运筹学课件 第五节 灵敏度分析
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运筹学课件 灵敏度分析与参数规划

2013-4-7 灵敏度分析与参数规划 5-7
灵敏度分析的任务
线性规划的灵敏度分析要解决两个问题:
一个或几个系数或要素变化后,当前的
最优解或最优基是否有变。
这些系数在什么范围内变动时,当前的
最优解或最优基不变。 另外,一旦当前解受影响就要运用适当 方法对其进行调整,以便得到新的最优解。
2013-4-7 灵敏度分析与参数规划 5-8
分析结果的处理方法
针对上述五种不同的分析结果,可按下列相 应的调整方法进行处理。 分析结果 处理方法
最优解不变
最优基不变 变为可行解 变为正则解 变为普通解
2013-4-7 灵敏度分析与参数规划
计算 CN - CBB-1N
计算 XB(*) = B-1b 原始解法求最优解 对偶解法求最优解 混合解法求最优解
2013-4-7 灵敏度分析与参数规划 5-3
生产计划问题
cj CB XB
0 0 0 -1 0 0 3 -1 2 0 3 -1 2 0 3 -1
b
2 3 x1 x2
0 x3
0 x4
0 x5
0 0 1 0 -1/2 0 1/4 -3/4 -1/2 [2] 1/4 1/4 0 1 0 0
θ
x3 8 x4 16 x5 12 z 0 x3 2 x4 16 x2 3 z -9 x1 2 x4 8 x2 3 z -13 x1 4 x5 4 x2 2 z -14
5-14
2013-4-7
灵敏度分析与参数规划
2. 基变量系数 cr 的变化分析
当基变量 xr 的系数 cr (CB)变化 cr 时,就会引起 CB 的变化,从而影响到各非基变量 xj 对应的j 。 设 CB=( 0, …, cr , …,0 ),若要求原最优解不变,则 新的检验数必须满足 j' = cj - (CB +CB )B-1Pj = cj - CBB-1Pj - CB B-1Pj =j - [(0, …,cr , …,0)(b1j, …, brj, …, bmj)T] =j - cr brj ≤0 于是得到 cr ≤j/brj , brj < 0 j=1 , 2 , …, n cr ≥j/brj , brj > 0 cr的变化范围为是 max { j /brj | brj > 0 }≤ cr ≤ min { j /brj | brj < 0 }
灵敏度分析的任务
线性规划的灵敏度分析要解决两个问题:
一个或几个系数或要素变化后,当前的
最优解或最优基是否有变。
这些系数在什么范围内变动时,当前的
最优解或最优基不变。 另外,一旦当前解受影响就要运用适当 方法对其进行调整,以便得到新的最优解。
2013-4-7 灵敏度分析与参数规划 5-8
分析结果的处理方法
针对上述五种不同的分析结果,可按下列相 应的调整方法进行处理。 分析结果 处理方法
最优解不变
最优基不变 变为可行解 变为正则解 变为普通解
2013-4-7 灵敏度分析与参数规划
计算 CN - CBB-1N
计算 XB(*) = B-1b 原始解法求最优解 对偶解法求最优解 混合解法求最优解
2013-4-7 灵敏度分析与参数规划 5-3
生产计划问题
cj CB XB
0 0 0 -1 0 0 3 -1 2 0 3 -1 2 0 3 -1
b
2 3 x1 x2
0 x3
0 x4
0 x5
0 0 1 0 -1/2 0 1/4 -3/4 -1/2 [2] 1/4 1/4 0 1 0 0
θ
x3 8 x4 16 x5 12 z 0 x3 2 x4 16 x2 3 z -9 x1 2 x4 8 x2 3 z -13 x1 4 x5 4 x2 2 z -14
5-14
2013-4-7
灵敏度分析与参数规划
2. 基变量系数 cr 的变化分析
当基变量 xr 的系数 cr (CB)变化 cr 时,就会引起 CB 的变化,从而影响到各非基变量 xj 对应的j 。 设 CB=( 0, …, cr , …,0 ),若要求原最优解不变,则 新的检验数必须满足 j' = cj - (CB +CB )B-1Pj = cj - CBB-1Pj - CB B-1Pj =j - [(0, …,cr , …,0)(b1j, …, brj, …, bmj)T] =j - cr brj ≤0 于是得到 cr ≤j/brj , brj < 0 j=1 , 2 , …, n cr ≥j/brj , brj > 0 cr的变化范围为是 max { j /brj | brj > 0 }≤ cr ≤ min { j /brj | brj < 0 }
