【目标管理】高等教育运筹学课程--多目标规划

合集下载

运筹学第五章 目标规划PPT课件

运筹学第五章 目标规划PPT课件
管理运筹学--管理科学方法
李军
桂林电子科技大学商学院
第5 章 目标规划
内S容ub 提titl要e
第一节 多目标规划问题 第二节 目标规划数学模型
目标的期望值 正负偏差变量 目标达成函数 目标优先级别 第三节 目标规划的图解法 第四节 目标规划单纯形法 第五节 目标规划应用案例
2
OORR:S:SMM
6
OORR:S:SMM
第二节 目标规划的数学模型
一、目标期望值
▪ 每一个目标希望达到的期望值(或目标值、理想值)。 ▪ 根据历史资料、市场需求或上级部门的布置等来确定。
二、偏差变量
▪ 目标的实际值和期望值之间可能存在正的或负的偏差。

正偏差变量
d
k
表示第k个目标超过期望值的数值;

负偏差变量
d
k
(i 1.2 m )
x j 0 (j 1.2 n) d l . d l 0 (l 1.2 L )
OORR:S:SMM
试试看——目标规划模型的实例
例1 某厂生产A、B、C三种产品,装配工作在同一生产线上 完成,三种产品时的工时消耗分别为6、8、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、650和800元;每月销售量预计为12、10和6台。 该厂经营目标如下:
负偏差变量dk- 尽可能小,不关心超出量dk+ :minSk= dk 若允许某个目标低于期望值,但希望不超过
正偏差变量dk+尽可能小,不关心低于量dk- :minSk= dk+
四、优先等级权数
目标重要度不同,用优先等级因子Pk 表示第k等级目标。 优先等级因子Pk 是正的常数, Pk >> Pk+1 。 同一优先等级下目标的相对重要性赋以不同权数w。

多目标规划培训课程

多目标规划培训课程

多目标规划培训课程1. 课程简介多目标规划是一种重要的决策方法,旨在解决具有多个冲突目标的优化问题。

本培训课程旨在帮助学员深入了解多目标规划的基本理论和应用实践,并掌握相关的建模和求解技巧。

通过该课程的学习与实践,学员将能够在实际问题中灵活应用多目标规划方法,提供有效的决策支持。

2. 培训目标•理解多目标规划的基本概念和方法;•掌握多目标规划模型的建立和求解技巧;•学会使用相关软件工具进行多目标规划分析;•能够应用多目标规划解决实际问题。

3. 培训大纲3.1 多目标规划基础知识•多目标规划的定义与背景•多目标规划的决策理论•多目标决策的目标权重设置3.2 多目标规划的建模方法•目标表示与定义•约束条件的建立•目标权重的确定3.3 多目标规划的求解技巧•加权和方法•线性加权和方法•线性规划法•多目标规划的敏感性分析3.4 多目标规划在实际问题中的应用•多目标生产调度优化•多目标资源分配问题•多目标项目管理•多目标投资组合优化4. 资源要求•电脑、投影仪等教学设备•多目标规划相关软件工具(如Excel,MATLAB,LINGO等)•多目标规划案例分析资料和参考书籍•授课讲解:教师通过幻灯片等教学辅助工具进行理论讲解和案例分析,介绍多目标规划的基本原理和应用。

•实践操作:学员通过计算机实践操作,使用相关软件工具进行多目标规划建模和求解,在实际案例中应用所学知识。

•讨论交流:教师与学员进行课程内容的讨论交流,解答学员的疑问和问题,并引导学员思考实际问题中的多目标决策方法。

为了评估学员在培训课程中的学习效果和能力提升情况,将进行以下评估方式: - 平时作业:学员需按要求完成课程相关的作业任务,包括理论分析和实际问题建模与求解等。

- 课程考核:设立小测验或考试形式的课程考核,以检验学员对多目标规划理论和应用的掌握程度。

- 项目实践:组织学员参与实际多目标规划项目实践,考核学员在实际问题中应用多目标规划解决方案的能力。

多目标规划培训教材

多目标规划培训教材

多目标规划培训教材目录•什么是多目标规划•多目标规划的基本概念•多目标规划的解决方法•多目标规划在实际问题中的应用•多目标规划的案例分析•总结什么是多目标规划多目标规划是指在一个决策问题中同时考虑多个目标或者多个约束条件的一种优化方法。

