管理运筹学教学整数规划
合集下载
运筹学中的整数规划问题分析
运筹学中的整数规划问题分析运筹学是运用数学和定量分析方法，通过对系统的建模和优化，来解决实际问题的学科。
其中整数规划是运筹学中的一个重要分支，它在许多实际情况中得到广泛应用。
本文将对整数规划问题进行分析，并探讨其解决方法与应用领域。
一、整数规划问题定义及特点整数规划是一类线性规划问题的扩展，其目标函数和约束条件中的变量取值限定为整数。
通常，整数规划问题可以形式化表示为：Max/Min Z = c₁x₁ + c₂x₂ + ... + cₙxₙs.t.a₁₁x₁ + a₁₂x₂ + ... + a₁ₙxₙ ≤ b₁a₂₁x₁ + a₂₂x₂ + ... + a₂ₙxₙ ≤ b₂...aₙ₁x₁ + a₂₂x₂ + ... + aₙₙxₙ ≤ bₙx₁, x₂, ..., xₙ ∈ Z其中，Z为目标函数值，x₁, x₂, ..., xₙ为待求解的整数变量，c₁, c₂, ..., cₙ为目标函数的系数，aᵢₙ为约束条件的系数，b₁, b₂, ..., bₙ为约束条件的右端常数。
整数规划问题的特点在于整数约束条件的引入，使其解空间变得有限，增加了问题的复杂性。
与线性规划问题相比，整数规划问题更接近实际情况，能够更准确地描述和解决很多实际问题。
二、整数规划问题的解决方法解决整数规划问题的方法主要有以下几种：穷举法、剪枝法、分支定界法、动态规划法等。
具体使用哪种方法需要根据问题的规模和特点来确定。
1. 穷举法是最简单直观的方法，通过枚举搜索整数解空间中的每一个可能解来寻找最优解。
然而，由于整数解空间往往非常大，这种方法在实际问题中往往是不可行的。
2. 剪枝法是一种通过对解空间进行剪枝操作，减少搜索空间的方法。
通过合理选择剪枝条件，可以避免对明显无解的解空间进行搜索，从而提高求解效率。
3. 分支定界法是一种将整数规划问题不断分解为子问题，并对子问题进行界定的方法。
通过不断缩小问题规模，并计算上下界确定最优解的位置，可以有效地求解整数规划问题。
管理运筹学讲义整数规划
管理运筹学讲义整数规划整数规划是管理运筹学中一种重要的优化技术，它在实际问题中具有广泛的应用。
本文将介绍整数规划的基本概念、建模方法以及解决算法，并通过实例展示其在实际问题中的应用。
一、整数规划的基本概念整数规划是线性规划的一种扩展形式，其决策变量被限制为整数。
在实际问题中，往往存在某些变量只能取整数值的约束条件，这时就需要使用整数规划方法进行求解。
与线性规划相比，整数规划的求解难度更大，但可以提供更精确的结果。
二、整数规划的建模方法在进行整数规划建模时，需要确定决策变量、目标函数和约束条件。
1. 决策变量决策变量是问题中需要优化的变量，其取值决定了问题的解。
在整数规划中，决策变量通常表示为整数。
2. 目标函数目标函数是整数规划问题中需要最小化或最大化的目标。
它可以是线性函数或非线性函数，但在整数规划中，通常只考虑线性目标函数。
3. 约束条件约束条件是问题的限制条件，限制了决策变量的取值范围。
在整数规划中，约束条件可以是线性等式或线性不等式。
三、整数规划的解决算法解决整数规划问题的常见算法包括割平面法、分支定界法和动态规划法等。
这些算法通过不断对问题进行优化，逐步逼近最优解。
1. 割平面法割平面法是一种通过添加额外的约束条件来逼近最优解的方法。
它首先求解一个松弛问题，然后根据松弛问题的解加入新的约束条件，直到找到最优解。
2. 分支定界法分支定界法是一种将整数规划问题划分为多个子问题，并对每个子问题进行求解的方法。
它通过不断分支和剪枝来找到最优解。
3. 动态规划法动态规划法是一种通过将问题分解为多个子问题，并通过求解子问题的最优解来求解原始问题的方法。
它采用自底向上的求解方式，将所有可能的决策情况进行组合，得到最优解。
四、整数规划在实际问题中的应用整数规划在实际问题中有着广泛的应用。
以下是一个应用整数规划解决的实际问题示例：某公司生产两种产品A和B，每天的生产时间为8小时。
产品A每单位利润为100元，产品B每单位利润为150元。
管理运筹学第四章整数规划与指派问题 ppt课件
资源
小号容器
金属板（张）
2
劳动力（个）
2
机时（小时）
1
中号容器 大号容器 资源拥有量
4
8
500
3
4
300
2
3
100
利润
4
5
6
11
解：设x1 , x2 , x3分别表示小、中、大号容器的生产数量， M为很大的正数，z表示总利润
引入逻 辑变量
yj 10,,
xj 0 xj 0
j1,2,3
m ax z 4 x1 5 x2 6 x3 100 y1 150 y2 200 y3
32
分枝的方法
max z CX
AX b
s.t.
X
0,
X为整数
m ax z CX
AX b
s .t . x r b r
X
0,
X为
整
数
m ax z CX
AX b
s .t . x r b r
X
0, X 为 整 数
33
定界的方法
当前得到的最好整数解的目标函数值 分枝后计算放松的线性规划的最优解
.t
.
X
0
如果最优解x
i中某个分量
x
0 i
非整
max z CX
AX b
s.t
.