运筹学图解法的灵敏度分析 PPT课件

交于该顶点的两条直线的斜率即cj变动范围,cj在两 条直线斜率之间变动时,原线性规划问题的最优解
不变,最优值变动(cj变动)。
11
四、约束条件中右边系数bi的 灵敏度分析
例:
max F 6 x 1 4 x 2 s .t . 2 x 1 3 x 2 10 4 x 1 2 x 2 12 x1, x2 0
18
图解法
400
2x1x2 400
可行解域为OABCD 最优解为B点(50,250)
300
A
B
x2 250
200
C
100
x1x2 300
最优生产方案为: 甲生产50,乙生产250;
此时, 总利润为27500元。
D
O
100
200
300
400
5x0110x200
19
现提高设备可利用台时数
(b1=300
12
讨论:当b1=10 b1=11时对 原问题的影响
x2
5
4x12x212
A 3
B
1
2x13x210
O
C
2
4
6
x1
6x14x20 6x14x220
13
讨论:b1变动对原问题的影响 (b1=10 b1=11)
x2
5
4x12x2 12
A’
A3
B’
B
2x13x2 11
1
2x13x210
O
C
2
4
6
x1
6x14x20
100
设备台时的约束条件
为0
D D’
O
100
200
300
400
不变,最优值变动(cj变动)。
11
四、约束条件中右边系数bi的 灵敏度分析
例:
max F 6 x 1 4 x 2 s .t . 2 x 1 3 x 2 10 4 x 1 2 x 2 12 x1, x2 0
18
图解法
400
2x1x2 400
可行解域为OABCD 最优解为B点(50,250)
300
A
B
x2 250
200
C
100
x1x2 300
最优生产方案为: 甲生产50,乙生产250;
此时, 总利润为27500元。
D
O
100
200
300
400
5x0110x200
19
现提高设备可利用台时数
(b1=300
12
讨论:当b1=10 b1=11时对 原问题的影响
x2
5
4x12x212
A 3
B
1
2x13x210
O
C
2
4
6
x1
6x14x20 6x14x220
13
讨论:b1变动对原问题的影响 (b1=10 b1=11)
x2
5
4x12x2 12
A’
A3
B’
B
2x13x2 11
1
2x13x210
O
C
2
4
6
x1
6x14x20
100
设备台时的约束条件
为0
D D’
O
100
200
300
400
运筹学灵敏度分析

只需由 j 0解得c j的范围。
(2) c j 是基变量x j的价格系数 这时要影响所有的检验 数
i ci (c1 ci ci cm ) B Pi , 应由所有的 i 0解得公共的c j。
1
p11-2
例1:在(煤电油例)中,其单纯形终表如下:
0 x 7 x 12 x
3 1
运筹学
2
84 20 24
0 1 0
0
0 0 1
0
1 0 0
0
- 0.32 0.4 - 0.12
- 1.36
1.16 - 0.2 0.16
- 0.52
z 428
(1)甲产品的价格在何范围内变化时,现最优解不变?
解:甲产品的价格c1是基变量的价格系数。 0.32 由 4 0 0 7 c1 12 0.4 2.8 0.4c1 1.44 0 0.12 得 c 3.4, 1.16 由 5 0 0 7 c1 12 - 0.2 1.4 0.2c1 1.92 0 0.16 得 c 2.6,
2
运筹学
例1:在(煤电油例)中,其单纯形终表如下:
0 x 7 x 12 x
3
1
2
84 20 24
0 1
0
0 0 1
1 0
0
- 3.12 1.16 0.4 - 0.2
- 0.12 0.16
z 428
0
0
0
- 1.36
- 0.52
(3)若有人愿以每度1元的价格向该厂供应25度电,是 否值得接受?
§3.4 灵敏度分析
灵敏度分析——研究系数变化对最优解的影响.
(方案)第三章 第五节 灵敏度分析.ppt

..........
28
8.1 参数c的变化
例1 试分析以下参数线性规划问题当参数 t≥0时的最优解变化。
..........
8
举例
例5.2:
Max z = 2x1 + 3x2 + 0x3 + 0x4+ 0x5
s.t. x1 + 2x2 + x3 = 8 4x1 + x4 = 16 4x2 + x5 = 12 x1 , x2 , x3 , x4 , x5 ≥ 0
..........
