整数规划及分支定界法课件

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数据、模型与决策 第四章 整数规划ppt课件

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性规划,也称为全整数线性规划。 • 混合整数线性规划 • 决策变量中的一部分必需取整数值,
而其他的可以不取整数值的整数线性规 划。 • 0-1型整数线性规划 • 决策变量只能取0或1的整数线性规
4.1.3 建立整数规划模型
• 实例分析: • 一家电子厂消费两种产品A1和A2,
需经过三道工序加工:B1,B2,B 3。单件加工利润以及各工时每周限额 如表所示。应该如何安排消费才干获得 最大利润?
• 最后求得最优解为 A=4,B=1, 目的函数为14。
问题二上 界14.5下界
13
松弛问
题上界 14.75下 界13
问题三上界 13.5下界13
问题四 A=3B=2Z=13
问题五 A=4B=1Z=14
• 利用分枝定界法求解整数规划问题的步 骤:
• 第一步:求解相应的线性规划问题,并 确定目的函数值的上下界。
4.4.2 0-1规划的解题过程
• 实例分析: • AK公司预备开发几种新产品,该公司的四个
工程小组分别都提出了各自的方案,但是由于 公司的投资金额有限,不能对一切工程进展投 资,必需在其中作出选择。表4-5列出了各 个工程对于资金、任务人员以及将会产生的净 现值的情况。总的投资额为1100万元,可 以调用的任务人员一共有22人。关于投资的 工程,还有一个附加条件,即工程1和工程4 由于某些缘由不得同时投资。应该如何挑选投 资工程?
工程
产品
A
〔件〕
1
A 产品 〔件〕 2
工时限额 〔小时/周〕
工序B1 0.4 0.5 200
工序B2 0.4 0.3 180
工序B3 0.3 0.2 120
利润〔元/件〕 30 28 --
解题过程:

整数规划及分支定界法42页PPT

整数规划及分支定界法42页PPT

谢谢!
36、自己的鞋子,自己知道紧在哪里。——西班牙
37、我们唯一不会改正的缺点是软弱。——拉罗什福科
xiexie! 38、我这个人走得很慢,但是我从不后退。——亚伯拉罕·林肯
39、勿问成功的秘诀为何,且尽全力做你应该做的事吧。——美华纳
1、不要轻言放弃,否则对不起自己。
2、要冒一次险!整个生命就是一场冒险。走得最远的人,常是愿意 去做,并愿意去冒险的人。“稳妥”之船,从未能从岸边走远。-戴尔.卡耐基。
梦 境
3、人生就像一杯没有加糖的咖啡,喝起来是苦涩的,回味起来却有 久久不会退去的余香。
整数规划及分支定界法 4、守业的最好办法就是不断的发展。 5、当爱不能完美,我宁愿选择无悔,不管来生多么美丽,我不愿失 去今生对你的记忆,我不求天长地久的美景,我只要生生世世的轮 孔子

整数规划解法-优质课件

整数规划解法-优质课件

1 2 0 0
0 2 0 3
1 2 4 0 2 0 3 0
1 2 0 0 0 2 0 3 0 2 4 0 2 2 3 1
19
若矩阵A的元素可分成“0”与非“0”两 部分,则覆盖“0”元素的最少直线数等 于位于不同行、不同列的“0”元素的最 大个数。
交甲、乙、丙、丁四个人去完成。因各人专长不同,他们 完成翻译不同文字所需的时间(h)如表所示。问:如何分 配任务使效率最高(所需总时间最短)?
从人的 角度看
工作
人甲

丙丁
译成英文
2
10
9
7
从任务 角度看
译成日文
15
4
14 8
译成德文
13
14
16 11
译成俄文
4
15 13 9
12Βιβλιοθήκη 指派问题的一般模型 假设: [aij]表示指派问题的效率矩阵 xij表示决策变量,决策变量的取值:
选X1分枝
问题(2) (1) X1 4
问题(3) (1) X1 5
将[4,5]之间的非整数部分舍去
7
问题2 解为 X1 =4 Z=349.0
X2 =2.1
问题3
解为 X1 =5
Z=341.39
X2 =1.571
选(2)继续分枝
问题(4)
(2)
X2 2
问题(5)
(2)
X2 3
8
(1) 4.809 355.890 1.817
i+1
Xji*
X*
(B) (C)
Xj i+1
(B) (D)
Xj i
5
例: max Z=40X1 + 90X2 9X1+7X2 56 7X1+20X2 70

