运筹学 ppt课件
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运 筹 学 课 件
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：
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。
CB B1b B1b
z
CB B1N CN X N X B B1NX N
CB B1b B1b
上述方程组的矩阵形式为
10
0 I
CB
B1N B1N
CN
z XB XN
CB B1b B1b
上式的系数增广阵称为对应于基B的单纯形表：
T(B)
CB B1b B1b
0 I
CB
B1N B1N
CN
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，
运筹学基础及应用(全套课件296P) ppt课件
我国朴素的运筹学思想：田忌赛马、丁渭修皇宫
1938年英国最早出现了军事运筹学，命名为“Operational
Research”,1942年，美国从事这方面工作的科学家命其名为
“Operations Research”这个ppt课名件字一直延用至今。
2
§0.1 运筹学简述
美国运筹学的早期著名工作之一是研究深水炸弹起爆深度问 题。当飞机发现潜艇后，飞机何时投掷炸弹及炸弹的引爆引 度是多少？运筹学工作者对大量统计数字进行认真分析后， 提出如下决策：1.仅当潜艇浮出水面或刚下沉时，方投掷深 水炸弹。2.炸弹的起爆深度为离水面25英尺（这是当时深水 炸弹所容许的最浅起爆点）。空军采用上述决策后，所击沉 潜艇成倍增加，从而为反法西斯战争的胜利做出了贡献，为 运筹学增添了荣誉。
16 y3
4 X2 1Leabharlann y4X1 0 , X2 0
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 )
ppt课件
6
§0.2 运筹学的发展
2. 20世纪50年代初期到50年代末期——成长时期 电子计算机技术的迅速发展促进运筹学的推广； 美国的约半数的大公司经营管理中融入运筹学；
大批的国家成立运筹学会，各种运筹学刊物相继问世 ； 1957年，牛津大学，第一次国际运筹学会议 1959年，国际运筹学会 成立
ppt课件
11
第 2 章 线性规划的对偶 理论
运筹学OperationalResearchppt课件
XB = ( x1 , x2 , … , xm )T，其余的变量称为非基变量， 记为 XN = ( xm+1 , xm+2 , … , xm+n ) T ， 故有 X = XB + XN
– 最多有 Cmmn 个基
21
关于标准型解的若干基本概念：
• 可行解与非可行解 – 满足约束条件和非负条件的解 X 称为可行解，满足 约束条件但不满足非负条件的解 X 称为非可行解
3
1
1
1
6.5
4
1
0
3
7.4
5
0
3
0
6.3
6
0
2
2
7.2
余料
0.1 0.3 0.9 0 1.1 0.2
若目标函数为使购裁买剪的后 钢零筋料最少,则有
min f (x) x01.1x1x2 0.x33x2x40.9x35 0xx6 4 1.1x5 0.2x6
2x11 x22 x33 x44 100
x3 =10 x2 =10 x2 =8 x2 =7
x4 =8 x4 =-2 x3 =2 x3 =3
x5 =7
x5 =-3 x5 =-1 x4 =1
O 基础可行解 F 基础解 E 基础解 A 基础可行解
f(x)=36
5 x1, x2 , x3, x4 , x5 0
4
最3 优解 :
x1
2
2,
x2
6,
m2 ax f ( x)K 361 .
同时不等号也要反向 • 第i 个约束为 型，在不等式左边增加一个非负的变量
xn+i ，称为松弛变量；同时令 cn+i = 0
• 第i 个约束为 型，在不等式左边减去一个非负的变量
– 最多有 Cmmn 个基
21
关于标准型解的若干基本概念：
• 可行解与非可行解 – 满足约束条件和非负条件的解 X 称为可行解，满足 约束条件但不满足非负条件的解 X 称为非可行解
3
1
1
1
6.5
4
1
0
3
7.4
5
0
3
0
6.3
6
0
2
2
7.2
余料
0.1 0.3 0.9 0 1.1 0.2
若目标函数为使购裁买剪的后 钢零筋料最少,则有
min f (x) x01.1x1x2 0.x33x2x40.9x35 0xx6 4 1.1x5 0.2x6
2x11 x22 x33 x44 100
x3 =10 x2 =10 x2 =8 x2 =7
x4 =8 x4 =-2 x3 =2 x3 =3
x5 =7
x5 =-3 x5 =-1 x4 =1
O 基础可行解 F 基础解 E 基础解 A 基础可行解
f(x)=36
5 x1, x2 , x3, x4 , x5 0
4
最3 优解 :
x1
2
2,
x2
6,
m2 ax f ( x)K 361 .
