0-1型整数规划

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0-1规划

0-1规划

0-1规划0-1规划是决策变量仅取值0或1的一类特殊的整数规划。

在处理经济管理中某些规划问题时,若决策变量采用 0-1变量即逻辑变量,可把本来需要分别各种情况加以讨论的问题统一在一个问题中讨论。

目录简介应用范围隐枚举法简介应用范围隐枚举法展开简介0-1规划0-1 Programming一种特殊形式的整数规划。

这种规划的决策变量仅取值0或1,故称为0-1变量或二进制变量,因为一个非负整数都可以用二进制记数法用若干个0-1变量表示。

0-1变量可以数量化地描述诸如开与关、取与弃、有与无等现象所反映的离散变量间的逻辑关系、顺序关系以及互斥的约束条件,因此0-1规划非常适合描述和解决如线路设计、工厂选址、生产计划安排、旅行购物、背包问题、人员安排、代码选取、可靠性等人们所关心的多种问题。

实际上,凡是有界变量的整数规划都可以转化为0-1规划来处理。

由于0-1规划具有深刻的背景和广泛的应用,几十年来一直受到人们的重视。

求解0-1规划的方法主要是隐枚举法(如分枝定界法)。

对一些特殊问题还有一些更加有效的方法,例如对指派问题,用D.柯尼希发明的匈牙利法求解更显方便有效。

应用范围0-1规划主要用于求解互斥的计划问题、约束条件互斥问题、固定费用问题和分派问题等方面。

互斥计划问题如确定投资项目,选定投资场所,决定投产产品等。

设有几种产品,各产品投产后获得的利润为c j,投资限额为B,规定决策变量xj的取值为1则此0-1规划的数学模型为23式中max表示求极大值;s.t.表示“受约束于”;z是目标函数;aj是各种产品的投资额。

约束条件互斥问题设有m个互相排斥的约束条件(≤型)ai1x1+ai2x2+…+ainxn≤bi(i=1,2,…,m)为了保证这m个约束条件中只有一个起作用,引入m个0-1变量y i和一个足够大的常数M,构造m+1个约束条件ai1x1+ai2x2+…+ainxn≤bi+yiMy1+y2+…+ym=m-1因为m个yi中只有一个能取0值,所以只有一个约束条件能起作用。

0-1型整数规划

0-1型整数规划

货物
体 积 每箱(米3) 重 量 每箱(百公斤)
利 润 每箱(百元)


托运限制
5 2
4 5
24 13
20 10
第五章:0 -1整数规划
互相排斥的约束条件: 5x1 4 x2 24 用车运的体积约束 用船运的体积约束 7 x1 3x2 45
0 用车运 y 1 用船运
至 从
2
3
4
5
6
7
8
1 2 3 4 5 6 7
8
9 10
11 12 7
13 13 7 8
14 11 8 7 8
8 17 12 10 14 10
15 14 10 9 16 7 12
解:先根据表整理出若救护中心建于该区时,救护车程 8min内所能覆盖的区,见于下表
救护中心设于该区 救护车程8min内所能覆盖的区
不起作用
用船运时y 1 5 x1 4 x 2
7 x1 3x 2 45
不起作用
例:某公司有5个项目列入投资计划,各项目的投 资额和期望的投资收益见下表:
项目 投资额 投资收益
1
2 3 4 5
210
300 150 130 260
160
210 60 80 180
该公司只有600万元可用于投资,由于技术上的原因, 投资受到以下约束: 1.在项目1、2和3中必须只有一项被选中; 2.在项目3和4中只能选中一项; 3.项目5选中的前提是项目1必须被选中。 如何在上述条件下选择一个最好的投资方案,是投资收益 最大?
4 3 6 200 12
300 200
解:设xj是第j种产品的产量,j=1,2,3;再设 1, 若生产第j种产品(即xj>0) j=1,2,3 y 0, 若不生产第j种产品(即xj=0) 则问题的模型为

整数规划与01规划

整数规划与01规划

. y j
1, 0,
采用第 j种方式,即x j 0, 不采用第 j种方式,即x j 0
于是目标函数
min z (k1 y1 c1x1) (k2 y2 c2 x2 ) (k3 y3 c3x3 )
23
0-1型整数规划解法之一(过滤隐枚举法)
解0-1型整数规划最容易想到的方法,和一般整数规 划的情形一样,就是穷举法,即检查变量取值为0或1 的每一种组合,比较目标函数值以求得最优解,这就 需要检查变量取值的2n个组合。对于变量个数n较大 (例如n>10),这几乎是不可能的。因此常设计一些 方法,只检查变量取值的组合的一部分,就能求到问 题的最优解。这样的方法称为隐枚举法(Implicit Enumeration),分枝定界法也是一种隐枚举法。当然, 对有些问题隐枚举法并不适用,所以有时穷举法还是 必要的。
24
例6
Max
z 3x1 2x2 5x3
x1 2x2 x3 2
x1 x1
4x2 x2 , x3 0或1
求解思路及改进措施:
1.
先试探性求一个可行解,易看出
且相应的目标函数值为 z 3
(
x1,
x2
,
x3
)
(1,
0,
0)
满足约束条件,故为一个可行解,
z 为 。
14
小结(续)
z z ii)用观察法找问题A的一个整数可行解,一般可取 xj 0, j 1,L , n 试探,求得其目标函数值,并记作 。以 * 表示问题的最优目标 函数值;这时有 z z* z
其次,进行迭代。
第一步:分枝,在B的最优解中任选一个不符合整数条件的变量xj,其值为bj,以[bj]
表示小于bj的最大整数。构造两个约束条件: x j [bj ] x j [bj ] 1

