 敏感性分析？ IP规划一般没有与LP规划相类似的理论，LINDO 输出的敏感性分析结果通常是没有意义的。 c43, c54 的新数据重新输入模型，用LINDO求解
若选择队员i参加泳姿j 的比赛，记xij=1, 否则记xij=0
目标 函数
约束 条件
4
Min
Z
c
j 1 i 1
4
5
ij
x ij
每人最多入选泳姿之一
每种泳姿有且只有1人
x ij 1, i 1, 5
5
x ij 1, j 1, 4
j 1
i 1
模型求解
输入LINDO求解
0-1规划模型
课号 课名 微积分 线性代数 最优化方法 数据结构 应用统计 计算机模拟 计算机编程 预测理论 数学实验 先修课要求
约束条件
先修课程要求 x3=1必有x1 = x2 =1
x 3 x1 , x 3 x 2
2 x 3 x1 x 2 0
x4 x7
应用统计 微积分；线性代数
• 若生产某类汽车，则至少生产80辆，求生产计划。 方法3：化为非线性规划
x1=0 或 80
x2=0 或 80 x3=0 或 80
x 1 ( x 1 80 ) 0
x 2 ( x 2 80 ) 0
x 3 ( x 3 80 ) 0
非线性规划（Non- Linear Programming，简记NLP） NLP 虽 然 可 用 现 成 的 数 学 软 件 求 解 ( 如 LINGO, MATLAB)，但是其结果常依赖于初值的选择。 实践表明，本例仅当初值非常接近上面方法算出 的最优解时，才能得到正确的结果。
线性规划问题的图解法
20 40
.
即B点坐标为20 ，40，代入目标函数可得最优值Smax 50 20 30 40 2 200 .
线性规划问题的图解法
例2
解
1. 求可行域（如图7 - 2所示）
（1）建立直角坐标系Ox1x2 . （2）满足条件 x1 x2 2 的所有点均落在直线 x2 2 x1 的右下半平面内； （3）满足条件 x1 x2 2 的所有点均落在直线 x2 2 x1 的右上半平面内. 由约束条件可知，无界区域ABCD是其可行域 .
3 截距最大的点即为最优解，其对应的S值就是最优值 .因此，我们可以把过原点且斜率 5的直
3 线作为参照直线，然后在可行域里进行平移，直到找到最优解 .
显然，斜率为 5的直线在可行域里平移时过B点的纵截距最大，求B点的坐标，联立 3
方程
x2 x2
Hale Waihona Puke 80 2x1 40，解得
x1 x2
图7-2
线性规划问题的图解法
2. 求最优解 把目标函数 S x1 2x2 中的S看作参数，当S 0时，目标函数S x1 2x2是一条过原点 的直线，在坐标系内画出这样的直线（用虚线表示），然后再将该直线向可行域内平移 . 在平移
时，7-2中B点是满足该约束条件的S最小值，其坐标为2 ，0，于是得到该线性规划问题的最
于是从约束条件知，由l1 ，l2 ，l3以及x1轴围成的区域 ABCD是该线性规划问题的可行域，如图7-1所示 .