同时不等号也要反向 • 第i 个约束为 型，在不等式左边增加一个非负的变量
xn+i ，称为松弛变量；同时令 cn+i = 0
• 第i 个约束为 型，在不等式左边减去一个非负的变量
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整数规划的解法
总结词
整数规划的解法可以分为精确解法和近似解法两大类。
详细描述
整数规划的解法可以分为两大类，一类是精确解法，另一类是近似解法。精确解法包括割平面法、分支定界法等， 这些方法可以找到整数规划的精确最优解。而近似解法包括启发式算法、元启发式算法等，这些方法可以找到整 数规划的近似最优解，但不一定能保证找到最优解。
模拟退火算法采用Metropolis准则来 判断是否接受一个较差解，即如果新 解的能量比当前解的能量低，或者新 解的能量虽然较高但接受的概率足够 小，则接受新解。
模拟退火算法的应用
01
模拟退火算法在旅行商问题中得到了广泛应用。通过模拟退火算 法，可以求解旅行商问题的最优解，即在给定一组城市和每对城 市之间的距离后，求解访问每个城市恰好一次并返回出发城市的 最短路径。
动态规划的解法
确定问题的阶段和状态
首先需要确定问题的阶段和状态，以便将问 题分解为子问题。
建立状态转移方程
根据问题的特性，建立状态转移方程，描述 状态之间的转移关系。
求解子问题
求解每个子问题，并存储其解以供将来使用。
递推求解
从最后一个阶段开始，通过递推方式向前求 解每个阶段的最优解。
动态规划的应用
线性规划的解法
单纯形法
01
单纯形法是求解线性规划问题的经典方法，通过迭代过程逐步
找到最优解。
对偶理论
02
对偶理论是线性规划的一个重要概念，它通过引入对偶问题来
简化求解过程。
分解算法
03
分解算法是将大规模线性规划问题分解为若干个小问题，分别
求解后再综合得到最优解。
线性规划的应用
生产计划
线性规划可以用于生产计划问题， 通过优化资源配置和生产流程， 提高生产效率和利润。
运筹学-第四章-运输问题和指派问题 PPT课件
A1 A2 A3 销量
B1
B2
B3
B4
1
32
11 4 3
3 10
3 1 3 9 1 2 -1 8
4
7
6 4 12 10 3 5
3
6
5
6
产量
7 4 9 20
检验数<0表示：例如（A2,B4）如果增加A2到B4的1单位产 品，将会降低1单位的运费，所以，该解不是最优解。
13
解的改进
（1）以 xij 为换入变量，找出它在运输表中的闭回路；
B2 4 11 29
4
6
B3 3
22
3 10
5
B4 产量 10 7
8
4
65
9
5
6
20
求平衡运输问题初始解方法—西北角方法
西
B1
B2
B3
B4 产量
北 角
A1 3
34
11
3
10 7
方
A2
12
92
2
8
4
法
A3
7
43
10 6 5
9
初 始
需求量
3
6
5
6
20
解
x11 3, x12 4, x22 2, x23 2, x33 3, x34 6
min cij xij
s.t.