第4章 整数规划(IP)PPT课件

第4章 整数规划(IP)PPT课件

4.2 整数规划建模举例
例[1]:固定费用问题
某工厂明年准备在甲、乙、丙三种产品中选址 两种产品投产,他们都需要经过A,B,C三道工 序加工。
有关参数如下表,且甲、乙、丙投产时,无论 产量多大,都需要固定费用,分别为1500,2000 ,1800。 问:如何安排生产计划,可以使工厂获 得最大利润?
——例2:求解下述(AIP): min f = -2x1-5x2 s.t. 2x1- x2+x3=9 2x1+8x2+x4=31 xj >=0,整数,j=1,2,3,4 SEE P147
4.4 一般整数规划的分支定界算法
一、算法思想 (一)引例
例1:求解下述(AIP) min z = -40x1-90x2
X’3*=(4.00,2.00)T X’4*=(1.42,3.00)T
Z3 * =Z4 * =-
x2
见“枚举
4
树”
3 (K4 ’)
2
(4.81,1.82)
(K6’) =
1
(K3
0
’)
12
34
(K5 5 ’)6
x1 7
(K5’) : 308 (K6’) :
X’5*=(5.44,1.00)T K’6=
x2 3
引例[1]
2
6 x1
0
4
(1)可行域:KLP/KIP; (2)最优解:X*LP/X*IP。
问:如何求解上述整数规划问题? (1)四舍五入法——可能不可行; (2)完全枚举法——可能不实际;
——需要研究整数规划问题 的专用算法!
二、 整数规划问题的模型建立
5X1 + 4X2 <=24+(1-y)M; 7X1 + 5X2 <=32+ yM;

4-1整数规划1-概念、分支定界法

4-1整数规划1-概念、分支定界法

图解法分析:
z 340 z 340
4
x2 1.57 z 2 341
x2 1
x2 2
3
B5 : x1 5.44 B : 6 x2 1.00 无可行解 z5 308
2
1
B5
0 1 2 3 4 5 6 7

分支定界的全过程:
B : x1 4.81 x2 1.82 z 0 356
从图上分析:
A1
P
A2
整数规划 最优解
A3
A
A4
*
B
0 1 2 3 4 5 6 7
C 8
注 释
最优解不一定在顶点上达到 最优解不一定是放松问题最优解的邻近整 数解 整数可行解域过大,枚举法不可取


解的特点
整数线性规划及其松弛问题比较,前者的最 优解的目标函数值不会优于后者。
分支定界法
z 0, z 356
x1 4
x2 2
B1 : x1 4.00 x2 2.10 z1 349
B2 : x1 5.00 x2 1.57 z 2 341
x1 5
z0 z 349
x2 3
B4 : x1 1.42 x2 3.00 z 4 327
整数规划问题A
max z 40 x1 90 x2 9 x1 7 x2 56 7 x1 20 x2 70 x1 , x2 0 且为整数
松弛问题B
max z 40 x1 90 x2 9 x1 7 x2 56 7 x1 20 x2 70 x1 , x2 0

定界的含义:
整数规划是在相应的线性规划的基础上增加变量

运筹学分支定界法 0-1整数规划课件

运筹学分支定界法 0-1整数规划课件

x1, x2 0,且为整数
松弛问题的最优解X=(2.75,2.25)T
运筹学教程
Cj
21000
CB XB b
X1 X2 X3 X4 X5
1 X2 2.25 0 1 1.5 0 -0.25
0 X4 0.5 0 0 -2 1 0.5
2 X1 2.75 1 0 -0.5 0 0.25
Cj-zj
0 0 -0.5 0 -0.25
14X1 + 9X2 ≤ 51
- 6X1 + 3X2 ≤ 1
X1
≥2
X1 , X2 ≥ 0
B2 Max Z = X1 + X2
14X1 + 9X2 ≤ 51
- 6X1 + 3X2 ≤ 1
X1
≤1
X1 , X2 ≥ 0
运筹学教程
B2:解 (1,7/3 )
Z21 = 17/3
(3/2 ,10/3) Z1 = 29/6
3x1 7x2 x3 x4 1
st.
x1
2x2 5x1
6x3 3x2
4x4 x4 5
8
x1, x2, x3, x4 1or0
运算30次
运筹学教程
练习1:使用分支定界法求解整数规划
max z 2x1 x2
x1 x2 5
st.
x1 x2 0 6x1 2x2 21
Max Z = X1 + X2
14X1 + 9X2 ≤ 51
- 6X1 + 3X2 ≤ 1
X1
≥3
X2 ≤ 2 X1 , X2 ≥ 0
Max Z = X1 + X2
14X1 + 9X2 ≤ 51

