线性规划理论与模型应用05-22页PPT资料

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线性规划PPT课件

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线性规划的基本定理
线性规划的解存在性
对于任何线性规划问题,都存在至少一个最优解。
最优解的唯一性
在某些情况下,线性规划问题的最优解是唯一的,这取决于目标函 数和约束条件的形状和位置。
解的稳定性
线性规划问题的最优解是稳定的,即使目标函数或约束条件略有变 化,最优解也不会发生大的变化。
03
线性规划的求解方法
优缺点:内点法具有全局收敛性和对初始点不敏 感的优点,但计算量较大,需要较高的计算资源 。
椭球法
01
总结词:几何方法
02
03
04
详细描述:椭球法是一种基 于几何方法的线性规划算法。 它将可行解的边界表示为椭 球,通过迭代移动椭球中心
来逼近最优解。
算法步骤:椭球法的基本步 骤包括初始化、构建椭球和 迭代更新。在每次迭代中, 根据当前椭球的位置和方向 来更新中心和半径,直到满
运输问题
总结词
运输问题是线性规划在物流和供应链管理中的重要应用,旨在优化运输成本、 运输时间和运输量等目标。
详细描述
运输问题通常需要考虑多个出发地、目的地、运输方式和运输成本等因素。通 过线性规划方法,可以找到最优的运输方案,使得总运输成本最低、运输时间 最短,同时满足运输量和运输路线的限制。
投资组合优化问题
03
单纯形法
单纯形法是线性规划的标 准算法,通过迭代和优化, 找到满足约束条件的最大 或最小目标函数值。
初始解
在应用单纯形法之前,需 要先找到一个初始解,这 可以通过手动计算或使用 软件工具来实现。
迭代过程
单纯形法通过不断迭代和 优化,逐步逼近最优解, 每次迭代都需要重新计算 目标函数值和最优解。
线性规划的几何意义

4.2线性规划ppt课件

4.2线性规划ppt课件
4.2线性规划ppt课件
目录
• 线性规划简介 • 线性规划的求解方法 • 线性规划的软件实现 • 线性规划案例分析 • 线性规划的优化策略
01
线性规划简介
线性规划的定义
线性规划是数学优化技术的一种 ,它通过将问题转化为线性方程 组,并寻找满足一定约束条件的 解,以实现目标函数的最优解。
线性规划问题通常由决策变量、 约束条件和目标函数三部分组成
运输问题
总结词
运输问题是在物流和供应链管理中常见的线性规划应用,旨在优化运输成本和时 间。
详细描述
运输问题通常涉及多个起点、终点和运输方式,需要考虑运输成本、时间、容量 和路线等约束条件。通过线性规划方法,可以找到最优的运输方案,使得总运输 成本最低或运输时间最短。
投资组合优化问题
总结词
投资组合优化问题是在金融领域中常见的线性规划应用,旨 在实现风险和收益之间的平衡。
对偶问题在理论研究和实际应用中都 具有重要的意义,可以用于求解一些 特殊类型的问题,如运输问题、分配 问题等。
对偶问题具有一些特殊的性质,如对 偶变量的非负性、对偶问题的最优解 与原问题的最优解之间的关系等。
初始解的确定
初始解的确定是线性规划求解过程中的 一个重要步骤,一个好的初始解可以大
大减少迭代次数,提高求解效率。

决策变量是问题中需要求解的未 知数,约束条件是限制决策变量 取值的条件,目标函数是要求最
大或最小的函数。
线性规划的数学模型
线性规划的数学模型通常由一 组线性不等式和等式约束以及 一个线性目标函数组成。
线性不等式和等式约束条件可 以用来表示各种资源和限制条 件。
目标函数是决策变量的线性函 数,表示要优化的目标。