X 0
X为整数向量
xi [ xi0 ]
max z CX
AX b
s.t
.
X 0
X为整数向量
xi [ xi0 ] 1
26
分枝定界法的两个要点：分枝和定界 ☺如何定界？ • 整数规划ILP的最优解不会优于松弛LP的最优解； • 对极大化问题来说，松弛 LP 的目标函数最优值是原
《管理运筹学》03- 整数规划
ppt课件整数规划整数规划
3
3.1 整数规划问题及其建模
例3-1背包问题
max z= 17x1 +72x +35x
s.t.
10x1 2 +42x 3 +20x ≤50
x1, 2 x2,
3 x3
≥0
x1,
x2,
x3为整数
线性规划最优解为: x1=0，x2=0，x3=2.5
而整数规划的最优解是 x1=1，x2=0，x3=2
T
5
ppt课件整数规划整数规划
22
-2x2+3x1+5x3≥5 ◎
点
条件
◎
①
②
③
④
满足条件？ 是（T）否（F）
Z
（0 1 0） 3
F
（0 1 1） 8
0
2
1
5
T
8
-2x2+3x1+5x3≥8 ◎
点
条件
◎
①
②
③
④
满足条件？ 是（T）否（F）
Z
（1 0 0） -2
F
（1 0 1） 3
F
（1 1 0） 1
工件
A
B
C
D
工人
效
甲
14
9
4
15
率
乙
11
7
9
10
矩
丙
13
2
10
5
阵
丁
17
9
15
13
ppt课件整数规划整数规划
24
设xij=1表示第 i人送j货，否则xij=0
上述问题的模型为：
44
《管理运筹学》演示(整数规划)
分枝定界法的求解步骤: 分枝定界法的求解步骤: 1. 先不考虑整数约束条件，求解相 应的线性规划，有以下几种情况： 如果线性规划没有可行解，则整 数规划也没有可行解，停止计算； 如果线性规划有最优解，且为整 数最优解，则这个解为整数规划的 整数最优解； 如果线性规划有最优解，但为非 整数最优解，则转入下一步；
解：先不考虑整数约束，求相应的线性规划的最优解，用单纯 形法求解，标准型和初始单纯形表如下： 1 1 0 0
C XB B
0 0
b
1 4
x 1
-1 3 1
x2
1 1 1
x3
1 0 0
x4
0 1 0
σj
x3 x4
⋮
经过若干步迭代后，得到如下最优表及最优解：
cj
1
1
0
0
C XB B
1 1
b
3/4 7/4 -5/2
x4
1/3 0 -1 -1/3
x5
1/12 0 -1/3 -1/6
x 1 x2
σj
x3
整数最优解： x1=1 , x2=1 , x3=1 , x4= x5=0 , max
z =2
例：用隐枚举法求0 例：用隐枚举法求0－1规划
3 x1 − 2 x2 + 5 x3 ≥ 3 (0) x + 2x − x ≤ 2 x1 + 2 x2 − x3 ≤ 2 () 1 2 3 1 x + 4x + x ≤ 4 (2) 2 3 x1 + 4 x2 + x3 ≤ 4 1 ⇒ (3 ) x1 + x2 ≤ 3 x1 + x2 ≤ 3 4 x + x ≤ 6 (4) 3 4 x2 + x3 ≤ 6 2 x1 , x2 , x3 = 0, 或1 x1 , x2 , x3 = 0, 或1 解：先找出一个可行解，显然， x1 = 1, x2 = 0, x3 = 0 满足约束
解：先不考虑整数约束，求相应的线性规划的最优解，用单纯 形法求解，标准型和初始单纯形表如下： 1 1 0 0
C XB B
0 0
b
1 4
x 1
-1 3 1
x2
1 1 1
x3
1 0 0
x4
0 1 0
σj
x3 x4
⋮
经过若干步迭代后，得到如下最优表及最优解：
cj
1
1
0
0
C XB B
1 1
b
3/4 7/4 -5/2
x4
1/3 0 -1 -1/3
x5
1/12 0 -1/3 -1/6
x 1 x2
σj
x3
整数最优解： x1=1 , x2=1 , x3=1 , x4= x5=0 , max
z =2
例：用隐枚举法求0 例：用隐枚举法求0－1规划
3 x1 − 2 x2 + 5 x3 ≥ 3 (0) x + 2x − x ≤ 2 x1 + 2 x2 − x3 ≤ 2 () 1 2 3 1 x + 4x + x ≤ 4 (2) 2 3 x1 + 4 x2 + x3 ≤ 4 1 ⇒ (3 ) x1 + x2 ≤ 3 x1 + x2 ≤ 3 4 x + x ≤ 6 (4) 3 4 x2 + x3 ≤ 6 2 x1 , x2 , x3 = 0, 或1 x1 , x2 , x3 = 0, 或1 解：先找出一个可行解，显然， x1 = 1, x2 = 0, x3 = 0 满足约束
管理运筹学讲义 第4章-整数规划(4学时)
例如，产品的件数、机器的台数、装货的车数、完成工作的人 数等，分数或小数解显然是不合理的。
• 要求部分或全部决策变量是整数的线性规划问题，则称 为整数规划(Integer Programming)。
当要求全部决策变量的取值都为非负整数的，则称为纯整数规 划或全整数规划(Pure IP) ； 仅要求部分决策变量的取值为整数，而另一部分不一定要求取 整数，则称为混合整数规划(Mixed IP)
cj CB
2 3 λj 3 2 0 0
XB x2 x1
x1
0 1 0
x2
1 0 0
x3
1/2 －1/4 －1/4
x4
－1/2 3/4 －5/4
b
5/2 13/4
最优解X=(13/4，5/2，0，0)T，x1 、x2不满足整数要求，选择x2行进行分割： 5 1 1 2 2 3 2 4 2 1 1 1 2 4 2 3 2 4 2
