第三讲 线性规划的二阶段法(Max型)

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线性规划之大M法和两阶段法

线性规划之大M法和两阶段法

0 x4
0
于是:
x2 x2
3/1 6/3
x2
min3/1,6 / 3
如果x2的系数列变成P2’=(-1,0)T,则用非 基变量表示基变量的表达式就变成;
x1 3 x2 x3 x4 0
x5
6
0x2
6x3
x4
0
可行性自然满足,最小比值原则失效,意即x2的值 可以任意增大→原线性规划无“有限最优解”。
举例:用非基变量表示基变量的表达式
x1 3 x2 x3 x4
x5
6 3x2
6x3
x4
代表两个约束条件:
3x1x2 x26x3x3
x4 x4
x5
3
6
x2对应的系数列向量P2=(1,3)T, 设:当前的换入变量是 X2,按最小比
值原则确定换出变量:
要求:
x1 x5
3 6
x2 x3 x4 3x2 6x3
x1
x2 x3
9
x3
1
剩余变量和人 工变量:
x1, x2, x3 0
MaxZ 3x1 x3 My1 My2
x1 x2 x3 x4 4
s.t
.
2 x1 x2 x3 x5 3x2 x3 y2 9
y1
1
x1 , x2 , x3 , x4 , x5 , y1 , y2 0
0 0 -2 0 1/4
1 0 0 1/4 0 0 0 -2 1/2 1 0 1 1/2 -1/8 0
0 0 -3/2 -1/8 0
从最优表可知: 该LP的
最优解是X*=(4,2,0,0,4)T 相应的目标函数最优值是Zmax=14
二、单纯形法进一步讨论

《管理运筹学》02-4两阶段法和大m法

《管理运筹学》02-4两阶段法和大m法

大M法的优势与局限性
优势
大M法能够处理大规模的整数规划问题,且计算过程相对简单,容易实现。
局限性
大M法只能求得问题的近似解,而非最优解,且当M值选取不合适时,可能导致求解结果偏离最优解 较远。同时,对于一些特殊问题,如非线性、非凸等问题,大M法可能无法得到满意的结果。
04
大M法实施步骤
确定问题与目标
局限性
两阶段法需要花费更多的计算时间和资源,因为需要进行多次迭 代和优化。此外,两阶段法对于初始解的选择比较敏感,如果初 始解不好,可能会导致算法陷入局部最优解,而非全局最优解。
02
两阶段法实施步骤
阶段一:问题建模与求解
80%
确定问题目标
明确问题的目标,并将其转化为 可量化的数学模型。
100%
建立数学模型
两阶段法案例
总结词
两阶段法是一种常见的求解线性规划问题的方法,通过将问题分解为两个阶段进行求解, 可以找到最优解。
详细描述
在第一阶段,两阶段法首先确定一个初始解,然后通过迭代不断改进这个解,直到满足 一定的收敛条件。在第二阶段,两阶段法使用一种称为对偶单纯形法的方法来求解子问
题,最终得到最优解。
大M法案例
输出求解结果,包括最优解、最优值等。
分析结果与决策
结果分析
对求解结果进行分析,包括最优解的合理性、最优值的可行性等。
制定决策方案
根据分析结果,制定相应的决策方案,包括最优解的实施方案、次 优解的备选方案等。
方案评估与选择
对制定的决策方案进行评估和选择,确保方案符合实际需求和可行 性。
05
案例分析
《管理运筹学》02-4两阶段法 和大m法

CONTENCT

单纯形法大M法两阶段法

单纯形法大M法两阶段法

大M法和两阶段法
如果线性规划模型中约束条件系数矩阵中不存在单位向量组,解 题时应先加入人工变量,人工地构成一个单位向量组。 人工变量只起过渡作用,不应影响决策变量的取值。
两种方法可控制人工变量取值使用,尽快地把人工变量减小到零。
• 大M法 • 两阶段法
大 M法
大M单纯形法要求将目标函数中 min z = -3X1 + X2+X3 的人工变量被指定一个很大的 x1 - 2x2 + x3 ≤ 11 目标函数系数(人工变量与松 - 4x1 + x2 +2 x3 ≥ 3 弛剩余变量不同之处)。 - 2x1+ x3 = 1 x1 ,x2 ,x3 ≥ 0
xk进基,xBr离基,用Pk替代PBr得新的可行基B
bi br r=min{ | aik 0} ark aik
步5.以ark为主元素进行迭代.转步2
新可行解:x=(xB1,…xBr-1,0,xBr+1,…,xBm,0,…, 0,xk,0,…,0)
单纯形法流程图
开始 初始可行基
所有σj≥0?
目录
1 2 3 4 单纯形算法计算步骤 初始可行基的确定 大 M法 两阶段法
线性规划的单纯形算法
计算流程
初始基本可行解
N 沿边界找新 的基本可行解
是否最优解或 无限最优解? Y
结束
线性规划解的概念
若A = ( B, N ), 其中B ( P 1, P 2 , …,Pm )可逆,称B为基矩阵 x1 x2 xB 相应地X= , x B为基变量,x N为非基变量 xN xn xB 代入约束:(B,N)B-1b-B 1Nx N xN

