运筹学讲义6

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管理运筹学讲义 第6章 网络计划(6学时)

管理运筹学讲义 第6章  网络计划(6学时)

4
H,4
22
第二节 绘制网络图
三、网络图的绘制举例
【例】
工序 紧前工序 工序时间
A G、M
3 ②
B H
4
C
— 7
D L
3
E,5
M,3
E C
5
F A、E
5
G B、C
2
H
— 5 ⑦
I A、L
2
F,5
K F、I
1
L B、C
7
M C
3
C,7

I,2
K,1 11

H,5

G,2
A,3


D,3

23
B,4

7
I
8
C
H
21
OM:SM
第二节 绘制网络图
三、网络图的绘制举例 【例】
工 序 A — 2 B A 4 C B 4
2 A,2
D — 4.7
B,4
E — 7.2
5 G,6.2
F E 2
G D、 F 6.2
H D、 F 4
I H 4.3
紧前工序 工序时间
C,4
7 I,4.3 6
OM:SM
1
D,4.7 E,7.2 F,2 3
13
OM:SM
第二节 绘制网络图
一、网络图中工序间的表达方式
1、当工序a完工后b和c可以开工

2、当工序a和b完工后c才能开工

a
b


a

c
c

○ ○
b
3、工序c在工序a完工后就可以开工, 但工序d必须在a和b都完工后才能开工

运筹学讲义

运筹学讲义

OPERATIONS RESEARCH运筹学Ⅰ——怎样把事情做到最好第一章绪论♦1.1题解Operations 汉语翻译工作、操作、行动、手术、运算Operations Research日本——运用学港台——作业研究中国大陆——运筹学Operational Research原来名称,意为军事行动研究——历史渊源绪论♦1.2 运筹学的历史早期运筹思想:田忌赛马丁渭修宫沈括运粮Erlang 1917 排队论Harris 1920 存储论Levinson 1930 零售贸易康脱洛维奇1939 LP绪论♦1.2运筹学的历史军事运筹学阶段德军空袭防空系统Blackett运输船编队空袭逃避深水炸弹轰炸机编队绪论♦1.2运筹学的历史管理运筹学阶段战后人员三分:军队、大学、企业大学:课程、专业、硕士、博士企业:美国钢铁联合公司英国国家煤炭局运筹学在中国:50年代中期引入华罗庚推广优选法、统筹法中国邮递员问题、运输问题1.3学科性质▪应用学科▪Morse&Kimball定义:运筹学是为决策机构在对其控制的业务活动进行决策时提供的数量化为基础的科学方法。

▪Churchman定义:运筹学是应用科学的方法、技术和工具,来处理一个系统运行中的问题,使系统控制得到最优的解决方法。

▪中国定义:运筹学是应用分析、试验、量化的方法,对经济管理系统中人力、物力、财力等资源进行统筹安排,为决策者提供有依据的最优方案,以实现最有效的管理。

1.4定性与定量♦例:店主进货♦两者都是常用的决策方法♦定性是基础,定量是工具,定量为定性服务。

♦定性有主观性也有有效性,定量有科学性也有局限性。

管理科学的发展,定量越来越多。

但定量不可替代定性。

1.5运筹学的模型♦模型:真实事物的模仿,主要因素、相互关系、系统结构。

♦形象模型:如地球仪、沙盘、风洞♦模拟模型:建港口,模拟船只到达。

学生模拟企业管理系统运行。

♦数学模型:用符号或数学工具描述现实系统。

运筹学基础OR6PPT课件

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运筹学的发展历程
80%
起源
运筹学起源于二战时期的军事战 略和资源优化问题,当时称为“ 运作研究”。
100%
发展
随着数学方法和计算机技术的进 步,运筹学逐渐发展成为一个独 立的学科领域。
80%
应用
现代运筹学已经广泛应用于各个 领域,如物流、金融、医疗、交 通等,成为决策支持的重要工具 。
02
线性规划
模型
多目标规划的数学模型通常由决策变 量、目标函数和约束条件组成。目标 函数表示需要优化的多个目标,约束 条件包括等式约束和不等式约束。
多目标规划的求解方法
权重法
给定一组权重因子,将多目标问题转化为单目标问题,通 过求解单目标问题的最优解得到多目标问题的近似解。
层次分析法
将多目标问题分解为若干个子问题,分别求解子问题的最优解 ,然后根据子问题的最优解逐步逼近多目标问题的最优解。
在需要时进行查找。
02
自顶向下法
从原问题开始,逐步将问题分解为更小的子问题,并求解子问题直到达
到基本的最小单元。这种方法需要在递归过程中不断更新当前问题的最
优解。
03
迭代法
通过迭代的方式不断逼近最优解,每次迭代中根据当前最优解和状态转
移方程更新状态,直到达到终止条件。这种方法需要设计适当的迭代算
法和终止条件。
线性规划的求解方法
01
02
03
04
单纯形法
单纯形法是线性规划最常用的 求解方法,它通过不断迭代和 变换,寻找最优解。
初始解的确定
在求解线性规划问题时,需要 先确定一个初始解,然后在此 基础上进行迭代和优化。
迭代过程
在单纯形法中,迭代过程包括 检验、换基和迭代三个步骤。

