运筹学通论实验课ppt对于一个标准形式的线性规划,利用单纯形法把它的基变量转化为非基变量,把一个线性规划

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第二章 线性规划与单纯形法(第6节)PPT课件

第二章 线性规划与单纯形法(第6节)PPT课件

m
n
m
z cibi (cj ciaij)xj
i1
jm 1
i1
约束条件右端常数 变量 xj 所对应的约束条件系数
第24页
m
n
m
z cibi (cj ciaij)xj
第12页
可引入人工变量凑出初始可行基:
maxz c1x1 c2 x2 cn xn Mxn1 Mxnm
a11x1 a12x2 ... a1n xn xn1
b1
s.t
.am1
x1
am2
x2
... ...
amn
xn
xnm bm
x1, ..., xn, xn1 ,..., xnm 0
第4页
max z c1 x 1 c 2 x 2 c n x n
a 11 x 1 a 12 x 2 ... a 1 n x n b1
s
.
t
.
a
m
1
x
1
am 2 x2
... ...
a mn
xn
bm
x 1 , ... , x n 0
第5页
maxz c1 x1 c2 x2 cn xn
... xmam,m1xm1 ...amnxn bm
xj 0, j1,..n .,
第19页
m
n
Mazx cixi cjxj
i1
jm1
s.t.
n
xi aijxj bi,i1,..m ., jm 1
xj 0,j1,..n .,
第20页
m
n
Mazx cixi cjxj
i1
jm1
(1)
s.t.
n
xi bi aijxj,i1,..m .,(2) jm 1

运筹学线性规划ppt课件

运筹学线性规划ppt课件

16
例3
化如下的线性规划问题模型
min z 3x1 2 x 2 x3 x1 2 x 2 3x3 2 2 x1 3x 2 2 x3 2 x 0, x 无约束, x 0 2 3 1
为标准形式。
(1 )变量 x1 是非正的,所以要将模型中的所有 x1 都用 x1 x1 0 代替,其中 x1
运筹学建模步骤:
识别问题
定义决策变量
建立约束条件
建立目标函数
6
2.2 线性规划模型的一般形式和标准形式
2.2.1 线性规划的一般模型
为了讨论一般的线性规划问题的求解。我们先给出线性规 划模型的一般形式如下: max( 或 min) z c1 x1 c2 x2 cn xn
a11x1 a12 x2 a1n xn (或 ,或 )b1 a21x1 a22 x2 a2 n xn (或 ,或 )b2 s.t. a x a x a x (或 ,或 )b mn n m m 1 m2 2 x1 , x2 ,..., xn 0
(5)约束条件2是“”型的,因此需要在左边加上一个松弛变量
x5 使它化为等式: 2 x1 3x 2 2 x3 x5 2 也就是
3x2 3x2 2 x3 x5 2 2 x1
18
从而得到模型的标准形式为
2 x2 2 x2 x3 max z 3x1 2 x2 2 x 2 3x3 x 4 2 x1 3x2 3x2 2 x3 x5 2 2 x1 x , x , x , x , x , x 0 1 2 2 3 4 5

第01章 线性规划及单纯形法 《运筹学》PPT课件

第01章  线性规划及单纯形法  《运筹学》PPT课件

(f)可行域为空集 无可行解
线性 规划 及单 纯形

❖ 线性规划问题及数学模型 ❖ 图解法 ❖ 单纯形法原理 ❖ 单纯形法计算步骤 ❖ 单纯形法进一步讨论 ❖ 数据包络分析 ❖ 其他应用例子
§3


线性规划问题的解的概念 凸集及其顶点

几个基本定理



线性规划问题
n
max z c j x j j 1
j 1
标 准
s.t.
n j 1
pjxj
b
x
j
0
j 1,2,, n

a1 j
其中:
pj
a2
j
amj
把一般的LP化成标准型的过程称为 线性规划问题的标准化
方法:
1 目标标准化

min Z 等价于 max ( - Z )

max Z’=-∑cjxj 2 化约束为等式

加松弛变量、减剩余变量
广度和深度、方法和算法的完

特点:
模型方法的应用

多学科的综合

系统的整体观念
学 优点:
模 符号语言、便于交流

事前分析、减少失误
抽象反映实际、突出共性
确定目标,明确约束 提出问题 抓主要矛盾、舍次要矛盾


选择模型、设定变量 建立模型
描述约束和目标、确定参数


求解、优化 选择求解方法、求解问题

(1.1a) (1.1b)
(1.1c) (1.1d)
运用图解法,以求出最优生产计划 (最优解)。
由于线性规划模型中只有两个决策

运筹学讲义-单纯形方法(ppt 78页)

