运筹学胡运权第五版课件(第二章)
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运筹学胡运权第五版课件
V5 12 7
5
4
3
2
0
1 3
1
0 4
3
4 0
v7 ∞ 10 10 8
⑶ 构造任意两点间最多可经过3个中间点到达 的最短距离矩阵 D(2)= dij(2) 其中 dij(2)= min { dir(1)+ drj(1)}
r
i
dir
(1)
r
drj(1)
j
v1 v2 v3 v4 v5 v6 v7
• • •
悬挂边 孤立点 偶点 奇点
悬挂点的关联边,如 e8 次为0的点 次为偶数的点,如 v2 次为奇数的点, 如 v5
5、链:图中保持关联关系的点和边的交替序列,其 中点可重复,但边不能重复。 路:点不能重复的链。 圈:起点和终点重合的链。 回路:起点和终点重合的路。 连通图:任意两点之间至少存在一条链的图。 完全图:任意两点之间都有边相连的简单图。 n(n 1) 2 n阶完全图用Kn表示,边数= C n
狄克斯屈拉算法
既可以求两点之间的最短 距离,又可以确定最短路
求某两点之间的最短距离
(0)= V2 D
5
2
∞ ∞ ∞ ∞
5
0
∞ 2
7 0 2 7
7
6
∞ ∞
∞ ∞ 2
V3 2
∞ 0
∞ 4
V4 ∞ 2
V5 ∞ 7
∞ 6
0
1
1
0 6
3
6 0
V6 ∞ ∞ 4
v7 ∞ ∞ ∞ ∞ 3
注意:D(0)是一个对称矩阵,且对角线上的元素全是0.
⑵ 构造任意两点间直接到达、或者最多经过1 个中间点到达的最短距离矩阵D(1)= dij(1) 其中
运筹学PPT完整版胡运权
C
m n
基可行解:满足变量非负约束条件的基本解,简称基可
行解。
可行基:对应于基可行解的基称为可行基。
可 行 解
非可行解
基解
基可行解
线性规划问题的数学模型
例1.4 求线性规划问题的所有基矩阵。
Page 30
解: 约束方程的系数矩阵为2×5矩阵 r(A)=2,2阶子矩阵有10个,其中基矩阵只有9个,即
运筹学的历史
“运作研究(Operational Research)小组”:解决复 杂的战略和战术问题。例如:
1. 如何合理运用雷达有效地对付德军德空袭 2. 对商船如何进行编队护航,使船队遭受德国潜
艇攻击时损失最少; 3. 在各种情况下如何调整反潜深水炸弹的爆炸深
度,才能增加对德国潜艇的杀伤力等。
Page 4
线性规划问题的数学模型
约束方程的转换:由不等式转换为等式。
aij x j bi
aij x j xni bi
xni 0 称为松弛变量
aij x j bi
aij x j xni bi
xni 0 称为剩余变量
变量 x j 的变0换 可令 xj x,j 显x然j 0
Page 23
用 x3 x3 替换 x3 ,且 x3 , x3 0
线性规划问题的数学模型
Page 25
(2) 第一个约束条件是“≤”号,在“≤”左端加入松驰变量x4, x4≥0,化为等式;
(3) 第二个约束条件是“≥”号,在“≥”左端减去剩余变量x5, x5≥0;
(4) 第3个约束方程右端常数项为-5,方程两边同乘以(-1),将右 端常数项化为正数;
x
v a 2x2 x a dv 0 dx
2(a 2 x) x (2) (a 2 x)2 0
《运筹学教程》胡云权 第五版 运筹学--线性规划--2单纯形法
x1, x2, …, xn ≥ 0
其中bi ≥0 ,i = 1, 2, …, m
右端项非负
线性规划的求解方法——图解法
Max Z= x1 + 2 x2 2 x1 + 2 x2 ≤ 8 2 x1 + 2 x2 = 8
4
Z=6 3
最优解:x1=2, x2=2
最优值:Z=6
0 x1 + 2 x2 ≤ 4
线性规划问题数学模型的一般形式
Z c1x1 c2 x2 cn xn 目标函数: max(min)
三要素
a11 x1 a12 x2 a1n xn (, )b1 约束条件: a21 x1 a22 x2 a2 n xn (, )b2 a x a x a x (, )b mn n m m1 1 m 2 2 x1 , x2 ,, xn 0
x1 , x2 ≥ 0
2
2 x2 = 4
图解法步骤:
Z=2 1 o 1 2 3 4 x1
1、建立直角坐标系;
2 、图示约束条件,判断可行域;
3 、图示目标函数和寻找最优解;
解的重要概念
可行解(或可行点) :满足所有约束条件的向量 x ( x1 , x2 , xn ) 可行域:所有的可行解的全体
1 x1 2 x2 x3 x4 3 2 x1 x2 x , x , x , x 0 1 2 3 4
6个基,最多 C m 个 n
线性规划标准型解的概念
基解:当A中的基B取定后,不妨设B表示A中的前m列,则可 记 A (B N ) ,相应地X ( X B X N )T , 约束条件AX=b可表示为 X B ,即 X B1b B1NX ,当取 X 0 时,则 X B1b B N AX ( B N ) b N B
运筹学胡运权第五版课件
运筹学胡运权第五 版课件大纲
单击此处添加副标题
汇报人:
目录
添加目录项标题 运筹学基础知识 整数规划 图论与网络优化
课件概览 线性规划 动态规划
01
添加章节标题
02
课件概览
课件简介
课程名称:运筹学胡运权第五版课件 课程内容:包括线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划、图与网络优化等 课程目标:帮助学生掌握运筹学的基本理论和方法提高分析和解决问题的能力 课程特点:理论与实践相结合注重案例分析和实际问题的解决
最小生成树问题:在无向图中寻找最小生 成树
最大流问题:在流网络中寻找最大流
最小费用流问题:在流网络中寻找最小费 用流
网络可靠性问题:评估网络可靠性提高网 络稳定性
网络优化算法:如Dijkstr算法、Floyd算 法、Kruskl算法等
网络优化算法
最短路径算 法:Dijkstr
算法、 Floyd算法
等
图论与网络优化应用案例
物流网络优化:通过图论方 法优化物流网络降低物流成 本
社交网络优化:通过图论方 法优化社交网络提高社交网
络的稳定性和可靠性
交通网络优化:通过图论方 法优化交通网络提高交通效 率
电力网络优化:通过图论方 法优化电力网络提高电力系
统的稳定性和可靠性
感谢观看
汇报人:
课件结构