运筹学讲义

运筹学讲义

《管理运筹学》1、运筹学的工作步骤(1)提出和形成问题.(2)建立模型.(3)求解.(4)解的检验.(5)解的控制.(6)解的实施.2、运筹学模型三种基本形式:(1)形象模型(2)模拟模型(3)符号或数学模型构模的五种方法和思路: (1)直接分析法 (如线性规划)(2)类比法(手机的普及与电视机的普及)(3)数据分析法(如汽车销售量预测模型)(4)试验分析法(销售量与价格之间的关系模型)(5)想定(构想)法(销售与心理)3、如何将线性规划问题的一般形式化为标准形式:1.如果问题是求目标函数的最小值,求min f=∑Cjxj则可先将目标函数乘(-1),化为求极大值问题,即求 max Z=-f=-∑Cjxj2.如果有某个bk≤0,则可将该等式两边均乘以(-1),使右端常数项bk=-bk≥03.如果第k个约束条件是∑akjxj≤bk,引入松弛变量sk≥0 , 将它写成∑akjxj+sk=bk如果第l个约束条件是∑aljxj≥bl则引入剩余变量(也可称为松弛变量)sl≥0,将它写成∑aljxj—sl=bl 且使松弛变量和剩余变量在目标函数中的系数为零。

4.如果对某个变量xj没有非负限制(这种变量称为自由变量或无约束变量),则引进两个非负变量xj′,xj″,令xj=xj′-xj″代人目标函数和约束条件中,可将它化为对全部变量都有非负限制的问题。

4、①目标函数为变量的线性函数,约束条件也为变量的线性等式或不等式的模型称之为线性规划。

②如果目标函数是变量的非线性函数,或约束条件中含有变量非线性的等式或不等式的数学模型则称之为非线性规划。

③满足所有约束条件的解称为该线性规划的可行解。

④把使得目标函数值最大(即利润最大)的可行解称为该线性规划的最优解,此目标函数值称为最优目标函数值,简称最优值5、图解法的启示1.最优解:如果某一个线性规划问题有最优解,则一定有一个可行域的顶点对应一个最优解。

(一般为封闭可行域凸集)2.无穷多个最优解:若将上例中的目标函数变为求maxZ=50x1+50x2则代表目标函数的直线平移到最优位置后将和直线x1+x2=300重合。

运筹学讲义

运筹学讲义

第一章绪论一运筹学的发展历史1学科起源:二战期间英美等国军事部门集中多学科人员,研究提高武器系统效能,如反空袭雷达控制系统,使雷达和高炮相配合。

诺将物理学家布莱克特(Blackett)领导研究小组“Operational Research”,多学科构成(布莱克特马戏团)。

战争结束后专家转移到企业和院校——学科形成。

2我国古代的运筹思想:齐王赛马——齐王“上中下”,田忌“下上中”丁渭修皇宫——北宋真宗宰相丁渭(澶chan州之盟的主和派),主持皇宫失火后的修复。

宫前大街取土、引汴河运料、完工后回填废土。

3我国近代以来:50年代开始钱学森、许志国等引进运筹学理论,华罗庚教授回国后从事优选法和统筹法研究推广(烧茶壶的故事)4翻译:来自汉高祖“夫运筹帷幄之中,决胜千里之外,吾不如子房;填国家,抚百姓,给饷馈,不绝粮道,吾不如萧何;连百万之众,战必胜,攻必取,吾不如韩信。

”台湾地区直译为“运作研究”。

二运筹学的特点运筹学存在多种定义,如“依照给定目标和条件,从众多方案中选择最优方案的最优化技术”,学科特点:最优化、定量化1 多种专家的协作2 科学的方法:从实际情况出发,通过假设的模型打到一个符合实际的结论3 目的在于解决实际问题。