运筹学讲义-单纯形方法(ppt 78页)
为变量xj关于基B的判别数,j=1,2, -------, n。
7 2020/11/2
五、 单纯形方法
2、判别向量与判别数: (的b)判λ别N=向CN量-C,BB其-1中N为任对一应分基量Bλ的j=c所j-C有BB非-1基Aj变量XN 为-非---基-, 变n。量xj关于基B的判别数,j=m+1,m+2, ----(c)所有基变量的判别向量是零向量,所有基变
(一)人工变量消除法——M法 2、M法的辅助线性规划问题:
原问题:
Max z=c1x1+c2x2+……+cnxn s.t. a11x1+a12x2+……+a1nxn=b1 a21 x1+ a22x2+…… +a2nxn =b2
……
am1x1+am2x2+……+amnxn=bm x1,x2, ……,xn ≥ 0
函数值Z/ >0,则原问题无解。 [证明](请同学们自己做一做)。 (3)辅助问题在最优基B下目标函数的值Z/=0,此时有 两种情况:第一种情况,若辅助问题的最优基B对应的 基变量中无人工变量,则该最优基也是原问题的可行 基,这时候只要在单纯形表中去掉人工变量所在的列 和最后一行,即可得到原问题的初始可行单纯形表。
9 2020/11/2
五、 单纯形方法
(三)单纯形方法:表上作业法
1、单纯形表的构造
方法1:C-CBB-1A=(CB,CN)-CBB-1(B,N) =(0,CN-CBB-1N)
两边同乘上X得:
(C-CBB-1A)X= (0,CN-CBB-1N)X,化简得: Z=CBB-1b+(CN-CBB-1N) XN
3 X2 1.5 0.5 1 0.25 0

管理运筹学 第5章 单纯形法-PPT精品文档

管理运筹学 第5章 单纯形法-PPT精品文档
**对于求目标函数最小值的情况,只需把 j ≤0改为 ≥j0
管理运筹学
9
§1 单纯形法的基本思路和原理
三、 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。 为了换基就要确定换入变量与换出变量。 1.
σ 1=50,σ 2=100,σ 3=0,σ 4=0,σ 5=0。
管理运筹学
8
§1 单纯形法的基本思路和原理
• 2.最优解判别定理
对于求最大目标函数的问题中,对于某个基本可行解,
如果所有检验数 ≤0,j 则这个基本可行解是最优解。下面
我们用通俗的说法来解释最优解判别定理。设用非基变量 表示的目标函数为如下形式
管理运筹学
6
§1 单纯形法的基本思路和原理
在本例题中我们就找到了一个基是单位矩阵。
1 0 0 B2 0 1 0
0 0 1
在第一次找可行基时,所找到的基或为单位矩阵或为由单位矩阵的各 列向量所组成,称之为初始可行基,其相应的基本可行解叫初始基本可行 解。如果找不到单位矩阵或由单位矩阵的各列向量组成的基作为初始可行 基,我们将构造初始可行基,具体做法在以后详细讲述。
管理运筹学
7
§1 单纯形法的基本思路和原理
二、 最优性检验
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,这只要在约束等式中通过移项等处理就可
以用非基变量来表示基变量,然后用非基变量的表示式代替目标函数中基

