运筹学作业汇总

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运筹学作业题

运筹学作业题
1 0 (4)、x1 的系数列向量由 变为 ; 12 5
(5)、增加一个约束条件③: 2 x1 3x2 5 x3 50 ; (6)、将原约束条件②改变为: 10 x1 5 x2 10 x3 100 。 十二、灵敏度分析 某工厂生产 A、B、C 三种产品,设 x、y、z 分别为三种产品的产量,为制定 最优生产计划建立如下模型。
x1 2 x2 2 x3 1 2
其最优解是否变化?如变化,试求出最优解。 十、灵敏度分析
Max z x1 2x2 2 x1 x2 2 给出线性规划问题: x1 2 x2 7 的最优单纯形表: s.t. 3 x1 x1 , x2 0
的最优解及其最优目标值。 十一、灵敏度分析 有线性规划问题:
Max z 5 x1 5 x2 13 x3 x1 x2 3 x3 20 s.t. 12 x1 4 x2 10 x3 90 x , x , x 0 1 2 3
请进行如下条件的灵敏度分析: (1)、约束条件①的右端常数由 20 变为 30; (2)、约束条件②的右端常数由 90 变为 70; (3)、目标函数中 x3 的系数由 13 变为 8;
四、分别用图解法和单纯形表法求解线性规划问题,并指出每一个单纯形表所 对应的可行域的顶点
Max z 100x1 200x2 x1 x2 500 x 200 1 s.t. x1 3 x2 600 x1 , x2 0
五、用大 M 法求解线性规划问题,并对照图解法演示大 M 法过程
Max z 4x1 6x2 +2x3 5 4 x1 4 x2 x 6 x 5 (3)、 1 2 s.t. x1 x2 x3 5 x1 , x2 , x3 0, 且x3为整数

运筹学作业题目

运筹学作业题目

运筹学作业题目1. 题目描述某物流公司需要将货物从A地运送到B地,货物数量为N件。

已知A地和B 地之间有M个中转站,每个中转站都有一定的处理能力和储存能力。

现在需要你运用运筹学的方法,给出一个最优的货物运输方案。

2. 问题分析首先,我们需要确定以下几个问题:•货物从A地到B地的最短路径是什么?•每个中转站的处理能力和储存能力分别是多少?•每个中转站的位置以及与其他中转站的距离是多少?3. 数据收集为了解决这个问题,我们需要收集以下数据:•A地和B地之间的距离•每个中转站的处理能力和储存能力•每个中转站的位置以及与其他中转站的距离4. 模型建立我们可以将这个问题建模为一个网络图问题,其中A地和B地为源点和汇点,中转站为中间节点。

我们需要找到从源点到汇点的最短路径,并且满足各个中转站的处理能力和储存能力的限制。

我们可以使用最短路径算法(如Dijkstra算法或Floyd-Warshall算法)找到从源点到汇点的最短路径,并计算出该路径上各个中转站的处理能力和储存能力。

5. 求解与优化在求解过程中,我们需要考虑以下几个方面:•最短路径的选择:我们可以根据距离、处理能力和储存能力三个因素进行综合考虑,选择最优的路径。

•货物分配策略:根据中转站的处理能力和储存能力,我们需要制定合理的货物分配策略,使得所有中转站的资源利用率最大化。

•容量约束的处理:如果某个中转站的处理能力或储存能力不足,我们需要考虑如何调整货物的分配,以避免资源浪费或堆积。

6. 结果分析根据我们的模型和求解过程,我们可以得到一个最优的货物运输方案,并且可以得到以下几个结果:•最短路径:确定了从A地到B地的最短路径,方便后续货物的运输安排。

•中转站资源利用率:根据我们的货物分配策略,可以评估每个中转站资源的利用率,进一步优化中转站的运营效果。

•资源调配建议:如果存在处理能力或储存能力不足的中转站,我们可以提供资源调配建议,帮助公司优化资源分配。

运筹学习题集(第一章)

