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运筹学-0-1规划指派问题PPT课件
在0-1规划问题中，遗传算法通过模拟生物进化过程中的基因突变、交叉 和选择等过程来寻找最优解。算法从一个初始种群出发，通过不断迭代 进化，最终找到最优解。
遗传算法的优点是能够处理大规模、复杂的优化问题，且具有较强的鲁 棒性和全局搜索能力。缺点是算法实现较为复杂，需要较高的计算资源 和时间，且在某些情况下可能会陷入局部最优解。
指派问题通常具有整数约束和 0-1约束，即每个工人只能被分 配一项任务，且每个任务只能 由一个工人完成。
指派问题的解通常具有最优子 结构和局部最优解的特性。
变量定义
• $x{ij}$：如果第i个工人被分配第j项任务，则$x{ij}=1$； 否则$x_{ij}=0$。
目标函数
• $min \sum{i=1}^{n} \sum{ j=1}^{n} c{ij} x{ij}$： 最小化总成本。
04
指派问题在0-1规划中的应用
指派问题的定义
• 指派问题是一种组合优化问题，旨在将一组任务分配给一组工 人，使得总成本最小化。每个工人只能完成一项任务，每项任 务只能由一个工人完成。目标是找到一种最优的分配方式，使 得总成本最低。
指派问题的特点
指派问题具有NP难解的特点， 即没有已知的多项式时间算法 来解决该问题。
04
总结词：整数规划
பைடு நூலகம்
案例三：旅行商问题
总结词：旅行商问题
总结词：图论
详细描述：旅行商问题是一个经典的组合优 化问题，涉及到寻找一条最短路径，使得一 个旅行商能够访问一系列城市并返回出发城 市，同时最小化总旅行距离。
详细描述：图论是研究图形和图形结构的数 学分支，提供了解决旅行商问题和其他优化 问题的理论基础。
在0-1规划问题中，分支定界法将问题分解为多个子问题，每个子问题对应一种指派 方案。算法通过不断排除不可能的解来缩小搜索范围，最终找到最优解。
遗传算法的优点是能够处理大规模、复杂的优化问题，且具有较强的鲁 棒性和全局搜索能力。缺点是算法实现较为复杂，需要较高的计算资源 和时间，且在某些情况下可能会陷入局部最优解。
指派问题通常具有整数约束和 0-1约束，即每个工人只能被分 配一项任务，且每个任务只能 由一个工人完成。
指派问题的解通常具有最优子 结构和局部最优解的特性。
变量定义
• $x{ij}$：如果第i个工人被分配第j项任务，则$x{ij}=1$； 否则$x_{ij}=0$。
目标函数
• $min \sum{i=1}^{n} \sum{ j=1}^{n} c{ij} x{ij}$： 最小化总成本。
04
指派问题在0-1规划中的应用
指派问题的定义
• 指派问题是一种组合优化问题，旨在将一组任务分配给一组工 人，使得总成本最小化。每个工人只能完成一项任务，每项任 务只能由一个工人完成。目标是找到一种最优的分配方式，使 得总成本最低。
指派问题的特点
指派问题具有NP难解的特点， 即没有已知的多项式时间算法 来解决该问题。
04
总结词：整数规划
பைடு நூலகம்
案例三：旅行商问题
总结词：旅行商问题
总结词：图论
详细描述：旅行商问题是一个经典的组合优 化问题，涉及到寻找一条最短路径，使得一 个旅行商能够访问一系列城市并返回出发城 市，同时最小化总旅行距离。
详细描述：图论是研究图形和图形结构的数 学分支，提供了解决旅行商问题和其他优化 问题的理论基础。
在0-1规划问题中，分支定界法将问题分解为多个子问题，每个子问题对应一种指派 方案。算法通过不断排除不可能的解来缩小搜索范围，最终找到最优解。
运筹第四章整数规划与分配问题
x1 ≤ 4 + y1 M x2 ≥ 1 − y1 M x1 > 4 − y2 M x ≤ 3+ y M 2 2 y1 + y2 = 1
i=1,2
则问题可以表示为
4 用以表示含固定费用的函数 总费用
K j + c j x j ( x j > 0) Cj(xj ) = ( x j = 0) 0
则上述条件可以表示成
r n ∑ aij x j ≤ ∑ b; y + ... + y = 1 m 2 1
3、 两组条件中满足其中的一组 、
若 x1 ≤ 4, 则 x2 ≥ 1
若 x1 > 4, 则 x2 ≤ 3
定义
1 第i组条件不起作用 yi = 0 第i 组 条件 起作 用
0 0 X = 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0
用矩阵形式表示为: 用矩阵形式表示为: 解矩阵
一般分配问题 设有n项任务 需有n个人去完成 项任务， 个人去完成， 设有 项任务，需有 个人去完成，每个人只能完成一 项任务，每项任务只能由一个人去完成，设第i人完成 项任务，每项任务只能由一个人去完成，设第 人完成 项任务需要的时间是a 第j 项任务需要的时间是 ij , 问如何分配才能使完成任 务的总时间最少？ 务的总时间最少？ 设
2. 整数规划问题的特征与性质
特征—变 特征 变量整数性要求 来源 问题本身的要求 引入的逻辑变量的需要 性质—可 性质—可行域是离散集合
3. 整数规划的分类
纯整数规划 要求全部决策变量的取值都为整数, 要求全部决策变量的取值都为整数 则称为纯整数规划 (All IP)； ； 混合整数规划 仅要求部分决策变量的取值为整数，则称为混合整数规 仅要求部分决策变量的取值为整数， 划(Mixed IP)； ； 0-1整数规划 整数规划 要求决策变量只能取0或 值 则称为0-1规划 规划(0-1 要求决策变量只能取 或1值，则称为 规划 Programming)。 。