n
xij si
j 1
m
xij d j
i 1
xij 0
目标函数
n表示物资的n个销地 m表示物资的m个产地
供给约束
需求约束
非负约束
18
问题分析
决策变量 目标函数 约束条件：产量约束、销量约束、非负
运筹课件PPT课件
它涉及到的问题包括最短路径、 最小生成树、最大流等。
图论与网络优化在计算机科学、 交通运输、通信网络等领域有 广泛应用，如路由算法、网络 设计等。
03 运筹学在现实生活中的应 用
生产与库存管理
01
02
03
生产计划
运筹学通过数学模型和算 法，帮助企业制定生产计 划，优化资源配置，提高 生产效率。
库存控制
Excel Solver的特点
Excel Solver易于使用
它提供了一个直观的用户界面，用户可以通过简单的拖放操作来定义问题。
Excel Solver具有广泛的适用性
它可以处理各种类型的优化问题，包括线性规划、整数规划、目标规划、非线性规划等。
Excel Solver具有高效性
它使用了多种优化算法，可以快速求解大规模问题。
它使用了高效的算法和优化的数据结构，可以快速地处理大规模数据和计算任务。
05 案例分析与实践
生产计划优化案例
总结词
生产计划是企业管理中的重要环节，通过优化生产计划可以提高企业的生产效率 和资源利用率。
详细描述
生产计划优化案例主要涉及如何根据市场需求、产品特性、生产能力等因素制定 合理的生产计划，以实现生产效益的最大化。具体包括对生产计划的制定、执行 、调整等环节进行优化，提高生产计划的准确性和灵活性。
运筹学的重要性
01
提高效率
降低成本
02
03
增强决策科学性
运筹学能够通过优化资源配置和 流程，提高系统的效率和生产力。
通过合理的资源配置和计划安排， 运筹学可以帮助企业降低成本和 资源消耗。
运筹学提供的数据分析和模型预 测等方法，有助于增强决策的科 学性和准确性。
运筹学教学课件(全)
实用举例
某公司通过市场调研，决定生产高中档新型拉杆箱。 某分销商决定买进该公司3个月内的全部产品。拉杆箱生 产需经过原材料剪裁、缝合、定型、检验和包装4过程。
通过分析生产过程，得出：生产中档拉杆箱需要用 7/10小时剪裁、5/10小时缝合、1小时定型、1/10小时检 验包装；生产高档拉杆箱则需用1小时剪裁、5/6小时缝合、 2/3小时定型、1/4小时检验包装。由于公司生产能力有限， 3月内各部的最大生产时间为剪裁部630小时、缝合部600 小时、定型部708小时、检验包装部135小时。
D {x | Ax b, x (x1,, xi ,, xn ) 0}
是凸集（凸多面体）。
引理2.1：线性规划的可行解 x (x1 ,, xn )T 为基本可行解的 充分必要条件是x的正分量所对应的系数列向量是线性无关的， 即每个正分量都是一个基变量。
定理2.2：线性规划问题的基本可行解x对应于可行域的顶点
通过分析生产过程，得出：生产中档拉杆箱需要用
7/10小时可剪裁以、通5/1过0小线时性缝合规、划1小求时定解型！、1/10小时
检验包装；生产高档拉杆箱则需用1小时剪裁、5/6小时 缝合、2/3小时定型、1/4小时检验包装。由于公司生产 能力有限，3月内各部的最大生产时间为剪裁部630小时、 缝合部600小时、定型部708小时、检验包装部135小时。
x2
L1：x1=6 L3：2x1+3x2=18
B 可行域
L2：x2=4 最优解
x1
4x1+3x2
解的特殊情况——解的特殊情况——无界解
线性规划的基本性质
若线性规划有最 优解，则最优解必在可 行域的顶点上达到。
X
可行域内部的点 • 可行解? 是 • 最优解? 不
运筹学OperationsResearchppt课件
实际问题 提出
§1.1 线性规划的数学模型 Mathematical Model of LP
Linear Programming
2024年7月28日星期日 Page 1 of 21
LP问题
基本概念
LP问题 数学模型 解的概念
可行解、最优解 基本解、基可行解 基本最优解
基本方法
图解法
原始单纯形法
单纯形法
2
x1
x2
x3
x4
100
2x2 x3 3x5 2x6 x7 100
x1
x3
3x4
2 x6
3x7
4x8
100
x
j
0,
j
1,2，8
§1.1 线性规划的数学模型 Mathematical Model of LP
