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线性规划通常解决下列两类问题：
（1）当任务或目标确定后，如何统筹兼顾，合理安排，用 最少的资源 （如资金、设备、原标材料、人工、时间等） 去完成确定的任务或目标 （2）在一定的资源条件限制下，如何组织安排生产获得最 好的经济效益（如产品量最多 、利润最大.）
线性规划问题的数学模型
例1.1 如图所示，如何截取x使铁皮所围成的容积最 大？
(2)
x j 0, j 1,2,, n (3)
求解线性规划问题，就是从满足约束条件(2)、(3)的方程组 中找出一个解，使目标函数(1)达到最大值。
线性规划问题的数学模型
Page 27
可行解：满足约束条件②、③的解为可行解。所有可行解 的集合为可行域。
最优解：使目标函数达到最大值的可行解。
绪论
本章主要内容： （1）运筹学简述 （2）运筹学的主要内容 （3）本课程的教材及参考书 （4）本课程的特点和要求 （5）本课程授课方式与考核 （6）运筹学在工商管理中的应用
运筹学简述
Page 2
运筹学（Operations Research） 系统工程的最重要的理论基础之一，在美国有人把运筹
学称之为管理科学(Management Science)。运筹学所研究的 问题，可简单地归结为一句话： “依照给定条件和目标，从众多方案中选择最佳方案” 故有人称之为最优化技术。
Page 3
运筹学的主要内容
Page 4
数学规划（线性规划、整数规划、目标规划、动态 规划等） 图论 存储论 排队论 对策论 排序与统筹方法 决策分析
本课程的教材及参考书
Page 5
❖选用教材 ➢ 《运筹学基础及应用》胡运权主编 哈工大出版社
❖参考教材 ➢ 《运筹学教程》胡运权主编 （第2版）清华出版社 ➢ 《管理运筹学》韩伯棠主编 （第2版）高等教育出版社 ➢ 《运筹学》(修订版) 钱颂迪主编 清华出版社
（1）当任务或目标确定后，如何统筹兼顾，合理安排，用 最少的资源 （如资金、设备、原标材料、人工、时间等） 去完成确定的任务或目标 （2）在一定的资源条件限制下，如何组织安排生产获得最 好的经济效益（如产品量最多 、利润最大.）
线性规划问题的数学模型
例1.1 如图所示，如何截取x使铁皮所围成的容积最 大？
(2)
x j 0, j 1,2,, n (3)
求解线性规划问题，就是从满足约束条件(2)、(3)的方程组 中找出一个解，使目标函数(1)达到最大值。
线性规划问题的数学模型
Page 27
可行解：满足约束条件②、③的解为可行解。所有可行解 的集合为可行域。
最优解：使目标函数达到最大值的可行解。
绪论
本章主要内容： （1）运筹学简述 （2）运筹学的主要内容 （3）本课程的教材及参考书 （4）本课程的特点和要求 （5）本课程授课方式与考核 （6）运筹学在工商管理中的应用
运筹学简述
Page 2
运筹学（Operations Research） 系统工程的最重要的理论基础之一，在美国有人把运筹
学称之为管理科学(Management Science)。运筹学所研究的 问题，可简单地归结为一句话： “依照给定条件和目标，从众多方案中选择最佳方案” 故有人称之为最优化技术。
Page 3
运筹学的主要内容
Page 4
数学规划（线性规划、整数规划、目标规划、动态 规划等） 图论 存储论 排队论 对策论 排序与统筹方法 决策分析
本课程的教材及参考书
Page 5
❖选用教材 ➢ 《运筹学基础及应用》胡运权主编 哈工大出版社
❖参考教材 ➢ 《运筹学教程》胡运权主编 （第2版）清华出版社 ➢ 《管理运筹学》韩伯棠主编 （第2版）高等教育出版社 ➢ 《运筹学》(修订版) 钱颂迪主编 清华出版社
运筹学课件PPT课件
整数规划的解法
总结词
整数规划的解法可以分为精确解法和近似解法两大类。
详细描述
整数规划的解法可以分为两大类，一类是精确解法，另一类是近似解法。精确解法包括割平面法、分支定界法等， 这些方法可以找到整数规划的精确最优解。而近似解法包括启发式算法、元启发式算法等，这些方法可以找到整 数规划的近似最优解，但不一定能保证找到最优解。
模拟退火算法采用Metropolis准则来 判断是否接受一个较差解，即如果新 解的能量比当前解的能量低，或者新 解的能量虽然较高但接受的概率足够 小，则接受新解。
模拟退火算法的应用
01
模拟退火算法在旅行商问题中得到了广泛应用。通过模拟退火算 法，可以求解旅行商问题的最优解，即在给定一组城市和每对城 市之间的距离后，求解访问每个城市恰好一次并返回出发城市的 最短路径。
动态规划的解法
确定问题的阶段和状态
首先需要确定问题的阶段和状态，以便将问 题分解为子问题。
建立状态转移方程
根据问题的特性，建立状态转移方程，描述 状态之间的转移关系。
求解子问题
求解每个子问题，并存储其解以供将来使用。
递推求解
从最后一个阶段开始，通过递推方式向前求 解每个阶段的最优解。
动态规划的应用
线性规划的解法
单纯形法
01
单纯形法是求解线性规划问题的经典方法，通过迭代过程逐步
找到最优解。
对偶理论
02
对偶理论是线性规划的一个重要概念，它通过引入对偶问题来
简化求解过程。
分解算法
03
分解算法是将大规模线性规划问题分解为若干个小问题，分别
求解后再综合得到最优解。
线性规划的应用
生产计划
线性规划可以用于生产计划问题， 通过优化资源配置和生产流程， 提高生产效率和利润。
运筹学ppt
，优先级3目标没达到。
二、非线性规划
1 基本概念 2 无约束极值的求解 3 有约束极值的求解
1 基本概念
非线性规划模型分类 多元函数的极值问题 多元函数的泰勒公式 下降迭代算法 梯度的性质
非线性规划模型分类
一般有约束极值问题形式为：
min f (X) . g j (X) 0,
j 1,, q
线性规划的模型 线性规划的对偶 目标规划 线性规划及目标规划的计算机求解
1 线性规划模型
例1 某工厂在计划期内要安排生产Ⅰ、Ⅱ两种产 品，已知生产单位产品所需的设备台时和原料A、B 的消耗量如下表。 该工厂每生产一件产品Ⅰ可获利 2元，每生产一件产品Ⅱ可获利3元，问应如何安排 生产计划能使该厂获利最多？
例2’ 写出线性规划问题的对偶问题
