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运筹学灵敏度分析

运筹学灵敏度分析

只需由 j 0解得c j的范围。
(2) c j 是基变量x j的价格系数 这时要影响所有的检验 数
i ci (c1 ci ci cm ) B Pi , 应由所有的 i 0解得公共的c j。
1
p11-2
例1:在(煤电油例)中,其单纯形终表如下:
0 x 7 x 12 x
3 1
运筹学
2

84 20 24
0 1 0
0
0 0 1
0
1 0 0
0
- 0.32 0.4 - 0.12
- 1.36
1.16 - 0.2 0.16
- 0.52
z 428
(1)甲产品的价格在何范围内变化时,现最优解不变?
解:甲产品的价格c1是基变量的价格系数。 0.32 由 4 0 0 7 c1 12 0.4 2.8 0.4c1 1.44 0 0.12 得 c 3.4, 1.16 由 5 0 0 7 c1 12 - 0.2 1.4 0.2c1 1.92 0 0.16 得 c 2.6,
2
运筹学
例1:在(煤电油例)中,其单纯形终表如下:
0 x 7 x 12 x
3
1
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84 20 24
0 1
0
0 0 1
1 0
0
- 3.12 1.16 0.4 - 0.2
- 0.12 0.16
z 428
0
0
0
- 1.36
- 0.52
(3)若有人愿以每度1元的价格向该厂供应25度电,是 否值得接受?
§3.4 灵敏度分析
灵敏度分析——研究系数变化对最优解的影响.

运筹学_第11讲 灵敏度分析1

运筹学_第11讲 灵敏度分析1

第20页
例1-2 分析λi分别在什么范围变化时,最优基不变?
max z = 2x1 + 3x2
对偶问题决策变量的最优解<影子价格>: Y*T= CBB-1
第7页
分析 cj 的变化 c j c j c j
基变量 基变量 基可
系数
行解
基变量 XB
CB
XB B-1b
I
非基变量
XN
Xs
B-1N
B-1
Y*T= CBB-1
最c j优值z j可 原问题 能对已偶变问题
0 CN-CBB-1N -CBB-1 Z*=CBB-1b 结论或继续计算的步骤
得最优解为:
cj zj
0 0 0 1/ 4 1/ 2
X*=(7/2, 3/2, 15/2, 0, 0)T
即每天生产3.5单位产品Ⅰ,1.5单位产品Ⅱ时总利润最多,且 zmax=8.5(百元)。
第14页
例2-1
产品Ⅰ利润降至1.5百元/单位,产品Ⅱ的利润 增至2百元/单位,生产计划如何变化?
解:(2) 将产品Ⅰ、Ⅱ的利润变化反映在最终单纯形表中,可得
max z = 21x.51x+1x+22x2 s.t. 5x2 ≤15
6x1+2x2 ≤24 x1+ x2 ≤5
x1, x2 ≥0
因有非基变量的检验数大于零
需继续用单纯形法迭代计算,
cj CB 基 b
1.25 21 0 0 0 x1 x2 x3 x4 x5
0 x3 15/ 2 0 0 1 5/ 4 15/ 2
原问题 对偶问题值可能已变结论或继续计算的步骤
0 可行解 可行解 问题的最优解或最优基不变
可行解 非可行解 用单纯形法继续迭代求最优解

管理运筹学ppt6第六章 单纯形法的灵敏度分析与对偶ok

管理运筹学ppt6第六章 单纯形法的灵敏度分析与对偶ok

§ 1 单纯形表的灵敏度分析
解:首先求出x3在最终表上的系数列B−1P'6,zj,σj
迭代 基变
x1
x2
s1
s2
s3
x3
次数 量
cB
50 100
0
0
0
160
x1
50
1
0
1
0
-1
10.5
s2
0
0
0
-2
1
1
20
2
x2
100
0
1
0
0
1
1
zj
50
100
50
0
50 125
σj=cj-zj
0
0
-50
0
-50 35
➢ 基变量系数cB变化 ➢ 对所有的zj都变化,包括zk
z j cB p j
假设cB=(cB1, cB2,…, ck ,…,cBm)
(cB1, cB2,…, ck+ck ,…,cBm)
§ 1 单纯形表的灵敏度分析
原最优单纯形表可表示如下。
迭代 基变

xk

xj

次数 量
cB

ck

cj

xB1
若要最优解不变
j = j ck akj
当j≠k时, j
0
akj 0
ck
j
akj
akj 0
ck
j
akj
当j=k时, k ck ck zk
xk为基变量 k 0, akk 1
k = 0
=ck ck zk ck akk
max{
j

