数学规划模型
- 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)。
数学规划模型
现实世界中广泛存在着一类所谓的优化问题,在一系列既定条件的限制下,如何使所关注的预定目标达到最优,这就是数学规划模型。本章介绍数学规划中的线性规划、整数规划和非线性规划。另外介绍多目标规划的序贯解法。
6.1 线性规划
线性规划(Linear Programming 简记LP )是运筹学的一个重要分支。自从1947年G. B. Dantzig 提出求解线性规划的单纯形方法以来,线性规划在理论上趋向成熟,在实际中的应用日益广泛。
6.1.1 线性规划的基本概念
1.线性规划的一般模型
线性规划模型的一般形式为
1max(min)n j j j z c x ==∑;
(6.1)
1(,),1,2,,,s.t.0,1,2,,.n ij j i j j a x b i m x j n =⎧≤≥==⎪⎨⎪≥=⎩∑ (6.2) 也可以表示为矩阵形式
max(min)T z =c x ;
(,),s.t.0.≤≥=⎧⎨≥⎩
Ax b x 向量形式 max(min)T z =c x ;
1(,),s.t.0.n j j j x =⎧≤≥=⎪⎨⎪≥⎩
∑p b x 上面的表达式中,式(6.1)称为目标函数,式(6.2)称为约束条件;其中12[,,,]T n c c c =c ,称其为价值向量(或目标向量);12[,,,]T n x x x =x ,称其为决策向量;12[,,,]T m b b b =b ,称其为资源向量;()ij m n a ⨯=A ,
称其为约束条件的系数矩阵;12[,,,]T j j j mj a a a =p (1,2,,j n =),称其为约束条件的系数向量。
从上面的模型可以看出,线性规划的目标函数可以是最大化问题,也可以是最小化问题;约束条件有的是“≤”,有的是“≥”,也可以是“=”。
在一些实际问题中决策变量可以是非负的,也可以是非正的,甚至可以是无约束(即可以取任何值)。为了便于研究,在此规定线性规划模型的标准型为
max T z =c x ; (6.3)
,s.t.0.=⎧⎨≥⎩Ax b x (6.4)
2.线性规划解的概念
线性规划所研究的内容是线性代数的应用和发展,属于线性不等式组理论,或者说是高维空间中凸多面体理论。其基本点就是在满足一定的约束条件下,使预定目标达到最优。
定义6.1 对于线性规划模型
(1)满足全部约束条件的决策向量n R ∈x 称为可行解;
(2)全部可行解构成的集合(它是n 维欧氏空间n R 中的点集,而且是一个“凸多面体”)称为可行域;
(3)使目标函数达到最优值(最大值或最小值,并且有界)的可行解称为最优解。 定理6.1 当线性规划问题有最优解时,一定可以在可行域的某个顶点上取到。当有唯一解时,最优解就是可行域的某个顶点。当有无穷多个最优解时,其中至少有一个解是可行域的一个顶点。
根据定理6.1,线性规划模型的最优解有以下几种情况:
(1)有最优解时,可能有唯一最优解,也可能有无穷多个最优解。如果最优解不唯一,则最优解一定有无穷多个,不可能为有限个。最优解对应的目标函数值(最优值)均相等。
(2)没有最优解时,也有两种情形。一是可行域为空集,即无可行解;二是可行域非空,但目标函数值无界(求最大时无上界,求最小时无下界)。
美国数学家G. B. Dantzig 于1947年提出了求解线性规划的单纯形法,给出了一个在凸多面体的顶点中有效地寻求最优解的迭代策略。
如果将凸多面体顶点所对应的可行解称为基本可行解,单纯形法的基本思想就是:先找出一个基本可行解,对它进行鉴别,看是否是最优解;若不是,则按照一定法则转换到另一改进的基本可行解,再鉴别;若仍不是,则再转换,按此重复进行。因基本可行解的个数有限,故经有限次转换必能得出问题的最优解。即使问题无最优解也可用此法判别。
单纯形的详细计算步骤我们这里就不赘述了,有兴趣的读者可以参阅运筹学的有关书籍。
6.1.2 MATLAB 求解线性规划
MATLAB 优化工具箱中提供了一个求解线性规划的基本函数linprog 。这个函数集中了求解线性规划的常用算法,如单纯形法和内点法等,会根据问题的规模或用户的指定选择算法进行求解。
MATLAB 中线性规划模型的标准型为
min T z =c x ,
,s.t.,
.⋅≤⎧⎪⋅=⎨⎪≤≤⎩A x b Aeq x beq LB x UB
函数linprog 的调用格式为
[x,z]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,LB,UB)
其中,c 对应于上述标准型中的目标向量,A 、b 对应于不等号约束,Aeq 、beq 对应于等号约束,LB 、UB 是决策向量的下界向量和上界向量;返回值x 是求得的最优解,z 是目标函数的最优值。
例6.1 加工一种食用油需要精炼若干种原料油并把它们混合起来。原料油的来源有两类共5种:植物油VEG1,植物油VEG2,非植物油OIL1,非植物油OIL2,非植物油OIL3。购买每种原料油的价格(英镑/吨)如表6.1所示,最终产品以150英镑/吨的价格出售。植物油和非植物油需要在不同的生产线上进行精炼。每月能够精炼的植物油不超过200吨,非