4 需要系统的信息资料5 需要建立模型——运筹学的核心问题就是通过合适的模型分析系统的未来情况6 对于复杂问题,需要计算机三运筹学的模型运筹学的主要特点是通过模型来描述和分析所认定范围内的系统状态。

分析过程包括:1 系统分析和问题描述。

认定问题的实质——社会经济问题复杂性、不可重复性,不同于具有可控性的物理模型(提高企业效益:开发市场?增加设备?加强研发?)。

明确系统的主要目标(利润最大化、市场占有率最大化、销售收入最大化?GDP增长、可持续协调增长?)、找出系统主要变量和参数、变化范围、相互关系及其对目标的影响。

分析问题的可行性:技术可行性—有无现成的运筹学方法?经济可行性—研究的成本和预期的效果,考虑运筹决策的时间和代价,要对研究问题的深度和广度作出一定限制操作可行性—研究人员的配备2 建立数学模型——要尽可能简单;要能完整的描述所研究的系统。

运筹学课程讲义

运筹学课程讲义

运筹学课程讲义第一部分线性规划第一章线性规划的基本性质1.1 线性规划的数学模型一、线性规划问题的特点胜利家具厂生产桌子和椅子两种家具。

桌子售价50 元/个,椅子售价30 元/个。

生产桌子和椅子需木工和油漆工两种工种。

生产一个桌子需要木工4 小时,油漆工2小时。

生产一个椅子需要木工3 小时,油漆工1 小时。

该厂每月可用木工工时为120 小时,油漆工工时为50 小时。

问该厂如何组织生产才能使每月的销售收入最大?max z 50x1 30x24x1 3x2 1202x1 x2 50x1,x2 0 例:某工厂生产某一种型号的机床。

每台机床上需要 2.9m、2.1m、1.5m的轴,分别为1根、2根和1根。

这些轴需用同一种圆钢制作,圆钢的长度为74m。

如果要生产100台机床,问应如何安排下料,才能用料最省?二、数学模型的标准型1. 繁写形式2. 缩写形式3. 向量形式4. 矩阵形式若原模型中变量 x j 有上下界,如何化为非负变量?三、 任一模型如何化为标准型?1. 若原模型要求目标函数实现最大化,如何将其化为最小化问题?2. 若原模型中约束条件为不等式,如何化为等式?3. 若原模型中变量 x k 是自由变量,如何化为非负变量?1. 2 图解法该法简单直观,平面作图适于求解二维问题。

使用该法求解线性规划问题时,不必把原模型化为标准型。

一、 图解法步骤1. 由全部约束条件作图求出可行域2. 作出一条目标函数的等值线3. 平移目标函数等值线,作图求解最优点,再算出最优值 max z 5x 1 6x 2 7x 3x 1 5x 23x 3 15 5x 1 6x 210x 3 20 x 1 x 2 x 3 5x 1 0,x 2 0,x 3无约束令 x 1' x 1,x 3 x 3' x 3'',x 3' ,x 3'' 0, Z 1Z ' 1 1 min z ' 5x 1' 6x 2 7x 3' 7x 3'' 0x 5 Mx 6 1 x 1' 5x 2 1 11 3x 3' 3x 3'' x 4 x 6 15 1 5x 1' 6x 2 10x 3' 10x 3'' x 5 20 1 x ' x 1 ' II '' 54.Mx 7 x 1, x 2 , x 3, x 3, x 4 , x 5 ,x 6, x 7 0从图解法看线性规划问题解的几种情况1. 有唯一最优解2. 有无穷多组最优解3. 无可行解4. 无有限最优解(无界解)min z 6x1 4x?2x〔X2 13 最优解(1,0),最优值33x14x2 22x1, x20直观结论:1)线性规划问题的可行域为凸集,特殊情况下为无界域(但有有限个顶点)或空集;2)线性规划问题若有最优解,一定可以在其可行域的顶点上得到。

运筹学课件PPT课件

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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ch06

运筹学ch06
四*、非线性规划
第6章
无约束问题 第7章 约束极值问题
1ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
清华大学出版社
引 言



在科学管理和其他领域中,很多实际问题可归结为线性 规划问题。但也有很多问题,其目标函数和(或)约束条 件很难用线性函数表达。如果目标函数或约束条件中含 有非线性函数,就称这种问题为非线性规划问题。 解这类问题需要用非线性规划方法。目前,非线性规划 已成为运筹学一个重要分支,在最优设计、管理科学、 系统控制等许多领域得到越来越广泛的应用。 一般说来,由于非线性函数的复杂性,解非线性规划问 题要比解线性规划问题困难得多。而且,也不像线性规 划那样有单纯形法等通用方法。非线性规划目前还没有 适于各种问题的一般性算法,各个方法都有自己特定的 适用范围。
(6 14)
13
清华大学出版社
第1节 基本概念