通常情况下,单目标规划只需要优化一个目标函数,而多目标规划则需要优化多个同时存在的目标函数。

多目标规划非常适用于现实生活中的许多问题,比如企业决策、资源分配、物流运输等等。

因为在这些问题中,往往会涉及到多个冲突的目标或者限制条件。

多目标规划的基本概念在多目标规划中,有几个基本概念需要了解:1. 目标函数:多目标规划中的每个目标都可以表示为一个目标函数。

目标函数通常是需要最小化或最大化的某个指标,比如成本、利润等。

2. 约束条件:多目标规划中,可能存在多个约束条件,这些约束条件是决策问题的限制条件。

3. Pareto最优解:Pareto最优解是指在多目标规划中,无法再进行优化的解。

如果有两个解分别在某个目标上优于另一个解,而在另一个目标上又劣于另一个解,那么这两个解就是Pareto最优解。

4. Pareto前沿:Pareto前沿是指所有Pareto最优解组成的集合。

在Pareto前沿上的解都是没有劣势的,无法通过改进一个目标而不损害其他目标。

多目标规划的解决方法多目标规划的解决方法有多种,常见的有以下几种: 1. 加权和法:将多个目标函数加权求和,通过调整权重来找到最优解。

这种方法适用于目标函数之间不存在明显的权衡关系的情况。

2. 最小优先级法:按照优先级顺序逐个优化目标函数,直到找到满足所有约束条件的最优解。

这种方法适用于目标之间存在明显的优先级关系的情况。

3. 线性权衡法:将多目标规划问题转化为单目标规划问题,通过引入一个权衡参数来权衡多个目标函数。

这种方法适用于目标函数之间存在明显的权衡关系的情况。

4. 模糊规划法:将目标函数和约束条件转化为模糊的形式,通过模糊数学方法来求解多目标规划问题。

运筹学多目标规划(2)

运筹学多目标规划(2)

0 λ
-1/4 1/4
主元运算:第二行加上第三行(-2)倍
0 x1 -P1 0 d1d2x1 P1 P2 0 0 1 0 x2 1 2 1/2 0 d1+ -1 0 0 -P1 -5p2 0 d1- d2+ d21 0 0 0 -1 0 0 1 0 -p2 d3+ 3/2 1/2 -1/4 0 d30 -1/2 1/4 100 40 30
第二行除以2
0 x1 -P1 0 d1x2 x1 P1 P2 0 0 1 0 0 0 x2 1 1 1/2 1 0 0 d1+ -1 0 0 -1 0 -P1 -5p2 0 d1- d2+ d21 0 0 0 0 0 0 -p2 d3+ 0 d320 30
3/2 -3/2 100
0 λ
-1/2 1/2 1/4 -1/4 0 0 -1/4 1/4 0 -5 0 0 3/2 -3/2 -1 0
0 λ
1/2 0
-1/4 1/4
主元运算:第一行加上第三行(-6)倍
0 x1 -P1 0 d1 d2 d3 P1 P2 0 2 1 0 x2 1 3 1/2 0 d1+ -1 0 0 -P1 -5p2 d1 1 0 0 0 -p2 d3 + 0 d3 -
d2 + d2 0 -1 0 0 1 0
3/2 -3/2 100 0 0 100 30
0 λ
0 x1 -P1 0 d1 d2 x1 P1 P2 0 0 1 0 0
0 x2 1 (2) 1/2 1 0
0 d1+ -1 0 0 -1 0
-P1 -5p2 d1 1 0 0 0 0
0
-p2 d3 +
0 d3 -