运筹学-线性规划灵敏度分析_图文

运筹学-线性规划灵敏度分析_图文
在目前计算机普及率很高的情况下,通常的方法是程序 中修改A后重新计算成即可。
例2.1 在例1.1中新增一种产品:防盗门
例2.2 在例1.1中新增一个约束:电力限制
作业:P50—52,1,3,5
运筹学 小结: 一般信息的变化: 价值向量—市场变化 右端向量—资源变化 系数矩阵—技术进步
线性规划
C的变化只影响检验数(对偶问题的解),不影响原问题 的基本解;
格,所以它们所需要的主要原料(木材和玻璃)、制作时间、最大销售量与利润均 不相同。该厂每天可提供的木材、玻璃和工人劳动时间分别为600单位、1000单位 与400小时,详细的数据资料见下表。问: (1)应如何安排这四种家具的日产量,使得该厂的日利润最大? (2)家具厂是否愿意出10元的加班费,让某工人加班1小时? (3)如果可提供的工人劳动时间变为398小时,该厂的日利润有何变化? (4)该厂应优先考虑购买何种资源? (5)若因市场变化,第一种家具的单位利润从60元下降到55元,问该厂的生产计 划及日利润将如何变化?
表1 雅致家具厂基本数据
家具类型 1
劳动时间 (小时/件)
2
木 材(单 位/件)
4
玻 璃( 单位/件)
6
单位产品利 润(元/件)
60
最大销售量 (件)
100
2
1
2
2
20
200
3
3
1
1ห้องสมุดไป่ตู้
40
50
4
2
2
2
30
100
可提供量
400小时
600单位
1000单位
解:依题意,设置四种家具的日产量分别为决策变量 x1,x2,x3,x4,目标要求是日利润最大化,约束条件为三 种资源的供应量限制和产品销售量限制。

运筹学灵敏度分析(最全版)PTT文档

运筹学灵敏度分析(最全版)PTT文档

c + c YP 表中b列中有负数,即解答列有负数,故可用对偶单纯形法求最优解。
1、代表产品的单位利润或单位售价时,灵敏j度分析可用于j 预先确定保j持现有生产规模条件下单位产品利润或单价的可变范围。
解题步骤:先用单纯形法解题,然后考虑参数变化,最后确定变化范围。
△c2/2≤0和△c2/8-1/8≤0
br bi / air ;
i=1,2,…,m i=1,2,…,m
air < 0
br bi / air
得到公式:
5=-8, △b2≤2/0.
ma ab ix irai{r0} brm iab inira{ ir0}
(2)当cr是基底变量xr的系数,即cr CB,cr变化 cr后,有
故△c2的变化范围:
例题: 将上面例题进行实际应用。每台设备台时的影子 价格为元。若该厂又从别处抽出4台时用于生产两种产品, 求这时该厂生产两种产品的最优方案。
表中b列中有负数,即解答列有负数,故可用对偶单纯 形法求最优解。
最优解见下表
cj
CB XB b 2 x1 4 0 x3 2 3 x2 3
cj-zj
230 0 0 x1 x2 x3 x4 x5 1 0 0 0.25 0 0 0 1 -0.25 -05 0 1 0 0 0.25 0 0 0 -0.5 -0.75
5=-8, △b2≤2/0.
2每台3设例备0台:时的0求影子0第价格一为元章。 例题中当第二个约束条件b2变化范围△b2。
△c2≥-1.
每台设备台时的影子价格为元。
设基变量x2的系数c2变化△c2,在原最优解不变的条件下,确定△c2的变化范围。
x1 x2 x3 x4 x5 0 0 1 -0.

