二三版兼用《运筹学教程》胡运权主编课后习题答案(第八章)共37页文档

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胡运权运筹学简答题

胡运权运筹学简答题

胡运权运筹学简答题胡运权先生是我们大家公认的物流学泰斗,其所著作的《运筹学》(Operations Research)与《管理科学与工程中的计量技术》(Quantitative Techniques in Management and Engineering)是我国管理学、工程学等许多学科的基础教材。

在本文中,我将回答一下有关胡运权老师所著作的《运筹学》的一些简答题。

一、为什么要学习运筹学?运筹学是一门应用数学,旨在对复杂的决策问题进行优化和决策。

而在现代社会,我们面对的问题无时无刻不与优化、决策相关。

如何通过建立数学模型,对现实问题进行量化分析,据此进行科学地优化和决策,是运筹学吸引我们学习的重要原因。

运筹学涉及的领域非常广泛,可以应用于生产、运输、库存、投资、金融、环境等各个领域。

众所周知,计算机技术的发展与日俱增,已经在各个领域发挥了巨大的作用。

而运筹学作为与计算机紧密结合的一门应用数学,则是计算机技术发挥作用的重要工具。

二、什么是数学规划?数学规划,也称为数学优化,是一种运筹学中用于求解最优决策的数学方法。

数学规划以优化目标函数为主要目标,以约束条件为限制方程,利用数学模型对问题进行精确描述,目标是通过调整决策变量,使得目标函数取得最大值或最小值,以达到问题的最优解。

数学规划可以分为线性规划、非线性规划、整数规划等几种类型。

它们的区别在于目标函数和约束条件的形式。

其中,线性规划是最常见的类型,它的目标函数和约束条件都是线性的。

线性规划的数学模型可以表示为:max\ c^Tx \\s.t.\ Ax \leq b \\\ \ \ x \geq 0其中,x 是决策变量向量,c 是目标函数系数向量,A 是系数矩阵,b 是约束条件向量。

整数规划则是在线性规划的基础上,要求决策变量只取整数值。

非线性规划则包括一些目标函数或约束条件非线性的情况,要求采用非线性的数学方法进行求解。

三、什么是线性规划?线性规划是数学规划中最常见的类型,也是应用最广泛的求解方法之一。

运筹学PPT完整版胡运权

运筹学PPT完整版胡运权

C
m n
基可行解:满足变量非负约束条件的基本解,简称基可
行解。
可行基:对应于基可行解的基称为可行基。
可 行 解
非可行解
基解
基可行解
线性规划问题的数学模型
例1.4 求线性规划问题的所有基矩阵。
Page 30
解: 约束方程的系数矩阵为2×5矩阵 r(A)=2,2阶子矩阵有10个,其中基矩阵只有9个,即
运筹学的历史
“运作研究(Operational Research)小组”:解决复 杂的战略和战术问题。例如:
1. 如何合理运用雷达有效地对付德军德空袭 2. 对商船如何进行编队护航,使船队遭受德国潜
艇攻击时损失最少; 3. 在各种情况下如何调整反潜深水炸弹的爆炸深
度,才能增加对德国潜艇的杀伤力等。
Page 4
线性规划问题的数学模型
约束方程的转换:由不等式转换为等式。
aij x j bi
aij x j xni bi
xni 0 称为松弛变量
aij x j bi
aij x j xni bi
xni 0 称为剩余变量
变量 x j 的变0换 可令 xj x,j 显x然j 0
Page 23
用 x3 x3 替换 x3 ,且 x3 , x3 0
线性规划问题的数学模型
Page 25
(2) 第一个约束条件是“≤”号,在“≤”左端加入松驰变量x4, x4≥0,化为等式;
(3) 第二个约束条件是“≥”号,在“≥”左端减去剩余变量x5, x5≥0;
(4) 第3个约束方程右端常数项为-5,方程两边同乘以(-1),将右 端常数项化为正数;
x
v a 2x2 x a dv 0 dx
2(a 2 x) x (2) (a 2 x)2 0

清华大学《运筹学教程》胡运权主编课后习题答案

清华大学《运筹学教程》胡运权主编课后习题答案

st
8x1 3x1
x2 x6
4x3 0
2 x5
10
x j 0(, j 1,,6)
基可行解
x1 x2 x3 x4 x5 x6 Z 0 3 0 0 3.5 0 3
0 0 1.5 0 8 0 3
0003500
page 10
0.7 0 0 0 2 2.2 2.2 10
5 13 April 2021
5 5 School of Management
运筹学教程
第一章习题解答
min Z 5x1 2x2 3x3 2x4
(2)
st
2x1x1 22x2x23xx33
4 x4 2 x4
7 3
x j 0, ( j 1,4)
x1 0 0 2/5
page 11 13 April 2021
基可行解
6 x2 2 x2
6 4
x1, x2 0
无穷多最优解,
x1
1, x2
1,Z 3
3是一个最优解
max Z 3x1 2x2
(2)
st.32xx11
x2 2 4x2 12
x1, x2 0
该问题无解
4
School of Management
运筹学教程
page 5 13 April 2021
a=3, j=5, k= -1.5
page 23 13 April 2021
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School of Management
运筹学教程
第一章习题解答
1.9 若X(1)、X(2)均为某线性规划问题的
最优解,证明在这两点连线上的所有点也是
该问题的最优解。 max Z CT X
设X (1)和X (2)满足: AX b