大M法和两阶段法

大M法和两阶段法

1
0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0
-1
3 2 5M-3 0 1 0 -2 0 1 0 -2
2
-7 -1 -8M+5 -1/3 -7/3 (11/3) 11/3M+7/3 0 0 1 0
-1
(3) 2 5M-1 0 1 0 0 0 (1) 0 0
0
1 0 0
0
0 1 0 0 0 1 0 → 2/3 5/2 →

两阶段法
第一阶段:引入辅助问题
max S x5 x6 x7 s.t. x1 x 2 2 x3 x 4 x5 2 2 x1 x 2 3 x3 x 4 x6 6 x1 x3 x3 x 4 x7 7 x j 0, j 1,2, ,7
Cj 段 ↓ -1 1
→ 基 x5
0 b 2
0 P1 (1)
0 P2 -1
0 P3 2
0 P4 -1
-1 P5 1
-1 P6 0
-1 Qi P7 0 2 → 注
-1
-1 Cj-Zj 0
x6
x7 → x1 x6 x7 → x1 x4
6
7 15 2 2 5 7 8/3 2/3
2
1 4 1 0 0 0 1 0
大M法

引入人工变量x5,x6,x7,将原问题化为
max F 2 x1 x 2 x3 x 4 M ( x5 x6 x7 ) s.t. x1 x 2 2 x3 x 4 x5 2 2 x1 x 2 3x3 x 4 x6 6 x1 x3 x3 x 4 x7 7 x j 0, j 1,2,,7
Cj-Zj 0

线性规划-大M法、两阶段法与几种特殊情况

线性规划-大M法、两阶段法与几种特殊情况

进基变量的相持
出基变量的相持
max
z=
4x1
+2x2
-3x3
+5x4
s.t.
2x1
-x2
+ x3
+2x4
≥50
(1)
3x1
-x3
+2x4
80
(2)
x1
+x2
+x4
= 60
(3)
x1,
x2,
x3,
x4
≥ 0
1-4 线性规划- 大M法、两阶段法及几种特殊情况
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School of Business ECUST
单纯形法
单纯形法的一般思路+例子
单纯形表结构+例子
单纯形法的计算步骤
单纯形法的矩阵描述
大M法
两阶段法
几种特殊情况
无可行解
无界解
多重最优解
1
X3
0
-3 0 2 0 0 -2-M -M
σj
-1 0 1 0 1 -1 0
1
X5
0
0 0 1/2 3/2 0 -1/2-M -3/2-M
2
X5
0
-1 2+2M -M -M 0 0 0
σj
3/1
0 1 0 0 1 0 0
3
X5
0
X1 x2 x3 x4 x5 x6 x7
3/2
X2
2
1/2/1/2
1 0 -1/2 1/2 0 1/2 -1/2
1/2

线性规划-大M法、两阶段法与几种特殊情况课件

线性规划-大M法、两阶段法与几种特殊情况课件

0 1 001 -1 2+2M -M -M 0
00 00
3 3/1
2 0 -1 1 0 1 -1
1 1/2
-1 1 0 -1 0 0 1
1
-
1 0 0 1 1 0 -1
2 2/1
1+2M 0 -M 2+M 0 0 -2-2M
1 0 -1/2 1/2 0 1/2 -1/2
1/2
0 1 -1/2 -1/2 0 1/2 1/2
-Mx7
-Mx8
s.t.
2x1
-x2
+ x3
+2x4
-x5
+x7
=50
(1)
3x1
-x3
+2x4
+x6
= 80
(2)
x1
+x2
+x4
+x8
= 60
(3)
x1,
x2,
x3,
x4,
x5,
x6,
x7,
x8 ≥ 0
添加人工变量
min z=
4x1
+2x2
-3x3
+5x4
+Mx7
+Mx8
s.t.
2x1
-x2
+ x3
max z= 4x1 +2x2 -3x3 +5x4
s.t.
2x1 -x2 + x3 +2x4 -x5
=50 (1)
3x1
-x3 +2x4
+x6 = 80 (2)
x1 +x2
+x4
x1, x2, x3, x4, x5,