多目标规划(运筹学

多目标规划(运筹学

环境与资源管理
资源利用
多目标规划可用于资源利用优化,以最 大化资源利用效率、最小化资源浪费为 目标,同时考虑环境保护、可持续发展 等因素。
VS
环境污染控制
多目标规划可以应用于环境污染控制,以 最小化污染排放、最大化环境质量为目标 ,同时考虑经济成本、技术可行性等因素 。
城市规划与交通管理
城市布局
发展更高级的建模语言和工具, 以简化多目标规划问题的描述和 求解过程。
求解算法
02
03
混合整数规划
研究更高效的求解算法,以处理 大规模、高维度的多目标规划问 题。
研究如何将连续变量和离散变量 有效地结合在多目标规划问题中, 以解决更广泛的优化问题。
数据驱动的多目标优化
数据驱动决策
利用大数据和机器学习技术,从大量数据中提取有用的信息,以 支持多目标决策过程。
案例二:投资组合优化
总结词
投资组合优化是多目标规划在金融领域的应 用,旨在实现投资组合的风险和回报之间的 最佳平衡。
详细描述
在投资组合优化中,投资者需要权衡风险和 回报两个目标。多目标规划方法可以帮助投 资者找到一个最优的投资组合,该组合在给 定风险水平下能够获得最大的回报,或者在 给定回报水平下能够实现最小的风险。通过 考虑多个目标,多目标规划可以帮助投资者 避免过度依赖单一目标而导致的潜在风险。
在多目标规划中,约束条件可能包括资源限制、时间限制、技术限制等,需要综合考虑各种因素来制 定合理的约束条件。
决策变量
决策变量是规划方案中需要确定的参 数,其取值范围和类型根据问题的实 际情况而定。
在多目标规划中,决策变量可能包括 投资规模、生产能力、产品种类等, 需要合理选择和定义决策变量,以便 更好地描述问题。

运筹学第四章多目标规划

运筹学第四章多目标规划

1
-1 0 0
Cj
0 0 0 P1 P2
P2 P3 0
CB XB B-1 b x1 x2 d1+ d1- d2+
d2- d3- x3
0 x2 1.6 0 1 0 0 0.4 -0.4 0 0.13
0 x1 2.4 1 0 0 0 -0.4 0.4 0 0.2
P3 d3- 0.8 0 0 0 0 -0.79 0.79 1 -0.93
第四章 多目标规划
4.1 多目标规划模型及其解的概念 4.2 多目标规划的解法—目标规划法
4.1 多目标规划模型及其解的概念
单目标问题:方案dj 多目标问题:方案dj [f1(dj),…,fp(dj)]
评价值f(dj) 评价值向量
线性目标规划与线性规划比较,具 有下面的特点:
1.线性规划只讨论单目标线性函数在一 组线性约束条件下的极值问题,而目标 规划能统筹兼顾处理实际问题中经常出 现的多种目标关系,求得更切合实际的 最优解。
3.优先因子与权系数 第一位达到的目标——优先因子P1 第二位达到的目标——优先因子P2 …… 并规定:Pl>>Pl+1表示Pl比Pl+1有
更大的优先权
不同优先权的因子
权系数 ——相同优先级权的因子
4.目标函数 各目标约束的正负偏差变量
构成 相应的优先因子
极小化:尽可能缩小偏离目标值
对于约束fi(x)+di--di+=fi(0) (1)若要求恰好达到预定目标值则min(di++di-) (2)若要求不超过预定目标值 则min(di+) (3)若要求超过预定目标值 则min(di-)
人数的20% 先分别建立各目标约束:

多目标规划(运筹学)

多目标规划(运筹学)
31
阅读材料: 书P162-167,7-4节
*
32
小结
本讲小结
目标规划能够使多个目标同时最大限度实现,为各个目标分 配数量化的标准,通过平衡各目标的实现程度来求得最优解
S2 1/5 1/15 8/15 1/5
S3 1/5 1/8 1 1/5 1 21/40
S4 1 1/3 5 1 7 1/3
S3 8/61 5/61 40/61 8/61
S4 3/22 1/22 15/22 3/22
行平均 0.151 0.060 0.638 0.151 1.00
24
质量/价格/服务/交货期 比较
多目标规划(运筹学)
第一节 目标规划
目标规划的来源
管理层的目标通常包括下面一些内容:
▪保持稳定的利润 ▪增加市场份额 ▪多样化产品线 ▪保持价格稳定
▪提高员工的士气 ▪保持对业务的控制力 ▪增加公司的声誉
*
2
第一节 目标规划
线性规划与目标规划
线性规划只能处理单目标问题 通过目标规划可以同时实现多个目标,最基本的方 法是为每一个目标建立一个量化的标准,通过平衡各 标准目标的实现程度,求得最优解。 分配给各个目标的惩罚权重(penalty weights)表示 是偏离各目标的严重程度。根据各目标建立总目标函 数,该目标函数表示的目标是要使得每个目标函数的 偏差之和最小 。
*
8
LINDO中数据输入为
Min 5u1+2v2+4u2+3v3 St 12x1+9x2+15x3+u1-v1=125 5x1+3x2+ 4x3+u2-v2=40 5x1+ 7x2+ 8x3 +u3-v3=55 end