i=1,2
则问题可以表示为
4 用以表示含固定费用的函数 总费用
K j + c j x j ( x j > 0) Cj(xj ) = ( x j = 0) 0
则上述条件可以表示成
r n ∑ aij x j ≤ ∑ b; y + ... + y = 1 m 2 1
3、 两组条件中满足其中的一组 、
若 x1 ≤ 4, 则 x2 ≥ 1
若 x1 > 4, 则 x2 ≤ 3
定义
1 第i组条件不起作用 yi = 0 第i 组 条件 起作 用
0 0 X = 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0
用矩阵形式表示为: 用矩阵形式表示为: 解矩阵
一般分配问题 设有n项任务 需有n个人去完成 项任务， 个人去完成， 设有 项任务，需有 个人去完成，每个人只能完成一 项任务，每项任务只能由一个人去完成，设第i人完成 项任务，每项任务只能由一个人去完成，设第 人完成 项任务需要的时间是a 第j 项任务需要的时间是 ij , 问如何分配才能使完成任 务的总时间最少？ 务的总时间最少？ 设
2. 整数规划问题的特征与性质
特征—变 特征 变量整数性要求 来源 问题本身的要求 引入的逻辑变量的需要 性质—可 性质—可行域是离散集合
3. 整数规划的分类
纯整数规划 要求全部决策变量的取值都为整数, 要求全部决策变量的取值都为整数 则称为纯整数规划 (All IP)； ； 混合整数规划 仅要求部分决策变量的取值为整数，则称为混合整数规 仅要求部分决策变量的取值为整数， 划(Mixed IP)； ； 0-1整数规划 整数规划 要求决策变量只能取0或 值 则称为0-1规划 规划(0-1 要求决策变量只能取 或1值，则称为 规划 Programming)。 。
0-1整数规划模型1专题培训课件
指派问题的数学模型为：
n
n
min Z
c ij x ij
i1 j1
n
x ij 1
( i 1 .2 . .n )
j1
n
x ij 1
( j 1 .2 . .n )
i1
x
ij
取
0或
1(
i,
j
Байду номын сангаас
1 .2 .
.n )
克尼格定理 : 如果从分配问题效率矩阵[aij]的每一行元 素中分别减去(或加上)一个常数ui，从每一列 中分别减去(或加上)一个常数vj，得到一个新 的效率矩阵[bij]，则以[bij]为效率矩阵的分配 问题与以[aij]为效率矩阵的分配问题具有相同 的最优解。
xij＝0或1
可见指派问题是0-1 型整数规划的特例。不 难发现，指派问题也是 运输问题的特例，其产 地和销地数都为n，各 产地的产量和各销地的 销量都为1。
指派问题的求解，最简便易行的方法是匈牙利法。
匈牙利法基于下面的效率矩阵：
（cij）=
c11 c12 … c1n c21 c22 … c2n ……………….
第三步：用最少的直线覆盖所有0元素。 (1)给无◎的行打“√”； (2)给打√行中含有0元素的列打“√”； (3)给打√列中含有◎元素的行打“√”； (4)重复(2)、(3)，直到无新的“√”打出。 (5)给没有打√的行画横线，给打√的列画纵线。
第四步：变换系数矩阵，增加0元素。在未被画线 覆盖的其它元素中找出最小元素，各打“√”行减 去最小元素，各打“√”列加上最小元素，转第二 步。
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4章 整数规划
第四章
整数规划
整数规划问题的提出
整数规划模型与一般的线性规划模型 的区别仅在于： 的区别仅在于：整数规划的变量要求 部分的或全部的为整数。例如： 部分的或全部的为整数。例如：
m Z = x + x2 ax 1 14 1 x +9x2 ≤ 51 −6x +3x2 ≤1 1 x , x ≥ 0且 整 为 数 1 2
(纯整数规划问题) 纯整数规划问题)
解：设xi为第i天开始上班的人数： 为第i天开始上班的人数： Min： Min：z=x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7 s.t. x1 +x4+x5+x6+x7≥17 +x5+x6+x7≥13 x1+x2 x1+x2+x3 +x6+x7≥15 x1+x2+x3+x4+ +x7≥19 x1+x2+x3+x4+x5 ≥14 x2+x3+x4+x5+x6 ≥16 x3+x4+x5+x6+x7≥11 xi≥0 （ i=1,2,…,7） i=1,2,…,7）
例：某市6 例：某市6个区，希望设 置最少消防站以便节省 费用。条件：
必须保证在城区任何地方发 生火警时，消防车能在15 生火警时，消防车能在15分 15分 钟之内赶到现场。各区之间 消防车行驶的时间见右表。
请确定设站方案。
布点问题的数学模型： 0－1规划 布点问题的数学模型：
设0−1为决策变量，当表示i地区设站，表示i 为决策变量，当表示i地区设站，表示i 地区不设站。这样根据消防车15分钟赶到现 地区不设站。这样根据消防车15分钟赶到现 场的限制，可得到如下模型
整数规划
整数规划问题的提出