Linear Programming
2024年7月28日星期日 Page 11 of 21
大M法
人工变量法
对偶单纯形法
两阶段法
对偶理论
进一步讨论
灵敏度分析──参数规划*
在经济管理领域内应用
运输问题（转运问题）
特殊的LP问题
整数规划 多目标LP问题*
§1.1 线性规划的数学模型 Mathematical Model of LP
Linear Programming
2024年7月28日星期日 Page 2 of 21
2024年7月28日星期日 Page 6 of 21
线性规划的数学模型由
决策变量 Decision variables 目标函数Objective function 及约束条件Constraints
构成。称为三个要素。
怎样辨别一个模型是线性规划模型？ 其特征是： 1．解决问题的目标函数是多个决策变量的
§1.1 线性规划的数学模型 Mathematical Model of LP
Linear Programming
2024年7月28日星期日 Page 1 of 21
LP问题
基本概念
LP问题 数学模型 解的概念
可行解、最优解 基本解、基可行解 基本最优解
基本方法
图解法
原始单纯形法
单纯形法
2
x1
x2
x3
x4
100
2x2 x3 3x5 2x6 x7 100
x1
x3
3x4
2 x6
3x7
4x8
100
x
j
0,
j
1,2，8
§1.1 线性规划的数学模型 Mathematical Model of LP
Linear Programming
2024年7月28日星期日 Page 11 of 21
大M法
人工变量法
对偶单纯形法
两阶段法
对偶理论
进一步讨论
灵敏度分析──参数规划*
在经济管理领域内应用
运输问题（转运问题）
特殊的LP问题
整数规划 多目标LP问题*
§1.1 线性规划的数学模型 Mathematical Model of LP
Linear Programming
2024年7月28日星期日 Page 2 of 21
2024年7月28日星期日 Page 6 of 21
线性规划的数学模型由
决策变量 Decision variables 目标函数Objective function 及约束条件Constraints
构成。称为三个要素。
怎样辨别一个模型是线性规划模型？ 其特征是： 1．解决问题的目标函数是多个决策变量的
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d1
d1
d
2
0,
d
2
92 / 7
C100 l2
150
d
2
x1 l1
d
2
l4
例2：min
z
P1d
2
P2 (d1
d1 )
s.t 2x1 3x2 300 2x1 1.5x2 180
l1 x2
l2
x1 x2 d1 d1 0
l3
10 x1
12x2
d
2
d
2
1200
150
l4
P1：利润指标为每月16000元；
P2：充分利用生产能力；
P3：加班时间不超过24小时；
P4；产量以预计销量为标准；
为确定生产计划，请建立该问题的OP模型。
设x1, x2, x3分别为计划生产A、B、C产品的数量
min
z
P1d1
P2 d 2
P3d
3
P4
(d
4
d
4
d5
d5
d
6
d
6
)
500x1 650x2 800x3 d1 d1 16000
1、负偏差变量 d 可能实现值未达到指标值的偏差量 d - 0
2、正偏差变量 d 可能实现值超过规定指标值的数量 d 0
3、三种情况 超额完成指标
d 0, d 0
未完成指标
d 0, d 0
恰好完成指标
d 0, d 0
精品资料
（二）目标约束与绝对约束
前例，引入目标约束：
8.5x1 7x2 d1 d1 400 x1, x2, d1 , d1 0
第二节 目标规划的求解方法
一、图解法
例1：min
z
P1(d1
d1 )
P2d
2
x2
s.t 2x1 3x2 300
l1
2x1 1.5x2 180
l2 150
x1 x2 d1 d1 0
l3 A
10 x1
x1,x2
,di
,d
i
0
i 1,2
A
100
1、绝对约束，可行域OABD
2、满足P1，三角形ABF
50
l3
d1
B
d1
F• E
D
3、考虑P2，ABF与OD 的最接
O
50
近点F（满意解）