1.3 凸函数和凹函数

1. 什么是凸函数和凹函数
设f(X) 为定义在n维欧式空间En中的某个凸集R上的函数,若对任 何实数α(0< α<1)以及R中的任意两点X(1)和X(2),恒有
f ( X (1) (1 ) X (2) ) f ( X (1) ) (1 ) f ( X (2) )
T
ai j wi / ,可得 wj
2 n n min ai j w j wi i 1 j 1 n wi 1 i 1
5
清华大学出版社
第1节 基本概念

2.非线性规划问题的数学模型
非线性规划的数学模型常表示成以下形式
min f ( X ) h i ( X ) 0, i =1, 2, m g j ( X ) 0, j 1, 2,…, l

运筹学讲义

运筹学讲义

运筹学讲义《管理运筹学》1、运筹学的工作步骤(1)提出和形成问题.(2)建立模型.(3)求解.(4)解的检验.(5)解的控制.(6)解的实施.2、运筹学模型三种基本形式:(1)形象模型(2)模拟模型(3)符号或数学模型构模的五种方法和思路: (1)直接分析法 (如线性规划)(2)类比法(手机的普及与电视机的普及)(3)数据分析法(如汽车销售量预测模型)(4)试验分析法(销售量与价格之间的关系模型)(5)想定(构想)法(销售与心理)3、如何将线性规划问题的一般形式化为标准形式:1.如果问题是求目标函数的最小值,求min f=∑Cjxj则可先将目标函数乘(-1),化为求极大值问题,即求 max Z=-f=-∑Cjxj2.如果有某个bk≤0,则可将该等式两边均乘以(-1),使右端常数项bk=-bk≥03.如果第k个约束条件是∑akjxj≤bk,引入松弛变量sk≥0 , 将它写成∑akjxj+sk=bk如果第l个约束条件是∑aljxj≥bl则引入剩余变量(也可称为松弛变量)sl≥0,将它写成∑aljxj—sl=bl 且使松弛变量和剩余变量在目标函数中的系数为零。

4.如果对某个变量xj没有非负限制(这种变量称为自由变量或无约束变量),则引进两个非负变量xj′,xj″,令xj=xj′-xj″代人目标函数和约束条件中,可将它化为对全部变量都有非负限制的问题。

4、①目标函数为变量的线性函数,约束条件也为变量的线性等式或不等式的模型称之为线性规划。

②如果目标函数是变量的非线性函数,或约束条件中含有变量非线性的等式或不等式的数学模型则称之为非线性规划。

③满足所有约束条件的解称为该线性规划的可行解。

④把使得目标函数值最大(即利润最大)的可行解称为该线性规划的最优解,此目标函数值称为最优目标函数值,简称最优值5、图解法的启示1.最优解:如果某一个线性规划问题有最优解,则一定有一个可行域的顶点对应一个最优解。

(一般为封闭可行域凸集)2.无穷多个最优解:若将上例中的目标函数变为求maxZ=50x1+50x2则代表目标函数的直线平移到最优位置后将和直线x1+x2=300重合。

运筹学 讲义(yunchou)

运筹学 讲义(yunchou)

运筹学一词的英文名词为operations research 可直译为“运用研究”和“作用研究”.早在 1938年英国空军就有了飞机定位和控制系统,并 在沿海有几个雷达站,可以用来发现敌机,但在一 次防空大演习中发现,由这些雷达送来的(常常是 互相矛盾的)信息,需要加以协调和关联,以改进作 战效果,这一任务的提出即产生“运筹学”一词, 英国空军成立了运筹学小组,主要从事警报和控制 系统的研究.
建立学模型:
建立数学模型:
建立数学模型:
对于“≤”情况:在“≤”左边加上一个松弛变量(非负), 变为等式; 对于“≥”情况:在“≥”左边减去一个剩余变量(非负), 变为等式。 注意:松弛变量、剩余变量在目标函数中的价值系数为0。
min Z 3 x1 4 x2 2 x3 5 x4 4 x1 x2 2 x3 x4 2 x x x 2 x 14 (1) 4 st 1 2 3 . 2 x1 3 x2 x3 x4 2 x1 , x2 , x3 0, x4无约束
运筹学应用的步骤示意图:
分析与表述问题 建立模型
对问题求解
不满意
对模型和由模型导出的解进行检验
满意 建立起对解的有效控制
方案实施
运筹学的主要分支:
1.线性规划 2.非线性规划 3.动态规划
4.图论与网络分析
5.存贮论 6.排队论 7.对策论 8.决策论
使用教材
1.《运筹学教程》(第二版),胡运权主编,郭耀煌副主编, 清华大学出版社,2003年5月第1版。 2.《运筹学原理与方法》,郭耀煌等编著,西安交通大学出版 社,1994年9月第1版。
英国运筹学杂志认为:“运筹学是运用科学方法 (特别是数学方法)来解决那些在工业、商业、政府部门、 国防部门中有关人力、机器、物资、金钱等的大型系统 的指挥和管理方面所出现的问题,其目的是帮助管理 者科学地决定其策略和行动”. 有人则认为运筹学是近代应用数学的一个分支, 主要是将生产、管理中出现的一些带普遍性的运筹 问题加以提炼,然后利用数学方法去解决.前者提供 模型,后者提供理论和方法,前者是后者发展的基础, 后者是事前者进行工作的科学依据. 两者有机结合 起来。

