线性规划案例
线性规划应用案例
每家发电单位必须生产的电量总数及生产的发热率如下：
发电单位
生产电量（百万瓦 发热率（BTU/千瓦
时）
时）
迈阿密福特5号
550000
10500
迈阿密福特7号
500000
10200
别克杰德1号
650000
10100
东班德2号
750000
10000
兹蒙1号
1100000
10000
例如迈阿密福特5号单位必须生产550000千瓦时的电量，生产每千瓦 时电力需要10500BTU。
火烈鸟公司管理层接受了最大化各种媒体总宣传率作为这次广告运
动的目标。由于管理层很在意吸引新的客户，因此希望这次广告活动至 少能达到100000个新客户。为了平衡广告宣传活动以及充分利用广告媒 体，火烈鸟公司管理团队还采纳了以下方针：
1） 广播广告运用的次数至少是电视广告的2倍； 2） 电视广告不能运用超过20次；
2）计算每个发电单位生产每百万BTU（发电单位耗煤的衡量标准） 的平均花费。
3）计算每个发电单位使用每百万BTU（各单位使用煤炭中的能量效 率的衡量标准）的平均花费。
4）假设Cinergy公司以一个全买或全不买的买卖方式想美国煤炭销 售公司额外的80000吨煤炭，每吨30美元。Cinergy公司应该购买吗？
10.00 10.00 13.00 10.00
10.00
5.00 11.00
运输费用（美元/吨）
迈阿密福特7 号
10.00
别克杰德1 号
10.00
东班德2号 5.00
10.00
11.00
6.00
13.00
15.00
9.00
10.00
线性规划
案例分析1 降低自助食堂的成本——线性规划All-State 大学的自助食堂每个星期四的中午准时提供一道特殊的菜。
这种想来十分美味的菜是一种炖菜，包含有炒过的洋葱、煮熟的土豆片、绿豆和蘑菇汤。
不幸的是学生们没有能够看到这道菜的特殊质量。
他们为这道菜起了一个令人讨厌的名字，杀手炖菜。
学生们很不情愿吃这道菜，但是自助食堂对星期四的午餐只提供了有限的选择（也就是炖菜）。
自助食堂的经理Maria Gonzalez 希望明年可以降低成本。
她相信降低成本的一种当然的方法是购买较为便宜而质量可能比较低的配料。
由于这种炖菜是每星期自助食堂菜单中的重要组成部分，因此她认为如果她能够降低为制作这种炖菜所购买的配料的成本，整个自助食堂的营运成本将大大降低。
因此她决定花一些时间看看在保持营养和口味要求的情况下如何将成本降到最低。
Maria 集中研究降低这种炖菜的两种主要配料的成本，土豆和绿豆。
这两种配料占据了大多数的成本和营养成分，是影响口味的主要因素。
Maria 每星期从一个批发商那里购买土豆和绿豆。
土豆的成本是每磅0.4 美元，绿豆的成本是每磅1 美元。
All-Sate 大学规定了每一个自助食堂的主菜都必须达到的营养要求。
这道菜必须包含180克的蛋白质、80 毫克的铁、1050 毫克的维生素C ( 1 磅相当于454 克，1 克等于1000毫克）。
为了简化计划，Maria 假设这道炖菜中只有土豆和绿豆提供了营养。
它们的营养成分信息如下表所示：( 1 盎司相当于31.1 克）Edson Branner 是自助食堂的厨师，非常注重于口味。
她告诉Maria 为了使得炖菜可口，土豆和绿豆的总量比至少应当是6 : 5 。
在得到了在自助食堂就餐的学生数之后，Maria 得知她必须购买足够数量的土豆和绿豆，为每星期至少10 公斤的炖菜做好准备。
（1 公斤等于1000克。
）为了简化计划，她假设只有土豆和绿豆决定了能够准备的炖菜的数量。
线性规划应用案例分析
线性规划应用案例分析线性规划是一种在数学和运营管理中常见的优化技术。
它涉及到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。
这种技术可以应用于许多不同的领域，包括供应链管理、资源分配、投资组合优化等。
本文将探讨几个线性规划应用案例，以展示其在实际问题中的应用和价值。
某制造公司需要计划生产三种产品，每种产品都需要不同的原材料和生产时间。
公司的目标是最大化利润，但同时也受到原材料限制、生产能力限制以及每种产品市场需求限制的约束。
通过使用线性规划，该公司能够找到最优的生产计划，即在满足所有约束条件下，最大化利润。
某物流公司需要计划将货物从多个产地运输到多个目的地。
公司的目标是最小化运输成本，但同时也受到运输能力、货物量和目的地需求的约束。
通过使用线性规划，该公司能够找到最优的运输方案，即在满足所有约束条件下，最小化运输成本。
某投资公司需要将其资金分配给多个不同的投资项目。
每个项目都有不同的预期回报率和风险水平。
公司的目标是最大化回报率，同时也要保证投资风险在可接受的范围内。
通过使用线性规划，该公司能够找到最优的投资组合，即在满足所有约束条件下，最大化回报率。
这些案例展示了线性规划在实践中的应用。