9
下表为最优单纯形表,考虑
解 设家电2的利润为(1+λ)元,反映到最终的单纯形表中如 下:
cj→
2 1+λ 0
0
0
CB
XB
b
x1
x2
x3
x4
x5
0
x3 15/2 0
0
1
5/4
-15/2
2
x1 7/2 1
0
0
1/4
-1/2
1+λ x2 3/2 0
1
0
-1/4
3/2
cj-zj
0 0 0 -1/4+λ/4 -1/2-3λ/2
..........
11
为使表中的解仍为最优,应有
1 1 0, 1 3 0
44
22
解得 1 1
3
即家电2的利润变化范围应满足
2 3
c2
2
..........
12
5.2 资源数量(右端常数br)变化的分析
资 源 数 量 变 化 是 指 资 源 中 某 系 数 br 发 生 变 化 , 即 b使r′最=终br表+Δ中b原r。问并题假的设解规相划应问地题变的化其为他系数都不变。这样 XB′=B-1(b+Δb) 这里Δb=(0,…,Δbr,0,…,0)T。只要XB′≥0,因最终 表中检验数不变,故最优基不变,但最优解的值发生了变 化,所以XB′为新的最优解。新的最优解的值可允许变化 范围用以下方法确定。
系统工程概论运筹学6.5灵敏度分析.ppt

❖ 原问题最优解不变,若反之
j
0
❖ 则以 B1Pj 替代原最优表的第j列,用单纯 形法继续求解至最优解。
❖ (4)改变某基变量系数列向量的分析
❖ 设 x j 基变量的系数列向量变为
Pj
,试分
析原最优解的变化。
❖
Pj
的变化将导致B的变化,因而原最优表
❖ 所有元素都将发生变化,似乎只能重新计算
❖ 但是经过认真分析,还是可以利用原最优解 来计算新的最优解。
-2/5 1/5
-2 X1 11/5 1
σj
0
0 7/5
-1/5 -2/5
0 -9/5+Δc3 -8/5 -1/5
只要-9/5+Δc3 ≤0 ,即Δc3 ≤9/5 则原最优解不变
表中σ3= c3+Δc3-(c2×a13+c1×a23 ) = -9/5+Δc3
❖ 2)设基变量 XB 的价值系数 CB 有增量 CBr ,
备注
CB X B B 1b x1 x2 x3 x4
4 x2 70 0 1 1/2 -1/4
K=1
6 x1 -5 1 0 -1/4 3/8
L=2
j 4 x2 60 0 x3 20
j
0 0 -1 /2 -5/4
2 1 0 1/ 2 4 0 1 3/2
2 0 0 2
新的最优 解为:
x2
x3
6 2
00,
例4
例2增加3x1+ 2x2≤15,原最优解不 满足这个约束。于是
Ci
2
3
000
0
CB XB b
X1
X2
X3 X4 X5
X6
2 X1 4
运筹学05-灵敏度分析

0 1 0
4 4 2
2 1
2
4 1
2 1
8
1 0
4 0 0
4 4 2
0 -8 2
40 4-8 22
4 -4 4
将b’代入原最优单纯形表中,运用对偶单纯形法计算最优解。
Ci
2
3
0
0
0
B-1b
CB
XB
x1
x2
x3
x4
x5
2
x1
1
0
0
1/4
0
4
0
(1)、参数A,b,C在什么范围内变动,对当前方案无影响?
(2)、参数A,b,C中的一个(几个)变动,对当前方案影响?
(3)、如果最优方案改变,如何用简便方法求新方案?
当线性规划问题中的一个或几个参数变化时,可以用单纯 形法从头计算,看最优解有无变化,但这样做既麻烦又没 有必要。
灵敏度分析一词的含义是指对系统或事物因周围条件变化 显示出来的敏感程度的分析。
5.1 目标函数系数的灵敏度分析
考虑检验数 σ C CB B1 A
σ j C j CB B1 Pj
(1) 若ck是非基变量的系数:
设 c'k ck Δck ,则 σ'k ck Δck CB B1 Pk σk Δck 当 σ'k σk Δck 0 即 σk Δck 时 原最优解不变;
B-1(b + b) ≥ 0 , 则最优基不变,即基变量保持,只有值的变化; 否则,需要利用对偶单纯形法继续计算。
例 Max z 2x1 3x2
x1 2x2 8
s.t
4x1 16 4x2 12
x1,x2 0
解: 下表为最优单纯形表
运筹学-线性规划灵敏度分析_图文

在目前计算机普及率很高的情况下,通常的方法是程序 中修改A后重新计算成即可。
例2.1 在例1.1中新增一种产品:防盗门
例2.2 在例1.1中新增一个约束:电力限制
作业:P50—52,1,3,5
运筹学 小结: 一般信息的变化: 价值向量—市场变化 右端向量—资源变化 系数矩阵—技术进步
线性规划
C的变化只影响检验数(对偶问题的解),不影响原问题 的基本解;
格,所以它们所需要的主要原料(木材和玻璃)、制作时间、最大销售量与利润均 不相同。该厂每天可提供的木材、玻璃和工人劳动时间分别为600单位、1000单位 与400小时,详细的数据资料见下表。问: (1)应如何安排这四种家具的日产量,使得该厂的日利润最大? (2)家具厂是否愿意出10元的加班费,让某工人加班1小时? (3)如果可提供的工人劳动时间变为398小时,该厂的日利润有何变化? (4)该厂应优先考虑购买何种资源? (5)若因市场变化,第一种家具的单位利润从60元下降到55元,问该厂的生产计 划及日利润将如何变化?
