4第四章线性规划的标准型及单纯形法
04第四章线性规划的求解法
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第四章 线性规划的求解法当线性规划的变量和约束条件比较多,而初始基本可行解又不知道时,是不容易用尝试的方法得到初始基本可行解的,何况有可能基本可行解根本就不存在。
在此时,大M 法可能是应付此类情况的一个行之有效的算法。
§4.1 大M 法的原理当初始基本可行解不知道时,则1.,2.两个特点不能兼得,即下列两条件不能兼得: 1. 中心部位具有单位子块; 2. 右列元素非负;这时可以先用容许的运算使由列为非负,然后在中心部位人为添加一个单位子块。
如下例所述: 例4.1123123123123min 32..323624,,0z x x x s tx x x x x x x x x =-+++-=-+-=-≥ (4.1.1)列成表格:上述第三张表中人工增加了两个变量45,x x ,称为人工变量,即把原来的约束条件改为:1234123512345..323624,,,,0s tx x x x x x x x x x x x x +-+=-++=≥ (4.1.2) 式(4.1)和(4.2)的约束方程组并不同解,但(4.1)的解和(4.2)中450x x ==的解是相对应的。
只要找到以(4.2)为约束条件,且人工变量45,x x 均为自由变量的基本可行解,也就找到了(4.1)的基本可行解,于是,要设法迫使450x x ==。
以上途径通过修改(4.1)的目标函数来实现。
具体修改为:12345min 32z x x x Mx Mx =-++++ (4.1.3)其中M 为足够大的正数,然后以(4.2)为约束条件,求(4.3)的最小值。
只要45,x x 不为零,就一定为正数,于是目标函数的值就会增加它们和的M 倍。
由于M 为足够大的正数,所以只要原问题有基本可行解,就不会在45,x x 取正值时达到最小值。
本例中把表改为:通过运算使它具备第三个特点:底行相应于单位子块位置的元素为0,然后再严格按照单纯形法的步骤求解:由于M 为足够大的正数,所以-3-4M 应视为负数,故选它。
单纯形法标准型
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单纯形法标准型单纯形法是一种用于线性规划问题求解的有效方法,它通过不断地移动可行解,逐步逼近最优解。
在实际应用中,我们经常会遇到需要将线性规划问题转化为标准型的情况,而单纯形法正是针对标准型线性规划问题进行求解的。
本文将对单纯形法标准型进行详细介绍,希望能够帮助读者更好地理解和运用这一方法。
首先,我们来看一下标准型线性规划问题的定义。
标准型线性规划问题是指目标函数为最小化的线性规划问题,且约束条件均为等式的形式。
具体来说,标准型线性规划问题可以表示为:\[。
\begin{aligned}。
\text{Minimize} \quad & c^Tx \\。
\text{Subject to} \quad & Ax = b \\。
& x \geq 0。
\end{aligned}。
\]其中,$c$为目标函数的系数向量,$x$为决策变量向量,$A$为约束条件的系数矩阵,$b$为约束条件的右端常数向量。
在这样的线性规划问题中,我们需要找到使得目标函数取得最小值的决策变量取值。
接下来,我们将介绍单纯形法的基本思想和步骤。
单纯形法的基本思想是从一个基本可行解出发,通过不断地移动到相邻的基本可行解,直到找到最优解为止。
而基本可行解是指满足约束条件且非负的解。
单纯形法的具体步骤可以总结为以下几点:1. 初始化,找到一个基本可行解作为初始解。
2. 选择入基变量,根据目标函数的系数选择一个入基变量,使得目标函数值可以减小。
3. 选择出基变量,根据约束条件选择一个出基变量,使得入基变量可以取得合适的非负值。
4. 更新基本可行解,通过入基变量和出基变量的变换,得到一个新的基本可行解。
5. 判断终止条件,判断是否达到最优解,如果没有则回到步骤2继续迭代。
通过以上步骤,我们可以逐步接近最优解,并在有限次迭代后找到最优解。
最后,我们需要注意的是,在实际应用中,单纯形法可能会遇到一些特殊情况,比如无界解、无可行解等。
线性规划与单纯形法(4)
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• 右端常数项非正
两端同乘以 -1
• 约束条件为不等式
– 当约束方程为“≤”时,左端加入一个非负的松弛变量, 就把不等式变成了等式;
– 当约束条件为“≥”时,不等式左端减去一个非负的剩余 变量(也可称松弛变量)即可。
• 决策变量xk没有非负性要求 令xk=xk′-x k〃, xk=xk′,x k〃 ≥0
例1是二维空间(平面)线性规划问题,可用作 图法直观地来表述它的求解。
因存在 x1,x2 0
必须在直角坐标的第1象限内作图,求解。
23
图1-2
max z 2x1 3x2
x1 2x2 8
4 x1
16 4x2 12
x1, x2 0
24
图1-3 目标值在(4,2)点,达到最大值14 目标函数 max z 2x1 3x2
约,用量不能突破。
– 生产单位甲产品的零部件需耗用A车间的生产能力 1工时,
– 生产单位乙产品不需耗用A车间的生产能力, – A车间的能力总量为8工时,则A车间能力约束条件
表述为
x1
≤8
– 同理,B和C车间能力约束条件为
2x2 ≤12
3x1 +4 x2 ≤36
16
(3)目标函数。目标是利润最大化,用Z表示利润,则
1
S.t. x1 -3 x2 ≥3
x1 ≥0, x2 ≥0 -1
x1 -3 x2
1
2
=3
3
x1
-1
36
1.3 线性规划问题的标准型式
一 、标准型
• 线性规划问题的数学模型有各种不同的形式,如 – 目标函数有极大化和极小化; – 约束条件有“≤”、“≥”和“=”三种情况; – 决策变量一般有非负性要求,有的则没有。
第4章线性规划灵敏度分析
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-2 x1 1
0
σj
0
0
-4 0 0 B-1b
x3 x4 x5 -1/5 -2/5 1/5 2/5 7/5 -1/5 -2/5 11/5 -9/5 -8/5 -1/5 -28/5
从表中看到 c3= -4, σ3= -9/5 可得到Δc3 ≤-σ3 = 9/5 时,即 c’3≤-4 + 9/5 = -11/5 时原最优解不变。
(1)参数在什么范围内变化时,原最优解或最优基不变—— 数据的稳定区间;
(2)当参数超出(1)的变化范围时,最优解或最优基有何变 化——如何求出新的最优解和最优基。
当模型的参数发生变化后,可以不必对线性规划问题重新 求解,而用灵敏度分析方法直接在原线性规划取得的最优结果 的基础上进行分析或求解,既可减少计算量,又可事先知道参 数的变化范围,及时对原决策作出调整和修正。
xk为换入变量
对 所 有 aik>0 计 算 θi=bi/aik 令θl=min{θi} 第l个基变量为换出变
量,alk为主元素
令 bl/alk→bl; alj/alk→ajl 对主元素列(第k列)令1→alk; 0→其它 元素表中其它行列元素 令 aij-ali/alk·aik→aij
bi-bl/alk·aik→bi бj- alj/alk· бk → бj
4
3+Δc2 x2 0 1
1/2
-1/8
0
2
σj
0 0 -3/2-Δc2 /2 -1/8+ Δc2 /8 0 14+2Δc2
17
Ci
2 3+Δc2
0
0
0
B-1b
CB XB x1 x2
x3
x4
线性规划与单纯形法
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线性规划与单纯形法线性规划(Linear Programming)是一种在资源有限的情况下,通过最优化目标函数来确定最佳解决方案的数学优化方法。
而单纯形法(Simplex Method)则是一种常用的求解线性规划问题的算法。
本文将介绍线性规划与单纯形法的基本概念和运算步骤,以及实际应用中的一些注意事项。
一、线性规划的基本概念线性规划的基本思想是在一组线性不等式约束条件下,通过线性目标函数的最小化(或最大化)来求解最优解。
其中,线性不等式约束条件可表示为:```a1x1 + a2x2 + ... + anxn ≤ b```其中,x1、x2、...、xn为决策变量,a1、a2、...、an为系数,b为常数。
目标函数的最小化(或最大化)可表示为:```min(c1x1 + c2x2 + ... + cnxn)```或```max(c1x1 + c2x2 + ... + cnxn)```其中,c1、c2、...、cn为系数。
二、单纯形法的基本思想单纯形法是由乔治·丹尼尔·丹齐格尔(George Dantzig)于1947年提出的求解线性规划问题的算法。
其基本思想是通过逐步迭代改进当前解,直至达到最优解。