运筹学线性规划与单纯形法.pptx

运筹学线性规划与单纯形法.pptx

x1
L2
x1
x1
32 2020-5-31
def3:满足LP中所有约束条件(不等式或等式 约束)的点必在这些约束条件所对应区域所围 成的公共区域D内,则称此公共区域D为LP的 可行域。
例1
400 2x1+x2=400
300
B(50,250)
x2=250
C(100,200)
200
D
100
x1+x2=300
a11 a12
A
a21
谢谢阅读am1
a22 am 2
a1n a2n
amn
n
max z
cjxj
j 1
s.t
n
aij x j bi
x
j
j 1
0,
j 1~ n
bi 0, i 1 ~ m
max z CX
s.t AX b
X
0
n:决策变量个数 m:约束方程个数 25
2020-5-31
Hale Waihona Puke 产品 产品Ⅰ资源设备(台时)
1
产品Ⅱ 1
资源限制 300台时
原材料A(千克)
2
1
400千克
原材料B(千克)
0
单位产品利润(元) 50
谢谢阅读
1 100
250千克
16 2020-5-31
可以用x1和x2的线性函数形式来表示工 厂所要求的最大利润的目标:
max z=50x1+100x2 其中max为最大化的符号(最小化符号为
0
100
200
300
谢谢阅读
33 2020-5-31
当目标函数z取z1,z2,z3……时,

管理运筹学线性规划_PPT课件

管理运筹学线性规划_PPT课件

• 为了求解方便,特规定一种线性规划的标准形式, 非标准型可以转化为标准型。标准形式为:
▪ 目标函数极大化, ▪ 约束条件为等式, ▪ 右端常数项bi≥0, ▪ 决策变量非负。
19
经济管理学院
第三节 线性规划的标准型
二、标准型的表达方式 有代数式、矩阵式:
1. 代数式
n
maxZ=c1x1+c2x2+…+cnxn
6D
C(4,6)
2x2 =12
3
Z=24
Z=12
B Z=36
0
4
A
8
12
x1
16
3x经1 +济4管x2理=3学6院
第二节 线性规划的图解法
三 、解的可能性(续)
• 无界解:线性规划问题的可行域无界,使目标函数 无限增大而无界。(缺乏必要的约束条件)
例如
x2
-2x1 + x2 =2
3
maxZ= 3x1 +2 x2
一、图解法的基本步骤 • 图解法即是用图示的方法来求解线性规划问题。 • 一个二维的线性规划问题,可以在平面图上求解,
三维的线性规划则要在立体图上求解,这就比较麻 烦,而维数再高以后就不能图示了。
12
经济管理学院
第二节 线性规划的图解法
1. 可行域的确定
• 满足所有约束条件的解的集合,称之为可行域。即所有约束 条件共同围城的区域。x2
x1 +2 (x2′-x 2〃) + x3′+ x4 =5
2x1 +3 (x2′-x 2〃) + x3′≥6
x1 +
(x2′-x
〃 2
)
+

运筹学单纯形法ppt课件

运筹学单纯形法ppt课件
• 当第一阶段中目标函数的最优值=0,即人工变量=0, 则转入第二阶段;若第一阶段中目标函数的最优值不等于 0,即人工变量不等于0,则判断原问题为无解。
• 第二阶段:将第一阶段计算所得的单纯形表划去人工变量 所在的列,并将目标函数换为原问题的目标函数作为第二 阶段的初始单纯形表,进行进一步的求解。
14
s.t.
32x1x133xx2 22
x3 x3
100 120

x1, x2 , x3 0
cj
40 45 25 0 0
CB XB bi x1 x2 x3 x4 x5 θ
0 x4 100 2 [ 3 ] 1
1
0
100/3
0 x5 120 3 3 2 0 1
40
σj
40 45 25
两阶段法的算法流程图
MaxZ=-3x1+x3 x1+ x2+ x3≤4
-2x1+ x2- x3≥1 3x2+x3=9
xi ≥0,j=1,2,3
求解辅助问题,得到辅助 问题的最优解
引进人工变量x6,x7,构造辅助 问题,辅助问题的目标函数为
所有人工变量之和的极小化
Max W= -x6 - x7
x1+ x2+ x3+x4
取值
xj无约束 令xj = xj′- xj″
xj ≤ 0 令 xj′= - xj
xj′ ≥0 xj″ ≥0
右端项
bi < 0
约束条 件两端 同乘以
-1
等式或不等式