整数规划模型与一般的线性规划模型 的区别仅在于： 的区别仅在于：整数规划的变量要求 部分的或全部的为整数。例如： 部分的或全部的为整数。例如：
m Z = x + x2 ax 1 14 1 x +9x2 ≤ 51 −6x +3x2 ≤1 1 x , x ≥ 0且 整 为 数 1 2
(纯整数规划问题) 纯整数规划问题)
解：设xi为第i天开始上班的人数： 为第i天开始上班的人数： Min： Min：z=x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7 s.t. x1 +x4+x5+x6+x7≥17 +x5+x6+x7≥13 x1+x2 x1+x2+x3 +x6+x7≥15 x1+x2+x3+x4+ +x7≥19 x1+x2+x3+x4+x5 ≥14 x2+x3+x4+x5+x6 ≥16 x3+x4+x5+x6+x7≥11 xi≥0 （ i=1,2,…,7） i=1,2,…,7）
例：某市6 例：某市6个区，希望设 置最少消防站以便节省 费用。条件：
必须保证在城区任何地方发 生火警时，消防车能在15 生火警时，消防车能在15分 15分 钟之内赶到现场。各区之间 消防车行驶的时间见右表。
请确定设站方案。
布点问题的数学模型： 0－1规划 布点问题的数学模型：
设0−1为决策变量，当表示i地区设站，表示i 为决策变量，当表示i地区设站，表示i 地区不设站。这样根据消防车15分钟赶到现 地区不设站。这样根据消防车15分钟赶到现 场的限制，可得到如下模型
混合整数线性规划教育课件
⑴.若( LP )没有可行解，则( IP )也没有可行解，停止 计算。
⑵.若( LP )有最优解，并符合( IP )的整数条件，则 ( LP )的最优解即为( IP )的最优解，停止计算。
⑶.若( LP )有最优解，但不符合( IP )的整数条件，转 入下一步。为讨论方便，设( LP )的最优解为：
0 不在Ai建厂
模型： min Z
m
cij xij fi yi
i 1
n
xij ai yi
(i 1.2 m)
j 1
m
xij b j
i1
(j 1.2 n)xij0,源自yi0 或 1 (i
1.2
m、 j 1.2 n)
（二）、整数规划的数学模型
一般形式
n
maxZ(或min Z) cj xj j1
x1 . x2. x3
(0)
( 0. 0. 0 ) 0 ( 0. 0. 1 ) 5 ( 0. 1. 0 ) -2 ( 0. 1. 1 ) 3 ( 1. 0. 0 ) 3 ( 1. 0. 1 ) 8 ( 1. 1. 0 ) 1 ( 1. 1. 1 ) 4
B B 零件 方
个数 式
零件
1
零件
n 毛坯数
A1
b a11 a1 n 1
b A m
a m 1 a mn m
设：xj
表示用Bj
(j=1.2…n)
n
种方式下料根数
模型： min Z x j
j 1
n
aij x j bi
(i 1.2 m)
j 1
x
j
0
(j 1.2 n)且为整数
例二、某公司计划在m个地点建厂，可供选择的地点有 A1,A2…Am ，他们的生产能力分别是a1,a2,…am（假设生
⑵.若( LP )有最优解，并符合( IP )的整数条件，则 ( LP )的最优解即为( IP )的最优解，停止计算。
⑶.若( LP )有最优解，但不符合( IP )的整数条件，转 入下一步。为讨论方便，设( LP )的最优解为：
0 不在Ai建厂
模型： min Z
m
cij xij fi yi
i 1
n
xij ai yi
(i 1.2 m)
j 1
m
xij b j
i1
(j 1.2 n)xij0,源自yi0 或 1 (i
1.2
m、 j 1.2 n)
（二）、整数规划的数学模型
一般形式
n
maxZ(或min Z) cj xj j1
x1 . x2. x3
(0)
( 0. 0. 0 ) 0 ( 0. 0. 1 ) 5 ( 0. 1. 0 ) -2 ( 0. 1. 1 ) 3 ( 1. 0. 0 ) 3 ( 1. 0. 1 ) 8 ( 1. 1. 0 ) 1 ( 1. 1. 1 ) 4
B B 零件 方
个数 式
零件
1
零件
n 毛坯数
A1
b a11 a1 n 1
b A m
a m 1 a mn m
设：xj
表示用Bj
(j=1.2…n)
n
种方式下料根数
模型： min Z x j
j 1
n
aij x j bi
(i 1.2 m)
j 1
x
j
0
(j 1.2 n)且为整数
例二、某公司计划在m个地点建厂，可供选择的地点有 A1,A2…Am ，他们的生产能力分别是a1,a2,…am（假设生
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
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
第3部分整数规划
(l 1,, L) ( j 1,, n) (l 1,, L)
(4.1b)
(4.1c) (4.1d ) (4.1e)
式中p k 为第k 级优先因子, k=1 、2、…… K；wkl- 、wkl+，为 分别赋予第l个目标约束的正负偏差变量的权系数；gl为目标 的预期目标值，l=1,…L． (4.1b)为系统约束,（4.1c）为目标约 束
管理运筹学
12
目标规划的图解法
四、目标规划模型的标准化
例6中对两个不同优先权的目标单独建立线性规划进行求解。为简
便，把它们用一个模型来表达，如下：
s.t.