原问题
minz=2x1+3x2-5x3+x4 x1+x2- 3x3 +x4 ≥5 2x1+ 2x3 -x4≤4 x2 + x3 +x4=6 x1 ≤0 ,x2, x3 ≥0, x4无约束
对偶问题
maxω=5y1+4y2+6y3 y1 +2y2 y1 + y3 -3y1+2y2+y3 y1- y 2+ y3 ≥ ≤ ≤ = 2 3 -5 1
步骤1 建立优先级P1工作表
其中：
步骤2 设定求解参数
点击确定得优先级P1运算结果如下图所示。可看出优先级1得到满足。
点击确定得优先级P1运算结果如下图所示。可看出优先级1得到满足。
步骤3 建立优先级P2的工作表 在优先级P1最优解工作表中增加优先级2，H25=G22+H22，参数设置如下图所示
运筹学教学课件(全)
实用举例
某公司通过市场调研，决定生产高中档新型拉杆箱。 某分销商决定买进该公司3个月内的全部产品。拉杆箱生 产需经过原材料剪裁、缝合、定型、检验和包装4过程。
通过分析生产过程，得出：生产中档拉杆箱需要用 7/10小时剪裁、5/10小时缝合、1小时定型、1/10小时检 验包装；生产高档拉杆箱则需用1小时剪裁、5/6小时缝合、 2/3小时定型、1/4小时检验包装。由于公司生产能力有限， 3月内各部的最大生产时间为剪裁部630小时、缝合部600 小时、定型部708小时、检验包装部135小时。
D {x | Ax b, x (x1,, xi ,, xn ) 0}
是凸集（凸多面体）。
引理2.1：线性规划的可行解 x (x1 ,, xn )T 为基本可行解的 充分必要条件是x的正分量所对应的系数列向量是线性无关的， 即每个正分量都是一个基变量。
定理2.2：线性规划问题的基本可行解x对应于可行域的顶点
通过分析生产过程，得出：生产中档拉杆箱需要用
7/10小时可剪裁以、通5/1过0小线时性缝合规、划1小求时定解型！、1/10小时
检验包装；生产高档拉杆箱则需用1小时剪裁、5/6小时 缝合、2/3小时定型、1/4小时检验包装。由于公司生产 能力有限，3月内各部的最大生产时间为剪裁部630小时、 缝合部600小时、定型部708小时、检验包装部135小时。
x2
L1：x1=6 L3：2x1+3x2=18
B 可行域
L2：x2=4 最优解
x1
4x1+3x2
解的特殊情况——解的特殊情况——无界解
线性规划的基本性质
若线性规划有最 优解，则最优解必在可 行域的顶点上达到。
X
可行域内部的点 • 可行解? 是 • 最优解? 不
运筹学PPT
线性规划
线性规划研究的主要问题
一类是已有一定数量的资源（人力、物质、 时间等），研究如何充分合理地使用它们， 才能使完成的任务量为最大。 另一类是当一项任务确定以后，研究如何统 筹安排，才能使完成任务所耗费的资源量为 最少。
—— 实际上，上述两类问题是一个问题 的两个不同的方面，都是求问题的最优 解（ max 或 min ）。
模型特点
1 都用一组决策变量X = (x1,x2,…,xn)T表示某一方案，且 决策变量取值非负； 2 都有一个要达到的目标，并且目标要求可以表示成决 策变量的线性函数； 3 都有一组约束条件，这些约束条件可以用决策变量的 线性等式或线性不等式来表示。
——— 满足以上三个条件的数学模型称 为线性规划
基本定理
定理 1 若线性规划问题存在可行解，则问题的可行 域是凸集。 引理1 线性规划问题的可行解为基可行解的充要条 件是X的正分量所对应的系数列向量是线性无关的。 定理 2 线性规划问题的基可行解X对应线性规划问 题可行域（凸集）的顶点。 引理2 若K是有界凸集,则K中任意一点可以表示为K 的顶点的凸组合. 定理3 若线性规划问题有最优解，一定存在一个基 可行解是最优解。
价值系数
a1n a2 n aij mn amn
系数矩阵
C c1 c2 cn
x1 x2 决策变量 X x n
b1 b2 b b n
单纯形法的思想
考虑：若线性规划问题有最优解， 必有一个基可行解是最优解。 思路：找出一个基可行解，判断是 否最优，否则，换一个基可行解。 几何意义
线性规划研究的主要问题
一类是已有一定数量的资源（人力、物质、 时间等），研究如何充分合理地使用它们， 才能使完成的任务量为最大。 另一类是当一项任务确定以后，研究如何统 筹安排，才能使完成任务所耗费的资源量为 最少。
—— 实际上，上述两类问题是一个问题 的两个不同的方面，都是求问题的最优 解（ max 或 min ）。
模型特点
1 都用一组决策变量X = (x1,x2,…,xn)T表示某一方案，且 决策变量取值非负； 2 都有一个要达到的目标，并且目标要求可以表示成决 策变量的线性函数； 3 都有一组约束条件，这些约束条件可以用决策变量的 线性等式或线性不等式来表示。
——— 满足以上三个条件的数学模型称 为线性规划
基本定理
定理 1 若线性规划问题存在可行解，则问题的可行 域是凸集。 引理1 线性规划问题的可行解为基可行解的充要条 件是X的正分量所对应的系数列向量是线性无关的。 定理 2 线性规划问题的基可行解X对应线性规划问 题可行域（凸集）的顶点。 引理2 若K是有界凸集,则K中任意一点可以表示为K 的顶点的凸组合. 定理3 若线性规划问题有最优解，一定存在一个基 可行解是最优解。
价值系数
a1n a2 n aij mn amn
系数矩阵
C c1 c2 cn
x1 x2 决策变量 X x n
b1 b2 b b n
单纯形法的思想
考虑：若线性规划问题有最优解， 必有一个基可行解是最优解。 思路：找出一个基可行解，判断是 否最优，否则，换一个基可行解。 几何意义
运筹学OperationsResearchppt课件
实际问题 提出
§1.1 线性规划的数学模型 Mathematical Model of LP
Linear Programming
2024年7月28日星期日 Page 1 of 21
LP问题
基本概念
LP问题 数学模型 解的概念
可行解、最优解 基本解、基可行解 基本最优解
基本方法
图解法
原始单纯形法
单纯形法
2
x1
x2
x3
x4
100
2x2 x3 3x5 2x6 x7 100
x1
x3
3x4
2 x6
3x7
4x8
100
x
j
0,