运筹学第六讲

运筹学第六讲

4 强对偶定理 强对偶定理
定理 如果原问题和对偶问题都有可行解,则它们都 如果原问题和对偶问题都有可行解, 有最优解,且它们的最优解的目标函数值相等。 有最优解,且它们的最优解的目标函数值相等。
3
5互补松弛定理 互补松弛定理 互补松弛
定理1 定理1 设X0, Y0分别是原问题和对偶问题的可行 为原问题的松弛变量的值、 解,U0为原问题的松弛变量的值、V0为对 偶问题剩余变量的值。 偶问题剩余变量的值。X0, Y0分别是原问题 和对偶问题最优解的充分必要条件是 Y0 U0 + V0 X0 = 0 定理2 在线性规划问题的最优解中, 定理2 在线性规划问题的最优解中,如果对应某 一约束条件的对偶变量值为非零, 一约束条件的对偶变量值为非零,则给约束 条件取严格等式; 条件取严格等式;反之如果约束条件取严格 不等式, 不等式,则其对应的对偶变量一定为零。
( 2 .3 .1)
cj − zj min a i* j < 0 j a i* j
– 设 j* 列满足 列满足(2.3.1)式, j* 列称为主列,xj* 为出变量 列称为主列 主列, 式 3 以主元 ai*j* 为中心迭代 4 检查当前基础解是否为可行解 – 若是,则当前解即为最优解 若是, – 否则,返回 步骤 1 否则, 6 例2
例1
5
2.5 对偶单纯型算法 1 迭代步骤 1 确定出变量 找非可行解中最小者, 找非可行解中最小者,即 min{ bi | bi<0},设第 i*行的为 , 行的为 行称为主行 出变量, 负,则i*行称为主行,该行对应的基变量为出变量,xi*' 行称为主行,该行对应的基变量为出变量
2
确定入变量
最大比例原则
2

运筹学全册精品完整课件

运筹学全册精品完整课件
否则,目标函数等值线与可行域 将交于无穷远处,此时称无有限最 优解。
36
例2-2 考虑例2-1
某工厂拥有A、B、C 三种类型的设备,
生产甲、乙两种产品。每件产品在生产中 需要占用的设备机时数,每件产品可以获 得的利润以及三种设备可利用的时数如下 表所示。问题:工厂应如何安排生产可获 得最大的总利润?
一、线性规划问题的提出
在实践中,根据实际问题的要求,常常 可以建立线性规划问题数学模型。
例2-1 我们首先分析开篇案例提到的问题。 解:设变量 xi 为第 i 种(甲、乙)产品的 生产件数(i=1,2)。根据题意,我们知道 两种产品的生产受到设备能力(机时数)的 限制。对设备A:两种产品生产所占用的机时 数不能超过65,于是我们可以得到不等式:
运筹学是运用科学的方法(如 分析、试验、量化等)来决定如何 最佳地运营和设计各种系统的一门 学科。
4
运筹学概述
运筹学能够对经济管理系统中 的人力、物力、财力等资源进行统 筹安排,为决策者提供有依据的最 优方案,以实现最有效的管理。
通常以最优、最佳等作为决策 目标,避开最劣的方案。
5
运筹学的产生和发展
8பைடு நூலகம்
运筹学在管理中的应用
生产计划:生产作业的计划、日程表的
编排、合理下料、配料问题、物料管 理等。
库存管理:多种物资库存量的管理,库
存方式、库存量等。
运输问题:确定最小成本的运输线路、
物资的调拨、运输工具的调度以及建
厂地址的选择等。
9
运筹学在管理中的应用
• 人事管理:对人员的需求和使用的 预测,确定人员编制、人员合理分 配,建立人才评价体系等。
x1 ,x2 ,… ,xn ≥ 0

