线性规划大M法或两阶段法-文档资料

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线性规划之大M法和两阶段法

线性规划之大M法和两阶段法

0 x4
0
于是:
x2 x2
3/1 6/3
x2
min3/1,6 / 3
如果x2的系数列变成P2’=(-1,0)T,则用非 基变量表示基变量的表达式就变成;
x1 3 x2 x3 x4 0
x5
6
0x2
6x3
x4
0
可行性自然满足,最小比值原则失效,意即x2的值 可以任意增大→原线性规划无“有限最优解”。
举例:用非基变量表示基变量的表达式
x1 3 x2 x3 x4
x5
6 3x2
6x3
x4
代表两个约束条件:
3x1x2 x26x3x3
x4 x4
x5
3
6
x2对应的系数列向量P2=(1,3)T, 设:当前的换入变量是 X2,按最小比
值原则确定换出变量:
要求:
x1 x5
3 6
x2 x3 x4 3x2 6x3
x1
x2 x3
9
x3
1
剩余变量和人 工变量:
x1, x2, x3 0
MaxZ 3x1 x3 My1 My2
x1 x2 x3 x4 4
s.t
.
2 x1 x2 x3 x5 3x2 x3 y2 9
y1
1
x1 , x2 , x3 , x4 , x5 , y1 , y2 0
0 0 -2 0 1/4
1 0 0 1/4 0 0 0 -2 1/2 1 0 1 1/2 -1/8 0
0 0 -3/2 -1/8 0
从最优表可知: 该LP的
最优解是X*=(4,2,0,0,4)T 相应的目标函数最优值是Zmax=14
二、单纯形法进一步讨论

运筹学基础-线性规划(3)

运筹学基础-线性规划(3)

minZ= 10x1 +8x2 +7 x3 2x1 + x2 ≥ 6 S.t. x1 + x2 + x3 ≥ 4 x1 , x2 , x3≥0
化线性规划模型为标准型
maxZ’= -10x1- 8x2 - 7x3 +0x4-Mx5 +0x6-Mx7 2x1 + x2 - x4 + x5 = 6 x 1 + x 2 + x 3 - x 6 + x 7= 4 x1 , x2 , x3 , x4 , x5 , x6 , x7 ≥0
Cj CB 0 0 XB
标准化
Max z=2x1+4x2+ 0x3+ 0x4+ 0x5+ 0x6 2x1+2x2 + x3 =12 x1+2x2+ x4 =8 4x1 +x5 =16 4x2 +x6=12 x1, …, x6≥0
2 4 x2 0 x3 0 x4 0 x5 0 x6 x1
b
12 8 16 12 0
线性规划

0 0 -Z -Z’
1 0 0 -10
1/2 1/2 0 -8
0 1 0 -7
-1/2 1/2 0 0
1/2 -1/2 -1
0 -1 0
0 1 -1
3 1
0
σj<0
第一阶段规划最优
0 1 -1

0
0 -Z’
1
0 0 1 0 0
1/2 1/2 1/2
0 1 0
0
1 0 -1 2 -1
-1/2
9
线性规划
接上表
0
0

《管理运筹学》02-4两阶段法和大m法

《管理运筹学》02-4两阶段法和大m法

大M法的优势与局限性
优势
大M法能够处理大规模的整数规划问题,且计算过程相对简单,容易实现。
局限性
大M法只能求得问题的近似解,而非最优解,且当M值选取不合适时,可能导致求解结果偏离最优解 较远。同时,对于一些特殊问题,如非线性、非凸等问题,大M法可能无法得到满意的结果。
04
大M法实施步骤
确定问题与目标
局限性
两阶段法需要花费更多的计算时间和资源,因为需要进行多次迭 代和优化。此外,两阶段法对于初始解的选择比较敏感,如果初 始解不好,可能会导致算法陷入局部最优解,而非全局最优解。
02
两阶段法实施步骤
阶段一:问题建模与求解
80%
确定问题目标
明确问题的目标,并将其转化为 可量化的数学模型。
100%
建立数学模型
两阶段法案例
总结词
两阶段法是一种常见的求解线性规划问题的方法,通过将问题分解为两个阶段进行求解, 可以找到最优解。
详细描述
在第一阶段,两阶段法首先确定一个初始解,然后通过迭代不断改进这个解,直到满足 一定的收敛条件。在第二阶段,两阶段法使用一种称为对偶单纯形法的方法来求解子问
题,最终得到最优解。
大M法案例
输出求解结果,包括最优解、最优值等。
分析结果与决策
结果分析
对求解结果进行分析,包括最优解的合理性、最优值的可行性等。
制定决策方案
根据分析结果,制定相应的决策方案,包括最优解的实施方案、次 优解的备选方案等。
方案评估与选择
对制定的决策方案进行评估和选择,确保方案符合实际需求和可行 性。
05
案例分析
《管理运筹学》02-4两阶段法 和大m法