• 运筹学概述 • 线性规划 • 非线性规划 • 动态规划 • 随机规划 • 决策分析 • 网络规划 • 排队论 • 库存论 • 博弈论 • 运筹学应用案例 • 运筹学发展前景 • 运筹学与其他学科的关系 • 运筹学学习方法与技巧
课件特点
内容全面:涵盖了运筹学的基本概念、理论和方法 结构清晰:按照章节进行划分便于理解和掌握 实例丰富:提供了大量的实例和案例便于理解和应用 习题丰富:提供了大量的习题和练习便于巩固和提高
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课件概览 线性规划 动态规划
01
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课件概览
课件简介
课程名称:运筹学胡运权第五版课件 课程内容:包括线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划、图与网络优化等 课程目标:帮助学生掌握运筹学的基本理论和方法提高分析和解决问题的能力 课程特点:理论与实践相结合注重案例分析和实际问题的解决
最小生成树问题:在无向图中寻找最小生 成树
最大流问题:在流网络中寻找最大流
最小费用流问题:在流网络中寻找最小费 用流
网络可靠性问题:评估网络可靠性提高网 络稳定性
网络优化算法:如Dijkstr算法、Floyd算 法、Kruskl算法等
网络优化算法
最短路径算 法:Dijkstr
算法、 Floyd算法
等
图论与网络优化应用案例
物流网络优化:通过图论方 法优化物流网络降低物流成 本
社交网络优化:通过图论方 法优化社交网络提高社交网
络的稳定性和可靠性
交通网络优化:通过图论方 法优化交通网络提高交通效 率
电力网络优化:通过图论方 法优化电力网络提高电力系
统的稳定性和可靠性
感谢观看
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课件结构
• 运筹学概述 • 线性规划 • 非线性规划 • 动态规划 • 随机规划 • 决策分析 • 网络规划 • 排队论 • 库存论 • 博弈论 • 运筹学应用案例 • 运筹学发展前景 • 运筹学与其他学科的关系 • 运筹学学习方法与技巧
课件特点
内容全面:涵盖了运筹学的基本概念、理论和方法 结构清晰:按照章节进行划分便于理解和掌握 实例丰富:提供了大量的实例和案例便于理解和应用 习题丰富:提供了大量的习题和练习便于巩固和提高
运筹学 胡运权 第二章
《运筹学》 运筹学》
第1页
第二章 线性规划的对偶理论
一、问题的提出: 设用两种原料(A、B)
生产三种产品的一个生产计划问题
m f ( x) = x1 + 2x2 + 4x3 ax x1 + 2x2 + 2x3 ≤ 25 s.t. 2x1 + x2 + 2x4 ≤15 x1, x2 , x3 ≥ 0
华东师范大学
《运筹学》 运筹学》
第11页 11页
弱对偶性的推论: 对偶性的推论:
max问题的任何可行解目标函数值是其对偶min问 题目标函数值的下限; min问题的任何可行解目标 函数值是其对偶max问题目标函数值的上限。 如果原max(min)问题为无界解,则其对偶 min (max) max(min) 问题无可行解。 如果原max(min)问题有可行解,其对偶 min (max) 问题无可行解,则原问题为无界解。 存在原问题和对偶问题同时无可行解的情况。
华东师范大学
14 December 2010
《运筹学》 运筹学》
第10页 10页
1. 弱对偶性定理(P55) 对偶问题(min)的任何可行解Y0,其目 标函数值 bTY0 总是不小于原问题(max) 的任何可行解X0的目标函数值CTX0, 即 CTX0 ≤ bTY0
14 December 2010
14 December 2010
华东师范大学
《运筹学》 运筹学》
第8页
表2.1 对偶变换的规则
原问题(max,≤) ≤ 原问题 系数矩阵 A 目 标 系数 C 常数 项 b 第 i 行约束条件为 ≤ 型 第 i 行约束条件为 ≥ 型 第 i 行约束条件为 = 型 决策变量 xj ≥ 0 决策变量 xj ≤ 0 决策变量 xj ±不限 ⇔ ⇔ ⇔ ⇔ ⇔ ⇔ ⇔ ⇔ ⇔ 对偶问题(min,≥) ≥ 对偶问题 系数矩阵 AT 常数项 b 目 标 系数 C 对偶变量 yi ≥ 0 对偶变量 yi ≤ 0 对偶变量 yi ±不限 第 j 行约束条件为 ≥ 型 第 j 行约束条件为 ≤ 型 第 j 行约束条件为 = 型
第1页
第二章 线性规划的对偶理论
一、问题的提出: 设用两种原料(A、B)
生产三种产品的一个生产计划问题
m f ( x) = x1 + 2x2 + 4x3 ax x1 + 2x2 + 2x3 ≤ 25 s.t. 2x1 + x2 + 2x4 ≤15 x1, x2 , x3 ≥ 0
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《运筹学》 运筹学》
第11页 11页
弱对偶性的推论: 对偶性的推论:
max问题的任何可行解目标函数值是其对偶min问 题目标函数值的下限; min问题的任何可行解目标 函数值是其对偶max问题目标函数值的上限。 如果原max(min)问题为无界解,则其对偶 min (max) max(min) 问题无可行解。 如果原max(min)问题有可行解,其对偶 min (max) 问题无可行解,则原问题为无界解。 存在原问题和对偶问题同时无可行解的情况。
华东师范大学
14 December 2010
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第10页 10页
1. 弱对偶性定理(P55) 对偶问题(min)的任何可行解Y0,其目 标函数值 bTY0 总是不小于原问题(max) 的任何可行解X0的目标函数值CTX0, 即 CTX0 ≤ bTY0
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第8页
表2.1 对偶变换的规则