10 OM:SM
第一节 整数规划问题引言
三、 整数规划解的特点
3、完全枚举法
从图4-2可知，整数规划问题的可行解集是相应的线性规划 问题的可行域内的整数格子点，它是一个有限集。显然，我们 还有另一种方法，即将所有的可行解依次代入目标函数，比较 所得的目标函数的大小，从而得到最优解。这个方法称为完全 枚举法。如上例有整数可行解有７个，所以得到最优解（ 0， 2），最优值为10。 对于决策变量较少，可行的整数解又较少时，这种穷举法 有时是可行的，并且也是有效的。但对于大型的整数规划问题， 可行的整数解数量很多，用穷举法求解是不可能的。因此，如 何巧妙构造枚举过程是必须研究的问题，目前用得较多的是将 完全枚举法变成部分枚举法。常用的求解整数规划的方法有分 枝定界法和割平面法，对于特别的0-1规划问题的求解，可以采 用隐枚举法和匈牙利法。下面分别介绍。
• 要求部分或全部决策变量是整数的线性规划问题，则称 为整数规划(Integer Programming)。
当要求全部决策变量的取值都为非负整数的，则称为纯整数规 划或全整数规划(Pure IP) ； 仅要求部分决策变量的取值为整数，而另一部分不一定要求取 整数，则称为混合整数规划(Mixed IP)
cj CB
2 3 λj 3 2 0 0
XB x2 x1
x1
0 1 0
x2
1 0 0
x3
1/2 －1/4 －1/4
x4
－1/2 3/4 －5/4
b
5/2 13/4
最优解X=(13/4，5/2，0，0)T，x1 、x2不满足整数要求，选择x2行进行分割： 5 1 1 2 2 3 2 4 2 1 1 1 2 4 2 3 2 4 2
10 OM:SM
第一节 整数规划问题引言
三、 整数规划解的特点
3、完全枚举法
从图4-2可知，整数规划问题的可行解集是相应的线性规划 问题的可行域内的整数格子点，它是一个有限集。显然，我们 还有另一种方法，即将所有的可行解依次代入目标函数，比较 所得的目标函数的大小，从而得到最优解。这个方法称为完全 枚举法。如上例有整数可行解有７个，所以得到最优解（ 0， 2），最优值为10。 对于决策变量较少，可行的整数解又较少时，这种穷举法 有时是可行的，并且也是有效的。但对于大型的整数规划问题， 可行的整数解数量很多，用穷举法求解是不可能的。因此，如 何巧妙构造枚举过程是必须研究的问题，目前用得较多的是将 完全枚举法变成部分枚举法。常用的求解整数规划的方法有分 枝定界法和割平面法，对于特别的0-1规划问题的求解，可以采 用隐枚举法和匈牙利法。下面分别介绍。
运筹整数规划素材
运筹学
OPERATIONS RESEARCH
2024/10/20
1
第四章 整数规划与分配问题
整数规划的有关概念及特点 整数规划的应用 指派问题及匈牙利解法 整数规划的求解方法：分枝定界法、割平面法
2024/10/20
2
§1 整数规划的有关概念及特点
§1.1 概念
整数规划： 要求决策变量取整数值的规划问题。 （线性整数规划、非线性整数规划等）
解：设 xij 表示学生i在周j的值班时间。
0, 学生i在周j不值班 yij 1, 学生i在周j值班
a表ij 示学生i在周j的最多可值班时间。
65
则目标函数：
min z
ci x ij
i1 j1
2024/10/20
12
约 (1) 束 条 (2) 件
(3)
(4)
(5)
(6)
6
xij 14,
15
x6 400
x5 x6 850
x4 x5 x6 1750
x3 x4 x5 x6 2450 x2 x3 x4 x5 x6 3000
x1 x2 x3 x4 x5 x6 3500 x j 0, j 1,...6
2024/10/20
16
例3（固定成本问题） 高压容器公司制造小、中、大三种尺寸的金属容器， 所用资源为金属板、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表所示。每种容器售 出一只所得的利润分别为 4万元、5万元、6万元， 可使用的金属板有500吨，劳动力有300人/月，机 器有100台/月，此外不管每种容器制造的数量是多 少，都要支付一笔固定的费用：小号是l00万元， 中号为 150 万元，大号为200万元。现在要制定一 个生产计划，使获得的利润为最大。
OPERATIONS RESEARCH
2024/10/20
1
第四章 整数规划与分配问题
整数规划的有关概念及特点 整数规划的应用 指派问题及匈牙利解法 整数规划的求解方法：分枝定界法、割平面法
2024/10/20
2
§1 整数规划的有关概念及特点
§1.1 概念
整数规划： 要求决策变量取整数值的规划问题。 （线性整数规划、非线性整数规划等）
解：设 xij 表示学生i在周j的值班时间。
0, 学生i在周j不值班 yij 1, 学生i在周j值班
a表ij 示学生i在周j的最多可值班时间。
65
则目标函数：
min z
ci x ij
i1 j1
2024/10/20
12
约 (1) 束 条 (2) 件
(3)
(4)
(5)
(6)
6
xij 14,
15
x6 400
x5 x6 850
x4 x5 x6 1750
x3 x4 x5 x6 2450 x2 x3 x4 x5 x6 3000
x1 x2 x3 x4 x5 x6 3500 x j 0, j 1,...6
2024/10/20
16