图7-1
线性规划问题的图解法
2.求最优解 可行域的点满足约束条件，但并非使得目标函数 max S 50x1 30x2 取得最大值的解， 且该目标函数对应的图象也是一条直线，其斜率为 5，可行域里能使该直线与y轴的纵
运筹学线性规划问题与图解法
线性规划问题的一般形式
Max(min)Z=C1X1+ C2X2+…+CnXn a11X1+ a12X2+…+ a1nXn (=, )b1 a21X1+ a22X2+…+ a2nXn (=, )b2 … … … am1X1+ am2X2+…+ amnXn (=, )bm Xj 0(j=1,…,n)
简写式
Max(min)z c j x j
j 1 n
aij x j (, )bi , i＝1, 2,..., m st. j 1 x 0, j 1, 2,..., n j
n
向量式 Max(min)z CX
Pj x j (, )b st . j 1 x 0
min z C T X
线性规划的标准型
下列情况具体处理 若要求目标函数求最大化 若约束方程为不等式：非负松弛变量，非负 剩余变量 若变量不是非负：非正，自由变量， 右边为非正 任何形式的线性规划模型都可以化为标准型。
Ai
配料问题:每单位原料i含vitamin如下：
原料
1
A
4
B
1
Ｃ
0
每单位成本
2
2
3
6
1
1
7
2
1
5
6
4
每单位添 加剂中维生 素最低含量
2
5
3
8
12
14
8
求：最低成本的原料混合方案
解：设每单位添加剂中原料i的用量为 xi (i =1,2,3,4)
minZ= 2x1 + 5x2 +6x3+8x4 4x1 + 6x2 + x3+2x4 12
第一章--线性规划及图解法
x1 - 1.9 x2 = -3.8
(0,2)
D
x1 - 1.9 x2 = 3.8
（7.6,2） ） 34.2 = 3 x1 +5.7 x2
可行域
max Z (3.8,0) min Z
o
0=3 x1 +5.7 x2
x1 + 1.9 x2= 3.8
x1
第一章
线性规划及单纯形法
可行域为无界 区域一定无最 优解吗？ 优解吗？
O A
x1
§2 线性规划问题的图解法
由以上两例分析可得如下重要结论： 由以上两例分析可得如下重要结论：
1、LP 问题从解的角度可分为： 、 问题从解的角度可分为：
a. 有唯一最优解
⑴ 有可行解 b. 有无穷多最优解
C. 无最优解
⑵ 无可行解 2、LP 问题若有最优解，必在可行域的某个顶点上取 、 问题若有最优解，
§1 线性规划问题及其数学模型 特点： 特点：
线性规划问题的标准形式：
1、目标函数为极
max z = c1x1 + c2x2 + … + cnxn s.t. a11x1 + a12x2 + … + a1nxn = b1 a21x1 + a22x2 + … + a2nxn = b2 …… am1x1 + am2x2 + … + amnxn = bm xj ≥ 0 （j = 1,2,…,n） bi ≥ 0 （i = 1,2,…,m）
若有两个顶点上同时取到， 到；若有两个顶点上同时取到，则这两点的连线上 任一点都是最优解。 任一点都是最优解。
§2 线性规划问题的图解法
图解法优点： 图解法优点： 直观、易掌握。有助于了解解的结构。 直观、易掌握。有助于了解解的结构。 图解法缺点： 图解法缺点： 只能解决低维问题，对高维无能为力。 只能解决低维问题，对高维无能为力。
第一章 线性规划
常数项bi全为非负。变量xj值非负。
m axz c j x j
j 1
n
s.t.
aij x j bi i 1, , m j 1 x 0 j 1, , n j
n
一般形变成标准形的方法
1、目标函数：求极大值
两边乘以-1，最大变最小。
例
max z x1 2 x2 3x3 3x3 0 x4 0 x5
2 x x x x x 9 1 2 3 3 4 3x x 2 x 2 x x5 4 1 2 3 3 s.t. 3x1 2 x 2 3x3 3x3 6 x1 , x 2 , x3 , x3 , x 4 , x5 0
b
min z 3x1 5 x 2 x3 x1 2 x 2 x3 6 2 x x 3x 16 1 2 3 s.t. x1 x 2 5 x3 10 x1 , x 2 0, x3无约束
1-4线性规划问题的解
1、可行解 2、最优解
一般线性规划的数学模型 线性规划的标准形式 图解法 单纯形法
§ 1、一般线性规划问题的数学模型
1-1 数学模型
例1 用一块边长为a的正 方形铁皮做一个容器， 应如何裁剪，使做成 的容器的容积最大
x
a
v a 2x x，x 0, a 0
2
例2 常山机器厂生产Ⅰ、Ⅱ两种产品。这两 种产品都要分别在A、B、C三种不同设备 上加工.按工艺资料规定，生产每件产品Ⅰ 需占用各设备分别为2h、4h、0h，生产 每件产品Ⅱ，需占用各设备分别为2h、0h、 5h.已知各设备计划期内用于生产这两种 产品的能力分别为12h、16h、15h，又知 每生产一件产品Ⅰ企业能获利2元利润， 每生产一件产品Ⅱ企业能获利3元，问该 企业应安排生产两种产品各多少件，使得 总利润计划期内的产量
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
[ 感谢观看 ]
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。
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
运筹学 线性规划 图解法
x2 4x1=16
x1+2x2=8
Q4
Q3
3
•Q2(4,2) 4x2=12
Q1
0
4
x1
2x1+3x2=0
2.试算法
最优解在顶点达到：
O点：X1=0, X2=0, Z=0 Q1: X1=4, X2=0, Z=8 Q2: X1=4, X2=2, Z=14 Q3: X1=2, X2=3, Z=10 Q4: X1=0, X2=3, Z=6
x2
X1=10/3,x2 =4/3
Z=12.67
0
x1
线性代数基础知识补充与回顾
一、克莱姆规则
含有n个未知数x1,x2,…xn的n个线性方程的方程 组如下式所示：
a11x1 a12x2 ..... a1nxn b1 a21x1 a22x2 ..... a2nxn b2 ...................................... an1x1 an2x2 ..... annxn bn
克莱姆法则 如果上述线性方程组的系数行列式不等于零，即有：
a11 a1n
D
0
an1 ann
那么，上述方程组有唯一解：
x1D D 1,x2D D 2,........xn .. ..D .D .n .
