目标规划单纯形法
用单纯形法求解目标规划
P3 -56 －8 －10 0 0 0 0 0 1 0
Cj
0
0
0 P1 P2 P2 P3 0 0
CB XB b x1
x2
d
1
d
1
d
2
d
2
d
3
d
3
x3
0
d
1
5 3/2 0
1 －1 1/2 -1/2 0
0 0 0 -2/5 2/5 1
0 1 0 -3/10 3/10 0
00 01 0 0
00 00 0 0
00 00 0 0
P2 P3 0
d
2
d
3
d
3
000
000
-1 0 0
0 1 -1
0 0 0单
1 0 0纯 0 0 1形 0 -1 1 表 0 1/10 -1/101
-1 -3/5 3/5
0 1/20 -1/20
cj
CB XB b
0 x3 60
0 x1 0
0
d
2
36
P3
d
3
48
P1 j c j z j P2
P3
0 x3 12
0 x1 24/5
0
d
2
36/5
0 x2
j cj zj
12/5
P1 P2 P
单纯形表1
00 x1 x2
0 P1 x3 d1
00
d1
d
2Байду номын сангаас
0 20 1 -5 5 0
1 -2 0 1 -1 0
运筹学第5章 单纯形法
0 0 1
在第一次找可行基时，所找到的基或为单位矩阵或为由单位矩阵的 各列向量所组成，称之为初始可行基，其相应的基本可行解叫初始基 本可行解。如果找不到单位矩阵或由单位矩阵的各列向量组成的基作 为初始可行基，我们将构造初始可行基，具体做法在以后详细讲述。
8Leabharlann §1 单纯形法的基本思路和原理
二、 最优性检验 所谓最优性检验就是判断已求得的基本可行解是否是最优解。
5
§1 单纯形法的基本思路和原理
线性规划解之间的关系：
1.可行解与最优解： 最优解一定是可行解，但可行解不一定是最优解。
2. 可行解与基本解： 基本解不一定是可行解，可行解也不一定是基本解。
3. 可行解与基本可行解： 基本可行解一定是可行解，但可行解不一定是基本可行解。
4. 基本解与基本可行解： 基本可行解一定是基本解， 但基本解不一定是基本可行解。
9
§1 单纯形法的基本思路和原理
2.最优解判别定理
对于求最大目标函数的问题中，对于某个基本可行解，如
果所有检验数 j≤0，则这个基本可行解是最优解。 下面我
们用通俗的说法来解释最优解判别定理。设用非基变量表示
的目标函数为: z z0 j xj jJ 由于所有的xj的取值范围为大于等于零，当所有的 j都小
由线性代数的知识知道，如果我们在约束方程组系数矩阵中找
到一个基，令这个基的非基变量为零，再求解这个m元线性方程组就
可得到唯一的解了，这个解我们称之为线性规划的基本解。
在此例中我们不妨找到
1 1 0 B3 1 0 0
为A的一个基，令这个基的非
1 0 1
基变量x１，s2为零。这时约束方程就变为基变量的约束方程：
第五章 单 纯 形 法
目标规划的单纯形法
Ch4 Goal Programming
2020年5月14日星期四 Page 2 of 6
【解】用单纯形法求解目标规划问题的具体步骤如下：
第１步：列出初始单纯形表。由于目标规划中的目标函数一定是求极小， 为方便起见不转换成求极大。又由于各目标约束中的负偏差变量其系数均为 单位向量，全部负偏差变量的系数列向量构成一个基。因此本例中以d1－、d2 －、d3－作为基变量，列出初始单纯形表见表4－1。
1
§4.3 单纯形法 Simplex Method
Ch4 Goal Programming
2020年5月14日星期四 Page 5 of 6
这里需要说明两点： 1．对目标函数的优化是先按优先顺序逐步进行的。当P1行的
所有检验数均为非负时，说明第一级已得到优化，可转入下一 级，再考察P2行的检验数是否存在负值，依此类推。
因为目标函数中各偏差变量分别乘以不同的优先因子，因此表中检验
数（cj－zj）按优先因子Ｐ1、Ｐ2分成两行，分别计算。
第２步：确定换入变量。在表4－１中按优先级顺序依次检查Ｐ1,P2,Ｐ 3,…，Ｐk行的（cj－zj）值是否有负的。因表中Ｐ1行存在负检验数，说明目 标函数中第一优先级可进一步优化，选取Ｐ 行中最小检验数，其对应变量
第五章 整数规划 Exit
b
0
x1 1 ½
1/2 －1/2
20
0
d1+
[1/2] －1 1 1/2 －1/2
10
P2
d3－
1/2
－3/2 3/2 1 －1 40
Cj－Zj
P1
1
1
P2
－½
－3/2
1
0
x1 1
1 －1
解目标规划的单纯形法
(5) 当k=K时，计算结束. 表中的解即为满意解.否则置 k=k+1，返回到(2).
