运 筹 学 课 件
运筹课程设计案例
运筹课程设计案例一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握运筹学的基本概念，如线性规划、整数规划等，并能够理解其在实际问题中的应用。
2. 使学生了解运筹学中的常用方法与工具，如图表法、单纯形法等，并能运用这些方法解决简单的实际问题。
3. 引导学生理解优化问题的本质，培养他们运用数学语言描述现实问题的能力。
技能目标：1. 培养学生运用运筹学方法分析问题和解决问题的能力，特别是针对实际案例，能够设计出有效的优化方案。
2. 提高学生的数据处理和计算能力，使其能够熟练运用运筹学软件工具解决复杂的优化问题。
3. 培养学生的团队协作和沟通能力，通过小组讨论和报告，共享解决问题的思路和方法。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对运筹学学科的兴趣，激发他们探索优化问题的热情，形成积极向上的学习态度。
2. 培养学生具有批判性思维和创新精神，面对复杂问题能够勇于挑战，寻求最佳解决方案。
3. 引导学生认识到运筹学在国家和企业发展中的重要作用，增强社会责任感和使命感。
本课程针对的学生特点是具有一定数学基础和逻辑思维能力的初中生。
在教学过程中，教师应注重理论联系实际，激发学生的兴趣和好奇心，注重培养学生的动手操作能力和实际应用能力。
通过本课程的学习，期望学生能够掌握基本的运筹学知识和方法，提高解决实际问题的能力，同时培养他们的团队合作精神和批判性思维。
二、教学内容1. 运筹学基本概念：介绍运筹学的定义、发展历程及其在现实生活中的应用，重点讲解线性规划和整数规划的基本原理。
教材章节：第一章 运筹学概述，第三节 线性规划2. 运筹学方法与工具：详细讲解图表法、单纯形法等常用优化方法，并通过实例分析展示这些方法在实际问题中的应用。
教材章节：第二章 线性规划的图解法与单纯形法，第四节 整数规划简介3. 运筹学案例分析：选择具有代表性的实际案例，如生产计划、物流配送等，让学生运用所学方法解决实际问题。
教材章节：第三章 运筹学应用案例分析4. 运筹学软件工具介绍：介绍运筹学软件（如Lingo、CPLEX等）的基本功能和使用方法，帮助学生提高优化问题的求解效率。
清华大学_运筹学_教案
一、课程概述课程名称：运筹学授课对象：清华大学经管学院管理科学与工程专业研究生授课时长：共16周，每周2学时教学目标：1. 理解运筹学的基本概念、原理和方法。
2. 掌握线性规划、整数规划、非线性规划等运筹学的基本模型和求解方法。
3. 培养学生运用运筹学解决实际问题的能力。
4. 提高学生的逻辑思维、分析问题和创新能力。
二、教学内容与安排第1-2周：运筹学的基本概念与数学基础1. 运筹学的基本概念、发展历程及应用领域。
2. 数学基础：线性代数、概率论与数理统计。
第3-4周：线性规划1. 线性规划的基本概念、数学模型与标准形式。
2. 线性规划的求解方法：单纯形法、对偶理论。
3. 线性规划的应用实例。
第5-6周：整数规划1. 整数规划的基本概念、数学模型与标准形式。
2. 整数规划的求解方法：分支定界法、割平面法。
3. 整数规划的应用实例。
第7-8周：非线性规划1. 非线性规划的基本概念、数学模型与标准形式。
2. 非线性规划的求解方法：梯度法、牛顿法、共轭梯度法。
3. 非线性规划的应用实例。
第9-10周：网络优化1. 网络优化的基本概念、数学模型与标准形式。
2. 网络优化的求解方法：最短路径法、最小生成树法、最大流问题。
3. 网络优化的应用实例。
第11-12周：动态规划1. 动态规划的基本概念、数学模型与标准形式。
2. 动态规划的求解方法：动态规划表、状态转移方程。
3. 动态规划的应用实例。
第13-14周：排队论1. 排队论的基本概念、数学模型与标准形式。
2. 排队论的求解方法：泊松过程、排队系统分析。
3. 排队论的应用实例。