其中Dj（j=1，2，……n）是把系数行列式D中的第j 列的元素用方程组的常数项代替后得到的n阶行列式.
(a)可行域有界 唯一最优解
(b)可行域有界 多个最优解
(c)可行域无界 唯一最优解
(d)可行域无界 多个最优解
(e)可行域无界 目标函数无界
(f)可行域为空集 无可行解
课堂作业：用图解法求解下列问题
某厂利用A、B两种原料，生产甲、乙两种产品，有关数据如下：
- 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)。
2 第四讲 运输问题
3 第五讲 整数规划
4 第六讲 目标规划
5 第七讲 动态规划
6 第八讲 图与网络模型排队论, 对策论
7 第九讲 存储论、排队论、对策论及决策分析简介
学时
4 4 4 4 4 4 8 8 8
绪论 历史，性质，应用
20世纪整个世界参与规模最大的事件是什么？ 第二次世界大战！ 整个世界的资源都投入到了第二次世界大战中。 如何才能更好地利用资源，分配有限的资源，这是一个值得
模型的三种基本形式： （1）形象模型，（2）模拟模型，（3）符号或数学模型。
构造模型是一种创造性劳动，成功的模型往往是科学和艺 术的结晶，构造模型的方法和思路通常有以下几种：
绪论 历史，性质，应用
直接分析法 按研究者对问题内在机理的认识直接构造出 模型。运筹学中已有不少现存的模型，如线性规划模型、 投入产出模型、排队模型、存储模型、决策和对策模型等 等。这些模型都有很好的求解方法及求解软件，但用这些 现成的模型研究问题时，应注意不能生搬硬套。
绪论 历史，性质，应用
运筹学的性质和特点
a. 一种哲学方法论; b. 研究“事”而非“物”; c. 科学性，实践性，系统性，综合性; d. 模型的特点——系统优化模型。 运筹学—— 为决策机构在对其控制下业务活动进行决策时，
提供以数量化为基础的科学方法。 运筹学—— 一门应用科学，它广泛应用现有的科学技术知
研究的问题。 当时在英国军队中率先成立了研究小组——运筹小组
来研究这些问题，这就是著名的OR小组.很快美军中 也相继成立了OR小组。 战争—— 运筹学诞生的温床。
绪论 历史，性质，应用
二战中成功的运筹学案例：
英国防空部门如何布置防空雷达，建立最有效的防空警报系 统。
英，美空军如何提高对地面目标轰炸的命中率。 如何安排反潜飞机的巡逻飞行线路。 深水炸弹的合理爆炸深度，摧毁德军潜艇数增加400%。 商船如何编队，遭潜艇攻击时如何减少损失。 使船只受敌机攻击时，中弹数由47%降到29%。 这些研究大大提高了盟军的作战能力，为反法西斯
管理运筹学
Operations Research
授课教师 余 勇
Telephone: 88061330 E-mail: yuy@
《管理运筹学》课程 教学大纲Βιβλιοθήκη 课时安排：序号课程内容
1 第一讲 管理运筹学序论，线性规划问题
2 第二讲 线性规划的图解法及灵敏度分析
3 第三讲 线性规划问题的计算机求解及在管理中的应用
绪论 历史，性质，应用
数据分析法 对有些问题的机理尚未了解清楚，若能搜集 到与此问题密切有关的大量数据，或通过某些试验获得大 量数据，这就可以用统计分析法建摸。
试验分析法 有些问题的机理不清，又不能作大量试验来 获得数据，这时只能通过做局部试验的数据加上分析来构 造模型。