Min P1（d1+）+P2（d2-）
20x1＋50x2≤90000 0.5x1 +0.2x2-d1++d1-=700 3x1+4x2-d2++d2-=10000 x1,x2,d1+,d1-,d2+,d2-≥0
（6）目标的排序问题。多个目标之间有相互冲突时，决策者 首先必须对目标排序。排序的方法有两两比较法、专家评分等 方法，构造各目标的权系数，依据权系数的大小确定目标顺序；
（7）合理的确定目标数。目标规划的目标函数中包含了多个 目标，决策者对于具有相同重要性的目标可以合并为一个目标， 如果同一目标中还想分出先后次序，可以赋予不同的权系数， 按系数大小再排序。
管理运筹学
15
目标规划的基本概念
（8）目标规划的一般模型．设xj（j=1,2,…,n）为决策变量
K
L
min z
Pk (
wkl
d
l
wkl
d
l
)
(4.1a)
k 1
l 1
(4.1b)
(4.1c) (4.1d ) (4.1e)
式中p k 为第k 级优先因子, k=1 、2、…… K；wkl- 、wkl+，为 分别赋予第l个目标约束的正负偏差变量的权系数；gl为目标 的预期目标值，l=1,…L． (4.1b)为系统约束,（4.1c）为目标约 束
管理运筹学
12
目标规划的图解法
四、目标规划模型的标准化
例6中对两个不同优先权的目标单独建立线性规划进行求解。为简
便，把它们用一个模型来表达，如下：
s.t.
Min P1（d1+）+P2（d2-）
20x1＋50x2≤90000 0.5x1 +0.2x2-d1++d1-=700 3x1+4x2-d2++d2-=10000 x1,x2,d1+,d1-,d2+,d2-≥0
（6）目标的排序问题。多个目标之间有相互冲突时，决策者 首先必须对目标排序。排序的方法有两两比较法、专家评分等 方法，构造各目标的权系数，依据权系数的大小确定目标顺序；
（7）合理的确定目标数。目标规划的目标函数中包含了多个 目标，决策者对于具有相同重要性的目标可以合并为一个目标， 如果同一目标中还想分出先后次序，可以赋予不同的权系数， 按系数大小再排序。
管理运筹学
15
目标规划的基本概念
（8）目标规划的一般模型．设xj（j=1,2,…,n）为决策变量
K
L
min z
Pk (
wkl
d
l
wkl
d
l
)
(4.1a)
k 1
l 1
典型的整数线性规划问题
模型求解 整数规划(Integer Programming,简记IP)
Max z 2x1 3x2 4x3
s. t. 1.5x1 3x2 5x3 600 280 x1 250 x2 400 x3 60000
x1, x2 , x3为非负整数
IP 结果输出
IP可用LINDO直接求解
max 2x1+3x2+4x3 st 1.5x1+3x2+5x3<600 280x1+250x2+400x3<60000 end gin 3
(LP)
模型 求解
结果为小数， 怎么办？
OBJECTIVE FUNCTION VALUE
1) 632.2581
VARIABLE VALUE
REDUCED COST
X1 64.516129
0.000000
X2 167.741928
0.000000
X3 0.000000
0.946237
ROW SLACK OR SURPLUS DUAL PRICES
约束 条件
每人最多入选泳姿之一
4
xij 1, i 1,5
j 1
每种泳姿有且只有1人
5
xij 1, j 1,4
i 1
模型求解 输入LINDO求解
MIN 66.8x11+75.6x12+87x13+58.6x14 +… … +67.4x51+71 x52+83.8x53+62.4x54
SUBJECT TO x11+x12+x13+x14 <=1 …… x41+x42+x43+x44 <=1 x11+x21+x31+x41+x51 =1 …… x14+x24+x34+x44+x54 =1
整数规划PPT课件
混合整数规划
总结词
混合整数规划是同时包含连续变量和整数变量的规划问题。
详细描述
混合整数规划问题在数学上表示为在一定的约束条件下，求一组连续变量和整数变量的函数的最优解 。这类问题在现实生活中应用广泛，如生产计划、物流优化、金融投资等。求解混合整数规划问题需 要同时考虑连续变量和整数变量的特性，通常需要使用特殊的算法进行求解。
通过不断分割解空间并确 定可行解的范围，逐步逼 近最优解。
割平面法
通过添加割平面方程来不 断缩小解空间，直到找到 最优解。
迭代优化法
通过迭代优化算法不断逼 近最优解，适用于大规模 整数规划问题。
02 整数规划问题建模
线性整数规划
总结词