线性规划-大M法、两阶段法与几种特殊情况

线性规划-大M法、两阶段法与几种特殊情况

x4,
x5,
x6,
x7,
x8 ≥ 0
School of Business ECUST
添加人工变量
min z=
4x1
+2x2
-3x3
+5x4
+Mx7
+Mx8
s.t.
2x1Hale Waihona Puke -x2+ x3
+2x4
-x5
+x7
=50 (1)
3x1
-x3
+2x4
+x6
= 80 (2)
x1
+x2
+x4
+x8
= 60 (3)
x1,
x2,
x3,
x4,
x5,
x6,
x7,
x8 ≥ 0
School of Business ECUST
4 2 -3 5
0
0 MM
CB XB
[ x1]
x2
x3
x4
x5
x6 x7 x8 b
M [ x7]
2
-1
1
2
-1 0 1 0 50
0 x6
3 0 -1 2
0
1 0 0 80
M x8
1 10
1
0
0 0 1 60
1 0 0 1 1 0 -1
1+2M 0 -M 2+M 0 0 -2-2M
1 0 -1/2 1/2 0 1/2 -1/2
0 1 -1/2 -1/2 0 1/2 1/2
0 0 1/2 1/2 1 -1/2 -1/2
0 0 1/2 3/2 0 -1/2-M -3/2-M

线性规划大M法或两阶段法

线性规划大M法或两阶段法

两阶段法
阶段Ⅰ 求解人造极大问题(先将线性规划问题化标准型,并 将其约束条件中加入人工变量,得第一阶段的数学模型)
max w = -xn+1 -xn+2 - … -xn+m 或者 min w = xn+1 +xn+2 + … +xn+m
s.t. ( 2.1 )
人工变量的系数 均为1或-1
因为人工变量

2x2

x

3
M
x
6

Mx7
4x1 3x2 x3 x4 x6 4

x
1

x2

2x3

x5

10

2
x
1

2x2

x3

x7

1
x j 0, j 1,2,,7
其中:M是一个很大的抽象的数,不需要给出具体的数值, 可以理解为它能大于给定的任何一个确定数值;再用前面介 绍的单纯形法求解该模型,计算结果见下表。
x1, x2, x3 , x4, x5 ≥ 0
一、大M法
cj 基 解
-M -M
xx45
6 4
3 -1
x1
x2
-2
x3
-M
x4
-M
x5
比值
3 2 -3 1 0 2 min
1 -2 1 0 1 4
10M 3+4M -1 -2+2M 0
0
3 x1 2 1 2/3 -1 1/3 0 -M x5 2 0 -8/3 22 -1/3 1
000Fra bibliotek-M0

两阶段法(线性规划)

两阶段法(线性规划)

两阶段法孙敏 枣庄学院考虑线性规划问题0 s.t.min ≥==x bAx cx Z(1)符号说明与教材一致,唯一的不同之处是不要求假设矩阵A 是行满秩的。

在初始基本可行解未知的情况下,可以采用两阶段法。

这种方法的基本思想是:第一阶段在约束中增加人工变量a x ,修改目标函数为极小化人工变量的和,即下面的问题(2),然后用普通单纯形法消去人工变量(如果可能的话),即把人工变量都变换成非基变量,求出问题(1)的一个基本可行解。

第二阶段就从得到的基本可行解出发,用普通单纯法求解问题(1)。

0,0s.t.min ≥≥=+=a a a T x x bx Ax x e W (2)这样,在极小化目标函数的过程中,由于大M 的存在,将迫使人工变量离基。

由于b x x a ==,0是线性规划(2)一个基本可行解,目标函数在可行域上有下界0,因此问题(2)一定存在最优基本可行解。

用单纯形法求解线性规划(2),设得到的最优基本可行解是⎥⎦⎤⎢⎣⎡**a x x ,此时必有下列三种情形之一。

(a )0*≠a x 。

这时问题(1)无可行解。

因为如果问题(1)有可行解xˆ,则 ⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡0ˆxx x a是线性规划(2)的可行解。

在此点处,问题(2)的目标函数值⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎥⎦⎤⎢⎣⎡=<==⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎥⎦⎤⎢⎣⎡***000ˆa a T T x x W x e e x W这与⎥⎦⎤⎢⎣⎡**a x x 是问题(2)的最优解矛盾。

(b )0*=a x 且*a x 的分量都是非基变量。

这时,m 个基变量都是问题(1)的变量,又知⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡0***x x x a 是问题(2)的基本可行解,因此*x 是问题(1)的一个基本可行解。

转第二阶段。

(c )0*=a x 且*a x 的某些分量是基变量。

这时,可用主元素消去法,把原来变量中的某些非基变量引进基,替换基变量中的人工变量,再开始第二阶段。

第三讲-线性规划的二阶段法-Max-pppt课件(专业版)