运筹学课件第四节0—1型整数规划

运筹学课件第四节0—1型整数规划
T (1,1,...,1) T , 选择( A1,...An) ( x1 ,...x n ) T : T (1,1,...,0 ) T , 选择( A1,...A n)
例:固定费用问题 有三种产品被用于生产三种产品,资源量、产品单件费用、 资源消耗量以及生产产品的固定费用。要求制定一个生产计 划,总收益最大。
,先加工某种产品 0 yj ( j 1 ,2 ,3 ,4 ) 1 ,先加工另外产品 机床1:x11+a11≤x21+My1 ; x21+a21≤x11+M(1-y1) 机床2:x22+a22≤x32+My2 ; x32+a32≤x22+M(1-y2) 机床3:x13+a13≤x33 +My3 ; x33+a33≤x13+M(1-y3) 机床4:x14+a14≤x24 +My4 ; x24+a24≤x14+M(1-y4) 当y1=0,表示机床1先加工产品1,后加工产品2;当y1=1,表示机床1先 加工产品2,后加工产品1.
4 求解: 7 C 6 6 6
8
7
9 17 9 12 7 14 9 12
15 12 14 10 8 7 6 10 10 6
第一步 造0 各行各列减其最小元素
0 0 0 0 0
4 3 2 10 3 1 3 6 8 6
11 7 2 0 4
第四节
0—1型整数规划
一、0-1变量及其应用 某些特殊问题,只做是非选择,故变量设置简化为0或1, 1代表选择,0代表不选择。
选取某个特定方案 1, 当决策选取方案 x 0 , 当决策不选取方案 问题含有较多的要素, 每项要素有 2 种选择,用 0 1变量描述。 有限要素 E1, E 2 ,...E n , 每项 E j 有两种选择 A j , A j 1, E j 选择 A j xj 0 , E j 选择 A j

0-1型整数线性规划模型理论

0-1型整数线性规划模型理论

0-1型整数线性规划模型理论(1) 0-1型整数线性规划0-1型整数线性规划是一类特殊的整数规划,它的变量仅取值0或1.其模型如下:T min ..01(1,2,,)j f s t x j n =⎧⎨=⎩c xAx =b 取或 其中()T 12,,,,n c c c =c ()T 12,,,,n x x x =x (),ij m na ⨯=A ()T 12,,,.mb b b =b 称此时的决策变量为0-1变量,或称二进制变量.在实际问题中,如果引进0-1变量,就可以把各种需要分别讨论的线性(或非线性)规划问题统一在一个问题中讨论了.(2) 求解0-1型整数线性规划的分支界定法Matlab 指令x = bintprog(f,A,b): 求解0-1型整数线性规划,用法类似于linprog.x = bintprog(f,A,b,Aeq,beq): 求解下述线性规划问题:T min ,z =f x ≤Ax b ,≤Ax b ,⋅≤Aeq x beq ,x 分量取0或1.x = bintprog(f,A,b,Aeq,beq,x0): 指迭代初值x0,如果没有不等式约束,可用[]代替A,b 表示默认,如果没有等式约束,可用[]代替Aeq 和beq 表示默认;用[x,fval]代替上述各命令行中左边的x,则可得到最优解处的函数值fval.例如:求解0-1型整数线性规划模型:1min ni i Z x ==∑()()()12345356894679123471256758129232200..20002001(1,2,,9)j x x x x x x x x x x x x x x x x x x x s t x x x x x x x x x x x j ⎧-++++≤-⎪-++++≤-⎪⎪-+++≤-⎪⎪--+≤⎪-≤⎪⎨--+≤⎪⎪-≤⎪-+≤⎪⎪--+≤⎪⎪==⎩或用Matlab 软件编程可解得1236791x x x x x x ======,其他变量为0,共六门课,满足所给条件, Matlab程序代码如下:c = ones(1,9);a =[-1,-1,-1,-1,-1,0,0,0,0;0,0,-1,0,-1,-1,0,-1,-1;0,0,0,-1,0,-1,-1,0,-1;-1,-1,2,0,0,0,0,0,0;0,0,0,1,0,0,-1,0, 0;-1,-1,0,0,2,0,0,0,0;0,0,0,0,0,1,-1,0,0;0,0,0,0,-1,0,0,1,0;-1,-1,0,0,0,0,0,0,2];b = [-2;-3;-2;0;0;0;0;0;0];A = [5 4 4 3 4 3 2 2 3];x = bintprog(c,a,b)f = A*x运行结果:Optimization terminated.x =111111f =20。

0-1整数规划

0-1整数规划

0—1型整数规划模型1. 0—1型整数规划模型概述整数规划指的是决策变量为非负整数值的一类线性规划,在实际问题的应用中,整数规划模型对应着大量的生产计划或活动安排等决策问题,整数规划的解法主要有分枝定界解法及割平面解法(这里不作介绍,感兴趣的读者可参考相关书籍)。

在整数规划问题中,0—1型整数规划则是其中较为特殊的一类情况,它要求决策变量的取值仅为0或1,在实际问题的讨论中,0—1型整数规划模型也对应着大量的最优决策的活动与安排讨论,我们将列举一些模型范例,以说明这个事实。

0—1型整数规划的的数学模型为:目标函数 n n x c x c x c z Min Max +++= 2211)(约束条件为:⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧==≥≤++=≥≤++=≥≤++1| 0 ) ,() ,() ,(22112222212111212111n m n mn m m n n n n x x x b x a x a x a b x a x a x a b x a x a x a , , ,21这里,0 | 1表示0或1。

2. 0—1型整数规划模型的解法0—1型整数规划模型的解法一般为穷举法或隐枚举法,穷举法指的是对决策变量nx x x , , ,21 的每一个0或1值,均比较其目标函数值的大小,以从中求出最优解。

这种方法一般适用于决策变量个数n 较小的情况,当n 较大时,由于n 个0、1的可能组合数为n2,故此时即便用计算机进行穷举来求最优解,也几乎是不可能的。

隐枚举法是增加了过滤条件的一类穷举法,该法虽能减少运算次数,但有的问题并不使用。

此时,就只能用穷举法了。

3. 应用实例例1 工程上马的决策问题1)问题的提出某部门三年内有四项工程可以考虑上马,每项工程的期望收益和年度费用(千元)如下表所示:假定每一项已选定的工程要在三年内完成,是确定应该上马哪些工程,方能使该部门可能的期望收益最大。

2)模型分析与变量的假设这是工程上马的决策问题,对任一给定的工程而言,它只有两种可能,要么上马,要么不上马,这两种情况分别对应二进制数中的1、0,大凡这样的实际背景所对应的工程问题,大都可考虑用0—1型整数规划模型建立其相应的模型。

0-1整数规划模型 ppt课件

0-1整数规划模型  ppt课件

最优ppt值课件Z 6
3
二、指派问题
例 有一份说明书,需译成
英、日、德、俄四种文字。
任务
现有甲、乙、丙、丁四个人, 人员
他们将说明书译成不同文字

所需的时间如下表。问应指

派哪个人完成哪项工作,使

所需的总时间最少?