【例4--4】 用单纯形法求解目标规划问题
min
z
P1
d
1
P2
(
d
_ 2
d
2
)
P3
d
3
2 x1 x2 xs 11
cj-zj
P2
P3
3/2 3/2 1/2 1
3
-3
1 1
-1/2 1/2 -1 1/2 -1/2
1/2 -1/2 -5 5 1 1 11 5 -5
4 10/3 10 -1 6/3
1
依此类推，直至得到最终表为止。见表4-3.
表4-3
cj CB XB b
P1 P2 P3 P4 x1 x2 xs d1- d1+ d2- d2+ d3- d3+ θ
P2 d2-1 6 1/3 1/3
1
P3 d2+ 1 -6 -1/3 -1/3
1
表4-4
P4 d3- d3+ -1 1
1
θ
表4-3所示的解x1*=2，x2*=4为例1的满意解. 此解相当于图4-1的G点。由表4-4得到解x1*=10/3， x2*=10/3，此解相当于图4-1的D点，G、D两点的凸线 性组合都是例1的满意解.
解目标规划问题的单纯形法的计算步骤:
(1) 建立初始单纯形表，在表中将检验数行按优先因子 个数分别列成K行，置k=1.
此表(解中2相 的当解) 于即检图为满4-查1意的解G.点该。 行中是否存在负数，且对应的前k-1行的系 数是零。若有负数取其中最小者对应的变量为换入 ③ 因k(=1)＜K(=3)，置k=k+1=2，返回到(2)。
目标规划模型的求解(NO17)
工序
产品 A 工时定额
B
生产能力
加工
10
9
210
装配
5
6
120
毛利（元/件）
400
500
23
工厂领导提出下列目标：
（1）每个作业班的毛利不少于9800元；
（2）充分利用两个工序的工时，且已知加工工时费是装配 工时费的二倍；
（3） 尽量减少加班。
问：该工厂应如何生产，才能使这些目标依序实现？试建
立其数学模型。
8
初始单纯形表
min
Z
P1d1
P2
d
2
P3
(d
3
d
3
)
s.t.
3x1 x2
d1 d1 60
x1
x2
2x3
d
2
d
2
10
x1
x2
x3
d
3
d
3
20
xi
0;
d
i
0;
d
i
0(i
1,2,3)
min z1 d1 60 3x1 x2 d1 min z2 d2 min z3 d3 d3 20 x1 x2 x3 2d3
建立模型的电 子表格模型
4x1+3x2+ d3--d3+ =30
20
优化 目标1
P1： minZ1=d1-
优化 目标2
minZ2= d2++d2-
21
优化 目标3
P3： minZ3=d3-
此表也即为最优表，最优解为 x1 4.8, x2 4.8, d2 2, d3 3.6 ：
目标的达到情况：
Z
单纯形法
a11x1 + a12x2 + . . . + a1nxn = b1 a21x1 + a22x2 + . . . + a2nxn = b2 ... ... ... am1x1 + am2x2 + . . . + amnxn =bm x1 > 0, x2 > 0, . . . , xn > 0.