第三讲-线性规划的二阶段法-Max-pppt课件(专业版)
(3)引入的人工变量个数越少越好,只要出现单位矩阵 作为基阵即可。
.
大M法举例〔1〕
例 m in z 3 x1- x3
x1 x2 x3 4
(
L
P1)
s
.t
.
2
x1
3
x2 x2
x3 x3
1 9
x j 0 , j 1, 2 , 3
解:将原问题化为标准形为: m a x z 3 x1 x3
T(B2) XB b
x1 x2 x3 x4
y2
x2 1 x1 2
0 1 1/4 -2/3 -1/3 1 0 1/2 0 2/3
w 0 0 0 0 0 -1
c
-4 -3 0 0
-z 11
0 0 11/4 -2
.
例2-5
那么原问题的一个初始单纯形表如下
XB b
x1 x2 x3 x4
x2 1 x1 2
0 1 1/4 -2/3 1 0 1/2 0
.
线性规划的二阶段法举例〔例1-3〕
那么辅助问题的单纯表T(B1)
XB b x4 6 y2 4 y3 3
x1 x2 x3 x4 x5 x6 y2 y3
11 1100 00 1 0 -1 0 -1 0 1 0 0 1 -1 0 0 -1 0 1
w7
T(B2)
x4 2
x1 4 y3 3
1 1 -2 0 -1 -1 0 0
. x j 0 ( j 1, ..., 6 ), yi 0
线性规划的二阶段法举例〔1-2〕
辅助问题的标准形式为
max w w y2 y3
x1 x2 x3 x4 6
s .t
.
x1
x3 x5 y2 4 x2 x3 x6 y3 3

线性规划-讲义-3

线性规划-讲义-3

4)、解的几种情况: 4)、解的几种情况: 唯一解 无穷多解-最优表中非基变量检验数有为0者。 无穷多解-最优表中非基变量检验数有为0 无界解 max, σ j > 0 但Pj ≤ 0 min, σ j < 0 但Pj ≤ 0 无可行解-最优表中人工变量在基中, 无可行解-最优表中人工变量在基中,且=0。 建模有问题 5)、 5)、退化解问题
表2 -2
-1/3 -1/3
两阶段法步骤 n 原问题 max S=Σ Cj xj n j=1 Σ aij xj =bi ( i=1,2, …,m) xj ≥ 0 m 作辅助问题 min W=Σ yi n i=1 Σ aij xj + yi =bi ( i=1,2, …,m) Xj , yi ≥ 0 阶段:解辅助问题, 第1阶段:解辅助问题,当进行到最优表时 ①、若W=0, 则得到原问题的一个基本可行 转入第2阶段 阶段。 解,转入第 阶段。 ②、若W>0, 则判定原问题无可行解 阶段: 第2阶段:用求出的初始基可行解求最优解。 阶段 用求出的初始基可行解求最优解。
人工变量: x6 , x7 人工变量:
cj
XB b*
0
x1
0
x2
0
x3
0
x4
0
x5
-1
x6
-1
x7
x4 11 3 x6 x7 1 - W’ 0
XB b*
1 -4 -2
0
x1
-2 1 0
0
x2
1 2 1
0
x3
1 0 0
0
x4
0 -1 0
0
x5
0 1 0
-1
x6
0 0 1
-1
x7

第三讲 线性规划(二)

第三讲 线性规划(二)
i 1
定理:若检验数全小于等于零,且某一个非基变量 的检验数为0,则线性规划问题有无穷多最优解。 (无穷多最优解情况) 证明:设通过迭代已得最优解 X 0
按前述规则将非基变量 xm k 换入基变量中, 得到新基可行解 ,可知 仍为最优解。于是 X X 与 X 0连线上所有的点都是最优解。 X 命题成立。
B=(P3,P4 ,P5 )=
1 0 0
0
0
1 0
0 1
x3, x4 , x5是基变量,x1,
x2,是非基变量。
用非基变量表示的方程: x3 = 8- x1 - 2x2 x4 = 16- 4x1 (I) x5 = 12 - 4x2 S = 0+ 2x1 +3x2 称(I) 为消去系统,
令非基变量 ( x1 , x2)T=(0,0) T 得基础可行解: x(1)=(0,0,8,16,12) T S1=0 经济含义:不生产产品甲乙,利润为零。 分析:S = 0+ 2x1 + 3x2 (分别增加单位产品甲、乙,目标函数 分别增加2、3,即利润分别增加2百元、 3百元。) 增加单位产品对目标函数的贡献, 这就是检验数的概念。
x1 = 2-x3+(1/2)x5 x4 = 8+ 4x3 -2 x5 x2 =3-(1/4) x5 S = 13-2x3+(1/4)x5
令新的非基变量( x3,x5 )=(0,0)T 得到新的基础可行解: x(3)=(2,3,0, 16 , 0) T S3=13 经济含义:生产甲产品2个,乙产品3个, 获得利润1300元。
增加单位产品甲(x2)比乙对目标函数 的贡献大(检验数最大),把非基变量 x2换成基变量,称x2为换入基变量,而 把基变量x5换成非基变量,称x5为换出 基变量。 (在选择出基变量时,一定保证消去系 统为正消去系统)(最小比值原则)

