运筹学基础及应用(第五版),(第二章)

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运筹学第五版课后习题答案

运筹学第五版课后习题答案

运筹学第五版课后习题答案
《运筹学第五版课后习题答案》
运筹学是一门研究如何有效地组织和管理资源,以达到最佳效益的学科。

它涉及到许多领域,包括生产、物流、供应链管理等。

《运筹学第五版》是一本经典的教材,它提供了大量的课后习题,帮助学生巩固所学知识。

在这本教材中,每一章都包含了大量的习题,涵盖了各种不同的问题和情景。

这些习题既有理论性的问题,也有实际案例分析,让学生能够从多个角度理解和应用所学的知识。

这些习题的答案不仅仅是简单的解答,更是对运筹学理论的深入解释和应用。

通过阅读这些答案,学生可以更好地理解运筹学的原理和方法,提高问题解决能力。

除此之外,这些习题答案还可以帮助学生检验自己的学习成果。

通过对比自己的答案和教材中的答案,学生可以及时发现自己的不足之处,及时进行改正和提高。

总的来说,《运筹学第五版课后习题答案》是一本非常有用的参考书,它不仅可以帮助学生巩固所学知识,提高解决问题的能力,还可以帮助他们更好地应用所学知识,为未来的工作做好准备。

希望更多的学生能够认真阅读这本教材,从中受益。

运筹学(第五版) 习题答案

运筹学(第五版)  习题答案
k 时, , 同号。
当 0,目标函数在B点有最大值;
当 0,目标函数在原点最大值。
k 0时, , 同号。
当 0时,目标函数在A点有最大值
当 0时,目标函数在原点最大值。
k 0时, , 异号。
当 0, 0时,目标函数在A点有最大值;
当 0, 0时,目标函数在C点最大值。
k= 时, , 同号
当 0时,目标函数在AB线断上任一点有最大值
最优解为
X=(0,8/5,0,1/5
目标函数下界是z=32/5
1.8表1-6是某求极大化线性规划问题计算得到的单纯形表。表中无人工变量, , , ,d, , 为待定常数,试说明这些常数分别取何值时,以下结论成立。
(1)表中解为唯一最优解;(2)表中解为最优解,但存在无穷多最优解;(3)该线性规划问题具有无界解;(4)表中解非最优,对解改进,换入变量为 ,换出变量为 。
, , 0, 无约束
(2)max
0 (i=1…n; k=1,…,m)
(1)解:设z=- , = - , , 0
标准型:
Max =3 -4 +2 -5( - )+0 +0 -M -M
s. t .
-4 + -2 + - + =2
+ +3 - + + =14
-2 +3 - +2 -2 - + =2
, , , , , , , , 0
2
4
1
1/3
0
1/6
12
-z
-8
0
1/3
0
-1/3
1
3/4
0
1
1/4
-1/8

运筹学基础及应用第五版 胡运权34015电子教案

运筹学基础及应用第五版 胡运权34015电子教案

例:要离最小的方案。
A
5 S
5 B
5
D
T
C
E
4
即求图中的最小部分树
2、求法
方法一: 避圈法 将图中所有的点分V为V两部分, V——最小部分树中的点的集合 V——非最小部分树中的点的集合
⑴ 任取一点vi,令vi∈V,其他点在V中 ⑵ 在V与V相连的边中取一条最短的边(vi,vj), 加粗(vi,vj),令vj∈V ,并在V中去掉vj ⑶ 重复⑵ ,至所有的点均在V之内。

ABCDE F






















解:构造一个六阶图如下: 点:表示运动项目。
边:若两个项目之间有同一名运动员报名参加, 则对应的两个点之间连一条边。
A
F
B
E
C
D
为满足题目要求,应 该选择不相邻的点来 安排比赛的顺序:
A—C—B—F—E—D
或D—E—F—B—C—A
§6.2 树图和图的最小部分树
e4
e5
e6 e7
v3
v4
例如:e6= [v2,v3]
特别的,若边e的两个端点重合,则称e为环。
若两个端点之间多于一条边,则称为多重边。 简单图:无环、无多重边的图。
e7 v4
e3
v1 e8
v5
e5
e6 e2
e1
v3
e4
v2
4、点v的次(或度,degree)
与点v关联的边的条数,记为dG(v)或d(v)。 • 悬挂点 次为1的点,如 v5