=

加松 弛变 量xs
加入 人工 变量
xa
减去 剩余 变量xs
加入 人工 变量xa

《管理运筹学》课件02-单纯形法

《管理运筹学》课件02-单纯形法
解决方案
使用单纯形法,找到最优解,即最大利润和对应的生产计 划。
整数规划问题
整数规划问题概述
整数规划是一种特殊的线性规划,其中部分或全部决策变量必须取整数值。整数规划在许多实际应用中非常重要,如 安排生产计划、分配任务等。
案例
某制造企业需要安排生产任务,每种产品需要不同的设备和人力,企业希望最大化利润,同时满足产品数量、交货期 和资源限制等约束,且所有设备必须全负荷运转。
反射法与对偶法
要点一
总结词
反射法与对偶法是两种将原问题转化为对偶问题进行求解 的方法,反射法是通过构造一个反射矩阵来转化问题,对 偶法则是通过对偶变换将原问题转化为对偶问题。
要点二
详细描述
反射法的核心思想是通过构造一个反射矩阵,将原问题中 的约束条件和目标函数进行转化,从而将原问题转化为一 个简单的子问题。对偶法则通过对偶变换将原问题中的变 量和约束条件进行重新排列和组合,从而将原问题转化为 一个对偶问题。这两种方法都可以在一定程度上简化问题 的求解过程,提高求解效率。
02
单纯形法的基本步骤
初始解的确定
确定初始基本可行解
根据问题条件,选择初始的变量值, 满足所有约束条件,构成初始的基本 可行解。
确定初始基
选择一组变量作为初始基,这些变量 对应的约束为紧约束。
迭代过程
迭代方向
在每次迭代中,通过计算目标函数的值和最优解的方向,确 定变量的调整方向。
迭代步骤
按照迭代方向,逐步调整变量的值,直到达到最优解或满足 终止条件。
证求解的精度和可靠性。
两阶段法
总结词
两阶段法是一种将原问题分解为两个阶段进行求解的方法,第一阶段是确定初始解,第二阶段是对初始解进行 优化和调整。

线性规划图解法和单纯形法PPT课件

线性规划图解法和单纯形法PPT课件

aij x j bi
aij x j xni bi
xni 0 称为剩余变量
常量 bi<0 的变换:约束方程两边乘以(-1)
线性规划问题的数学模型
例1.6 将下列线性规划问题化为标准形式
min Z 2 x1 x2 3 x3
5 x1 x2 x3 7
x1 x2 4 x3 2 3 x1 x2 2 x3 5
36 36 72 27
货运量 (千吨)
25 20 40 20
船只种类 拖轮 A型驳船 B型驳船
船只数 30 34 52
航线号 1 2
合同货运量 200 400
问:应如何编队,才能既完成合同任务,又使总货运成本为最小?
线性规划问题的数学模型
解: 设:xj为第j号类型船队的队数(j = 1,2,3,4),
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
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。
AX ( ) B
X
0
其中: C (c1 c2 cn )
a11 a1n
A
am1 amn
x1
X
xn
b1
B
bm
线性规划问题的数学模型
6. 线性规划问题的标准形式
n
max Z cj xj j 1
s.t
n
aij x j
j 1
bi
i 1, 2, , m
即 max z z c j x j

金融学院-管理运筹学-02-线性规划与单纯型法

金融学院-管理运筹学-02-线性规划与单纯型法

•三、单纯形法的计算步骤
•1
•a1j
•1
•.
•1 •amj
•除了X(0),还有其他解吗? •只需:
•问题:X(1)是基可行解吗?
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金融学院-管理运筹学-02-线性规划与 单纯型法
•三、单纯形法的计算步骤
•要使X(1)成为基可行解,必须满足: •且,至少一个等式成立!
•显然,对于小于等于0的 aij,上述不等式无条件成立;对于大于0的aij,则令:
•概念练习: 找出下列LP问题的全部基解。
12345 1 2 3 4 5
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金融学院-管理运筹学-02-线性规划与 单纯型法
•一、LP问题的基本概念
组合
x1
x2
x3
x4
x5
z
基可行解?
1-2
0
0
•5
•10
•4
•5
•✓
1-3
0
•/
0
•/
•/
•/
•×
1-4
0
•5
•5
0
•-1 •20
•×
1-5
•1
•.
•1 •amj
•设单位矩阵的列向量为Pi,增广矩阵中单位矩阵以外的某个列向量为Pj,则Pj可 以成为Pi的线性表达:
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•三、单纯形法的计算步骤
•对于一个正数:θ
•两式相加:
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金融学院-管理运筹学-02-线性规划与 单纯型法
0
•4
•5
•2
0
•17
•✓
2-3
•5