三、单纯形法的运算步骤1. 初等列变换:将线性规划问题转化为标准型,即将所有约束条件转化为等式形式,并引入松弛变量或人工变量。
2. 初始化:确定初始可行解。
通常使用人工变量法来获得一个初始可行解。
3. 检验最优性:计算当前基础解的目标函数值,若目标函数值小于等于零,则该基础解即为最优解。
否则,进入下一步。
4. 基本可行解的变换:选择一个入基变量和一个出基变量,并进行基本变换,得到新的基础解。
5. 迭代求解:根据目标函数值是否小于等于零,判断是否达到最优解。
若达到最优解,则算法终止;若未达到最优解,则返回步骤3进行下一轮迭代。
四、单纯形法的实际应用注意事项1. 线性规划问题的约束条件必须是线性的,且可行解集合必须是有界的。
教案四--线性规划的单纯形法
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教案四线性规划的单纯形法教学内容第三节单纯形法1.单纯形法2.单纯形法的基本原理3.单纯形解法4.大M法教学学时9学时教学目标1.理解单纯形法的解题思想2.掌握单纯形法的基本原理3.掌握单纯形解法和大M法重点难点重点单纯形法的基本原理、单纯形解法和大M法,难点单纯形法的基本原理教学方法及手段教师讲解使用多媒体课件教学过程一、复习巩固1.线性规划图解法的步骤(见课件)2.线性规划数学模型解的几种情况(见课件)二、讲授新课1.单纯形法基本概念(见课件)典型方程组一般线性规划问题标准形式的约束条件如下式(2-1),是一个有n个未知数、m个方程的线性方程组.如果这m个方程是独立的(即其中任一方程均不能由其它方程代替),则通过初等变换,必能使式(2-1)化成式(2-2)形式的同解方程组:∑==njijijbxa1mi,,2,1=(2-1)1x ' +11221111b x a x a x a n n m m m m '=''+⋅⋅⋅+''+''++++ 2x ' +22222112b x a x a x a n n m m m m '=''+⋅⋅⋅+''+''++++ (2-2) …………………………………………………………mx '+m n mn m mm m mm b x a x a x a '=''+⋅⋅⋅+''+''++++2211 式中n x x x '⋅⋅⋅'',,,21是重新排序后的变量.式(2-2)被称为典型方程组.即如果在一个线性方程组中的每一个方程中都有系数为1,并且不再出现在其它方程的一个未知量,则此方程组称为典型方程组.基本变量如果变量j x 在某一方程中系数为1,而在其它一切方程中的系数为零,则称j x 为该方程中的基本变量.否则为非基本变量.如式(2-2)中的m x x x '⋅⋅⋅'',,,21为基本变量,n m m x x x '⋅⋅⋅''++,,,21为非基本变量.基本变量的个数为线性无关的方程的个数.事实上,n 个变量中任意m 个都可能作为基本变量,因此由排列组合知识可知,基本变量的组数为mn c 个,n 为未知变量的个数,m 为线性无关的方程的个数.基本解在典型方程中,设非基本变量为零,求解基本变量得到的解,称为基本解.基本解的个数为mnc 个.基本可行解基本变量为非负的一组基本解称为基本可行解,基本可行解的个数最多不超过m n c 个.例如,对方程组32 4321=+-+x x x x ①13 2421=+x x x -② 施行初等变换[①×(-2)+②],可以得到:32 4321=+-+x x x x ①572 432-=-+-x x x ③[③×(-1)] : 32 4321=+-+x x x x ① 572432=+-x x x ④ [④×(-1)+①]: 25431-=-+x x x ⑤ 572432=+-x x x ④式⑤和④为典型方程组,基本变量是1x 和2x ,非基本变量为3x 和4x .设非基本变量3x 和4x 为零,则1x 和2x 分别等于-2和5,即对应于典型方程组⑤和④,基本解为:X =()T0052-.因基本变量中1x 为负值,所以此解不是基本可行解.根据方程组①和②有4个未知变量,因此通过初等变换可得到24c 组(即6组)典型方程组和基本解.若令2x 和4x 为基本变量,通过初等变换,方程组①和②可变换为:[①×(-1)+②]: 32 4321=+-+x x x x ① 25 431-=-+x x x ③ [③×(-1/5)]: 324321=+-+x x x x ① 4.0202.0431=+--x x . x ④ [④×(-2)+①] : 2.2604.1321=-+ x . x x ⑤4.0202.0431=--x x .x + ④ 此时,典型方程组的基本变量为2x 和4x ,非基本变量为1x 和3x .基本解为:T X )(0.4 0 2.2 0 =,因为基本变量为非负值,所以此基本解也为基本可行解.2.单纯形法的基本原理(见课件)理论上已经证明,线性规划的基本可行解与可行域的顶点是一对一的.这就决定了线性规划可行域的顶点个数最多也不超过m n c 个.上面讨论线性规划问题解的特点时已指出,如果线性规划有最优解,一定可以在可行域的某个顶点处达到.因此,单纯形法的基本思路是:根据问题的标准形式,从可行域中的一个基本可行解(一个顶点)开始,转换到另一个基本可行解(顶点),并且使目标函数的值逐步增大;当目标函数达到最大值时,问题就得到了最优解.在用单纯形法求解线性规划问题时,应考虑的问题:建立初始基本可行解 在用单纯形法求解时,首先应将线性规划问题以标准形式表达、约束条件以右端常数非负的典型方程组表示,确定初始基本可行解.在前面的阐述中,已讨论了如何将一般线性规划问题转化为标准形式的线性规划问题,如何将约束条件通过初等变换以典型方程组形式表示,以及如何得出基本可行解(最初得到的基本可行解也称初始基本可行解),此处不再赘述.经过变换,典型方程组和初始基本可行解可用式(2-3)表示:1x +11221111b x a x a x a n n m m m m '='+⋅⋅⋅+'+'++++ 2x +22222112b x a x a x a n n m m m m '='+⋅⋅⋅+'+'++++ (2-3) ………………………………………………………m x +m n mn m mm m mmb x a x a x a '='+⋅⋅⋅+'+'++++2211 初始基本可行解:T mb b X )00(10 ''=. 最优性检验 得到一个基本可行解后,我们要判断它是不是最优解.一般情况下,经过迭代后式(2-3)变为∑+='-'=nm j jiji i xa b x 1(m i ,,2,1 =) (2-4)将式(2-4)代入目标函数式,整理后得∑∑∑+==='-+'=n m j mi j iji jmi i i x a c c b c Z 111)( (2-5)令 ∑='=m i i i b c Z 10 , ∑='=mi iji j a c Z 1, n m m j ,,2 ,1 ++= 于是 ∑+=-+=nm j j j jx Z cZ Z 10)( (2-6)由于当m j ,,2 ,1 =时,j mi ij i j c a c Z ='=∑=1,即0=-j j Z c (m j ,,2 ,1 =),所以式(2-6)也可写作再令 j j j Z c C -= n j ,,2 ,1 =j C 为变量j x 的检验数.则 ∑=+=nj j j x C Z Z 10 (2-7)(1)最优解判别 若)0(X =T m b b b )00(21⋅⋅⋅'⋅⋅⋅''为基本可行解,且对一切n j ,,2 ,1 =,有0≤j C ,则)0(X 为最优解.(2)无有限最优解判别 若)0(X =T m b b b )00(21⋅⋅⋅'⋅⋅⋅''为一基本可行解,有一个k C >0,且对一切m i ,,2,1 =有0≤ik β(ik β为约束条件方程中的系数,n k ,,2,1 =),那么该线性规划问题无有限最优解(或称有无界解或无最优解).事实上,应用向量的乘法,可以将检验数的求法表示得简明一些.令j c 表示目标函数中变量jx 的系数,B C 表示基本变量在目标函数中的系数行向量,j P 表示变量j x 在典型方程中的系数列向量,则⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛⋅-=⋅-=-=mj j j B j j B j j j j a a a C c P C c Z c C 21 n j ,,2 ,1 = (2-8)基本变量的检验数总等于0.目标函数值b C Z B ⋅=.基本可行解的改进 若初始基本可行解)0(X 不是最优解及不能判别无最优解时,需找一个新的基本可行解.具体方法是:首先确定进基变量,再确定出基变量.进基变量的确定:由式(2-7)可知,检验数j C 对线性规划问题的实际意义是:j C 表示当变量j x 增加1个单位时,目标函数的增加量;其经济意义表示相对利润.当0>j C 时,说明非基本变量j x 增加1个单位,目标函数可以增加,即现在的函数值不是最优,还能增加.这时要将某个非基本变量换到基本变量中去(称为进基变量).