例3（固定成本问题） 高压容器公司制造小、中、大三种尺寸的金属容器， 所用资源为金属板、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表所示。每种容器售 出一只所得的利润分别为 4万元、5万元、6万元， 可使用的金属板有500吨，劳动力有300人/月，机 器有100台/月，此外不管每种容器制造的数量是多 少，都要支付一笔固定的费用：小号是l00万元， 中号为 150 万元，大号为200万元。现在要制定一 个生产计划，使获得的利润为最大。
运筹学中的线性规划与整数规划
运筹学中的线性规划与整数规划在运筹学中，线性规划和整数规划是两个常用且重要的数学模型。
它们被广泛应用于资源分配、生产调度、物流管理等问题的决策过程中。
本文将介绍线性规划和整数规划的基本概念、数学模型以及求解方法。
一、线性规划线性规划是一种通过线性关系来描述问题的数学模型。
它的目标是在给定的约束条件下，找到使目标函数达到最优的决策变量取值。
线性规划模型一般可以表示为如下形式：Max/Min Z = c₁x₁ + c₂x₂ + ... + cₙxₙs.t. a₁₁x₁ + a₁₂x₂ + ... + a₁ₙxₙ ≤ b₁a₂₁x₁ + a₂₂x₂ + ... + a₂ₙxₙ ≤ b₂...aₙ₁x₁ + aₙ₂x₂ + ... + aₙₙxₙ ≤ bₙx₁, x₂, ..., xₙ ≥ 0其中，Z表示目标函数值，c₁, c₂, ..., cₙ表示目标函数的系数，x₁, x₂, ..., xₙ为决策变量，a₁₁, a₁₂, ..., aₙₙ为约束条件的系数，b₁,b₂, ..., bₙ为约束条件的右侧常数。
线性规划的求解方法主要有两类：图形法和单纯形法。
图形法适用于二维问题，通过绘制目标函数和约束条件在坐标系中的图形，找到交点来确定最优解。
而单纯形法适用于多维问题，通过迭代计算，逐步接近最优解。
二、整数规划整数规划是线性规划的一种特殊情况，它要求决策变量的取值必须为整数。
整数规划模型可以表示为如下形式：Max/Min Z = c₁x₁ + c₂x₂ + ... + cₙxₙs.t. a₁₁x₁ + a₁₂x₂ + ... + a₁ₙxₙ ≤ b₁a₂₁x₁ + a₂₂x₂ + ... + a₂ₙxₙ ≤ b₂...aₙ₁x₁ + aₙ₂x₂ + ... + aₙₙxₙ ≤ bₙx₁, x₂, ..., xₙ ∈ Z其中，Z表示目标函数值，c₁, c₂, ..., cₙ表示目标函数的系数，x₁, x₂, ..., xₙ为整数决策变量，a₁₁, a₁₂, ..., aₙₙ为约束条件的系数，b₁, b₂, ..., bₙ为约束条件的右侧常数。
管理运筹学第四章整数规划与指派问题
货物运输路线选择案例
案例描述
某物流公司需要为其客户提供从起点到终点的货物运 输服务。在运输过程中，有多种可能的路线可以选择 ，每条路线都有不同的运输成本和时间。此外，客户 对货物的运输时间和成本也有一定的要求。
整数规划应用
该案例可以通过整数规划来解决。首先，将每条路线的 选择定义为整数决策变量，1表示选择该路线，0表示 不选择。然后，根据每条路线的运输成本和时间，构建 目标函数，即最小化总运输成本和时间。接下来，根据 客户的要求和路线的特点，构建约束条件，如运输时间 限制、成本限制和路线连通性等。最后，使用整数规划 求解算法，找到满足所有约束条件的最优路线组合，即 最小化总运输成本和时间的路线选择方案。
展望
未来，整数规划与指派问题将在更多领域得到应用和推广 ，为实际问题的解决提供更加有效的方法和工具。同时， 随着相关技术的不断发展，整数规划与指派问题的求解方 法将更加高效和精确，为相关领域的发展提供更加有力的 支持。
THANKS
感谢观看
要点一
Xpress
Xpress是一款功能强大的数学优化求 解器，适用于线性规划、整数规划等 多种问题。它提供了丰富的算法和工 具，支持大规模问题的求解和分析。
要点二
LINGO
LINGO是一款易于使用的数学优化建 模工具，具有直观的语法和丰富的函 数库。它可以帮助用户快速构建和求 解线性规划、整数规划等问题，并提 供详细的解决方案和报告。
原理
通过添加割平面约束条件，逐 步缩小问题的可行域，从而找 到整数最优解。
添加割平面
根据松弛问题的最优解，构造 一个割平面约束条件，添加到 原问题中。
迭代
重复添加割平面和求解新问题 的步骤，直到找到整数最优解 或确定无整数最优解为止。
管理运筹学-03- 整数规划
Integer Programming
第3章 整数规划
IP
第3章 整数规划
3.1 整数规划问题及其建模 3.2 分支定界法 3.3 割平面法 3.4 0-1型整数线性规划的解法 3.5 指派问题 .6 整数规划应用
第3章 整数规划
2
基本概念
整数规划：变量取整数的线性规划； 纯整数规划：所有变量都取整数的线性规划； 混合整数规划：部分变量取整数的线性规划； 0-1规划：所有变量都取0、1两个值的规划； 0-1混合规划：部分变量取0、1两个值的规划。
x3 6 ④
x 1 , x 2 , x 3 0 或 1
可行解：X=(1，0，0)，Z=3
增加过滤条件（filtering constraint）
3x12x25x33◎
第3章 整数规划
20
3.4 0-1型整数规划的解法
第3章 整数规划
21
改进算法（更早发现最优解）
按价值系数从小到大排列
max z=-2x2+3x1+5x3
当xj 0 当xj 0
设第j种设备运行每小时可以生产第i种产品a ij 件，而第i种产品 定货为 b i 件。要满足定货同时使设备运行的总成本最小的问题
为： n min z (d j y j c j x j )
j1
n
s.t.