第2章(6) -两阶段法

第2章(6) -两阶段法

辅助问题的单纯形表形式
XB z g
x1 x2 …
-c1 - c2 … 0 0 …
xபைடு நூலகம் x x
n+1
n+2

xn+m
0 -1 0 0 b1 b2 … bm
-cn 0
0 0 … -1 -1 …
x1’ x2’

xm’
a11 a12 … a21 a22 … … … am1 am2 …
a1n a2n … amn
两阶段法: 两阶段法: 人工变量法
思路: 思路:
判断是否有可行解 若无可行解, 若无可行解, 则判定问题无界
若有可行解, 若有可行解, 则运用单纯形法求解
过程: 过程:
1. 增加人工变量,求解辅助问题最优解 增加人工变量, 2. 去除人工变量,从上一步可行解出发求解 去除人工变量, 原问题最优解
第一阶段: 第一阶段:
Em
例1
Min z = 5x1 + 21x 3 s.t. x1 − x2 + 6 x3 − x4 =2 x1 + x2 + 2 x3 − x5 = 1 x j ≥ 0, j = 1, 2,⋯ ,5


1)找到初始基本可行解,建立初始单纯形表 )找到初始基本可行解, 2)判断最优:所有检验数小于等于0时最优 )判断最优:所有检验数小于等于 时最优 3)换基迭代:以正检验数对应的变量进基,按 )换基迭代:以正检验数对应的变量进基, 最小元素法确定出基变量。 最小元素法确定出基变量。
(b ≥ 0)
Min s .t .
cT x Ax = b x≥0
(b ≥ 0)
Min g = x n +1 + … + x n + m Ax + xα = b (b ≥ 0) s .t . xα ≥ 0

单纯形法、大M法、两阶段法

单纯形法、大M法、两阶段法
缺点
对于一些问题,大M法可能无法得到精确解,且需要人工选择足够大的M值,容易造成 误差。
04 两阶段法
两阶段法的原理
01
两阶段法是一种求解线性规划问题的迭代算法,它将问题分 解为两个阶段进行求解。
02
第一阶段是预处理阶段,通过引入松弛变量和剩余变量,将 原问题转化为标准形式。
03
第二阶段是求解标准形式的问题,通过迭代更新变量的值, 直到找到最优解或满足终止条件。
04
约束条件是决策变量必须满足的条件,通常表示为 $a_1x_1 + a_2x_2 + ldots + a_nx_n leq b$或 $a_1x_1 + a_2x_2 + ldots + a_nx_n = b$。
02 单纯形法
单纯形法的原理
线性规划问题是在一组线性不等式约束下,最大化或最小化一个线性目标 函数。单纯形法是一种求解线性规划问题的迭代算法。
03 大M法
大M法的原理
大M法是一种求解线性规划问题的近似算法,其基本思想是通过引入一个足够大的常数M,将原问题转化 为一个易于求解的近似问题。
在大M法中,将约束条件中的“≤”或“≥”替换为“=”,并引入一个新变量,使得近似问题在某种意义 下逼近原问题。
大M法的步骤
1. 确定原问题的约束 条件和目标函数。
线性规划的应用场景
生产计划
01
在制造业中,线性规划可以用于制定生产计划,优化资源配置,
提高生产效率。
物流优化
02
在物流领域,线性规划可以用于优化运输路线、仓储布局和配
送方案,降低成本。
金融投资
03
在金融领域,线性规划可以用于投资组合优化,帮助投资者在

两阶段法求解实例

两阶段法求解实例

两阶段法求解实例
两阶段法是一种线性规划求解方法,适用于有大量非基变量的问题。

它可以将问题分解为两个阶段来求解,其中第一阶段用于求解一个辅助线性规划问题,以确定基变量和非基变量,第二阶段用于求解原始线性规划问题。

其本质是构造一个辅助线性规划问题,保证其有可行解,然后通过单纯形法等方法求解该问题,以得到基变量和非基变量。

以下为两阶段法的具体求解步骤:
1. 构造辅助线性规划问题:
将原始线性规划问题的所有约束条件中的常数项都改为非负数,如下所示:
$max~Z = c_1x_1+c_2x_2+...+c_nx_n$
$s.t.$
......
其中,$n$为非基变量数,$m$为基变量数,增加的变量
$x_{n+1},x_{n+2},...,x_{n+m}$为松弛变量。

利用单纯形法等方法,求解辅助线性规划问题,以确定基变量和非基变量。

若辅助线性规划问题没有最优解,则原始线性规划问题无可行解,即无解;若辅助线性规划问题有最优解,则原始线性规划问题有可行解,且最优解为非基变量(即原始问题的变量)的线性组合。

$x_1,x_2,...,x_n \geq 0$
总结:。

1.4线性规划单纯形大M法及2阶段(经典运筹学)

1.4线性规划单纯形大M法及2阶段(经典运筹学)