运筹学第五版习题答案

运筹学第五版习题答案

运筹学第五版习题答案运筹学是一门研究如何优化决策的学科,它涉及到数学、统计学和计算机科学等多个领域。

运筹学的应用范围非常广泛,包括生产调度、物流管理、供应链优化等等。

而《运筹学第五版》是一本经典的教材,它提供了大量的习题供学生练习和巩固所学知识。

本文将为大家提供《运筹学第五版》习题的答案,希望对学习者有所帮助。

第一章:引论1. 运筹学的定义是什么?运筹学是一门研究如何优化决策的学科,它利用数学和统计学的方法来解决实际问题。

2. 运筹学的应用领域有哪些?运筹学的应用领域包括生产调度、物流管理、供应链优化、金融风险管理等。

3. 运筹学方法的基本步骤是什么?运筹学方法的基本步骤包括问题建模、模型求解、解的验证和实施。

第二章:线性规划模型1. 什么是线性规划模型?线性规划模型是一种数学模型,它描述了一种目标函数和一组线性约束条件下的最优化问题。

2. 如何确定线性规划模型的最优解?线性规划模型的最优解可以通过线性规划算法来求解,如单纯形法、内点法等。

3. 什么是对偶问题?对偶问题是与原始线性规划模型相对应的另一个线性规划模型,它可以用来计算原始问题的下界。

第三章:网络优化模型1. 什么是网络优化模型?网络优化模型是一种描述网络结构的数学模型,它可以用来解决最短路径、最小生成树、最大流等问题。

2. 最短路径问题如何求解?最短路径问题可以通过迪杰斯特拉算法或弗洛伊德算法来求解。

3. 最大流问题如何求解?最大流问题可以通过Ford-Fulkerson算法或Edmonds-Karp算法来求解。

第四章:整数规划模型1. 什么是整数规划模型?整数规划模型是一种线性规划模型的扩展,它要求决策变量取整数值。

2. 整数规划问题如何求解?整数规划问题可以通过分支定界法或割平面法来求解。

3. 什么是混合整数规划模型?混合整数规划模型是一种整数规划模型的扩展,它要求部分决策变量取整数值,部分决策变量取连续值。

第五章:动态规划模型1. 什么是动态规划模型?动态规划模型是一种描述决策过程的数学模型,它将问题划分为一系列的阶段,并通过递推关系求解最优解。

运筹学习题答案(第二章)

运筹学习题答案(第二章)

School of Management
运筹学教程
第二章习题解答
2.4 给出线性规划问题
min Z = 2 x1 + 3 x 2 + 5 x 3 + 6 x 4 x1 + 2 x 2 + 3 x 3 + x 4 ≥ 2 st . − 2 x1 + x 2 − x 3 + 3 x 4 ≤ − 3 x j ≥ 0 , ( j = 1, L , 4 )
page 14 30 December 2010
School of Management
运筹学教程
第二章习题解答
是原问题的可行解。 解:x1=1,x2=x3=0是原问题的可行解。原问题的对 是原问题的可行解 偶问题为: 偶问题为:
min W = 2 y1 + y 2 − y1 − 2 y 2 ≥ 1 (1) y + y ≥1 (2) 1 2 st . ( 3) y1 − y 2 ≥ 0 y1 , y 2 ≥ 0 (4)
运筹学教程
第二章习题解答
2.1 写出下列线性规划问题的对偶问题。 写出下列线性规划问题的对偶问题。
min Z = 2 x1 + 2 x 2 + 4 x 3 x1 + 3 x 2 + 4 x 3 ≥ 2 2 x + x + 3x ≤ 3 2 3 st 1 x1 + 4 x 2 + 3 x 3 = 5 x1 , x 2 , ≥ 0 , x 3 无约束
School of Management
运筹学教程
第二章习题解答
max Z = 5 x1 + 6 x2 + 3 x3 x1 + 2 x2 + 2 x3 = 5 − x + 5 x − 3 x ≥ 3 2 3 st 1 4 x1 + 7 x2 + 3 x3 ≤ 8 x1无约束 , x2 , ≥ 0, x3 ≤ 0

运筹08(第二章)运筹学第五版课件(历史上最好的,最全面的课件)

运筹08(第二章)运筹学第五版课件(历史上最好的,最全面的课件)

初始表中是 I 的位置,经变换后成为 B 1
其中 Y ( y 1 , y 2 ,..., y m )