线性整数规划是整数规划的一种，其目标函数和约束条件都是线性函数，且决 策变量都是整数。
装箱问题
总结词
装箱问题是一个经典的整数规划问题， 旨在确定如何将一组物品装入有限容 量的容器中，以最小化装载成本。
详细描述
装箱问题需要考虑物品的尺寸、重量、价值 等多个因素，通过整数规划的方法，可以确 定最佳的装箱方案，包括每个容器的装载物 品和数量等，从而实现装载成本最小化。
THANKS FOR WATCHING
遗传算法
要点一
总结词
一种基于生物进化原理的优化算法
要点二
详细描述
遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，通过选择 、交叉和变异等操作来逼近最优解。在整数规划问题中， 遗传算法将决策变量编码为染色体，通过不断进化染色体 群体来寻找满足整数约束的解。遗传算法具有全局搜索能 力强、能够处理多约束和离散变量等优点，因此在整数规 划问题中得到了广泛应用。
整数规划ppt课件
contents
运筹学01整数规划
货物体积每箱m3重量每箱吨利润每箱百元托运限制20分别表示甲乙两种货物的托运箱数则其整数规划数学模型为当采用船运方式当采用车运方式其中一般情况下m个约束条件中选择q个约束条件则可变成为
第四节 0-1整数规划
• 问题的提出：
0-1整数规划是线性规划及整数规划的一种特殊形式。 模型结构和形式是线性规划，只是决策变量取0或1。 例1：投资场所的选定——相互排斥的计划 某公司拟在城市的东、西、南三区建立分公司，拟议中有七 个位置Ai（i=1, 2,…,7), 规定在东区A1,A2,A3个点中至多选二个; 在 西区A4,A5两点中至少选一个; 在南区A6,A7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年利润最大?
解：求解过程见下表
(x1,x2,x3) （0,0,0）
(0,0,1) (0,1,0) (0,1,1) (1,0,0) (1,0,1) (1,1,0) (1,1,1)
Z值 0 5 -2 3 3 8 1 6
约束条件
过滤条件 Z0 Z5
Z8
所以，最优解为（x1，x2，x3)T=(1,0,1)T, 最优值为8.
令
xi
1
0
当Ai点被选用 当Ai点未被选用
i=1, …,7
7
max Z c i x i
i1
7
bixi
B
i1
x1 x 2 x 3 2
s .t
x
4
x5
1
x
0 or 1
例2: 相互排斥的约束条件
第四节 0-1整数规划
• 问题的提出：
0-1整数规划是线性规划及整数规划的一种特殊形式。 模型结构和形式是线性规划，只是决策变量取0或1。 例1：投资场所的选定——相互排斥的计划 某公司拟在城市的东、西、南三区建立分公司，拟议中有七 个位置Ai（i=1, 2,…,7), 规定在东区A1,A2,A3个点中至多选二个; 在 西区A4,A5两点中至少选一个; 在南区A6,A7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年利润最大?
解：求解过程见下表
(x1,x2,x3) （0,0,0）
(0,0,1) (0,1,0) (0,1,1) (1,0,0) (1,0,1) (1,1,0) (1,1,1)
Z值 0 5 -2 3 3 8 1 6
约束条件
过滤条件 Z0 Z5
Z8
所以，最优解为（x1，x2，x3)T=(1,0,1)T, 最优值为8.
令
xi
1
0
当Ai点被选用 当Ai点未被选用
i=1, …,7
7
max Z c i x i
i1
7
bixi
B
i1
x1 x 2 x 3 2
s .t
x
4
x5
1
x
0 or 1
例2: 相互排斥的约束条件
运筹学-4-整数规划ppt课件
.
8
第四章 整数规划 0-1规划
解：设xi
1 0
带第 i件物品
不带第 i件物品 数学模型：
Z表示所带物品的总价值
m
Z ci 带第i件
ci xi
i 1
m
携带物品的总重量 bi x i
i 1
m
max Z ci xi
m i1
s.t
i1
bi xi
b
xi 0,1，
i 1, 2, m
i1
1, 2,..., m
i1
s.t. xij bj j 1, 2 , n
i1
xij
0
,
yi 0,1
混合型整数规划
.
11
第四章 整数规划
例 工厂A1和A2生产某种物资。由于该种物资供不应求，故需要再 建一家工厂。相应的建厂方案有A3和A4两个。这种物资的需求地有 B1,B2,B3,B4四个。各工厂年生产能力、各地年需求量、各厂至各需 求地的单位物资运费cij，见下表：
.