运筹学习题集(第一章)

判断题判断正误,如果错误请更正第1章线性规划1.任何线形规划一定有最优解。

2.若线形规划有最优解,则一定有基本最优解。

3.线形规划可行域无界,则具有无界解。

4.在基本可行解中非基变量一定为0。

5.检验数λj表示非基变量Xj增加一个单位时目标函数值的改变量。

6.minZ=6X1+4X2|X1-2X|︳<=10 是一个线形规划模型X1+X2=100X1>=0,X2>=07.可行解集非空时,则在极点上至少有一点达到最优解.8.任何线形规划都可以化为下列标准型Min Z=∑C j X j∑a ij x j=b1, i=1,2,3……,mX j>=0,j=1,2,3,……,n:b i>=0,i=1,2,3,……m9.基本解对应的基是可行基.10.任何线形规划总可用大M 单纯形法求解.11.任何线形规划总可用两阶段单纯形法求解。

12.若线形规划存在两个不同的最优解,则必有无穷多个最优解。

13.两阶段中第一阶段问题必有最优解。

14.两阶段法中第一阶段问题最优解中基变量全部非人工变量,则原问题有最优解。

15.人工变量一旦出基就不会再进基。

16.普通单纯形法比值规则失效说明问题无界。

17.最小比值规则是保证从一个可行基得到另一个可行基。

18.将检验数表示为λ=C B B-1A-的形式,则求极大值问题时基本可行解是最优解的充要条件为λ》=0。

19.若矩阵B为一可行基,则|B|≠0。

20.当最优解中存在为0的基变量时,则线形规划具有多重最优解。

选择题在下列各题中,从4个备选答案中选出一个或从5个备选答案中选出2~5个正确答案。

第1章线性规划1.线形规划具有无界解是指:A可行解集合无界B有相同的最小比值C存在某个检验数λk>0且a ik<=0(i=1,2,3,……,m) D 最优表中所有非基变量的检验数非0。

2.线形规划具有多重最优解是指:A 目标函数系数与某约束系数对应成比例B最优表中存在非基变量的检验数为0 C可行解集合无界D存在基变量等于03.使函数Z=-X1+X2-4X3增加的最快的方向是:A (-1,1,-4)B(-1,-1,-4)C(1,1,4)D(1,-1,-4-)4.当线形规划的可行解集合非空时一定A包含原点X=(0,0,0……)B有界C 无界D 是凸集5.线形规划的退化基本可行解是指A基本可行解中存在为0的基变量B非基变量为C非基变量的检验数为0 D最小比值为06.线形规划无可行解是指A进基列系数非正B有两个相同的最小比值C第一阶段目标函数值大于0 D用大M法求解时最优解中含有非0的人工变量E可行域无界7.若线性规划存在可行基,则A一定有最优解B一定有可行解C可能无可行解D可能具有无界解E全部约束是〈=的形式8.线性规划可行域的顶点是A可行解B非基本解C基本可行解D最优解E基本解9.minZ=X1-2X2,-X1+2X2〈=5,2X1+X2〈=8,X1,X2〉=0,则A有惟一最优解B有多重最优解C有无界解D无可行解E存在最优解10.线性规划的约束条件为X1+X2+X3=32X1+2X2+X4=4X1,X2,X3,X4〉=0 则基本可行解是A(0,0,4,3)B(0,0,3,4)C(3,4,0,0)D(3,0,0,-2)计算题1.1 对于如下的线性规划问题MinZ= X1+2X2s.t. X1+ X2≤4-X1+ X2≥1X2≤3X1, X2≥0的图解如图所示。