aij x j bi
i 1,2, , m
j1
x j Myj
j 1,2, , n
x1≥6
x1 x2
6 5 7
z 14 13 7
z 13 1 2
图3-3. 探索过程示意图
x2≤0
√ Sub-9
x1 7 x2 0 z 14 z z 14
第3章 整数规划
IP
第3章 整数规划
3.1 整数规划问题及其建模 3.2 分支定界法 3.3 割平面法 3.4 0-1型整数线性规划的解法 3.5 指派问题 .6 整数规划应用
第3章 整数规划
2
基本概念
整数规划：变量取整数的线性规划； 纯整数规划：所有变量都取整数的线性规划； 混合整数规划：部分变量取整数的线性规划； 0-1规划：所有变量都取0、1两个值的规划； 0-1混合规划：部分变量取0、1两个值的规划。
x3 6 ④
x 1 , x 2 , x 3 0 或 1
可行解：X=(1，0，0)，Z=3
增加过滤条件（filtering constraint）
3x12x25x33◎
第3章 整数规划
20
3.4 0-1型整数规划的解法
第3章 整数规划
21
改进算法（更早发现最优解）
按价值系数从小到大排列
max z=-2x2+3x1+5x3
当xj 0 当xj 0
设第j种设备运行每小时可以生产第i种产品a ij 件，而第i种产品 定货为 b i 件。要满足定货同时使设备运行的总成本最小的问题
为： n min z (d j y j c j x j )
j1
n
s.t.
aij x j bi
i 1,2, , m
j1
x j Myj
j 1,2, , n
x1≥6
x1 x2
6 5 7
z 14 13 7
z 13 1 2
图3-3. 探索过程示意图
x2≤0
√ Sub-9
x1 7 x2 0 z 14 z z 14
管理运筹学4 整数规划
人员 任务 A 25 B 29 C 31 D 42 E 37
甲
乙
丙 丁
39
34 24
38
27 42
26
28 36
20
40 23
33
32 45
x ij 0或1 ，i、j 1,2,3,4
整数规划的特点及应用
整数规划问题的求解方法： 分支定界法和割平面法
Page 19
匈牙利法（指派问题）
分配问题与匈牙利法
指派问题的数学模型的标准形式：
Page 20
设n 个人被分配去做n 件工作，规定每个人只做一件工作， 每件工作只有一个人去做。已知第i个人去做第j 件工作的效率 （ 时间或费用）为Cij(i=1.2…n;j=1.2…n)并假设Cij ≥0。问应 如何分配才能使总效率（ 时间或费用）最高？ 设决策变量
每项工作只能安排一人，约束条件为：
x11 x 21 x 31 x 41 x12 x 22 x 32 x 42 x13 x 23 x 33 x 43 x14 x 24 x 34 x 44 1 1 1 1
Page 18
变量约束：
0-1型整数线性规划：决策变量只能取值0或1的整数线性 规划。
整数规划的特点及应用
如
Page 5
1. 变量是人数、机器设备台数或产品件数等都要求是整数 2. 对某一个项目要不要投资的决策问题，可选用一个逻辑变 量 x，当x=1表示投资，x=0表示不投资； 3. 人员的合理安排问题，当变量xij=1表示安排第i人去做j工作，
整数规划的特点及应用
min z c ij x ij [1200y1 1500y 2 ]
i 1 j 1 4 4
甲
乙
丙 丁
39
34 24
38
27 42
26
28 36
20
40 23
33
32 45
x ij 0或1 ，i、j 1,2,3,4
整数规划的特点及应用
整数规划问题的求解方法： 分支定界法和割平面法
Page 19
匈牙利法（指派问题）
分配问题与匈牙利法
指派问题的数学模型的标准形式：
Page 20
设n 个人被分配去做n 件工作，规定每个人只做一件工作， 每件工作只有一个人去做。已知第i个人去做第j 件工作的效率 （ 时间或费用）为Cij(i=1.2…n;j=1.2…n)并假设Cij ≥0。问应 如何分配才能使总效率（ 时间或费用）最高？ 设决策变量
每项工作只能安排一人，约束条件为：
x11 x 21 x 31 x 41 x12 x 22 x 32 x 42 x13 x 23 x 33 x 43 x14 x 24 x 34 x 44 1 1 1 1
Page 18
变量约束：
0-1型整数线性规划：决策变量只能取值0或1的整数线性 规划。
整数规划的特点及应用
如
Page 5
1. 变量是人数、机器设备台数或产品件数等都要求是整数 2. 对某一个项目要不要投资的决策问题，可选用一个逻辑变 量 x，当x=1表示投资，x=0表示不投资； 3. 人员的合理安排问题，当变量xij=1表示安排第i人去做j工作，
整数规划的特点及应用
min z c ij x ij [1200y1 1500y 2 ]
i 1 j 1 4 4
运筹学课件 第5章：整数规划
依照决策变量取整要求的不同，整数规划可分为纯 整数规划/全整数规划、混合整数规划、0－1整数规划
整数规划解的性质
求解整数规划问题
max Z 3 x1 2 x2 2 x1 x2 9 ( IP)2 x1 3 x2 14 x1 , x2 0且为整数
分析：考虑对应的线性规划问题(LP)
b
x1
2
2 3
x2
1
3 2
x3
1
0 0
x4
0
1 0
b
x1
1
0 0
x2
0
1 0
x3
3/4
-1/2
x4
-1/4 1/2
0
0
x3 9 x4 14
9/2
14/2
3
2
x1 13/4 x2 5/2
-5/4
-1/4
初始表
最终表