运筹学第11讲灵敏度分析

运筹学第11讲灵敏度分析

第二章 线性规划的对偶理论
Duality Theory 对偶问题的经济解释——影子价格 线性规划的对偶问题 对偶单纯形法 灵敏度分析 对偶问题的基本性质
1、什么是灵敏度分析? 是指研究线性规划模型的某些参数(bi, cj, aij)或限制量(xj, 约束条件)的变化对最优解的影响及其程度的分析过程<也称为优化后分析>。
设备A(h)
设备B(h)
调试工序(h)
利润(百元)


每天可用能力
资源
产品
0
5
6
2
1
1
2
1
15
24
5
例2-1
如何安排生产计划才能使总利润最多?
解:
(1) 设x1, x2分别表示Ⅰ、Ⅱ两种产品的生产数量,得LP模型
max z = 2x1+x2 s.t. 5x2 ≤15 6x1+2x2 ≤24 x1+ x2 ≤5 x1, x2 ≥0
用单纯形法求解得最终单纯形表
得最优解为:
X*=(7/2, 3/2, 15/2, 0, 0)T
zmax=8.5(百元)。
即每天生产3.5单位产品Ⅰ,1.5单位产品Ⅱ时总利润最多,且
max z = 2x1+x2 s.t. 5x2 ≤15 6x1+2x2 ≤24 x1+ x2 ≤5 x1, x2 ≥0
5. 分析系数 aij 的变化
系数矩阵A
s.t.
对偶问题决策变量的最优解<影子价格>:
初始单纯形表
最优单纯形表
X*=B-1b
CN-CBB-1N ≤0
-CBB-1 ≤0
原问题基变量的最优解:

运筹学第二章24灵敏度分析

运筹学第二章24灵敏度分析

(3)其他情况讨论: 某个产品工艺参数改变; 新品代替原产品等;
(2) N =?
舍弃中间计算过程
只考察初始表和最终表
B-1 = AB-1
2、价值系数C发生变化的情况: (1)当cj是非基变量的价值系数——它的变 化只影响 j 一个检验数。 ≤0 1 j c j CB B Pj ≥0 要进行基变换码?
j c j c j CB B Pj ≤ 0
' 1
c j ≤ CB B1 Pj c j
非基变量的价格系数变化,在原最优解 不变的条件下,确定的变化范围。
( 2 )当cj是基变量的价值系数 —— 它的变化 将影响所有非基变量的检验数. 1 N C N CB B N 当cj变化时,如能保持 0 ,则当前解仍 N 为最优解,否则可用单纯形法继续迭代求出 新的最优解。 1 C C B N 0 将cj看作待定参数,令 N N B 解这n-m个不等式,可算出保持最优解不变 时cj的变化范围 ! 基变量的系数变化,仍用c2代表x2的价值系 数(看成待定参数),原最优表格即为:
(2) 增加1个约束条件: 相当于系数阵A增加1行 首先将原最优解代入新增约束检查是 否满足?是,则说明新增约束不影响最 优解。否则再作下面的讨论:

将新增约束标准化,添加到原最优表 格中(相当于约束矩阵新增1行);


进行规格化处理 —— 用矩阵的行变换 将当前基变成单位阵; 用适当方法(通常是对偶单纯形法) 进行迭代求出新的最优解。
(1)增加1个新变量:相当于系数阵A增加1列 如开发出一种新产品,已知其有关工艺参数 (或消耗的资源量)和单位产品利润,设该种 产 品 的 产 量 为 xk , 则 ck 和 Pk 已 知 , 需 要 进 行 “是否投产”的决策。