然而，线性规划的应用远不止这些，它还可以用于诸如资源分配、时间表制定、路线规划等问题。
线性规划是一种强大的工具，可以帮助决策者解决复杂的问题并找到最优解决方案。
线性规划是一种广泛应用的数学优化技术，适用于在多种资源限制下寻求最优解。
这种技术涉及到各种领域，包括工业、商业、运输、农业、金融等，目的是在给定条件下最大化或最小化线性目标函数。
下面我们将详细讨论线性规划的应用。
线性规划是一种求解最优化问题的数学方法。
它的基本思想是在一定的约束条件下，通过线性方程组的求解，求得目标函数的最优解。
这里的约束条件通常表现为一组线性不等式或等式，而目标函数则通常表示为变量的线性函数。
工业生产：在工业生产中，线性规划可以用于生产计划、物料调配、人力资源分配等方面。
管理运筹学-线性规划案例《食用调和油生产计划》
食用调和油生产计划案例1.问题的提出调和油又称高合油，它是根据使用需要，将两种以上经精炼的油脂（香味油除外）按比例调配制成的食用油。
其原料常选用精炼大豆油、菜籽油、花生油、葵花籽油、棉籽油等，还可配有精炼过的米糠油、玉米胚油、油茶籽油、红花籽油、小麦胚油等特种油酯。
调和油是是目前市场上比较常见的食用油类之一，以其油色澄清、透明，味道香醇可口，营养较纯种食用油更加丰富均衡，逐渐成为市场上的主流。
在调和油制作成本上，厂家可根据配方，以一定的加工工艺将几种油脂混合配制，取代了传统的纯种油脂，从而大大降低了成本和市面价格，更加迎合消费者追求“物美价廉”的消费心理，为企业带来了效益。
但在调和油的生产过程中，伴随着原料的采购、贮存、加工，都必然要有一定资金和设备上的投入。
当然，除了这些必须具备的，以为了保证调和油质量的程序外，如何降低相关原料和设备所受社会和市场因素引起的价格升高，原料过长时间保养带来的负经济利润，从而实现企业生产成本降低，成为生产厂家不得不考虑的一个问题。
2.问题分析在上述的问题中，存在着一个不争的事实。
价格会随着社会和市场的因素的影响而产生变化，其关系即为“经济函数”（通过广泛地进行市场调查并且采集足够的统计资料，分析确定各宗经济变量之间的函数关系）。
而大量低价采购原料又会带来贮存和保鲜方面成本的升高。
相应关系式可概括为：生产成本=原料价格*数量+贮存保鲜费用+加工费（加工成本+工人工资）+机器折损费+产品维护费用。
3.题目要求食油厂精炼两种类型的原料油——菜籽油和花生油，并将精制油混合得到一种调和油产品。
生产流程如下图所示：菜籽油原料油来自两个产地，而花生原料油来自另外三个产地。
据预测，这5种原料油菜籽油1採購菜籽油2採購花生油1採購花生油2採購花生油3採購的价格从一至六月分别为：表1 五种原料油的价格（元/吨）成品调和油售价为11000元/吨。
菜籽油和花生油需要由不同的生产线来精炼。
线性规划应用案例
线性规划应用案例线性规划是一种在约束条件下寻找最优解的数学优化方法。
它在实际应用中广泛使用，涉及许多领域和行业。
本文将介绍两个典型的线性规划应用案例：运输问题和产能规划问题。
一、运输问题运输问题是线性规划最早发展起来的一个领域，它是指如何在各个供应地和需求地之间运输商品，以使得总运输成本最小。
一个典型的运输问题可以描述为：有m个供应地和n个需求地，每个供应地和需求地之间有一个固定的运输成本和一个固定的供应和需求量。
问题是如何确定每对供需地之间的运输量，以使得总运输成本最小。
举例来说，假设有三个供应地A、B、C，三个需求地X、Y、Z。
运输成本如下表所示：\begin{array}{ c c c c c c }&X&Y&Z&供应量\\A&10&12&8&100\\B&6&8&7&200\\C&9&10&11&300\\需求量&150&175&125&\\\end{array}求解此问题的线性规划模型如下：目标函数：minimize \quad Z = 10x_{11} + 12x_{12} + 8x_{13} + 6x_{21} + 8x_{22} + 7x_{23} + 9x_{31} + 10x_{32} + 11x_{33}约束条件：x_{11} + x_{12} + x_{13} \leq 100x_{21} + x_{22} + x_{23} \leq 200x_{31} + x_{32} + x_{33} \leq 300x_{11} + x_{21} + x_{31} \geq 150x_{12} + x_{22} + x_{32} \geq 175x_{13} + x_{23} + x_{33} \geq 125x_{ij} \geq 0, i = 1,2,3 \quad j = 1,2,3其中x_{ij}表示从供应地i到需求地j的运输量。
线性规划案例5
问题描述：
靠近某河流有两个化工厂(见图1-1)，流经第一化工厂的河流流量为每天500万立方米，在两个工厂之间有一条流量为每天200万立方米的支流。
化工厂1每天排放含有某种有害物质的工业污水2万立方米，化工厂2每天排放的工业污水为1.4万立方米。
