线性规划图解法

合集下载

线性规划图解法

线性规划图解法
第二节 线性规划的图解法
图解法 线性规划问题求解的 几种可能结果 由图解法得到的启示
上页
下页 继续
返回
例1的数学模型
目标函数 Max Z = 2x1 + 3x2 约束条件 x1 + 2x2 8 4x1 16 4x2 12 x 1、 x 2 0
上页
下页
返回
图解法
9— 8—
x1+ 2x2=8 4x1 =16
4x1 16
C 4 x2 16
4 —B
3— 2— 1—
最优解 (4, 2)
D
x1 + 2x2 8
| 6 | 7 | 8 | 9 | 4
A
0
| 1
| 2
| 3
E
| 5
x1 下页 返回
上页
图解法求解步骤
• 由全部约束条件作图求出可行域; • 作目标函数等值线,确定使目标函数最
(d)无可行解
Max Z = 2x1 + 3x2 x1 +2 x2 8 4 x1 16 4x2 12 -2x1 + x2 4 x 1、 x 2 0
可行域为空集
上页 下页 返回
图解法的几点结论:
(由图解法得到的启示)
– 可行域是有界或无界的凸多边形。 – 若线性规划问题存在最优解,它一定可以在
优的移动方向; • 平移目标函数的等值线,找出最优点, 算出最优值。
上页
下页
返回
线性规划问题求解的 几种可能结果
(a) 唯一最优解
x2
6— 5— 4— 3— 2— 1— | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | x 9 1

运筹学线性规划图解法

运筹学线性规划图解法

引理1.线性规划问题的可行解X为基本可行解的充分 必要条件是X的正分量所对应的系数列向量是线性独立的. 证明:
必要性:已知X为线性规划的基本可行解,要证X的 正分量所对应的系数列向量线性独立。
因为X为基本解,由定义,其非零分量所对应的系数 列向量线性独立;又因为X还是可行解,从而其非零分量 全为正。
•有唯一解
例1: max z=2x1+ 3x2 s.t. x1+2x2≤8 4x1≤16 x1,x2≥0
画图步骤: 1、约束区域的确定 2、目标函数等值线 3、平移目标函数等值线求最优值
x2
可行域
(4,2) z=14
目标函数 等值线
x1
•有无穷多解
例2 max z =2x1+4x2 s.t. x1+2x2≤8 4x2 ≤ 12 3x1 ≤12 x1, x2 ≥0
X(0)=Σ α iX(i) α i0,Σ α i=1 记X(1),X(2), …,X(k)中满足max CX(i)的顶点为X(m)。于是,
k
k
CX (0) Ci X (i) Ci X (m) CX (m)
i 1
i 1
由假设CX(0)为最优解,所以CX(0)=CX(m),即最优解可在顶点
充分性:已知可行解X的正分量所对应的系数列向量 线性独立,欲证X是线性规划的基本可行解。
若向量P1, P2,…, Pk线性独立,则必有k≤m;当k=m时, 它们恰构成一个基,从而X=(x1,x2,…,xk,0…0)为相 应的基可行解。K〈m时,则一定可以从其余的系数列向量 中取出m-k个与P1, P2,…, Pk构成最大的线性独立向量组, 其对应的解恰为X,所以根据定义它是基可行解。
§2 线性规划图解法

线性规划(图解法)

线性规划(图解法)

D
max Z
可行域
(7.6,2) , )
34.2 = 3X1+5.7X2
X1 + 1.9X2 = 3.8(≥) X1 - 1.9X2 = 3.8 (≤) L0: 0=3X1+5.7X2
oபைடு நூலகம்
x1
图解法
min Z=5X1+4X2 x2
X1 + 1.9X2 = 10.2 (≤)
Page 18
43=5X1+4X2 8=5X1+4X2 此点是唯一最优解 (0,2) , )
图解法
线性规划问题的求解方法 一般有 两种方法 图解法 单纯形法 两个变量、 两个变量、直角坐标 三个变量、 三个变量、立体坐标
Page 1
适用于任意变量、 适用于任意变量、但必需将 一般形式变成标准形式
下面我们分析一下简单的情况—— 下面我们分析一下简单的情况—— 只有两个决策 变量的线性规划问题, 变量的线性规划问题,这时可以通过图解的方法来 求解。图解法具有简单、直观、 求解。图解法具有简单、直观、便于初学者窥探线 性规划基本原理和几何意义等优点。 性规划基本原理和几何意义等优点。
• 有效与无效 紧与松)约束:与最优解相关的约束为有效 有效与无效(紧与松 约束 紧与松 约束: (紧)约束。 紧 约束 约束。 • 最优解:总是在可行域的边界上,一般由可行域的顶 最优解:总是在可行域的边界上, 点表示。 点表示。 • 可行域:由约束平面围起来的凸多边形区域,可行域 可行域:由约束平面围起来的凸多边形区域, 个可行解。 内的每一个点代表一 个可行解。
20
无可行解(即无最优解 无可行解 即无最优解) 即无最优解
10
O
10