10
第四章 整数规划
解：设 xij表示A 工 i运厂 往B 商 j的店 运量
m
n
则总运费为
c ij x ij
i1 j 1
数学模型：
mn
m
设yi
1 0
则总建厂费为
在第 i个地点建m厂in Z
不在第 i个地点建厂 n
m
fi yi
j1 m
xij
i1
j
ai
1
yi
cij xij
i
fi yi
1 若 建 工 厂 yi 0 若 不 建 工 厂(i3,4)
再设xij为由Ai运往Bj的物资数量，单位为千吨；z表示总费用， 单位万元。
整数规划问题(割平面-分枝定界算例)
x1 3.25;
x2 2.5
分枝定界法思路
第二步：分枝与定界 在x1=3.25；x2=2.5 中，任选一变量的解X2=2.5 ， 可将其分为 x2≤2；x2≥3（去掉小数部分），则有：
max Z 3x1 2 x2 2 x1 3x2 14 x 0.5 x 4.5 1 2 s.t. x2 2 x1 , x2 0
(3.5, 2); z 14.5
X1可分为x1≤3；x1≥4，则有：
max Z 3x1 2 x2 2 x1 3x2 14 x 0.5 x 4.5 1 2 s.t. x2 2 x 3 1 x1 , x2 0 (3, 2); z 13
逻辑变量在建立数学模型中的作用
y1 y2 ... ym
中m-k不起作用
（2）割平面法思路
max Z 3 x1 2 x2 2 x1 3 x2 14 s.t. x1 0.5 x2 4.5 x , x 0 且取整数 1 2
第一步：将约束条件决策变量的系数化为整数，用单纯形法求 解出最终单纯形表 找一个分数部
（3）分支定界法
max Z 3 x1 2 x2 2 x1 3 x2 14 s.t. x1 0.5 x2 4.5 x , x 0束，求解。
max Z 3x1 2 x2 2 x1 3x2 14 s.t. x1 0.5 x2 4.5 x , x 0 1 2
max Z 3x1 2 x2 2 x1 3x2 14 x 0.5 x 4.5 1 2 s.t. x2 2 x 4 1 x1 , x2 0
(4, 1);
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 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
运筹学：第4章 整数规划与分配问题
2021/4/18
17
资源 金属板（吨） 劳动力（人月） 机器设备（台月）
小号容器 2 2 1
中号容器 4 3 2
大号容器 8 4 3
解：设 x1, x2, x3 分别为小号容器、中号容器和大号容 器的生产数量。
0， 不生产j型号容器 y j 1， 生产j型号容器
建立如下的数学模型：
2021/4/18
为：
C
j
(x
j
)
K 0,
j
c
j
x
j
,
xj 0 xj 0
其中 K j 是与产量无关 的生产准备费用
n
目标函数： min z C j (x j )
j 1
定义
0 y j 1
则原问题可表示为
xj 0
xj 0
n
min z (c j x j K j y j ) j 1
s.t
0 x j Myj
y
j
0或1
2021/4/18
10
§2.2 应用举例
例1 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名研究生（代号5,6）值班。已知各学生从 周一至周五每天可安排的值班时间及每人每小时报酬见下 表所示。
学生 代号
1 2 3 4 5 6
酬金 (元/h) 10.0 10.0
9.9 9.8 10.8 11.3
2021/4/18
29
（0） 8
2
5
11 （0） 5
4
2
3 （0） 0
0
11
4
5
根据上图，k=2，
周一 6 0 4 5 3 0
每天可安排的值班时间(h) 周二 周三 周四
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整数规划的最优解不会优于其松弛问题的最优解
整数规划
注释
• 最优解不一定在顶点上达到 • 最优解不一定是松弛问题最优解的邻近整
数解 • 整数可行解远多于顶点，枚举法不可取
整数规划问题的求解方法
分枝定界法branch and bound method 分枝定界法是一种隐枚举方法（implicit enumeration）或部分
≥2
X2 ≤ 2
X1 ， X2 ≥ 0
11
整数规划 Integer Programming（IP）
整数规划问题的求解方法
分支定界法图解整数规划
B2：解 （1,7/3 ）
Z21 = 17/3
（3/2 ，10/3） Z1 = 29/6
B1：解 （2，23/9 ）
Z11 = 41/9
B12：解 （33/14,2 ） Z12 = 61/14
松弛问题 Max Z = X1 + X2 14X1 + 9X2 ≤ 51 - 6X1 + 3X2 ≤ 1 X1 ， X2 ≥ 0
该整数规划松弛问题的解为： （X1 ，X2 ）=（3/2 ,10/3）
Z1 = 29/6
14X1 + 9X2 ≤ 51
1/3
9
51/14
整数规划 Integer Programming（IP）
分支定界法图解整数规划
（3/2 ，10/3） Z1 = 29/6
B2：解 （1,7/3 ）
Z21 = 17/3
B1：解 （2,23/9 ）
Z11 = 41/9
B2
B1