从化工厂1排出的污水流到化工厂2前，有20%可自然净化。
根据环保要求，河流中工业污水的含量应不大于0.2%。
因此两个工厂都需处理一部分工业污水。
化工厂1处理污水的成本是1000元/万立方米,化工厂2处理污水的成本是800元/万立方米。
问:
在满足环保要求的条件下，每厂各应处理多少工业污水，使两个工厂处理工业污水的总费用最小。
线性规划应用案例分析
12
例6．某工厂要用三种原料1、 2、3混合调配出三种不同规格的 产品甲、乙、丙，数据如右表。 原材料名称 问：该厂应如何安排生产，使利 1 2 润收入为最大？
3
产品名称 规格要求 单价（元/kg） 50 甲 原材料 1 不少于 50%，原材料 2 不超过 25% 35 乙 原材料 1 不少于 25%，原材料 2 不超过 50% 25 丙 不限 每天最多供应量 100 100 60 单价（元/kg） 65 25 35
13
• 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
设备 A1 A2 B1 B2 B3 原料（元/件） 售价（元/件） Ⅰ 5 7 6 4 7 0.25 1.25 产品单件工时 Ⅱ Ⅲ 10 9 12 8 11 0.35 2.00 0.50 2.80
8
设备的 有效台时 6000 10000 4000 7000 4000
满负荷时的 设备费用 300 321 250 783 200
9
目标函数为计算利润最大化，利润的计算公式为： 利润 = [（销售单价 - 原料单价）* 产品件数]之和 -
（每台时的设备费用*设备实际使用的总台时数）之和。
这样得到目标函数：
线性规划案例1
线性规划案例研究韦德玻璃制品公司新产品生产问题李克很兴奋，他领导的小组获得了显著的成功。
作为韦德玻璃制品公司发展部经理，李克凭着自己领导的小组开发的创新产品，使公司取得了相当大的增长，公司总裁吴总已公开表示过李克在公司近来的成功中所起的关键作用。
事情是这样的，吴总在6个月之前要求李克小组开发了下列新产品：2米的铝矿玻璃门；1米*1.5米的双把木框窗尽管这些规格的门窗产品其他几家公司已有生产，吴总还是认为李克能施展他惯用的魔法在产品中引入使人兴奋异常的新特征，而这些新特征将会建立新的工业标准。
现在李克真是喜不自禁，因为他们已经开发出新产品了。
背景韦德玻璃制品公司生产高质量的玻璃制品，包括工艺精湛的窗和玻璃门。
尽管这些产品昂贵，但它们是为客户提供的行业中最高质量的产品。
公司有三个工厂：工厂1：生产铝矿和五金件工厂2：生产木框工厂3：生产玻璃和组装窗与门由于某些产品销售量的下降，高层管理部门决定调整公司的产品线。
如果征得管理部门的同意，不盈利的产品要停止生产并撤出生产能力来生产李克小组开发的两个新产品。
此外，韦德公司的生产计划是以周为单位制定的。
收到李克所写的两个新产品的备忘录，吴总召集了一次会议来讨论当前的问题。
包括吴总、李克，制造副总裁老毕和营销副总裁安娜参加了会议。
李克介绍了了产品的特性。
他认为玻璃门有三个特性能够引起消费者的驻足和注意。
一是玻璃门的隔热价值，它比市场上现有的任何一个玻璃门都要高得多。
开发人员采用了三种方式来实现这个特性：第一种是两面上光；第二种是在两面玻璃之间充入惰性气体；第三种是使用了特殊涂层和色料。
第二个特性是李克所使用的玻璃比一般的玻璃有更佳的紫外线防护能力，第三个特性是这种玻璃很难打破，用大锤都不容易打碎它，有人在玻璃上行走或者一只鸟撞向玻璃，它都不会破碎。
双把木框窗所用的玻璃与玻璃门相同。
此外，木材的精细加工使其保存极为长久，而且窗还有一个专门机关，使得它比一般的窗更容易滑动。
线性规划 实际案例
线性规划是一种数学优化模型，用于解决在有一些约束条件下，如何使一个目标函数达到最优解的问题。
线性规划广泛应用于许多实际案例中，其中一些常见的案例如下：
1.生产规划：在生产过程中，企业可能需要在有限的生产资源和需求的限制下，决策
生产的数量、成本、产品组合等，以使生产效益最大化。
这就需要用到线性规划模
型来解决。
2.交通规划：在城市规划过程中，市政部门可能需要决策道路的建设、扩建、维护等，
以满足城市交通需求，并考虑到道路建设的成本和环境影响等因素。
这时候可以使
用线性规划模型来解决。
3.财务规划：在进行财务管理时，企业或个人可能需要在有限的资金和资产的限制下，
决策投资、储蓄、借贷等，以使财务效益最大化。
这时候可以使用线性规划模型来
解决。
4.供应链管理：在供应链管理过程中，企业可能需要决策采购、生产、运输、库存等
各个环节，以保证供应链的流畅运行并达到最优的效益。
这时候可以使用线性规划
模型来解决。
这些都是线性规划在实际案例中的应用，线性规划能够帮助企业和组织在有限的条件下，有效地规划和决策，并取得较好的效益。
线性规划案例(2)
饮食规划问题分析摘要本案例旨在解决一个与饮食规划相关的管理问题。