j
1,2，8
§1.1 线性规划的数学模型 Mathematical Model of LP
Linear Programming
2024年7月28日星期日 Page 11 of 21
大M法
人工变量法
对偶单纯形法
两阶段法
对偶理论
进一步讨论
灵敏度分析──参数规划*
在经济管理领域内应用
运输问题（转运问题）
特殊的LP问题
整数规划 多目标LP问题*
§1.1 线性规划的数学模型 Mathematical Model of LP
Linear Programming
2024年7月28日星期日 Page 2 of 21
2024年7月28日星期日 Page 6 of 21
线性规划的数学模型由
决策变量 Decision variables 目标函数Objective function 及约束条件Constraints
构成。称为三个要素。
怎样辨别一个模型是线性规划模型？ 其特征是： 1．解决问题的目标函数是多个决策变量的
§1.1 线性规划的数学模型 Mathematical Model of LP
Linear Programming
2024年7月28日星期日 Page 1 of 21
LP问题
基本概念
LP问题 数学模型 解的概念
可行解、最优解 基本解、基可行解 基本最优解
基本方法
图解法
原始单纯形法
单纯形法
2
x1
x2
x3
x4
100
2x2 x3 3x5 2x6 x7 100
x1
x3
3x4
2 x6
3x7
4x8
100
x
j
0,
j
1,2，8
§1.1 线性规划的数学模型 Mathematical Model of LP
Linear Programming
2024年7月28日星期日 Page 11 of 21
大M法
人工变量法
对偶单纯形法
两阶段法
对偶理论
进一步讨论
灵敏度分析──参数规划*
在经济管理领域内应用
运输问题（转运问题）
特殊的LP问题
整数规划 多目标LP问题*
§1.1 线性规划的数学模型 Mathematical Model of LP
Linear Programming
2024年7月28日星期日 Page 2 of 21
2024年7月28日星期日 Page 6 of 21
线性规划的数学模型由
决策变量 Decision variables 目标函数Objective function 及约束条件Constraints
构成。称为三个要素。
怎样辨别一个模型是线性规划模型？ 其特征是： 1．解决问题的目标函数是多个决策变量的
清华大学运筹学完整 ppt课件
-3x1+ x2+2x3 = 5 ③ x1,x2 ≥ 0，x3无约束
解：令x3 = x3’-x3”，x3’,x3” ≥ 0；
①式加上一个松弛变量x4；②式减去一个剩余变量x5； 令z’ = -z
max z’ = x1- 2x2 + 3(x3’ - x3”) + 0x4 + 0x5
x1 + x2 + (x3’ - x3”) + x4 = 7
取x3、x4为基变量,令非基变量x1= x2=0 ∴ 初始基可行解：X(0) = (0 0 3 4)T
清华大学运筹学完整
22
2、观察法
[eg.9]max z = x1 + 3x2 + 2x3 + x4
x1 + 2x2 + 3x3 = 3 3x2 + x3 + x4 = 4
x1,x2,x3,x4 ≥ 0
xj为非基变,量j 1,,n
n
xni bi aijxj j1
代入目标函数
清华大学运筹学完整
25
则
n
m
n
z c j x j c n i ( b i a ij x j )
j1
i1
j1
m
n
m
c n i b i ( c j c n i a ij ) x j
i1
j1
i1
n
Z 0 ( c j z j ) x j j1
n
Z 0 j x j j1
产品Ⅱ生产x2件。
4x1
≤ 16
这里z为利润函数，
4x2 ≤ 12
max z:表示求z的最大值。
x1，x2 ≥ 0
清华大学运筹学完整
解：令x3 = x3’-x3”，x3’,x3” ≥ 0；
①式加上一个松弛变量x4；②式减去一个剩余变量x5； 令z’ = -z
max z’ = x1- 2x2 + 3(x3’ - x3”) + 0x4 + 0x5
x1 + x2 + (x3’ - x3”) + x4 = 7
取x3、x4为基变量,令非基变量x1= x2=0 ∴ 初始基可行解：X(0) = (0 0 3 4)T
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22
2、观察法
[eg.9]max z = x1 + 3x2 + 2x3 + x4
x1 + 2x2 + 3x3 = 3 3x2 + x3 + x4 = 4
x1,x2,x3,x4 ≥ 0
xj为非基变,量j 1,,n
n
xni bi aijxj j1
代入目标函数
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25
则
n
m
n
z c j x j c n i ( b i a ij x j )
j1
i1
j1
m
n
m
c n i b i ( c j c n i a ij ) x j
i1
j1
i1
n
Z 0 ( c j z j ) x j j1
n
Z 0 j x j j1
产品Ⅱ生产x2件。
4x1
≤ 16
这里z为利润函数，
4x2 ≤ 12
max z:表示求z的最大值。
x1，x2 ≥ 0
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通过具体案例展示线性规划问题 的建模过程，如生产计划、资源 分配等问题。
单纯形法求解过程
单纯形法原理
介绍单纯形法的基本思想、算法步骤和求解 过程。
迭代过程
详细阐述单纯形法的迭代过程，包括入基、 出基、检验数计算等操作。
初始可行解
讲解如何找到一个初始可行解作为算法的起 点。
终止条件
说明单纯形法的终止条件及如何判断最优解 。
存储模型要素
需求、补充、成本、存储策略等。
常见存储模型
经典EOQ模型、动态规划模型、随机存储模 型等。
存储论求解方法及实例分析
求解方法
数学解析法、数值计算法、仿真模拟 法等。