可得一个初始基本可行解
1 − 1 6 − 1 0 A= 1 1 2 0 − 1
但对线性规划问题 max z = − 5 x1 − 21 x 3 s.t x1 − x 2 + 6 x 3 − x 4 = 2 x1 + x 2 + 2 x 3 − x 5 = 1 x1 , x 2 , x 3 , x 4 , x 5 ≥ 0
若不然,原问题(1)有可行解
x1 , x 2 L , x n ≥ 0
不 设 1 = d1, x2 = d2 ,L, xn = dn 妨 x 为 1 的 个 行 ( ) 一 可 解 则 * = (d1, d2 ,L n ,0,0,L ) X d 0 是 2 的 行 ( ) 可 解
max S = − xn+1 − xn+ 2 − L − xn+ m
max S = − xn+1 − xn+ 2 − L − xn+ m
∴X = (d1, d2 ,L n ) d 是1 的 个 行 () 一 可 解
且 1, d2 L, dn ≥ 0 d
可证X是基 本可行解
x 1 , x 2 L , x n , x n +1 , L , x n + m ≥ 0
[例]求线性规划问题的解 解:做辅助线性规划问题 max z = −5x1 − 21x3 max S = − x 6 − x 7 s.t x1 − x2 + 6 x3 − x4 = 2 = − 3 + 2 x1 + 8 x 3 − x 4 − x 5 x1 + x2 + 2 x3 − x5 = 1 s .t x1 − x 2 + 6 x 3 − x 4 + x 6 = 2 x1 , x2 , x3 , x4不是典则形式 , x5 ≥ 0 x1 + x 2 + 2 x 3 − x 5 + x 7 = 1 x1 , x 2 , x 3 , x 4 , x 5 , x 6 , x 7 ≥ 0

两阶段法说明

两阶段法说明

在之前对单纯形法的讨论中,均是在假设问题已经有一个单位阵作为初始可行基的条件下进行的。

如果在某些实际问题的线性规划模型中,不存在现成的单位阵最为初始可行基,怎么办?例如下面的线性规划问题。

(P )⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥=++=−+=+−−=−04263433..4max 414213212121x x x x x x x x x t s x x z 其系数矩阵为⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡−=102101340013A ,显然没有现成的单位阵。

在这种情况下,我们可以人为添加两列单位列向量⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=010,00165P P ,与系数矩阵中的⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=1004P 构成单位阵⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡10010001465P P P ,这相当与在原线性规划问题中人为添加了两个决策变量5x 和6x 。

由于5x 和6x 是我们人为添加的,所以我们将5x 和6x 称为人工变量。

添加了人工变量5x 和6x 后的线性规划问题如下所示:(D )⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥=++=+−+=++−−=−04263433..4max 41421632152121x x x x x x x x x x x t s x x z 线性规划问题(D )的系数矩阵为⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡−=001021100134010013'A 。

我们把线性规划问题(P )的可行域记作G ,线性规划问题(D )的可行域记作'G 。

如果G X ∈,那么,'0G X ∈⎥⎦⎤⎢⎣⎡是显然的;反过来,只有'0G X ∈⎥⎦⎤⎢⎣⎡存在,G X ∈才存在。

也就是说只有'0G X ∈⎥⎦⎤⎢⎣⎡存在,线性规划问题(P )才具有可行解。

要'0G X ∈⎥⎦⎤⎢⎣⎡存在,当且仅当0)min(65=+x x 。

这样,我们将求解上述线性规划问题(P )分成两个阶段。

第一阶段是求解下面的线性规划问题:('D )⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥=++=+−+=+++=−04263433..min 41421632152165x x x x x x x x x x x t s x x z 即目标函数是所有人工变量和的最小化问题,约束条件是原问题加入人工变量后的约束条件。

第三讲 线性规划的二阶段法(Max型)

第三讲 线性规划的二阶段法(Max型)