可见，最优解为x1=3.25 x2=2.5 z(0) =59/4=14.75
选 x2 进行分枝，即增加两个约束x2≤2 和x2 ≥3 ，则
max Z 3 x1 2 x2 2 x1 x2 9 2 x 3 x 14 2 ( IP1) 1 x2 2 x1 , x2 0且为整数
max Z 3 x1 2 x2 2 x1 x2 9 2 x 3 x 14 2 ( IP2) 1 x2 3 x1 , x2 0且为整数
b
7/2 2 1 3 -29/2 7/2 2 1 -1/2 -29/2
x1
1 0 0 1 0 1 0 0 0 0
x2
0 1 0 0 0 0 1 0 0 0
x3
1/2 0 -1 0 -3/2 1/2 0 -1 -1/2 -3/2
管理运筹学 第8章 整数规划
Min z=15x11+18x12+21x13+24x14+19x21+23x22+22x23+18x24+26x31+17x32+16x33 +19x34+19x41 +21x42+23x43+17x44
s.t. x11+ x12+ x13+ x14= 1 (甲只能干一项工作) x21+ x22+ x23+ x24= 1 (乙只能干一项工作) x31+ x32+ x33+ x34= 1 (丙只能干一项工作) x41+ x42+ x43+ x44= 1 (丁只能干一项工作) x11+ x21+ x31+ x41= 1 ( A工作只能一人干) x12+ x22+ x32+ x42= 1 ( B工作只能一人干) x13+ x23+ x33+ x43= 1 ( C工作只能一人干) x14+ x24+ x34+ x44= 1 ( D工作只能一人干) xij 为0-1变量，i,j = 1,2,3,4
x1 -3x2 + 2x3 ≤3 x1,x2,x3 ≥ 0
x1为整数,x3为0-1变量
用《管理运筹学》软件求解得：
x1 = 5， x2 = 2， x3 = 2
用《管理运筹学》软件求解得：
x1 = 4， x2 = 1.25，x3 = 1，
z = 16.25
管理运筹学
5
§3 整数规划的应用
一、投资场所的选择 例4、京成畜产品公司计划在市区的东、西、南、北四区建立销售门
北交大交通运输学院《管理运筹学》知识点总结与例题讲解第6章 整数规划
解为：
表 6-1 问题 B1 z1 = 349 x1 = 4.00 x2 = 2.10
问题 B2 z2 = 341 x1 = 5.00 x2 = 1.57
显然没有得到全部变量是整数的解。现存在两个打开节点 B1 和 B2，因 z1 > z2 ，故将 z 改 为 349，那么必存在最优整数解，得到 z* ，并且
3．定界与剪枝：通过不断的分枝和求解各个子问题，分枝定界法不断修正其上下界的 过程称为定界。上界通常由各打开节点中最大的目标函数值确定，下界则由已经找到的最好 的整数解来确定。求解任何一个子问题都有以下三种可能的结果。
(1)子问题无可行解。此时无需继续向下分枝，该节点因不可行而被关闭。因为与父节 点相比，子节点是一个约束得更紧得的问题（比父节点多一个约束）。如果父节点不可行，
z3 = z = z* = 340 问题 B3 得解 x1 = 4.00 ， x2 = 2.00 为最优整数解。
问题 B
x1=4.81 x2=1.82 z0=356
z=0, z=356
x1 4
问题 B1
明显减少搜索的计算量。所有节点的被关闭表明搜索已经完成。如果此时没有找到任何整数
解，则该问题没有整数解；否则搜索过程中得到的最好的整数解就是该问题的最优解。
6.2.2 分枝定界算法
下面结合一具体例子来说明分枝定界法是如何工作的。
例 2 求解 A
max z = 40x1 + 90x2
①
⎧⎪⎪⎨⎪79xx11x++1,27x02xx2≥2≤0≤5760
0 ≤ z* ≤ 349 继续对问题 B1 和 B2 进行分解，因 z1 > z2 ，故先分解 B1 为两支。增加条件 x2 ≤ 2 者，称为问 题 B3 ；增加条件 x2 ≥ 3 者称为问题 B4 。在图 1-4 中再舍去 x2 > 2 与 x3 < 3 之间的可行域，再 进行第二次迭代。解题过程的结果都列在图 1-5 中。可见问题 B3 的解已都是整数，它的目 标函数值 z3 = 340 ，可取为 z ，而它大于 z4 = 327 。所以再分解 B4 已无必要。而问题 B2 的 z2 = 341，所以 z* 可能在 340 ≤ z* ≤ 341 之间有整数解。于是对 B2 分解，得问题 B5 ，既非整 数解，且 z5 = 308 < z3 ，问题 B6 为无可行解。于是可以断定
管理运筹学 第五章 整数规划
整数规划问题的松弛问题
j 1
整数规划的类型
纯整数规划：变量全部是整数 混合整数规划：变量部分整数，部分非整数 0-1型整数规划：变量= 0或1
x2
3 2
2x1+3x2 =14.66
1
x1
2x1+3x2 =14
1
2
3 2x1+3x2 =6
4
整数规划对应松弛问题最优解为：
x1=2.44, x2=3.26,目标函数值为14.66。
如果A2和A3两地必 须有且只有一个建 厂，怎么办？
1、整数规划数学模型的一般形式
n
max(min) z c jx j n a ijx j ( , )b i (i 1,2, , m ) j 1 st. x j 0( j 1,2, , n ) xj部分或全部取整数
负数所在列加上一个常数，继续循环。
直到系数矩阵中没有负数，而且整个消耗系数矩阵的所有元素总和已经变小；此 时调整结束，重新回到step2。
步骤1：行减、列减
15 19 C 26 19