管理运筹学讲义 第6讲 库存管理

管理运筹学讲义 第6讲  库存管理
管理运筹学-管理科学方法
演讲:王甜源
中山大学南方学院工商管理系
第6讲 库存管理
学习要点 Sub title
正确理解库存系统、库存策略和库存费用 经济订货批量和经济生产批量的适用前提 允许缺货或价格折扣的经济订货批量问题
2
OR:SM
第一节
一、库存系统

库存的相关概念
库存状态
即存储物的库存数量水平,反映存储物随时间推移而发生的 数量变化,库存量随需求过程而减少,又随供应过程而增加

单周期与多周期需求库存
• 单周期库存是指易腐品以及短寿命产品的存储。 • 多周期需求库存则指在足够长的时间里对某种物品 的重复而连续的需求,其库存需要不断地补充。
4
OR:SM
第一节
三、库存策略
库存的相关概念
订货间隔期、订货点和订货批量等参数的不同组合称为库存策略。 即确定什么时间补充库存,和每次补充的数量应该是多少?
二、经济生产批量模型——不允许缺货,且分批到货
与前一个模型的最优库存策略公式相比,此模型的式多了一个 因子, P
P 1 当供给率很快,即P→+∞时, P R PR
此时经济生产批量模型拓变回经济订货批量模型,两组公式完全相同。
因此本模型是前模型当 P→+∞(即生产速度无限快,或一次到货)时
R=30000只/年; c3 =50元/次;k=0.5元/只; c1=0.2c=0.1元/只.年。
(2) 明年仪表产量提高一倍,则R=60000只/年,其它已知条件不变,
得 Q = 2 50 60000 =7746 (只),比今年增加7746-5477=2269(只) 0
R 60000 N * 7.75 (次) 全年订购次数 Q 7746

《运筹学》全套课件(完整版)

《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。

运筹学讲义完整版

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第14页
四、决策分类
1.根据决策者多少分类 单人决策——这是决策者只有一人, 或是利害关系完全一致的几个人组成 的一个群体。 多人决策——决策者至少2个人,且 他们的目标,利益不完全一致,甚至 相互冲突和矛盾。
第15页
如果几个决策者的利益和 目标互相对抗,就称为 “对策”;
如果几个决策者的利益和 目标不完全一致,又必须相 互合作,共同决策,则称为 “群体决策”。
第20页
6.根据决策问题的重要性分类
战略决策指有关全局或重大决策,如确定 企业的发展方向、产品开发、重大技术改 造项目等,这些决策与企业的兴衰成败有 关。 战术决策又称策略决策,是为实现战略决 策服务的一些局部问题的决策。
第21页
7.根据决策问题是否重复分类
常规决策:重复性决策,是指企业生 产经营中经常出现的问题的处理。 非常规决策:一次性决策,往往是企 业中的重大战略性问题的决策。
试验实证 普遍实施
反 馈
第11页
三、决策要素
决策者:一个或几个人。
分析者:只提出和分析,评价方案, 而不作出决断的人。
领导者:有责有权,能作出最后决断 拍板的人。
目标:必须至少有一个希望达
到的既定目标。 第12页
效益:必须讲究决策的效益,在一定
的条件下,寻找优化目标和优化地达到 目标,不追求优化,决策是没有意义。
第34页
等可能准则
n
max{
i
1 n
Vij
j=1
}
S1 A1 20 A2 9 A3 6
S2
S3
Vi =
1 3
Vij
1 -6
5
80
5
2 3
max=5
2 3
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第六讲排队论X/Y/ZX处填写表示相继到达间隔时间的分布;Y处填写表示服务时间的分布;Z处填写并列的服务台的数目c.c=1 单服务台,c>1 多服务台表示相继到达间隔时间和服务时间的各种分布的符号: M —负指数分布 D —确定型Ek —k 阶爱尔朗分布GI — 一般相互独立的时间间隔的分布 G — 一般服务时间的分布 X/Y/Z/A/B/CA 处填写系统容量限制N ;N=c 损失制,N=∞等待制系统,N>c 混合制系统B 处填写顾客源数m (有限、无限);C 处填写服务规则(FCFS/LCFS/SIRO/PR )。