则它的辅助问题为
max Z 3x1 2 x2 x3 x1 x2 x3 x4 6 x3 x5 4 x1 s.t. x2 x3 x6 3 x j 0( j 1,...,6)
线性规划的二阶段法举例(例1-2)
min Z 3x1-x3 My1 My2 My3 x1 x2 x3 x4 y1 4 2 x x x x y 1 1 2 3 5 2 S .T . 3x2 x3 y3 9 x j 0, j 1, 2,3, 4,5, y j 0
二阶段法的计算步骤: 第一步 用单纯形法求辅助问题的最优单纯形表T(B*) 和最优值W*. 第二步 若 W*>0,则原线性规划无可行解,停止求解, 否则转第三步. 第三步 T(B*)中基变量中不含人工变量y,则把T(B*)中人 工变量所在列划去,把检验数行用原规划的目标函 数的系数替代再把基变量的检验数化为0,即得原 规划的一个可行基的单纯形表.再用单纯形法迭 代,直到终止.否则转第四步. 第四步 W*=0,T(B*)中基变量中含有人工变量yr,若yr所在 行的对应的X系数全为0 ,则划去T(B*)中yr所在行 和所在的列,转第三步。否则以某变量XS的系数 brs0为轴心项进行换基迭代后转第三步。
大M法(3)
min Z 3x1-x3 x1 x2 x3 x4 4 2 x x x x 1 1 2 3 5 S .T . 3x2 x3 9 x j 0, j 1,2,3,4,5
maxZ 3x1 x3 My2 My3 x1 x2 x3 x4 4 的辅助问题也可表示成 2 x x x x y 1 1 2 3 5 2 S .T . 3 x x y 9 2 3 3 x j 0, j 1,2,3,4,5, y j 0
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二阶段法的计算步骤: 二阶段法的计算步骤 第一步 用单纯形法求辅助问题的最优单纯形表T(B*) 用单纯形法求辅助问题的最优单纯形表 最优值W 和最优值 *. 则原线性规划无可行解,停止求解 第二步 若 W*>0,则原线性规划无可行解 停止求解 则原线性规划无可行解 停止求解, 否则转第三步. 否则转第三步 第三步 T(B*)中基变量中不含人工变量 则把T(B*)中人 中基变量中不含人工变量y,则把 中人 中基变量中不含人工变量 则把 工变量所在列划去,把检验数行用原规划的目标函 工变量所在列划去 把检验数行用原规划的目标函 数的系数替代再把基变量的检验数化为0,即得原 数的系数替代再把基变量的检验数化为 即得原 规划的一个可行基的单纯形表.再用单纯形法迭 规划的一个可行基的单纯形表 再用单纯形法迭 直到终止.否则转第四步 代,直到终止 否则转第四步 直到终止 否则转第四步. 中基变量中含有人工变量y 第四步 W*=0,T(B*)中基变量中含有人工变量 r,若yr所在 中基变量中含有人工变量 若 行的对应的X系数全为 则划去 系数全为0 则划去T(B*)中yr所在行 行的对应的 系数全为 ,则划去 中 和所在的列,转第三步 否则以某变量X 转第三步。 和所在的列 转第三步。否则以某变量 S的系数 brs≠0为轴心项进行换基迭代后转第三步。 为轴心项进行换基迭代后转第三步 为轴心项进行换基迭代后转第三步。
y2 0 1 : : 0 0
…… …… ……
ym 0 0 : : 1 0
…… ……
……
…… ……
-w ∑ bi ∑ ai1 ∑ ai 2 … ∑ ain i =1 i =1 i =1 i =1
用单纯形法求解,最终得到辅助问题的最优单纯形表 用单纯形法求解 最终得到辅助问题的最优单纯形表T(B*) 最终得到辅助问题的最优单纯形表
(1)最优单纯形表 最优单纯形表T(B*)中基变量中不含人工变量 中基变量中不含人工变量y, 最优单纯形表 中基变量中不含人工变量
则把T(B )中 人工变量所在列划去,把检验数行用 则把T(B*)中 人工变量所在列划去,把检验数行用 原规划的目标函数的系数替代再把基变量的检验数 化为0,即得原规划的一个可行基的单纯形表 化为 即得原规划的一个可行基的单纯形表. 再用 即得原规划的一个可行基的单纯形表 单纯形法迭代,直到终止 直到终止. 单纯形法迭代 直到终止 (2)最优单纯形表 最优单纯形表T(B*)中基变量中含有人工变量 中基变量中含有人工变量y, 最优单纯形表 中基变量中含有人工变量 此时又有两种可能 又有两种可能: 为基变量, 此时又有两种可能 设yr为基变量
a11x1 + a12x2 ++ a1n xn + y1 = b 1 a x + a x ++ a x + y = b 2n n 2 2 21 1 22 2 a x + a x ++ a x +y = b mn n m m m1 1 m2 2 X ≥ 0,Y ≥ 0
大M 法(1 ) 把原问题化为下列形式:其中M 把原问题化为下列形式:其中M是任意大的正数
大M 法(2 )
min Z = 3x1-x3 x1 + x2 + x3 ≤ 4 2 x + x x ≥ 1 ( LP1) 1 2 3 S.T . 3x2 + x3 = 9 x j ≥ 0, j = 1,2,3