通过应用线性规划方法，我们将建立一个模型来帮助一个人根据营养需求和食材成本，制定最佳的饮食计划。
问题描述希望根据自己的营养需求，在预算限制下制定每日的饮食计划。
1确保摄入足够的蛋白质、碳水化合物、脂肪和维生素，并且希望最小化食材的总成本。
2已知不同食材的营养含量和价格，确定每种食材的最佳购买量，以满足所需的营养需求并节约成本。
模型的构建1. 变量定义：- Xi：购买的食材i的数量（单位：克）2. 目标函数：Minimize: ∑(i) Pi * Xi其中，Pi表示食材i的价格（单位：货币单位/克）3. 约束条件：蛋白质约束：∑(i) Ni * Xi ≥P碳水化合物约束：∑(i) Ci * Xi ≥C脂肪约束：∑(i) Fi * Xi ≥ F维生素约束：∑(i) Vi * Xi ≥V预算约束：∑(i) Pi * Xi ≤ B非负约束：Xi ≥0为了模拟数据，我们将使用一个简化的饮食规划问题来说明。
假设我们有以下食材和相关参数：4 变量确定鸡胸肉：价格0.3 货币单位/克，蛋白质含量20g/100g，碳水化合物含量0g/100g，脂肪含量2g/100g，维生素含量0g/100g米饭：价格0.1 货币单位/克，蛋白质含量7g/100g，碳水化合物含量28g/100g，脂肪含量0.3g/100g，维生素含量0g/100g鸡蛋：价格0.2 货币单位/克，蛋白质含量13g/100g，碳水化合物含量1.1g/100g，脂肪含量10g/100g，维生素含量0.2g/100g个人营养需求：蛋白质需求：每日需要摄入至少50g碳水化合物需求：每日需要摄入至少150g脂肪需求：每日需要摄入至少30g维生素需求：每日需要摄入至少0.5g预算限制：每日食材购买总成本不超过10 货币单位5建立线性规划模型（1）变量定义：X1：购买的鸡胸肉数量（单位：克）X2：购买的米饭数量（单位：克）X3：购买的鸡蛋数量（单位：克）（2）目标函数：Minimize: 0.3 * X1 + 0.1 * X2 + 0.2 * X3（3）约束条件：蛋白质约束：20/100 * X1 + 7/100 * X2 + 13/100 * X3 ≥50碳水化合物约束：0/100 * X1 + 28/100 * X2 + 1.1/100 * X3 ≥150脂肪约束：2/100 * X1 + 0.3/100 * X2 + 10/100 * X3 ≥30维生素约束：0/100 * X1 + 0/100 * X2 + 0.2/100 * X3 ≥0.5预算约束：0.3 * X1 + 0.1 * X2 + 0.2 * X3 ≤10非负约束：X1 ≥0, X2 ≥0, X3 ≥06 模型的spss求解与分析我们将根据上述数据和模型构建的线性规划模型来进行分析。
线性规划 实际案例
线性规划实际案例
线性规划（LinearProgramming）是一种模型化工具，它可以帮
助我们更好地解决有限资源最大化利用的计算问题。
线性规划可以找出给定问题的最优解，这使得其在商业决策中受到越来越多的重视。
本文将介绍线性规划的一些实际案例，并阐述其优势以及在商业决策中的应用。
首先，我们从最简单的线性规划开始讨论。
在一组普通工作面前，线性规划可以让我们避免“最小化最大值”方面的问题，从而更容易找出最佳解决方案。
例如，假设我们正在解决以下简单的问题：有两种产品A和B，要在有限的资源内生产尽可能多的产品，并获得最大的利润。
在这种情况下，我们可以使用简单的线性规划，通过计算生产各种产品所消耗的资源，并将此类资源最大化利用以获得最大利润，最终找到最优解决方案。
其次，我们可以将线性规划作为其他更复杂问题的解决方案。
例如，我们可以使用线性规划来求解众多变量相互影响之间的最优解决方案。
它可以解决各种复杂的组合优化问题，例如投资组合优化、产品组合优化、成本优化等。
另外，它也可以用来解决货币及其它各种金融上的优化问题。
最后，线性规划可以用来解决各种决策问题。
例如，对于一个商业决策，管理者往往希望尽可能地实现最大的预期价值，以及尽可能最小的风险，这也是线性规划的一个典型应用场景。
同样，我们也可以使用线性规划来进行企业资源调度、供应链调度等各种决策，最终
获得最佳的结果。
综上所述，线性规划可以应用于众多场景，其优势是可以快速找出最优解决方案，在商业决策中可以起到非常有效的作用。
以上是本文介绍的关于线性规划实际案例，欢迎各位读者积极探索这一领域，为商业决策及其它工作增加价值。
【精品】线性规划案例
1。
人力资源分配问题例1.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人数如表1所示。
设司机和乘务人员分别在各时间段开始时上班,并连续工作8小时，问该公交线路应怎样安排司机和乘务人员,既能满足工作需要,又使配备司机和乘务人员的人数最少？解：设x i表示第i班次时开始上班的司机和乘务人员数，这样我们建立如下的数学模型。