运筹学完整版胡运权

运筹学完整版胡运权

运筹学简述
运筹学的历史
“运作研究(Operational Research)小组”:解决复 杂的战略和战术问题。例如:
1. 如何合理运用雷达有效地对付德军德空袭 2. 对商船如何进行编队护航,使船队遭受德国潜
艇攻击时损失最少; 3. 在各种情况下如何调整反潜深水炸弹的爆炸深
度,才能增加对德国潜艇的杀伤力等。
线性规划问题的数学模型
Page 16
2. 线性规划的数学模型由三个要素构成 决策变量 Decision variables 目标函数 Objective function 约束条件 Constraints
怎样辨别一个模型是线性规划模型?
其特征是: (1)问题的目标函数是多个决策变量的线性函数, 通常是求最大值或最小值; (2)问题的约束条件是一组多个决策变量的线性不 等式或等式。
x3) x3)
x5 2 5
x1 , x2 , x3 , x3, x4 , x5 0
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线性规划问题的数学模型
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4. 线性规划问题的解
线性规划问题
n
max Z c j x j (1) j1
s.t
n j1
aij x j
bi
(i 1,2,, m)
每年节约成本600万美元 每年节约成本7000万
优化商业用户的电话销售中心选址
控制成本库存(制定最优再定购点和定购 量确保安全库存) 制定最优铁路时刻表并调整铁路日运营量
优化员工安排,以最低成本服务客户
每年节约成本4.06亿美元,销 售额大幅增加 每年节约成本380万美元
每年节约成本1500万美元, 年收入大幅增加。 每年节约成本1300万美元
绪论

《运筹学》胡运权清华版-8-04最大流

《运筹学》胡运权清华版-8-04最大流
交通规划
在城市交通规划中,最大流问题可以用于解决道路流量分配问题, 优化交通流以减少拥堵和提高通行效率。
电力网络
在电力网络中,最大流问题可以用于确定电力的最优传输方案,以 满足不同地区的需求并降低传输损耗。
05
总与展望
最大流问题的重要性和意义
实际应用
最大流问题在现实世界中具有广 泛的应用,如物流网络、交通调 度和电力传输等领域,解决最大 流问题有助于提高这些系统的效 率和可靠性。
03
最大流问题的求解算法分 析
Ford-Fulkerson算法的时间复杂度分析
算法时间复杂度
Ford-Fulkerson算法的时间复杂度为O(VE^2),其中V是顶点的数量,E是边 的数量。
原因分析
该算法通过不断寻找增广路径并更新残量值来求解最大流,每次找到增广路径 都需要遍历所有边,而增广路径的数量最多为E,因此总的时间复杂度为 O(VE^2)。
THANKS
感谢观看
流量
在有向图中,每条边都有一个非 负数表示其流量,表示该边实际 传递的流量。
增广路径与Ford-Fulkerson算法
增广路径
在有向图中,从源点出发,经过若干条边和顶点,最后回到源点的路径。
Ford-Fulkerson算法
通过不断寻找增广路径并更新流量值,最终找到最大流的算法。
预流推进算法(Push-Relabel)
理论价值
最大流问题作为运筹学中的经典 问题,具有重要的理论价值,其 研究有助于推动运筹学和组合优 化理论的深入发展。
挑战性
最大流问题是一个NP难问题,具 有很高的计算复杂度,解决该问 题需要设计高效的算法和优化技 术,具有很大的挑战性。
未来研究方向和展望

运筹学教程(第二版)(胡运权)课后答案(清华大学出版社)

运筹学教程(第二版)(胡运权)课后答案(清华大学出版社)

