《数据、模型与决策_(第二版)》第三章:线性规划
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航空业的成本控制
• 那时,联行在其11个航班订票处,有超过4,000名的机场销售代 表和支持人员。在十个最大的机场大约有一千名顾客服务代表, 有些时兼职的,每班2到8个小时不等,大部分是全职的,每班8现 实或10小时,有许多个不同的上班时间。每个订票处都有一天24 小时营业(通过电话订票。然而,每个地点提供所需水平服务的 雇员数量在一天24小时种的变化很大,或许美国半个小时就会有 很大的变化。 • 为了更有效率的满足服务要求,在每个地点为所有工作人员设计 动作排成,是一个组合的梦魇。一旦一名雇员上了班,就会工作 一个班次,只有就餐和每个两个小时的短暂的休息时间,给定24 小时的一天中每半个小时各的服务所需的最小雇员数,在七天一 周中,24小时一天中每个班次需要多少雇员并且合适上班呢? • 幸运的是,线性规划能解决这些组合梦魇问题。据有形估计,建 立在线性规划基础上的计算机规划系统每年为联合航空公司在直 接薪酬和津贴成本上节省了600万美元,得到的其他好处包括改善 第三章 线性规划 数据、模型与决策 (第二版) 客户服务以及降低雇员的工作负担。
定义问题和收集数据。 建立模型,用恰当的数学式子表示问题 求出问题的最优解 进行敏感性分析,检查条件发生变化是会发生的情况。
第三章 线性规划 数据、模型与决策 (第二版)
确定潘得罗索工业公司的产 品组合
• 潘得罗索工业公司是一家墨西哥公司,截至在1998年的销售,公 司生产了全国胶合板产量的四分之一,与其他胶合板生产厂商一 样,潘得罗索工业公司的许多产品根据厚度和所用木材的质量而 有所不同。因为产品在一个竞争的环境中进行销售,产品的价格 由市场决定,所以产品的价格每月都有很大的变化。结果导致每 项产品对公司整体利润的贡献也有很大的变动。 • 从1980年开始,潘得罗索工业公司管理部门每个月使用线性规划 指导下个月的产品组合决策。线性规划的数学模型考虑了这一决 策的所有相关限制条件,包括生产产品所需的有限的可得数量。 然后对模型求解,找出可行并且最大可能利润(largest possible profit)的产品组合。 • 采用线性规划后,潘得罗索工业公司的成绩是显著的。改进的产 品组合使公司的总利润增加了20%,线性规划得其他贡献包括更好 的原材料利用,更好的资本投资,和更好的人员利用。 第三章 线性规划 数据、模型与决策 (第二版)
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第三章 线性规划
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• A集团的目标为:投资风险最小,每年红 利至少是80,000元,最低平均增长率14%, 最低平均信用度为6,请用线性规划方法 描述该问题。
第三章 线性规划
数据、模型与决策 (第二版)
• 决策变量为个项目的投资数额,设为xi ( i =1,2,3,4,5) • 目标函数: min z = ( 0.1x1 + 0.06x2 +0.18x3 + 0.12x4+ 0.04x5 )
第三章 线性规划
数据、模型与决策 (第二版)
约束条件:
• 各项目投资总和为1,000,000元 x1 + x2 + x3 + x4+ x5 = 1,000,000 • 所得红利最少为80,000元 0.05 x1 + 0.08 x2 + 0.07 x3 + 0.06 x4+ 0.1 x5≥ 80,000 • 增加额不低于140,000元 1x1 + 0.17 x2 + 0.14 x3 + 0.22 x4+0.7 x5≥140,000 • 平均信用度不低于6 (11 x1 + 8 x2 + 10 x3 + 4 x4+10 x5)/5≥6 • 非负约束 xi ≥ 0 ( i =1,2,3,4,5)
第三章 线性规划 数据、模型与决策 (第二版)
线性规划问题的数学模型
工序 花瓶种类 占用材料 (OZ) 2 1 160 艺术加工 (小时) 1/3 1/3 40 储存空间 (一单位) 3 2 260 利润值 (元) 12 10 ——