目标管理-第6章多目标规划方法 精品

目标管理-第6章多目标规划方法 精品

当目标函数处于冲突状态时,就不会存 在使所有目标函数同时达到最大或最小值的 最优解,于是我们只能寻求非劣解(又称非 支配解或帕累托解)。
§6.2 多目标规划求解技术简介
为了求得多目标规划问题的非劣解,常常需要将多目标 规划问题转化为单目标规划问题去处理。实现这种转化, 有如下几种建模方法。
▪一、效用最优化模型
因为决策值不可能既超过目标值同时又未达到 目标值,故有d d 0 成立。
2、绝对约束和目标约束

绝对约束,必须严格满足的等式约束和不等

式约束,譬如,线性规划问题的所有约束条件都

是绝对约束,不能满足这些约束条件的解称为非

可行解,所以它们是硬约束。

目标约束,目标规划所特有的,可以将约束
二、罚款模型 三、约束模型 四、目标规划模型 五、目标达到法
一、效用最优化模型
建摸依据:规划问题的各个目标函数可以通过 一定的方式进行求和运算。这种方法将一系列 的目标函数与效用函数建立相关关系,各目标 之间通过效用函数协调,使多目标规划问题转 化为传统的单目标规划问题:
maxZ (X )
(6.2.1)
(三)目标规划模型的一般形式
max(min)Z F(X )
(6.1.3)
(X ) G
(6.1.4)
式中:Z F(X )是k维函数向量,k是目标函数的个数; (X )是m维函数向量; G 是m维常数向量;m是约束方程的个数。
对 于 线 性 多 目 标 规 划 问 题 , ( 6.1.3 ) 和 (6.1.4)式可以进一步用矩阵表示:
假如,除第一个目标外,其余目标都可以提出一个 可供选择的范围,则该多目标规划问题就可以转化 为单目标规划问题:
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

C
64 00

CB XB X1 X2 X3 X4 b
4 X2 0 1 1/2 -1/4 20
6 X1 1 0 -1/4 3/8 20

0 0 -1/2 -5/4
最终单纯形表为:
C
64 00

CB XB X1 X2 X3 X4 b
4 X2 0 1 1/2 -1/4 20
6 X1 1 0 -1/4 3/8 20
²ú Æ· /× Ê Ô´
× ¼
Ô­ ²Ä ÁÏ Ö¸
£¨¶Ö £©
2
¼Ó ¹¤Ê±¼ä £¨Ð¡ ʱ£©
4
µ¥ λ Àû óÈ ¨ £ Ù°Ôª £©
6
¿É Àû ÓÃ
Ò
µÄ × Ê Ô´
× Ü Á¿
• (1)生产量达到210件/周;
• (2) A生产线加班时间限制在15小时内;
• (3)充分利用工时指标,并依A、B产量

的比例确定重要性。
例3
某电器公司经营的唱机和录音机均有车间A、B 流水作业组装。数据见下表。
项目品种
唱机 录音机 总工时/月 生产费用/时
工时消耗
(时/台)
A
B
库存费用
利润
(元/台月) (元/台)
多目标规划(1)
概述与图解法
1、线性规划的不足
• 1、线性规划只研究在满足一定条件下,单 一目标函数取得最优解。
• 但是在企业管理中,经常遇到多目标决策 问题,如拟订生产计划时,不仅考虑总产 值,同时要考虑利润,产品质量和设备利 用率等。这些指标之间的重要程度(即优 先顺序)也不相同,有些目标之间往往相 互发生矛盾。
• 但是在生产实际中即使出现了这样的情 况,生产还得继续进行。这就给人们进一 步应用线性规划方法带来困难。使线性规 划的应用受到限制。
2、目标规划的作用
• 在实际生产管理问题中,可能会同时考虑几个方面 都要求达到最优,如:产量最高,成本最低,质量 最好,利润最大,环境达标,运输满足等。同时考 虑多个决策目标时,称为多目标规划问题。