CONTENCT

大M法和两阶段法

大M法和两阶段法

1
0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0
-1
3 2 5M-3 0 1 0 -2 0 1 0 -2
2
-7 -1 -8M+5 -1/3 -7/3 (11/3) 11/3M+7/3 0 0 1 0
-1
(3) 2 5M-1 0 1 0 0 0 (1) 0 0
0
1 0 0
0
0 1 0 0 0 1 0 → 2/3 5/2 →

两阶段法
第一阶段:引入辅助问题
max S x5 x6 x7 s.t. x1 x 2 2 x3 x 4 x5 2 2 x1 x 2 3 x3 x 4 x6 6 x1 x3 x3 x 4 x7 7 x j 0, j 1,2, ,7
Cj 段 ↓ -1 1
→ 基 x5
0 b 2
0 P1 (1)
0 P2 -1
0 P3 2
0 P4 -1
-1 P5 1
-1 P6 0
-1 Qi P7 0 2 → 注
-1
-1 Cj-Zj 0
x6
x7 → x1 x6 x7 → x1 x4
6
7 15 2 2 5 7 8/3 2/3
2
1 4 1 0 0 0 1 0
大M法

引入人工变量x5,x6,x7,将原问题化为
max F 2 x1 x 2 x3 x 4 M ( x5 x6 x7 ) s.t. x1 x 2 2 x3 x 4 x5 2 2 x1 x 2 3x3 x 4 x6 6 x1 x3 x3 x 4 x7 7 x j 0, j 1,2,,7
Cj-Zj 0

线性规划-大M法、两阶段法与几种特殊情况

线性规划-大M法、两阶段法与几种特殊情况

进基变量的相持
出基变量的相持
max
z=
4x1
+2x2
-3x3
+5x4
s.t.
2x1
-x2
+ x3
+2x4
≥50
(1)
3x1
-x3
+2x4
80
(2)
x1
+x2
+x4
= 60
(3)
x1,
x2,
x3,
x4
≥ 0
1-4 线性规划- 大M法、两阶段法及几种特殊情况
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School of Business ECUST
单纯形法
单纯形法的一般思路+例子
单纯形表结构+例子
单纯形法的计算步骤
单纯形法的矩阵描述
大M法
两阶段法
几种特殊情况
无可行解
无界解
多重最优解
1
X3
0
-3 0 2 0 0 -2-M -M
σj
-1 0 1 0 1 -1 0
1
X5
0
0 0 1/2 3/2 0 -1/2-M -3/2-M
2
X5
0
-1 2+2M -M -M 0 0 0
σj
3/1
0 1 0 0 1 0 0
3
X5
0
X1 x2 x3 x4 x5 x6 x7
3/2
X2
2
1/2/1/2
1 0 -1/2 1/2 0 1/2 -1/2
1/2

线性规划-大M法、两阶段法与几种特殊情况课件

线性规划-大M法、两阶段法与几种特殊情况课件

0 1 001 -1 2+2M -M -M 0
00 00
3 3/1
2 0 -1 1 0 1 -1
1 1/2
-1 1 0 -1 0 0 1
1
-
1 0 0 1 1 0 -1
2 2/1
1+2M 0 -M 2+M 0 0 -2-2M
1 0 -1/2 1/2 0 1/2 -1/2
1/2
0 1 -1/2 -1/2 0 1/2 1/2
-Mx7
-Mx8
s.t.
2x1
-x2
+ x3
+2x4
-x5
+x7
=50
(1)
3x1
-x3
+2x4
+x6
= 80
(2)
x1
+x2
+x4
+x8
= 60
(3)
x1,
x2,
x3,
x4,
x5,
x6,
x7,
x8 ≥ 0
添加人工变量
min z=
4x1
+2x2
-3x3
+5x4
+Mx7
+Mx8
s.t.
2x1
-x2
+ x3
max z= 4x1 +2x2 -3x3 +5x4
s.t.
2x1 -x2 + x3 +2x4 -x5
=50 (1)
3x1
-x3 +2x4
+x6 = 80 (2)
x1 +x2
+x4
x1, x2, x3, x4, x5,