Y CBB
1
1
Y 0 CBB
N
1

CN CBB
1
1
N C N YN
1
b B b;
N B
N ,或
P j B
Pj
例:书 P36 例10,验证上述公式。 上述公式对于灵敏度分析很有帮助 。
b
i 1
m
i
ˆ y i ,于是上式应为等式,即有
a
i 1 j 1
m
n
ij
ˆ ˆ x j yi
b
i 1
m
i
ˆ yi
( a
i 1 j 1
m
n
ij
ˆ ˆ x j bi ) y i 0
2012-8-18
19

a
j 1
n
ij
ˆ x j bi 0 ;
ˆ yi 0
且两者最优目标函数值相等,即 证明 设有线性规划问题
max z min w

max Z CX ; AX X s b ; X , X s 0
经单纯形法计算后,令Y C B B
基可行解 基变量
1
0, 最终表中
非基变量
b
I
0 CB CBB
1
N
B
B
1

j

1 1 N C N C B B N Y C B B
6、设原问题是: max Z CX
2012-8-18
11

第二章 对偶理论参数线性规划运筹学基础及其应用胡运权第五版

第二章 对偶理论参数线性规划运筹学基础及其应用胡运权第五版

2+2 λ 3+ λ cB XB b X1 x2 0 x3 6 2 0 0 x4 16 4 0 3+ λ x2 3 0 1 cj-zj 2+ 2λ 0
0 x3 1 0 0 0
0 0 x4 x5 0 - 2/5 1 0 0 1/5 0 -3/5-1/5 λ
§2.5参数线性规划
Ch2 Dual Problem
将其直接反映到最终单纯形表中得:
§2.5参数线性规划
Ch2 Dual Problem
cB 2 0 3
XB b x1 3-1/5λ x4 4+4/5λ x2 3+1/5λ cj-zj
2 X1 1 0 0 0
3 x2 0 0 1 0
0 0 x3 x4 1/2 0 -2 1 0 0 -1 0
0 x5 -1/5 4/5 1/5 -1/5
- 15 -5 - 5 15
15
-3
-1
1
2
λ
§2.5参数线性规划
Ch2 Dual Problem
例2:求解下述参数线性规划问题:
max z 2 x1 3x 2 2 x1 2 x 2 12 4x 16 1 s.t. 5 x 2 15 x1 , x 2 0
§2.5参数线性规划
0 0 0 x3 x4 x5 1/2 0 - 1/5 -2 1 4/5 0 0 1/5 -1- λ 0 -1/5+1/5 λ
§2.5参数线性规划
Ch2 Dual Problem
上表中最优基不变的条件是-1≤λ≤1,此时目标函数值为 Z=15+9 λ.当λ<-1时,x3列的检验数-1- λ>0.将x3作为进基变量进 行单纯形迭代得下表 表2

运筹学基础与应用课后习题答案(第一二章习题解答)

运筹学基础与应用课后习题答案(第一二章习题解答)

运筹学基础及应用习题解答习题一P461.1该问题有无穷多最优解1,即满足4X1 6X2 =6且0乞X2乞;2的所有X1,X2,此时目标函数值z =3。

(b)X2用图解法找不到满足所有约束条件的公共范围,所以该问题无可行解1.3(1)图解法最优解即为严1 +4x2 -9的解X =h,?丨最大值Zu35 0X1 +2X2 =8 I 2 丿 2 (2)单纯形法首先在各约束条件上添加松弛变量,将问题转化为标准形式max z =10x i 亠5x2 亠0x3 亠0x4丄3为+4X2 +刈=9st.』+2x2+x4=8则f,P4组成一个基。

令x i =x2 =0x = 0,0,9,8c c .「21 8 3■ -2 0, min ,-訂4 2丿2新的单纯形表为C j T10 5 0 0X1 X2 X3 X4C B基 b3 5 35 x 2 —0 12 2 14 1410 X1 1 1 21 07 75 25C j _Z j 0 014 143 * 35 ;「1,;「2 ::O 表明已找到冋题最优解X1 =1, X2 , X3 =0, X4 =0。

最大值z2 2(b)(1)图解法最优解即为6x1 2x2曲的解X = 7丄,最大值z上:X i +X2 =5 W2 丿 2(2)单纯形法首先在各约束条件上添加松弛变量,将问题转化为标准形式max z =2x1 x2 0x3 0x40疋st. 6x1 2x2 x4=24X i X2 X5 = 5则F3,F4,F5组成一个基。

令x i =X2 =0得基可行解x =[0,0,15,24,5 ,由此列出初始单纯形表Cj T 2 1 0 0 0\C B 基 b X1 X2 X3 X4 X5 \ \0 X 315 0 5 1 0 0X 4 24 ⑹ 2 0 1 00 X 55 1 1 0 0 1C j —Zj2 1 0 0 0日=min( 24 5^=4AO"2。

r 一-6 ‘1丿C j T210 0CB基bX 1X 2 X 3X 4X 5X 351151112X 4436■211X 51〔3」_6111C j 一Zj—33新的单纯形表为C j T21CB基b X 1X 2X 3X 4 X 515 015 15 0X 32 4 2711 2X 4 — 1—— 2 4 231 3 0X 51—■—— 24211 C j -Z j0 01 24二 min15訐,7 15二2 <0,表明已找到问题最优解X. =1 , X2 =2,冷巧,X“°, X. =0。