《运筹学》胡运权第4版线性规划的对偶理论及灵敏度分析省名师优质课赛课获奖课件市赛课一等奖课件

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13
2
y3
2 3

y1符号不限, y 2 0, y3 0
非 对 偶 形 式 旳 原对 偶 问 题
例2-4 写出下列问题旳对偶问题
max z c1x1 c2 x2 c3x3
a11x a12 x a13x3 b1
s.t.
a21x1 a31x1
a22 x2 a32 x2
a23 x3 a33 x3
出让自己旳资源?
问 题 旳 导 出
例2-1
条件:出让代价应不低于用同等数量资源由自己组织生 产活动时获取旳获利。
y1,y2,y3分别代表单位时间(h)设备A、设备B和调试工 序旳出让代价。 y1,y2,y3旳取值应满足:
6y 2
y 3
2
5y 1
2y 2
y 3
1
美佳企业用6h设备B和1h调试可 生产一件家电I,获利2元
y1, y2 , y3 0
LP1和LP2两个线性规划问题,一般称LP1为原问题, LP2为前者旳对偶问题。
max Z c1x1 c2 x2 cn xn
对 偶 问 题
s.t.
a11 a21
am1
a12 a22
am2
a1n x1 b1
a2n
x2
b2
amn xn bm
规 划 问
minW b1 y1 b2 y2 bm ym
a11 y1 a21 y2 am1 ym (, )c1
a12y1
a22 y2
am2
ym
(,
)c2
题 旳 对 偶 问
a1n y1 a2n y2 amn ym (, )cn

y j 0(符号不限,或 0)i 1 ~ m

管理运筹学单纯形法的灵敏度分析与对偶对偶问题课件

管理运筹学单纯形法的灵敏度分析与对偶对偶问题课件
参数灵敏度分析关注的是模型中参数变化对最优解的影响 。通过分析参数变化对最优解的影响,可以了解参数变化 对模型最优解的影响程度和方向,从而为决策者提供有关 参数调整的建议。
参数灵敏度分析的方法包括局部灵敏度分析和全局灵敏度 分析。局部灵敏度分析关注单个参数的小幅度变化对最优 解的影响,而全局灵敏度分析则考虑多个参数同时变化对 最优解的影响。
结合的必要性
解决复杂优化问题
单纯形法在处理线性规划问题时具有高效性,而灵敏度分析和对偶问题则提供了分析和解决非线性规划问题的 工具。将两者结合,可以更好地解决复杂的优化问题。
提高决策准确性
通过灵敏度分析,可以对决策变量的微小变化对最优解的影响进行量化分析,从而更准确地预测和应对各种情 况。对偶问题则提供了从另一个角度审视问题的机会,有助于发现潜在的优化空间。
灵敏度分析与对偶对偶问题的概述
灵敏度分析是线性规划中研究最优解的敏感性的分析方法。它主要关注当模型参数发生变化时,最优 解和最优值的变化情况。通过灵敏度分析,可以了解模型参数对最优解的影响程度,从而更好地理解 和预测实际问题的变化趋势。
对偶对偶问题是线性规划中的一类重要问题。它主要研究原问题和对偶问题的关系,以及如何利用对 偶理论求解原问题。对偶对偶问题在理论研究和实际应用中都具有重要的意义,如资源分配、投资组 合优化等问题。
感谢您的观看
THANKS
通过建立线性规划模型,将物流配送 路径问题转化为求取最小成本的问题 。约束条件包括车辆路径限制、运输 成本限制等,目标函数为最小化总成 本。
灵敏度分析与对偶对 偶问题应用
在物流配送路径调整过程中,需要考 虑客户需求变化、运输成本变化等因 素对最优解的影响。通过灵敏度分析 ,可以确定最优解对不同因素变化的 敏感性,从而制定出更加合理的配送 路径。同时,通过对偶对偶问题的研 究,可以更好地理解配送路径的性质 和结构,进一步优化配送路径。