巨斯特石油公司混合问题
巨斯特石油公司要生产两种汽油产品, 一种是 一般的汽油, 另一种是特殊的汽油, 公司炼油 厂希望通过合成4类石油成份来生产这两种汽 油产品; 这些汽油的售价不同,4种石油成份成 本也不同; 公司希望确定一种混合这4类石油 成份以生产两种汽油产品的方案来获取最大 的利润.
巨斯特石油公司混合问题
单纯形法
例红星重型机械厂的产品组合问题的线性规 划问题引入松弛变量化为如下标准形式：
max
Z 4 x1 3 x2
x3 6 x1 2 x2 x4 8 s.t 2 x1 3 x2 x5 18 x , x , x , x , x 0 1 2 3 4 5
线性规划在不同领域的应用
线性规划在很多领域都有应用, 除前面的经典 应用模型外, 本章继续举例研究一些较为复杂 应用案例: 如航线安排问题P80, 水力发电问题P82, 用来 进一步说明线性规划建模技术与用Excel求解 方法. 这里不再一一列举.
基阵（ P1 P2 P4,）基本可行解(6,2,0,4,0)对应可行区域顶点B(6,2) 基阵（ P1 P3, P4,）, 基本解(9,0,-3,8,0)对应顶点A(9,0) ………………. 另外，A的另外两个m=3阶子矩阵（ P2,P4,P5 ）和（ P1,P3,P5 ）不可逆， 不能构成基阵.
单纯形法求解线性规划的步骤
单纯形法求解线性规划的步骤1>初始化将给定的线性规划问题化成标准形式,并建立一个初始表格,它最右边的单元格都是非负的(否则无解),接下来的m列组成一个m*m的单元矩阵(目标行的单元格则不必满足这一条件),这m列确定了初始的基本可行解的基本变量,而表格中行用基本变量来表示2>最优化测试如果目标行的所有单元格都是非负的(除了最右列中代表目标函数值的那个单元格),就可以停止了,该表格代表了一个最优解,它的基本变量的值在最右列中,而剩下的非基本变量都为03>确定输入变量从目标行的前n个单元格中选择一个负的单元格(选择绝对值最大的那个)该单元格所在的列确定的输入变量及主元列4>确定分离变量对于主元列的每个正单元格,求出θ比率(如果主元格的单元格为负或为0,说明该问题是无解的,算法终止),找出θ比率最小的列,改行确定了分离变量和主元行5>建立下一张表格将主元行的所有单元格除以主元得到新的主元行,包括主元行在内的每一行,要减去改行主元列单元格和新主元行的成绩(除主元行为1外,这一步将主元列的所有单元格变成0).把主元列的变量名进行代换,得到新的单纯形表,返回第一步为求简单在本程序中,需要自己建立标准矩阵(比如加入松弛变量等工作需要用户自己完成),程序的输入有两种方式:1:指定行和列,由用户自行输入每一个元素SimpleMatrix(introw=0,int col=0);2:直接在主程序中初始化一个二维数组,然后利用构造函数SimpleMatrix(introw,int col,double **M) 来初始化和处理(本程序所用的实例用的是这种方法)程序中主要的函数以及说明~SimpleMatrix();销毁动态分配的数组.用于很难预先估计矩阵的行和列,所以在程序中才了动态的内存分配.需要重载析构函数bool Is_objectLine_All_Positive();其中row2为主元所在的行,col为主元所在的列,row1为要处理的行void PrintAnswer();数不合法"<<endl;}SimpleMatrix::SimpleMatrix(int row,int col){init(row,col);for(int i=0;i<rowLen;i++)cout<<"请输入矩阵中第"<<i+1<<"行的系数"<<endl; for(int j=0;j<colLen;j++)cin>>data[i][j];}？}SimpleMatrix::SimpleMatrix(int row,int col,double **M) {rowLen=row;colLen=col;init(row,col);for (int i=0;i<row;i++)for(int j=0;j<col;j++){data[i][j]=*((double*)M+col*i+j); ;}}SimpleMatrix::~SimpleMatrix(){if(colLen*rowLen != 0 ){for(int i=rowLen-1;i>=0;i--){if (data[i]!