第15-16周：案例分析1. 结合实际案例，分析运筹学在各个领域的应用。
2. 学生分组讨论，撰写案例分析报告。
三、教学方法与手段1. 讲授法：系统讲解运筹学的基本概念、原理和方法。
2. 案例分析法：通过实际案例，让学生理解运筹学的应用。
3. 讨论法：鼓励学生积极参与课堂讨论，提高学生的思考能力。
运筹学课程讲义
运筹学课程讲义第一部分线性规划第一章线性规划的基本性质1.1 线性规划的数学模型一、线性规划问题的特点胜利家具厂生产桌子和椅子两种家具。
桌子售价50 元/个，椅子售价30 元/个。
生产桌子和椅子需木工和油漆工两种工种。
生产一个桌子需要木工4 小时，油漆工2小时。
生产一个椅子需要木工3 小时，油漆工1 小时。
该厂每月可用木工工时为120 小时，油漆工工时为50 小时。
问该厂如何组织生产才能使每月的销售收入最大？max z 50x1 30x24x1 3x2 1202x1 x2 50x1,x2 0 例：某工厂生产某一种型号的机床。
每台机床上需要 2.9m、2.1m、1.5m的轴，分别为1根、2根和1根。
这些轴需用同一种圆钢制作，圆钢的长度为74m。
如果要生产100台机床，问应如何安排下料，才能用料最省？二、数学模型的标准型1. 繁写形式2. 缩写形式3. 向量形式4. 矩阵形式若原模型中变量 x j 有上下界，如何化为非负变量？三、 任一模型如何化为标准型？1. 若原模型要求目标函数实现最大化，如何将其化为最小化问题？2. 若原模型中约束条件为不等式，如何化为等式？3. 若原模型中变量 x k 是自由变量，如何化为非负变量？1. 2 图解法该法简单直观，平面作图适于求解二维问题。
使用该法求解线性规划问题时，不必把原模型化为标准型。
一、 图解法步骤1. 由全部约束条件作图求出可行域2. 作出一条目标函数的等值线3. 平移目标函数等值线，作图求解最优点，再算出最优值 max z 5x 1 6x 2 7x 3x 1 5x 23x 3 15 5x 1 6x 210x 3 20 x 1 x 2 x 3 5x 1 0,x 2 0,x 3无约束令 x 1' x 1,x 3 x 3' x 3'',x 3' ,x 3'' 0, Z 1Z ' 1 1 min z ' 5x 1' 6x 2 7x 3' 7x 3'' 0x 5 Mx 6 1 x 1' 5x 2 1 11 3x 3' 3x 3'' x 4 x 6 15 1 5x 1' 6x 2 10x 3' 10x 3'' x 5 20 1 x ' x 1 ' II '' 54.Mx 7 x 1, x 2 , x 3, x 3, x 4 , x 5 ,x 6, x 7 0从图解法看线性规划问题解的几种情况1. 有唯一最优解2. 有无穷多组最优解3. 无可行解4. 无有限最优解（无界解）min z 6x1 4x?2x〔X2 13 最优解（1,0），最优值33x14x2 22x1, x20直观结论：1）线性规划问题的可行域为凸集，特殊情况下为无界域（但有有限个顶点）或空集；2）线性规划问题若有最优解，一定可以在其可行域的顶点上得到。
运筹学课程教学大纲
运筹学课程教学大纲一、课程概述运筹学是运用数学、统计学和计算机方法研究和解决实际问题的一门学科。
本门课程主要介绍运筹学的基本概念、原理和应用，培养学生的综合分析和问题解决能力。
二、教学目标1. 了解运筹学的基本概念、发展历程及学科体系结构；2. 掌握线性规划、整数规划、动态规划等运筹学方法的基本原理和应用；3. 掌握运筹学模型建立和求解的基本方法；4. 培养学生的逻辑思维、分析问题和解决问题的能力。
三、教学内容1. 运筹学的基本概念和发展历程（2学时）- 运筹学的定义、研究对象和研究方法；- 运筹学的发展历程。
2. 线性规划（12学时）- 线性规划的定义和基本概念；- 线性规划的图解法和单纯形法；- 线性规划的对偶理论和灵敏度分析；- 整数规划的基本概念和解法。