目标函数：Min x1+x2+x3+x4+x5+x6约束条件:s.t.x1+x6≥60x1+x2≥70x2+x3≥60x3+x4≥50x4+x5≥20x5+x6≥30x1,x2,x3，x4，x5,x6≥0运用lingo求解：Objectivevalue:150。
0000ariableValueReducedCostX160。
000000。
000000X210.000000.000000X350。
000000。
000000X40.0000000.000000X530.000000.000000X60.0000000.000000例2．一家中型的百货商场，它对售货员的需求经过统计分析如下表所示。
为了保证售货人员充分休息，售货人员每周工作5天，休息两天，并要求休息的两天是连续的。
问应该如何安排售货人员的作息,既满足工作需要，又使配备的售货人员的人数最少?解：设x i(i=1,2，…,7)表示星期一至日开始休息的人数，这样我们建立如下的数学模型。
目标函数：Min x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7约束条件：s.t.x1+x2+x3+x4+x5≥28x2+x3+x4+x5+x6≥15x3+x4+x5+x6+x7≥24x4+x5+x6+x7+x1≥25x5+x6+x7+x1+x2≥19x6+x7+x1+x2+x3≥31x7+x1+x2+x3+x4≥28x1,x2，x3，x4,x5,x6，x7≥0lingo求解Objectivevalue:36。
00000VariableValueReducedCostX112.000000。
四个运筹学案例
1、年度配矿计划优化——线性规划j（单位：万吨）2 约束条件：包括三部分1）供给（资源）约束：x1 ≤70 x2≤7 x3≤17 x4≤23 x5≤3 x6≤9.5 x7≤1 x8≤15.4 x9≤ 2.7 x10≤7.6 x11≤13.5 x12≤2.7 x13≤1.2 x14≤7.22）品位约束3）非负约束： x j ≥ 0 j = 1,2,3, … ,143 目标函数：此题目要求“效益最佳”有一定的模糊性，由于配矿后的混合矿石将作为后面 工序的原料而产生利润，故在初始阶段，可将目标函数选作配矿总量的极大化。
三、计算结果及分析1 计算结果利用单纯形法可得出该问题的最优解为：x1 = 31.121 x2 = 7 x3 = 17 x4 = 23 x5 = 3 x6 = 9.5 x7 = 1 x8 = 15.4 x9 = 2.7 x10 = 7.6 x11 = 13.5 x12 = 2.7 x13 = 1.2 x14 = 7.2 最优值：Z* = 141.921（万吨）2 分析与讨论1）计算结果是否可被该公司接受？——回答是否定因为：①在最优解中，除第1个采矿点有富裕外，其余13个采矿点的出矿量全部参与了配矿。
而矿点1在配矿以后尚有富余量 70 －31.12 ＝38.879 （万吨），但矿点1的矿石品位仅为37.16%，属贫矿。
②该公司花费了大量人力、物力、财力后，在矿点1生产的贫矿中却有近39万吨矿石被闲置，而且在大量积压的同时，还会对环境造成破坏，作为该公司的负责人或公司决策者是难以接受这样的生产方案的。
———原因何在？出路何在？2）解决问题的思路经过分析后可知：在矿石品位T Fe 及出矿量都不可变更的情况下，只能把注意力集中在 混合矿石的品位T Fe 要求上。
——不难看出，降低T Fe 的值，可以使更多的低品位矿石参与配矿。
问题：T Fe 的值有可能降低吗？在降低T Fe 的值，使更多的贫矿入选的同时，会产生什么影响？——以上问题就属于运筹学的灵敏度分析（优化后分析）3）经调查，以及与现场操作人员、工程技术人员、管理人员学习、咨询，拟定了三个T Fe 的新值：44％ 、43％ 、42％3 变动参数之后再计算，结果如下表所示：∑==+++++++++++++14114131211109875432145.0502.04073.05692.05271.04022.0408.04834.05141.064996.04200.04700.0400.05125.03716.0j jx x x x x x x x x x x x x x x ∑==141max j jx zFe境的破坏，故不予以考虑。
运筹学线性规划案例
运筹学线性规划案例线性规划是运筹学中的一个重要分支，它主要研究如何利用数学模型来解决最优化问题。
在实际应用中，线性规划可以帮助企业做出最佳的决策，使资源得到最大化利用。
本文将通过一个实际案例来介绍线性规划的应用，以便读者更好地理解和掌握这一方法。
假设某公司生产两种产品A和B，它们分别需要机器加工和人工装配。
公司拥有的机器和人工资源分别为每周80小时和60人天。
产品A每单位需要机器加工2小时，人工装配3人天；产品B每单位需要机器加工3小时，人工装配2人天。