线性规划-大M法、两阶段法与几种特殊情况

线性规划-大M法、两阶段法与几种特殊情况

x4,
x5,
x6,
x7,
x8 ≥ 0
School of Business ECUST
添加人工变量
min z=
4x1
+2x2
-3x3
+5x4
+Mx7
+Mx8
s.t.
2x1Hale Waihona Puke -x2+ x3
+2x4
-x5
+x7
=50 (1)
3x1
-x3
+2x4
+x6
= 80 (2)
x1
+x2
+x4
+x8
= 60 (3)
x1,
x2,
x3,
x4,
x5,
x6,
x7,
x8 ≥ 0
School of Business ECUST
4 2 -3 5
0
0 MM
CB XB
[ x1]
x2
x3
x4
x5
x6 x7 x8 b
M [ x7]
2
-1
1
2
-1 0 1 0 50
0 x6
3 0 -1 2
0
1 0 0 80
M x8
1 10
1
0
0 0 1 60
1 0 0 1 1 0 -1
1+2M 0 -M 2+M 0 0 -2-2M
1 0 -1/2 1/2 0 1/2 -1/2
0 1 -1/2 -1/2 0 1/2 1/2
0 0 1/2 1/2 1 -1/2 -1/2
0 0 1/2 3/2 0 -1/2-M -3/2-M

大M法和两阶段法

大M法和两阶段法
0 0
s1
1/4 0
0 1
0
1 0
1
0 0
x2 5 x1 5
1/8 -5/8 1/8 1/2 -1/2 1/2 1/2 -1/2 3/2 0 -1 -1
w
0
0
0
0
( w 0, a 2 , a 3 非 基 变 量 。 )
第二阶段:
m in z 2 x1 3 x 2 1 2 s .t . x1 1 4 x2 s1 4 e2 2 0 10
x1 x1 x 1 , x 2 , s1 , e 2 0
3 x2
2
Step2: 加人工变量并改变目标函数, 得到新的 LP.
N e w L P : m in z 2 x1 3 x 2 M a 2 M a 3 1 2 x1 1 4 x2 s1 e2 a 2 4 36
例3
m in z 2 x 1 3 x 2 1 2 s .t . x1 1 4 x x2 4 36 10
x1 x1 x1 , x 2 0
3 x2
2
第一阶段:
m in w a 2 a 3 1 2 x1 1 4 x2 s1 e2 a 2 4 36
3
[1]
0
0
-1
0 -1
1
0 0
0
1 0
10 ←
46 2
4↑ 0
Cj
CB
0
b
0 x2 0 0
0 s1 1 0
0 e2 0 -1
1
1
xB s1 a2
x1 1/4 -2
a2 a3 0 1
1/4
-
θ

运筹学大M法和两阶段法

运筹学大M法和两阶段法

0
0
0
-1
0
0
1
0
-3
0
x5
12
3
0
0
-2
1
2
-5
30
x2
1
0
1
0
-1
0
1
-2
0
x3
1
-2
0
1
0
0
0
1
Cj-Zj

0
0
0
0
0
0
-1
-1
结论
▪ 此时,目标函数已得最优值,人工变量均 为0。转入第二阶段。
第二阶段
▪ 求原问题最优值。目标函数为原问题的目 标函数,单纯形表初始表为第一阶段最后 一段的元素值,但应去掉人工变量所在列。

0
1
-M
-M
Cj-Zj
0
2
-M
-1
Cj-Zj
0
3
-1
-1
Cj-Zj 3
4
-1
-1
Cj-Zj

0
3
-1
-1
0
0
-M
-M
Qi 注

b
P1
P2
P3
P4
P5
P6
P7
x4
11
1
-2
1
1
0
0
0
11
x6
3
-4
1
2
0
-1
1
0
3/2
x7
1
-2
0
(1)
0
0
0
1
1→

4M -6M+3 M-1 3M-1

02大M法和两阶段法

02大M法和两阶段法

X* = (4,1,9,0,0)T, z* = 2
M-1 3M-1* 0 -M 0 0 -2 0 1 0 0 -1 [1] 0 0 -1 1 -2 0 1 0 0 0 1 M-1* 0 0 -M 0 -3M+1 0 0 1 -2 2 -5 1 0 0 -1 1 -2 0 1 0 0 0 1 0 0 0 -1 1-M -M-1 0 0 1/3 -2/3 2/3 -5/3 1 0 0 -1 1 -2 0 1 2/3 -4/3 4/3 -7/3 0 0 -1/3 -1/3 -M+1/3 -M+2/3
-1 x3 0 0 1 0 0 0 1 0
0 x4 1 0 0 0 1/3 0 2/3 -1/3
0 x5 -2 -1 0 -1 - 2/3 -1 - 4/3 -1/3
XB x4 x2 x3 x1 x2 x3