运筹学20道习题

运筹学20道习题

1.已知线性规划(15分)123123123max 3452102351,2,3jZ x x x x x x x x x x j =++⎧+-≤⎪-+≤⎨⎪≥=⎩0,(1)求原问题和对偶问题的最优解;(2)求最优解不变时c j 的变化范围36.解:(1)化标准型 2分 (2)单纯形法 5分(3)最优解X=(0,7,4);Z =48 (2分) (4)对偶问题的最优解Y =(3.4,2.8) (2分)(5)Δc 1≤6,Δc 2≥-17/2,Δc 3≥-6,则 1235(,9),,13c c c ∈-∞≥-≥-(4分)2.某公司要将一批货从三个产地运到四个销地,有关数据如下表所示。

现要求制定调运计划,且依次满足:(1)B 3的供应量不低于需要量; (2)其余销地的供应量不低于85%; (3)A 3给B 3的供应量不低于200; (4)A 2尽可能少给B 1;(5)销地B 2、B 3的供应量尽可能保持平衡。

(6)使总运费最小。

试建立该问题的目标规划数学模型。

3、请用表上作业法解下题,得到最优解,并计算此时总运费:现在有运价表如下:产地销地B1B2B3产量A1 5 1 6 12A2 2 4 0 14A3 3 6 7 4销量9 10 11 30 答案:根据上面运价表以及销量和产量的要求,使用表上作业法:5 1 62 4 03 6 79 10 11得到下面运输方案:检验空格:空格A检验:6 –(0+3) = 3 > 0空格B检验:7 – (3-2) = 6 > 0空格C检验:6 - (1-2) = 7 > 0空格D检验:4 – (1-3)= 6 > 0 故全部符合要求。