原问题(max,≤) ≤ 原问题 系数矩阵 A 目 标 系数 C 常数 项 b 第 i 行约束条件为 ≤ 型 第 i 行约束条件为 ≥ 型 第 i 行约束条件为 = 型 决策变量 xj ≥ 0 决策变量 xj ≤ 0 决策变量 xj ±不限 ⇔ ⇔ ⇔ ⇔ ⇔ ⇔ ⇔ ⇔ ⇔ 对偶问题(min,≥) ≥ 对偶问题 系数矩阵 AT 常数项 b 目 标 系数 C 对偶变量 yi ≥ 0 对偶变量 yi ≤ 0 对偶变量 yi ±不限 第 j 行约束条件为 ≥ 型 第 j 行约束条件为 ≤ 型 第 j 行约束条件为 = 型
运筹学胡运权第02章
•极大化问题的每个约束对应于极小化问题 的一个变量,其每个变量对应于对偶问题 的一个约束。
max Z c1 x1 c2 x2 cn xn
对 偶 问 题 的 定 义
a11 x1 a12 x 2 a1n x n (, )b1 a 21 x1 a 22 x 2 a 2 n x n (, )b2 a x a x a x (, )b m2 2 mn n m m1 1 x j 0( 0, 或符号不限) j 1 ~ n
c3 x3 c3 x3 max z c1 x1 c2 x2
对偶变量 y1 y2′
y2″
y3′
非 对 偶 形 式 的 原对 偶 问 题
例2-4
b2 y2 b3 y3 min w b1 y1 b2 y2
令各约束对应的对偶变量分别为y1、y2′、y2″、 -y3′
(2.4a) (2.4b) (2.4c)
(2.4d)
先转换成对称形式,如下:
a11 x1 a12 x2 a13 x3 a13 x3 b1 a x a x a x a x b 2 21 1 22 2 23 3 23 3 s.t. a21 x1 a22 x2 a23 x3 a23 x3 b 2 a x a x a x a x b3 31 1 32 2 33 3 33 3 x1 0,x2 0,x3 0,x3 0
a11 y1 a21 y2 a21 y2 a31 y3 c1 a y a y a y a y c 2 12 1 22 2 22 2 32 3 s.t. a13 y1 a23 y2 a23 y2 a33 y3 c 3 a y a y a y a y c 3 23 2 33 3 13 1 23 2 y1 0,y2 0,y2 0,y3 0
运筹学胡运权第五版课件-第二章
min Z 3 x1 2 x2 3 x3 4 x4 x1 2 x2 3 x3 4 x4 3 x2 3x3 4 x4 5 s.t. 2 x1 3 x2 7 x3 4 x4 2 x1 0,x2 0, x3、x4无约束 解:对偶问题为: max W 3 y1 5 y2 2 y3
3、矩阵形式: P max z CX AX b s.t. X 0
其中
D min w bT Y AT Y C T s.t. Y 0
a1n a2 n amn
C (c1 , c2 , , cn )
b1 b2 b bm
T T
A Y C C Y A
T T T
CX Y AX Y b b Y
T T T
2、最优性: 若 X* 和 Y* 分别是 P 和 D 的可行解且 CX* = bT Y* , 则X*,Y*分别是问题 P和D 的最优解。
对偶问题(D):
max z 2 x1 3 x2 2 x1 2 x2 12 4 x 16 1 s.t. 5 x2 15 x1 , x2 0
min w 12 y1 16 y2 15 y3 2 2 y1 4 y2 s.t. 2 y1 5 y3 3 y , y , y 0 1 2 3
解:第一步 改写为 min 的基本形式
令x1 x1,x2 x2 x2 min z 7 x1 ( 4 x2 x2) 3x3 4 x ( 2 x2 x2) 6 x3 24 1 3x1 ( 6 x2 x2) 4 x3 15 s.t. ( 5 x2 x2) 3x3 30 ( 5 x2 x2) 3x3 30 x1 ,x2,x2,x3 0
运筹08(第二章)运筹学第五版课件(历史上最好的,最全面的课件)
初始表中是 I 的位置,经变换后成为 B 1
其中 Y ( y 1 , y 2 ,..., y m )
记
Y CBB
1
1
Y 0 CBB
N
1
则
CN CBB
1
1
N C N YN
1
b B b;
N B
N ,或
P j B
Pj
例:书 P36 例10,验证上述公式。 上述公式对于灵敏度分析很有帮助 。
b
i 1
m
i
ˆ y i ,于是上式应为等式,即有
a
i 1 j 1
m
n
ij
ˆ ˆ x j yi
b
i 1
m
i
ˆ yi
( a
i 1 j 1
m
n
ij
ˆ ˆ x j bi ) y i 0
2012-8-18
19
而
a
j 1
n
ij
ˆ x j bi 0 ;
ˆ yi 0
且两者最优目标函数值相等,即 证明 设有线性规划问题
max z min w
。
max Z CX ; AX X s b ; X , X s 0
经单纯形法计算后,令Y C B B
基可行解 基变量
1
0, 最终表中
非基变量
b
I
0 CB CBB
1
N
B
B
1
j
1 1 N C N C B B N Y C B B
6、设原问题是: max Z CX
2012-8-18
11
(完整版)运筹学胡运权第五版课件(第1章)
四运筹学研究的基本特点?系统的整体优化?多学科的配合?模型方法的应用五五运筹学研究的基本步骤运筹学研究的基本步骤?分析与表述问题?建立数学模型?对问题求解?对模型和模型导出的解进行检验?建立对解的有效控制?方案的实施第一章线性规划及单纯形法linearprogrammingandsimplexmethodggp11一般线性规划问题的数学模型11问题的提出例1用一块边长为a的正方形铁皮做一个无盖长方体容器应如何裁剪可使做成的容器的容积最大
(3)L.P. 的顶点与基可行解一一对应。
§1.3 单纯形法(Simplex Method)原理
3-1 预备知识:凸集与顶点
(1)凸集:对于集合C中任意两点连线段上的点,若全在C内, 则称集合C为凸集。
直观特征:图形从内部向外部凸出。
凸集
非凸集
(2)顶点:凸集中不在任意两点的连线段内部的点。
X1
转化为
(2)若约束条件为不等式,
则依次引入松弛变量或剩余变量(统称为松弛变量),
转化为等式约束条件。
约束为≥不等式,减去松弛变量,化为等式约束条件;
多 退
约束为≤不等式,加上松弛变量,化为等式约束条件。
少 补
注意:松弛变量在目标函数中系数全为0。
例:max z=2 x1+3 x2
2 x1+2 x2 12
s.t.