minZ = 3x1 x3 x1 + x2 + x3 + x4 = 4 2x1 + x2 x3 x5 = 1 S.T . 3x2 + x3 = 9 x j ≥ 0, j = 1,2,3,4,5
线性规划的二阶段法(2) 线性规划的二阶段法 情况1 则原线性规划无可行解,停止求解 则原线性规划无可行解 停止求解. 情况 若最优值 W*>0,则原线性规划无可行解 停止求解 情况2 情况 则原线性规划有基本可行解, 若最优值 W*=0,则原线性规划有基本可行解 则原线性规划有基本可行解 此时有两种可能 有两种可能: 此时有两种可能
二阶段法的框图表示为如下: 二阶段法的框图表示为如下
开始 输入标准形式 单纯形法 换基迭代 NO 构造辅助问题L’ 构造辅助问题 得到辅助问题的 最优单纯形表 结束
构造辅助问题的 初始单纯形表 w*=0是否成立? 是否成立? 是否成立 Yes 基变量中含有y? 基变量中含有 ? Yes 基变量Y所在行 基变量 所在行X 所在行 的系数是否全为零 NO 强迫X入基 强迫 入基
大M 法(3 )
min Z = 3x1-x3 x1 + x2 + x3 + x4 = 4 2 x + = 9 x j ≥ 0, j = 1,2,3,4,5
maxZ = 3x1 + x3 My2 My3 x1 + x2 + x3 + x4 = 4 的辅助问题也可表示成 2x + x x x + y = 1 1 2 3 5 2 S.T . 3x2 + x3 + y3 = 9 x j ≥ 0, j = 1,2,3,4,5, y j ≥ 0
i =1
m
线性规划的二阶段法(初始单纯形表 线性规划的二阶段法 初始单纯形表2) 初始单纯形表
XB y1 y2 : : ym b b1 b2 : : bm
m
X1 a11 a21 : : am1
m
X2 …… a12 a22 : : am2
m
Xn a1n a2n : : amn
m
y1 1 0 : : 0 0
则它的辅助问题为
线性规划的二阶段法举例( 线性规划的二阶段法举例(例1-2) )
则辅助问题的单纯表 T(B1)
T(B2)
XB b y1 6 y2 4 y3 3 -w’ 13 y1 x1 y3 2 4 3 5
X1 X2 X3 X4 X5 X6 y 1 y 2 y 3 1 1 0 1 0 1 1 -1 -1 -1 1 0 0 1 0 -1 0 0 0 0 -1 0 1 -1 1 1 0 -1 0 0 1 1 -1 0 0 0 -1 -1 0 0 1 0 0 1 0 0
线性规划的二阶段法(1) 线性规划的二阶段法
max Z = CX 原线性规划问题为 ( LP ) AX = b S .T . X ≥ 0 第一阶段: 构造原 构造原(LP)的辅助问题 的辅助问题 minW = y1 + y 2 + + y m a11 x1 + a12 x2 + + a1n xn + y1 = b1 a x + a x + + a x + y = b 22 2 2n n 2 2 21 1 ( LP1) S .T . a x + a x + + a x + y = b m2 2 mn n m m m1 1 X ≥ 0, Y ≥ 0 y1, y2,…, ym称为人工变量 ,
m a x Z = 3 x1 + 2 x 2 + x3 x1 + x 2 + x 3 + x 4 = 6 x3 x5 = 4 x1 s.t . x 2 x3 x6 = 3 x j ≥ 0 ( j = 1,..., 6 )
解: 化原问题为标准形式
m in w = y1 + y 2 + y 3 x1 + x 2 + x 3 + x 4 + y1 = 6 x x3 x5 + y 2 = 4 1 s .t . x 2 x3 x6 + y 3 = 3 x j ≥ 0 ( j = 1,..., 6 ), y i ≥ 0
线性规划的二阶段法(3) 线性规划的二阶段法 (2)最优单纯形表 最优单纯形表T(B*)中基变量中含有人工变量 中基变量中含有人工变量y, 最优单纯形表 中基变量中含有人工变量 又有两种可能: 为基变量, 此时又有两种可能 此时又有两种可能 设yr为基变量 (i)yr所在行的对应的 系数全为 ,则表明原规划的 所在行的对应的X系数全为 则表明原规划的 系数全为0 划掉y 第R个约束条件是 多余的 划掉 r所在行 个约束条件是 多余的,划掉 所在行. (ii)yr所在行的对应的 系数有不为 ,比如 S的系数 所在行的对应的X系数有不为 比如 系数有不为0 比如X brs≠0,则强迫 XS入基 r出基 进行换基迭代 进行换基迭代. 则强迫 入基,y 出基,进行换基迭代
第一章 线性规划与单纯形法
第5节 单纯形法的进一步讨论 节
线性规划的二阶段法 在讨论单纯形法时,我们总是假定AX= 的系数矩阵A 总是假定AX 在讨论单纯形法时,我们总是假定AX=b的系数矩阵A 的秩r(A)=m<n, 或者已有一个可行基。 但是, r(A)=m<n,或者已有一个可行基 的秩 r(A)=m<n, 或者已有一个可行基 。 但是 , 在许多 问题中,初始可行基是不容易找到的,或者A不满秩。 问题中 , 初始可行基是不容易找到的 , 或者 A 不满秩 。 这样单纯形法就很难进行。 这样单纯形法就很难进行。 所以,我们要探讨如何寻找第一个可行基? 所以,我们要探讨如何寻找第一个可行基? 目前有两种方法:大M法和二阶段法。 目前有两种方法: 二阶段法。 人 工 变 量 法
max Z = CX My1 My 2 My m a11 x1 + a12 x 2 + + a1n x n + y1 = b1 a x + a x + + a x + y = b 22 2 2n n 2 2 21 1 ( LP1) S .T . a x + a x + + a x + y = b m2 2 mn n m m m1 1 X ≥ 0, Y ≥ 0
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