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7
即: 原 问 题
max Z = CX AX ≤ b X ≥0
对 偶 问 题
min W = bT Y A Y ≥C
T T
Y ≥0
2011-12-2
8
§2 原问题与对偶问题
对于一般的线性规划问题, 对于一般的线性规划问题,
max z = c1 x1 + c2 x2 + ⋯ + cn xn
→ y1 a11 x1 + a12 x2 + ⋯ + a1n xn ≤ b1 a x + a x + ⋯ + a x ≤ b → y2 2n n 2 21 1 22 2 ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ a x + a x + ⋯ + a x ≤ b → ym m1 1 m2 2 mn n m x1 , x2 , ⋯, xn ≥ 0
用矩阵将上述原问题对偶问题写出
min W = 12 y1 + 16 y2 + 15 y3
s.t
{
2 y1 + 4 y2 ≥2 + 5 y3 ≥ 3 2 y1
y1 , y2 > 0
x1 max Z = CX = ( 2,3) x 2 12 2 2 x1 AX = 4 0 ≤ 16 = b x 0 5 2 15 X ≥0
≤−7 − 4 y1 + 3 y2 − 2 y − 6 y + 5 y = 4 1 2 3 6 y1 − 4 y2 + 3x3 ≤ −3 y1 , y2 ≥ 0, x3无约束
2011-12-2
x1 x2 x3
14
小结:对偶问题与原问题的关系: 小结:对偶问题与原问题的关系: 目标函数: 目标函数:MAX 原 问 题 约束条件: 个约束 约束条件:m个约束 对 偶 问 题 目标函数: 目标函数:MIN 变量 : m个变量 个变量
乙方租借设备: 乙方租借设备: 租借设备
甲方以何种价格将设备A、 、 甲方以何种价格将设备 、B、 C租借给乙方比较合理? 请为 租借给乙方比较合理? 租借给乙方比较合理 其定价。 其定价。
Ⅰ,Ⅱ各生产多少, 可获最大利润 各生产多少 可获最大利润? 假设A、 、 的单位租金 解: 假设 、B、C的单位租金 分别为
且两者最优目标函数值相等, 且两者最优目标函数值相等,即 证明 设有线性规划问题
m z =m w ax in

max Z = CX ; AX + X s = b; X , X s ≥ 0
经单纯形法计算后, 经单纯形法计算后,令Y
基可行解
= C B B −1 > 0, 最终表中
非基变量
基变量
b′ σj →
如何写出非规范的原问题相应的对偶问题: 如何写出非规范的原问题相应的对偶问题: 1. 2. 3. 4. 目标函数MIN 目标函数 约束条件 ≥ 约束条件 = 变量 MAX

?
≤0
或 无约束
?
例:P55 例2,写出下面规划的对偶规划 ,
min z = 7 x1 + 4 x2 − 3x3 − 4 x1 + 2 x2 − 6 x3 ≤ 24 − 3 x − 6 x − 4 x ≥ 15 1 2 3 5 x2 + 3 x3 = 30 x1 ≤ 0, x2无约束,x3 ≥ 0
运筹学
OPERATIONS RESEARCH
第二章 线性规划的对偶理论
2011-12-2
1
第二章 线性规划的对偶理论 ( Dual Linear Programming, DLP)
原问题与对偶问题 对偶问题的基本性质 影子价格 对偶单纯形法 灵敏度分析 参数线性规划
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2
§1 对偶问题的提出
2011-12-2
9
类似于前面的资源定价问题,每一个约束条件对应一个“ 对偶变量” 类似于前面的资源定价问题,每一个约束条件对应一个“ 对偶变量”,它就 相当于给各资源的单位定价。于是我们有如下的对偶规划: 对偶规划 相当于给各资源的单位定价。于是我们有如下的对偶规划:
min W = b1 y1 + b2 y2 + ⋯ + bm ym
(原问题)无可行解。 原问题)无可行解。
2011-12-2 16
3、最优性 、
如果
ˆ xj,
ˆ yi , i = 1,..., m, j = 1,...n
ˆ ˆ ∑c x = ∑b y
j =1 j j i =1 i n m i