想定（构想）法 当有些问题的机理不清，又缺少数据， 又不能作试验来获得数据时，例如有些社会、经济、军事 问题，人们只能在已有的知识、经验和某些研究的基础上， 对于将来可能发生的情况给出逻辑上合理的设想和描述。 然后用已有的方法构造模型，并不断修正完善，直至比较满意
战争的最后胜利作出了巨大的贡献！
绪论 历史，性质，应用
战争结束了！ 整个世界投入到了战后的重建国家的经济之
中。 运筹学的方法相继在工业，农业，经济，社会问题等各个
领域中展开了应用。与此同时，运筹数学有了飞快的发展， 并形成了许多运筹学的分支。 线性规划，非线性规划，整数规划，目标规划，动态规划， 图与网络分析，统筹方法，排队论，存储论，对策论，决 策论，多目标决策。
5) 解的控制。通过控制解的变化过程决定是否要作一定的改 变；
6) 解的实施。是指将解用到实际中必须考虑到实施的问题， 如向实际部门讲清解的用法，在实施中可能产生的问题和 修改。
绪论 历史，性质，应用
运筹学的模型
运筹学在解决问题时，按研究对象不同可构造各种不同的 模型。模型是研究者对客观现实经过思维抽象后用文字、 图表、符号、关系以及实体模样描述所认识到的客观对象。 模型的有关参数和关系式是较容易改变的，这样是有助于 问题的分析和研究。利用模型可以进行一定预测、灵敏度 分析等。
类比法 有些问题可以用不同方法构造出模型；而这些模 型的结构性质是类同的，这就可以互相类比。如物理学中 的机械系统、气体动力学系统、水力学系统、热力学系统 及电路系统之间就有不少彼此类同的现象。甚至有些经济、 社会系统也可以用物理系统来类比。在分析有些经济、社 会问题时，不同国家之间也可以找出某些类比的现象。
2) 建立模型。 即把问题中可控变量，参数和目标与约束之间 的关系用一定的模型表示出来;
3) 求解。用各种手段（主要是数学方法，也可用其他方法） 将模型求解。解可以是最优解、次优解、满意解。复杂模 型的求解需用计算机，解的精度要可由求决策者提出。
绪论 历史，性质，应用
运筹学的工作步骤
4) 解的检验。首先检查求解步骤和程序有无错误，然后检查 解是否反映现实问题；
识和数学方法，解决实际中提出的专门问题。 运筹学—— 是一种给出问题坏的答案的艺术，否则问题的
结果会更坏。
绪论 历史，性质，应用
运筹学的工作步骤
运筹学在解决大量实际问题的过程中形成了自己的工作步骤：
1) 提出和形成问题。 即弄清问题的目标，可能的约束，问题 的可控变量以及有关参数，搜集有关资料;
为止。
绪论 历史，性质，应用
运筹学的主要应用 二次大战后运筹学的应用迅速转向了
民用，下面对某些重要领域给于简述。 1) 市场销售------广告预算和媒介选择、竞争性定价、新品开
发、销售计划的制订。（美）杜邦公司在五十年代起就非 常重视将运筹学用于如何做好广告工作、产品定价、新品 引入。 2) 生产计划------从总体确定生产、存储和劳动力的配合等计 划适应波动的需求计划。巴基斯坦一重型制造厂用线性规 划安排生产计划，节省10%的生产费用。 3) 运输问题------涉及空运、水运、公路、铁路运输、管道运 输等。公路网的设计和分析，市内公共汽车路线的选择和 行车时刻表的安排，出租车的调度等。