F （40，200/3）
d1
d
2
d
2
0, d1
80 / 3
C100
l2
150 x1
d
2
l1
d
2
l4
P112/4.3(1) x2
120
2x1 x2
80
x2
30
60x1 70x2 d d 3000
x1, x2, d , d 0
二、多目标问题
上例中，除要求完成3000元利润外，还要求尽可能将30Kg 的铝材用完。
x2
30
x2
d
2
d 2
30
60x1 70x2 d1 d1 3000
（一）优先因子
6 x1
8x2
10x3
d
2
d
2
200
6 x1
8x2
10x3
d
3
d 3
224
x1
d
4
d
4
12
x2
d
5
d5
10
x3
d
6
d6
6
x j 0 ( j 1,2,3) di-,di 0 (i 1,2,...,6)
某企业生产两种产品，每件产品1可获利10 元，每件产品2可获利8元，每生产一件产 品1，需要3小时，每生产一件产品2，需要 2.5小时，每周总有效为120小时，若加班生 产，每件产品1的利润下降1.5元，每件产品 2的利润下降1元，决策者希望在允许的工 作和加班时间内获取最大利润，试建立该 问题的目标规划模型。
dl-
,d
l
0
(l 1,...,L)
（ k- l
,
为权系数）
kl
练习题
某彩电组装厂，生产A、B、C三种规格电视机，装配工作在 同一生产线上完成。三种产品装配时的工时消耗分别为6小时、 8小时和10小时。生产线每月正常工作时间为200小时，三种 产品销售后，每台可获利分别为500元，650元和800元，每月 销售量预计为12台、10台、6台。该厂经营目标如下：
总有效工时：120小时
设x1,x2分别为计划生产产品1和产品2的数量。
(1) max z 10x1 8x2 s.t 3x1 2.5x2 120 x1, x2 0
X * 40,0T z* 400
(2) P1： 利润不低于400元
min z d1 3x1 2.5x2 168 (7 24)
三、一般目标规划模型
若有L个目标，K个先等级（K L）的目标规划模型 可表示为：
K
L
min z
Pk
(kl dl
kl
d
l
)
k 1 l 1
n
aijx j (, )bi (i 1,...,m)
j 1
n
cljx j dl dl gl (l 1,...,L)
j 1
xj 0
(j 1,...,n)
P1 P2 P3 ... Pk
前例，P1：超额完成利润指标3000元； P2：恰好用完铝材30Kg。
（二）模型
min
z
P1d1
P2
(d
2
d
2
)
s.t 2x1 3x2
120
2x1 x2
80
60x1 70x2 d1 d1 3000
x2
d
2
d
2
30
x1, x2, di , di 0 i 1,2
第四章 目标规划 第一节 基本概念及模型的建立 一、单一目标问题（该企业应如何安排，能使企业获利最大？）
max z 60x1 70x2
s.t 2x1 3x2 120 l1
2x1 x2 80
l2
x2 30
l3
x1, x2 0
现企业要求实现3000元的利润指标，该如何生产？ （一）偏差变量
12x2
d
2
d
2
1000
l4 100
x1,x2
,di
,d
i
0
i 1,2
l3
d1
B
d1
1、l1与l2形成的可行域OABC
50 E D
2、先满足P1，OD线段
3、再满足P2，ED线段（满意解） O 50
E (500/11,500/11) ,
d1
d1
d
2
d
2
0
D (360/7,360/7)
,
10
8A
6C 4E
D 2
O
2
1、绝对约束：△ABO
2、P1：线段CD 3、P2：线段CE
满意解：CE线段
d1
B
d1
468
l3
d
2
C(0,5.2)
d1
d
2
d
2
0, d1
0.4
E(0.6,4.7)
d1
d1
d
2
d
2
0
x1
10
d
2
l1
l2
二、单纯形法 Pk：不同数量级的很大的数, d ：松弛变量，d ：剩余变量。
60x1 70x2 d d 3000
l1, l2 , l3为绝对约束（系统约束）
（三）目标函数
恰好完成规定指标
超额完成规定指 标 不超过目标值
min z d d
min z d
min z d
前例，要求恰好完成3000元的利润指标。
min z d d
s.t 2x1 3x2