每单位产品A的利润为2000元，产品B的利润为3000元。
现在的问题是，如何安排生产计划，才能使得利润最大化呢？首先，我们可以将该问题建立成数学模型。
假设x1和x2分别表示生产产品A 和B的单位数，则该问题可以表示为：Max Z=2000x1+3000x2。
约束条件为：2x1+3x2≤80。
3x1+2x2≤60。
x1≥0，x2≥0。
接下来，我们可以通过线性规划的方法来求解最优解。
在这里，我们不妨使用单纯形法来进行求解。
首先，我们将约束条件转化成标准形式，得到：2x1+3x2+s1=80。
3x1+2x2+s2=60。
x1≥0，x2≥0。
然后，我们构造初始单纯形表，并进行单纯形法的迭代计算。
最终得到最优解为x1=20，x2=10，此时利润最大为80000元。
通过这个简单的案例，我们可以看到线性规划在实际中的应用。
通过建立数学模型和运用线性规划方法，我们可以很好地解决类似的最优化问题，使得资源得到最大化利用，从而帮助企业做出更加科学合理的决策。
总之，线性规划作为运筹学中的重要方法，具有广泛的应用前景。
通过不断地学习和实践，我们可以更好地掌握线性规划的原理和方法，为实际问题的解决提供更加科学的支持。
希望本文的案例能够帮助读者更好地理解线性规划的应用，从而在实际工作中能够更好地运用这一方法，取得更好的效果。
线性规划案例及应用
案例及应用：麦基油漆公司麦基油漆公司在新英格兰、太平洋西岸中部和中西部地区诸州经营4个工厂和5个仓库。
该公司生产的油漆，85%供国内外用户消费，其余的供应公司在纽约地区开设的15家商店，再由它们零售分配给600个独立的特许专营商。
最近几年，麦基公司的油漆占市场销售量的比例下降了6个百分点。
15家最好的零售商已转向经营其他公司的油漆。
店主们说售货盈利太少。
销售经理维恩在了解和认真研究了这种情况后，在一份报告中写道：“在产品质量和交货期方面，我们和多数竞争对手一样一直做得不错，或者说比他们还要好一些，但是在价格方面我们未能占上风。
在4种销售量最大的油漆中，我们有3种定价最高。
为了提高我们的市场占有率，我认为我们至少必须把各种油漆的定价削减5% ，能削减7% 则更好。
我还建议在各地多开设一些自己的零售商店，这将有助于补偿因削价造成的损失，同时能促使整个销售量达到应有的水平。
”T.A麦基是公司的常务付总经理，他的哥哥H.B麦基任总经理兼司库。
在研究维恩的报告时，T.A麦基说：“汉克，你关于推进降低成本的想法或许是对的。
我们的毛利已很微薄，而金融市场的行情你比我更清楚。
如果你认为我们无法以合适的条件获得资金在纽约市外增设联营零售店的话，我们就只能通过降低成本来弥补削价所造成的损失。
”麦基公司的4个工厂的设备都能生产公司销售的各种油漆。
因种种原因，各厂的平均直接单位成本并不一致。
有一个工厂的颜料粉碎机和调和装置已使用了20年之久，而其余3个厂的才分别使用了3年、5年和6年，因此，老厂的每工时劳动生产率和设备的运行与维修的劳动成本较高。
由于运输距离和费用的不同，各厂按离岸价格计算的原料（如颜料、化工产品和调和机械器具等，成本也不相同。
另外，各厂在工资方面也略有差异）。
麦基公司生产油漆的工艺简单地说包含三个过程。
首先，在两个旋转的大钢罐内把颜料彻底粉碎成糊状，使它们达到规定的颜色、浓度和均匀度。
其次，把粉碎后的颜料同选好的载色剂（通常用油或清漆）投入巨大的容器中，通过机械搅拌器进行调和。
lesson线性规划问题案例建模及讨论
进一步讨论： 5 1.将目标函数变为所用原材料“根数最少”，即minz x j 约束条件不变，利用LINGO软件计算， 用Lingo求解 最优解为：方案Ⅱ下40根，方案Ⅲ下30根，方案Ⅳ下20根。 2.约束条件的改进及完善 m i nz 0.1 x 2 0.2 x 3 0.3 x4 0.8 x5 x1 2 x 2 x4 100 在求解线性规划问题时，若约束条件为等式约束， 则容易产生无可行解。 2 x 3 2 x4 x5 100 因此在建模的时候，尽量避免使用等式约束。 3 x1 x 2 2 x 3 3 x5 100 对于此例，如果条件改为“要求制作 x j 0( j 1, ,5) 29套”钢筋架子， 目标函数仍然用“余料最少”，则相应的模型为：
方案Ⅳ用 x4 根，方案Ⅴ用 x5 根。
则线性规划模型为：
m i nz 0.1 x 2 0.2 x 3 0.3 x4 0.8 x5 x4 100 x1 2 x 2 2 x 3 2 x4 x5 100 3 x5 100 3 x1 x 2 2 x 3 x j 0( j 1, ,5)
min z x2 x3 x4 x5 x1 2 x2 x4 111 2 x 2 x x 111 4 5 3 3 x1 x2 2 x3 3 x5 111 x j 0且为整数( j 1, ,5)