EJGR
2 15 13 4 10 4 14 15 9 14 16 13 7 8 11 9
匈牙利法求解指派问题的步骤如下:
ppt课件
6
第一步:变换系数矩阵,使每行每列都出现0元素。 (1)系数矩阵的各行分别减去各行中的最小元素;(2) 所得系数矩阵的各列再分别减去各列中的最小元素。
第二步:试求最优解。 (1)给只有一个0元素(不含划去的0)的行中的
“0”画○,划去与◎同列的其它“0”; (2)给只有一个0元素(不含划去的0)的列中的
6 7 11 2 2
4 5 9 0
(cij
)

4 3
5 1
9 10
8 4 4 1


5 9 8 2 2
0 1 5 4 2 0 9 3 3 7 6 0
2)试指派(找独立0元素)
-5
4 5 4 0
0 1 0 4
2 0 4 3


……………….
ppt课件
5
cn1 cn2 … cnn
匈牙利法基于这样一个明显的事实:如果系 数矩阵的所有元素满足cij≥0,而其中有n个位 于不同行不同列的一组0元素,则只要令对应 于这些0元素位置的xij=1,其余的xij=0,就 得到最优解。
例如: (cij)=
0420
2078 3150 0603

§5.4 0—1型整数规划模型

§5.4 0—1型整数规划模型

§5.4 0—1型整数规划模型1、 0—1型整数规划模型概述整数规划指的是决策变量为非负整数值的一类线性规划,在实际问题的应用中,整数规划模型对应着大量的生产计划或活动安排等决策问题,整数规划的解法主要有分枝定界解法及割平面解法(这里不作介绍,感兴趣的读者可参考相关书籍)。

在整数规划问题中,0—1型整数规划则是其中较为特殊的一类情况,它要求决策变量的取值仅为0或1,在实际问题的讨论中,0—1型整数规划模型也对应着大量的最优决策的活动与安排讨论,我们将列举一些模型范例,以说明这个事实。

0—1型整数规划的的数学模型为:目标函数 n n x c x c x c z M i n M a x+++= 2211)( 约束条件为:⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧==≥≤++=≥≤++=≥≤++1| 0 ) ,() ,() ,(22112222212111212111n m n mn m m n n n n x x x b x a x a x a b x a x a x a b x a x a x a , , ,21这里,0 | 1表示0或1。

2、0—1型整数规划模型的解法0—1型整数规划模型的解法一般为穷举法或隐枚举法,穷举法指的是对决策变量n x x x , , ,21 的每一个0或1值,均比较其目标函数值的大小,以从中求出最优解。

这种方法一般适用于决策变量个数n 较小的情况,当n 较大时,由于n 个0、1的可能组合数为n2,故此时即便用计算机进行穷举来求最优解,也几乎是不可能的。

隐枚举法是增加了过滤条件的一类穷举法,该法虽能减少运算次数,但有的问题并不使用。

此时,就只能用穷举法了。

3. 应用实例例1 工程上马的决策问题1)问题的提出某部门三年内有四项工程可以考虑上马,每项工程的期望收益和年度费用(千元)如下表所示:假定每一项已选定的工程要在三年内完成,是确定应该上马哪些工程,方能使该部门可能的期望收益最大。

2)模型分析与变量的假设这是工程上马的决策问题,对任一给定的工程而言,它只有两种可能,要么上马,要么不上马,这两种情况分别对应二进制数中的1、0,大凡这样的实际背景所对应的工程问题,大都可考虑用0—1型整数规划模型建立其相应的模型。

0—1型整数规划问题的求解方法

0—1型整数规划问题的求解方法

0—1型整数规划问题的求解方法1、一般来说,碰到了0-1规划的问题,怎么办?枚举,比较每个解对应的目标函数值。

为什么要枚举,是把每一个解都拿出来比较。

因此,有的叫法是显枚举法?2、有显枚举法,就有隐枚举法。

如果说,显枚举法是显式的枚举法,那么隐枚举法就是隐式的枚举法。

都是枚举法,都是要把所有的解带入到目标函数进行比较,对不对?理论上是这样的,可以参考其他的讲解。

但是,其他的地方讲解似乎没有把这个讲解到位,为什么叫隐枚举法。

有一种说法是:设计一种方法,只检查0-1变量组合的一部分,就能得到问题的最优解。

3、首先,如果你不把所有的解都判断一下,我怎么知道那个解是不是最优的解呢?回顾一下LP问题的求解,发现线性规划并不需要判断所有的解,确切的说,是所有的可行解。

只需要在所有的基本可行解里面去寻找最优的解。

因此,0-1规划求解的思路也是一样,是在所有的0-1可行解里面去寻找。

这样,就需要在约束条件里面去一个一个的判断,这个0-1组合是否可行。

所以,隐枚举法的思路,还是枚举法,但是我并不是要把每个解都要进行约束条件的判断,判断他是不是可行,可以只检查所有0-1变量组合的一部分约束条件的判断,这样还是可以得到问题的最优解。