总运输费用:2×5 + 3× 2 + 4 × 3 + 10 × 1 + 11 × 0 = 38 答:上面的运输方案为最佳方案,总运费为38。

运筹学与最优化方法习题集

运筹学与最优化方法习题集

一.单纯性法一.单纯性法1.用单纯形法求解下列线性规划问题(共用单纯形法求解下列线性规划问题(共 15 分)分) 122121212max 25156224..5,0z x x x x x s t x x x x =+£ìï+£ïí+£ïï³î 2.用单纯形法求解下列线性规划问题(共用单纯形法求解下列线性规划问题(共 15 分)分) 12121212max 2322..2210,0z x x x x s t x x x x =+-³-ìï+£íï³î 3.用单纯形法求解下列线性规划问题(共用单纯形法求解下列线性规划问题(共 15 分)分) 1234123412341234max 24564282..2341,,,z x x x x x x x x s t x x x x x x x x =-+-+-+£ìï-+++£íï³î4.用单纯形法求解下列线性规划问题(共用单纯形法求解下列线性规划问题(共 15 分)分) 123123123123123max 2360210..20,,0z x x x x x x x x x s t x x x x x x =-+++£ìï-+£ïí+-£ïï³î 5.用单纯形法求解下列线性规划问题(共用单纯形法求解下列线性规划问题(共 15 分)分) 12312312123max 224..26,,0z x x x x x x s t x x x x x =-++++£ìï+£íï³î6.用单纯形法求解下列线性规划问题(共用单纯形法求解下列线性规划问题(共 15 分)分) 12121212max 105349..528,0z x x x x s t x x x x =++£ìï+£íï³î7.用单纯形法求解下列线性规划问题(共用单纯形法求解下列线性规划问题(共 16 分)分) 12121212max 254212..3218,0z x x x x s t x x x x =+£ìï£ïí+£ïï³î二.对偶单纯性法二.对偶单纯性法1.灵活运用单纯形法和对偶单纯形法解下列问题(共灵活运用单纯形法和对偶单纯形法解下列问题(共 15 分)分)12121212max 62..33,0z x x x x s t x x x x =++³ìï+£íï³î 2.灵活利用单纯形法和对偶单纯形法求解下列线性规划问题(共灵活利用单纯形法和对偶单纯形法求解下列线性规划问题(共 15 分)分) 121212212max 3510501..4,0z x x x x x x s t x x x =++£ìï+³ïí£ïï³î 3.用对偶单纯形法求解下列线性规划问题(共用对偶单纯形法求解下列线性规划问题(共 15 分)分) 1212121212min 232330210..050z x x x x x x s t x x x x =++£ìï+³ïï-³íï³ïï³î4.灵活运用单纯形法和对偶单纯形法求解下列线性规划问题(共灵活运用单纯形法和对偶单纯形法求解下列线性规划问题(共 15 分)分) 124123412341234min 262335,,,0z x x x x x x x s t x x x x x x x x =+-+++£ìï-+-³íï³î5.运用对偶单纯形法解下列问题(共运用对偶单纯形法解下列问题(共 16 分)分) 12121212max 24..77,0z x x x x s t x x x x =++³ìï+³íï³î6.灵活运用单纯形法和对偶单纯形法解下列问题(共灵活运用单纯形法和对偶单纯形法解下列问题(共 15 分)分) 12121212max 62..33,0z x x x x s t x x x x =++³ìï+£íï³î三.0-1整数规划整数规划1.用隐枚举法解下列0-1型整数规划问题(共型整数规划问题(共10 分) 12345123451234512345123345max 567893223220..32,,,,,01z x x x x x x x x x x x x x x x s t x x x x x x x x x x x or =++++-++-³ìï+--+³ïí--+++³ï=î 2.用隐枚举法解下列0-1型整数规划问题(共型整数规划问题(共 10 分) 12312312323123min 4322534433..1,,01z x x x x x x x x x s t x x x x x or =++-+£ì++³ïí+³ïï=î 3.用隐枚举法解下列0-1型整数规划问题(共型整数规划问题(共 10 分) 1234512345123451234512345max 20402015305437825794625..81021025,,,,01z x x x x x x x x x x x x x x x s t x x x x x x x x x x =++++++++£ìï++++£ïí++++£ïï=î或 4.用隐枚举法解下列0-1型整数规划问题(共型整数规划问题(共10 分) 12345123451234512345max 2534327546..2420,,,,01z x x x x x x x x x x s t x x x x x x x x x x =-+-+-+-+£ìï-+-+£íï=î或 5.用隐枚举法解下列0-1型整数规划问题(共型整数规划问题(共10 分) 12341234123412341234min 25344024244..1,,,01z x x x x x x x x x x x x s t x x x x x x x x =+++-+++³ì-+++³ïí+-+³ïï=î或6.7.用隐枚举法解下列0-1型整数规划问题(共型整数规划问题(共10 分) 123451234513451245max 325232473438..116333z x x x x x x x x x x x x x x s t x x x x =+--+++++£ìï+-+£ïí-+-³ï 1231231231223max 3252244..346z x x x x x x x x x s t x x x x =-++-£ìï++£ïï+£íï+£ïï=四.K-T 条件条件1.利用库恩-塔克(K-T )条件求解以下问题(共)条件求解以下问题(共 15 分)分)22121122121212max ()104446..418,0f X x x x x x x x x s t x x x x =+-+-+£ìï+£íï³î2.利用库恩-塔克(K-T )条件求解以下非线性规划问题。

运筹学作业汇总

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作业一:(1) Minf(X)=x 12+x 22+8x 12-x 2≤0 -x 1- x 22+2=0 x 1, x 2≥0解:该非线性规划转化为标准型为:Minf(X)=x 12+x 22+8 g 1(X)= x 2- x 12≥0 g 2(X)= -x 1- x 22+2≥0 g 3(X)= x 1+x 22-2≥0 g 4(X)= x 1≥0 g 5(X)= x 2≥0f(X), g 12 0 ∣H ∣= = =4>00 2 -2 0∣g 1∣= = =0≥00 00 0 ∣g 2∣= = =0x 22x 1x 2 x 1x 2x 12 2f(X) 2f(X) 2f(X) 2f(X)x 22x 1x 2x 1x 2 x 122g 1(X) 2g 1(X)2g 1(X)2g 1(X) x 22x 1x 2 x 1x 2x 12 2g 2(X) 2g 2(X) 2g 2(X) 2g 2(X)0-2设数(0<<1),令C(x)=x2,指定任意两点a和b,则C(a+(1-)b)= 2a2+(1-)2b2+2(1-)ab (1)C(a)+(1-)C(b)= a2+(1-)b2 (2)于是C(a+(1-)b)- (C(a)+(1-)C(b))=a2(2-)-b2(1-)+2(1-)ab=(2-)(a-b)2≤0所以C(a+(1-)b)≤C(a)+(1-)C(b)故C(x)=x2为凸函数,从而g3(X)=x1+x22-2为凸函数。