运筹学第二章灵敏度分析

运筹学第二章灵敏度分析

m ax z 300 x1 500 x2
x1 4
s
.t
.
2 3
x2 x1
1 2
2 x
2
18
x 1 , x 2 0
m ax z 300 x1 500 x2 400 x3
x1 2 x3 4
s.t
.
2 3
x2 x1
x3 2x
12 2 x3
18
x1 , x2 , x3 0
改进多少,才能得到该决策变量的正数解。0表示不需再改进。
目标式系数: 指目标函数中的系数 允许增量、允许减量:表示目标函数中的系数在允许的增
量与减量范围内变化时,原问题的最优解不变。
450和1E+30的含义是什么?
2.2.2 图解法
0<=c1<=750
x2
8
7 6
5
4
3
2
可行域
1
c1=0(z=0x1+500x2) c1=300(z=300x1+500x2)
约束条件系数 a i j 变化的灵敏度分析
变量 x j 变化的灵敏度分析
约束条件数量变化的灵敏度分析
2.2 单个目标函数系数变化的灵敏度分析
只有一个系数cc j j 发生变化,即其他条件均不变,把
300 改成 500
m ax z 300 x1 500 x2
x1 4
s
.t
.
2 3
x x
2 1
规划求解得到
2.8 增加一个约束条件
增加一个约束条件,比如增加电力供应限制时, 最优解是否会发生变化?
假设生产一扇门和窗需要消耗电力分别为20kw和 10kw,工厂可供电量最多为90kw,此时应该在原 有的模型中加入新的约束条件:

运筹学讲义-灵敏度分析

运筹学讲义-灵敏度分析
k=1 −1 m
qi = ∂f ( x) ∂bi− = (CBB−1)i , 左导数 机会成本 zn+i = CBB−1P +i = (CBB−1)i n zn+i 因此 qi = − zn+i
−1 m
, 松弛变量 人工变量 剩余变量
m
机会成本的另外表达形 式 z j = CBB Pj = ∑(CBB )i aij = ∑qiaij
16
2.4.7 灵敏度分析举例 例2.4.3 某工厂生产三种产品 A, B, C,有五种生产组合方案。 ,有五种生产组合方案。
下两表给出有关数据。 产品至少110 个,求收 下两表给出有关数据。规定每天供应 A产品至少 产品至少 益最大的生产方案。 益最大的生产方案。
17
例2.4.3
为已选定各种组合方案的组数(j=1,2,…,5), x6为A产品 解:设xj为已选定各种组合方案的组数 , 产品 的剩余变量, 分别为工人工时和机器工时的松弛变量。 的剩余变量, x7,x8分别为工人工时和机器工时的松弛变量。
©管理与人文学院
1999,4 ,
忻展红
2.4 灵敏度分析
灵敏度分析又称为后优化分析
2.4 线性规划的灵敏度分析
• 线性规划是静态模型 • 参数发生变化,原问题的最优解还是不是最优 参数发生变化, • 哪些参数容易发生变化 – C, b, A • 每个参数发生多大的变化不会破坏最优解 • 灵敏度越小,解的稳定性越好 灵敏度越小,
18
例2.4.3 • • • • • • • • • 最优解的B 最优解的 –1是什么 产品A的影子价为多少 产品 的影子价为多少 组方案的生产费用提高2元 第II组方案的生产费用提高 元,是否要调整生产组别 组方案的生产费用提高 若工人加班费为1元 小时 小时, 若工人加班费为 元/小时,是否要采取加班措施 若通过租借机器增加工时, 若通过租借机器增加工时,租费的上限应为多少 A产品的订购合同是否有利 产品的订购合同是否有利 若要选用第IV组方案,该组的生产费用应降低多少 若要选用第 组方案, 组方案 若工人加班费为0.3元 小时 小时, 若工人加班费为 元/小时,最多允许加班时间多少 若机器租费低于44元 小时 问租几部机器才合适(每天 小时, 若机器租费低于 元/小时,问租几部机器才合适 每天 8小时计 小时计) 小时计 • 若第 组方案使机器工时减少 小时,能否被选入 若第III组方案使机器工时减少 小时, 组方案使机器工时减少0.5小时

敏感性分析(运筹学) ppt课件

敏感性分析(运筹学)  ppt课件
ppt课件 12:44 36
百分之百法则的作用
可用于确定在保持最优解不变的条件下,目标 函 数系数的变动范围 百分百法则通过将允许的增加或减少值在各个 系数之间分摊,从而可以直接显示出每个系数 的允许变动值 线性规划研究结束以后,如果将来条件变 化 ,致使目标函数中一部分或所有系数都发生变 动,百分百法则可以直接表明最初最优解是否 保持不变
ppt课件
10
资源定价的决策方案
例:某厂生产甲乙产品,(1)如何安排每周的利润为最大? 甲 乙 资源成本 资源拥有量
原材料 (kg) 设备 (工时) 电力 (度)
销售价格(元)
9 4 3
390
4 5 10
352
20 50 1
360 200 300
(2)如果企业可以不生产,那资源出让如何定价?
1、最优生产决策
12:44