4、接着,那怎么减少约束条件的检查判断呢?设置一个过滤条件,叫做过滤约束,如果这个不满足,那么其他的约束就不用判断了。

因此,隐的意思应该在这里。

问题来了,怎么添加这个过滤约束呢?通过一种方法(试探法),找到一个可行解,然后代入目标函数,得到目标值,这个就得到了一个过滤约束。

求最大值的时候,如果一个可行解的目标值不大于这个约束,那么直接排除。

5、继续。

怎么得到这个过滤约束。

比如下面的例子:一种说法是试探法,随便试探?或者可以从某一个解开始(比如0,0,0)开始递增,直到得到一个可行解,然后就得到了这个过滤约束了,比如上面的例子,我们可以从1,0,0开始递增,先看看这个解是不是可行解。

是在可行解,因此看目标函数值是3,因此得到一个约束,3x1-2x2+5x3>=3过滤约束。

0-1规划

0-1规划

The Assignment Problem 指派问题
现实生活之中, 现实生活之中,我们经常遇到指派人员 做某项工作的情况。 做某项工作的情况。指派问题的许多应用都 用来帮助管理人员解决如何为一项将要开展 进行的工作指派人员的问题。 进行的工作指派人员的问题。其他的一些应 用如为一项任务指派机器、 用如为一项任务指派机器、设备或者是工厂
二、引入0-1变量的实际问题
1. 投资场所的选定——相互排斥的计划 例 某公司拟在市东、西、南三区建立门市部。拟议中有7个 位置(点)Ai (i=1,2,…,7)可供选择。规定: 在东区,由A1,A2,A3三个点中至多选两个; 在西区,由A4,A5两个点中至少选一个; 在南区,由A6,A7两个点中至少选一个。 如选用Ai点,设备投资估计为bi元,每年可获利润估计为ci元, 但投资总额不能超过B元。问应选择哪几个点可使年利润 为最大?
D)可能出现以下情况: )可能出现以下情况: 每行均有( )元素,则在有( ) ① 每行均有(0)元素,则在有(0)位置构成最 优解中x ; 优解中 ij=1; 所有0元素均有直线覆盖 但记( )的个数<m 元素均有直线覆盖, ② 所有 元素均有直线覆盖,但记(0)的个数 个,转⑶。 元素, ③多于两行和两列存在未被直线覆盖的0元素,即 多于两行和两列存在未被直线覆盖的 元素 存在0元素的闭回路 元素的闭回路, 存在 元素的闭回路, 则沿 回路顶点每间隔一个0记 回路顶点每间隔一个 记( ) ,同时作直线覆盖该列的 元素; 元素;
解题时先引入0-1变量xi (=1,2,…,7)
1, 当Ai点被选用 令 xi = i = 1,2,⋯,7 0, 当Ai点没有被选用 7 于是问题可列成:
目标函数: max z = ∑ ci xi

0—1型整数规划问题的求解方法

0—1型整数规划问题的求解方法

0—1型整数规划问题的求解方法0-1型整数规划问题是一类特殊的整数规划问题,其中变量只能取0或1,即变量是二进制的。

这类问题在实际应用中具有广泛的应用,如装配线平衡、员工调度、货物装载等。

求解0-1型整数规划问题可以使用多种方法,下面将介绍几种常用的方法。

1.枚举法:枚举法是最朴素的解法,它列举出了所有可能解,并通过穷举所有解的方式找到最优解。

这种方法适用于问题规模较小且没有明显的约束条件,但对于大规模问题不适用。

2.分支定界法:分支定界法是一种广泛应用于整数规划的方法。

它从原问题形成一个目标函数较小的松弛问题开始,通过分支操作将问题分解为一系列子问题,每次选择一个变量分支,并根据问题的特性设置相应的约束条件。

通过逐步分解问题,最终获得最优解。

3.动态规划法:动态规划法通过构建状态转移方程的方式,将问题分解为多个子问题,并利用子问题之间的关系求解最优解。

对于0-1型整数规划问题,可以使用动态规划来解决。

首先定义一个二维数组dp[i][j],其中dp[i][j]表示在前i个物品中选择一些物品放入背包容量为j的情况下的最大价值。

然后根据背包容量逐步求解,最后得到最优解。

4.启发式算法:启发式算法是一类基于经验和直觉的算法,通过评估当前解的优劣性来寻找最优解。

对于0-1型整数规划问题,可以使用启发式算法如遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法等进行求解。

这些算法通过随机和逐步优化的方式,可以在较短时间内找到较好的解。

以上是常用的几种0-1型整数规划问题的求解方法,根据问题的规模、约束条件和求解的要求选择合适的方法。

在实际应用中,通常会根据问题的特性选择相应的算法,并结合数学模型和计算机编程进行求解。

运筹学课件第四节0-1型整数规划

运筹学课件第四节0-1型整数规划
运筹学课件第四节0-1型整数 规划
目录
CONTENTS
• 0-1型整数规划概述 • 0-1型整数规划的数学模型 • 0-1型整数规划的求解算法 • 0-1型整数规划的案例分析 • 0-1型整数规划的软件实现
01 0-1型整数规划概述
CHAPTER
定义与特点
定义
0-1型整数规划是一种特殊的整数规 划,其中决策变量只能取0或1。
解决方案通常采用动态规划或混合整数线性规 划方法,通过迭代和优化算法来找到最优解。
05 0-1型整数规划的软件实现
CHAPTER
Excel求解工具
适用范围
适用于简单的0-1型整数规划问题。
优点
操作简单,易学易用,适合初学者。
使用方法
利用Excel的Solver插件,设置目标函数、 约束条件和决策变量,进行求解。
其他约束
除了资源和需求约束外,还可能 存在其他类型的约束,如数量约 束、时间约束等,这些约束条件 都对决策变量的取值范围进行了 限制。
决策变量
离散变量 0-1型整数规划中的决策变量通常 是离散的,只能取0或1两个值。 这些决策变量代表了不同的策略 或选择。
最优解 最优解是指在所有可行解中使目 标函数达到最优值的决策变量的 取值组合。
缺点
对于大规模问题求解能力有限,可能存在精 度问题。
Python求解库
适用范围
适用于各种规模的0-1型整数规 划问题。
使用方法
利用Python的优化库,如PuLP 或CVXPY,编写目标函数和约束 条件,进行求解。
优点
功能强大,可处理大规模问题 ,精度高。
缺点
需要一定的编程基础,学习成 本较高。
MATLAB求解工具