大花瓶 小花瓶 每周可用能力
B表示大花瓶每周生产的数量,S表示小花瓶每周生产的数量。
第三章 线性规划
数据、模型与决策 (第二版)
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而三种油的成本为: 8×(A1+A2)+10×(B1+ B2)+12×(C1+ C2 ) 利润是销售收入和成本之差,作为目标函数可以表示如下: max z =22×A1+27 A2 +20 B1+25B2+18 C1+23 C2 三种可用的原料油的约束为: A1+A2≤10,000 B1+ B2≤15,000 C1+ C2≤20,000
第三章 线性规划 数据、模型与决策 (第二版)
第三章 线性规划
• 3.1 线性规划问题概述 • 3.2 线性规划问题的图解法 • 3.3 单纯形法 • 3.4 对偶问题 • 3.5 敏感性分析
第三章 线性规划
数据、模型与决策 (第二版)
3.1 线性规划问题概述
• 3.1.1 线性规划问题中的主要概念 • 3.1.2 线性规划问题的数学模型
第三章 线性规划 数据、模型与决策 (第二版)
3.2.2规划问题求解的几种可
能结果
• 无穷多最优解 • 无界解 • 无解或者无可行解
第三章 线性规划
数据、模型与决策 (第二版)
3.2.3图解法延伸
• 图解法的解体方法和几何判断对于求解 一般的线性规划问题有很大启发:
• 1、性规划问题的解的情况有以下几种:唯一最优解;无穷多最优 解;无界解;无可行解。 • 2、线性规划问题有解,那么可行域是凸集。 • 3、规划问题优解存在,那么唯一最优解一定是可行域凸集的某个 顶点;无穷最优解一定是可行域的某个边或某个面。 • 4、规划问题的一般解体思路:先找出凸集的任一顶点,计算该点 处目标函数值,与周围相邻顶点处的目标函数值相比较,如果该 点值最大,那么该点就是最优解或者最优解之一;如果不是,那 么就对目标函数值比该点大的另一点重复此过程,直到找出最优 解。
第三章 线性规划 数据、模型与决策 (第二版)
数学建模四个步骤: • 决策变量 • 确定目标函数 • 确定约束条件 • 确定非负约束
第三章 线性规划
数据、模型与决策 (第二版)
• 实例分析:
• A集团有1,000,000元的资金可供投资,该集团有五个 可供选择的投资项目,其中各种资料如下:
投资项目 1 2 风险% 10 6 红利% 5 8 增长% 10 17 信用度 11 8
第三章 线性规划
数据、模型与决策 (第二版)
第三章 线性规划
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各种原料油所占比例的六个约束: A1≤0.25×(A1+B1+C1) B1≥0.3×(A1+B1+C1) C1≤0.4×(A1+B1+C1) A2≥0.2×(A2+B2+C2) B2≤0.5×(A2+B2+C2) C2≥0.3×(A2+B2+C2) 长期供货合同约束: A1+B1+C1≥10,000 A2+B2+C2≥10,000 非负约束: Ai,Bi,Ci≥0 (i=1,2)
第三章 线性规划 数据、模型与决策 (第二版)
• 实例分析:
• 某石油公司利用三种有生产两种混合原料。每种油的 成本和每天的可用量如下表所示:
油 A B C
燃料1 燃料2 第三章 线性规划 A:最多占25% A:最少占20%
成本(元/升) 8 10 12
B:最少占30% B:最多占50%
可用量(升) 10,000 15,000 20,000
第二篇 规划和优化模型
第三章 线性规划
数据、模型与决策 (第二版)
第三章 线性规划
第三章 线性规划
数据、模型与决策 (第二版)
学习目的
线性规划是运筹学的一个重要分支。通 过对本章的学习要求:
• 能够掌握线性规划问题中的主要概念 • 能够掌握线性规划问题中的线性规划的标准形式 • 能够掌握线性规划问题的求解方法——图解法及单纯 形法 • 理解线性规划问题解的概念和基本定理 • 了解线性规划问题的敏感性分析以及善于建立线性规 划模型来解决一些实际问题。
线性规划问题的数学模型