运筹学-单纯形法ppt课件

运筹学-单纯形法ppt课件

基本解中最多有m个非零分量。
基本解的数目不超过
C个nm。
n!
m!n
m!
定义 在线性规划问题的一个基本可行解中,如果所有的基变量都取正值,则 称它为非退化解,如果所有的基本可行解都是非退化解。称该问题为非退化的 线性规划问题;若基本可行解中,有基变量为零,则称为退化解,该问题称为 退化的线性规划问题。
Cnm
上述结论说明: 线性规划的最优解可通过有限次运算在基可行解中获得.
;.
8
2 单纯形法
(1)单纯形法的引入 例1
Max Z=40X1 +50X2
X1 +2X2 +X3
=30
3X1 +2X2 +X4 =60
2X2 X1 … X5 0
+X5 =24
;.
9
解:(1)、确定初始可行解
B = ( P3 P4 P5 ) = I


0 10 I C N B C -1 B N B -1 N-C B B -B 1-1 -C B B -B 1b -b 1
BN I b
CB CN 0
0
I
B-1N
B-1
B-1b
0
CN -CB B-1N
-CB B-1
CBB-1b
;.
27
对应I 式的单纯形表—— I 表(初始单纯形表)
价值系数cj
a2m1
amm1
a1m2 a2m2
amm2
a1n a2n amn
非 基 向 量
X B x1 x2 xm T
X N xm1 xm2 xn T
基变量
非基变量
;.
3
AX b

运筹学Chapter线性规划及其单纯形法PPT课件

运筹学Chapter线性规划及其单纯形法PPT课件

st.4x1x1 20x2x2816
0x1x,1x2
4x2 0
12
第4页/共61页
例2
捷运公司拟在下一年度的1~4月份的4个月内租用仓库堆放物资。已知各月份 所需仓库面积数。仓库租借费用随合同期而定,期限越长,折扣越大,具体数字如 表1-2所示。租借仓库的合同每月初都可办理,每份合同具体规定租用面积和期限。 因此,该厂可根据需要,在任何一个月初办理租借合同。每次办理可签一份,也可 签若干份租用面积和租借期限不同的合同,试确定该公司签定租借合同的最优决策, 目的是使所付租借费用最小。
D:每年初投资,每年末回收1.11。
求:5年末总资本最大
目标函数: 约束条件
组成线性规划模型的三个要素
max Z=2x1+x2 56xxxx11+,21≤+xx12225≤≥x052≤24
(3)约束条件: 指决策变量取值时受到的各种资源条件的 限制,通常用等式或不等式来表达。 其中,xij≥0叫做非负约束。
一是严格的比例性,即某种产品 对资源的消耗量和可获得的利润与其 生产数量严格成比例。
二是可迭加性。即生产多种产品
对某种资源的消耗量等于各产品对该
2021/6/1
项资源的消耗量之和。
7
第7页/共61页
二、线性规划模型的一般形式
假设线性规划问题中含有n个变量,m个约束方程。则
线性规划模型的一般形式为:
令非基变量xm+1=xm+2=…=xn=0,得
可解得m个基变量的唯一解为:
a11 a12
2021/6/1
3
第3页/共61页
24021/6/1
产品 资源
设备A(h) 设备B(h) 设备C(h) 设备D(h) 利润(元/件)