0-1整数规划

0-1整数规划

0-1整数规划整数规划是线性规划的一个特殊情况,其决策变量是整数。

在0-1整数规划中,决策变量只能取0或1的整数值。

0-1整数规划是一类NP-hard问题,通常以优化问题的形式出现。

0-1整数规划在实际生活中有广泛的应用。

它可以用于资源分配、生产计划、物流运输等方面。

下面将通过一个具体的例子来说明0-1整数规划的应用:假设某公司生产两种产品A和B,分别需要使用两种原材料X和Y。

每个单位的产品A需要消耗1个单位的原材料X和3个单位的原材料Y;每个单位的产品B需要消耗2个单位的原材料X和2个单位的原材料Y。

该公司每天可以获得100个单位的原材料X和150个单位的原材料Y。

假设产品A的利润为5元,产品B的利润为8元。

问如何安排生产,使得利润最大化。

首先,我们定义决策变量:设产品A的生产数量为x,产品B 的生产数量为y,决策变量为整数。

则可以列出目标函数和约束条件。

目标函数:maximize 5x + 8y约束条件:1x + 2y ≤ 100 (原材料X的限制)3x + 2y ≤ 150 (原材料Y的限制)x,y为0或1的整数根据上述目标函数和约束条件,可以构建0-1整数规划模型。

然后,可以使用相应的算法求解该模型,确定最优的生产方案,使得利润最大化。

对于这个例子来说,通过计算可以得到最优解为x=25,y=37,即生产25个单位的产品A和37个单位的产品B时,利润最大,为325元。

总结起来,0-1整数规划是一种重要的优化工具,可以应用于各种实际问题中。

通过明确决策变量的整数限制,可以获得最优解,实现最大化或最小化的目标。

在实际应用中,需要结合具体问题的特点和约束条件,构建相应的数学模型,并运用适当的算法求解。

这样可以有效地解决实际问题,提高效率和经济效益。

0-1整数规划

0-1整数规划

0-1整数规划0-1整数规划1.什么是0-1整数规划?0-1 整数规划是⼀种特殊形式的整数规划,这时的决策变量x i 只取两个值0或1,⼀般的解法为隐枚举法。

2.什么时候采⽤0-1整数规划法?正如计算机只懂得0,1两个数,1代表是,0代表否。

同样的,在0-1整数规划中的0和1并不是真真意义上的数,⽽是⼀个衡量事件是否发⽣的标准。

⼀般来说,我们在从多个事物中选出其中⼀部分,在⼀定的条件下求解最优情况时可以采⽤0-1整数规划法。

⼀、0-1整数规划的求解例1 求解下列0-1规划问题1231231231223123max 3252 2 (1)4 4 (2).. 3 (3) 4 6 (4),,01Z x x x x x x x x x s t x x x x x x x =-++-≤??++≤??+≤??+≤??=?或解:对于0-1 规划问题,由于每个变量只取0,1两个值,⼀般会⽤穷举法来解,由上表可知,问题的最优解为X*=( x1 =1x2=0x3=1 ) 但此法太繁琐,⼯作量相当⼤。

⽽隐枚举法就是在此基础上,通过加⼊⼀定的条件,就能较快的求得最优解:找到x1 =0x2=0x3=1是⼀个可⾏解,为尽快找到最优解,可将3 x1-2 x2+5 x3≥5作为⼀个约束,凡是⽬标函数值⼩于5的组合不必讨论,如软件进⾏求解。

⼆、0-1整数规划模型的建⽴值得注意的是在0-1整数规划模型建⽴的时候,0,1仅表⽰物件是否被选取,事件是否发⽣,⽆其他含义。

例2⼀个旅⾏者要到某地作两周的带包旅⾏,装背包时,他发现除了已装的必需物件外,他还能再装5公⽄重的东西.他打算从下列4种东西中选取,使增加的重量不超过5公⽄⼜能使使⽤价值最⼤.这4种东西的重量和使⽤价值(这⾥⽤打分解:建⽴模型为()12341234max Z=6x 7392345s.t. 0,11,2,3,4i x x x x x x x x i ++++++≤==??1 234思考:某公司拟在东、西、南三个区建⽴门市部,拟议中有七个点(建⽴门市部的地点)A j(j=1,2,…,7)可供选择;由于某种需要⽽规定:在东区:由A1,A2,A3中⾄多选2个点;在西区:由A4,A5中⾄少选1个点;在南区:由A6,A7中⾄少选1个点;据估计,如选A j点建⽴门市部,则需要投资a j元.⽽每年可获利润c j元,但这笔投资总额不能超过b元.问应选择哪⼏个点可使该公司的年利润为最⼤?。

运筹学——0-1整数规划

运筹学——0-1整数规划

对于0-1 规划问题,由于每个变量只取0, 1两个值,一般会用穷举法来解,即将所有的0, 1 组合找出,使目标函数达到极值要求就可求 得最优解。但此法太繁琐,工作量相当大。而 隐枚举法就是在此基础上,通过加入一定的条 件,就能较快的求得最优解。
隐枚举法(Implicit
Enumeration)
这种方法可以从所有变量等于零出发 (初始点),然后依次指定一些变量 取值为1,直到获得一个可行解,于是 把第一个可行解记作迄今为止最好的 可行解,再重复,依次检查变量为0, 1的各种组合,对迄今为止最好的可行 解加以改进,直到获得最优解。
0-1规划应用
华美公司有5个项目被列入投资计划,各项目 的投资额和期望的投资收益见下表: 项目 投资额(万元) 投资收益(万元) 1 210 150
2
3 4 5
300
100 130 260
210
60 80 180
该公司只有600万元资金可用于投资, 由于技术原因,投资受到以下约束: 在项目1、2和3中必须有一项被选中;
x4=y04+2y14
代入原问题,得到:
Max Z= 3 y01+6y11+12y21 + 4y02+8y12+16y22 + 5 y03+10y13 + 6 y04+12y14
s.t. 2y01+4y11+8y21 +3y02+6y12
+12y22 + 4 y03+8y13 + 5 y04
+10y14 15
y1 . y2. y3 . y4. y5
( 0.
( 1. ( 0. ( 0. ( 0. ( 0.