实例分析
以某企业为例，运用存储论优化其库 存管理策略，降低库存成本。
排队论基本概念及模型构建
排队论定义
研究等待线（队列）的数学理论和方法，又称随机服务系统理论。
最短路径问题
通过实例分析最短路径问题 的动态规划解法，如
Dijkstra算法、Floyd算法等 。
1
背包问题
针对不同类型的背包问题， 探讨其动态规划解法及应用
场景。
资源分配问题
研究资源分配问题的动态规 划模型及求解方法，如多阶 段资源分配问题等。
生产与存储问题
分析生产与存储问题的动态 规划解法，讨论其在企业生 产管理中的应用。
整数约束
决策变量需满足整数约束条件，如人员数量、设备台 数等。
目标函数选择
根据问题类型，选择合适的目标函数，如成本最小化 、利润最大化等。
分支定界法求解过程
初始可行解
通过松弛整数约束，得到一个初始可 行解。
分支过程
根据初始可行解，将问题分解为若干 个子问题，分别求解。
运筹学第一课.ppt
怎样辨别一个模型是线性规划模型？
其特征是： 1．解决问题的目标函数是多个决策变量的
线性函数，通常是求最大值或 最小值； 2．解决问题的约束条件是一组多个决策变量 的线性不等式或等式。
2 人力资源分配的问题
例2．某昼夜服务的公交线路每天各时间段内所需司机 和乘务人员数如下：
班次 1 2 3 4 5 6 时间 6：00 —— 10：00 10：00 —— 14：00 14：00 —— 18：00 18：00 —— 22：00 22：00 —— 2：00 2：00 —— 6：00 所需人数 60 70 60 50 20 30
• 利润 = 总收入 - 总成本 = 甲乙丙三种产品的销售单价*产品数量 - 甲乙 丙使用的原料单价*原料数量，故有
目标函数
Max 50（x11+x12+x13）+35（x21+x22+x23）+25（x31+x32+x33）-65 （x11+x21+x31）-25（x12+x22+x32）-35（x13+x23+x33） = -15x11+25x12+15x13-30x21+10x22-40x31-10x33
0
x4 + x5 x4 ≥ 100 2x4 + x5 ≥ 100 + 3x5 ≥ 100
9
• 用软件计算得出最优下料方案：按方案1下料30根；按方案 2下料10根；按方案4下料50根。
即 x1=30;
x2=10； x3=0； x4=50； x5=0；
只需90根原材料就可制造出100套钢架。
• 注意：在建立此类型数学模型时，约束条件用大于等于号 比用等于号要好。因为有时在套用一些下料方案时可能会 多出一根某种规格的圆钢，但它可能是最优方案。如果用 等于号，这一方案就不是可行解了。
其特征是： 1．解决问题的目标函数是多个决策变量的
线性函数，通常是求最大值或 最小值； 2．解决问题的约束条件是一组多个决策变量 的线性不等式或等式。
2 人力资源分配的问题
例2．某昼夜服务的公交线路每天各时间段内所需司机 和乘务人员数如下：
班次 1 2 3 4 5 6 时间 6：00 —— 10：00 10：00 —— 14：00 14：00 —— 18：00 18：00 —— 22：00 22：00 —— 2：00 2：00 —— 6：00 所需人数 60 70 60 50 20 30
• 利润 = 总收入 - 总成本 = 甲乙丙三种产品的销售单价*产品数量 - 甲乙 丙使用的原料单价*原料数量，故有
目标函数
Max 50（x11+x12+x13）+35（x21+x22+x23）+25（x31+x32+x33）-65 （x11+x21+x31）-25（x12+x22+x32）-35（x13+x23+x33） = -15x11+25x12+15x13-30x21+10x22-40x31-10x33
0
x4 + x5 x4 ≥ 100 2x4 + x5 ≥ 100 + 3x5 ≥ 100
9
• 用软件计算得出最优下料方案：按方案1下料30根；按方案 2下料10根；按方案4下料50根。
即 x1=30;
x2=10； x3=0； x4=50； x5=0；
只需90根原材料就可制造出100套钢架。
• 注意：在建立此类型数学模型时，约束条件用大于等于号 比用等于号要好。因为有时在套用一些下料方案时可能会 多出一根某种规格的圆钢，但它可能是最优方案。如果用 等于号，这一方案就不是可行解了。
《运筹学》全套课件(完整版)
负指数分布、几何分布、爱尔朗分布等。
服务时间分布
负指数分布、确定型分布、一般分布等。
顾客到达和服务时间的独立性
假设顾客到达和服务时间是相互独立的。
单服务台排队系统
M/M/1排队系统
顾客到达服从泊松分布，服务时间服从负指 数分布，单服务台。
M/D/1排队系统
顾客到达服从泊松分布，服务时间服从确定 型分布，单服务台。
投资组合优化
确定投资组合中各种资产的最 优配置比例，以最大化收益或
最小化风险。
03
整数规划
整数规划问题的数学模型
01
整数规划问题的定 义
整数规划是数学规划的一个分支 ，研究决策变量取整数值的规划 问题。
02
整数规划问题的数 学模型
包括目标函数、约束条件和决策 变量，其中决策变量要求取整数 值。
03
Edmonds-Karp算法
介绍Edmonds-Karp算法的原理、步骤和实现方法，以及其与FordFulkerson算法的比较。
网络最大流问题的应用
列举网络最大流问题在资源分配、任务调度等领域的应用案例。
最小费用流问题
最小费用流问题的基本概 念
介绍最小费用流问题的定义、 分类和应用背景。
Bellman-Ford算法
优点是可以求解较大规模的整数规划问题，缺点是计算量较大，需 要较高的计算精度。
割平面法
割平面法的基本思想
通过添加新的约束条件（割平面）来缩小可行域的范围，从而逼 近最优解。
割平面法的步骤
包括构造割平面、求解子问题和更新割平面三个步骤，通过不断 迭代找到最优解。
割平面法的优缺点
优点是可以处理较复杂的整数规划问题，缺点是构造割平面的难 度较大，需要较高的数学技巧。
服务时间分布
负指数分布、确定型分布、一般分布等。
顾客到达和服务时间的独立性
假设顾客到达和服务时间是相互独立的。
单服务台排队系统
M/M/1排队系统