运筹学教程(第⼆版)(胡运权)课后答案(清华⼤学出版社)运筹学教程(第⼆版)习题解答第⼀章习题解答运筹学教程1.1 ⽤图解法求解下列线性规划问题。

并指出问题具有惟⼀最优解、⽆穷多最优解、⽆界解还是⽆可⾏解。

1 2x , x ≥ 0 ? ≤ 2 2 1 ? .? 2 x 1 - x 2 ≥ 2st- 2 x + 3x (4) max Z = 5 x 1 + 6 x 2≤ 82 5 ≤ x ? 1 ? 5 ≤ x ≤ 10 .?max Z = x 1 + x 26 x 1 + 10 x 2 ≤ 120st ?(3) 1 2 x , x ≥ 0 ? 2 1 ? ? ? 4 x 1 + 6 x 2 ≥ 6st .?2 x + 2 x ≥ 4 (1) min Z = 2 x 1 +3 x 21 2 ? ≥ 12 2 1 ? x , x ≥ 0 .? ?2 x 1 + x 2 ≤ 2st ?3x + 4 x (2) max Z = 3x 1 + 2 x 2x , x ≥ 0 1 2该问题⽆解≥ 12 2 1 ? ? 2 x 1 + x 2 ≤ 2st .?3 x +4 x ( 2 ) max Z = 3 x 1 + 2 x 2第⼀章习题解答3 2 1x = 1, x = 1, Z = 3是⼀个最优解⽆穷多最优解,1 2x , x ≥ 0 ? 2 1 ? ? ? 4 x 1 + 6 x 2 ≥ 6st .?2 x + 2 x ≥ 4 (1) min Z = 2 x 1 +3 x 2该问题有⽆界解1 2x , x ≥ 0 ? ≤ 2 2 1 ? .? 2 x 1 - x 2 ≥ 2st- 2 x + 3x (4) max Z = 5x 1 + 6 x 2第⼀章习题解答唯⼀最优解, x 1 = 10, x 2 = 6, Z = 16 ≤ 82 5 ≤ x ?1 ? 5 ≤ x ≤ 10 .?max Z = x 1 + x 26 x 1 + 10 x 2 ≤ 120st ?(3)第⼀章习题解答运筹学教程1.2 将下述线性规划问题化成标准形式。

运筹学课后习题答案

运筹学课后习题答案

第一章 线性规划1、由图可得:最优解为2、用图解法求解线性规划: Min z=2x 1+x 2⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥≤≤≥+≤+-01058244212121x x x x x x解:由图可得:最优解x=1.6,y=6.4Max z=5x 1+6x 2⎪⎩⎪⎨⎧≥≤+-≥-0,23222212121x x x x x x解:由图可得:最优解Max z=5x 1+6x 2, Max z= +∞Maxz = 2x 1 +x 2⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥≤+≤+≤0,5242261552121211x x x x x x x由图可得:最大值⎪⎩⎪⎨⎧==+35121x x x , 所以⎪⎩⎪⎨⎧==2321x xmax Z = 8.1212125.max 23284164120,1,2maxZ .jZ x x x x x x x j =+⎧+≤⎪≤⎪⎨≤⎪⎪≥=⎩如图所示,在(4,2)这一点达到最大值为26将线性规划模型化成标准形式:Min z=x 1-2x 2+3x 3⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥≥-=++-≥+-≤++无约束321321321321,0,052327x x x x x x x x x x x x解:令Z ’=-Z,引进松弛变量x 4≥0,引入剩余变量x 5≥0,并令x 3=x 3’-x 3’’,其中x 3’≥0,x 3’’≥0Max z ’=-x 1+2x 2-3x 3’+3x 3’’⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥≥≥≥≥≥-=++-=--+-=+-++0,0,0'',0',0,05232'''7'''5433213215332143321x x x x x x x x x x x x x x x x x x x7将线性规划模型化为标准形式Min Z =x 1+2x 2+3x 3⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥≤-=--≥++-≤++无约束,321321321321,00632442392-x x x x x x x x x x x x解:令Z ’ = -z ,引进松弛变量x 4≥0,引进剩余变量x 5≥0,得到一下等价的标准形式。

运筹学清华大学出版社胡运权着课后答案

运筹学清华大学出版社胡运权着课后答案

�12 x1 � 3 x2 � 6 x3 � 3 x4 � 9
(1)
st
��8 ��3
x1 x1
� �
x2 x6
� 4 x3 �0

2 x5
� 10
�� x j � 0�, j � 1,� ,6�
min Z � 5 x1 � 2 x2 � 3 x3 � 2 x4
� x1 � 2 x2 � 3 x3 � 4 x4 � 7
运筹学教程�第二版� 习题解答
运筹学教程
1.1 用图解法求解下列线性规划问题。并指出问 题具有惟一最优解、无穷多最优解、无界解还是无可 行解。
min Z � 2 x1 � 3 x2 � 4 x1 � 6 x2 � 6
(1) st .�� 2 x1 � 2 x2 � 4 �� x1 , x2 � 0
Z
0
0.5
2
0
5
0
0
1
1
5
2/5
0
11/5
0
43/5
page 10 6 January 2011
School of Management
运筹学教程
1.4 分别用图解法和单纯形法求解下述线性规划 问题�并对照指出单纯形表中的各基可行解对应图解 法中可行域的哪一顶点。
max Z � 10 x1 � 5 x2 �3 x1 � 4 x2 � 9
max Z � x1 � x2 �6 x1 � 10 x2 � 120 (3) st.�� 5 � x1 � 10 �� 5 � x2 � 8
max Z � 3x1 � 2 x2 �2 x1 � x2 � 2
(2) st.��3x1 � 4 x2 � 12 �� x1, x2 � 0
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