21 24 23 22 18 17 16 19 21 23 17 17
例5.6 有三种资源被用于生产三种产品，资源量、产品单件可变费用 及售价、资源单耗量及组织三种产品生产的固定费用见下表。要求制 定一个生产计划，使总收益最大。
5.3.2 0-1ILP的隐枚举法
解 为提高搜索效率，减少运算量，先按照目标函数中各变量系数的大小顺 序重新排列各变量。 对于求极大值问题，按照从小到大排为x3,x2,x1。（注意： 对于求极小值问题，应从大到小排序）
j 1
整数规划的类型
纯整数规划：变量全部是整数 混合整数规划：变量部分整数，部分非整数 0-1型整数规划：变量= 0或1
x2
3 2
2x1+3x2 =14.66
1
x1
2x1+3x2 =14
1
2
3 2x1+3x2 =6
4
整数规划对应松弛问题最优解为：
x1=2.44, x2=3.26,目标函数值为14.66。
如果A2和A3两地必 须有且只有一个建 厂，怎么办？
1、整数规划数学模型的一般形式
n
max(min) z c jx j n a ijx j ( , )b i (i 1,2, , m ) j 1 st. x j 0( j 1,2, , n ) xj部分或全部取整数
负数所在列加上一个常数，继续循环。
直到系数矩阵中没有负数，而且整个消耗系数矩阵的所有元素总和已经变小；此 时调整结束，重新回到step2。
步骤1：行减、列减
15 19 C 26 19
21 24 23 22 18 17 16 19 21 23 17 17
例5.6 有三种资源被用于生产三种产品，资源量、产品单件可变费用 及售价、资源单耗量及组织三种产品生产的固定费用见下表。要求制 定一个生产计划，使总收益最大。
5.3.2 0-1ILP的隐枚举法
解 为提高搜索效率，减少运算量，先按照目标函数中各变量系数的大小顺 序重新排列各变量。 对于求极大值问题，按照从小到大排为x3,x2,x1。（注意： 对于求极小值问题，应从大到小排序）
管理运筹学 第三章 整数线性规划
注意在分枝定界求解过程中，为了最优整数解，我们要不断 缩小其最优目标函数值上界与下界的距离，故通过分枝要使得其 上界越来越小，而其下界则越来越大。 在例题中，通过对上下界的修改，上下界距离有所缩小，但 并不相等，所以还要继续分枝。
(5)在线性规划2和线性规划3中选择一个上界最大的线性规划， 即 线 性 规 划 3 ， 进 行 分 枝 。 线 性 规 划 3 的 最 优 解 为 x1=3 ， x2=2.86，把x2分成x2≤2和x2 ≥3两种情况，这样线性规划3分 解为线性规划4和线性规划5，如下： 线性规划4： s.t. 线性规划5： s.t.
分枝定界法是先求解整数规划的线性规划问题。如果其最优 解不符合整数条件，则求出整数规划的上下界，用增加约束条件 的办法，把相应的线性规划的可行域分成子区域（称为分枝）， 再求解这些子区域上的线性规划问题，不断缩小整数规划的上下 界的距离，最后得整数规划的最优解。
“ 分枝”为整数规划最优解的出现创造了条件， 而“定界”则提高了搜索的效率。
(6)进一步修改整数规划最优目标函数值z*的上下界。 由于线性规划 1 分枝为线性规划 2 和线性规划 3 ，线性规 划3又分枝为线性规划4和5，也就是线性规划1分枝为线性规 划 2、 4、 5，故从线性规划 2， 4，5中进一步修改整数规划 最优目标函数值的上下界。 因为线性规划2的最优目标函数值为13.90，线性规划4 的最优目标函数值为 14，而线性规划 5无可行解，可得整数 规划最优目标函数值的上界可修改为14，即 z =14， 取线性 规划2，4，5中的整数可行解的目标函数值的最大值。 又因为在线性规划2中可知存在整数规划可行解x1=2， x2=3，其目标函数值为13，在线性规划4中可知存在整数规 划可行解 x1=4 ， x2=2 ，其目标函数值为 14 ，而线性规划 5 无可行解，可知整数规划最优目标函数值的下界可修改为 14， z=14，也取线性规划2，4，5中的整数可行解的目标函数值 的最大值。
- 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)。
x2 6及x2 7，显然x2 7不可行，得到线性规划
A 10
x2 7不可行 B
maxZ 4x1 3x2
1.2x1 0.8x2 10
LP22 :
2x1 2.5x2 25 x1 4，x2 7
x1 , x2 0
6
LP21:X=(4.33,6),Z21=35.33
LP1
LP21
环
0’’ 1 .2 .3 .4 足 值
5 (1,0,0) -2
no
6 (1,0,1) 3
no
7 (1,1,0) 1
no
8 (1,1,1) 6
no
最优解(X2,X1,X3) =（0，1，1） Z=8 实际只计算了16次
分配问题与匈牙利法
• 指派问题的数学模型的标准形式：
设n 个人被分配去做n 件工作，规定每个人只做一件工作， 每件工作只有一个人去做。已知第i个人去做第j 件工作的效率 （ 时间或费用）为Cij(i=1.2…n;j=1.2…n)并假设Cij ≥0。问应 如何分配才能使总效率（ 时间或费用）最高？
设决策变量
1 指派第i个人做第j件事 xij 0 不指派第i个人做第j件事 (i, j 1,2,...,n)
分配问题与匈牙利法
• 指派问题的数学模型为：
nn
minZ
c x ij ij
i1 j1
n
xij 1
(i 1.2. .n)
j1
n
xij 1
( j 1.2. .n)
i1
x
i
j
取0或1(i
,
j
1.2.