4 — —
X* = (4,1,9,0,0)T,
z* = 2
5. 2 线性规划问题解的讨论
线性规划解除有唯一最优解的情况外,还 有如下几种情况
§ 6 应用举例
• P38
迭代运算 .用非基变量xk替换换出变量 .对主元素行(第l行) 令 bl/alk→bl;alj/alk→ajl 对主元素列(第k列)令1→alk;0→其它元 素表中其它行列元素 令 aij-ali/alk· aik→aij bi-bl/alk· aik→bi б j- alj/alk·б k → б j
z =3x1-x2-x3

在第一阶段的最优单纯形表中删除人工变量列, 并把目标函数系数替换为原问题的目标函数系数, 计算出检验数,用单纯形法求解。
cj CB 0 -1 -1 σ 3 -1 -1 σ
j j

单纯形法大M法两阶段法

单纯形法大M法两阶段法

解:大 M 法:把原问题化为标准形式,并加入人工变量如下:
习题三
因为 M 是一个很大的正数,此时σj 均为正 ,所以,得到最优解: x* = (0, 0,1,1, )T , 最优值为 f(x* ) = −3
习题三
解:两阶段法:首先,构造一个仅含人工变量的新的线性规划如下:
按单纯形法迭代如下:
z0 + (c j cB B-1Pj )x j , R 非基变量下标集
jR
记 N cN cB B-1N 即 j c j cB B-1Pj,j R
j 为检验数,判别准则:当 j 0则得到最优解x(0) , -1 注 c c B B=0 否则继续寻找改进的基本可行解 B B B
xk进基,xBr离基,用Pk替代PBr得新的可行基B
bi br r=min{ | aik 0} ark aik
步5.以ark为主元素进行迭代.转步2
新可行解:x=(xB1,…xBr-1,0,xBr+1,…,xBm,0,…, 0,xk,0,…,0)
单纯形法流程图
开始 初始可行基
所有σj≥0?
从系数矩阵A中找到一个可行基B,不妨设B由A的前m列组成, 即B=(P1,P2,……Pm)。进行等价变换--约束方程两端分别左 乘B-1.
即BxB +Nx N =b, xB=B-1b-B1Nx N
-1 B b (0) 令x N =0, 得初始基本可行解x 0
-1 B b (0) -1 对应的目标函数值z0 =cx (cB , c N ) c B B b 0
jR
从目标函数看xk越小越好,但从可行性看xk又不能任意小 。若aik≤0,i=1,…,m,xk可任意取值,此时问题是无界的 ;若aik>0,为保证可行性,即xBi=bi-aikxk≥0,应取 b

线性规划

线性规划

第一章线性规划及单纯形方法主要内容线性规划的模型、标准型、图解法、解、单纯形法、大M法、两阶段法讲授重点线性规划问题的解、单纯形法、大M法、两阶段法教学方法讲授式、启发式本章知识结构图第一节线性规划问题及其数学模型一、问题的提出在生产和经营等管理工作中,需要经常进行计划或规划,即:在现有各项资源条件的限制下,如何确定方案,使预期目标达到最优。

看如下两个例子: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、调试工序及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1—1所示。

问该公司应制造两种家电各多少件,使获取的利润为最大。

表 1—1I Ⅱ每天可用能力设备A(h) 设备B(h) 调试工序(h) 06152l15245利润(元) 2 1例2 捷运公司拟在下一年度的l~4月的4个月内需租用仓库堆放物资。

已知各月份所需仓库面积数列于表1—2。

仓库租借费用随合同期而定,期限越长,折扣越大,具体数字见表1—3。

租借仓库的合同每月初都可办理,每份合同具体规定租用面积数和期限。

因此该厂可根据需要,在任何一个月初办理租借合同。

每次办理时可签一份,也可签若干份租用面积和租借期限不同的合同,试确定该公司签订租借合同的最优决策,目的是使所付租借费用最小。

表 1-2 单位:100m22二、线性规划问题的数学模型例1中先用变量x 1和x 2分别表示美佳公司制造家电I 和Ⅱ的数量。

这时该公司可获取的利润为(2x 1+x 2)元,令z=2x 1+x 2,因问题中要求获取的利润为最大,即max z 。

家电Ⅰ、Ⅱ的制造件数受设备A 、B 和调试工序能力的能力限制,同时家电Ⅰ、Ⅱ制造数量不可能为负值。

由此例1的数学模型可表为:目标函数 212max x x z += 约束条件⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥≤+≤+≤)1.1(0,)1.1(5)1.1(2426)1.1(1552121212d x x c x x b x x a x例2中若用变量x ij 表示捷运公司在第i(i=1,…,4)个月初签订的租借期方j(j=1,…,4)个月的仓库面积的合同(单位为lOOm 2)。