表1 雅致家具厂基本数据
家具类型 1
劳动时间 (小时/件)
2
木 材(单 位/件)
4
玻 璃( 单位/件)
6
单位产品利 润(元/件)
60
最大销售量 (件)
100
2
1
2
2
20
200
3
3
1
1ห้องสมุดไป่ตู้
40
50
4
2
2
2
30
100
可提供量
400小时
600单位
1000单位
解:依题意,设置四种家具的日产量分别为决策变量 x1,x2,x3,x4,目标要求是日利润最大化,约束条件为三 种资源的供应量限制和产品销售量限制。
例2.1 在例1.1中新增一种产品:防盗门
例2.2 在例1.1中新增一个约束:电力限制
作业:P50—52,1,3,5
运筹学 小结: 一般信息的变化: 价值向量—市场变化 右端向量—资源变化 系数矩阵—技术进步
线性规划
C的变化只影响检验数(对偶问题的解),不影响原问题 的基本解;
格,所以它们所需要的主要原料(木材和玻璃)、制作时间、最大销售量与利润均 不相同。该厂每天可提供的木材、玻璃和工人劳动时间分别为600单位、1000单位 与400小时,详细的数据资料见下表。问: (1)应如何安排这四种家具的日产量,使得该厂的日利润最大? (2)家具厂是否愿意出10元的加班费,让某工人加班1小时? (3)如果可提供的工人劳动时间变为398小时,该厂的日利润有何变化? (4)该厂应优先考虑购买何种资源? (5)若因市场变化,第一种家具的单位利润从60元下降到55元,问该厂的生产计 划及日利润将如何变化?
表1 雅致家具厂基本数据
家具类型 1
劳动时间 (小时/件)
2
木 材(单 位/件)
4
玻 璃( 单位/件)
6
单位产品利 润(元/件)
60
最大销售量 (件)
100
2
1
2
2
20
200
3
3
1
1ห้องสมุดไป่ตู้
40
50
4
2
2
2
30
100
可提供量
400小时
600单位
1000单位
解:依题意,设置四种家具的日产量分别为决策变量 x1,x2,x3,x4,目标要求是日利润最大化,约束条件为三 种资源的供应量限制和产品销售量限制。
灵敏度分析(运筹学).ppt

0
0
1
0
0
0
x3
1 0
0 1 1
0 2 -1
-1
0
x4
0 1
0
0
-3/2 -1 1
-1
2.5.1 单纯形法的矩阵描述
1. 约束方程系数矩阵的变化
约束方程系数矩阵
,进行初等行
变换,相当于左乘一个相应的初等阵。
即
,在A中所包含的矩阵B,左
乘 后,则得到
。
2. 约束方程右端项的变化
3. 目标函数系数的变化
1. 灵敏度分析的概念:
当某一个参数发生变化后,引起最优解如何改变的 分析。 可以改变的参数有: bi——约束右端项的变化,通常称资源的改变; cj ——目标函数系数的变化,通常称市场条件的变 化; pj ——约束条件系数的变化,通常称工艺系数的变 化; 其他的变化有:增加一种新产品、增加一道新的工 序等。
2.分析原理及步骤:
(1)借助最终单纯形表将变化后的结果按下述基
本原则反映到最终表里去。
B①-1bi△变b化:=
(b+△b)´=B-1 b´+B-1 △b
(b+△b)=
B-1
b+
②pj变化:(pj+△ pj )´= B-1 (pj+△ pj )= B-1 pj+ B-1 △ pj = pj ´+ B-1 △ pj
围来确定最优解是否改变。 由于系数的改变,最优值z可能发生 变化而不再是原值了。
2、约束条件右端值的变化
约束条件右端值每增加一个单位 引起的最优值的改进量称为对偶 价格。
对偶价格只适用于在右端值仅发 生了很小变动的情况
2.5.3 单纯形法灵敏度分析
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新的最优生产计划为每天生产1产品:7/2件 生产2产品:0件;生产3产品:3/4件。
运筹学教程
4、分析参数 aij的变化
参数 aij的变化导致系数阵A的元素发生变化。相当于增 加1个新变量(系数阵A增加1列),如果 xj在最终单纯 形表中为基变量,则aij 的变化会使相应的B ,B-1 发生变 化,有可能出现原问题与对偶问题无可行解的情况。引
Hale Waihona Puke 运筹学教程2、分析bi(右端常数)变化:
当bi发生变化时,将影响所有基变量的取值。 1 因为: X B B b 若bi的变化→
①保持B-1b≥0,当前的基仍为最优基,最优解的结构 不变(取值改变); ②(B-1b)<0,当前基为非可行基,但是仍保持为对偶 可行基, 可用对偶单纯形法求出新的最优解;
运筹学教程
例1-1:(1)如果产品1的利润降至1.5元/件,产品2的利润增加 至2元/件,工厂的最优生产计划?