3. 动态规划（8学时）- 动态规划的基本概念和基本原理；- 动态规划的最优子结构性质和最优解的构造； - 动态规划的应用实例。
4. 随机模型和排队论（10学时）- 随机模型的基本概念和概率分布；- 排队论的基本概念和排队模型；- 排队论的性能度量和求解方法。
5. 非线性规划和整数规划（8学时）- 非线性规划的定义和基本概念；- 非线性规划的解法和最优性判定；- 整数规划的定义和基本概念；- 整数规划的分枝定界法和割平面法。
6. 运输和分配问题（8学时）- 运输问题的基本概念和解法；- 分配问题的基本概念和解法。
7. 生产调度问题（8学时）- 生产调度问题的基本概念和求解方法； - 作业车间调度问题的建模和求解。
8. 多目标优化问题（6学时）- 多目标优化问题的定义和特点；- 多目标优化问题的解法和应用实例。
四、教学方法本课程采用理论讲授与实践应用相结合的教学方法。
除了课堂上的理论讲解外，还将组织学生参与案例分析、小组讨论、编程实践等活动，加强学生对运筹学方法的理解和应用。
五、教材和参考书目1. 主教材：《运筹学导论》，作者：李明，出版社：清华大学出版社；2. 参考书目：- 《运筹学：初步实用方法》，作者：George B. Dantzig等，出版社：机械工业出版社；- 《运筹学简明教程》，作者：陈杂，出版社：高等教育出版社。
运筹学完整教案
第一章线性规划与单纯形法1、教学计划第 1 次课 2 学时第 2 次课 2 学时第 3 次课 2 学时2、课件1.1线性规划问题及其数学模型线性规划模型的建立就是将现实问题用数学的语言表达出来。
例1：某工厂要安排生产Ⅰ、Ⅱ两种产品，每单位产品生产所需的设备、材料消耗及其利润如下表所示。
问应如何安排生产计划使工厂获利最多？解：设生产产品Ⅰ、Ⅱ的数量分别为1x 和2x 。
首先，我们的目标是要获得最大利润，即2132m ax x x z +=其次，该生产计划受到一系列现实条件的约束，设备台时约束：生产所用的设备台时不得超过所拥有的设备台时，即8221≤+x x原材料约束：生产所用的两种原材料A 、B 不得超过所用有的原材料总数，即1641≤x 1242≤x非负约束：生产的产品数必然为非负的，即0,21≥x x由此可得该问题的数学规划模型：⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥≤≤≤++=0,1241648232max 21212121x x x x x x x x z总结：线性规划的一般建模步骤如下： （1）确定决策变量确定决策变量就是将问题中的未知量用变量来表示，如例1中的1x 和2x 。
确定决策变量是建立数学规划模型的关键所在。
（2）确定目标函数确定目标函数就是将问题所追求的目标用决策变量的函数表示出来。
（3）确定约束条件将现实的约束用数学公式表示出来。
线性规划数学模型的特点（1）有一个追求的目标，该目标可表示为一组变量的线性函数，根据问题的不同，追求的目标可以是最大化，也可以是最小化。
（2）问题中的约束条件表示现实的限制，可以用线性等式或不等式表示。
（3）问题用一组决策变量表示一种方案，一般说来，问题有多种不同的备选方案，线性规划模型正式要在这众多的方案中找到最优的决策方案（使目标函数最大或最小），从选择方案的角度看，这是规划问题，从目标函数最大或最小的角度看，这是最优化问题。
1.2 线性规划问题的标准形式根据问题的性质，线性规划有多种形式，目标函数有要求最大化的，也有要求最小化的；约束条件可以是“≤”或“≥”的不等式，也可以是“=”；虽然决策变量一般是非负的，但也可是无约束的，即，可以在),(∞+-∞取值。
运筹学教学大纲
运筹学教学大纲一、引言运筹学是管理科学的一个重要分支，致力于以系统分析和定量方法来解决决策问题。
本课程旨在帮助学生掌握运筹学的基本理论和方法，培养其系统思维和决策能力。
二、课程目标1. 理解运筹学的基本概念和原则；2. 掌握线性规划、整数规划、网络优化等运筹学方法；3. 能够运用运筹学方法解决实际管理问题；4. 培养学生团队合作和逻辑推理能力。