运筹

运筹

运筹学作业1请分别用大M 法和两阶段法解题12312312312312310151253956151525,,0Max z x x x x x x x x x x x x x x x =++++≤⎧⎪-++≤⎪⎨++≥⎪⎪≥⎩解: 1:大M 法将该线性规划转换为标准型为:Max z=10x1+15x2+12x3+0x4+0x5+0x6-Mx75x1+3x2+x3+x4=9 -5x1+6x2+15x3+x5=15 2x1+x2+x3-x6+x7=5 x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7≧0由该单纯性表可知,所有的检验数σ=j j z c -<=0,而人工变量x7没有被迭代出去,x7=1/2≠0,所以原线性规划问题无可行解。

2:阶段法: Min ω=X7 5x1+3x2+x3+x4=9 -5x1+6x2+15x3+x5=15 2x1+x2+x3-x6+x7=5 X1,x2.x3,x4,x5,x6,x7≧0由表中最后一行的检验数可知:所有的非基变量检验数σ=j j z c -=0,而人工变量x7=1/2≠0,并没有被迭代出去,故原线性规划问题无可行解。

运筹学作业22.某职工从武汉调至上海工作,拟将行李用集装箱装箱,然后用汽车或轮船运往上海,目的是为了节省运费但只能任选其一种运输方式。

已知有关数据见下表:试引入整数变量和0-1决策变量等建立该问题的整数规划模型解:设X1,X2分别是甲乙货物的箱数,同时引入一个充分大的数M 以及0-1变量y,令:0,当采取车运方式y=1,当采取船运方式则该整数规划可用如下模型表示:Min z = (1-y)(100x1+150x2)+y(200x1+300x2)7x1+8x2≤35+yM20x1+15x2≤500+yM80x1+75x2≤85+(1-y)M35x1+42x2≤250+(1-y)MX1,X2整数。

单纯形法、大M法、两阶段法

单纯形法、大M法、两阶段法
缺点
对于一些问题,大M法可能无法得到精确解,且需要人工选择足够大的M值,容易造成 误差。
04 两阶段法
两阶段法的原理
01
两阶段法是一种求解线性规划问题的迭代算法,它将问题分 解为两个阶段进行求解。
02
第一阶段是预处理阶段,通过引入松弛变量和剩余变量,将 原问题转化为标准形式。
03
第二阶段是求解标准形式的问题,通过迭代更新变量的值, 直到找到最优解或满足终止条件。
04
约束条件是决策变量必须满足的条件,通常表示为 $a_1x_1 + a_2x_2 + ldots + a_nx_n leq b$或 $a_1x_1 + a_2x_2 + ldots + a_nx_n = b$。
02 单纯形法
单纯形法的原理
线性规划问题是在一组线性不等式约束下,最大化或最小化一个线性目标 函数。单纯形法是一种求解线性规划问题的迭代算法。
03 大M法
大M法的原理
大M法是一种求解线性规划问题的近似算法,其基本思想是通过引入一个足够大的常数M,将原问题转化 为一个易于求解的近似问题。
在大M法中,将约束条件中的“≤”或“≥”替换为“=”,并引入一个新变量,使得近似问题在某种意义 下逼近原问题。
大M法的步骤
1. 确定原问题的约束 条件和目标函数。
线性规划的应用场景
生产计划
01
在制造业中,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
02
在物流领域,线性规划可以用于优化运输路线、仓储布局和配
送方案,降低成本。
金融投资
03
在金融领域,线性规划可以用于投资组合优化,帮助投资者在

9_大M与两阶段法

9_大M与两阶段法

Case 2: Functional Constraints in >= Form (P129-131)

To illustrate how the artificial-variable technique deals with functional constraints in >= form, we will use the model for designing Mary's radiation therapy, as presented in Sec. 3.4. For your convenience, this model is repeated right, where we have placed a box around the constraint of special interest here.

After a slack variable x3 is introduced into the first constraint, an artificial variable x4 is introduced into the second constraint, and the Big M method is applied, so the complete artificial problem (in augmented form) is
4.6 Big-M Method and Two-Phase Method
We have presented the details of the simplex method under the assumptions that the problem is in our standard form (maximize Z subject to functional constraints in ≤ form and nonnegativity constraints on all variables) and that bi ≥ 0 for all i = 1, 2 .... , m. In this section we point out how to make the adjustments required for other legitimate forms of the linear programming model.