为了使目标函数值增长最快,所以应选择j C 值最大的一项所对应的非基本变量进基,k C =>)0j C (max . 则对应的k x 为进基变量.进基变量所在的列(k )称为枢列.出基变量的确定:当进基变量确定后(假设i x 是进基变量),出基变量的选定是应用“最小比值规则”.即用此时的各约束方程右端的常数项i b (非负数)与相应方程中k x 的正系数ik β相比,并选取最小商值的基本变量l x 为出基变量(将由基本变量变为非基本变量).出基变量所在的行(l )称为枢行.枢行与枢列交点处的元素(lk β)称为枢元.然后通过初等变换,将约束条件转为关于新的基本变量的典型方程组,并求得新的基本可行解.对于新的基本可行解可再进行上述的最优性检验.3. 单纯形解法(见课件)上面介绍的单纯形法原理看似复杂,但如用表格形式计算,则比较容易操作.单纯形法的计算步骤:第1步:找出初始基本可行解,建立初始单纯形表.第2步:检验对应于非基本变量的检验数j C ,若对所有的0≤j C ,则已得到最优解,计算最优值∑==mi i i b c Z 1,即可结束.否则,转入下一步.第3步:在所有0>j C 中,若有一个k C 对应k x 的系数列向量,即对m i ,,2,1 =均有0≤ik β,则此问题无有限最优解(或称有无界解或无最优解),停止计算.否则转入下一步.第4步:根据()0max >j C =k C ,确定k x 为进基变量,再依据“最小比值规则”({}lkl ik ik i i b b βββθ=⎭⎬⎫⎩⎨⎧>=0min min )确定l x 为出基变量.第5步:实施以枢元素为中心的初等变换,使约束方程组变为关于新的基本变量的典型方程组,得到新的单纯形表,重复第二步…,一直到没有新的非基本变量可以改善目标函数为止.若线性规划模型为:上述计算步骤仍有效,只是其中的第二步改为:若对所有的0≥j C (n j ,,2,1 =),则已得到最优解;第三步改为在所有0<j C 中,若有一个k C 对应k x 的系数列向量,即对m i ,,2,1 =均有0≤ik β,则此问题无有限最优解(或称有无界解或无最优解);第四步改为)0min(<j C =k C ,确定k x 为进基变量.例2-8 现以例2-1来说明单纯形法的表上解法.解 首先将线性规划问题标准化,引入松弛变量3x 、4x 、5x 、6x ,则:此时约束方程组已为典型方程组,根据上述线性规划模型可以列出初始单纯形表(表2-4):表2-4 单纯形法求解例2-1(1)表2-4中:1004001000400102100012 为典型方程组中变量的系数,j x 为规划中出现的变量,j c 为变量j x 在目标函数中的系数,B X 为基本变量,B C 为基本变量在目标函数中的系数,b 为典型方程组右端常数项(非负值),θ为确定出基变量的商值,ikii b βθ=(0>ik β),j C 为变量j x 的检验数,j P C c C B j j ⋅-=,Z 为此时目标函数值,b C Z B ⋅=.根据初始单纯形表可以看出:初始基本可行解是01=x ,02=x ,123=x ,84=x ,165=x ,126=x此时目标函数值()⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛⋅=12168120000Z =0检验数111P C c C B ⋅-==200-()⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⋅04120000=200222P C c C B ⋅-==300-()⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⋅40220000=3003C =4C =5C =6C =0(基本变量的检验数总等于零)由于01>C ,02>C ,所以初始基本可行解非最优解.又由于12C C >,所以确定2x 为进基变量.进一步求最小θ值:即从第4个方程中算出的商值最小,而第4个方程中的基本变量是6x ,于是6x 为出基变量.表中给第4个约束方程中2x 的系数4加上方括号以突出其为枢元.接下去是将2x 取代6x ,表2-4中的约束方程化为以3x 、4x 、5x 和2x 为基本变量,1x 和6x 为非基本变量的典型方程.从表2-4中可以看到,只需对方程组实行初等变换,使枢元位置变成1,而枢列中的其它元素变为零就可以了.此处可先将第4个方程除以4,使枢元位置变成1;然后用新得到的第4个方程乘以(-2)后分别加到第1个和第2个方程上,使枢列中的第1个和第二个方程所在位变为零.这样我们可以得到新的单纯形表(表2-5).表2-5给出的新的基本可行解是1x =0,2x =3,3x =6,4x =2,5x =16,6x =0此时目标函数值()⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛⋅=31626300000Z =900检验数111P C c C B ⋅-==200-()⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⋅0412300000=200666P C c C B ⋅-==0-()⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--⋅4102121300000=75-2C =3C =4C =5C =0(基本变量的检验数总等于零)表2-5 单纯形法求解例2-1(2)由于01>C ,所以此时基本可行解非最优解,确定1x 为进基变量. 进一步计算最小θ值:即从第2个方程中算出的商值最小,而第2个方程中的基本变量是4x ,于是4x 为出基变量.接着进行第二次迭代,将1x 取代4x ,表2-5中的约束方程化为以3x 、1x 、5x 和2x 为基本变量,4x 和6x 为非基本变量的典型方程,以便求出新的单纯形表.重复单纯形法计算第2 步~第5步,一直到没有新的非基本变量可以改善目标函数为止(见表2-6和表2-7).表2-6 单纯形法求解例2-1(3)表2-7 单纯形法求解例2-1(4)表2-7中:目标函数值()⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⋅=244030002000Z =1400检验数444P C c C B ⋅-==0-()⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--⋅2120130002000=-150555P C c C B ⋅-==0-()⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--⋅8121414130002000=225- 1C =2C =3C =6C =0(基本变量的检验数总等于零)由于0≤j C ,6,,2,1 =j ,所以此基本可行解41=x ,22=x ,03=x ,04=x ,05=x ,46=x ,即为最优解,最优值为Z *=1400.与前面图解法求解结果一致.为了加深对单纯形法基本思想的理解,不妨将表2-4、表2-5、表2-6、表2-7和图2-1进行对照,可以发现表2-4给出的基本可行解对应于图中可行域顶点0,表2-5给出的基本可行解对应于顶点A ,表2-6给出的基本可行解对应于顶点B ,表2-7给出的最优解对应于顶点C .线性规划问题有无穷多个可行解,应用单纯形法可以高效率地求解此类问题.例2-9 用单纯形法求解下列规划问题(解略,见课件)4. 大M 法(1)人工变量 (见课件)单纯形法求解的一个重要前提是:线性规划问题必须是标准形式,并且约束条件必须化为典型方程组.这样才能得到初始基本可行解,并制作出初始的单纯形表.但许多线性规划问题不是以标准形式出现,约束条件也未以典型方程组形式表示,因此我们往往先要把线性规划问题化为标准形式,然后再使约束方程变为典型方程组.如果给定的线性规划问题中,约束条件都是“∑=≤nj i j ij b x a 1”型的,那么将每一个约束条件的左边添加一个松弛变量后,不仅约束条件化为了标准形式,而且也得到了典型方程组,如下列所示.但是,大多数的线性规划中的约束条件为∑=≥nj j ij x a 1(或=)i b 的形式,化为典型方程组就不那么容易.在这种情况下,比较简单的方法是先将约束不等式化为等式,然后对每一个约束方程再添加一个非负变量(如果约束方程没有明显的基本变量),使方程组成为典型方程组形式.这种外加的变量不同于松弛变量(或剩余变量),没有实际意义,只是一种形式的存在,本质上应当等于零,所以被称为人工变量.(2)大M 法求解(见课件)在一个线性规划问题的约束条件中加入人工变量,成为典型方程组后,即可用单纯形表求解.由于一开始人工变量是作为基本变量的,而它们本质上应当为零,所以必须设法尽快将它们从基本变量中剔除,成为非基本变量(基本可行解中,非基本变量的值为零).为此,将人工变量记入目标函数中,并赋予一个极大的负系数.习惯上,这种系数记作M -,其中M 是极大的正数.