4x1
16
5 x2 15
x10, x2 0
标准化
max z 2x1 3x2 0x3 0x4 0x5
2x1 2x2 x3
12
s.t.
4
x1
5 x2
x4 16 x5 15
x1, x2 , x3, x4 , x5 0
(3)若决策变量xj≤0,则令
(3)L.P. 的顶点与基可行解一一对应。
§1.3 单纯形法(Simplex Method)原理
3-1 预备知识:凸集与顶点
(1)凸集:对于集合C中任意两点连线段上的点,若全在C内, 则称集合C为凸集。
直观特征:图形从内部向外部凸出。
凸集
非凸集
(2)顶点:凸集中不在任意两点的连线段内部的点。
X1
转化为
(2)若约束条件为不等式,
则依次引入松弛变量或剩余变量(统称为松弛变量),
转化为等式约束条件。
约束为≥不等式,减去松弛变量,化为等式约束条件;
多 退
约束为≤不等式,加上松弛变量,化为等式约束条件。
少 补
注意:松弛变量在目标函数中系数全为0。
例:max z=2 x1+3 x2
2 x1+2 x2 12
s.t.
4x1
16
5 x2 15
x10, x2 0
标准化
max z 2x1 3x2 0x3 0x4 0x5
2x1 2x2 x3
12
s.t.
4
x1
5 x2
x4 16 x5 15
x1, x2 , x3, x4 , x5 0
(3)若决策变量xj≤0,则令
第二章 对偶理论参数线性规划运筹学基础及其应用胡运权第五版
2+2 λ 3+ λ cB XB b X1 x2 0 x3 6 2 0 0 x4 16 4 0 3+ λ x2 3 0 1 cj-zj 2+ 2λ 0
0 x3 1 0 0 0
0 0 x4 x5 0 - 2/5 1 0 0 1/5 0 -3/5-1/5 λ
§2.5参数线性规划
Ch2 Dual Problem
将其直接反映到最终单纯形表中得:
§2.5参数线性规划
Ch2 Dual Problem
cB 2 0 3
XB b x1 3-1/5λ x4 4+4/5λ x2 3+1/5λ cj-zj
2 X1 1 0 0 0
3 x2 0 0 1 0
0 0 x3 x4 1/2 0 -2 1 0 0 -1 0
0 x5 -1/5 4/5 1/5 -1/5
- 15 -5 - 5 15
15
-3
-1
1
2
λ
§2.5参数线性规划
Ch2 Dual Problem
例2:求解下述参数线性规划问题:
max z 2 x1 3x 2 2 x1 2 x 2 12 4x 16 1 s.t. 5 x 2 15 x1 , x 2 0
§2.5参数线性规划
0 0 0 x3 x4 x5 1/2 0 - 1/5 -2 1 4/5 0 0 1/5 -1- λ 0 -1/5+1/5 λ
§2.5参数线性规划
Ch2 Dual Problem
上表中最优基不变的条件是-1≤λ≤1,此时目标函数值为 Z=15+9 λ.当λ<-1时,x3列的检验数-1- λ>0.将x3作为进基变量进 行单纯形迭代得下表 表2
运筹学胡运权第五版课件
则依次引入松弛变量或剩余变量(统称为松弛变量),
转化为等式约束条件。
约束为≥不等式,减去松弛变量,化为等式约束条件;
多 退
约束为≤不等式,加上松弛变量,化为等式约束条件。 少
补
注意:松弛变量在目标函数中系数全为0。
例:max z=2 x1+3 x2
s.t.
2 x1+2 x2 12 标准化
4x1
16
z=2 x1+3 x2
2 x1+2 x2 12
4x1
16
5 x2
1x510, x2 0
此为有约束极值问题
h
9
1-2 线性规划问题的数学模型
1、原型:现实世界中人们关心、研究的实际对象。 模型:将某一部分信息简缩、提炼而构造的原型替代物。 数学模型:对现实世界的一个特定对象,为达到一定目的,
根据内在规律做出必要的简化假设,并运用适当数学工具得到 的一个数学结构。
应如何裁剪可使做成的容器的容积最大?
解:如图设四个角上减去的小正方形边
x 长为x,则容器体积为:
a
Va2x2x (0 x a) 2
由 dV 0 dx
有 xa 6
时,容积最大
此为无约束的极值问题
h
7
例2 常山机器厂生产 I、II 两型产品。这两型 产品都分别要在A、B、C三种不同设备上加工。按 工艺规定,生产每件产品的单位利润、消耗三种设 备的工时以及各种设备工时的限额如下表:
2x1 2x2 x3
12
s.t.