三、课程内容1. 运筹学概述- 运筹学的发展历程- 运筹学在管理决策中的应用2. 线性规划- 线性规划模型与理论- 单纯形法及其应用- 线性规划在生产计划、资源分配中的应用3. 整数规划- 整数规划模型及解法- 分支定界法与割平面法- 整数规划在工程项目管理、运输规划中的应用4. 网络优化- 关键路径法与程序评价与审查技术（PERT）- 最小生成树与最短路径算法- 网络优化在项目管理、物流规划中的应用5. 动态规划- 动态规划原理与应用- 动态规划在资源分配、生产排程中的应用6. 多目标决策- Pareto最优解与加权求和法- 多目标规划在环境评估、投资决策中的应用四、教学方法1. 理论讲授：通过讲解理论知识，帮助学生建立起对运筹学的整体认识。
2. 实例分析：通过案例分析与解决实际问题，帮助学生理解理论知识与实际应用的联系。
3. 小组讨论：组织学生分组进行运筹学问题讨论，培养学生团队合作与沟通能力。
五、考核方式1. 课堂作业：布置相关习题，要求学生独立完成并及时交回。
2. 期中考试：考查学生对课程内容的掌握程度。
3. 期末论文：要求学生结合实际案例，运用所学方法解决实际问题，撰写学术论文。
六、教材参考1. 《运筹学导论》王明达，北京大学出版社2. 《线性规划原理与方法》朱利民，清华大学出版社3. 《网络优化算法导论》张三，人民邮电出版社七、备注本教学大纲仅作为参考，具体教学内容和安排可能根据实际情况有所调整。
同学们在学习过程中应主动思考、积极参与，丰富自己的知识储备，提升自我能力。
《运筹学》教案.doc
《运筹学》教案（2014 年2 月）授课班级：2010级农林经济管理教材：《运筹学》，熊伟，机械工业出版社学分：4学分学时：64学时教学过程1.运筹学与线性规划基本概念（10分钟）2.应用模型举例（60分钟）生产计划问题、人员安排问题、合理用料问题、配料问题、投资问题教学过程3•线性规划的一般模型（10分钟）4.课堂练习（10分钟）5.课堂小结（5分钟）6.布置作业教学过程教学过程 1. 引例:（P41）两个模型的对应关系：（20分钟） 2. 线性规划的规范形式（10分钟） 3. 对偶模型（5分钟）4. 对称型对偶关系的一般形式（5分钟）5. 对称型对偶关系的一般形式（三个特点）（10分钟）非对称型对偶关系 对于非对称型且具有对偶关系的两个PL 问题，总结得出:定理：互为对偶的两个PL 问题，如果原问题中第k 个约束条件 是等式，则它的对偶规划中的第k 个变量无非负限制，反之亦然.线性规划的原始问题和对偶问题的对应关系可归纳为下表5. 6. 课堂小结，布置作业教学过程【性质1】（对称性）对偶问题的对偶是原问题。
（5分钟）【性质2】（弱对偶性）设F、r分别为LP（max）与DP （min）的可行解，则CX°<Y°b（10分钟）由性质2可得到下面几个推论：推论1：的任一可行解的目标值是（龙）的最优值下界；（龙）任一可行解的目标是（2乃的最优值的上界；推论2:在互为对偶的两个问题中，若一个问题具有无界解，则另一个问题无可行解；推论3:若原问题可行且另一个问题不可行，则原问题具有无界解。
【性质3］（最优性）设F与尸分别是（2P）与（莎）的可行解，则F、尸是JLP）与（矿）的最优解当且仅当C X0 =卩呢（10分钟）【性质4】（对偶性）若互为对偶的两个问题其中一个有优解，则另一个也有最优解，且最优值相同。
（20分钟）教学过程由性质4还可推出另一结论：若（2P）与（矿）都有可行解，则两者都有最优解；若一个问题无最优解，则另一问题也无最优解。
运筹学教程课程设计
运筹学教程课程设计一、课程介绍本课程旨在为学者提供一个全面的运筹学教程，涉及到一系列常用的数学工具、模型以及优化算法，使得学者能够理解并掌握运筹学的基本概念，同时能够熟练运用这些知识来解决实际问题。