管理运筹学第二章线性规划的图解法

管理运筹学第二章线性规划的图解法

02
图解法的基本原理
图解法的概念
图解法是一种通过图形来直观展示线性规划问题解的方法。它通过在坐标系中绘 制可行域和目标函数,帮助我们理解问题的结构和最优解的位置。
图解法适用于线性规划问题中变量和约束条件较少的情况,能够直观地展示出最 优解的几何意义。
图解法的步骤
确定决策变量和目标函数
明确问题的决策变量和目标函数,以便在图 形中表示。
目标函数是要求最小化或最大化的函数,通常表示为 $f(x) = c_1x_1 + c_2x_2 + ldots + c_nx_n$。
04
约束条件是限制决策变量取值的条件,通常表示为 $a_1x_1 + a_2x_2 + ldots + a_nx_n leq b$或 $a_1x_1 + a_2x_2 + ldots + a_nx_n = b$。
LINDO是一款开源的线性规划求解器,用 户可以免费使用。
软件工具的使用方法
Excel
用户需要先在Excel中设置好线性规划模型,然后使 用“数据”菜单中的“规划求解”功能进行求解。
Gurobi/CPLEX/LINDO
这些软件通常需要用户先在软件界面中输入线性规划 模型,然后通过点击“求解”按钮进行求解。
实例三:分配问题
总结词
分配问题是指如何根据一定的分配原则 或目标,将有限的资源分配给不同的需 求方,以最大化整体效益。
VS
详细描述
分配问题在实际生活中广泛存在,如物资 分配、任务分配等。通过图解法,可以将 分配问题转化为线性规划模型,并利用图 形直观地展示最优解的资源分配方案。在 分配问题中,通常需要考虑不同需求方的 重要性和优先级,以及资源的有限性等因 素,以实现整体效益的最大化。

线性规划问题的图解法

线性规划问题的图解法
第二十四页,共51页。
单纯形法的计算(jìsuàn)步骤
单纯形法的思路(sīlù)
找出一个(yī ɡè)初始可行解
4x1
16
可行(kěxíng)域
单纯形法的进一步讨论(tǎolùn)-人工变量法
第四十三页,共51页。
单纯形法的计算(jìsuàn)步骤
是否最优 故人(gùrén)为添加两个单位向量,得到人工变量单纯形法数学模型:
量作为换出变量。
L
min
bi a ik
a ik
0
第二十九页,共51页。
单纯形法的计算(jìsuàn)步骤
③ 用换入变量(biànliàng)xk替换基变量(biànliàng)中的换出变量 (biànliàng),得到一个新的基。对应新的基可以找出一个新的基可 行解,并相应地可以画出一个新的单纯形表。
: X (1) K和X (2) K
X X (1) (1 ) X (2) (0 1)
则X为顶点(dǐngdiǎn).
(wèntí)
的 几
第四页,共51页。
凸组合(zǔhé):
意线 义性
规 划 问 题 的 几 何
设X(1) ,..., X (k)是n维向量空间中的k个点,
若存在1,..., k ,且0 i 1, i 1,2,..., k,
A
1 域2 3
D
| E|
45
4 x2 16 x1 + 2x2 8
|||| 6789
x1
第九页,共51页。
❖图解法
目标(mùbiāo)函数 Max Z = 2x1 + 3x2
x2 9—
8—
7—
6—
5—
4—