约定:FCFS Z Y X /////∞∞如略去后三项,即指1、平均到达率(λ):单位时间内平均到达的顾客数。

平均到达间隔 (1/λ)2、平均服务率(μ):单位时间内平均服务的顾客数。

平均服务时间(1/μ)3、队长(Ls):排队系统中顾客的平均数。

4、队列长(Lq): 指系统中排队等候服务的顾客数。

Ls=Lq+正被服务的顾客数5、逗留时间(Ws):指一个顾客在系统中的停留时间。

6、等待时间(Wq):指一个顾客在系统中排队等待的时间。

Ws=Wq+服务时间7、系统的状态:描述系统中的顾客数损失制、服务台个数c系统容量N系统容量无限0,1,2,...,N0,1,2,...0,1,2,...,c8、系统的状态概率[Pn ( t )] :指t 时刻、系统状态为n 的概率9、稳定状态(统计平衡状态):lim Pn (t )→PnP n =P {N =n }稳态 系统中有n 个顾客概率 P 1稳态 系统中有1个顾客概率 P 0稳态 所有服务台全部空闲概率模型P n (t)的计算(在时刻t 系统中有n 个顾客的概率)在时刻在时刻×O×O离去到达n n n n××O Onn +1n -1n(A)(B)(C)(D)t +Δt 顾客数在区间(t , t +Δt )t顾客数情况λΔt μΔtλΔtP n (t )P n (t )P n+1(t )P n-1(t )1-λΔt 1-λΔt μΔt1-μΔt1-μΔtP n (t +Δt )=P n (t )(1-λΔt )(1-μΔt )+P n +1(t )(1-λΔt )μΔt++P n-1(t)λΔt(1- μΔt) +P n (t)λΔt μΔt n ≥1整理得:P n (t +Δt )=P n (t )(1-λΔt -μΔt )+P n +1(t )μΔt +P n -1(t )λΔt +o(Δt ) [P n (t +Δt )-P n (t )]/Δt =λP n -1(t )+μP n +1(t )-(λ+μ)P n (t ) 令ΔtdP n (t )/d t =λP n -1(t )+μP n +1(t )–(λ+μ)P n (t )( n ≥1) (1) 考虑P 0(t )的情况:在时刻在时刻×O O离去到达000××O010(A)(B)(C)t +Δt 顾客数在区间(t , t +Δt )t 顾客数情况μΔt P 0(t )P 1(t )1-λΔt 1-λΔt 1P 0(t )λΔtμΔtP 0(t +Δt )=P 0(t )(1-λΔt )+P 1(t )(1-λΔt )μΔt+ P 0(t )λΔt μΔt 令ΔtdP 0(t )/d t =-λP 0(t )+μP 1(t ) (2)令dP n (t )/d t =0,由(1)和(2)得到-λP 0+μP 1=0 (3)λP n -1+μP n +1-(λ+μ)P n =0 (4)1 =P P 0λμ由(3)式得λ, 012==nn P P n (),,,0μ通过求解可得令n =1,由(4)式得220P P λμ=()200001n n P P P P λλμμ∞=⎛⎫⎛⎫=+++= ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭∑1λρμ=<(令)2001111P ()P ρρρ+++==-01(1),1n n P P n ρρρ=-=-≥011n n P P P ρ∞==-==∑忙λλ…...0P 1λP n -1+μP n +1 =(λ+μ)P n对状态0对状态n (n ≥1)系统状态转移速度图(1)系统中平均顾客数(L s )01230123S n n L nP P P P P ∞===⋅+⋅+⋅+⋅∑=-+++23(1)(23)ρρρρS ⎫=+++⎪⇒⎬=+++⎪⎭S 232342323ρρρρρρρ-=+++=-S 23(1)1ρρρρρρ/11/s L ρλμλρλμμλ===---记230(1)1(1)2(1)3(1)ρρρρρρρ=⋅-+⋅-+⋅-+⋅-+(2)队列中等待的平均顾客数(L q )∞==⋅+⋅+⋅+=-∑1231012(1)q nn L P P P n P∞∞===-=--=-=-∑∑011(1)n n s s n n nP P L P L λρρμλ(3)顾客逗留时间的期望值(W s )李泰勒(Little )证明了在很宽的条件下,排队系统数量指标之间有以下的关系式: W s =L s /λe=⋅=--11s W λμλλμλ(4)队列中顾客等待时间(W q )李泰勒证明了在很宽的条件下,排队系统数量指标之间有以下的关系式==-=-=--111qq s e L W W ρλμμλμμλ()1 ,111/0≥-=-=<=n ρρP ρP n n μλρ(1) 队长(L s )指在系统中的顾客数(2) 排队长(L q )指系统中排队等候服务的顾客数L q =L s -正被服务的顾客数λμλ-=s LλμλρρL L s q -=-=(3) 逗留时间(W s )指一个顾客在系统中的停留时间(4) 等待时间(W q )指一个顾客在系统中排队等待的时间W q =W s -服务时间λμW E W s -==1][λμρμW W s q -=-=1(5)顾客在系统中逗留的时间W (随机变量),在M/M/1情形下,它服从参数为μ-λ的负指数分布,即()()()() ()1 ()() ()1() ()()1w w wwF w e f w e w P W w F w e w P W w F w e μλμλμλμλμλ--------=-=->=-=≤==-分布函数密度函数顾客在系统中逗留时间超过的概率是顾客在系统中逗留时间不超过的概率是(12年,第二题,15分)某修理店只有一个修理工,来修理的顾客到达过程为泊松流,平均4人/小时;修理时间服从负指数分布,平均每人服务时间为6分钟。