线性规划:建模与应用

线性规划:建模与应用
3
什么是线性规划模型
线性规划模型的一般形式
4
线性规划问题的分类
资源分配问题(resource-allocation):资源 约束。伟恩德玻璃制品公司产品组合问题
成本收益平衡问题(cost-benefit-trade-off): 收益约束。利博公司广告组合问题,大沼 泽地金色年代公司的现金流问题
网络配送问题(distribution-network):确 定需求约束。
混合问题(mix):多种约束。
5
主要内容
Super Grain Corp. Advertising-Mix Problem (Section 4.1)(超级食品公司的广告 组合问题)
Resource Allocation Problems & Think-Big Capital Budgeting (Section 4.2)(资源分配问 题和梦大发展公司的资金预算问题)
Question: At what level should they advertise Crunchy Start in each of the three media?
确定各种媒介的广
告力度以获得最有 效的广告组合?
11
Algebraic Formulation (数学模型)
Let (设定) TV = Number of commercials for separate spots on television (电视上的广告时段数目) M = Number of advertisements in magazines. (杂志上的广告数目) SS = Number of advertisements in Sunday supplements. (星期天增刊上的广告数目)

最新-第三章线性规划数学模型课件-PPT

最新-第三章线性规划数学模型课件-PPT

X1
18
例4、 maxZ=3X1+2X2
X2
-X1 -X2 1
X1 , X2 0
无解
无可行解
-1
0
X1
-1
19
总结
唯一解 有解
无穷多解 无解 无有限最优解
无可行解
20
单纯形法
• 单纯形法(Simplex Method)是美国数学 家但泽(Dantzig)于1947年提出的。基 本思想是通过有限次的换基迭代来求出 线性规划的最优解。
3
线性规划的特点
❖决策变量连续性:求解出的决策变量值 可以是整数、小数;
❖线性函数:目标函数方程和约束条件方 程都是线性方程;
❖单目标:目标函数是单目标,只有一个 极大值或一个极小值;
❖确定性:只能应用于确定型决策问题。
4
例1、生产计划问题
A B 备用资源
煤12
30
劳动日 3 2
60
仓库 0 2
• 利用单纯形法解决线性规划问题,实际上是从 线性规划问题的一个基本可行解转移到另一个 基本可行解,同时目标函数值不减少的过程。
• 对于两个变量的线性规划问题,就是从可行域 的一个端点转移到另一个端点,而使得目标函 数的值不减少。
25
线性规划的扩展
一、整数规划(整数线性规划):部分或 全部的决策变量只能取整数值。
8
一般式
Max(min)Z=C1X1+ C2X2+…+CnXn a11X1+ a12X2+…+ a1nXn (=, )b1 a21X1+ a22X2+…+ a2nXn (=, )b2 ……… am1X1+ am2X2+…+ amnXn (=, )bm Xj 0(j=1,…,n)

线性规划课件ppt

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根据实际问题的特点,选择适合的线性规划模型进行建模和优化。
详细描述
在选择线性规划模型时,应根据实际问题的特点进行选择。例如,对于简单的最优化问题,可以使用标准型线性规划模型;对于需要约束条件或特殊处理的问题,可以选择扩展型线性规划模型。在建立模型后,还可以使用优化软件对模型进行优化,以提高求解效率和准确性。
CHAPTER
线性规划的求解方法
总结词
最常用的方法
要点一
要点二
详细描述
单纯形法是一种迭代算法,用于求解线性规划问题。它通过不断地在可行解域内寻找新的解,直到找到最优解或确定无解为止。单纯形法的主要步骤包括建立初始单纯形、确定主元、进行基变换和更新单纯形等。该方法具有简单易行、适用范围广等优点,但在某些情况下可能会出现迭代次数较多、计算量大等问题。
在选择变量时,应考虑其物理意义、数据的可靠性和敏感性等因素。
选择变量时,首先要考虑变量的物理意义和实际背景,以便更好地理解模型和求解结果。同时,要重视数据的可靠性,避免使用不可靠的数据导致模型失真或错误。敏感度分析可以帮助我们了解变量对目标函数的影响程度,从而更好地选择变量。
总结词
详细描述
总结词
线性规划在工业生产中的应用已经非常广泛,未来将会进一步拓展其应用领域。
工业生产
线性规划在物流运输领域中的应用也将会有更广阔的前景,例如货物的合理配载、车辆路径规划等。
物流运输
线性规划在金融管理中的应用也将逐渐增多,例如投资组合优化、风险控制等。
金融管理
非线性优化
将线性规划拓展到非线性优化领域是一个具有挑战性的研究方向,但也为线性规划的应用提供了更广阔的发展空间。
软件特点
Lingo具有强大的求解能力,可以高效地解决大规模线性规划问题,同时具有友好的用户界面,方便用户进行模型输入和结果输出。