1.4线性规划单纯形大M法及2阶段(经典运筹学)

1.4线性规划单纯形大M法及2阶段(经典运筹学)

可得一个初始基本可行解
1 − 1 6 − 1 0 A= 1 1 2 0 − 1
但对线性规划问题 max z = − 5 x1 − 21 x 3 s.t x1 − x 2 + 6 x 3 − x 4 = 2 x1 + x 2 + 2 x 3 − x 5 = 1 x1 , x 2 , x 3 , x 4 , x 5 ≥ 0
若不然,原问题(1)有可行解
x1 , x 2 L , x n ≥ 0
不 设 1 = d1, x2 = d2 ,L, xn = dn 妨 x 为 1 的 个 行 ( ) 一 可 解 则 * = (d1, d2 ,L n ,0,0,L ) X d 0 是 2 的 行 ( ) 可 解
max S = − xn+1 − xn+ 2 − L − xn+ m
max S = − xn+1 − xn+ 2 − L − xn+ m
∴X = (d1, d2 ,L n ) d 是1 的 个 行 () 一 可 解
且 1, d2 L, dn ≥ 0 d
可证X是基 本可行解
x 1 , x 2 L , x n , x n +1 , L , x n + m ≥ 0
[例]求线性规划问题的解 解:做辅助线性规划问题 max z = −5x1 − 21x3 max S = − x 6 − x 7 s.t x1 − x2 + 6 x3 − x4 = 2 = − 3 + 2 x1 + 8 x 3 − x 4 − x 5 x1 + x2 + 2 x3 − x5 = 1 s .t x1 − x 2 + 6 x 3 − x 4 + x 6 = 2 x1 , x2 , x3 , x4不是典则形式 , x5 ≥ 0 x1 + x 2 + 2 x 3 − x 5 + x 7 = 1 x1 , x 2 , x 3 , x 4 , x 5 , x 6 , x 7 ≥ 0

运筹学及其应用3.3 大M法和两阶段法

运筹学及其应用3.3 大M法和两阶段法

6
1 1 1 1 0 0 0 4
T
=

−2 0 0
1 3 0
−1 1 0
0 0 0
−1 0 0
1 0 1
0 1 1
1 09
1 1 1 1 0 0 0 4


−2 0 2
1 3 −1
−1 1 1
0 0 0
−1 0 1
1 0 0
0 1 1
1 −91
1
v 两阶段法的第一阶段求解一个目标中只包含人工 变量的LP问题,即令目标函数中其它变量的系数 取零,人工变量的系数取某个正的常数(一般取 1),在保持原问题约束不变的情况下求这个目 标函数极小化的解。
v 显然在第一阶段中,当人工变量取值为0时,目 标函数值也为0。这时候的最优解就是原问题的 一个基可行解。如果第一阶段求解结果最优解的 目标函数值不为0,也即最优解的基变量中含有 非零的人工变量,表明原LP问题无可行解。
5
例:
min Z = 3x1 + 0x2 − x3 + 0x4 + 0x5 + Mx6 + Mx7
第1阶段:
min ω = x6 + x7

x1 −2 x1

+ x2 + x3 + x2 − x3 3 x2 + x3
+ x4
− x5 + x6
+ x7
=4 =1 =9
x1~5
≥0
对单纯形矩阵作初等行变换,有:
1 0 0
0 1 0
0 0 0
−1/ 4 3/4 3/4
5/ 2
3 3
/ /

2最优化教案(两阶段法与大M法)

2最优化教案(两阶段法与大M法)

§4.2 两阶段法与大M 法————初始可行基的求法求解线性规划的步骤是: 1) 已知一个初始基本可行解 2) 从初始基本可行解出发,写出单纯型表,求出进基离基变量,做主元消去法,求出一个新的基本可行解且使目标函数值得到改善。

3) 判断当前基本可行解是否是最优解 那末,当观察不出来初始基本可行解时,怎么办?下面介绍的方法是几种求初始基本可行解的方法4.2.1 两 阶 段 法mincxt s .b Ax =x ≥0其中A 是nm ⨯矩阵,b≥0。

若A 中有m 阶单位矩阵,则初始基本可行解立即得到。

比如,[]N I A m ,=,那么⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡=0b x x x N B就是一个基本可行解。

若A 中不包含m阶单位矩阵,就需要用某种方法求出一个基本可行解。

介绍两阶段法之前,先引入人工变量的概念。

设A 中不包含m阶单位矩阵,为使约束方程的系数矩阵中含有m阶单位矩阵,把每个方程增加一个非负变量,令b x Ax a =+ (4.2.2)x ≥0 ,a x ≥0即bx x I A a m =⎥⎦⎤⎢⎣⎡),( (4.2.3)x ≥0 ,ax≥0显然,⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡b x x a 0是4:2:3的一个基本可行解.向量x ®¸0是人为引入的,它的每个分量成为人工变量。