第2章 线性规划图解法

第2章 线性规划图解法
-8
x2
6
4
可行域
6
0
x1
23
3. 画出目标函数的图形(通常可画出当目 标函数值为零时的(基准)目标函数图),确 定目标函数平行移动的方向,并沿目标函 数直线的法向用小箭头标出。
例1. max Z = x1+3x2 s.t. x1+ x2≤6 -x1+2x2≤8 x ≥0, x ≥0 1 2
大轿车座椅的限制: 非负限制:
5 x1 2.5 x2 2500 x1 400 x1 0, x2 0
分析:问题是如何安排生产使得工厂获利最大?
项目 产品 生产能力 5 (小时 ⁄ 辆) 2.5 (小时 ⁄ 辆) 2500 (小时 ⁄ 年) 钢材 (吨 ) 装配座椅 (辆 ⁄ 年 ) 利润 (千元 ⁄ 辆)
4
§2.1
线性规划问题的提出
线性规划研究的内容和问题
线性规划是研究在线性不等式或等式的限 制条件下,使得某一个线性目标函数取得最大 (或最小)的问题。常见的线性规划问题有: (一) 运输问题 (二) 生产的组织与计划问题 (三) 合理下料问题 (四) 配料问题 (五) 布局问题 (六) 分派问题
5
7
例1. 某工厂在计划期内要安排Ⅰ、Ⅱ两种产品的生产, 已知生产单位产品所需的设备台时及A、B两种原材料的 消耗、资源的限制,如下表:
设备 原料 A 原料 B 单位产品获利 Ⅰ 1 2 0 50 元 Ⅱ 1 1 1 100 元 资源限制 300 台时 400 千克 250 千克
问题:工厂应分别生产多少单位Ⅰ、Ⅱ产品才能使工厂获 利最多?
6
§2.1
线性规划问题的提出
线性规划发展前景
另一方面,以线性规划为基础而发展起 来的多部门的线性规划 , 多时期的线性规划, 模糊线性规划,随机线性规划,以及整数规 划,非线性规划,目标规划等等,为现代管 理中各类实际问题的解决提供了科学的方法。 目前线性规划的理论研究仍十分活跃,其应 用前景也越来越广阔,它已成为国家重点推 广的现代管理方法之一。

第1章 2 线性规划问题的图解法

第1章 2 线性规划问题的图解法

其中c 令 Z=2x1+3x2=c, 其中c为任选的一个常 数 , 在图中画出直线 2x1+3x2=c, 即对应着一 组可行的生产结果, 组可行的生产结果,使两种产品的总利润达到 c。 。 这样的直线有无数条, 且相互平行, 这样的直线有无数条 , 且相互平行 , 称 只要画两条 这样的直线为目标函数等值线。只要画两条 目标函数等值线 等值线, 目标函数等值线,如令 x2 c=0和c=6,可看出目 = 和 ,可看出目
x2
4x1 ≤ 16 C D
| 1 | 2 | 3 | 4
4 x2 ≤ 16
最优解 (4, 2)
x1 + 2x2 ≤ 8
| 6 | 7 | 8 | 9
A
0
E
| 5
x1
图解法求解步骤
由全部约束条件作图求出可行域; 由全部约束条件作图求出可行域; 作目标函数等值线,确定使目标函数 作目标函数等值线, 最优的移动方向; 最优的移动方向; 平移目标函数的等值线,找出最优点, 平移目标函数的等值线,找出最优点, 算出最优值。 算出最优值。
练习1答案
max z=x1+3x2 s.t. x1+ x2≤6 -x1+2x2≤8 x1 ≥0, x2≥0
x2 6
最优解(4/3,14/3)
4
可行域
-8 0
目标函数等值线
6
x1
练习2 某公司由于生产需要,共需要A, 练习 :某公司由于生产需要,共需要 , B两种原料至少 两种原料至少350吨(A,B两种材料有 两种原料至少 吨 , 两种材料有 一定替代性),其中A原料至少购进 ),其中 原料至少购进125 一定替代性),其中 原料至少购进 但由于A, 两种原料的规格不同 两种原料的规格不同, 吨。但由于 ,B两种原料的规格不同, 各自所需的加工时间也是不同的, 各自所需的加工时间也是不同的,加工每 原料需要2个小时 吨A原料需要 个小时,加工每吨 原料需 原料需要 个小时,加工每吨B原料需 小时, 个加工小时。 要1小时,而公司总共有 小时 而公司总共有600个加工小时。 个加工小时 又知道每吨A原料的价格为 万元,每吨B 原料的价格为2万元 又知道每吨 原料的价格为 万元,每吨 原料的价格为3万元 万元, 原料的价格为 万元,试问在满足生产需 要的前提下,在公司加工能力的范围内, 要的前提下,在公司加工能力的范围内, 如何购买A, 两种原料 两种原料, 如何购买 ,B两种原料,使得购进成本 最低? 最低?