由于标准形式的线性规划是极大化问题,目标函数中添加1个或1个以上以M -为系数的人工变量后,人工变量取任何非负值均不可能为最优解.从而,在应用单纯形法过程中,人工变量一定会尽快地变成非基本变量,而对原问题的最优解不产生丝毫影响.对于目标函数为极小化时,规定人工变量在目标函数中的系数为极大的正系数(M +).这种方法称为大M 法.例2-10 用大M 法求解下列问题.解 先通过加入松弛变量3x 和4x 使此线性规划问题化为标准形式然后通过加入人工变量5x 使约束方程组变为典型方程组2153M a xx x Z +=-5Mx 用单纯形法解之,结果如下表2-11:最后计算得出最优解21=x ,62=x ,23=x ,04=x ,05=x ,最优值Z *=36. 例2-11 有一线性规划问题 试用大M 法求解.解 在上述问题的约束条件中加入松弛变量、剩余变量和人工变量,得到这里M 是一个很大的正数. 大M 法计算见表2-12.最优解:1x =4,2x =1,3x =9,4x =5x =6x =7x =0;最优值:Z =-2.在用大M 法求解时,如果得到人工变量不为零的最优解,则说明原问题不可行,即原问题无解.另外,若极小比值相等,则人工变量先出基.在线性规划问题中,如果线性规划已化为标准形式而约束方程仍没有明显的基本变量,则除可用大M 法求解外,还可用二阶段法求解(可参阅其他运筹学书籍).单纯形法是线性规划问题的通用解法.尽管求解效率较高,但由于在许多实际问题的应用过程中,往往有很多的决策变量和约束条件,人工计算费时且易出现计算错误.计算机技术的发展,使线性规划问题的求解可以通过有关计算机程序完成,极大地增强了线性规划方法解决实际问题的能力.本书第十三章就介绍了用Excel 以电子表格的形式建立与求解线性规划模型的方法.表2-12 大M 法计算例2-11三、课堂练习(见课件)四、本次课小结(见课件)五、作业(见课件)。
单纯形法
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四、单纯形法的实现——单纯形表
例1:煤电油例 Max Z=7 x1 +12x2 9 x1 +4x2≤360 化为标准型 s.t. 4x1 +5x2 ≤200 3 x1 +10x2 ≤300 x1 , x2≥0 s.t. Max Z=7 x1 +12x2 9 x1 +4x2 +x3 4x1 +5x2 3 x1 +10x2 x1 ,…,x5≥0 +x4 =360 = 200
•
“≥”型约束,减松弛变量;
练习1.3 请将例1.1的约束化为标准型
Maxz = 7 x1 + 12 x 2 ⎧9 x1 + 4 x 2 ≤ 360 ⎪4 x1 + 5 x 2 ≤ 200 s.t.⎨ 3x1 + 10 x 2 ≤ 300 ⎪x , x ≥ 0 ⎩ 1 2
则约束化为
= 360 ⎧9 x1 + 4 x 2 + x3 ⎪4 x + 5 x 2 + x4 = 200 s.t.⎨ 1 3 x1 + 10 x 2 + x5 = 300 ⎪x , x , x , x , x ≥ 0 ⎩ 1 2 3 4 5
例4 下面为某线性规划的约束
=1 ⎧ x1 + 2 x2 + x3 ⎪ + x4 = 3 ⎨2 x1 − x2 ⎪ x1 , , x4 ≥ 0 ⎩ 请例举出其基矩阵和相应的基向量、基变量。
解:
本例中, A = ⎡1 2 1 0⎤,A中的2阶可逆子阵有 ⎢ 2 − 1 0 1⎥ ⎦ ⎣
问题:本例的A中一共有几个基?—— 6个。
易见,增加的松弛变量的系数恰构成一个单位阵I。
一般地,记松弛变量的向量为 X s,则
第4章线性规划
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f ( X ) 5 x1 4 x 2 4 x1 x 2 60 x1 x 2 24 x1 0 x2 0
(1) ( 2) ( 3) ( 4) ( 5)
例题21: • 首先由(4),(5)二式(x1≥ 0、x2 ≥ 0)知, 其解
在第一象限所在的范围,所以在画图时将第二、
产品Ⅰ 产品Ⅱ 资源总量
设 备(台时)
原料A(公斤) 原料B(公斤)
1
4 0
2
0 4
8
16 12
利 润(百元)
2
3
线性规划范例
• 例B. 任务分配问题
表2
产品
1 23
2 21
3 19
4 17
某公司拟生产4种产品, 可分配给下属的3个工厂 生产,由于工厂的地理位 置和设备不同,每个工厂 生产每种产品的成本不相 同,加工能力也不相同。 有关数据分别由表2和表3 给出。公司应如何给下属 各工厂分配任务,才能在 保证完成每种产品的任务 的条件下,使得公司所花 费的成本最少?
例 : x2 0 y 0, y x2
对于无限制变量的处理:同时引进两个非负变量, 然后用它们的差代替无限制变量。
例 : x2无限制 x2 y1 y2 y1 , y2 0
例题20: 将下述线性规划问题化为标准形
m i n s .t . f ( X ) x1 2 x 2 3 x 3 2 x1 x 2 x 3 9 3 x1 x 2 2 x 3 4 3 x1 2 x 2 3 x 3 6 x1 0, x 2 0, x 3无限制
含量限制 原 A B C 加工费(元/kg) 料 纱线1 ≥60% 无 ≤20% 1.5 纱线2 ≥15% ≥10% ≤60% 1.2 纱线3 无 无 50% 0.9 (元/kg) 6 4.5 3 (kg/月) 2000 2500 1200 原料成本 原料限量
线性规划-讲义-2
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1、线性规划的标准型
.目标函数 .变量 .约束条件 .约束常数 max 非负 等式 非负
例9 对例1的L.P问题进行标准化
maxS=40x1 +50x2 x1 +2x2 ≤ 30 3x1 +2x2 ≤ 60 2x2 ≤ 24 x1 , x2 0 maxS=40x1 +50x2 x1 +2x2 +x3 =30 3x1 +2x2 +x4 =60 2x2 +x5 =24
不失一般性,设
B= (P1 P2 …Pm )
N = ( Pm+1, ·, Pn ) · · CB = ( c1 , ·, cm ) · · CN = ( cm+1, ·, cn ) · ·
例 11—对例1用单纯形表求解
maxS=40x1 +50x2 做初始单纯形表 x1 +2x2 +x3 =30 3x1 +2x2 +x4 =60 2x2 +x5 =24 x1 … x5 0
XN(0) =0 为对应于基 B 的基可行解, 若检验数
j全部 0,则X(0)为最优解。
单纯形法基本步骤
(1)、定初始基,初始基本可行解 (2)、对应于非基变量检验数 j全 0。 若是,停,得到最优解; 若否,转(3)。
(3)、由换基迭代原则:进基:最大正价值系数 出基:最小比值原则
确定轴心元素
x1 , …, x5 0
3、 单纯形算法
单纯形算法的基本思路:
根据LP问题的标准型某个基可行解(顶点)开始, 转换到另一个基可行解(顶点),并使得每次的转 换,目标函数值均有所改善,最终达到最大值时就 得到最优解
对LP矩阵标准型 max S=CX AX=b 时, X0 A=(BN) X=(XB XN )T XB = b (BN) XN BXB +NXN=b XB =B-1 b- B-1 NXN S=CB B-1 b+(CN -CB B-1 N)XN
计量地理学第四章——线性规划和多目标规划
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目标:用料最少
一、 线性规划的数学模型
(一)线性规划数学模型
以上例子表明,线性规划问题具有以下特征: ①每一个问题都用一组未知变量(x1,x2,…,xn)表示某一规 划方案,其一组定值代表一个具体的方案,而且通常要求这些未 知变量的取值是非负的。
②每一个问题的组成部分:一是目标函数,按照研究问题的不同, 常常要求目标函数取最大或最小值;二是约束条件,它定义了一 种求解范围,使问题的解必须在这一范围之内。
二 线性规划的标准形式
(二)化为标准形式的方法
2.约束方程化为标准形式的方法
若第k个约束方程为不等式,即
ak1 x1 ak 2 x2 akn xn ()bk
引入松弛变量 x nk 0, K个方程改写为:
ak1 x1 ak 2 x2 akn xn () xnk bk
则目标函数标准形式为:
非负约束
xij 0(i 1,2,, m; j 1,2,, n)
mn
z
cij xij min
i1 j1
目标:总运费最小
一、 线性规划的数学模型
(一)线性规划模型之实例 资源利用问题 假设某地区拥有m种资源,其中,第i种资源在规
划期内的限额为bi(i=1,2,…,m)。这m种资源可用 来生产n种产品,其中,生产单位数量的第j种产品需 要 消 耗 的 第 i 种 资 源 的 数 量 为 aij(i=1 , 2 , … , m ; j=1,2, …,n),第j种产品的单价为cj(j=1,2, …,n)。 试问如何安排这几种产品的生产计划,才能使规划期 内资源利用的总产值达到最大?