顾客到达服从泊松分布，服务时间服从负指 数分布，单服务台。
M/D/1排队系统
顾客到达服从泊松分布，服务时间服从确定 型分布，单服务台。
投资组合优化
确定投资组合中各种资产的最 优配置比例，以最大化收益或
最小化风险。
03
整数规划
整数规划问题的数学模型
01
整数规划问题的定 义
整数规划是数学规划的一个分支 ，研究决策变量取整数值的规划 问题。
02
整数规划问题的数 学模型
包括目标函数、约束条件和决策 变量，其中决策变量要求取整数 值。
03
Edmonds-Karp算法
介绍Edmonds-Karp算法的原理、步骤和实现方法，以及其与FordFulkerson算法的比较。
网络最大流问题的应用
列举网络最大流问题在资源分配、任务调度等领域的应用案例。
最小费用流问题
最小费用流问题的基本概 念
介绍最小费用流问题的定义、 分类和应用背景。
Bellman-Ford算法
优点是可以求解较大规模的整数规划问题，缺点是计算量较大，需 要较高的计算精度。
割平面法
割平面法的基本思想
通过添加新的约束条件（割平面）来缩小可行域的范围，从而逼 近最优解。
割平面法的步骤
包括构造割平面、求解子问题和更新割平面三个步骤，通过不断 迭代找到最优解。
割平面法的优缺点
优点是可以处理较复杂的整数规划问题，缺点是构造割平面的难 度较大，需要较高的数学技巧。
运筹学PPT完整版
优化炼油程序及产品供应、配送和营销
每年节约成本600万美元 每年节约成本7000万
优化商业用户的电话销售中心选址
控制成本库存（制定最优再定购点和定购 量确保安全库存） 制定最优铁路时刻表并调整铁路日运营量
优化员工安排，以最低成本服务客户
每年节约成本4.06亿美元，销 售额大幅增加 每年节约成本380万美元
s.t
n j1
aij
xj
bi
(i 1,2,,m)
(2)
xj 0, j 1,2,,n (3)
求解线性规划问题，就是从满足约束条件(2)、(3)的方程组 中找出一个解，使目标函数(1)达到最大值。
线性规划问题的数学模型
Page 28
可行解：满足约束条件②、③的解为可行解。所有可行解 的集合为可行域。
(5) 目标函数是最小值，为了化为求最大值，令z′=-z,得到max z′=-z，即当z达到最小值时z′达到最大值，反之亦然;
线性规划问题的数学模型
标准形式如下：
maxZ 2x1 x2 3(x3 x3)0x4 0x5
5x1 x2 (x3 x3) x4 7
1 2
1 0
0 1
r(A)=2，2阶子矩阵有10个，其中基矩阵只有9个，即
5 1
1 1 5 0 1 1
B 1 106 B 2 6 2 B 3 101 B 4 6 0
5 1 1 0
1 1 1 0
1 0
B 5 100 B 6 2 1 B 7 2 0 B 8 6 1 B 9 0 1
线性规划问题的数学模型
Page 17
2. 线性规划的数学模型由三个要素构成 决策变量 Decision variables 目标函数 Objective function 约束条件 Constraints
每年节约成本600万美元 每年节约成本7000万
优化商业用户的电话销售中心选址
控制成本库存（制定最优再定购点和定购 量确保安全库存） 制定最优铁路时刻表并调整铁路日运营量
优化员工安排，以最低成本服务客户
每年节约成本4.06亿美元，销 售额大幅增加 每年节约成本380万美元
s.t
n j1
aij
xj
bi
(i 1,2,,m)
(2)
xj 0, j 1,2,,n (3)
求解线性规划问题，就是从满足约束条件(2)、(3)的方程组 中找出一个解，使目标函数(1)达到最大值。
线性规划问题的数学模型
Page 28
可行解：满足约束条件②、③的解为可行解。所有可行解 的集合为可行域。
(5) 目标函数是最小值，为了化为求最大值，令z′=-z,得到max z′=-z，即当z达到最小值时z′达到最大值，反之亦然;
线性规划问题的数学模型
标准形式如下：
maxZ 2x1 x2 3(x3 x3)0x4 0x5
5x1 x2 (x3 x3) x4 7
1 2
1 0
0 1
r(A)=2，2阶子矩阵有10个，其中基矩阵只有9个，即
5 1
1 1 5 0 1 1
B 1 106 B 2 6 2 B 3 101 B 4 6 0
5 1 1 0
1 1 1 0
1 0
B 5 100 B 6 2 1 B 7 2 0 B 8 6 1 B 9 0 1
线性规划问题的数学模型
Page 17
2. 线性规划的数学模型由三个要素构成 决策变量 Decision variables 目标函数 Objective function 约束条件 Constraints
第10章 排队论 《运筹学》PPT课件全
WL
Wq
Lq
W
1
M/M/s 混 合 制 排 队 模 型
一、 单服务台混合制模型
M/M/1/K： 顾客的相继到达时间服从参数 为λ的负指数分布(即顾客的到达过程为 Poisson流)，服务台个数为1，服务时间V 服从参数为μ的负指数分布，系统的空间 为K。
单
平稳状态下队长N的分布pn=P{N=n},n=0,1,2,…。
服
由于所考虑的排队系统中最多只能容纳K个顾 客(等待位置只有K-1个)，因而有
务 台
n
0
n
n=0,1,2,...,K-1 n≥K n=1,2,...K
混 合
有
Cn
(
)n
n
n=0,1,2,...,K
0
n>K
制
故 pn n p0 n=1,2,…,K
模 型
1
其中，p0
1
1
K
n
1
K
1
1
n1
统
其分布函数为B(t)，密度函数为b(t)，则
的
常见的分布有： (1) 定长分布(D)
描
(2) 负指数分布(M)
述
(3) k阶爱尔朗分布(Ek)：
排
排队系统的符号表示
队
“Kendall记号”，其一般形式为：X/Y/Z/A/B/C，其中 XX：顾客到达时间间隔的分布
系
YY：服务时间的分布
统
Z Z：服务台个数
的
A ：系统容量 B B：顾客源数量
符
C C：服务规则
号
例 （M / M / 1 /
FCFS）表示：
表
到达间隔为负指数分布，服务时间也为负指数分 布，1个服务台，顾客源无限，系统容量也无限，
运筹学PPT完整版
C 变量：决策变量和非决策变量
B 约束条件：线性等式或不等式