4 x1
5 x2
x4 16 x5 15
x1, x2, x3, x4, x5 0
h
28
P1 P2 P3 P4 P5
运筹学基础及应用第五版 胡运权资料
约束方程 i: =
对偶问题(原问题) 约束右端项 目标函数系数 约束条件系数向量 AT 约束条件个数
min
约束方程 j : =
变量 y i : yi 0 y i 无约束 yi0
2.3 对偶问题的基本性质
Max z = CX
Min w = Y b
s t . AX b
s t . YA C
X0
X1 0 , X2 0
2.资源最低售价模型
设第i种资源收购价格为yi,( i=1, 2, 3, 4,) 则有 min w= 12y1 + 8y2 + 16y3 +12 y4
s.t 2y1 + y2 + 4y3 +0 y4 2
2y1 +2y2 + 0y3 +4 y4 3 yi 0, (i=1, 2, 3, 4 )
s.t AX b X 0
min w’’ = -CX s.t -AX -b X0
min w = Y b
s.t YA C Y0 例2
max w’ = -Y b
s.t -YA -C Y0
对偶模型其它结构关系
(2)若模型为
max z = C X
s.t AX b
变形
X 0
min w=Y ´(-b)
Y0
(1) 弱对偶性:
若 X0——原问题可行解,Y0——对偶问题可行解 则 CX0 Y0b
证明: ∵ Y0 0, AX0 b, ∴ Y0 AX0 Y0 b,
而 Y0 A C , ∴ Y0AX0 CX0 ,
∴ CX0 Y0 AX0 Y0 b
(2)最优性:
若 X0——原问题可行解,Y0——对偶问题可行解,且 CX0 = Y0b
对偶问题(原问题) 约束右端项 目标函数系数 约束条件系数向量 AT 约束条件个数
min
约束方程 j : =
变量 y i : yi 0 y i 无约束 yi0
2.3 对偶问题的基本性质
Max z = CX
Min w = Y b
s t . AX b
s t . YA C
X0
X1 0 , X2 0
2.资源最低售价模型
设第i种资源收购价格为yi,( i=1, 2, 3, 4,) 则有 min w= 12y1 + 8y2 + 16y3 +12 y4
s.t 2y1 + y2 + 4y3 +0 y4 2
2y1 +2y2 + 0y3 +4 y4 3 yi 0, (i=1, 2, 3, 4 )
s.t AX b X 0
min w’’ = -CX s.t -AX -b X0
min w = Y b
s.t YA C Y0 例2
max w’ = -Y b
s.t -YA -C Y0
对偶模型其它结构关系
(2)若模型为
max z = C X
s.t AX b
变形
X 0
min w=Y ´(-b)
Y0
(1) 弱对偶性:
若 X0——原问题可行解,Y0——对偶问题可行解 则 CX0 Y0b
证明: ∵ Y0 0, AX0 b, ∴ Y0 AX0 Y0 b,
而 Y0 A C , ∴ Y0AX0 CX0 ,
∴ CX0 Y0 AX0 Y0 b
(2)最优性:
若 X0——原问题可行解,Y0——对偶问题可行解,且 CX0 = Y0b
运筹学基础及应用第五版 胡运权
则 CX0 CX* Y*b Y0b
但 CX0 = Y0 b, ∴ CX0 = CX* = Y* b = Y0 b ∴ X0 = X* , Y0 = Y* 即 X0——原问题最优解, Y0——对偶问题最优解 证毕。
(3)无界性
若原问题(对偶问题)最优解无界,则对偶问题(原问 题)无可行解 证:由性质1,C X0 Y0 b,当 CX0 ∞ 时,则不可 能存在Y0,使得 C X0 Y0 b 。
设 备 产品
A
B
C
D
单位利润
甲产品 乙产品
现有材料 数量
2 2 12
1 2 8
4 0 16
0 4 12
2 3
1.最大生产利润模型
设 企业生产甲产品为X1件, 乙产品为X2件,则
max z= 2 X1 +3 X2
2.资源最低售价模型
设第i种资源收购价格为yi,( i=1, 2, 3, 4,) 则有
min w= 12y1 + 8y2 + 16y3 +12 y4 y1 y2 y3 y4
列单纯表计算:
Cj → CB XB b 0 y4 -2 0 y5 -1 cj - zj -24 y2 0 y5 cj - zj -24 y2 -5 y3 cj - zj 1/4 1/2 1/3 -1/3 -15 -24 -5 0 0
y1
0 -5
y2
-6 -2
y3
-1 -1
y4
1 0
y5
0 1 0 0 1
s.t
2 X1
+2 X2 12 X1 +2 X2 8 4 X1 16 4 X2 12 X1 0 , X2 0
16738-数学建模-运筹学PPT完整版胡运权
线性规划问题的数学模型
Page 18
3. 线性规划数学模型的一般形式
目标函数: max (min) z c1 x1 c2 x2 cn xn
a11 x1 a12 x2 a1n xn ( ) b1
约束条件: am1 x1 am2 x2 amn xn ( ) bm
x1 0 xn 0
a11 a1m
B
(
p1
pm
)
am1
amm
称 B中每个列向量Pj ( j = 1 2 … … m) 为基向量。与基向量Pj
对应的变量xj 为基变量。除基变量以外的变量为非基变量。
线性规划问题的数学模型
Page 29
基解:某一确定的基B,令非基变量等于零,由约束条件
方程②解出基变量,称这组解为基解。在基解中变量取非0
(5) 目标函数是最小值,为了化为求最大值,令z′=-z,得到max z′=-z,即当z达到最小值时z′达到最大值,反之亦然;
线性规划问题的数学模型
标准形式如下:
max Z
2 x1
x2
3(
x
3
x3)
0x4
0x5
5 x1
x2
(
x
3
x3)
x4
7
x1 x2 ( 5x1 x2
x3 2(
x
3
x3) x3)
真实系统
数据准备
系统分析 问题描述
模型建立 与修改
模型求解 与检验
结果分析与 实施
本课程授课方式与考核
讲授为主,结合习题作业
学科总成绩
平时成绩 (40%)
期末成绩 (60%)
课堂考勤 (50%)
平时作业 (50%)
《运筹学教程》胡云权-第五版-第二章--运输问题PPT课件
B1
14
82
8
10
8 v1
u2 v3 3 u3 v2 5 u3 v4 6
B2
2 12 10
1
14 5
14 v2
B3 10 4 23
11
12
12 v3
设 u2 0 v1 2,
u1
-
1,
B4
产量
ui
6 11
16
u1
9
-1
10
u2
86
22
u3
14
48
v4
v2 9, u3 4,
v3 3
-
4
运输问题的数学模型
针对单一品种物资运输调度问题
设某物资有m个产地A1,A2,…,Am,产量分别是a1,a2,… ,am , 有n个销地B1,B2, …,Bn ,销量分别是b1,b2,… ,bn。
从产地Ai (i=1,2, …,m)到销地Bj (j=1,2, …,n )运输单位物品的运价是cij 。 如何调运这些物资使得总费用最小?