松弛问题 Max Z = X1 + X2 14X1 + 9X2 ≤ 51 - 6X1 + 3X2 ≤ 1 X1 ， X2 ≥ 0
B1 Max Z = X1 + X2
14X1 + 9X2 ≤ 51
- 6X1 + 3X2 ≤ 1
X1
≥2
X1 ， X2 ≥ 0
B2 Max Z = X1 + X2
14X1 + 9X2 ≤ 51
- 6X1 + 3X2 ≤ 1
X1
≤1
X1 ， X2 ≥ 0
12
10
整数规划 Integer Programming（IP）
整数规划问题的求解方法
第四章 整数规划与分配问题
Integer Linear Programming
➢数学模型 ➢割平面法 ➢分枝定界法 ➢0-1整数规划 ➢分配问题
整数规划
简述
LP虽然用途广泛，但经常地，客观上要求 L.P.最优解中不能含有非整数值（如股票的 购买之解答），整数规划就是专门用来求 解这类问题的有效工具 •重点掌握：0-1 规划灵活应用、分枝定界 法。
整数规划
分支问题解可能出现的情况
序号
问题 1
问题 2
说明
1
无可行解
无可行解
整数规划无可行解
2
无可行解
整数解
此整数解即最优解
3
无可行解
非整数解
对问题 2 继续分枝
4
整数解
整数解
较优的一个为最优解
5 整数解，目标函 数优于问题 2
非整数解
问题 1 的解即最优解
6
整数解
非整数解，目标 问 题 1 停 止 分 枝 (剪
- 6X1 + 3X2 ≤ 1
X1
≥3
X2 ≤ 2
X1 ， X2 ≥ 0
Max Z = X1 + X2
14X1 + 9X2 ≤ 51
- 6X1 + 3X2 ≤ 1
松弛问题
• 若所有 xj 的解为整数，称为纯整数规划pure integer linear programming • 若部分 xj 的解为整数，称为混合整数规划mixed integer linear programming • 若xj 只取0或1，成为0-1整数规划zero-one integer linear programming
B122：解 （2，2 ）
Z122 = 4
B121：解 （3，1 ）
Z121 = 4
12 3
B12 B121 B122
Max Z = X1 + X2
14X1 + 9X2 ≤ 51
- 6X1 + 3X2 ≤ 1
X1
≥2
X2 ≤ 2
X1 ， X2 ≥ 0
Max Z = X1 + X2
14X1 + 9X2 ≤ 51
– 若松弛问题最优解为整数解，则其也是整数规划的最 优解
2、分枝过程
– 若松弛问题最优解中某个 xk=bk 不是整数，令 bk 为 bk 的整数部分
– 构造两个新的约束条件 xk bk 和 xk bk +1，分别 加于原松弛问题，形成两个新的整数规划
3、求解分枝的松弛问题 — 定界过程
– 设两个分枝的松弛问题分别为问题 1 和问题 2 ，它们 的最优解有如下情况
- 6X1 + 3X2 ≤ 1
X1
≥2
X1 ， X2 ≥ 0
B11 Max Z = X1 + X2
14X1 + 9X2 ≤ 51
- 6X1 + 3X2 ≤ 1X1≥2X2 ≥ 3
X1 ， X2 ≥ 0
B12 Max Z = X1 + X2
14X1 + 9X2 ≤ 51
- 6X1 + 3X2 ≤ 1
X1
函数优于问题 1 枝)，其整数解为界，
对问题 2 继续分枝
• 情况 2, 4, 5 找到最优解
• 情况 3 在缩减的域上继续分枝定界法
• 情况 6 问题 1 的整数解作为界被保留，用于以后与问题 2 的后续分枝所得到的解进行比较，结论如情况 4或5 整数规划
分支定界法图解整数规划
- 6X1 + 3X2 ≤ 1
提出问题
• 某厂生产A1，A2两种品牌电视，用B1，B2两种原料， 具体数据如下，求如何安排生产使利润最大
整数规划
数学模型
n
max(min) z c j x j j 1
n
aij x j (, )bi ,
i 1,2,, m
s.t.
j 1
xj 0
j 1,2,, n
x j部分或全部为整数
枚举方法，是枚举方法基础上的改进，几乎所有的计算机计算都用 此算法。其关键是分支和定界。 例——
Max s.t.
Z = X1 + X2 14X1 + 9X2 ≤ 51 - 6X1 + 3X2 ≤ 1
X1 ， X2 ≥ 0 X1 ， X2 取整数
6
分支定界法
思路与解题步骤
• 只解松弛问题
1、在全部可行域上解松弛问题
分支定界法图解整数规划
（3/2 ,10/3） Z1 = 29/6
B2：解 （1,7/3 ） Z21 = 17/3
X=3
B1：解 （2,23/9 ） Z11 = 41/9
B12：解 （33/14,2 ） Z12 = 61/14
X=2 1 2
B1 Max Z = X1 + X2
14X1 + 9X2 ≤ 51
整数规划
注释
• 最优解不一定在顶点上达到 • 最优解不一定是松弛问题最优解的邻近整
数解 • 整数可行解远多于顶点，枚举法不可取
整数规划问题的求解方法
分枝定界法branch and bound method 分枝定界法是一种隐枚举方法（implicit enumeration）或部分
≥2
X2 ≤ 2
X1 ， X2 ≥ 0
11
整数规划 Integer Programming（IP）
整数规划问题的求解方法
分支定界法图解整数规划
B2：解 （1,7/3 ）
Z21 = 17/3
（3/2 ，10/3） Z1 = 29/6
B1：解 （2，23/9 ）
Z11 = 41/9