A 目标函数：求最大值或最小值
非线性规划
目标函数：非线性函数
约束条件：非线性不等式
求解方法：梯度下降法、 牛顿法、拟牛顿法等
应用领域：生产计划、资 源分配、投资决策等
动态规划
基本概念：将复杂问题分解为若干子 0 1 问题，通过求解子问题来解决原问题
运筹学广泛应用于生产、运输、库存、销售、人力 资源等各个领域。
运筹学通过建立数学模型，求解最优解，以实现资 源的合理配置和高效利用。
运筹学的应用领域
生产与运营管理 项目管理 交通与运输规划
供应链管理 财务管理 资源分配与调度
运筹学的发展历程
起源：二战期间， 军事需求推动运 筹学的发展
20世纪50年代： 运筹学逐渐应用 于工业、经济等 领域
适用范围：解决资源分配、路径规划、 02 生产调度等问题
主要步骤：划分阶段、确定状态、建 0 3 立状态转移方程、求解最优解
特点：具有最优子结构性质，能够高 04 效地求解复杂问题
运筹学的实际应 用
生产计划与调度
生产计划：根据市场需求和生产能力制定生产计划， 包括生产数量、生产时间、生产地点等
生产调度：根据生产计划，合理分配生产资源，包 括人员、设备、原材料等
场趋势
运筹学在生物学中 的应用：分析生物 种群数量变化，预
测生物进化趋势
运筹学在工程学中 的应用：优化工程 设计，提高工程效
率
THANK YOU
汇报人：稻小壳
运筹学与人工智 能的结合，拓展
2 了运筹学的应用
领域
3 运筹学与人工智
能的结合，推动 了运筹学的理论 研究和实践应用
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设 备 产 品 甲 乙 有效台时 A 2 2 12 B 1 2 8 C 4 0 16 D 0 4 12 利润（元） 2 3
Page 15
线性规划问题的数学模型
Page 16
解：设x1、x2分别为甲、乙两种产品的产量，则数学模型为： max Z = 2x1 + 3x2 2x1 + 2x2 ≤ 12 x1 + 2x2 ≤ 8 s.t. 4x1 ≤ 16 4x2 ≤ 12 x1 ≥ 0 , x2 ≥ 0
线性规划问题的数学模型
3. 线性规划数学模型的一般形式
Page 18
目标函数： max (min) z c1 x1 c 2 x 2 c n x n
a1 1 x1 a1 2 x 2 a1 n x n ( ) b1
约束条件：
a m 1 x1 a m 2 x 2 a m n x n ( ) bm x1 0 x n 0
系统工程的最重要的理论基础之一，在美国有人把运筹 学称之为管理科学(Management Science)。运筹学所研究的 问题，可简单地归结为一句话：
“依照给定条件和目标，从众多方案中选择最佳方案”
故有人称之为最优化技术。
运筹学简述
运筹学的历史 “运作研究(Operational Research)小组”:解决复 杂的战略和战术问题。例如： 1. 如何合理运用雷达有效地对付德军德空袭 2. 对商船如何进行编队护航，使船队遭受德国潜 艇攻击时损失最少； 3. 在各种情况下如何调整反潜深水炸弹的爆炸深 度，才能增加对德国潜艇的杀伤力等。
(4) 第3个约束方程右端常数项为-5，方程两边同乘以(-1),将右 端常数项化为正数；
(5) 目标函数是最小值，为了化为求最大值，令z′=-z,得到max z′=-z，即当z达到最小值时z′达到最大值，反之亦然;
线性规划问题的数学模型
标准形式如下：
m ax Z 2 x1 x 2 3( x x ) 0 x 4 0 x 5 3 3 7 5 x1 x 2 ( x x ) x 4 3 3 x5 2 x1 x 2 ( x x ) 3 3 5 3 3 5 x1 x 2 2( x x ) x1 , x 2 , x , x , x 4 , x 5 0 3 3
线性规划问题的数学模型
例1.3 将下列线性规划问题化为标准形式
m i nZ 2 x 1 x 2 3 x 3 5 x1 x 2 x 3 7 x1 x 2 4 x 3 2 3 x 1 x 2 2 x 3 5 x 1 , x 2 0, x 3 无 约 束
线性规划问题的数学模型
约束方程的转换：由不等式转换为等式。
Page 23
a x
ij
j
bi
a
ij
x j x n i bi
称为松弛变量
x n i 0
a
ij
x j bi
a
ij
x j x ni bi
称为剩余变量
x n i 0
变量x j 0的变换 可令 x j x j ，显然 x j 0
求解线性规划问题，就是从满足约束条件(2)、(3)的方程组 中找出一个解，使目标函数(1)达到最大值。
线性规划问题的数学模型
Page 28
可行解：满足约束条件②、③的解为可行解。所有可行解 的集合为可行域。 最优解：使目标函数达到最大值的可行解。 基：设A为约束条件②的m×n阶系数矩阵(m<n)，其秩为 m，B是矩阵A中m阶满秩子矩阵（∣B∣≠0），称B是规划问 题的一个基。设：
每年节约成本1亿美元
“管理运筹学”软件介绍
Page 11
“管理运筹学”2.0版包括：线性规划、运输问题、整数规划（0-1整数 规划、纯整数规划和混合整数规划）、目标规划、对策论、最短路径、 最小生成树、最大流量、最小费用最大流、关键路径、存储论、排队论、 决策分析、预测问题和层次分析法，共15个子模块。
经济学核心课程
运筹学
( Operations Research )
绪论
本章主要内容： （1）运筹学简述 （2）运筹学的主要内容 （3）本课程的教材及参考书 （4）本课程的特点和要求
（5）本课程授课方式与考核
（6）运筹学在工商管理中的应用
运筹学简述
运筹学（Operations Research）
Page 3
Page 26
线性规划问题的数学模型
4. 线性规划问题的解 线性规划问题
Page 27
max Z c j x j (1)
j 1
n
n a ij x j bi ( i 1,2, , m ) ( 2) s.t j 1 x j 0, j 1,2, , n ( 3)
其中： C (c1 c 2 c n )
x1 X xn
a1 j Pj a mj
b1 B bm
线性规划问题的数学模型
矩阵形式：
Page 20