二、教学目标本课程旨在使学者：•了解运筹学的基本概念和方法•掌握运筹学常用模型和优化算法•能够独立分析和解决运筹学问题•能够将所学知识运用到实际问题中三、教学内容1. 运筹学基本概念•运筹学的定义和发展历程•关键性质：最优解、可行解、解的存在性•优化问题的分类：线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划等2. 数学工具•矩阵运算，特别是线性代数中的矩阵理论•线性代数的代数性质：线性性、齐次性与不加性、加性传递性等•微积分，特别是各种优化问题中的附加约束条件3. 运筹学常用模型•线性规划：最大化、最小化、约束、单纯性算法的应用、对偶理论，以及其他算法比如内点法、扰动法等•非线性规划：最大化、最小化、约束、梯度法或牛顿法等•整数规划：割平面法、分枝定界法等•动态规划：最长路问题、背包问题等4. 运筹学算法•线性规划的基本算法及应用•算法性质分析与对比•整数规划策略的开发与应用四、教学方式本课程将采用如下教学方式：1.讲授：讲述每个章节的内容并提供相关实例和算法展示。
2.实例分析：提供实际应用中的示例和案例分析来帮助学者了解和掌握内容。
3.算法分析：深入剖析常用算法的性质和特点，及其对应的数学模型和实现方式。
4.练习与反馈：为学者提供一系列的练习和考试，以及方便的反馈途径。
五、评估方式本课程将采用如下评估方式：1.平时成绩：包括出勤、作业完成情况、小组讨论、参与度等。
2.期末考试：包括对整个课程所学知识的应用和理解考试。
3.课程项目：独立或小组完成一个运筹学相关项目，需要完整展现整个项目的研究过程和方案设计。
六、参考资料以下是本课程所需要的参考资料：•《线性规划及其应用》•《运筹学方法及其应用》•《运筹学原理》•《运筹学与管理科学》七、结语通过本课程的学习，学者们将具备解决运筹学问题的能力和技能，能够在职业生涯中灵活应用，同时也为他们继续深入研究运筹学打下了基础。
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本章分以下几节介绍
§1 SM的基本原理 §2 SM计算步骤及应用举例
作业二： P70 1.7中(2)题 §3 初始基本可行解的确定 §4 改进单纯形法
作业三： P70 1.8中(2)题
§1 SM的基本原理
一、单纯形法的基本思想
对于标准形式的LP问题： max
设想：
初
X (0)
z0
≥ ≥ …≥
始
基 本
max z
z 3x1 5x2 0
2x1x2
x3 x4
8
12
(1) (2)
(3)………①
3x1 4 x2 x5 36 (4) x1,, x5 0
max z
z 3x1 5x2
0 (1)
x1
x3
2x2 x4
8 12
(2) (3)
………①
3x1 4x2 x1,, x5 0
运筹学课件
目录
运筹学概论 第一章 线性规划基础 第二章 单纯形法 第三章 LP对偶理论 第四章 灵敏度分析 第五章 运输问题 第六章 整数规划 第七章 动态规划 第八章 网络分析
第二章 单纯形法
(SM-Simplex Method)
1947年，美国运筹学家Dantzig提出，原理是 代数迭代。
单纯形法中的单纯形的这个术语，与该方法毫 无关系，它源于求解方法的早期阶段所研究的一 个特殊问题，并延用下来。
x5 36 (4)
可去掉
因此，在下一个基本可行解中，若
x2 进基，x1 仍为非基变量，则有：
xx34
80 12 2x2
0
x5 36 4x2 0
x2
x2
12
2 36
4
6 9
即 x2 6, x4 离基。
由 x1 0， x2 6
得 x3 8， x4 0， x5 12 ， z1 30
12 4x2
x1, x2 0
36
6
x2
可行域
x1
0
8
比较①→②迭代，可将其过程描述为：确定
换入变量→确定换出变量→主元→变换(初等变换)
→典式→新解
检验数
z 3x1 5x2 主元 0
x1
x3
8
2x2 x4 12
3x1 4x2
x5 36
12/ 2 6 36/ 4 9
的系数(非基变量的系数可以作为检验当前基本可