别是原问题和对偶问题的可行解, 别是原问题和对偶问题的可行解,且有

ˆ ˆ x j , yi , i = 1,..., m, j = 1,...n 分别是原问题和对偶问题的
y1, y2 > 0
y1 , y2 > 0
于是对偶问题即为: 于是对偶问题即为:
m in ( − Z ) = − 2 x1 − 3 x 2
- 2 x1 - 2 x 2 ≥ - 12 - 4 x ≥ - 16 1 - 5 x 2 ≥ - 15 x1 , x 2 ≥ 0
2011-12-2

最优解。 最优解。 证明 和
y ∗i , i = 1,..., m, j = 1,...n x j,

m
分别是原问题
n n m 对偶问题的最优解,则由弱对偶性, 对偶问题的最优解,则由弱对偶性, j =1 n j =1 m i =1
ˆ c j x j ≤ ∑ c j x ∗ j ≤ ∑ bi y ∗i ≤ ∑ bi yi ∑ ˆ
AX ≤ b
n个变量 个变量
AT Y ≥ C T
m个变量 个变量
X ≥0
Y ≥0
的原问题,由此写出其对偶问题如右方所示,那么, 这是规范形式 的原问题,由此写出其对偶问题如右方所示,那么,当原问题 不是规范形式时,应如何写出其对偶问题? 不是规范形式时,应如何写出其对偶问题?可以先将原问题化成规范的 原问题,再写出对偶问题。 原问题,再写出对偶问题。
min W = 12 y1 + 16 y2 + 15 y3
s.t
2 y1 + 4 y2 ≥2 2 y1 + 5 y3 ≥ 3
y1 , y2 , y3 > 0
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原问题
对偶问题
max Z = 2 x 1 + 3 x 2
2 x 1 + 2 x 2 ≤ 12 4 x ≤ 16 1 5 x 2 ≤ 15 x1 , x 2 ≥ 0
2011-12-2
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例 写出下述规划的对偶问题
解 先将该问题化为规范形式
min W = 12 y1 + 16 y2 + 15 y3
max(−W ) = −12y1 −16y2 −15y3
s.t
2 y1 + 4 y2 ≥2 + 5 y3 ≥ 3 2 y1
s.t
- 2 y1 - 4 y2 ≤ - 2 − 2 y1 − 5 y3 ≤ −3
类似的,生产产品Ⅱ的资源用于出租时,租金收入应满足: 类似的,生产产品Ⅱ的资源用于出租时,租金收入应满足:
2 y1 + 5 y3 ≥ 3
总的租金收入: 总的租金收入:
12 y1 + 16 y2 + 15 y3
而就乙方而言,希望甲方的租金收入在满足约束的条件下越小越好, 而就乙方而言,希望甲方的租金收入在满足约束的条件下越小越好, 这样双方才可能达成协议。 这样双方才可能达成协议。 的线性规划模型: 于是得到下述 的线性规划模型:
≤ (≥ ) =
变量 : n个变量 个变量
≥0 (≤ 0) 无约束
约束条件:n个约束 约束条件: 个约束
≥0 (≤ 0) 无约束
约束条件右端项 价值系数
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≥ (≤ ) =
价值系数 约束条件右端项
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§3 对偶问题的基本性质
就上节所讨论的一般的线性规划问题及其对偶问题,有如下的性质: 就上节所讨论的一般的线性规划问题及其对偶问题,有如下的性质: 1、弱对偶性 、 如果
x j,
y i , i = 1,..., m, j = 1,...n
x j ≤ ∑ bi y i
i =1 m

别是原问题和对偶问题的可行解, 别是原问题和对偶问题的可行解,则恒有
∑c
j =1
n
j
考虑利用 2、无界性 、
cj ≤ ∑aij yi
i=1
m

∑a x
j=1 ij
n
j
≤ bi
代入。 代入。
如果原问题(对偶问题)有无界解, 如果原问题(对偶问题)有无界解,则其对偶问题
i =1
ˆ ˆ ∑c x = ∑b y

j =1 j j i =1 i
i
ˆ cj xj = ∑cj x∗ j = ∑bi y∗i = ∑bi yi ∑ ˆ
2011-12-2
n
,所以
n
m
m
j=1
j =1
i=1
i=1
17
4、强对偶性 、
如果原问题有最优解,则其对偶问题也必有最优解, 如果原问题有最优解,则其对偶问题也必有最优解,
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10
对偶问题与原问题的关系: 对偶问题与原问题的关系: 目标函数: 目标函数:MAX 原 问 题 变量 : 目标函数: 目标函数:MIN 对 偶 问 题 变量 :
max Z = CX
约束条件: 个约束 约束条件:m个约束
min W = bT Y
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