从而可知f(X)为严格凸函数,约束条件g3(X)为凸函数,所以该非线性规划不是凸规划。

(2)Minf(X)=2x12+x22+x32-x1x2x12+x22≤45 x1+ x3=10x1, x2, x3≥0解:该非线性规划转化为标准型为:Minf(X)=2x12+x22+x32-x1x2g1(X)=4- x12-x22≥0g2(X)= 5 x1+ x3-10=0g3(X)= x1≥0g4(X)=X2≥0g 5(X)=X 3≥0f(X), g 1(X),g 2(X),g 3(X),g 4(X),g 5(X)的海赛矩阵的行列式分别为:从而可知f(X)为严格凸函数,g 1(X)为严格凹函数,又g 2(X)为线性函数,所以该非线性规划是凸规划。

(完整版)《运筹学》习题集

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第一章线性规划1.1将下述线性规划问题化成标准形式1)min z=-3x1+4x2-2x3+5 x4-x2+2x3-x4=-24xst. x1+x2-x3+2 x4 ≤14-2x1+3x2+x3-x4 ≥2x1,x2,x3≥0,x4无约束2)min z =2x1-2x2+3x3+x2+x3=4-xst. -2x1+x2-x3≤6x1≤0 ,x2≥0,x3无约束1.2用图解法求解LP问题,并指出问题具有唯一最优解、无穷多最优解、无界解还是无可行解。

1)min z=2x1+3x24x1+6x2≥6st2x1+2x2≥4x1,x2≥02)max z=3x1+2x22x1+x2≤2st3x1+4x2≥12x1,x2≥03)max z=3x1+5x26x1+10x2≤120st5≤x1≤103≤x2≤84)max z=5x1+6x22x1-x2≥2st-2x1+3x2≤2x1,x2≥01.3找出下述LP问题所有基解,指出哪些是基可行解,并确定最优解(1)min z=5x1-2x2+3x3+2x4x1+2x2+3x3+4x4=7st2x1+2x2+x3 +2x4=3x1,x2,x3,x4≥01.4 分别用图解法与单纯形法求解下列LP 问题,并对照指出最优解所对应的顶点。

1) maxz =10x 1+5x 23x 1+4x 2≤9 st 5x 1+2x 2≤8 x 1,x 2≥02) maxz =2x 1+x 2 3x 1+5x 2≤15 st 6x 1+2x 2≤24 x 1,x 2≥01.5 分别用大M 法与两阶段法求解下列LP 问题。

1) minz =2x 1+3x 2+x 3 x 1+4x 2+2x 3≥8 st 3x 1+2x 2 ≥6 x 1,x 2 ,x 3≥02) max z =4x 1+5x 2+ x 3. 3x 1+2x 2+ x 3≥18 St. 2x 1+ x 2 ≤4x 1+ x 2- x 3=53) maxz = 5x 1+3x 2 +6x 3 x 1+2x 2 -x 3 ≤ 18 st 2x 1+x 2 -3 x 3 ≤ 16 x 1+x 2 -x 3=10 x 1,x 2 ,x 3≥01231231231231234)max 101512539561515.25,,0z x x x x x x x x x st x x x x x x =++++≤⎧⎪-++≤⎪⎨++≥⎪⎪≥⎩1.61.7某班有男生30人,女生20人,周日去植树。