第二章 图解法与单纯形法

第二章 图解法与单纯形法

表1-4 XB
基变量 x1 x2
进基列 x3
bi /ai2,ai2>0 x4 b
将3化为1
(1)
θi 40 10
出 基 行
x3
x4
2
1 3
1
3 4
1
0 0
0
1 0
40
30
σj
x3
乘 以 1/3 后 得 到
5/3
0 1 0 0 1
1 0 0 3/5 -1/5
-1/3 1/3 -4/3 -1/5 2/5
x2
40
例题
2 x1 x2 40 x1 1.5x2 30
(15,10)
max Z 3x1 4x2 2 x1 x2 40
30
x1 1.5 x2 30 x1 0, x2 0
20
最优解X=(15,10) 最优值Z=85
10
O
10
20
30
40
x1
2.1 线性规划问题的图解法
θ M 20
0 λj
0 2 λj 1 2 λj
x5
x4 x2 x1 x2
1/3 1
3 1/3 1/3 1 0 0
1 2
0 1 0 0
5 1
17 5 -9 17/3
0 0
1 0 0 1/3
1 0
3 1 -2 1
20
75 20 25
25 60
1 0
28/9 -1/9 2/3 -98/9 -1/9 -7/3
1.通过图解法了解线性规划有几种解的形式 2.作图的关键有三点 (1)可行解区域要画正确 (2)目标函数增加的方向不能画错 (3)目标函数的直线怎样平行移动
  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)。