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结果为： 方案Ⅰ下32根， 方案Ⅱ下12根，
用Lingo求解
无可行解
线性规划算法的应用案例
线性规划算法的应用案例线性规划是应用最广泛的数学优化方法之一，也是一种非常有效的运筹学技术。
它的基本思想是将问题建模成一组线性方程和线性不等式的组合，通过寻找最优解来实现目标最大化或最小化。
线性规划算法广泛应用于制造业、金融、物流和交通等领域，以下将介绍几个重要的应用案例。
1. 生产计划和调度线性规划算法可以用于制造业的生产计划和调度。
例如，在一家造纸厂中，有若干个可用的生产线、仓库和运输车辆，需要考虑原材料的成本、工人的人工费用、工厂的能耗费用以及运输的成本等因素，制定出最佳的生产计划和调度方案。
对于这类问题，可以将目标函数设置为生产成本最小化或产出效率最大化，约束条件包括原材料的库存量、生产线的容量和物流的时间窗口等。
通过使用线性规划算法，可以得到最佳的生产计划和调度方案，使得企业的生产效率和盈利能力得到提升。
2. 市场营销和广告投放线性规划算法可以帮助企业制定最佳的市场营销和广告投放方案。
例如，在一家快递公司中，需要制定如何调整价格策略、开拓市场份额、投放广告等方案，以达到最大化利润或最小化成本的目标。
对于这类问题，可以将目标函数设置为销售额最大化或成本最小化，约束条件包括市场份额的限制、广告投放预算的限制等。
通过使用线性规划算法，可以得到最佳的市场营销和广告投放方案，提高企业的营销效率和市场竞争力。
3. 交通运输和物流配送线性规划算法可以用于交通运输和物流配送领域。
例如，在一个物流中心中，需要规划配送路线和运输车辆的分配，以最小化交通堵塞和物流成本的影响。
对于这类问题，可以将目标函数设置为运输成本最小化或配送效率最大化，约束条件包括车辆数量的限制、货物配送时间的限制等。
通过使用线性规划算法，可以得到最佳的路线规划和车辆分配方案，提高企业的配送效率和物流运转效率。
4. 金融投资和风险管理线性规划算法可以用于金融投资和风险管理领域。
例如，在一个投资银行中，需要制定最佳的投资组合和股票交易策略，以最大化收益和降低风险。
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A 不空，系数矩阵
满秩的， r ( A) m ，否则的话可以去掉多余约束。
第27页
凸 集
定义 2.2.1：设 S R n n 维欧氏空间的点集，若对任意 是
x S , y S 的和任意 [0,1] 都有 x (1 ) y S
就称 S 是一个凸集。
定理 2.2.1 线性规划的可行域
D { x Ax b , x 0}
是凸集
定理 2.2.2 任意多个凸集的交还是凸集
第28页
可行域的凸性
超平面 半空间
H { x R n a x b} H { x R n a x b} ； H { x R n a x b}
多面凸集 S { x R n a i x bi ; i 1,2,..., p;a i x bi ; i p 1, p 2,..., p q }
x i 1 x i 2 x i 3 x i 4 a i ; i 1,2
x 1 j x 2 j b j ; j 1,2,3,4
蕴含约束：数量非负
x ij 0; i 1,2, j 1,2,3,4
第9页
模
型
min s.t.
c
i 1 j 1
2
4
ij
x ij
2675.000
VARIABLE VALUE REDUCED COST X1 375.000000 0.000000 X2 250.000000 0.000000 X3 75.000000 0.000000 ROW SLACK OR SURPLUS DUAL PRICES 1) 0.000000 1.050000 2) 0.000000 0.625000 3) 0.000000 0.300000
第8页
问 题 分 析
可控因素：从仓库 Ai 运往 B j 的产品数量 设为 x ij ; i 1,2, j 1,2,3,4 目标：总运费最小 费用函数 c ij x ij
i 1 j 1 2 4
受控条件： 从仓库运出总量不超过可用总量，运入零售点的数量不低于需求量。 由于总供给量等于总需求量，所以都是等号。即
不等式变等式
不等式变不等式
第17页
不 等 式 变 等 式
a i 1 x 1 a i 2 x 2 a in x n b i
a i 1 x 1 a i 2 x 2 a in x n s i b i , s i 0
或
a i 1 x 1 a i 2 x 2 a in x n b i
S 定义 2.2.2：设 为凸集 x S ，如果对任意 y , z S 和0 1 ， 都有 x y (1 ) z ,则称 x 为 S 的顶点。
第29页
问
题
1.可行域顶点的个数是否有限？ 2.最优解是否一定在可行域顶点上达到？ 3.如何找到顶点？ 4.如何从一个顶点转移到另一个顶点?