行罚数
①②③④⑤
0 0 07 0 1 1 16 0 12
①
2
列②
2
5
1
3
初始基可行解:x13=12,
1
3
罚③ 数④
2
1
2
x14=4, x21=8, x24=2,
1
2
x32=14, x34=8,其余均为0。
⑤
-
2
z=244
16
产销平衡运输问题解法——表上作业法
1、确定初始基可行解
当最小元素或最大罚数对应的ai和bj相等时,即对应的产 量和销量相等时,为保证基变量的个数为m+n-1个,除了在产 销平衡表填xij=ai外,还应在产销平衡表中的第i行或第j列某空 格(相应运价未被划掉)处填一个“0”,然后同时划去运价 表上的第i行和第j列,该“0”看作是数字格。
(完整版)运筹学胡运权第五版课件(第1章)
s.t.
4x1
16
5 x2 15
x10, x2 0
标准化
max z 2x1 3x2 0x3 0x4 0x5
2x1 2x2 x3
12
s.t.
4
x1
5 x2
x4 16 x5 15
x1, x2 , x3, x4 , x5 0
(3)若决策变量xj≤0,则令
x
j
xj
且
x
j
0
…
am1x1+am2x2+…+amnxn≤(=,≥) bm
x1 , x2, …, xn≥0
(3)其他形式: 连加形式
1-3 线性规划问题的标准形式
1、标准形式
或
2、条件
目标函数求极大值 约束条件全是等式(线性方程组) 决策变量全非负 右端常数全非负
3、标准化方法
(1)若目标函数求极小值,即
则令 z z
即求目标函数在若干约束条件下的最值。
3、规划问题数学模型的三要素
(1)决策变量:决策者为实现规划目标采取的方案、措施, 是问题中要确定的未知量。用x1,x2,…,xn表示。
(2)目标函数:问题要达到的目标要求,表示为决策变量的 函数。用 z=f(x1,x2,…,xn)表示。 (3)约束条件:决策变量取值时受到的各种可用资源的限制, 表示为含决策变量的等式或不等式。
运筹学
( Operations Research )
绪论
一、古代朴素的运筹学思想
例如:田忌赛马
二、运筹学的起源
国外 英文原名 Operations Research 简称“O.R.” 直译为:运用研究或作业研究 正式出现于1938年7月英国一份关于防空作战 系统运行的研究报告中
《运筹学》胡运权清华版-2-01对偶问题
对偶问题往往具有非线性、非凸性和大规模等特性 ,求解难度较大,需要发展高效的求解算法。
应用场景限制
对偶问题在某些应用场景中可能存在限制, 需要探索更广泛的应用领域和场景。
对偶问题的未来发展方向
交叉学科融合
对偶问题将与数学、物理、工程等多个学科交叉融合,形成新的 研究领域和方向。
算法优化与并行计算
针对大规模对偶问题的求解,将发展更高效的算法和并行计算技 术,提高求解效率。
应用领域拓展
02
对偶问题在优化、机器学习、大数据等领域的应用将进一步深
化,推动相关领域的发展。
算法创新
03
针对对偶问题的求解算法将不断创新,提高求解效率,满足大
规模复杂问题的求解需求。
对偶问题的研究难点与挑战
理论证明
对偶理论中的一些基本定理和性质仍需进一 步证明和完善,以增强其数学严谨性。
求解难度
求解动态规划对偶问题的方法包括状态转移方程、最优子结构、备忘录法等。这些方法可以帮助我们找 到最优解,并避免重复计算。
在求解动态规划对偶问题时,需要注意对偶问题的最优解并不一定对应原问题的最优解,因此需要对解 进行验证和调整。
博弈论对偶问题的求解方法
01
博弈论是研究多个决策者之间 决策问题的学科,而博弈论对 偶问题则是将原问题转化为求 最大值的问题。
题
非线性规划对偶问题是将原非线 性规划问题的目标函数和约束条 件转换为对偶形式后得到的新问 题。
对偶问题的重要性
理论意义
对偶问题在运筹学理论中具有重要的 地位,它揭示了原问题与对偶问题之 间的内在联系,有助于深入理解运筹 学的基本原理。
应用价值
在实际应用中,对偶问题可以用于求 解原问题的近似解或启发式解,提高 求解效率,尤其在处理大规模优化问 题时具有显著的优势。
应用场景限制
对偶问题在某些应用场景中可能存在限制, 需要探索更广泛的应用领域和场景。
对偶问题的未来发展方向
交叉学科融合
对偶问题将与数学、物理、工程等多个学科交叉融合,形成新的 研究领域和方向。
算法优化与并行计算
针对大规模对偶问题的求解,将发展更高效的算法和并行计算技 术,提高求解效率。
应用领域拓展
02
对偶问题在优化、机器学习、大数据等领域的应用将进一步深
化,推动相关领域的发展。
算法创新
03
针对对偶问题的求解算法将不断创新,提高求解效率,满足大
规模复杂问题的求解需求。
对偶问题的研究难点与挑战
理论证明
对偶理论中的一些基本定理和性质仍需进一 步证明和完善,以增强其数学严谨性。
求解难度
求解动态规划对偶问题的方法包括状态转移方程、最优子结构、备忘录法等。这些方法可以帮助我们找 到最优解,并避免重复计算。
在求解动态规划对偶问题时,需要注意对偶问题的最优解并不一定对应原问题的最优解,因此需要对解 进行验证和调整。
博弈论对偶问题的求解方法
01
博弈论是研究多个决策者之间 决策问题的学科,而博弈论对 偶问题则是将原问题转化为求 最大值的问题。
题
非线性规划对偶问题是将原非线 性规划问题的目标函数和约束条 件转换为对偶形式后得到的新问 题。
对偶问题的重要性
理论意义
对偶问题在运筹学理论中具有重要的 地位,它揭示了原问题与对偶问题之 间的内在联系,有助于深入理解运筹 学的基本原理。
应用价值
在实际应用中,对偶问题可以用于求 解原问题的近似解或启发式解,提高 求解效率,尤其在处理大规模优化问 题时具有显著的优势。
运筹学胡运权二习题答案PPT课件
(4增 ) 加一个变 新量的 x6,P6 =11,c6=7;
最优解
为 x2 : 2,x6
1,其他 3
变量 0。为
由于x1,x2,x3大于0,上面对偶问题前3个约束取等
号,故得到最优解:
y1=4/5, y2,=3/5,
y3=1, y4=0
第17页/共48页
第二章习题解答
2.8 已知线性规划问题A和B如下:
问题 A
n
min Z c j x j
影子价格
j 1
n
a1 j x j b1
y1
j1
st .