整数规划ppt课件

整数规划ppt课件

可行解的凸组合不一定满足整数要求,因而不一定
仍为可行解)。
2021精选ppt
第13页
产生问题:利用对松弛问题的最优解中不符合整
数要求的分量简单地取整,是否能得出整数规划
问题的最优解呢?
2021精选ppt
第14页
3. 对松弛问题的最优解中不符合整数要求的分量简 单地取整,所得到的问题解:
不一定是整数线性规划问题的最优解。
θi
CB XB
b
x1 x2
x3
x4
x5
x6
6 x2 88/23 0 1 4/23 -3/23 0 0
5 x1 72/23 1 0 -3/23 8/23 0 0
-M x6 4 1 0 0 0 -1 1
c j– z j
2021精选ppt
第43页
将 x1 的系数列向量变为单位向量,并计算检验数
cj
5
CB XB
第8页
整数线性规划
松弛问题
n
max( 或 min) z c j x j j1
n
a ij x j ( 或 , )b i , i 1 ,..., m
j1 x j 0 , j 1 ,..., n
x
1
,...,
x n中部分或全部取整数
n
max( 或 min) z c j x j j1
甚至也不一定是整数线性规划问题的可行解。
2021精选ppt
第15页
例:
mz a 2 xx 0 1 1x 0 2
5 x 1 4 x 2 24
2 x
x
1
1
,
x2
5x
2
0
13
x 1 , x 2 整 数