• 例1.5 用图解法求解线性规划问题:
• 两个水泥厂至工地的单位运价如表1.2所示。 • 问:如何组织调运使总运费最省。
• 解 设xij为甲、乙两个水泥厂分别运到A、 B、C 3个工地的水泥袋数,则可以得出如 表1.3所示的数据表。
• 由题意容易得到如下数学模型:
min z=x11+1.5x12 +2x13 +2x21+4x22 +2x23
• 问:最少需要多少名服务员?试建立该 问题的线性规划模型。
• 解 现设xj为第j时段开始上班工作的服 务员数(j = 1,2,3,4,5,6),又设z为服务 员总的人数。
• 由题意得到如下数学模型:
min z x1 x2 x3 x4 x5 x6
(1-5)
1.1.2 线性规划的一般数学模型
s.t.
a21x1
a22
x2
a1n xn ≤ b1 a2n xn ≤ b2
am1x1 am2 x2 amn xn ≤ bm x j≥0, j 1, 2, , n
(1-7)
• 建立一个实用的线性规划模型必须明确 以下四个组成部分的含义: • 第一,决策变量。
• 决策变量是模型中的可控而未知的因素, 经常使用带不同下标的英文字母表示不同
1.2
线性规划的图解法
1.1 线性规划及其数学模型
1.1.1 案例
• 例1.1 某机床厂生产甲、乙两种机床,每 台销售后的利润分别为4 000元与3 000元。
• 生产甲机床需用A、B两种机器加工,加 工时间分别为每台2小时和1小时;生产乙 机床需用A、B、C三种机器加工,加工时 间为每台各1小时。
• 这些成分可由市场购买的A、B、C 3种原 料混合后得到。
• 已知各种原料的单价、成分含量以及各 种成分每月的最低需求量如表1.4所示。
• 解 现设x1、x2、x3为原料A、B、C的购 买数量,因为x1、x2、x3≥0,设z为总的耗 费资金,则min z = 6x1 + 3x2 + 2x3。
• 由题意容易得到如下数学模型:
• 若每天可用于加工的机器时数分别为A机 器10小时、B机器8小时和C机器7小时,问 该厂应生产甲、乙机床各几台,才能使总 利润最大?
• 例1.2 有A、B、C三个工地,每天A工地 需要水泥17百袋,B工地需要水泥18百袋, C工地需要水泥15百袋。
• 为此,甲、乙两个水泥厂每天生产23百袋 水泥和27百袋水泥专门供应3个工地。
• 自从1947年G. B. Dantzig提出求解线性规 划的单纯形方法以来,线性规划在理论上 日趋成熟,在实际应用中日益广泛与深入。
• 特别是在计算机能处理成千上万个约束 条件和决策变量的线性规划问题之后,线 性规划的适用领域更为广泛了,已成为现 代管理中经常采用的基本方法之一。
1.1 线性规划及其数学模型
第1章 线性规划图解法
学习目标
通过介绍几个简单的实际问题,建立线 性规划模型。 应用图解法,培养和提高学生分析问题、 解决实际问题的能力。 培养优化思想,能用一定的数学方法实 现优化。
• 在人们的生产实践中,经常会遇到如何 利用现有资源来安排生产,以取得最大经 济效益的问题。
• 此类问题构成了运筹学的一个重要分 支—数学规划,而线性规划(Linear Programming,LP)则是数学规划的一个 重要分支。
• 第三,约束条件。
• 约束条件是指实现系统目标的限制性因 素,通常表现为生产力约束、原材料约束、 能源约束、库存约束等资源性约束,也有 可能表现为指标约束和需求约束,如式 (1-7)中的前m个式子。
• 第四,非负限制。
• 由于在生产实际问题中,资源总是代表 一些可以计量的实物或人力,因而一般不 能是负数,如式(1-7)中的最后一个式子。
• 从简单到复杂、从具体到抽象是人类认 识客观事物的一般过程,首先讨论用图解 法解决只包含两个变量的线性规划问题正 是尊重人类认识规律的具体体现。
• 虽然在实际问题中,只有两个决策变量 的小问题是很少见的,但图解法能揭示线 性规划问题解的一些基本概念,并为解决 大规模线性规划问题提供原则性的指导。
的变量,如式(1-7)中的xj。
• 第二,目标函数。
• 线性规划模型的目标是求系统目标的极值, 可以是求极大值,如企业的利润和效率等, 也可以是求极小值,如成本和费用等。
• 式(1-6)即为最优化目标函数,简称目 标函数。
• 式中opt即optimize(最优化)的缩写, 根据问题要求不同,可以表示为max(最 大化)或min(最小化)。
• 由式(1-6)和式(1-7)两式组成的线性 规划模型还可以用下列的矩阵式表示,即
opt z = CX
s.t.
AX ≤ B X≥O
1.2 线性规划的图解法
• 上一节列举了四个把实际问题构造成线 性规划数学模型的例子,初步解决了模型 构造问题。
• 如何求解数学模型以获得问题的最优解 自然成为了本节关心的焦点。
min z = 6x1 + 3x2 + 2x3
x1 x2 x3≥20源自s.t.1 2x1
1 2
x2
1 4
x3≥6
2x1 x2 x3≥10 x1, x2,x3≥0
(1-4)
• 例1.4 一家昼夜服务的饭店,一天24小时 分成6个时段,每个时段需要的服务员数如 表1.5所示。
• 每个服务员每天连续工作8小时,且在每 个时段开始时上班。
• 线性规划模型的目标是企业利润的最大化。
• 在不考虑产品销售情况的理想状态下,将 资源尽可能地配置到利润率更高的产品上去, 并尽可能减少资源的浪费,是实现线性规划 模型总目标的关键所在。
• 一般线性规划模型可以表示如下:
opt
z
c 1
x1
c2 x2
cn xn (1-6)
a11x1 a12 x2
x11 x12 x13 23
x21
x22
x23
27
s.t.
x11 x12
x21 x22
17 18
x13
x23
15
xij ≥0(i 1, 2; j 1, 2,3)
(1-3)
• 其中,min是英文minimize(最小化)的 缩写。
• 例1.3 光明厂生产中需要某种混合料,它 应包含甲、乙、丙3种成分。
相关文档
最新文档