(2)如果产品1的利润不变,则产品2的利润在什么范围内变 化,工厂的最优生产计划不变? 解(1)将产品1,2的利润变化直接反映到单纯形表
Cj CB 基 b 0 x3 15/2 1.5 x1 7/2 2 x2 3/2 Cj-Zj
1 ' 1 P6 B P6 0 0
运筹学教程
Cj CB 0 2 1 基 b x3 15/2 x1 7/2 x2 3/2 Cj-Zj
2 X1 0 1 0 0
1 x2 0 0 1 0
0 x3 1 0 0 0
0 x4 5/4 ¼ -1/4 -1/4
0 3 x5 x6 -15/2 -7 -1/2 0 3/2 2 -1/2 1
1.5 2 X1 x2 0 0 1 0 0 1 0 0
0 x3 1 0 0 0
0
0
x4 x5 [5/4] -15/2 ¼ -1/2 -1/4 3/2 1/8 -9/4
运筹学教程
Cj CB 基 b 0 x4 6 1.5 x1 2 2 x2 3 Cj-Zj
1.5 2 X1 x2 0 0 1 0 0 1 0 0
进人工变量,使用单纯形法计算。
如果该厂生产的产品2,生产一件所需要设备A,B
以及调试工序的时间分别变为8h,4h,1h,该产品的 利润变为3元/件,对该公司的最优生产计划有何改 变?
运筹学教程
解:将改变的产品看作是一件新的产品,生产量X2’
8 8 ' 4 , 2 3 ( 0 ,1 / 4 ,1 / 2 ) 4 3 / 2 1 1 1 0 0 5 4 1 4 1 4 15 2 8 11 / 2 1 4 1/ 2 2 3 1 1 / 2 2
-M x6 1/24 1/12 -1/8 -M+5/24
最优生产计划每天生产1产品11/4件;
新产品15/8件。
运筹学教程
5、 增加1个约束条件: 相当于系数阵A增加1行 首先将原最优解代入新增约束检查是否 满足?是,则说明新增约束不影响最优 解。否则再作下面的讨论:
运筹学教程
仍然来看例1-1: (1)如果设备A和调试工序的每天的能力不变,设备B每 天的能力增加到32h,分析公司最优的生产计划的变化; (2)如果设备A和设备B每天的能力不变,则调试工序在 什么范围内变化,问题的最优基不变。
解:( 1) 0 b 8 0 1 ' 1 b B b 0 0 5/4 1/ 4 1/ 4 15 / 2 0 10 1/ 2 8 2 3 / 2 0 2
C 2 3, P
'
' 2
P2 B P
''
1
' 2
将其反映到单纯形表
Cj CB 基 b 0 x3 15/2 2 x1 7/2 1 x2 3/2 Cj-Zj Cj 基 b x3 -9 2 x1 x2’ 3 Cj-Zj
2 X1 0 1 0 0 2 X1 0 1 0 0
1 x2 0 0 1 0 1 x2 0 0 1 0
N
CN CBB
1
N
例:c4发生变化时, 4 0 ,最优解不变 否则 4 >0,可使用原单纯形法继续迭代求出新 的最优解。
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(2)当cj是基变量的价值系数——它的变化 将影响所有非基变量的检验数.