第7页
运 输 问 题
一个制造厂要把若干单位的产品从两个仓库Ai ; i 1,2 发送到零售点 B j ; j 1,2,3,4 ，仓库Ai 能供应的产品数量为 a i ; i 1,2 ，零售点 B j 所需的产品的数量为b j ; j 1,2,3,4 。 假设供给总量和需求总量相等，且已知从仓库Ai 运一个单 位产品往 B j 的运价为c ij 。问应如何组织运输才能使总运费 最 Ai 小？
或
a i 1 x 1 a i 2 x 2 a in x n b i a i 1 x 1 a i 2 x 2 a in x n b i
第19页
例2.1.3 把问题转化为标准形式
m axz x1 x 2 2 x 1 x 2 2 x1 2 x 2 2 s.t . x1 x 2 5 x1 0
第23页
当目标函数该边后，等值线的方向会发生改变， 如果等值线与某个约束对应的函数直线平行， 则该函数值线上的所有可行解都是最优解
最优解（1，4）
2 x 1 x 2 2
x1 2 x 2 2
x1 x 2 5
第24页
注
释
可能出现的情况：
可行域是空集 可行域无界无最优解 最优解存在且唯一，则一定在顶点上达到 最优解存在且不唯一，一定存在顶点是最优解
约束条件
第11页
注
x j ; j 1,2,...,n
释
为待定的决策变量，
c ( c 1 , c 2 , , c n ) 为价值向量，
c j ; j 1,2,...,n 为价值系数，
b ( b1 , b 2 ,...,b m ) 为右端向量，
矩阵
a 11 a 21 A a m1 a 12 a 22 am2 a1n a 2n a mn
=0
B 1 b x 0
第32页
A 定义 2.2.2： B 是秩为m 的约束矩阵 的一个 m 阶满秩 设
B 子方阵，则称B 为一个基； 中 m 个线性无关的列向量称 为基向量，变量 x 中与之对应的 m 个分量称为基变量，其 余的变量为非基变量， 令所有的非基变量取值为 0， 得到的解 B 1 b 称为相应于B 的基本解。当B 1 b 0 则称基本解为 x 0 B 基本可行解，这时对应的基阵 为可行基。 1 如果 B b 0 则称该基可行解为非退化的，如果一个线 性规划的所有基可行解都是非退化的则称该规划为非退化 的。
D { x Ax b , x 0}
最优解：在可行域中目标函数值最大（或最小）的可行解，最优解的全体 称为最优解集合
O { x D c x c y , y D }
最优值：最优解的目标函数值
v c x, x O
第15页
模 型 转 换
变量转换
令自由变量 x j
为系数矩阵。
第12页
规 范 形 式
m i nc x Ax b s .t . x 0
第13页
标 准 形 式
m i nc x Ax b s .t . x 0
第14页
概
念
可行解（或可行点） ：满足所有约束条件的向量 x ( x 1 , x 2 , x n ) 可行集（或可行域） ：所有的可行解的全体
第22页
例2.2.1 解线性规划
max z x 1 x 2 2 x 1 x 2 2 x1 2 x 2 2 s .t . x1 x 2 5 x1 0
最优解（1，4）
2 x 1 x 2 2
x 1 2 x 2 2 x1 x 2 5
m inz x1 ( x 3 x 4 ) 2 x 1 ( x 3 x 4 ) x 5 2 x1 2( x 3 x 4 ) x 6 2 s.t . x1 ( x 3 x 4 ) x 7 5 x i 0; i 1,3,4,5,6,7
运 筹 学 课 件
运 筹 帷 幄 之 中 Linear Programming
决 胜
线性规划
千 里 之 外
第1页
线 性 规 划
线性规划问题 可行区域与基本可行解 单纯形算法 初始可行解 对偶理论 灵敏度分析 计算软件 案例分析
第2页
线性规划问题
线性规划实例
生产计划问题 运输问题
第25页
可行域的几何结构
基本假设 凸集
可行域的凸性
第26页
基 本 假 设
考虑线性规划的标准形式
m i nc x Ax b s.t . x 0
其中
x , c R n , b R m , A R mn
，并且假定可行域 是行
D { x R n Ax b , x 0}
原料可用量 （公斤/日）
2 0 3 3
3 2 2 5
0 4 5 4
1500 800 2000
第4页
问 题 分 析
可控因素：每天生产三种产品的数量，分别设为 x 1 , x 2 , x 3 目标：每天的生产利润最大 利润函数 3 x 1 5 x 2 4 x 3 受制条件： 每天原料的需求量不超过可用量： 原料 P1 ： 2 x1 3 x 2 1500 原料 P2 ： 2 x 2 4 x 3 800 P 3 x 2 x 2 5 x 3 2000 原料 3 ： 1 蕴含约束：产量为非负数 x ,x ,x 0
第30页
基本可行解与基本定理
定义 基本定理
问题
第31页
基本可行解定义
令 A ( B, N ) ， x =( x B x N )。 ,
Ax b
分块 左乘B 1
xN
Bx B Nx N b
x B B 1 Nx N B 1 b
即
x B B 1 b B 1 Nx N
松弛变量
a i 1 x 1 a i 2 x 2 a in x n s i b i , s i 0
剩余变量
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不等式变不等式
a i 1 x 1 a i 2 x 2 a in x n b i
a i 1 x 1 a i 2 x 2 a in x n b i
x x j j xj j ，其中 , x 为非负变量
目标转换
求最大可以等价成求负的最小
m axc x m in c x
约束转换 实例