Profit = $15/Chair
ppt课件 23
自己动手
拼装玩具生产
如果桌子的利润是$35,最优解会怎样变化呢? 如果又有一个额外的大块,会增加总利润吗? 如果桌子和椅子构成改变,最优解会变化吗? 如果还有一些原材料,你愿意以多大的代价购买呢? 你怎么来分析这些问题?
ppt课件 12:44
原问题(求极小) 右边 -3 -6 -2 0 0 2 -1 0
y1
y2 y3
7

-1 0
- 3
6
maxT 7 y1 y2 s.t. 2 y1 16 y2 7 y3 1 3 y1 7 y y 2 y3 0 ppt课件 y1 , y2 , y3 0
如果决策者考虑自己不生产甲乙两种产品,而把原拟用于生产 这两种产品的原材料、设备工时、电量资源全部出售给外单位, 或者做代加工,则应如何确定这三种资源的价格。 设原材料的单位出让获利为y1,设备工时的单位出让获利为y2, 电量的单位出让获利为y3 。 出让决策的线性规划模型:
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0
0
1
0
0
0
x3
1 0
0 1 1
0 2 -1
-1
0
x4
0 1
0
0
-3/2 -1 1
-1
2.5.1 单纯形法的矩阵描述
1. 约束方程系数矩阵的变化
约束方程系数矩阵
,进行初等行
变换,相当于左乘一个相应的初等阵。

,在A中所包含的矩阵B,左
乘 后,则得到

2. 约束方程右端项的变化
3. 目标函数系数的变化
1. 灵敏度分析的概念:
当某一个参数发生变化后,引起最优解如何改变的 分析。 可以改变的参数有: bi——约束右端项的变化,通常称资源的改变; cj ——目标函数系数的变化,通常称市场条件的变 化; pj ——约束条件系数的变化,通常称工艺系数的变 化; 其他的变化有:增加一种新产品、增加一道新的工 序等。
2.分析原理及步骤:
(1)借助最终单纯形表将变化后的结果按下述基
本原则反映到最终表里去。
B①-1bi△变b化:=
(b+△b)´=B-1 b´+B-1 △b
(b+△b)=
B-1
b+
②pj变化:(pj+△ pj )´= B-1 (pj+△ pj )= B-1 pj+ B-1 △ pj = pj ´+ B-1 △ pj
围来确定最优解是否改变。 由于系数的改变,最优值z可能发生 变化而不再是原值了。
2、约束条件右端值的变化
约束条件右端值每增加一个单位 引起的最优值的改进量称为对偶 价格。
对偶价格只适用于在右端值仅发 生了很小变动的情况
2.5.3 单纯形法灵敏度分析
在其他系数不变的情况下,一些参数在一定范围内 变化最优解不变。但是如果一些参数的变化较大, 最优解就可能发生变化。 这样就要问:这些参数在什么范围内变化时,问题 的最优基(或最优解)不变,或者当这些参数中的 一个或几个发生变化时,问题的最优解会有何变化。 这就是灵敏度分析要研究解决的问题。
③cj变化:直接反映到最终表中,计算检验数。 ④增加一个约束方程:直接反映到最终表中。
⑤增加新产品:仿照pj变化。
2.分析原理及步骤:
(2)检查改变后的最终表是否符合单纯形表的结 构要求(基变量的值中无负数,基变量的系数向量 构成单位矩阵,基变量的检验数全为0),或是否 符合对偶单纯形表的结构要求 (检验数中无正数, 基变量的检验数全为0,基变量的系数向量构成单 位矩阵); (3)检查原问题是否仍为可行解; (4)检查对偶问题是否仍为可行解;
只要目标函数直线的斜率处于直线 x1+2x2=8与直线4x1=16的斜率之 间,Q2点就仍然是最优解的点。
目的标斜函率数-c直1 /线c2的小斜于率等z于=-c01.x51+c2x2
如果甲产品的单位利润不变,乙产
品的单位利润改变,可得甲产品的 利润范围c ≥1.5.同理,乙产品的利 润最优范围1 0≤C2≤4。 当两个系数C1、C2都改变时,我们 仍然可以用目标函数斜率的变化范
例子
用图解法求得的最优解 为Q(4,2)点。即生 产甲产品4件,乙产品2 件。
1.目标函数系数的变化
考虑目标函数系数变化对例题中最优产量解有什么 影响。甲产品的利润为2元,乙产品的利润为3元, 如果其中一种产品的利润增加,公司就会增加该产 品的产量,如果其中一种产品的利润减少,公司就 会减少该产品的产量。但问题是,利润变化多少时, 管理者才应该决定改变产量呢? 每个目标函数都有一个最优范围,目标函数系数在 此范围内变化,模型最优解保持不变。 下面用图解法求解这个最优范围。
(a)
1
-2
0
0
XB b
x1
x2
x1 (f) (g)
2
x5 4 (h)
(i)
cj - zj
0
7
x3
x4
x5
-1 1/2 0
1
1/2 1
(j)
(k) (l)
--7-- --第2章 对偶问题--
2.5.2 图解法灵敏度分析
以前讨论线性规划问题时,假定αij,bi,cj都是常数。 但实际上这些系数往往是估计值和预测值。如市场 条改件变一而变改,变c;j值bi就是会根变据化资;源α投ij入往后往的是经因济工效艺果条决件定的 的一种决策选择。显然,当线性规划问题中某一个 或几个系数发生变化后,原来已得结果一般会发生 变化。 因此,所谓灵敏度分析,是指当线性规划问题中的 参数发生变化后,引起最优解如何改变的分析。