N
CN CBB
1
N
当cj变化时,如能保持 N 0 ,则当前解仍为 最优解,否则可用单纯形法继续迭代求出新 的最优解。
2 X1 0 1 0 0
1 + 0 x2 x3 0 1 0 0 1 0 0 0
0
0
x4 x5 5/4 -15/2 ¼ -1/2 -1/4 3/2 -1/4+ /4 -1/2-3 /2
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1 4
4
0,
1 2
3 2
0
1 3
1
所以产品利润的变化 范围应满足: 2 3 c2 2
回答两个问题:
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①这些系数在什么范围内发生变化时,最优 基不变(即最优解或最优解结构不变)? ②系数变化超出上述范围时,如何用最简便 的方法求出新的最优解? 二、 进行灵敏度分析的基本原则
1、在最优单纯形表的基础上进行;
2、尽量减少附加计算工作量;
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3、灵敏度分析的步骤:
(1)将参数的改变通过计算反映到单纯形表。
参数aij,bi,cj 的变化引起的单纯形表上的有关 数字的变化:
b B b
' 1
Pj B Pj (c j z j ) c j
'
'
1
a
i 1
m
ij
yi
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(2)、检查原问题是否仍为可行解。
(3)、检查对偶问题是否仍为可行解。
原问题
可行解 可行解 非可行解 非可行解
b 列数字为
当b≥0问题的最优基不变,
解得: 1 1
所以调试能力在4~6h
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3、增加一个变量xj的分析
分析步骤: 1、计算 2、计算 3、如果 如果
' j
P
' j
c
j
j
z
1
j
c
j
m
a ij y i
i 1
'
B
Pj
' j
0 , 最优解不变;
0 , 继续计算。
原问题与对偶问题均为非可行解,先使原问题转化为可行解 第一行的约束:x3+4x4-24x5=-9,乘以(-1),加上人工变 量 -x3-4x4+24x5 +x6 =9
Cj CB -M 2 3 基 b x6 9 x1 2 x2’ 3 Cj-Zj
2 X1 0 1 0 0
1 x2 0 0 1 0
3 0 x 2’ x 3 0 -1 0 0 1 0 0 -M
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第五节 灵敏度分析
一、灵敏度分析的含义和内容
1、灵敏度分析:对系统或事物因周围条 件变化显示出来的敏感程度。 研究线性规划模型某些参数或限制量的 变化对最优解的影响称为灵敏度分析。
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2、灵敏度分析的内容: 目标函数的系数变化对最优解的影响; 约束方程右端系数变化对最优解的影响; 约束方程组系数阵变化对最优解的影响 ;
用单纯形法求解如下:
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CB 0 2 1
Cj 基 b x3 15/2 x1 7/2 x2 3/2 Cj-Zj
2 X1 0 1 0 0
1 x2 0 0 1 0
0 x3 1 0 0 0
0 x4 5/4 ¼ -1/4 -1/4
0 x5 -15/2 -1/2 3/2 -1/2
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1、价值系数Cj变化 (1)当cj是非基变量的价值系数——它的变 化只影响 j 一个检验数。
1 ' 1 b B b 0 0 反映到单纯形表, 15 15 2 2 7 1 b 2 2 3 3 2 2
5/4 1/ 4 1/ 4
15 / 2 0 15 / 2 1/ 2 0 /2 3 / 2 3 / 2
对偶问题
可行解 非可行解 可行解 非可行解
结论或继续计算的步骤
问题最优解或最优基不变 单纯形求解最优解 对偶单纯形求解最优解 引进人工变量,新单纯形 表重新计算
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三、 灵敏度分析举例: 例1-1
max Z 2 x1 x 2 5 x 2 15 6 x1 2 x 2 24 s .t . x1 x 2 5 x1 , x 2 0
0 0 x3 x4 4/5 1 -1/5 0 1/5 0 -1/10 0
0 x5 -6 1 0 -3/2
随利润的变化,调整如下:
生产产品1为2件,产品2为3件。
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解(2)设产品2的利润1+ 直接反映到单纯形表
Cj
CB 基 b 0 x3 15/2 2 x1 7/2 1+ x2 3/2 Cj-Zj
CB 0 2 1
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CB 0 2 0
Cj 基 b x3 15 x1 5 x4 2 Cj-Zj
2 X1 0 1 0 0
1 x2 5 1 -4 -1
0 x3 1 0 0 0
0 x4 0 0 1 0
0 x5 0 1 -6 -2