B12：解 （33/14,2 ） Z12 = 61/14
松弛问题 Max Z = X1 + X2 14X1 + 9X2 ≤ 51 - 6X1 + 3X2 ≤ 1 X1 ， X2 ≥ 0
该整数规划松弛问题的解为： （X1 ，X2 ）=（3/2 ,10/3）
Z1 = 29/6
14X1 + 9X2 ≤ 51
1/3
9
51/14
整数规划 Integer Programming（IP）
分支定界法图解整数规划
（3/2 ，10/3） Z1 = 29/6
B2：解 （1,7/3 ）
Z21 = 17/3
B1：解 （2,23/9 ）
Z11 = 41/9
B2
B1
松弛问题 Max Z = X1 + X2 14X1 + 9X2 ≤ 51 - 6X1 + 3X2 ≤ 1 X1 ， X2 ≥ 0
B1 Max Z = X1 + X2
14X1 + 9X2 ≤ 51
- 6X1 + 3X2 ≤ 1
X1
≥2
X1 ， X2 ≥ 0
B2 Max Z = X1 + X2
14X1 + 9X2 ≤ 51
- 6X1 + 3X2 ≤ 1
X1
≤1
X1 ， X2 ≥ 0
12
10
整数规划 Integer Programming（IP）
整数规划问题的求解方法
第四章 整数规划与分配问题
Integer Linear Programming
➢数学模型 ➢割平面法 ➢分枝定界法 ➢0-1整数规划 ➢分配问题
整数规划
简述
LP虽然用途广泛，但经常地，客观上要求 L.P.最优解中不能含有非整数值（如股票的 购买之解答），整数规划就是专门用来求 解这类问题的有效工具 •重点掌握：0-1 规划灵活应用、分枝定界 法。
整数规划
分支问题解可能出现的情况
序号
问题 1
问题 2
说明
1
无可行解
无可行解
整数规划无可行解
2
无可行解
整数解
此整数解即最优解
3
无可行解
非整数解
对问题 2 继续分枝
4
整数解
整数解
较优的一个为最优解
5 整数解，目标函 数优于问题 2
非整数解
问题 1 的解即最优解
6
整数解
非整数解，目标 问 题 1 停 止 分 枝 (剪
- 6X1 + 3X2 ≤ 1
X1
≥3
X2 ≤ 2
X1 ， X2 ≥ 0
Max Z = X1 + X2
14X1 + 9X2 ≤ 51
- 6X1 + 3X2 ≤ 1
松弛问题
• 若所有 xj 的解为整数，称为纯整数规划pure integer linear programming • 若部分 xj 的解为整数，称为混合整数规划mixed integer linear programming • 若xj 只取0或1，成为0-1整数规划zero-one integer linear programming
B122：解 （2，2 ）
Z122 = 4
B121：解 （3，1 ）
Z121 = 4
12 3
B12 B121 B122
Max Z = X1 + X2
14X1 + 9X2 ≤ 51
- 6X1 + 3X2 ≤ 1
X1
≥2
X2 ≤ 2
X1 ， X2 ≥ 0
Max Z = X1 + X2
14X1 + 9X2 ≤ 51
– 若松弛问题最优解为整数解，则其也是整数规划的最 优解
2、分枝过程
– 若松弛问题最优解中某个 xk=bk 不是整数，令 bk 为 bk 的整数部分
– 构造两个新的约束条件 xk bk 和 xk bk +1，分别 加于原松弛问题，形成两个新的整数规划
3、求解分枝的松弛问题 — 定界过程
– 设两个分枝的松弛问题分别为问题 1 和问题 2 ，它们 的最优解有如下情况
- 6X1 + 3X2 ≤ 1
X1
≥2
X1 ， X2 ≥ 0
B11 Max Z = X1 + X2
14X1 + 9X2 ≤ 51
- 6X1 + 3X2 ≤ 1X1≥2X2 ≥ 3
X1 ， X2 ≥ 0
B12 Max Z = X1 + X2
14X1 + 9X2 ≤ 51
- 6X1 + 3X2 ≤ 1
X1
函数优于问题 1 枝)，其整数解为界，
对问题 2 继续分枝
• 情况 2, 4, 5 找到最优解
• 情况 3 在缩减的域上继续分枝定界法
• 情况 6 问题 1 的整数解作为界被保留，用于以后与问题 2 的后续分枝所得到的解进行比较，结论如情况 4或5 整数规划
分支定界法图解整数规划
- 6X1 + 3X2 ≤ 1
提出问题
• 某厂生产A1，A2两种品牌电视，用B1，B2两种原料， 具体数据如下，求如何安排生产使利润最大
整数规划
数学模型
n
max(min) z c j x j j 1
n
aij x j (, )bi ,
i 1,2,, m
s.t.
j 1
xj 0
j 1,2,, n
x j部分或全部为整数
枚举方法，是枚举方法基础上的改进，几乎所有的计算机计算都用 此算法。其关键是分支和定界。 例——
Max s.t.
Z = X1 + X2 14X1 + 9X2 ≤ 51 - 6X1 + 3X2 ≤ 1
X1 ， X2 ≥ 0 X1 ， X2 取整数
6
分支定界法
思路与解题步骤
• 只解松弛问题
1、在全部可行域上解松弛问题
分支定界法图解整数规划
（3/2 ,10/3） Z1 = 29/6
B2：解 （1,7/3 ） Z21 = 17/3
X=3
B1：解 （2,23/9 ） Z11 = 41/9
B12：解 （33/14,2 ） Z12 = 61/14
X=2 1 2
B1 Max Z = X1 + X2
14X1 + 9X2 ≤ 51