一、 线性规划的数学模型
(一)线性规划模型之实例
资源利用问题
设第j种产品的生产数量为xj(j=1,2,…,n),则上述资源问题就是:
第4章线性规划求解的基本方法
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min z’= - 2x1- 3x2
2x1+2x2+x3
x1+2x2 s.t. 4x1 4x2 xj≥0 j=1,2,…,6 +x4 +x5
= 12
=8 =16 +x6 =12
s.t. 4x1 ≤16 4x2 ≤12
x1,x2≥0
2 1 A 4 0 2 2 0 4 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1
cn+1
xn+1 1 0 0 0 0
cn+2
xn+2 0 1 0 0 0
…
cn+m
xn+m 0 0 0 1 0
… … … … … …
i
bi aik
1 2
…
0
…
…
j0 c j z j 0
cn+m xn+m
10 20 ... n0
m
z j cBi aij
§2.2单纯形法的计算步骤
引例说明: 向量形式:
P1x1+P2x2+P3x3+P4x4+P5x5=B
x1 x2 x3 1 14 7 x1 x2 x4 1 7 12 x1 x2 x5 8 x1 , x2 .....x5 0
1 P1 7 1
1 14
( (3)若某个Q列的 ZQk ) 0且某些元素 I 有 aiQ 0 ,则选定Q列所对 应的变量XQ作为替换的非基本变量,求新的基本可行解.
k
(4)再计算每一列的检验数,再判断,如此迭代直至找到最优解.
19
武汉理工大学
第4章 单纯形法
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不为0,是否会带来目标函数值变大? 需要最优性
检验,即如果x1或x2不论取其他任何非负值都不会
带来目标函数值增大,那该基本可行解就是最优解。
管理运筹学
18
§1 单纯形法的基本思路和原理
所谓最优性检验就是判断已求得的基本可行解是否是最优解。 (1) 最优性检验的依据——检验数σ j 一般来说目标函数中既包括基变量,又包括非基变量。现在我们要求 只用非基变量来表示目标函数,或者说目标函数中基变量的系数都为零了。 此时目标函数中所有变量的系数即为各变量的检验数,把变量xi的检验数 记为σ i。显然所有基变量的检验数必为零。在本例题中目标 函数为3x1+5x2。由于初始可行解中x1,x2为非基变量,所以此目标函 数已经用非基变量表示了,不需要再代换出基变量了。这样我们可知 σ 1=3,σ 2=5,σ 3=0,σ 4=0,σ 5=0。 检验数:用非基变量来代换基变量,使得目标函数只用非基变量来表示。
• Z=3x1+5x2 • 非基变量的检验数都大于0,说明增加x1或x2都可以使目标
函数值变大。故非最优解。 • 3、基变换。 通过检验,我们知道这个初始基本可行解不是最优解。下面
介绍如何进行基变换找到一个新的可行基,具体的做法是从
可行基中换一个列向量,得到一个新的可行基,使得求解得
到的新的基本可行解,其目标函数值更优。为了换基就要确
§1 单纯形法的基本思路和原理
由线性代数的知识知道,如果我们在约束方程组系数矩阵中找到一个
基,令这个基的非基变量(n-m个)为零,再求解这个m元线性方程组就可得 到唯一的解了,这个解我们称之为线性规划的基本解(基解)。
在此例中我们不妨找到了
线性规划中的单纯形法分析
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线性规划中的单纯形法分析在数学和运筹学领域中,线性规划是一种优化问题的数学建模方法,通过最小化或最大化线性目标函数,同时满足一系列线性等式和不等式约束条件。
而单纯形法则是一种广泛应用于线性规划问题求解的算法,它通过迭代计算来找到最优解。
本文将对线性规划中的单纯形法进行详细分析。
一、线性规划基本概念在介绍单纯形法之前,我们需要先了解线性规划的基本概念。
线性规划包括目标函数、决策变量和约束条件三个主要部分。
目标函数是线性规划问题中待优化的目标,可以是最大化或最小化某个线性表达式。
决策变量是这个问题中需要确定的变量,它们的取值将影响到目标函数的结果。
约束条件则是对决策变量的限制条件,可以是等式或不等式。
二、单纯形法的基本原理单纯形法是由美国数学家Dantzig于1947年提出的一种求解线性规划问题的有效算法。
该算法基于以下基本原理:在每一次迭代中,通过选择合适的决策变量进行优化,使目标函数的值不断逼近最优解。
具体而言,单纯形法通过构造一个初始可行解,然后通过迭代计算找到一个更优的解。
三、单纯形法的步骤1. 构造初始可行解:根据约束条件,求解一组可行解,并将其用于下一步的迭代计算。
2. 检验最优性:计算当前解的目标函数值,判断是否满足最优性要求。
3. 选择进入变量:根据规则选择一个进入变量,即使得目标函数值增加最大的变量。
4. 选择离开变量:根据规则选择一个离开变量,即使目标函数值达到最大的变量离开。
5. 更新解的值:根据进入变量和离开变量,更新当前解的值。
6. 返回步骤2,直至达到最优解或无界。
四、单纯形法的优缺点1. 优点:a) 单纯形法适用于大多数线性规划问题,并且可以找到全局最优解。
b) 算法相对简单直观,易于理解和实现。
c) 在实践中,单纯形法已被证明是一种高效的求解方法。
2. 缺点:a) 即使是对于中等规模的问题,单纯形法的计算复杂度也很高,需要大量的迭代计算。
b) 在某些特殊情况下,单纯形法可能会陷入循环,并无法找到最优解。
线性规划-单纯形法
![线性规划-单纯形法](https://img.taocdn.com/s3/m/3b11b3e46294dd88d0d26bd4.png)
选x2为入基变量。
2. 出基变量的确定
要在原来的3个基变量s1,s2,s3中确定一个出基变量 如果把s3作为出基变量,则新的基变量为x2,s1,s2,
x2 +s1=300,
bj 350 125 350 125
s3
zj
0
2
-2M
1
-M
0
M
0
M
1
0
0
600
300
0 -M -M
σj=cj-zj
-2+2M -3+M -3+M -M 0
0
0
-475M
cB a1 1 x1 -M -2
x1
x2
s1
s2
s3
a1
a2
-2
0 1
-3
1 0
0
-1 0
0
1 -1
0
0 0
-M -M
1 0 -1 1
x1 10
3 5 5 10
x2 9
2 5 6 9
x3 4
4 1 3 4
x4 6
2 3 1 6
x5 0
1 0 0 0
x6 0
0 1 0 0
x7 0
0 0 1 0
bj
bj/aj1
70 70/3 60 60/5 25 25/5
0
σj=cj-zj
cB x5 x6 x1 0 0 10
x1 10
0 0 1 0
z1 z0 j x j
jJ
x j≥ 0 j ≤0
第四章扩展 线性规划及单纯形法
![第四章扩展 线性规划及单纯形法](https://img.taocdn.com/s3/m/db8b153043323968011c927a.png)
表1 产品
资源
A B
单件利润
甲
1 1 15
乙
3 1 25
库存量
60 40
max z = 15x1 +25x2 s.t. x1 + 3x2 ≤ 60
z = 15 x1 +25 x2
Subject to受限制于
x1 + x2 ≤ 40
x1,x2 ≥ 0
之
§1 线性规划问题及其数学模型
e.g. 2 营养问题
到了极大的发展。 60年来,随着计算机的发展,线性规划已广泛应用
于工业、农业、商业、交通运输、经济管理和国防等各 个领域,成为现代化管理的有力工具之一。
§1 线性规划问题及其数学模型
e.g. 1 资源的合理利用问题
某工厂在下一个生产周期内生产甲、乙两种产品,
要消耗A、B 两种资源,已知每件产品对这两种资源的
B1
a11 a21 …
B2
a12
… Bn
… a1n
需要量
b1 b2 …
a22 … a2n … … …
Am
am1
c1
am2
c2
…
…
amn
cn
bm
z cj xj
j 1
n
单 价
a
j 1
n
ij
x j bi
(i = 1,2,…,m) 0≤ xj ≤lj
xj≥0 (j = 1,2,…,n)
§1 线性规划问题及其数学模型 Note:
……
am1x1 + am2x2 + … + amnxn = bm
xj ≥ 0 (j = 1,2,…,n)
bi ≥ 0 (i = 1,2,…,m)
4线性规划的基本理论
![4线性规划的基本理论](https://img.taocdn.com/s3/m/a9fa998e29ea81c758f5f61fb7360b4c2e3f2a88.png)