请计算: 1)修理店空闲的概率; 2)店内恰有3个顾客的概率; 3)在店内的平均顾客数;4)每位顾客在店内的平均逗留时间; 5)等待服务的平均顾客数; 6)每位顾客平均等待服务的时间; 7)必须在店内消耗10分钟以上的概率。

解:由已知条件知4/10/λμ==人小时,人小时 ,因此40.410λρμ===0P 10.6ρ=-=33P (1)0.0384ρρ=-=42L 1043s λμλ===--111W 1046s μλ===--0.444L 10415q ρλμλ⨯===--0.41W 10415s ρμλ===--1)修理店空闲的概率2)店内恰有3个顾客的概率3)在店内的平均顾客数4)每位顾客在店内的平均逗留时间5)等待服务的平均顾客数6)每位顾客平均等待服务的时间7)必须在店内消耗10分钟以上的概率()11P(W>)6w e e μλ---==(08年,第五题,15分)顾客按泊松分布到达某单人理发店,平均间隔20分钟。

理发时间为负指数分布,平均每人15分钟。

设该系统符合M/M/1模型,求: a )顾客不必等待的概率; b )顾客在店内平均等待时间;c )若顾客在店内耗时超过1.25小时,则雇人帮忙,问平均到达率达到多少以上需雇人帮忙。

解:由已知条件知3/4/λμ==人小时,人小时,因此30.754λρμ===a )顾客不必等待的概率0P 10.25ρ=-=;b )顾客在店内平均等待时间q 0.75W 0.7543ρμλ=--==小时;c )若顾客在店内耗时超过1.25小时,即s W 1.25=,因此111.25, 3.24λμλλ=--==,平均到达率达到32/.人小时以上需雇人帮忙。

M/M/1/N/∞模型(混合制系统)假定系统最大容量为N,单服务台情形排队等待的顾客最多为N-1λλμλλμN+1个状态μ10111()n n nN NP PP P PP Pλμλλμμλ+--=+=+=P n 的计算2000001NNn n P P P P P ρρρ==+++=∑1 =P P 0λμ通过求解可得, 10nn P P n Nλμ=≤≤()2011N P ()ρρρ+++=10111N ()P ρρ+-⋅=-n1 n N N n N P P ++-=≠--=≤-0111111ρρρρρρ解得:ρ(队长++=+==-≠--∑N Nn N n N nP 1s 11L , 111ρρρρ)(1) ==-=--∑Nn s o n n P L P q 1L 11 ()()(2) 队列长有效到达率λe =λ(1-P N ) 系统不满时顾客以λ的速度进入系统1W 1q q q s e N L L W P λλμ===--()(4) 顾客等待时间0W 1sss e L L P λμ==-()(3) 顾客逗留时间λe = μ(1-P 0)顾客源为有限的情形(M/M/1/∞/m )mλλμμ机器故障问题:设共有m台机器,机器故障停机表示到达,待修机器形成队列,修理工是服务员。

+--=+-+=-+≤≤-=10111(1)[()],11n n nm mP m PP m n P m n P n mP PμλμλλμμλM/M/c 规定各服务台工作相互独立且平均分配服务率相同,即⎧μ1=μ2=…=μc=μ整个服务机构的平均服务率为cμ,(n≥c)nμ,(n <c)⎨⎩μ…...cμn≤c n>cλλλλ()(c)μλμλλμμλλμ+-+-=++=+≤<+=+≥101111(1)(),1(),n n nn n nP Pn P P n P n cc P P c P n如有侵权请联系告知删除,感谢你们的配合!。

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