=NULL)delete[] data[i];}if (data!=NULL)delete[] data;}？}bool SimpleMatrix::Is_objectLine_All_Positive(){for(int i=0;i<colLen-1;i++)if(data[rowLen-1][i]<0)return false;return true;}bool SimpleMatrix::Is_MainCol_All_Negative(int col) {for(int i=0;i<rowLen;i++)if(data[i][col]>0)return false;return true;}bool SimpleMatrix::Is_column_all_Positive(int col){for(int i=0;i<rowLen-1;i++){return false;}return true;}int SimpleMatrix::InColumn(){int count=0;for(int i=0;i<colLen-1;i++){int temp=GetItem(rowLen-1,i);if(temp>=0){count++;}elsebreak;}double maxItem=fabs(GetItem(rowLen-1,count));int index_col;for(i=0;i<colLen-1;i++){double temp=GetItem(rowLen-1,i);if(temp<0){if(maxItem<=fabs(temp)){maxItem=fabs(temp);index_col=i;}}}return index_col;}int SimpleMatrix::DepartRow(int col){int index_row;int count=0;for(int i=0;i<rowLen;i++){if(data[i][col]<0)count++;elsebreak;}double minItem=data[count][colLen-1]/data[count][col]; index_row=count;double temp;for(i=0;i<rowLen-1;i++)temp=data[i][col];if(temp>0){temp=data[i][colLen-1]/temp;if(temp<minItem){minItem=temp;index_row=i;}}}return index_row;}void SimpleMatrix::MainItem_To_1(int row,int col){double temp=GetItem(row,col);pp#include <iostream>#include ""using namespace std;int main(){double M[4][7]={{5,3,1,1,0,0,9},{-5,6,15,0,1,0,15},{2,-1,1,0,0,-1,5},{-10,-15,-12,0,0,0,}}; SimpleMatrix Matrix(4,7,(double **)M);if(5))//判断是否存在最优解{bool p=();//判断主元列是否全部为正,确定是否已经取得最优解while(!p){int col=();//确定主元所在的行if(col))//确定线性规划的解是否为无解的{cout<<"线性规划问题是无界的,没有最优解"<<endl;exit(EXIT_FAILURE);}else{int mainRow=(col);//确定主元所在的行(mainRow,col);//将主元所在的行做变换,使主元变成1int i=0;while(i<()){if(i!=mainRow){(i,mainRow,col);//处理矩阵中其他的行,使主元列的元素为0i++;}elsei++;}}}for(int i=0;i<();i++)//输出变换以后的矩阵,判断是否正确处理{for (int j=0;j<();j++){cout<<(i,j)<<" ";}cout<<endl;}p=();}();}elsecout<<"线性规划无解"<<endl;return0;}。
简述单纯形法步骤