线性规划模型 ppt课件

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例:求解线性规划问题的最优解
maxz2x23x3x4
x1x2x35 s.t. 2x2x246x3x3x4x5624
x1,x2,x3,x4,x5 0
1 1 1 0 0 0 1 4 1 0
0 2 6 0 1
解:(1)构造初始单纯单纯形表(第1、4 、5列构成的矩阵可逆)所以可取
x0(5,0,0,6,24)
分析和建立模型
(1)确定决策变量:设 x( i i 1, 2, 3, 4)
为第i种矿石的选取的数量(单位10kg) ; (2)确定目标函数:
目标应该是使得总费用最小,即
f 1 0 x 1 1 5 x 2 3 0 x 3 2 5 x 4
达到最小;
(3)确定约束条件:选定的四种矿石的数量 应该满足铸件对三种成分的需求量,并且矿石数 量应该是非负的,即
精品资料
• 你怎么称呼老师?
• 如果老师最后没有总结一节课的重点的难点,你 是否会认为老师的教学方法需要改进?
• 你所经历的课堂,是讲座式还是讨论式? • 教师的教鞭
• “不怕太阳晒,也不怕那风雨狂,只怕先生骂我 笨,没有学问无颜见爹娘 ……”
• “太阳当空照,花儿对我笑,小鸟说早早早……”
例 (配料问题)某铸造厂生产铸件 ,每件需要20千克铅,24千克铜和30 千克铁。现有四种矿石可供选购,它们 每10千克含有成分的质量(千克)和 价格(元)如图。问:对每个铸件来说 ,每种矿石各应该选购多少,可以使总 费用最少?试建立数学模型。
x( i i 1, 2, 3, 4)
具有以上结构特点的模型就是线性规划模型
,记为LP(Linear Programming),具有以 下一般形式:
s.t.
max(or min) f c1x1 c2 x2 cn xn
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= [nJ1+(n-1) J2+…+2Jn-1+Jn]/n
模 型
显然可以证明,当J1≤J2 ≤…≤Jn时Mt将达到最小,从而对 于此类问题的求解方法是首先对加工时间J1, J2,…, Jn 进行排序,使其满足J1≤J2 ≤…≤Jn,然后进行加工,
即依次加工所需时间少的零件。
例5.1的正确加工次序为:3、6、2、5、1、4,所需时间
一.在一台机器上加工n种零件
在工厂生产中,往往要求零件在各道工序的滞留时间或平 均滞留时间达到最小。各零件以不同的次序进行加工,其 滞留时间将相差很远,因此在生产之前应考虑加工次序。
零件的滞留时间=等待加工时间+加工时间;
平均滞留时间(Mt)=各零件的滞留时间的总和/零件个数;
例5.1 车间有一台机床,计划加工6个零件,每个零件加 工完毕后立刻送到下一道工序加工,但尚未加工的 零件必须等待正在加工的零件,待其加工完毕后才 可以加工,各零件有关数据如下:
285
6
60 40 2011055 30
315
总滞留时间=60+100+120+230+285+315=1110(分)
平均滞留时间Mt=1110/6=185(分)
对于一般情况,若有n个零件,各个零件加工时间分别为
J1, J2,…, Jn,则

Mt =[J1+(J1+J2)+…+(J1+J2+…+Jn)]/n
(3) 目标函数各零件必须尽早在所有机器上完成,也就是
尽早在第m台机器上完成,即
z=max{x1m + t1m ,x2m + t2m ,…,xnm + tnm } 尽可能小,也就是 min z。
工序应为2,5,3,1,4,平均耗时为
Mt =[5*26+4*65+3*132+2*195+215]/5=278.2分。
二.在二台机器上加工n种零件
有时要求一批零件必须依次在两台机器上加工,而
且在两台机器上的加工次序必须相同,即每个零件
必须先在第1台机器上加工然后再在第2台机器上加
工。
排 例5.3 设有5个零件,按工艺要求每个零件必须先在车床
模 时间一定大于E在M2的时间,当然希望在M2上耗时最短
型 的零件放在最后;另一方面要使M2尽快进行工作状态,
在M1上耗时最短的零件应尽可能放在前边。
排序原则:求M1和M2上耗时最小者:

在M1上,尽可能放在前边;

在M2上,尽可能放在后边。
解:1) 寻找加工顺序 首先画如下加工顺序表
序号 1 2 3 4 5 零件代号
(1)第i个零件必须在第j-1台机器上加工结束后才可在第j

台机器上加工,即

xi,j-1 + ti,j-1 ≤ xij (i=1,2,…,n, j=2,3,…,m)

(2) 任意两个不同的零件I、i在第j台机器上加工必须有一
个先后,即

xij + tij ≤ xIj (i<I) 或 xIj + tIj ≤ xij (i>I)
入E,加工顺序表如下:
序号 1 2 3 4 5 零件代 D号 E C A B
总耗时为7.25+0.25=7.5,显然此值是最小值。
2) 加工起讫时间表 通常需要建立如下加工起讫时间表




零件
全部零件的加工时间是7.5小时
A
B
C
M1的等待时间=7.5-7.25=0.25小时 D
E
车床 ( M 1 ) 1 .50 2 .00 1 .25 0 .50 2 .00
每件加工时间 18 4 14 10 20

准备时间 15 10 20 15 25
队 解:首先注意到各种零件加工前要有准备时间,因此同一

种零件要有准备时间,应放在一起加工,因此某个零 件实际的总耗工时为

零件i总耗工时=零件i件数*每件加工时间+准备时间
各零件总耗时为195,26,132,215,65;
钻床 ( M 2 ) 0 .50 0 .25 1 .00 2 .00 1 .25
M2的等待时间=2.5小时
序号 1 2 3 4 5 零件代 D号 E C A B
三.在m台机器上加工n种零件
考虑一批零件必须依次在m台机器上加工时的情况,
设tij为第i个零件在第j台机器上加工的耗时,再设xij 为第i个零件在第j台机器上加工开始时刻,则有
线性规划理论与模型应用
束金龙 闻人凯 科学出版社
第五章 运筹模型应用
北京工业大学应用数理学院
主要内容
5.1 排队模型 5.2 选址问题 5.3 对策论 5.4 统筹方法
5.1 排队模型
排队问题和线性规划问题同属于运筹模型,排队模型是一个等 待服务或等待处理的对象序列,如病人到医院门诊部看病、 客户到银行储蓄所办理存取等业务、在一个机床上加工几 个不同的部件等均是排队模型。
零件编 1 号 2 3 4 5 6

加工 /分 时 6间 04020115 0530
队 解:首先按自然顺序加工滞留时间和加工时间如下表所示
模 零件编号 等待时间
型1
0
加工时间 滞留时间
60
60
2
60
40
100
3
60 40
20
120
4
60 40 20
110
2305
零件 车床 ( M 1 ) 钻床 ( M 2 )
A
1 .50
0 .50
B
2 .00
0 .25
C
1 .25
1 .00
D
0 .50
2 .00
E
2 .00
1 .25
排 在加工时间表中找耗时最小者,零件B是0.25,属于M2,
队 因此零件B放在最后加工;在余下的零件中找耗时最小
模 型
者,零件D是0.5,属于M1,零件D放在前边加工;再找 到的是零件A是0.5,属于M2,放在后边加工;再找到的 是零件C是1.00,属于M2,零件C放在后边加工;最后加

上切割然后再在钻床上打孔,其加工耗时如下表,

应如何安排工序,效率最高。

零件 车床 ( M 1 ) 钻床 ( M 2 )
A
1 .50
0 .50
B
2 .00
0 .25
C
1 .25
1 .00
D
0 .50
2 .00
E
2 .00
1 .25
先看按A、B、C、D、E顺序加工,用条形图表示如下

队 显然如此顺序加工总耗时9小时。从图中可看出M1的结余
Mt =[6*20+5*30+4*40+3*55+2*60+110]/6=825/6=137.5 相对于自然次序,平均滞留时间(185)少47.5分。
例5.2 设某机床必须完成5种零件的加工,有关数据如下
表,问应如何安排加工次序,使平均平均滞留时间
最少。
零件编号 1 2 3 4 5
零件个数 10 4 8 20 2
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