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表3-3
销地
产地
1
2
3
产量
1
5
1
8
12
2
2
4
1
14
3
3
6
7
4
销量
9
10
11
表3-4
销地
产地
1
2
3
4
5
产量
1
10
2
3
15
9
25
2
5
20
15
2
4
30
3
15
5
14
7
15
20
4
20
15
13
M
8
30
销量
20
20
30
10
25
解:
(1)在表3-3中分别计算出各行和各列的次最小运费和最小运费的差额,填入该表的最右列和最下列。得到:
+ = + +
+ =
建立数学模型:
Max z=(1.25-0.25)*( + )+(2-0.35)*( + )+(2.8-0.5) -(5 +10 )300/6000-(7 +9 +12 )321/10000-(6 +8 )250/4000-(4 +11 )783/7000-7 *200/4000
s.t
2.确定 的范围,使最优解不变;取 ,求最优解;
3.确定 的范围,使最优基不变,取 求最优解;
4.引入 求最优解;
解1.由单纯形方法得
即,原问题的最优解为
例求下面运输问题的最小值解:
1
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作业一:
(1) Minf(X)=x 12+x 22+8
x 12-x 2≤0 -x 1- x 22+2=0 x 1, x 2≥0
解:该非线性规划转化为标准型为:
Minf(X)=x 12+x 22+8 g 1(X)= x 2- x 12≥0 g 2(X)= -x 1- x 22+2≥0 g 3(X)= x 1+x 22-2≥0 g 4(X)= x 1≥0 g 5(X)= x 2≥0
f(X), g 1
2 0 ∣H ∣= = =4>0
0 2 -2 0
∣g 1∣= = =0≥0
0 0
0 0 ∣g 2∣= = =0
x 2
2
x 1x 2 x 1x 2
x 12 2f(X) 2
f(X) 2f(X) 2f(X)
x 22
x 1x 2
x 1x 2 x 12
2g 1(X) 2g 1(X)
2
g 1(X)
2
g 1(X) x 22
x 1x 2 x 1x 2
x 12 2
g 2(X) 2g 2(X) 2g 2(X) 2g 2(X)
0-2
设数(0<<1),令C(x)=x2,指定任意两点a和b,则
C(a+(1-)b)= 2a2+(1-)2b2+2(1-)ab (1)
C(a)+(1-)C(b)= a2+(1-)b2 (2)
于是C(a+(1-)b)- (C(a)+(1-)C(b))=a2(2-)-b2(1-)+2(1-)ab
=(2-)(a-b)2≤0
所以C(a+(1-)b)≤C(a)+(1-)C(b)
故C(x)=x2为凸函数,从而g3(X)=x1+x22-2为凸函数。

从而可知f(X)为严格凸函数,约束条件g3(X)为凸函数,所以该非线性规划不是凸规划。

(2)Minf(X)=2x12+x22+x32-x1x2
x12+x22≤4
5 x1+ x3=10
x1, x2, x3≥0
解:该非线性规划转化为标准型为:
Minf(X)=2x12+x22+x32-x1x2
g1(X)=4- x12-x22≥0
g2(X)= 5 x1+ x3-10=0
g3(X)= x1≥0
g4(X)=X2≥0
g 5(X)=X 3≥0
f(X), g 1(X),g 2(X),g 3(X),g 4(X),g 5(X)的海赛矩阵的行列式分别为:
从而可知f(X)为严格凸函数,g 1(X)为严格凹函数,又g 2(X)为线性函数,所以该非线性规划是凸规划。

作业二:
分别用分数法和0.618法求函数 f(t)=t 2-6t+2
在区间[0,10]上的极小点,要求缩小后的区间长度不大于原区间长度的3%。

解:(1)分数法
∣H ∣=。

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