0-1规划

0-1规划
额不能超过 B元。问应选择哪几个点可使年利润为最大?
解题时先引入0 1变量 xi (i 1,2,,7),令
xi

1, , 当Ai点被选中 0, i 当Ai点没被选中.
V : max z 3x1 2x2
(
L1
)s.t
2x1 3x2


x1

1 2
x2

14 41
2
(L2Leabharlann )s.t2x1 3x2
x1

1 2
x2

14 41
2



x2 2 x1, x2 0



整数规划的特点
• 1、 整数规划最优解的情况 • ①原线性规划最优解全是整数,则整数规划最优解与线性
规划最优解一致。 • ②整数规划无可行解。 • ③有可行解(当然就存在最优解),但最优解值一定不会
优于原线性规划的最优值。
• 2、整数规划最优解不能按照实数最优解简单取整而获得。 方法有:
• (i)分枝定界法—可求纯或混合整数线性规划。 • (ii)割平面法—可求纯或混合整数线性规划。 • (iii)隐枚举法—求解“0-1”整数规划: • ①过滤隐枚举法; • ②分枝隐枚举法。 • (iv)匈牙利法—解决指派问题(“0-1”规划特殊情形)。 • (v)蒙特卡洛法—求解各种类型规划。
二、分支定界法
分支定界法的基本思想:先求出相应的(LP)问题的最优解,
然后适当地增加约束(即除去LP的一部分不包含整数可行解的
可行解),逐步达到求出ILP的最优解的目的。
例3 求解ILP问题
V : max z 3x1 2x2 x2

运筹学 0-1整数规划

运筹学  0-1整数规划

n ∑ a ij x j < = b i + M i y i j =1 p ∑1 y i = p - q i=
三、固定成本问题
某公司制造小、 大三种尺寸的容器,所需资源为金属板、 例4.8 某公司制造小、中、大三种尺寸的容器,所需资源为金属板、劳 动力和机器设备,制造一个容器所需的各种资源的数量如下表所示: 动力和机器设备,制造一个容器所需的各种资源的数量如下表所示: 不考虑固定费用, 大号容器每售出一个其利润分别为4万元 万元、 不考虑固定费用,小、中、大号容器每售出一个其利润分别为 万元、 5万元、6万元,可使用的金属板有 万元、 万元 可使用的金属板有500吨,劳动力有 万元, 万元 吨 劳动力有300人/月,机器有 人月 100台/月,另外若生产,不管每种容器生产多少,都需要支付一笔固定 台 月 另外若生产,不管每种容器生产多少, 费用:小号为100万元,中号为 万元, 万元, 万元。 费用:小号为 万元 中号为150万元,大号为 万元 大号为200万元。问如何制定 万元 生产计划使获得的利润对大? 生产计划使获得的利润对大?
0-1 整数规划求解方法
0-1 整数规划是一种特殊形式的整数规划,这时的 - 整数规划是一种特殊形式的整数规划, 决策变量x 只取两个值0或 ,一般的解法为隐枚举法。 决策变量 i 只取两个值 或1,一般的解法为隐枚举法。 例一、求解下列0- 例一、求解下列 -1 规划问题 max Z = 3 x 1 − 2 x 2 + 5 x 3
(1) (2)

工序B 只能从两种加工方式中选择一种,那么约束条件( ) 工序 3只能从两种加工方式中选择一种,那么约束条件(1)和(2)就成为 ) 相互排斥的约束条件。为了统一在一个问题中,引入0-1变量 相互排斥的约束条件。为了统一在一个问题中,引入 变量

0-1整数规划

0-1整数规划

0-1整数规划1.前置知识01整数规划,仅限⽤于变量x j 为0/1的情况即约束函数为:0≤x j ≤1且x j 为整数2.单⼀相互排斥的约束条件抽象化理解题⽬即:λ种运输⽅式,仅能选择⼀定种数的运输⽅式为了解决此类问题,我们统⼀引⼊0-1变量y =1,当采取船运⽅式时0,当采取车运⽅式时e .g .1约束条件为:5x 1+4x 2≤24 or 7x 1+3x 2≤45引⼊0-1变量,上述可改写为:5x 1+4x 2≤24+yM ,7x 1+3x 2≤45+(1−y )M ,y =0或1其中,M 为充分⼤的数(待解决:怎么⽤linprog实现yM的表⽰?)<-已解决e .g .实例某公司拟在市东、西、南三区建⽴门市部。

拟议中有7个位置(点)A i (i =1,2,3...7)可供选择。

规定:1.在东区。

由A 1,A 2,A 3三个点中⾄多选两个2.在西区,由A 4,A 5两个点中⾄少选⼀个3.再南区,由A 6,A 7两个点中⾄少选⼀个如选⽤A i 点,设备投资估计为b i ,每年可获利润估计为c i 元,但投资总额不能超过解:引⼊0-1变量x i :x i =1,当A i 点被选中0,当A i点未被选中(i =1,2...7)则上述模型转化为:max z =7∑i =1c i x i 01x j 0≤≤1且为整数x j x j λ0-1y ={1,当采取船运⽅式时0,当采取车运⽅式时{e .g .15+4≤24 or 7+3≤45x 1x 2x 1x 20-1⎧⎩⎨5+4≤24+yM ,x 1x 27+3≤45+(1−y )M ,x 1x 2y =0或1{M e .g .实例(i =1,2,3...7)A i 1.A 1A 2A 32.A 4A 53.A 6A 7A i b i c i 0-1x i ={(i =1,2...7)x i 1,当点被选中A i 0,当点未被选中A i {max z =∑i =17c i x is .t .(=0或1)⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪≤B ∑7i =1b i x i ++≤2x 1x 2x 3+≥1x 4x 5+≥1x 6x 7x is .t .∑7i =1b i x i ≤B x 1+x 2+x 3≤2x 4+x 5≥1x 6+x 7≥1(x i =0或1)2.1.多重相互排斥的约束条件抽象化理解题⽬:即问题2的扩展,问题变为了运⽤0−1变量来求解m 个互相排斥的约束问题若有m 个相互约束的约束条件:a i 1x 1+...+a in x n ≤b i ,i =1,2,...,m我们重新定义0-1变量y iy i =1,第i 个约束起作⽤,0,第i 个约束起作⽤(i =1,2,...m )可得m+1个约束条件:a i 1x 1+...+a in x n ≤b i +(1−y i )M (1∗)y 1+y 2+...+y m =1 (2∗)注意到,(2*)式只有⼀个y i 会等于1故令y ∗=1,代⼊(1*)式,则只有i =i ∗的约束条件起作⽤,其他式⼦均为多余的。