n
a2 jx j
minW 2y1 y2 2y3
y1 y2 y3 1
(1)对
偶问题st:y1y1 y2y2 y3y3
2 1
y1 0, y2无约束 , y3 0
(2)y1=y3=0,y2=1 时 对 偶 问 题 的 一 个 可 行 解 , 目 标 函数值为1,故原问题的目标函数值小于等于1。
第13页/共48页
第二章习题解答
y2
20 3
, y3
50 3
,Z
230 3
(4) 略
第24页/共48页
第二章习题解答
2.11 已知线性规划问题:
max Z 2 x1 x2 x3
st.
x1 x2 x3 6 x1 2 x2 4
x
j
0, (
j
1, ,3)
先用单纯形法求出最优解,再分析在下列条件单独变化的情况下 最优解的变化。
0
0
CB 基 b X1
X2
X3
X4
X5
2 X1 6 1
0
-1
4
运筹学PPT完整版胡运权
另外,还应用于设备维修、更新和可靠性分析,项目的选择 与评价,工程优化设计等。
运筹学在工商管理中的应用
Page 10
组织 联合航空公司 Citgo石油公司 AT&T 标准品牌公司 法国国家铁路公司 Taco Bell Delta航空公司
Interface上发表的部分获奖项目
应用
效果
在满足乘客需求的前提下,以最低成本进 行订票及机场工作班次安排
5x110x1x2
x3 x4 3 6x2 2x3 x5
2
x
j
0,
j
1,,5
解: 约束方程的系数矩阵为2×5矩阵
5 A 10
1 6
1 2
1 0
0 1
r(A)=2,2阶子矩阵有10个,其中基矩阵只有9个,即
5 1
1 1
5 0
Chapter1 线性规划
(Linear Programming)
本章主要内容:
LP的数学模型 图解法 单纯形法 单纯形法的进一步讨论-人工变量法 LP模型的应用
线性规划问题的数学模型
Page 13
1. 规划问题 生产和经营管理中经常提出如何合理安排,使人力、 物力等各种资源得到充分利用,获得最大的效益, 这就是规划问题。
(3) 第二个约束条件是“≥”号,在“≥”左端减去剩余变量x5, x5≥0;
(4) 第3个约束方程右端常数项为-5,方程两边同乘以(-1),将右 端常数项化为正数;
(5) 目标函数是最小值,为了化为求最大值,令z′=-z,得到max z′=-z,即当z达到最小值时z′达到最大值,反之亦然;
线性规划问题的数学模型
标准形式如下:
运筹学在工商管理中的应用
Page 10
组织 联合航空公司 Citgo石油公司 AT&T 标准品牌公司 法国国家铁路公司 Taco Bell Delta航空公司
Interface上发表的部分获奖项目
应用
效果
在满足乘客需求的前提下,以最低成本进 行订票及机场工作班次安排
5x110x1x2
x3 x4 3 6x2 2x3 x5
2
x
j
0,
j
1,,5
解: 约束方程的系数矩阵为2×5矩阵
5 A 10
1 6
1 2
1 0
0 1
r(A)=2,2阶子矩阵有10个,其中基矩阵只有9个,即
5 1
1 1
5 0
Chapter1 线性规划
(Linear Programming)
本章主要内容:
LP的数学模型 图解法 单纯形法 单纯形法的进一步讨论-人工变量法 LP模型的应用
线性规划问题的数学模型
Page 13
1. 规划问题 生产和经营管理中经常提出如何合理安排,使人力、 物力等各种资源得到充分利用,获得最大的效益, 这就是规划问题。
(3) 第二个约束条件是“≥”号,在“≥”左端减去剩余变量x5, x5≥0;
(4) 第3个约束方程右端常数项为-5,方程两边同乘以(-1),将右 端常数项化为正数;
(5) 目标函数是最小值,为了化为求最大值,令z′=-z,得到max z′=-z,即当z达到最小值时z′达到最大值,反之亦然;
线性规划问题的数学模型
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例:写出下列LP问题的对偶问题
max z 5 x1 6 x2 x1 4 x 1 s.t. 解:对偶问题为: 2 x2 4 x2 x1 , x2 8 16 12 0
min w 8 y1 16 y2 12 y3 5 y1 4 y2 s.t.2 y1 4 y3 6 y1 , y2 , y3 0
T T T
x1 x2 X xn
a11 a12 a1n a21 a22 a2 n A am1 am 2 amn
y1 y2 Y ym
b , A , C 为b, A, C的转置
解:第一步 改写为 min 的基本形式
令x1 x1,x2 x2 x2 min z 7 x1 ( 4 x2 x2) 3x3 4 x ( 2 x2 x2) 6 x3 24 1 3x1 ( 6 x2 x2) 4 x3 15 s.t. ( 5 x2 x2) 3x3 30 ( 5 x2 x2) 3x3 30 x1 ,x2,x2,x3 0
对偶的定义
max W’ = -bTY s.t. -ATY≤-CT Y≥0
例 写出下列问题的对偶问题。
min z 7 x1 4 x2 3 x3 4 x1 2 x2 6 x3 24 3 x 6 x 4 x 15 1 2 3 s.t. 5 x2 3 x3 30 x1 0, x2无约束,x3 0
如何安排生产才能使 总的利润最大?
解: LP1
max z=2 x1+3 x2 2 x1+2 x2 12 4x1 16
s.t.