第四章 线性规划本章主要内容:线性规划的基本理论 线性规划的单纯形法 线性规划的对偶理论 线性规划的对偶单纯形法教学目的及要求:理解线性规划的基本理论;掌握线性规划的单纯形法;理解线性规划的对偶理论;掌握线性规划的对偶单纯形法。
教学重点:线性规划的单纯形法. 教学难点:线性规划的对偶单纯形法. 教学方法:启发式.教学手段:多媒体演示、演讲与板书相结合. 教学时间:6学时. 教学内容:§4.1 线性规划的基本理论考虑线性规划问题11min ;,1,2,,,0,1,2,,.nj j j n ij j i j j c x a x b i m x j n ==⎧⎪⎪⎪==⎨⎪⎪≥=⎪⎩∑∑s.t. (LP)或min ;,0.T c x Ax b x ⎧⎪=⎨⎪≥⎩s.t. 其中 121212(,,,),(,,,),(,,,),(),T T T n n m ij m n x x x x c c c c b b b b A a ⨯====A 称为约束矩阵,Ax b =称为约束方程组,0x ≥称为非负约束.假定:rank()A m =.定义 在(LP )中,满足约束方程组及非负约束的向量x 称为可行解或可行点;所有可行解的全体称为可行解集或可行域,记作K ,即{,0}K Ax b x ==≥.使目标函数在K 上取到最小值的可行解称为最优解;最优解对应的目标函数值称为最优值.定义 在(LP )中,约束矩阵A 的任意一个m 阶满秩子方阵B 称为基,B 中m 个线性无关的列向量称为基向量,x 中与B 的列对应的分量称为关于B 的基变量,其余的变量称为关于B 的非基变量.任取(LP )的一个基12(,,,)m j j j B p p p =,记12(,,,)m T B j j j x x x x =,若令关于B 的非基变量都取0,则约束方程Ax b =变为B Bx b =.由于B 是满秩方阵,因此B Bx b =有唯一解1B x B b -=.记121(,,,)m T j j j B b x x x -=,则由12,1,2,,,0,{1,2,,}{,,,}k k j j j m x x k m x j n j j j ===∀∈-所构成的n 维向量x 是Ax b =的一个解,称之为(LP )的关于B 的基本解.基本解满足约束方程组,但不一定满足非负约束,所以不一定是可行解.若10B b -≥,即基本解x 也是可行解,则称x 为(LP )的关于基B 的基本可行解,相应的基B 称为(LP )的可行基;当10B b ->时,称此基本可行解x 是非退化的,否则,称之为退化的.若一个(LP )的所有基本可行解都是非退化的,则称该(LP )是非退化的,否则,称它是退化的.例1 求下列线性规划问题的所有基本可行解.12123124min 44;4,2,0,1,2,3,4.j x x x x x x x x x j -⎧⎪-+=⎪⎨-++=⎪⎪≥=⎩s.t. 解 约束矩阵的4个列向量依次为12341110,,,1101p p p p -⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫==== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪-⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭.全部基为113214323424534(,),(,),(,),(,),(,),B p p B p p B p p B p p B p p =====对于1B ,1x 和3x 为基变量,2x 和4x 为非基变量.令2x =4x =0,有1314,2,x x x +=⎧⎨-=⎩ 得到关于1B 的基本解(1)(2,0,6,0)T x =-,它不是可行解.对于2B ,1x 和4x 为基变量,2x 和3x 为非基变量.令2x =3x =0,有1144,2,x x x =⎧⎨-+=⎩ 得到关于2B 的基本解(2)(4,0,0,6)T x =,它是一个非退化的基本可行解.同理,可求得关于345,,B B B 的基本解分别为(3)(4)(5)(0,2,6,0),(0,4,0,6),(0,0,4,2)T T T x x x ==-=,显然,(3)x 和(5)x 均是非退化的基本可行解,而(4)x 不是可行解.因此,该问题的所有基本可行解为(2)(3)(5),,x x x .此外,因为这些基本可行解都是非退化的,所以该问题是非退化的.定理1 设x 为(LP )的可行解,则x 为(LP )的基本可行解的充要条件是它的非零分量所对应的列向量线性无关.证明 不妨设x 的前r 个分量为正分量,即12(,,,,0,,0),0(1,2,,).T r j x x x x x j r =>=若x 是基本可行解,则取正值的变量12,,,r x x x 必定是基变量,而这些基变量对应的列向量12,,,r p p p 是基向量.故必定线性相关.反之,若12,,,r p p p 线性无关,则必有0r m ≤≤.当r m =时,12(,,,)r B p p p =就是一个基;当r m <时,一定可以从约束矩阵A 的后n r -个列向量中选出m r -个,不妨设为12,,,r r m p p p ++,使121(,,,,,,)r r m B p p p p p +=成为一个基.由于x 是可行解,因此1rj j j x p b ==∑,从而必有1mj j j x p b ==∑.由此可知x 是关于B 的基本可行解.定理2 x 是(LP )的基本可行解的充要条件是x 为(LP )的可行域的极点. 证明 由定理4.1.1和定理2.2.2知结论成立. 例2 求下列线性规划问题的可行域的极点.1212314min ;22,2,0,1,2,3,4.j x x x x x x x x j -⎧⎪++=⎪⎨+=⎪⎪≥=⎩s.t. 解 因为约束矩阵的4个列向量依次为12341210,,,1001p p p p ⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫==== ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭.全部基为112213314424534(,),(,),(,),(,),(,),B p p B p p B p p B p p B p p =====求得关于基12345,,,,B B B B B 的基本解分别为(1)(2)(3)(4)(5)(2,0,0,0),(2,0,0,0),(2,0,0,0),(0,1,0,2),(0,0,2,2)T T T T Tx x x x x =====显然,(1)(2)(3),,x x x 均为退化的基本可行解,(4)(5),x x 是非退化的基本可行解.可行域有三个极点:(2,0,0,0)T ,(0,1,0,2)T ,(0,0,2,2)T .定理3 若(LP )有可行解,则它必有基本可行解. 证明 由定理2.2.1及定理4.1.2知结论成立.定理4 若(LP )的可行域K 非空有界,则(LP )必存在最优解,且其中至少有一个基本可行解为最优解.证明 根据推论2.2.6,(LP )的任一可行解x 都可表示为(LP )的全部基本可行解12,,,k x x x 的凸组合,即1,ki i i x x x K λ==∀∈∑,其中10(1,2,,),1ki i i i k λλ=≥==∑.设s x 是使(LP )中目标函数值达到最小的基本可行解,即 1min T T s i i kc x c x ≤≤=,则11,kkTTT T i i i s s i i c x c x c x c x x K λλ===≥=∀∈∑∑.这表明,基本可行解s x 为(LP )的最优解.定理5 设(LP )的可行域K 无界,则(LP )存在最优解的充要条件是对K 的任一极方向d ,均有0T c d ≥.证明 根据定理2.2.10,(LP )的任一可行解x 都可写成11kli i j j i j x x d λμ===+∑∑,其中12,,,k x x x 为(LP )的全部基本可行解,12,,,l d d d 为K 的全部极方向,且10(1,2,,),1,0(1,2,,)ki i j i i k j l λλμ=≥==≥=∑.于是,(LP )等价于下面以0(1,2,,)0(1,2,,)i j i k j l λμ≥=≥=和为决策变量的线性规划问题111min ()();1,0,1,2,,,0,1,2,,.k lT T i i j j i j k i i i j c x c d i k j l λμλλμ===⎧+⎪⎪⎪⎪=⎨⎪⎪≥=⎪≥=⎪⎩∑∑∑s.t. 由于j μ可以任意大,因此若存在某个j d ,使0T j c d <,则上述问题的目标函数无下界,从而不存在最优解,从而(LP )不存在最优解.