.n)
分配问题与匈牙利法
•克尼格定理 :
例 求下列问题：
Max Z=3x1- 2x2 + 5x3
s.t. x1+2x2 - x3 2 (1)
x1+4x2 + x3 4 (2)
x1 + x2 3 (3)
4x2 + x3 6 (4)
xj 0或1
(5)
解： 容易看出(1,0,0)满足约束 条件，对应Z=3，对Max Z来说， 希望Z 3,所以增加约束条件：
x2≤6
x2≥7
LP21:X=(4.33,6) Z21=35.33
LP22 无可行解
x1≤4
x1≥5
LP211:X=(4,6) Z211=34
LP212:X=(5,5) Z212=35
小结
学习要点： • 掌握一般整数规划问题概念及模型结构 • 掌握分支定界法原理 • 能够用分支定界法求解一般整数规划问题
循 (X2,X1,X3) s.t. s.t. s.t s.t s.t 满 Z
环
0’ 1 .2 .3 .4 足 值
3 (0,1,0) 3
no
4 (0,1,1) 8 0 2 1 1 ye 8 s
改进过滤性条件Z 8 (0’’)
循 (X2,X1,X3) s.t. s.t. s.t s.t s.t 满 Z
0-1规划
隐枚举法(Implicit Enumeration)
基本上此法可以从所有变量等于零 出发（初始点），然后依次指定一些 变量取值为1，直到获得一个可行解， 于是把第一个可行解记作迄今为止最 好的可行解，再重复，依次检查变量 为0，1的各种组合，对迄今为止最好 的可行解加以改进，直到获得最优解。
C
o
34
maxZ 4x1 3x2
1.2x1 0.8x2 10
LP 21 :
2x1 2.5x2 25 x1 4，x2 6
x1 , x2 0
x1
x2
由于Z21 Z1，选择LP21进行分枝，增加约束
x1 4及x1 5，得线性规划LP211及LP212：
A 10
6 LP1
o
3
Z=3x1- 2x2 + 5x3 3 (0)
称为过滤性条件。初看起来，增 加约束条件需增加计算量，实际 减少了计算量。
最优解（1，0，1） Z=8
循环 (X1,X2,X3)
1 (0,0,0) 2 (0,0,1) 3 (0,1,0) 4 (0,1,1) 5 (1,0,0) 6 (1,0,1) 7 (1,1,0) 8 (1,1,1)
x2 A
10
1.2x1 0.8x2 10
松弛问题LP0的最优解 X=(3.57,7.14),Z0=35.7 B
2x1 2.5x2 25
C
o
10
x1
x2
增加约束x1 3及x1 4得到两个线性规划
A 10
LP1:X=(3,7.6),Z1=34.8
B
maxZ 4x1 3x2
1.2x1 0.8x2 10
s.t. s.t. s.t. s.t. s.t. 满 Z 0 1 2 3 4 足值
0
no
5 -1 1 0 1 yes 5
-2
no
3 15
no
3 1 1 1 0 yes 3
8 0 2 1 1 yes 8
1
no
6 26
no
增加约束条件（0）（Z 3)后实际做了24次运 算，而原问题需要计算 23*4=32次运算（3个变 量，4个约束条件）。
LP1
:
2x1 2.5x2 x1 3
பைடு நூலகம்
25
x1 , x2 0
LP1
LP2:X=(4,6.5),Z2=35.5
LP2
max Z 4x1 3x2
1.2x1 0.8x2 10
LP2
:
2x1 2.5x2 x1 4
25
x1 , x2 0
o
34
C
①
②
x2
选择目标值最大的分枝LP2进行分枝，增加约束
注意：
➢改进过滤性条件，在计算 过程中随时调整右边常数。
➢价值系数按递增排列。
以上两种方法可减少计算量。
循 (X2,X1,X3) s.t. s.t. s.t s.t s.t 满 Z
环
0 1 .2 .3 .4 足 值
1 (0,0,0) 0
no
2 (0,0,1) 5 -1 1 0 1 ye 5 s
改进过滤性条件Z 5 (0’)
LP212
C
45
1.2 x1 0.8 x2 10
LP212 :
2x1 2.5x2 25 x1 5，x2 6
x1 , x2 0
x1
•上述分枝过程可用下图表示：
LP0:X=(3.57,7.14),Z0=35.7
x1≤3
x1≥4
LP1:X=(3,7.6) Z1=34.8
LP2:X=(4,6.5) Z2=35.5
LP211:X=(4,6),
maxZ 4x1 3x2
Z211=34
1.2x1 0.8x2 10
LP211:
2x1 2.5x x1 4，x2
2 25 6，x1
4
LP212:X=(5,5)
x1 , x2 0
,Z212=35
即x1 4,可行域是一条线段
max Z 4x1 3x2