5 x2 15 x10, x2 0
假设另有四海机器厂想租借常山机器厂的全部可用资源进 行生产。问:常山机器厂应该如何给这些资源定出一个合理 的租金,既使四海机器厂愿意租借,又使本厂能得到自己组 织生产这些产品时所能获得的最大收益。
对偶问题D
min w = b1 y1 + b2 y2 + · · · + bm ym s.t. a11 y1 + a21 y2 + · · · + am1 ym c1 a12 y1 + a22 y2 + · · · + am2 ym c2 · · · a1n y1 + a2n y2 + · · · + amn ym cn yi 0,(i=1,2,· · · ,m )
2y 3 3 y1 2y1 y 2 3y 3 2 s.t. 3y1 3y 2 7y 3 3 4y 4y 4y 4 1 2 3 y1 0, y 2 0, y 3无约束
§2.3 对偶问题的基本性质
在本节中设原问题和对偶问题如下:
对偶问题(D):
max z 2 x1 3 x2 2 x1 2 x2 12 4 x 16 1 s.t. 5 x2 15 x1 , x2 0
min w 12 y1 16 y2 15 y3 2 2 y1 4 y2 s.t. 2 y1 5 y3 3 y , y , y 0 1 2 3
解:先改写为原问 题的基本形式:
再对偶化:
最后简化得到已知问 题的对偶问题:
3、互为对偶关系
若LP2是LP1的对偶问题,则LP1是LP2的对偶问题。
max Z=C X
s.t. AX≤b X ≥0
改写
对偶的定义
min W= b TY s.t. AT Y≥ CT Y≥0
改写
min Z’= - CX s.t. - AX≥- b X ≥0
变量
约束
2、一般形式
原问题P s.t. max z = c1 x1 + c2 x2 + · · · + cn xn a11 x1 + a12 x2 + · · · + a1n xn b1 a21 x1 + a22 x2 + · · · + a2n xn b2 · · · am1 x1 + am2 x2 + · · · + amn xn bm xj 0,(j=1,2, · · · ,n)
第二章 线性规划的对偶理论
Dual Theory
§2.1 对偶问题的提出
消耗设备 例 常山机器厂生产 I、 工时 II 两种产品。这两种产品 都分别要在ABC三种不同设 设备A 备上加工。按工艺规定,生 设备B 产每件产品的单位利润、消 设备C 耗三种设备的工时以及各种 利润(元) 设备工时的限额如表: I 2 4 0 2 II 设备工时限 量 2 0 5 3 12 16 15
P max z CX AX b s.t. X 0
D min w bT Y AT Y C T s.t. Y 0
1、弱对偶性(弱对偶原理):设 X 和 Y 分别是问题P 和D的可行解,则必有
__
__
C X bT Y
证明:
__
AX b Y AX Y b
例 直接写出下列线性规划问题的对偶问题。
min z 2 x1 3 x2 5 x3 x4 x4 5 x1 x2 3 x3 2 x 2 x3 4 x4 4 1 s.t. x2 x3 x4 6 x1 0 , x2,x3 0 , x4 无约束
原问题
P
对偶问题 D 对偶变量 y1,y2,y3
对偶目标 w 对偶约束
2 2 y1 4 y2 5 y3 3 2 y1 y , y , y 0 1 2 3
原变量 x1,x2
原目标 z 原约束
2 x1 2 x2 12 4 x 16 1 5 x2 15 x1 , x2 0
3、矩阵形式: P max z CX AX b s.t. X 0
其中
D min w bT Y AT Y C T s.t. Y 0
C (c1 , c2 ,, cn )
b1 b2 b bm
max w 24 y1 15 y2 30 y3 30 y4
第二步 对偶化
7 4 y1 3 y2 2 y 6 y 5 y 5 y 4 1 2 3 4 s.t. 2y1 6 y2 5 y3 5 y4 4 6y 4 y 3 y 3 y 3 1 2 3 4 y1 , y2 , y3 , y4 0
§2.2 原问题与对偶问题
P max z CX AX b s.t. X 0
(max的基本形式) 1、基本形式的联系与区别
D min w bT Y AT Y C T s.t. Y 0
(min的基本形式)
(1)原目标求数
基本形式
非基本形式
4、原问题与对偶问题的互化
原问题(或对偶问题) 目标函数 max (基本) m个 约 束 ≤(基本) 条 ≥ 件 =
n个 变 量 ≥0 (基本) ≤0 无约束 约束条件的右端项 目标函数的系数
对偶问题(或原问题) 目标函数 min (基本) m个 变 ≥0 (基本) 量 ≤0
无约束 n个 ≥ (基本) ≤ = 目标函数的系数 约束条件的右端项 约 束 条 件
原约束决定对偶变量 原变量决定对偶约束;
(3)原约束≤方向,对偶约束≥方向; (4)原目标的系数对应对偶约束的右端常数 原约束的右端常数对应对偶目标的系数; (5)原系数矩阵与对偶系数矩阵互为转置; (6)原变量与对偶变量都是非负取值。
2、基本形式的表格比较
例 将下列问题作为原问题,写出其对偶问题。
解:设A、B、C设备每小时出租的价格分别为y1、y2、y3元, 则新的线性规划数学模型为: LP2
min w 12 y1 16 y2 15 y3 2 2 y1 4 y2 s.t. 2 y1 5 y3 3 y , y , y 0 1 2 3
1、基本概念
对偶性是线性规划问题的最重要的内容之一。 每一个线性规划( LP1 )必然有与之相伴而生的另一 个线性规划问题( LP2 ),即任何一个求 max z 的LP1都 有一个求 min w的LP2 。 将LP1称为“原问题”,记为P ; 将LP2称为“对偶问题”,记为D 。 原问题(P):
第三步 简化为已知 问题的对偶问题:
令y1 y1,y3 y3 y4 max w 24 y1 15 y2 30 y3 4 y 3 y 7 1 2 2 y1 6 y2 5 y3 4 s.t. 6y1 4 y2 3 y3 3 y1 0, y2 0, y3无约束
min Z 3 x1 2 x2 3 x3 4 x4 x1 2 x2 3 x3 4 x4 3 x2 3x3 4 x4 5 s.t. 2 x1 3 x2 7 x3 4 x4 2 x1 0,x2 0, x3、x4无约束 解:对偶问题为: max W 3 y1 5 y2 2 y3
对偶问题: max w 5 y1 4 y2 6 y3 y1 2 y2 2 y1 y3 3 s.t. 3 y1 2 y2 y3 5 y1 4 y2 y3 1 y1 0, y2 0, y3无约束
练习
写出下列问题的对偶问题。
T T
A Y C C Y A
T T T
CX Y AX Y b b Y
T T T
2、最优性: 若 X* 和 Y* 分别是 P 和 D 的可行解且 CX* = bT Y* , 则X*,Y*分别是问题 P和D 的最优解。