• 一家玻璃产品生产公司生产带有花样图案的彩色玻璃 花瓶。每一个花瓶经过艺术玻璃吹风机从液态加工而 成,然后进入储藏室冷却至室温,花瓶有大和小两种 尺寸,但是生产过程几乎相当,而且使用同一种材料。 不论尺寸,每一个花瓶都需要20分钟的艺术加工,每 周艺术加工工作时间为40小时;大小花瓶每个个需彩 色玻璃2 OZ和1 OZ。每周可用的玻璃为160 OZ。另外, 一个小花瓶占用2单位储存空间,大花瓶占用3个单位 储存空间,一共有260个单位储存空间。大小花瓶的利 润贡献率分别为12元/个和10元/个。问应该怎样安排 生产,才能使利润值最大。
第三章 线性规划
数据、模型与决策 (第二版)
3.1.1 线性规划问题中的主要
概念
• 目标(objective): 所要达到的最优结果(最大或最 小)。 • 约束条件(constraints):对所能产生结果的限制。
• 线性规划:一种解决带有约束条件的最优化问题的方 法。 • 解决线性规划问题的步骤
第三章 线性规划
数据、模型与决策 (第二版)
3.2.1 图解法的过程介绍
• 花瓶问题
• • • • • 目标函数 材料约束 时间约束 储存约束 非负约束 max z =12B+10S 2B+S≤160 (1) 1/3B+1/3S≤40 (2) 3B+2S≤260 (3) B≥0, S≥0
第三章 线性规划
数据、模型与决策 (第二版)
直线把图分为两部分,直线上方的点都不符合约束条件, 而直线上和直线下方的点都满足约束条件。
第三章 线性规划 数据、模型与决策 (第二版)
最优解为: • B=20, S=100 将B和S值代入目标函数中得: • Z=12×20+10×100=1240 所以最大利润值是1240。
数据、模型与决策 (第二版)
第三章 线性规划
• 3.1 线性规划问题概述 • 3.2 线性规划问题的图解法 • 3.3 单纯形法 • 3.4 对偶问题 • 3.5 敏感性分析
第三章 线性规划
数据、模型与决策 (第二版)
3.2线性规划问题的图解法
• 3.2.1 图解法的过程介绍 • 3.2.2 规划问题求解的几种可能结果 • 3.2.3 图解法延伸
• • • • • • • • •
燃料1和燃料2 的产量为: 燃料1:A1+B1+C1 燃料2:A2+B2+C2 各种油的使用量: A种油= A1+A2 B种油= B1+ B2 C种油= C1+ C2 目标是取得最大化的利润,两种燃料的销售收入为: 30×(A1+ B1+ C1)+35×(A2+ B2+ C2)
第三章 线性规划 数据、模型与决策 (第二版)
约束条件 • 2B+பைடு நூலகம்≤160 • 1/3B+1/3S≤40 • 3B+2S≤260 • B≥0, S≥0 目标函数: • max z =12B+10S
第三章 线性规划 数据、模型与决策 (第二版)
数学模型表述如下 • 目标函数 max z =12B+10S • 材料约束 2B+S≤160 • 时间约束 1/3B+1/3S≤40 • 储存约束 3B+2S≤260 • 非负约束 B≥0, S≥0
第三章 线性规划
数据、模型与决策 (第二版)
图解法的步骤:
• 其中一个变量作为横坐标轴,另一个变量作为纵坐标轴,画出平 面直角坐标系,并适当选取单位坐标长度,由于变量是非负的, 因此,画出坐标系的第一象限即可。 • 出各约束条件在坐标轴上对应的直线,找出可行域(常用阴影区 域标识)。 • 图标目标函数,z是一个待求的目标函数值。目标函数常用一组平 行虚线表示,离坐标原点越远的虚线表示的目标函数值越大。 • 确定最优解。因为最优解是可行域中使目标函数值达到最优的点, 当目标函数直线由原点开始向右上方移动时,z值开始增大,一直 移到目标函数直线与可行域相切时为止,切点就是最优解的点。
C:最多占40% C:最少占30%
数据、模型与决策 (第二版)
• 燃料1售价为30元/升,燃料2 售价为35元/升, 该公司有一向长期合同,每天供应两种原料, 各10,000升。请建立该问题的数学规划模型。
解题过程:
• 决策变量为加入到两种燃料种的各种油的量: • A1为原料1中加入A种油的升数。 • A2为原料2中加入A种油的升数。 • B1为燃料1中加入B种油的升数。 • B2为燃料2中加入B种油的升数。 • C1为燃料1中加入C种油的升数。 第三章 数据、模型与决策 (第二版) • C线性规划 2为燃料2中加入C种油的升数。