简述单纯形法步骤单纯形法是一种用于求解线性规划问题的常用方法，它通过不断迭代来逐步逼近最优解。
下面将以简述单纯形法步骤为标题，详细介绍单纯形法的具体步骤。
1. 构建初始单纯形表单纯形法的第一步是构建初始单纯形表。
将线性规划问题的约束条件和目标函数转化为矩阵形式，并引入松弛变量，得到初始单纯形表。
初始单纯形表由约束系数矩阵、决策变量系数矩阵、右侧常数向量以及目标函数系数矩阵组成。
2. 检验是否达到最优解在初始单纯形表中，通过计算每个基变量的单位贡献值来检验是否达到最优解。
单位贡献值等于目标函数系数与对应基变量列的乘积之和减去目标函数系数。
如果所有单位贡献值均小于等于0，则达到最优解，算法结束。
否则，进入下一步。
3. 确定入基变量和出基变量在初始单纯形表中，选择单位贡献值最小且小于0的列所对应的非基变量作为入基变量。
然后，通过计算各行的比值，选择使得比值最小的行所对应的基变量作为出基变量。
4. 更新单纯形表在确定了入基变量和出基变量后，需要对单纯形表进行更新。
首先，将出基变量所在列归一化为1，然后通过高斯消元法将其他列元素消为0，得到新的单纯形表。
5. 转至步骤2经过更新后的单纯形表还不能达到最优解，需要再次进行检验。
重复步骤2至步骤4，直到所有单位贡献值均小于等于0，达到最优解为止。
6. 解读单纯形表当单纯形法得到最优解时，可以通过解读单纯形表来获得最优解的数值。
在单纯形表的最后一行，可以得到最优解的目标函数值。
而在单纯形表的非基变量列中，可以得到各个决策变量的取值。
单纯形法是一种高效的线性规划求解算法，通过不断迭代来逐步逼近最优解。
它的基本思想是通过选择合适的入基变量和出基变量，来更新单纯形表，使得目标函数值不断减小，最终达到最优解。
在实际应用中，单纯形法被广泛应用于生产计划、资源分配、运输问题等领域。
总结一下单纯形法的步骤：首先，构建初始单纯形表；然后，检验是否达到最优解；接着，确定入基变量和出基变量；然后，更新单纯形表；最后，转至步骤2，直到达到最优解。
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2.2.4 目标规划的基本概念
① 线性规划目标 ② 可行解 ③ 可接受解与不可接受解 ④ 达成函数 ⑤ 最优解 ⑥ 多重最优解 ⑦ 无界解
2.2.5 目标规划的单纯形法
一般形式：
cj
c1
c2
CB
XB
b
x1
x2
cj1
xj1
bo1
e11
e12
cj2
xj2
bo2
e21
e22
cn+2m xn+2m e1n+2m e2n+2m
min Z
P1d1
2.5P2d3
P2
d
4
P3d2
30
x1
2x1
12
x2 x2
d1
d
2
d1 d
2
2500 140
s.t.
x1
d3 d3 60
x2
d
4
d
4
100
x12 0, dl , dl 0 (l 1.2.3.4)
2.2.5 目标规划的单纯形法
cj
0 0 P1 0 0 P3
2.2.5 目标规划的单纯形法
cj0Biblioteka 0 P1 00P3
0 2.5P2 0 P2
CB XB
b
x1
x2
d1 d1
d
2
d
2
d
3
d
3
d
4
d
4
P1 d1 400
0
-3
1
-1 -15 15
0
0
2.5P2
d
3
10
0 1/2 0
0 1/2 -1/2 -1
1
0 x1 70
1 1/2 0
0 1/2 -1/2 0
以ers为主元素进行变换，得到新的单纯 形表，获得一组新解，返回到第2步。
6、对求得的解进行分析
当k=K时，计算结束，停止运算；表中 的解即为最终解。若不满意，需修改模 型，即调整目标优先等级和权系数，或 者改变目标值，重新进行第1步。否则置 k=k+1，返回第2步。
例 用单纯形法求解下列目标规划问题
2.2.5 目标规划的单纯形法
2、检验是否为满意解
若Pk这一行某些负检验数的同列上面（ 较高优先等级）没有正检验数，说明未 得到满意解，应继续改进，转到第3步； 若Pk这一行全部负检验数的同列上面（ 较高优先等级）都有正检验数，说明目 标虽没达到，但已不能改进，故得满意 解，转到第6步。
2.2.5 目标规划的单纯形法
cjm
xjm
bom
em1
em2
P1
σ11
σ12
σj
P2
σ21
σ22
emn+2m σ1n+2m σ2n+2m
PK
σm1
σm2
σmn+2m
2.2.5 目标规划的单纯形法