整数规划 PPT课件

整数规划 PPT课件

设xj为列车上装载pj的数量,则xj必为非负整数,根据该n货a船jx j最大b 可承载b吨货
物可知所有集装箱的重量之和必须b,故有约束条件:
j1 n
f
cjxj
j1
由对每个j种货物收费为cj,可知载货的总收入为:
n
该例的目标即使得目标函数f最m大ax化。f 综合i 1上cj述x j 分析可得如下整数规划问题:
第11页/共82页
求解整数规划的理论基础
• 利用分解技术求解整数规划中的几个概念
• 分解
对于整数规划问题P,令F (P)表示P的m 可行域。对问题 P的子问题 P1, …, Pm,若满足下述条件: i 1 F(Pi ) F(P)
F(Pi ) F(Pj )
(1 i m,1 j m, i j)
则称P问题被分解成为子问题P1, …, Pm之和,最常用的方法就是两分法,例如若xj是P的0-1变量, 则问题P可以按照条件xj=0和xj=1分解成两个问题之和。
• 求解思路 • 由上述分析可知,舍入法一般是不可取的,当然如果对应线性规划的最优解恰好满足整数要求,则该 解也是整数规划的最优解,那么何时才能满足此要求呢?我们直接给出一个结论: 假设由整数规划问题除去整数要求之后得到的线性规划标准型中,等式约束个数等于决策变量个 数(m=n),则此时的等式约束构成一个线性方程组Ax=b,如果det(A) = 1或-1,则解x一定是整数 向量,当然这种情况在解决实际问题的过程中一般还是比较少见的。 • 对于整数规划问题的解法,一般有利用分解技术的算法和不利用分解技术的算法 • 利用分解技术的算法有分枝定界法和针对0-1规划的隐枚举法 • 不利用分解技术的算法为割平面法和群论方法 • 针对特定的问题还有特定的简化方法,例如求解分派问题的匈牙利方法,等等。
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I(2,4)
B(9.2,2.4)
54321
O
1 2 3 4 5 6 整数规划及分支定界法 7A 8 9 10
x1
❖假如能求出可行域的“整点凸包”(包
含所有整点的最小多边形OEFGHIJ),则 可在此凸包上求线性规划的解,即为原问
题的解。但求“整点凸包”十分困难。
x2
54321
D
I(2,4)
J
I
H
O
11x1-8x2 82 x1,x2 0,且取整数值
整数规划及分支定界法
可行域OABD内整数点,放弃整数要求后,最 优解B(9.2,2.4) Z0=58.8,而原整数规划最 优解I(2,4) Z0=58,实际上B附近四个整点 (9,2)(10,2)(9,3)(10,3)都不是原规划最优解。
x2
D
第三章 整数规划
整数规划及分支定界法
3-1 整数规划问题 整数规划是一类要求变量取整数值 的数学规划,可分成线性和非线性 两类。
根据变量的取值性质,又可以分 为全整数规划,混合整数规划,01整数规划等。
整数规划及分支定界法
整数规划是数学规划中一 个较弱的分支,目前只能解 中等规模的线性整数规划问 题,而非线性整数规划问题, 还没有好的办法。
以上描述了目前解整数规划问题的 两种基本途径。
整数规划及分支定界法
分枝定界解法 (Branch and Bound Method) 原问题的松驰问题:任何整数规划 (IP),凡放弃某些约束条件(如整数 要求)后,所得到的问题(P) 都称为 (IP)的松驰问题。
整数规划及分支定界法
最通常的松驰问题是放弃变量 的整数性要求后,(P)为线性规 划问题。
整数规划及分支定界法
例3-1:一登山队员做登山准备, 他需要携带的物品有:食品,氧 气,冰镐,绳索,帐篷,照相机 和通讯设备,每种物品的重要性 系数和重量如下:假定登山队员 可携带最大重量为25公斤。
整数规划及分支定界法
整数规划及分支定界法
解:如果令xi=1表示登山队员携 带物品i,xi=0表示登山队员不携 带物品i,则问题表示成0-1规划:
x2
D
I(2,4)
54321
B(9.2,2.4) P1
P2
P4
O
1 2 3 4 5 6 整数规划及分支定界法 7A 8 9 10
x1
X1 2
P1
X2 3
X1 6
P2
P P3
X2 4
X1 3
X2 2
P4
X1
P5
7
X2
3
整数规划及分支定界法
❖假如放弃整数要求后,用单纯形法 求得最优解,恰好满足整数性要求, 则此解也是原整数规划的最优解。
➢从不满足整数条件的基变量中任选 一 个xl进行分枝,它必须满足xl [xl ] 或xl
[xl ] +1中的一个,把这两个约束条件加
进原问题中,形成两个互不相容的子问 题(两分法)。
整数规划及分支定界法
➢定界:把满足整数条件各分枝的最优目 标函数值作为上(max)(下(min))界, 用它来判断分枝是保留还是剪枝。 ➢剪枝:把那些子问题的最优值与界值比 较,凡不优或不能更优的分枝全剪掉, 直到每个分枝都查清为止。
Max Z= 20x1+15x2 +18x3 +14x4
+8x5 +4x6 +10x7 s.t. 5x1 + 5x2 +2x3 +6x4 +12x5 +2x6 +4x7 25 xi=1或xi=0整数规划及分i支=定界1法 ,2,….7
例3-2 背包问题( Knapsack Problem)
一个旅行者,为了准备旅行的必须用品,要 在背包内装一些最有用的东西,但有个数限 制,最多只能装b公斤的物品,而每件物品只 能整个携带,这样旅行者给每件物品规定了 一个“价值”以表示其有用的程度,如果共 有n件物品,第j件物品aj公斤,其价值为cj.问 题变成:在携带的物品总重量不超过b公斤 条件下,携带哪些物品,可使总价值最大?
1
2 3 4 5 E6 整数规划及分支定界法
B(9.2,2.4) G F
7A 8 9 10 x1
❖假如把可行域分解成五个互不相交的子问题P1 P2 P3 P4 P5之和, P3 P5的定义域都是空集,而放弃 整数要求后P1最优解I(2,4),Z1=58 P2最优解 (6,3),Z2=57 P4最优解(98/11,2),Z4=52(8/11)
整数规划及分支定界法
例5-6 用分枝定界法求解:
Max Z=4x1+3x2 s.t. 3x1+4x2 12
4x1+2x2 9
x1,x2 0 且为整数
用单纯形法可解得相应的松驰问题的最 优解(6/5,21/10),Z=111/10为各 分枝的上界。
整数规划及分支定界法
分枝定界法步骤
一般求解对应的松驰问题,可能 会出现下面几种情况:
➢若所得的最优解的各分量恰好是 整数,则这个解也是原整数规划 的最优解,计算结束。
➢若松驰问题无可行解,则原整数 规划问题也无可行解,计算结束。
整数规划及分支定界法
➢若松驰问题有最优解,但其各分量不全 是整数,则这个解不是原整数规划的最 优解,转下一步。
整数规划及分支定界法
➢先放弃变量的整数性要求,解一 个线性规划问题,然后用“四舍五 入”法取整数解,这种方法,只有 在变量的取值很大时,才有成功的 可能性,而当变量的取值较小时, 特别是0-1规划时,往往不能成功。
整数规划及分支定界法
例3-3 求下列问题: Max Z=3x1+13x2 s.t.2x1+9x2 40
整数规划及分支定界法
解:如果令xj=1表示携带物品j, xj=0表示不携带物品j,则问题表 示成0-1规划:
Max Z = Σcjxj s.t. Σajxj b
xj=0 或1
整数规划及分支定界法
数学模型 整数规划(IP)的一般数学模型: Max (min) Z = Σcjxj s.t. Σaijxj bi(i=1,2,…m)
xj 0且部分或全部是整数
整数规划及分支定界法
解法概述
当人们开始接触整数规划问题时, 常会有如下两种初始想法:
➢因为可行方案数目有限,因此经过 一一比较后,总能求出最好方案, 例如,背包问题充其量有2n-1种方式; 连线问题充其量有n!种方式;实际 上这种方法是不可行。
整数规划及方式,那么要比 较完20!(大于2*1018)种 方式,大约需要800年。比 较完260种方式,大约需要 360世纪。
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