,得
,两边左
乘基变量的目标函数系数 ,得到

得到
用单纯形表表示如下:
初始表
XB
XN
XS = b
B
N
c0j,·-····z·,j 0
B
N
最终表
XB
XN
XB = b '
E
N'
cj' - zj 0,······,0
' N
S
XS
表中,
E
b ' =B-1 b
N ' =B -1 N
或者 Pj ' =B -1 Pj
因此,约束方程系数矩阵的迭代实际上相当于左乘 相应的可逆矩阵。
2.5.1 单纯形法的矩阵描述
Cj → CB XB b 0 x3 3 0 x4 4
cj - zj
0 3
x3 x2
1 2
cj - zj
2 x1 2 3 x2 1
cj - zj
2
3
x1
x2
1
1
1
2
2
3
1/2
0-1/2 1/2源自1/21/201
灵敏度分析
第五节 灵敏度分析
2.5.1 单纯形法的矩阵描述 2.5.2 图解法灵敏度分析 2.5.3 单纯形法灵敏度分析
2.5.1 单纯形法的矩阵描述
在单纯形法的迭代中,我们注意到,迭代过程中主 要应用了矩阵的行变换,如在某一行上乘以一个不 等于0的乘数k,或在某一行上乘以常数k加到另一行 上。这种迭代过程相当于左乘一个相应的初等阵, 而初等阵及其乘积为可逆矩阵。
XS B-1
N ' = CN-CB B-1 N 或者 j' =Cj-C BB -1P j
S' = -CB B-1
练习: 用单纯形法解目标规划问题时,有如下二个单纯形表,试求括 弧中未知数a~l的值。
XB b
x1
x2
x3
x4
x5
x4 6 (b)
(c)
(d)
1
0
x5 1 -1
3 (e)
0
1
cj - zj
2.分析原理及步骤:
(5)按照下表所列情况得出结论或继续计算的步 骤。
原问题 可行解 可行解 非可行解 非可行解
对偶问题 可行解 非可行解 可行解 非可行解
结论或继续计算的步骤
原最优基不变
用单纯形法继续迭代
用对偶单纯形法继续迭 代 引入人工变量,扩大原 单纯形表继续计算
2.1资源数量变化的分析
这资br′样源=使数br最量+Δ终变b表r化。中是并原指假问资设题规源的划中解问某相题系应的数其地b他变r发系化生数为变都化不,变。即 XB′=B-1(b+Δb)
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