m ax(m i n )Z CX AX ( ) B X 0
可 行 解 非可行解
Page 13
（1）当任务或目标确定后，如何统筹兼顾，合理安排，用 最少的资源 （如资金、设备、原标材料、人工、时间等） 去完成确定的任务或目标 （2）在一定的资源条件限制下，如何组织安排生产获得最 好的经济效益（如产品量最多 、利润最大.）
线性规划问题的数学模型
例1.1 如图所示，如何截取x使铁皮所围成的容积最 大？ x
线性规划问题的数学模型
（2）如何化标准形式 目标函数的转换
Page 22
如果是求极小值即 minz c j x j ，则可将目标函数乘以(-1)， 可化为求极大值问题。 即
也就是：令 z z ，可得到上式。
maxz z c j x j
变量的变换
若存在取值无约束的变量 x j，可令 x j xj xj 其中：xj , xj 0
Chapter1 线性规划
(Linear Programming)
本章主要内容：
LP的数学模型 图解法
单纯形法
单纯形法的进一步讨论－人工变量法 LP模型的应用
线性规划问题的数学模型
1. 规划问题 生产和经营管理中经常提出如何合理安排，使人力、 物力等各种资源得到充分利用，获得最大的效益， 这就是规划问题。 线性规划通常解决下列两类问题：
Page 14
v a 2 x x
2
a
dv 0 dx
2(a 2 x ) x ( 2) (a 2 x )2 0
a x 6
线性规划在A、B、C、D、四种不同的设备上加工。按工 艺资料规定，单件产品在不同设备上加工所需要的台 时如下表所示，企业决策者应如何安排生产计划，使 企业总的利润最大？
a11 a1m B ( p1 pm ) a m 1 a mm
称 B中每个列向量Pj ( j = 1 2 … … m) 为基向量。与基向量Pj
对应的变量xj 为基变量。除基变量以外的变量为非基变量。
线性规划问题的数学模型
Page 29
基解：某一确定的基B，令非基变量等于零，由约束条件 方程②解出基变量，称这组解为基解。在基解中变量取非0 m 值的个数不大于方程数m，基解的总数不超过 C n 基可行解：满足变量非负约束条件的基本解，简称基可 行解。 可行基：对应于基可行解的基称为可行基。
Page 24
解:（１）因为x3无符号要求 ，即x3取正值也可取负值，标准 型中要求变量非负，所以 用 x x 替换 x 3 ，且 x , x 0 3 3 3 3
线性规划问题的数学模型
Page 25
(2) 第一个约束条件是“≤”号，在“≤”左端加入松驰变量x4， x4≥0,化为等式； (3) 第二个约束条件是“≥”号，在“≥”左端减去剩余变量x5， x5≥0；
其中： C (c c c ) 1 2 n
a11 a1 n A a m 1 a mn
x1 X xn
b1 B bm
线性规划问题的数学模型
3. 线性规划问题的标准形式
Page 4
运筹学的主要内容
数学规划（线性规划、整数规划、目标规划、动态 规划等） 图论 存储论 排队论
Page 5
对策论
排序与统筹方法 决策分析
本课程的教材及参考书
选用教材
Page 6
《运筹学基础及应用》胡运权主编 哈工大出版社 《运筹学教程》胡运权主编 （第2版）清华出版社
参考教材
《管理运筹学》韩伯棠主编 （第2版）高等教育出版社
Page 21
max Z c j x j
j 1
n
n a ij x j bi s.t j1 i 1,2, , m x j 0, j 1,2, , n
特点： (1) 目标函数求最大值（有时求最小值） (2) 约束条件都为等式方程，且右端常数项bi都大于或等于零 (3) 决策变量xj为非负。
《运筹学》(修订版) 钱颂迪主编 清华出版社
本课程的特点和要求
先修课：高等数学，基础概率、线性代数 特点：系统整体优化；多学科的配合；模型方法的应用 运筹学的研究的主要步骤：
真实系统
Page 7
数据准备
系统分析 问题描述
模型建立 与修改
模型求解 与检验
Page 15
线性规划问题的数学模型
Page 16
解：设x1、x2分别为甲、乙两种产品的产量，则数学模型为： max Z = 2x1 + 3x2 2x1 + 2x2 ≤ 12 x1 + 2x2 ≤ 8 s.t. 4x1 ≤ 16 4x2 ≤ 12 x1 ≥ 0 , x2 ≥ 0
线性规划问题的数学模型
3. 线性规划数学模型的一般形式
Page 18
目标函数： max (min) z c1 x1 c 2 x 2 c n x n
a1 1 x1 a1 2 x 2 a1 n x n ( ) b1
约束条件：
a m 1 x1 a m 2 x 2 a m n x n ( ) bm x1 0 x n 0
系统工程的最重要的理论基础之一，在美国有人把运筹 学称之为管理科学(Management Science)。运筹学所研究的 问题，可简单地归结为一句话：
“依照给定条件和目标，从众多方案中选择最佳方案”
故有人称之为最优化技术。
运筹学简述
运筹学的历史 “运作研究(Operational Research)小组”:解决复 杂的战略和战术问题。例如： 1. 如何合理运用雷达有效地对付德军德空袭 2. 对商船如何进行编队护航，使船队遭受德国潜 艇攻击时损失最少； 3. 在各种情况下如何调整反潜深水炸弹的爆炸深 度，才能增加对德国潜艇的杀伤力等。
(4) 第3个约束方程右端常数项为-5，方程两边同乘以(-1),将右 端常数项化为正数；
(5) 目标函数是最小值，为了化为求最大值，令z′=-z,得到max z′=-z，即当z达到最小值时z′达到最大值，反之亦然;
线性规划问题的数学模型
标准形式如下：
m ax Z 2 x1 x 2 3( x x ) 0 x 4 0 x 5 3 3 7 5 x1 x 2 ( x x ) x 4 3 3 x5 2 x1 x 2 ( x x ) 3 3 5 3 3 5 x1 x 2 2( x x ) x1 , x 2 , x , x , x 4 , x 5 0 3 3
线性规划问题的数学模型
例1.3 将下列线性规划问题化为标准形式
m i nZ 2 x 1 x 2 3 x 3 5 x1 x 2 x 3 7 x1 x 2 4 x 3 2 3 x 1 x 2 2 x 3 5 x 1 , x 2 0, x 3 无 约 束