0—1 型整数规划

0—1 型整数规划

例5 求解maxZ=3x1-2x2+5x3 解:调整x1,x2的顺序,使目标函数 x1+2x2-x3≤2 中变量的系数呈递增(不减)的顺 x1+4x2+x3≤4 序,则问题变为: maxZ=-2x2+3x1+5x3 x1+ x2 ≤3 2x2+x1-x3≤2 ① 4x2+x3≤6 4x2+x1+x3≤4 ② x1,x2,x3=0或1 x2+x1 ≤3 ③ 解 约束条件 目 4x2 +x3≤6 ④ 标 ① ② ③ ④ (x2,x1,x3) 值 x1,x2,x3=0或1 0 √ √ √ √ (0 0 0) 按二进制数码从小到大的顺序排列 5 √ √ √ √ (0 0 1) 并检查各个解,先计算解的目标值, 若目标值小于目前可行解最好的目 (0 1 0) - - - 标值,则不必检查是否满足约束条 8 √ √ √ √ (0 1 1) (1 0 0) - - - - 件,当所有解被检查完毕,就可判 (1 0 1) - - - - 断出最优解。计算结果可列表表示, 见左表。 (1 1 0) - - - 最终得到最优解:x1=1,x2=0, (1 1 1) - - - 6 x3=1,最优值:Z=8
x =
1 ,是 0 ,否
4.1 引入 引入0—1 变量的实例 1.确定投资方案——相互排斥的计划 例4 某市工商银行拟抽调a万元资金对小五金、小百货和洗 涤剂三个行业给予低息贷款。由于资金有限,只能在四个小五金 企业A1、A2、A3、A4 中至多选两个;在五个小百货企业A5、A6、 A7、A8 中至多选三个;在四个洗涤剂企业A9、A10、A11、A12 中 至多选两个给予低息贷款。已知企业Ai得到贷款ai万元后,可获 利bi万元。问工商银行应如何发放贷款,可使总利润最大? 解:因为本问题只要求解决是否给企业贷款,因此可用0—1 变量描述所求方案。设 1, 给A 贷款 i xi = ,i =1,2,L,12 不给A 贷款 0, i 于是,根据题意,本问题可描述为: 12 maxZ= ∑bi xi
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最优结果为总支付报酬每周727.5元 值班方案为:
学生代号 1 2 3 4 5 6 一 6 4 8 5 3 2 6 2 二 三 6 6 5 2 6 四 五 7
3
例B 清远市下设八个区,下表给出救护车从一个区至另一 个区的车程时间(min)该市拟建救护中心,要求各区离救 护中心的车程时间必须在8min之内,是为该市提供决策建 议:至少建多少个救护中心,建于何处?
(x1,x2,x3) Z值 a
(0,0,0) (0,0,1) (0,1,0) (0,1,1)
0 5 -2 3
√ √
b √ √
c √ √
d 过滤条件 √ Z≥0 Z≥5 √
(1,0,0)
(1,0,1) (1,1,0) (1,1,1)
3 8 1
6




Z≥8
按目标函数中各变量系数的大小重新排列各变量 最大化问题:由小到大 最小化问题:由大到小
max z 5 x3 3 x1 2 x 2 x3 x1 2 x 2 2 ① x3 x1 4 x 2 4 ② st x1 x 2 3 ③ x 4 x 6 ④ 2 3 xi 0或1, i 1, 3 2,
2.相互排斥的约束条件
如果有m个互相排斥的约束条件(<=型):
ai1 x1 ai 2 x2 ain xn bi
i 1, 2,, m
为了保证这个约束条件只有一个起作用,我们引
入m个0-1变量 yi i 1,2,..., m 和一个充分大的 常数M,而下面这一组m+1个约束条件 ai1 x1 ai 2 x2 ain xn bi yi M i 1, 2,, m
5 x1 4 x2 24 +(1-y)M 例1.某厂拟用集装箱托 7 x 3 x 45 运甲、乙两种货物,每 +yM 2 1 箱的体积、重量、可获 2 x1 5 x2 13 st.利润以及托运所受限制 如右表所示。问两种货 x1 , x2 0 x1 , x 2为整数 物各托运多少箱,可使 获得利润为最大? y为0 1变量
目标函数z =3x1-2x2+5x3= 5x3+3x1-2x2 最大值的上限是8, 第二大的值是5… 可根据计算逐渐改变过滤条件(该例因 5x3+3x1-2x2≥8 ⑤ 最大值的点满足其他四个约束,即找 到最大化问题的最好的整数解。
不起作用
用船运时y 1 5 x1 4 x 2
7 x1 3x 2 45
不起作用
例:某公司有5个项目列入投资计划,各项目的投 资额和期望的投资收益见下表:
项目 投资额 投资收益
1
2 3 4 5
210
300 150 130 260
160
210 60 80 180
该公司只有600万元可用于投资,由于技术上的原因, 投资受到以下约束: 1.在项目1、2和3中必须只有一项被选中; 2.在项目3和4中只能选中一项; 3.项目5选中的前提是项目1必须被选中。 如何在上述条件下选择一个最好的投资方案,是投资收益 最大?
4 3 6 200 12
300 200
解:设xj是第j种产品的产量,j=1,2,3;再设 1, 若生产第j种产品(即xj>0) j=1,2,3 y 0, 若不生产第j种产品(即xj=0) 则问题的模型为
max Z 4 x1 5 x2 6 x3 100 y1 150 y2 200 y3 2 x1 4 x2 8 x3 500 2 x 3 x 4 x 300 2 3 1 x1 2 x2 3 x3 100 x1 M 1 y1 s.t. x2 M 2 y2 x3 M 3 y3 且为整数,j=1,2,3 x j 0 y j 0或1, j=1,2,3
3 固定费用问题
例 有三种资源被用于生产三种产品,资源量、产品单件可变 费用及售价、资源单耗量及组织三种产品生产的固定费用如 表。要求制定一个生产计划,使总收益最大
产品 单耗量 资源
a 2
b 4
c 8
资源量
A
500
B C
单件可变费用 固定费用 单件售价
2 1 4 100 8
3 2 5 150 10
求解的结果为x1=1,x6=1,即至少在1、6两个区各设一救护中心
第四节 0-1整数规划
二、0-1整数规划的解法 隐枚举法:只检查变量取值的组合的一部分的方法。
例:求解下列问题 MaxZ 3 x1 2 x2 5 x3 x1 2 x2 x3 2 x1 4 x2 x3 4 st. x2 x3 3 4 x2 x3 6 x1 , x2 , x3 0或1
在东区,由A1,A2,A3三个点中至多选两个; x4 x5 1 在西区,由A4,A5两个点中至少选一个; x6 x7 1
st.
在南区,由A6,A7两个点中至少选一个。 x 0或1
i