人变量与前面介绍过的松弛变量是两个不同的概念。

松弛变量的作用是把不等式约束改写成等式约束,改写前后的两个问题是等价的。

因此,松弛变量是“合法”的变量。

而人工变量的引入,改变了原来的约束条件从这个意义上讲,它们是“不合法”的变量。

第一阶段是用单纯形方法消去人工变量(如果可能的话):min a Tx es:t A x +x ®=b (4:2:1) x ¸0;x ®¸0其中e =(1;1;1;¢¢¢;1)T 是分量全是1的m 维列向量,x ®=(x n+1;¢¢¢;x n+m )T 是人工变量构成的m 维列向量。

08-5线性规划多解大M两阶段

08-5线性规划多解大M两阶段

考虑一般问题:
bi > 0
i=1,…,m
Max z = c1x1 + c2x2 + … + cnxn s.t. a11x1+a12x2 +…+a1nxn = b1 a21x1+a22x2 +…+a2nxn = b2 . . . am1x1+am2x2+…+amnxn = bm x1 , x2 , … , xn ≥ 0
CB -M -M -1 -z -M 3 -1 -z 2 3 -1 -z 2 5 -1 -z
XB x5 x6 x4 x5 x3 x4 x2 x3 x4 x2 x1 x4
5 2 x1 x2 15 1 2 20 2 1 26 1 2 35M+26 3M+6 3M+4 3 -1/5 (7/5) 4 2/5 1/5 10 -3/5 6/5 3M-2 -M/5+16/5 7/5M+13/5 15/7 -1/7 1 25/7 (3/7) 0 52/7 -3/7 0 -53/7 25/7 0 10/3 0 1 25/3 1 0 11 0 0 -112/3 0 0
4 x3 0 1 0 0 1/3 7/3 1 0 0 x4 0 0 1 0 0 0 1 0 -1 x5 5/7 -1/7 -6/7 -4 2/3 -1/3 -1 -4 -2 x6 -3/7 2/7 -2/7 -1 -1/3 2/3 0 -1 θ
i
25/3
另一解为 x” =( 0, 15/7, 25/7, 52/7, 0 , 0 )T 于是 x’,x” 线段上的任一点均为最优解。 此线性规划的最优解可表示为: x = x’ + (1- ) x” ,其中 [0 1]
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x6
4
-4
x5
10
1
x7
1
2
j
3-2M
x6
3
-6
x5
8
-3
x3 j
1
2 5-6M
x2
3/5 -6/5
x5
31/5 3/5
x3
11/5 -2/5
j
5↑
x2
13
0
x1
31/3
1
x3 j
19/3
0 0
2 x2 3 -1 -2 2+M 5 3 -2 5M↑ 1 0 0 0 1 0 0 0
一、大M法
-1 x3 1 2 1 -1+2M↑ 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0
x
1
x2
2x3
x5
10
2
x1
2x2
x3
1
x j 0, j 1,2, ,5
系数矩阵中不存在 单位矩阵,无法建 立初始单纯形表。
6
一、大M法
故人为添加两个单位向量,得到人工变量单
纯形法数学模型:
max
Z
3 x1
2x2
x

3
M
x
6
Mx7
4x1 3x2 x3 x4 x6 4
x1
x2
5
一、大M法
例: 用大M法解下列线性规划
max Z 3 x1 2 x2 x3
4x1 3x2 x3 4
x1 x2 2x1
2
2x3 x2
10 x3
1
x1、x