0 0 -1/2 -5/4
原问题最优解为: X1 =20,X2=20 最优值 Z=200(百元)
对偶问题最优解为:Y1=1/2,Y2=5/4 最优值 Z=200(百元)
问题提出
• 该厂提出如下目标
(1)利润达到280百元; (2)钢材不超过100吨,工时不超过120小时;
如何安排生产?
例2
• 某车间有A、B两条设备相同的生产线,它 们生产同一种产品。A生产线每小时可制造 2件产品,B生产线每小时可制造1.5件产品。 如果每周正常工作时数为45小时,要求制 定完成下列目标的生产计划:
2
1
50
250
1
3
30
150
180
200
100
50
公司计划要求按以下目标制订月生产计划:
(1)库存费用不超过4600元; (2)每月销售唱机不少于80台; (3)不使A、B车间停工(权数由生产费用确定); (4)A车间加班时间限制在20小时内; (5)每月销售录音机为100台; (6)两车间加班时数总和要尽可能小(权数由生产
轻重缓急地考虑问题。
3、多目标规划问题的提出
例1:一个企业需要同一种原材料生产甲乙 两种产品,它们的单位产品所需要的原材 料的数量及所耗费的加工时间各不相同, 从而获得的利润也不相同(如下表)。那 么,该企业应如何安排生产计划,才能使 获得的利润达到最大?
²ú Æ· /× Ê Ô´
× ¼
Ô­ ²Ä ÁÏ Ö¸
费用确定);
4、多目标规划优先级的概念
1、目标等级化:将目标按重要性的程度不同 依次分成一级目标、二级目标…..。最次要 的目标放在次要的等级中。
2、对同一个目标而言,若有几个决策方案都 能使其达到,可认为这些方案就这个目标 而言都是最优方案;若达不到,则与目标 差距越小的越好。
4、多目标规划优先级的概念
• 1、为了弥补线性规划问题的局限性,解决有限资 源和计划指标之间的矛盾,在线性规划基础上,应 用建立目标规划方法,从而使一些线性规划无法解 决的问题得到满意的解答。
2、目标规划的作用
• 2、目标规划能更好地兼顾统筹处理多种目 标的关系,求得更切合实际要求的解。
• • 3、目标规划可根据实际情况,分主次地、
£¨¶Ö £©
2
¼Ó ¹¤Ê±¼ä £¨Ð¡ ʱ£©
4
µ¥ λ Àû óÈ ¨ £ Ù°Ôª £©
6
¿É Àû ÓÃ
Ò
µÄ × Ê Ô´
× Ü Á¿
3
100
2
120
4
解:设生产甲产品X1件,乙产品X2件,则应用线性规划,建 立模型如下:
MAX Z=6X1+4X2 2X1+3X2100 4X1+2X2120 X1、X2 > 0
初始单纯形表
C
64 00

CB XB X1 X2 X3 X4 b
0 X3 2 3 1 0 100 50
0 X4 4 2 0 1 120 30

640 0 0
C
64 00

ห้องสมุดไป่ตู้
CB XB X1 X2 X3 X4 b
0 X3 0 2 1 -1/2 40
6 X1 1 1/2 0 1/4 30

0 1 0 -3/2
5、多目标规划解的概念
1、若多目标规划问题的解能使所有的目标都 达到,就称该解为多目标规划的最优解;
2、若解只能满足部分目标,就称该解为多目 标规划的次优解;
3、若找不到满足任何一个目标的解,就称该 问题为无解。
5、多目标规划解的概念举例
一个企业需要同一种原材料生产甲乙 两种产品,它们的单位产品所需要的 原材料的数量及所耗费的加工时间各 不相同,从而获得的利润也不相同 (如下表)。那么,该企业应如何安 排生产计划,才能使获得的利润达到 最大?
3、不同级别的目标的重要性是不可比的。即较高 级别的目标没有达到的损失,任何较低级别的目 标上的收获都不可弥补。
4、在判断最优方案时,首先从较高级别的目标达 到的程度来决策,然后再其次级目标的判断。
5、同一级别的目标可以是多个。各自之间的重要 程度可用数量(权数)来描述。因此,同一级别 的目标的其中一个的损失,可用其余目标的适当 收获来弥补。
1、线性规划的不足
• 2、线性规划致力于解决某个目标函数的最 优解。
• • 3、线性规划把各个约束条件的重要性都不
分主次地等同看待,不符合实际情况。
1、线性规划的不足
• 4、求解线性规划问题,首先要求约束条件 必须相容,如果约束条件中,由于人力, 设备等资源条件的限制,使约束条件之间 出现了矛盾,就得不到问题的可行解。
相关文档
最新文档