若1,2,,j l ∀=,均有0T j c d ≥,设1min T T s i i kc x c x ≤≤=,则11()(),k lTTT T i i j j s i j c x c x c d c x x K λμ===+≥∀∈∑∑.所以基本可行解s x 是(LP )的最优解.推论6 若(LP )的可行域K 无界,且(LP )存在最优解,则至少存在一个基本可行解为最优解.证明 由定理4.1.5的证明过程可知结论成立. 定理7 设在(LP )的全部基本可行解12,,,k x x x 中,使目标函数值最小者为12,,,s i i i x x x ;在K 的全部极方向12,,,l d d d 中,满足0T j c d =者为12,,,t j j j d d d .若(LP )存在最优解,则x 为(LP )的最优解的充要条件是存在10(1,2,,),1,0(1,2,,)pp q si i j p p s q t λλμ=≥==≥=∑使11p p q q sti i j j p q x x d λμ===+∑∑. (*)证明 因为(LP )存在最优解,所以由定理4.1.4和推论4.1.6及其证明知,基本可行解12,,,s i i i x x x 是(LP )的最优解.设x 具有(*)式的形式,则由推论2.2.6和定理2.2.10知,x 为(LP )的可行解,从而由(*)式知,111p p q q stTTT T i i j j i p q c x c x c d c x λμ===+=∑∑因此,x 为(LP )的最优解.反之,设x 为(LP )的任一最优解,则x 为可行解,于是由推论2.2.6和定理2.2.10知,存在 10(1,2,,),1,0(1,2,,)ki i j i i k j l λλμ=≥==≥=∑,使 11kli i j j i j x x d λμ===+∑∑. (**)根据定理1.1.5,有 0,1,2,,T j c d j l ≥=, 且由1i x 为最优解知1,1,2,,T T i i c x c x i k ≥=.从而由上述两式容易用反证法证明:若(**)式中某个0i λ>,则i x 必为(LP )的最优解;若(**)式中某个0j μ>,则必有0T j c d =。
线性规划中的单纯形法求解问题
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线性规划中的单纯形法求解问题线性规划是运筹学中的一个重要分支,它的应用范围非常广泛,包括经济、工程、网络、交通等领域。
在实际问题中,我们通常会需要求解一个线性规划问题,而单纯形法是解决线性规划问题的一种常用方法。
1. 线性规划线性规划是一类优化问题,通常在最小化或最大化某个线性函数的同时,满足一组线性约束条件。
一个线性规划问题可以表示为:$$\begin{array}{lll}\textrm{min/max} & c^Tx & \\ \textrm{s.t.} & Ax &\leq b \\ & x &\geq 0\end{array}$$其中,$c$ 是一个 $n$ 维列向量,$A$ 是一个 $m\times n$ 的矩阵,$b$ 是一个 $m$ 维列向量,$x$ 是一个 $n$ 维列向量,代表问题的决策变量。
我们称 $Ax\leq b$ 是问题的约束条件,称 $x\geq0$ 是问题的非负性条件。
线性规划问题的求解可以分为两种基本方法,分别为单纯形法和内点法。
其中,单纯形法是一种经典的方法,应用广泛,是大多数线性规划软件的基础算法之一。
2. 单纯形法基本思想单纯形法的基本思想是通过对问题中的决策变量进行调整,使得目标函数值不断减小(最小化问题)或增大(最大化问题),并且在满足约束条件的前提下,最终找到最优解。
单纯形法的具体步骤如下:步骤1:初始化。
我们从一组基本解开始,即 $m$ 个基本变量和 $n-m$ 个非基本变量构成的向量 $x$。
在最初的阶段,我们需要选择一组基变量,并计算出它们的取值。
这个基变量集合构成了问题的起始基。
步骤2:检查最优性。
首先,我们需要对当前解进行检验,判断它是否为最优解。
如果是最优解,则停止算法;否则,进行下一步。
步骤3:选择进入变量。
我们需要选择一个非基变量,使得将它加入到基变量集合后,目标函数值有最大的增长量。
如果这个增长量为负数,则问题无界。
线性规划 第四讲 单纯形法的计算步骤
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amj
检验数 j
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基本步骤
1、标准化(构造初始可行基); 2、列出初始单纯形表; 3、最优性检验:判断是否最优解
根据最大检验数原则:if σj≦0 是:计算结束;否:转入下一步 4、从一个基可行解转到相邻的另一个基可行解,然 后转3。要保证目标函数值比原来更优。 (1)进基 (2)出基
am,k
j
检验数 if k max j j 0
k
xk进基
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单纯形表
单纯形表结构
c j
2
CX
B
B
b
x1
c1 x1 b1
cm xm bm
z c z
j
j0
主元,主元变成1, 主元所在列其他数变
成0
1 C0 0 0
x2 xmxn min
a1,k
c1 x1 b1
—
A
cm xm bm
24/6 5/1
j
检验数
上页 下页 返回
单纯形表
单纯形表结构
c j
2
CX
B
B
b
x1
c1 x1 b1
cm xm bm
j cj zj
基可行解:
X (b1, , bm , 0, , 0)
1 C0
x2
A
0 0
xm xn min
— 24/6 5/1
根据最大检验数原则:if σj≦0 是:计算结束;否:转入下一步 4、从一个基可行解转到相邻的另一个基可行解,然 后转3。要保证目标函数值比原来更优。 (1)进基 (2)出基
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线性规划与单纯形法-计算步骤
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max Z 3x1 5x2
x1
s.t.
3x1
x1 0
2x2 2 x 2 x2 0
4 12 18
第一次迭代 x2为入基, x4为出基 第二次迭代 x1为入基, x5为出基
X * (2, 6, 2, 0, 0) Z* 36
2.4 单纯形法计算步骤
3、确定进基变量(迭代的第一步)
确定进基变量对应于图解法的确定运动方向
x1
x3
8
3x1
2x2 4x2
x4
12
x5 36
3x1 5x2 0x3 0x4 0x5 Z
j
从目标函数-Z+3x1+5 x2 +0x3 +0x4+0x5 =0可知: 因为x2的系数大于x1的系数,即生产单位乙产品比甲产品利 润更高一些,故应优先多生产乙产品。即x2为进基
5 2
x4
0 x5
Z 30
④
x3
2 3
x4
1 3
x5
4 ①
x2
x1
1 2 x4
2 3 x4
1 3 x5
6 ② 4 ③
3x1 0x2
0 x3
5 2
x4
0 x5
Z 30 ④
④-3×③
x3
2 3
x4
1 3
x5
4 ①
x2
1 2
x4
6 ②
x1
2 3
x4
1 3
x5
4 ③
0
x1
STOP 包括三个步骤: 1、确定进基变量(进基) 2、确定出基变量(出基) 3、对新基可行解的求解(高斯消元)
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30
单纯形法的计算步骤
• 1、找到初始可行基,建立单纯形表 • 2、计算检验数,若σj ≤0 则得最优解。否则转下步 • 3、若某σK ≥ 0而P’K ≤0 ,则最优解无界,否则转 下步 • 4、根据max {σj } = σK 原则确定XK 进基变量;根 据θ规则 θ = min {b’i / a’ik a’ik >0} = b’l/ a’lk 确定XL出 基变量 • 5、以a’lk 为枢轴元素进行迭代 • 6、重复第二步到第五步
31
单纯形法的进一步探讨
• 极小化问题直接求解:检验数的判别由σj ≤0
• • • • 变为σj ≥ 0 人工变量法之一:大M法 人工变量价值系数M例 人工变量法之二:构造目标函数,分阶段求解例 无穷多最优解情形:非基变量检验数 σj= 0 退化解的情形:有两个以上 θ值相等
32
单纯形法的计算机求解
• 程序说明 • 应用举例 例题1 例题2
33
34
Obj :
n
MaxZ c j x j
j 1
n
S .T .