第3章 线性规划的单纯形法《管理运筹学》PPT课件

第3章 线性规划的单纯形法《管理运筹学》PPT课件
当第一阶段求解结果表明问题有可行解时,第二阶段 是在原问题中去除人工变量,并从此可行解(第一阶段的 最优解)出发,继续寻找问题的最优解。
3.3 关于单纯形法的进一步讨论
根据以上思路,我们用二阶段法来求解下面例题: max z=3x1-x2-x3
x1-2x2+x3≤11 s.t. -4x1+x2+2x3≥3
,
C
CB CN
线性规划问题成为 max z=CBTXB+CNTXN+ CIT XI s.t. BXB+NXN+IXI=b XB,XN,XI≥0
3.2 单纯形法原理
这个线性规划问题可以用表3-1来表示:
表3-1称为初始单纯形表。可以看出,单纯形表中 直接包含了单纯形迭代所需要的一切信息。
3.2 单纯形法原理
3.1 线性规划的基本理论
1.可行区域的几何机构 考虑标准的线性规划问题:
min cT x
Ax b
s.t.
x
0
用Rn表示n维的欧式空间,这里x Rn,c Rn ,b Rn
,A Rmn . 不妨设可行区域 D {x Rn | Ax b, x 0} ,因此线性方程组 Ax b 相容,总可以把多余方程去掉,
3.2 单纯形法原理
1. 单纯形表的结构 设线性规划问题为 max z=CTX+CIT XI s.t. AX+XI=b X,XI≥0 设B是线性规划的一个可行基,为了表达简便,不妨
设这个基B包含在矩阵A中,即 A=[B,N]
3.2 单纯形法原理
变量X和目标函数系数向量C也相应写成:
X
XB XN
3.2 单纯形法原理
第三步:在基变量用非基变量表出的表达式中,观 察进基变量增加时各基变量变化情况,在进基变量增加 过程中首先减少到0的基变量成为“离基变量”.当进基 变量的值增加到使离基变量的值降为0时,可行解移动到 相邻的极点。

运筹学通论实验课ppt对于一个标准形式的线性规划,利用单纯 形法把它共17页

运筹学通论实验课ppt对于一个标准形式的线性规划,利用单纯 形法把它共17页

运筹学通论实验课ppt对于一个标准 形式的线性规划,利用单纯 形法把它
36、“不可能”这个字(法语是一个字 ),只 在愚人 的字典 中找得 到。--拿 破仑。 37、不要生气要争气,不要看破要突 破,不 要嫉妒 要欣赏 ,不要 托延要 积极, 不要心 动要行 动。 38、勤奋,机会,乐观是成功的三要 素。(注 意:传 统观念 认为勤 奋和机 会是成 功的要 素,但 是经过 统计学 和成功 人士的 分析得 出,乐 观是成 功的第 三要素 。
39、没有不老的誓言,没有不变的承 诺,踏 上旅途 ,义无 反顾。 40。
谢谢你的阅读
❖ 知识就是财富 ❖ 丰富你的人生
71、既然我已经踏上这条道路,那么,任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。——康德 72、家庭成为快乐的种子在外也不致成为障碍物但在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远,吾将上下而求索。——屈原 75、内外相应,言行相称。——韩非
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如用单纯形表求如下线 性规划: 性规划
min Z=-2x1-3x2 s.t. -x1+x2≤2 x1+2x2≤10 3x1+x2≤15 xi>0,i=1,2 划为标准形为: 划为标准形为 min Z=-2x13x2+0x3+0x4+0x5 s.t. -x1+x2+x3=2 x1+2x2+x4=10 3x1+x2+x5=15 xi>0,i=1,2,3,4,5
min Z = CBB b+(CN −CBB N)XN s.t. XB = B b− B NX (1.5) N XB, XN ≥ 0
−1 −1
−1
−1
结论: 结论:
可行条件: 优化条件: 优化条件:
XB X ≥ 0 N
CN-CBB-1N≧0
−1
CBB X= 0
CB 3 2 2
XB x3 X4 X5
x1 -1 1 3 -2
x2 1 2 1 -3
X3 1 0 0 0
X4 0 1 0 0
x5 0 0 1 0
β
2 10 15 0
θ
-
σ ,ZB
A[M][N]={-1,1,1,0,0,1,2,0,1,0,3,1,0,0,1,2,-3,0,0,0}; B[M]={2,10,15,0};
………..xN
β
θ
0 σ ,ZB