线性规划问题的数学模型
约束方程的转换：由不等式转换为等式。
Page 23
a x
ij
j
bi
a
ij
x j x n i bi
称为松弛变量
x n i 0
a
ij
x j bi
a
ij
x j x ni bi
称为剩余变量
x n i 0
变量x j 0的变换 可令 x j x j ，显然 x j 0
求解线性规划问题，就是从满足约束条件(2)、(3)的方程组 中找出一个解，使目标函数(1)达到最大值。
线性规划问题的数学模型
Page 28
可行解：满足约束条件②、③的解为可行解。所有可行解 的集合为可行域。 最优解：使目标函数达到最大值的可行解。 基：设A为约束条件②的m×n阶系数矩阵(m<n)，其秩为 m，B是矩阵A中m阶满秩子矩阵（∣B∣≠0），称B是规划问 题的一个基。设：
每年节约成本1亿美元
“管理运筹学”软件介绍
Page 11
“管理运筹学”2.0版包括：线性规划、运输问题、整数规划（0-1整数 规划、纯整数规划和混合整数规划）、目标规划、对策论、最短路径、 最小生成树、最大流量、最小费用最大流、关键路径、存储论、排队论、 决策分析、预测问题和层次分析法，共15个子模块。
经济学核心课程
运筹学
( Operations Research )
绪论
本章主要内容： （1）运筹学简述 （2）运筹学的主要内容 （3）本课程的教材及参考书 （4）本课程的特点和要求
（5）本课程授课方式与考核
（6）运筹学在工商管理中的应用
运筹学简述
运筹学（Operations Research）
Page 3
Page 26
线性规划问题的数学模型
4. 线性规划问题的解 线性规划问题
Page 27
max Z c j x j (1)
j 1
n
n a ij x j bi ( i 1,2, , m ) ( 2) s.t j 1 x j 0, j 1,2, , n ( 3)
其中： C (c1 c 2 c n )
x1 X xn
a1 j Pj a mj
b1 B bm
线性规划问题的数学模型
矩阵形式：
Page 20
m ax(m i n )Z CX AX ( ) B X 0
可 行 解 非可行解
Page 13
（1）当任务或目标确定后，如何统筹兼顾，合理安排，用 最少的资源 （如资金、设备、原标材料、人工、时间等） 去完成确定的任务或目标 （2）在一定的资源条件限制下，如何组织安排生产获得最 好的经济效益（如产品量最多 、利润最大.）
线性规划问题的数学模型
例1.1 如图所示，如何截取x使铁皮所围成的容积最 大？ x
线性规划问题的数学模型
（2）如何化标准形式 目标函数的转换
Page 22
如果是求极小值即 minz c j x j ，则可将目标函数乘以(-1)， 可化为求极大值问题。 即
也就是：令 z z ，可得到上式。
maxz z c j x j
变量的变换
若存在取值无约束的变量 x j，可令 x j xj xj 其中：xj , xj 0
Chapter1 线性规划
(Linear Programming)
本章主要内容：
LP的数学模型 图解法
单纯形法
单纯形法的进一步讨论－人工变量法 LP模型的应用
线性规划问题的数学模型
1. 规划问题 生产和经营管理中经常提出如何合理安排，使人力、 物力等各种资源得到充分利用，获得最大的效益， 这就是规划问题。 线性规划通常解决下列两类问题：
Page 14
v a 2 x x
2
a
dv 0 dx
2(a 2 x ) x ( 2) (a 2 x )2 0
a x 6
线性规划在A、B、C、D、四种不同的设备上加工。按工 艺资料规定，单件产品在不同设备上加工所需要的台 时如下表所示，企业决策者应如何安排生产计划，使 企业总的利润最大？
a11 a1m B ( p1 pm ) a m 1 a mm
称 B中每个列向量Pj ( j = 1 2 … … m) 为基向量。与基向量Pj
对应的变量xj 为基变量。除基变量以外的变量为非基变量。
线性规划问题的数学模型
Page 29
基解：某一确定的基B，令非基变量等于零，由约束条件 方程②解出基变量，称这组解为基解。在基解中变量取非0 m 值的个数不大于方程数m，基解的总数不超过 C n 基可行解：满足变量非负约束条件的基本解，简称基可 行解。 可行基：对应于基可行解的基称为可行基。
Page 24
解:（１）因为x3无符号要求 ，即x3取正值也可取负值，标准 型中要求变量非负，所以 用 x x 替换 x 3 ，且 x , x 0 3 3 3 3
线性规划问题的数学模型
Page 25
(2) 第一个约束条件是“≤”号，在“≤”左端加入松驰变量x4， x4≥0,化为等式； (3) 第二个约束条件是“≥”号，在“≥”左端减去剩余变量x5， x5≥0；
其中： C (c c c ) 1 2 n
a11 a1 n A a m 1 a mn
x1 X xn
b1 B bm
线性规划问题的数学模型
3. 线性规划问题的标准形式
Page 4
运筹学的主要内容
数学规划（线性规划、整数规划、目标规划、动态 规划等） 图论 存储论 排队论
Page 5
对策论
排序与统筹方法 决策分析
本课程的教材及参考书
选用教材
Page 6
《运筹学基础及应用》胡运权主编 哈工大出版社 《运筹学教程》胡运权主编 （第2版）清华出版社
参考教材
《管理运筹学》韩伯棠主编 （第2版）高等教育出版社
Page 21
max Z c j x j
j 1
n
n a ij x j bi s.t j1 i 1,2, , m x j 0, j 1,2, , n
特点： (1) 目标函数求最大值（有时求最小值） (2) 约束条件都为等式方程，且右端常数项bi都大于或等于零 (3) 决策变量xj为非负。
《运筹学》(修订版) 钱颂迪主编 清华出版社
本课程的特点和要求
先修课：高等数学，基础概率、线性代数 特点：系统整体优化；多学科的配合；模型方法的应用 运筹学的研究的主要步骤：
真实系统
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数据准备
系统分析 问题描述
模型建立 与修改
模型求解 与检验