a
j 1
ij
x j bi
i 1,2, , m
xj 0
j 1,2, , n
7
线性规划的标准型
• 向量式:
Obj :
n
MaxZ CX
S .T .
p
j 1
j
x j bi
i 1,2, , m
xj 0 C ( c1 ,c 2 , , c n )
a
n j
n
, ij
xj
代入
j m 1 ,
c
xj
c i bi c i
, i 1 m i 1
m
m
j m 1
aij x j
m i 1
n
j m 1 ,
c
n
j
xj
c i bi
, i 1
j m 1
j
n
(c j c i a ij )x j 判别标准: j 0, 达 到 最 大 值
5
线性规划的标准型
• 代数式 Maxz=c1x1+c2x2+…+cnxn
s.t. a11x1+a12x2+…a1nxn=b1 a21x1+a22x2+…a2nxn=b2
……
am1x1+am2x2+…amnxn=bm
x1,x2,…,xn≥0
(xj ≥0
j=1,2,…,n)
6
线性规划的标准型
• 和式:
10
非标准型转化举例之一
maxZ=70X1+120X2 9X1+4X2 ≤360 4X1+5X2 ≤200 3X1+10X2≤300 X1≥0 X2≥0 maxZ=70X1+120X2 9X1+4X2+X3=360 4X1+5X2 3X1+10X2 +x4=200
+ 5
x
=300
X1≥0 X2≥0 X3 ≥0 ≥0
24
Z0
j m 1
n
xj
单纯形法
• 基变换 若σj ≥ 0,则取 max{σj } = σK ,相应之非基变量XK 若非零,将使Z增加,故令XK 进基。令XK≠0 其余 非基变量保持为零, XK 原是非基变量,取零值, XK ≠0 将迫使某个原基变量为零,当XK取值超过 任意b’i / a’ik 时,将破坏非负性条件, 于是令θ = min {b’i / a’ik ,a’ik >0 } = b’L/ a’Lk 。 这时原基变量XL=0,由基变量变成非基变量 a’Lk处在变量转换的交叉点上,称之为枢轴元素
3600
84 20 24 4280
30.76 20 100
σj
0 70 120 X3 X1 X2 σj
34
0 1 0 0
0
0 0 1 0 1 0 0 0
0
0
-12
-3.12 1.16 0.4 -0.2 -0.12 0.16 -13.6 -5.2
29
Cj
CB
3 -3 -1
3 -3 0
b
12 1 27 6
26
某厂生产两种产品,需要三种资源,已知各 产品的利润、各资源的限量和各产品的资源 消耗系数如下表:
劳动力 设备 原材料 单位产品利 润(元)
产品A 9 4 3 70
产品B 4 5 10 120
资源限制 360工时 200台时 300公斤
27
• 问题:如何安排生产计划,使得获利最多? • 步骤:
21
• (SLP)的基可行解对应于其可行域的顶 点(极点) • 若(SLP)有最优解,则必有最优基可行 解
• 可行基解——迭代——更优的可行基解— —最优基解(单纯形法的原理)
22
单纯形法
• 最优性检验:LP经过若干步迭代,成为如下形 式:
X1+
+a’1m+1xm+1+…+a’1nxn=b’1 +a’2m+1xm+1+…+a’2nxn=b’2 …………………………….. xm+a’mm+1xm+1+…+a’mnxn=b’m
a mn a1n a12
9
非标准型转化为标准型
• 目标函数极小化转为极大化: minZ=-max(-Z) ,一个数的极小化等价于其相反数的极 大化。 • 不等式约束的转化: ∑aijxj≤bi 加入松弛变量 ∑aijxj≥bi 减去剩余变量 • 非正变量:即xk ≤0 则令x’k =- xk 自由变量:即xk无约束,令xk= x’k- x”k
m
19
例题6 基可行解说明
maxZ=70X1+120X2 9X1+4X2+X3=360
4X1+5X2 +x4=200
P1 P2 P3 P4 P5
9 A= 4
4 5
1 0
0 1
0 0
3X1+10X2+x5 =300 Xj≥0 j=1,2,…,5 m 这里m=3,n=5。 C n=10
3
10
0
0
1
20
例题6 基可行解说明
• 基(P3,P4,P5),令非基变量x1,x2=0, 则基变量x3=360, x4=200, x5=300,可行解
• 基(p2,p4,p5),令非基变量x1=0,x3=0基变量 x2=90,x4=-250,x5=-600.非可行解 • 基( p2,p3,p4 ),令非基变量x1,x5=0,则 基变量x2=30, x3=240, x4=50,可行解(P21图)
• 设m×n矩阵A中有一个r阶子式D不等于零, 而所有r+1阶子式(如果存在的话)全等于 零,则称D为矩阵A的最高阶非零子式,称 数r为矩阵A的秩,记作R(A)=r。 • 零矩阵的秩为零。 • m×n矩阵A的秩R(A)≤min{ m,n}
• 假设:约束方程组的系数矩阵A的秩为m (R(A)=m),m<n
25
单纯形法解题举例
单纯形表的格式:
Cj
CB
C1 C2 … CM
XB b
X1 b 1 X2 B2 … … XM bm σj
C1 C2 … CN X1 x2 …. Xn a11 a21 … am1 σ1 a12 … a22 … … am2… σ2 … a1n a2n … amn σn
θi
θ1 θ2 … θm
16
基
•基的概念:如前所述LP标准型
和式:maxZ= ∑cjxj ∑aijxj=bi xj ≥0 j=1,2,…,n 矩阵式:maxZ=CX AX=b X ≥0 约束方程的系数矩阵A的秩为m,且m<n。设 A=B+N ,B是A中mxm阶非奇异子矩阵,则称B是 LP的一个基,即:B是A中m个线性无关向量组。
1、确定决策变量:设生产A产品x1kg,B产品x2kg
2、确定目标函数:maxZ=70X1+120X2 3、确定约束条件: 人力约束 9X1+4X2≤360 设备约束 4X1+5X2 ≤200 原材料约束3X1+10X2 ≤300 非负性约束X1≥0 X2≥0
28
Cj
CB
0 0 0
70 120 0 0 0
17
基解
不失一般性,设B是A的前m列,即 B=(p1,p2,…,pm),其相对应的变量 XB=(x1,x2,…,xm)T,称为基变量;其余变量 XN=(Xm+1,…,Xn)T称为非基变量。 令所有非基变量等于零, 则X=(x1,x2,…xm,0,…,0)T称为基解 。
18
基可行解
• 基可行解:基解可正可负,负则不可行, 故称满足非负性条件的基解为基可行解。 • 相应的基为可行基。 • 退化的基可行解:若某个基变量取值为零, 则称之为退化的基可行解。 • 基解的数目:最多C n=n!/m!(n-m)!
x’1 ≥ 0 x2 ≥0 x’3 ≥0 x”3 ≥0 x4≥0 x5≥0
12
非标准型转化举例之三
minZ=-3x1-x2+4x3
-x1+2x2+x3 =5 x1-x2+x3 ≥-6 x1 ≤0 x2 ≥0 x3无约束
13
非标准型转化举例之三
minZ=-3x1-x2+4x3 maxZ’=-3x’1+x2-4(x’3-
x4
x5 ≥0
11
非标准型转化举例之二