E 0
B-1N CN-CBB-1N
B-1b
检验条件: 检验条件:
-CBB-1 C b 小 则 *最 θ规 :
*检验系数:δ j = cj − CBPj θi
b i =m in aik > 0 aik
单纯形法步骤: 单纯形法步骤:
单纯形法 典式对应原规划的 基本解是可行的 所有Qj≥0? 否 计算 minQi|Qi<0 是 所有 aik≤0? 否
实验原理: 实验原理
min z = C X AX = b X≥0 min z = [CB,CБайду номын сангаас] s.t. [B , N] =b
XB, XN ≥0
实验原理: 实验原理
min s .t . Z = CB X B + CN X N BX B + NX N = b XB, XN ≥ 0
min Z = CB XB + CN XN s.t. XB = B−1b− B−1NXN (1.4) XB, XN ≥ 0
-1b 最优值为: 最优值为:z=CBB
单纯形表的构造

CB XB x1 ,x2 …………..xn
β
θ
0 σ ,ZB

A cj
bi 0

检验条件: 检验条件:
小 则 *最 θ规 : b i =m in aik > 0 aik
*检验系数:δ j = cj − CBPj θi
最终单纯形表

CB XB xB
小 则 计算 *最 θ规 :
对偶单纯形法 典式对应原规划的 基本解的检验数 是 得到 最优解 停 没 有 最 优 解 没 有 最 优 解 是 所有 否 计算 是 所有 否 计算
θi = m in
bi aik > 0 aik
以为中心元素进行迭代
以为中心元素进行迭代
用C语言实现: 语言实现: 软件环境:TC2.0 :TC2.0或 1 软件环境:TC2.0或VC++6.0 2 矩阵的表示用二维数组
运筹学通论实验课
2008.9.11
1 单纯形法对线性 规划的解法
实验原理: 实验原理
对于一个标准形式的线性规划, 对于一个标准形式的线性规划 利用单纯形法把它的基变量转化 为非基变量,把一个线性规划化 为非基变量 把一个线性规划化 为一个表格后,进行初等变换 进行初等变换. 为一个表格后 进行初等变换 使表格形成有单位子块,右侧 使表格形成有单位子块 右侧 元素非负,底行的单位子块所对 元素非负 底行的单位子块所对 应的元素为0,底行其它元素非负 底行其它元素非负, 应的元素为 底行其它元素非负 我们把单位子块1所对应的右列 我们把单位子块 所对应的右列 值称为最优解,右下端元素的相 值称为最优解 右下端元素的相 反数为最优值. 反数为最优值
while(i<M)
{
if(i==a)
{
i++;
continue;
}
else
{
t=A[i][b]; for(j=0;j<N;j++) A[i][j]=A[i][j]t*A[a][j]; B[i]=B[i]-t*B[a]; i++;
} } }
#include <stdio.h> #define M 4; #define N 5 float A[M][N]={-1,1,1,0,0,1,2,0,1,0,3,1,0,0,1,-2,-3,0,0,0}; float B[M]={2,10,15,0}; main() {int i,j,k,p,a1,b; for(a1=0;a1<M-1;a1++) for(b=0;b<N;b++) printf("a1[%d][%d]=%f\n",a1,b,A[a1]); p=danchun4(); while(p==0) { j=danchun1(); k=danchun2(j); danchun3(k,j); p=danchun4(); } for(i=0;i<M;i++) printf("\nX[%d]=%f\t",i+1,B[i]); printf("\nZ=%f\n",-B[M-1]); }
判断A[i][j]是否非负 没有最优解 跳出 是否非负?没有最优解 判断 是否非负 没有最优解,跳出 迭代. 迭代 int danchun1() { int j; for(j=0;j<N;j++) if(A[M-1][j]<0) { break; } return j; }
把选定的主元素进行初等行变换,变为单 把选定的主元素进行初等行变换 变为单 位矩阵,底行对应元素变为 底行对应元素变为0 位矩阵 底行对应元素变为 void danchun3(int a,int b) { int i,j; float p,t; p=A[a][b]; for(i=0;i<N;i++) { A[a][i]=A[a][i]/p; } B[a]=B[a]/p; i=0;
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