2
x
3
0
解:首先将数学模型化为标准形式
max Z 3 x1 2 x2 x3
4x1 3x2 x3 x4 4
-M -M
xx45
6 4
3 -1
x1
x2
-2
x3
-M
x4
-M
x5
比值
3 2 -3 1 0 2 min
1 -2 1 0 1 4
10M 3+4M -1 -2+2M 0
0
3 x1 2 - M x5 2
1 2/3 -1 1/3 0 0 -8/3 22 -1/3 1
-6+2M 0 -3-8M/3 1+2M -4M/3-1 0
反之,若经过迭代,不能把人工变量都变 为非基变量,则表明原LP问题无可行解。
大M法或两阶段法
4
一、大M法
若迭代最终得到最优解X* ,而且基变量中不含有人工变量,则X*的 前n个分量就构成原问题的一个最优基本解;否则,原问题无可行解。
若迭代结果是解无界,而且基变量中不含有人工变量, 则原问题也 解无界;否则,原问题无可行解。
+xn+m = bm(≥0)
xn+1, xn+2, … , xn+m 称为人工变量。
初始基本可行解:( 人造基本解 )
X0 = ( 0, 0, … , 0, b1, b2, …, bm )T
n个
(2.1)
3
人工变量法
基本思想:
人造解 X0 不是原LP问题的基本可行解。 但若能通过单纯形法的迭代步骤,将虚拟 的人工变量都替换出去,都变为非基变量(即 人工变量xn+1 = xn+2 = … = xn+m = 0),则X0的 前n个分量就构成原LP问题的一个基本可行解。
1
第八节 单纯形法的进一步讨论
——人工变量
2
人工变量法
考虑标准型 (M): 分别给每个约束方程硬性加入一个非负变量
a11x1 +a12x2+…+a1nxn +xn+1
a12x1 +a22x2+…+a2nxn
+xn+2
… … ………
am1x1+am2x2+…+amnxn
= b1 (≥0) = b2 (≥0)
3 x1 3 1 -2/3 0 1/6 1/2
-2 x3 1 0 - 4/3 1 -1/6 1/2
-7
0 -5/3
0 -M-5/6 -M-1/2
X* = ( 3, 0, 1 )T, z* = 7
10
单纯形法的进一步讨论-人工变量法
解的判别:
1)唯一最优解判别:最优表中所有非基变量的检验数非零, 则线性规划具有唯一最优解。
2x3
x5
10
2
x
1
2x2
x3
x7
1
x j 0, j 1,2, ,7
其中:M是一个很大的抽象的数,不需要给出具体的数值, 可以理解为它能大于给定的任何一个确定数值;再用前面介 绍的单纯形法求解该模型,计算结果见下表。
7
CB -M 0 -M
-M 0 -1
2 0 -1
2 3 -1
cj
3
XB
b
x1
2)多重最优解判别:最优表中存在非基变量的检验数为零, 则线则性规划具有多重最优解(或无穷多最优解)。
3)无界解判别:某个σk >0且aik≤0(i=1,2,…,m)则线性 规划具有无界解。
4)无可行解的判断:当用大M单纯形法计算得到最优解并 且存在人工变量时,则表明原线性规划无可行解。
5)退化解的判别:存在某个基变量为零的基本可行解。
12
两阶段法
阶段Ⅰ 求解人造极大问题(先将线性规划问题化标准型,并 将其约束条件中加入人工变量,得第一阶段的数学模型)
max w = -xn+1 -xn+2 - … -xn+m 或者 min w = xn+1 +xn+2 + … +xn+m
s.t. ( 2.1 )
人工变量的系数 均为1或-1
因为人工变量
所以
xn+1, xn+2, … , xn+m ≥0
max w ≤0
(1) 若w* < 0,说明人工变量中至少有一个为正(针对max w 来说),表示原问题无可行解,停止计算;
(2) 若w* = 0,且人工变量都变换为非基变量,说明原问题得 到了初始基本可行解,转入阶段Ⅱ:
求解原问题;
13
两阶段法
(3) 若w* = 0,但“基列”存在人工变量,例如该列第l 行的基变 量xBl是人工变量,同时该行的前n个系数al j全都是0,这说明 原问题的该约束方程式多余的,那么删去第l 行及xBl列,类 似情况全都这样删去相应行、列;转入阶段Ⅱ;
11
二、两阶段法
两阶段法是处理人工变量的另一种方法, 这种方法是将加入人工变量后的线性规划 问题分两段来求解。
第一阶段:要判断原线性规划问题是否存在 基本可行解。
第二阶段:将第一阶段的最终计算表中的人 工变量取消,并将第一阶段最终计算表中的 目标函数行的数字换成原问题的目标函数的 数字,继续求解,直到得到最优解。
0
0
-M
x4
x5
x6
-1
0
1
0
1
0
0
0
0
-M
-1
0
1
0
1
0
0
0
1/5
0
3/5
1
-2/5
0
0
0
1
2
1
5/3
0
2/3
-5
-25/3
-M
x7
θi
0
4
0
5
1
1→
3/5 →
8/3 ——
——

31/3 ——
8
一、大M法
例 用大M法求解下述LP问题
max z = 3x1 – x2 – 2x3
3x1+ 2x2 – 3x3 = 6
s.t.
x1 – 2x2 + x3 = 4
x1, x2, x3 ≥ 0
解 max z = 3x1 – x2 – 2x3 – Mx4 –Mx5
3x1+ 2x2 – 3x3 +x4 = 6
s.t. x1 – 2x2 + x3 + x5 = 4
x1, x2, x3 , x4, x5 ≥ 0
9
一、大M法
cj 基 解
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