行解是否最优的一个标志，称之为检验数)→进基
变量→离基变量。
X z0
(0)
0
(0,0,8,12,36)T
max z
检验数
z 3x1 5x2
x1
x3
2x2 x4
0 (1)
8 12
(2) (3)
………①
3x1 4x2 x1,, x5 0
例：
解：首先将问题化为 标准形式：
x1 8
32xx12
12 4x2
36
x1, x2 0
x1 x3 8 32x1xx,12,4xxx45210x25 36
观察标准形式，易得初始基本可行解：
A→B=(P3，P4，P5)
X (0) (0,0,8,12,36)T
z0
0
基于X(0)，改写标准形式：
形式的LP问题，必须解决三个问题： ⑴初始基本可行解的确定； ⑵解的最优性检验； ⑶基本可行解的转移规则。 这里先放一下⑴，研究⑵和⑶，为此，
先讨论一下对应基B的单纯形表。
(一)对应于基B的单纯形表
讨论单纯形表结构的目的：①最优性检 验；②完成迭代；③为以后讨论奠定基础。
对于标准形式的LP问题：
max z CX AX b X 0
即 X (1) (0,6,8,0,12)T
对应典式为：
(将 x2 (12 x4 ) / 2 代入①后，得)
z 3x1
5 2
x4
30
x1 x3
x2
1 2
x4
8 ………② 6
3x1 2x4 x5 12
①→②称为一次迭代(从图解法看是相邻顶点 的转移)
x1 8
最优解
32xx12
z
3x1 x1 x2
x3
5 2
1 2
x4 x4
30 8 6
3x1
2x4 x5 12
新典式
主元化 为1，主 元所在 列的其 余元素 化为0
继续求解： 检验数 主元
z
3x1 x1 x2
x3
5 2
1 2
x4 x4
30 8 6
3x1
2x4 x5 12
8/1 8
X * 4,6T z* 42
说明：⑴单纯形法的几何意义：相邻顶点的迭代(路径
→统计规律)。
⑵理论上缺陷：每次只换入一个变量，速度不
理想→如何寻求快速算法。
迭代路径:
x1 8
32x1xx,12x2 41x202
36
最优解 x2
6
0
可行域
x1 8
三、单纯形法原理 由SM思想、引例可见，用SM求解标准
12/3 4
z
1 2
x4
x5 42
x3
2 3
x4
1 3
x5
4
新典式
主元化 为1，主 元所在
x2
1 2
x4
6
列的其 余元素
x1
2 3
x4
1 3
x5
4
化为0
观察最后一个典式，所有检验数均为非负， 故其对应的基本可行解为最优解，即
X * 4,6,6,0,0T z* 42
去掉引入变量，得原问题的最优解为：
X (1)
z1
可
行
解
最优解
X*
z*
z CX AX b X 0
基于上述设想可以总结出单纯形法的 基本思想如下：
从一个基本可行解出发迭代到另一个 基本可行解，每次迭代使目标函数值上升， 反复迭代，逐步选优，直到目标函数取得 最大值为止。
单纯形法的实现形式：
①方程组；
②表格；
③矩阵。
二、方程组形式的单纯形法(单纯形法引例)
n维空间的单纯形，是指具有(n+1)个顶点的 多面体，如果各棱长相等，则称为正规单纯形， 如二维空间中的三角形(正三角形)三维空间的四 面体(正四面体)等,其一般表达式为：
n
x j 1, x j 0
j 1
如前述,当m=50,n=100时，枚举法要枚举
100!/(50!)2≈1029 个50阶50元的线性方程组；与之相比，单 纯形法只需约检查100个基本可行解，就可 得到最优解。几十年的计算实践表明，单 纯形法只需很少的迭代次数就能得到LP问 题的最优解，因此，它不仅成为LP的最基 本算法之一，而且已成为IP和NLP某些算 法的基础。
x5 36 (4)
观察上述形式，满足： ⑴基本可行解X(0)对应的可行基是一个m阶排列
阵或单位阵；
⑵目标函数方程中所有基变量的系数全部为0。
我们将满足上述两个条件的方程组称为典式(方
程组典型形式)，这是单纯形法下任何一个基本可行
解必须满足的。一般地将这两个条件称为条典数中非基变量