单纯形法的计算步骤
1、建立初始单纯形表
一般假定初始解在原点，即以约束条件 中的所有负偏差变量或松弛变量为初始 基变量，按目标优先等级从左至右分别 计算出各列的检验数，填入表下半部的K 行中，置 k=1 。
0 2.5P2 0 P2
d
3
d
3
d
4
d
4
0
0
00
0
0
00
1 －1 0 0
0
0
1 －1
0 0 00
0 2.5 0 1
0 0 00
为d3换出变量。
2.2.5 目标规划的单纯形法
cj
0
0 P1 0 0 P3 0 2.5P2 0 P2
CB XB b
P1 d1 700
x x 1
2
d1 d1
d
2
0 12 1 －1 0
2.2.3 目标规划的图解法
例某企业生产两种产品，在单件利润等有关数 据已知条件下，要求制定一个获利最大的生产 计划：
目标，第一级：允许加班，加班时间每周不超
过10产小时品；第二Ⅰ级：产品产Ⅱ量满足市限场量需求
销量（kg/ 件）
24
30
时间（h/件）
1
1
40
利润（元/ 件）
8
10
2.2.3 目标规划的图解法
例，某电视机厂装配黑白和彩色电视，每装配 一台占用装配线1小时，装配线每周计划开动 40小时。预计市场每周彩色电视机的销售量为 24台，每台获利80元，黑白电视机销售量30台 ，每台可获利40元，该厂目标为：
第一级：充分利用装配线每周开动40小时
第二级：允许装配加班，但每周尽量不超过10 小时
第三级：允许装配电视机的数量尽量满足市需 要，因彩色利润高，故其权系数为2
d
2
d
3
d
3
0 －30 30
d
4
d
4
00
0
d
2
20
0
1
0 0 1 －1 －2 2
0
0
0 x1 60
1
0
00 0
0
1 －1 0
0
0
d
4
100
0
1
00 0
0
0
0
1 －1
P1
0 －12 0 1 0
0 30 －30 0
0
σj
P2
0
0
00 0
0
0 2.5 0
1
P3
0
0 00 0
1
0
0
0
0
θ= min｛700/30,20/2,－, －｝=10 ,故 d为2换出变量。
P3
0 1/5 -1/15 1/15 1 0
θ= min｛－,350/6,1250/6,100/1｝=75 ,故
0 2.5P2 0
P2
2.2.5 目标规划的单纯形法
4、确定出基变量 其方法同线性规划，即依据最小比值法则
min
bsi eis
/ eis
0
bor ers
故确定xr为出基变量，ers为主元素。若有几个 相同的行可供选择时，选最上面那一行所对应 得变量为xr 。
2.2.5 目标规划的单纯形法
5、旋转变换（变量迭代）
3、确定进基变量
在Pk行，从那些上面没有正检验数的负 检验数中，选绝对值最大者，对应的变 量xs就是进基变量。若Pk行中有几个相 同的绝对值最大者，则依次比较它们各 列下部的检验数，取其绝对值最大的负 检验数的所在列的xs为进基变量。假如仍 无法确定，则选最左边的变量（变量下 标小者）为进基变量，转第4步。否则， 转第6步。
P3
d
2
2.5P2
d
3
b x1
80/3 0
70/3 0
0
x1 250/3
1
0
d
4
100
0
0
P1
0
0 P3
x2
d1 d1
d
2
d
2
-1/5 1/15 -1/15 -1 1
2/5 1/30 -1/30 0 0
2/5 1/30 -1/30 0 0
1
0
000
P1
0
0
1
000
σj
P2
0
-1 -1/12 1/12 0 0
0
0
d
4
100
0
10
0
0
0
0
0
00 00 00 1 -1
P1
0
3
0
1 15 -15 0
0
0
0
σj
P2
0 -5/4 0
0 -5/4 5/4 5/2 0
0
1
P3 0
0
0
0
0
1
00
0
0
θ= min｛400/15,－,－, －｝=10 ,故 d为1换出变量。
2.2.5 目标规划的单纯形法
cj
0
CB XB
CB XB
b x1
x2
d1 d1
d
2
d
2
P1 d1 2500 30
12
1 －1 0
0
0
d
2
140
2
1
0 0 1 －1
0
d
3
60
1
0
00 0
0
0
d
4
100
0
1
00 0
0
P1 －30 －12 0 1 0
0
σj
P2
0
0
00 0
0
P3
0
0
00 0
1
θ= min｛2500/30,140/2,60/1｝=60 ,故