i 1

7
如选用Ai点,设备投资估计为bi元,每年可获利润估计为ci元, 但投资总额不能超过B元。问应选择哪个点可使年利润最大?
解:引入0 1变量 1,当A i点被选用 0-1整数规划 第四节 i 1,2, ,7 令x i 0,当A i点没被选用
建模如下:
0-1规划的实际问题:
MaxZ ci x i
7
1、投资场所的选定--相互排斥的计划 bx B
i 1 例:某公司拟在市东、西、南三区建立门市部,拟议中有7个 位置Ai(i=1,2,…,7)可供选择。规定x 3 2 x1 x 2 i i
货物
体 积 每箱(米3) 重 量 每箱(百公斤)
利 润 每箱(百元)


托运限制
5 2
4 5
24 13
20 10
第五章:0 -1整数规划
互相排斥的约束条件: 5x1 4 x2 24 用车运的体积约束 用船运的体积约束 7 x1 3x2 45
0 用车运 y 1 用船运
6 0 4 5 3 0
0 6 8 5 0 6
6 0 3 6 4 0
0 6 0 0 8 6
7 0 5 4 0 3
该实验室开放时间是上午8点至晚上10点,开放时间内须有 且仅需一名学生值班,规定大学生每周值班不少于8h,研 究生每周不少于7h,每名学生每周值班不超过3次,每次值 班不少于2h,每天安排值班的学生不超过3人且其中必须有 一名研究生,试为该实验室安排一张人员的值班表,使总支 付的报酬最少 解: 设xij为学生i在周j的值班时间,
应用举例
例A 东方大学计算机实验室聘用4名大学生(代号1、2、 3、4)和2及每人每h值班的报 酬如下表
学生 代号 报酬 (元/h) 每天最多可安排的值班时间
周一 周二 周三 周四 周五
1 2 3 4 5 6
10 10 9.9 9.8 10.8 11.3
第四节 0-1整数规划
一、什么是0-1整数规划 决策变量只能取0或1的整数规划,叫做0-1整数规 划。决策变量称为0-1变量(二进制变量、逻辑变量)。 0-1变量作为逻辑变量,常被用来表示系统是否处于某 个特定状态,或者决策时是否取某个特定方案。
1 当决策取方案P时 x 0 当决策不取方案P(即取P )时
解法二:重新排列xj的顺序(系数递减)
max z 3 x1 2 x 2 5 x3 x1 2 x 2 x3 2 ① x1 4 x 2 x3 4 ② st x1 x 2 3 ③ 4 x x 6 ④ 3 2 xi 0或1, i 1, 3 2,
至 从
2
3
4
5
6
7
8
1 2 3 4 5 6 7
8
9 10
11 12 7
13 13 7 8
14 11 8 7 8
8 17 12 10 14 10
15 14 10 9 16 7 12
解:先根据表整理出若救护中心建于该区时,救护车程 8min内所能覆盖的区,见于下表
救护中心设于该区 救护车程8min内所能覆盖的区
例:求解下列问题 MaxZ 3 x1 2 x2 5 x3 x1 2 x2 x3 2( a ) x1 4 x2 x3 4(b) st. x2 x3 3(c) 4 x2 x3 6(d ) x1 , x2 , x3 0或1
1 2 3 4 5 6 7 8
1 2 3 3 3 3 1 6
2 2 4 4 4 4 7 8
7
5 5 5 5 6 6 6 6
8

1 xj 0
min
该区设救护中心 否则
列出数学模型如下
Z
x
j 1
8
j
x1 x2 1 x x x x 1 4 5 6 3 x3 x4 x5 x6 x8 1 s.t. x1 x7 1 x6 x8 1 x j 0 /1( j 1, , 8)
5 x1 4 x 2 24 yM 7 x1 3x 2 45 (1 y ) M 5 x1 4 x 2 24 yM 7 x1 3x 2 45 (1 y ) M
用车运时y 0
5 x1 4 x 2 24 7 x1 3x 2
解:设
1,项目i被选中 xi 0, 项目i未被选中 只有600万元可用于投资 i 1,2,3,4,5
在项目1、2和3中必须只有一项被选中 则maxz 160 x1 210 x 2 60 x3 80 x 4 180 x5
210 x1 300 x 2 150 x3 130 x 4 260 x5 600 x x x 1 在项目3和4中只能选中一项 1 2 3 s.t. x3 x 4 1 项目5选中的前提是项目1必须被选中 x x 1 5 xi 0或1,i 1,2,3,4,5
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