表上作业法

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表上作业法

表上作业法
最优解
调整:找到新的调运方案
方法:闭回路法
➢闭回路法
基本思想:确定换入、换出变量。在闭回路上 采用“奇加偶减”调整运量xij,闭回路以外xij
不变。
方法要点:
换入变量:最小负检验数对应的非基变量; 换出变量:以换入变量为起点找到相应的闭回路,回路 上其它顶点为基变量,偶数顶点上最小的xij所对应的基变 量就是换出变量,这个最小的xij的值就是调整量; 调整方法:闭回路上,奇数顶点上xij加上调整量,偶数顶 点上xij减去调整量;闭回路以外的点对应的xij不变。
产地 销 地 B 1
A1
-4
2
3

A2
13
A3
78
销量
3
B2 95
3 -1

43
8
B3 3 10 1 4
24 4
B4
产量
7 41 9
2 25 5
35
7
6
产地
销地
A1 A2 A3 销量
B1
23
1
8
3
B2 95 3
43
8
B3 10 4 24 4
B4
71
25
5
6
产量 9 5 7
4.2 表上作业法
▪算法思想
与单纯形法一样,最优解在基本可行解中产生。 但基于模型的特征,初始基本可行解是通过分析单位运价表, 首先满足局部最优,然后通过调整(迭代)使整体达到最优。
-------单纯形法的简化方法
▪算法流程及要点
初始调运方案
检验数ij0 ? N
Y 最优解
调整:找到新的调运方案
B3 3 10 24
24 4

4-02运输问题表上作业法

4-02运输问题表上作业法

用最小元素法确定例3-2初始调运方案
调 销地
运 量
B1
B2
B3
产量
产地
100 90
70 100 100 200 100
A1
X11
X12
X13
80 150 65 100 75 250 100
A2
X21
X22
X23
100
150
200
销量
100 450
得到初始调运方案为: x11=100,x13=100,x22=150,x23=100
量为该闭回路的顶点;其中 i1 , i2 ,, is 互不
相同, j1 , j2 ,, js 互不相同。
例 设m=3,n=4,决策变量xij表示从产地Ai 到销地Bj的调运量,列表如下,给出闭回路
{x11, x13 , x33 , x34 , x24 , x21} 在表中的表示法——
用折线连接起来的顶点变量。
最小元素法实施步骤口诀
《运价表》上找最小,《平衡表》上定产销; 满足销量划去“列”,修改“行产”要记
牢; (满足产量划去“行”,修改“列销”要记 牢) 划去列(行)对《运价》, 修改“行产(列销)”在《产销》; 余表再来找最小,方案很快就找到。
用西北角法确定例3-2初始调运方案
调 销地
运 量
B1
(3-6)
位势法计算非基变量xij检验数的公式
σij=cij-(ui+vj)
(3-8)
思考:试解释位势变量的含义(提示:写出运输问 题的对偶问题)
四、方案调整
当至少有一个非基变量的检验数是负值时, 说明作业表上当前的调运方案不是最优的,应 进行调整。
若检验数σij小于零,则首先在作业表上以xij 为起始变量作出闭回路,并求出调整量ε:

运输问题的求解方法(过程)——表上作业法的解题思路和原理、具体步骤。

运输问题的求解方法(过程)——表上作业法的解题思路和原理、具体步骤。

运输问题的求解方法(过程)——表上作业法的解题思路和原理、具体步骤。

运输问题是一种常见的工业应用问题,涉及到如何安排运输工具和货物,以最小化总成本或最大化利润。

表上作业法(Tableau Programming)是解决运输问题的一种有效方法,其解题思路和原理、具体步骤如下:1. 确定问题的状态在表上作业法中,我们需要先确定问题的状态。

状态是指某个特定时间段内,某个运输问题需要满足的条件。

例如,在一个例子中,我们可以将运输问题的状态定义为“需要从A城市运输货物到B城市,运输工具数量为3,运输距离为100公里”。

2. 定义状态转移方程接下来,我们需要定义状态转移方程,以描述在不同状态下可能采取的行动。

例如,在这个问题中,我们可以定义一个状态转移方程,表示当运输工具数量为2时,货物可以运输到B城市,而运输距离为80公里。

3. 确定最优解一旦我们定义了状态转移方程,我们就可以计算出在不同状态下的最优解。

例如,在这个问题中,当运输工具数量为2时,货物可以运输到B城市,运输距离为80公里,总成本为200元。

因此,该状态下的最优解是运输距离为80公里,运输工具数量为2,总成本为200元。

4. 确定边界条件最后,我们需要确定边界条件,以确保问题的状态不会无限制地变化。

例如,在这个问题中,当运输工具数量为3时,运输距离为120公里,超过了B城市的运输距离范围。

因此,我们需要设置一个限制条件,以确保运输工具数量不超过3,且运输距离不超过120公里。

表上作业法是一种简单有效的解决运输问题的方法,其原理和具体步骤如下。

通过定义状态转移方程、确定最优解、确定边界条件,我们可以计算出问题的最优解,从而实现最小化总成本和最大化利润的目标。

管理运筹学 第七章 运输问题之表上作业法

管理运筹学  第七章 运输问题之表上作业法

最优解的判断与调整
最优解的判断
比较目标函数值,如果当前基础可行解 的目标函数值最优,则该解为最优解。
VS
最优解的调整
如果当前基础可行解不是最优解,需要对 其进行调整。通过比较不同运输路线的运 输费用,对运输量进行优化分配,以降低 总运输费用。
最优解的验证与
要点一
最优解的验证
对求得的最优解进行检验,确保其满足所有约束条件且目 标函数值最优。
01
将智能优化算法(如遗传算法、模拟退火算法等)与表上作业
法相结合,以提高求解效率和精度。
发展混合算法
02
结合多种算法的优势,发展混合算法以处理更复杂的运输问题。
拓展应用范围
03
在保持简单易行的基础上,拓展表上作业法的应用范围,使其
能够处理更多类型的运筹问题。
THANKS FOR WATCHING
果达到最优解,则确定最优解;如果未达到最优解,则确定次优解。
表上作业法的应用范围
总结词
表上作业法适用于解决供销平衡的运输问题,即供应量和需求量相等的情况。
详细描述
表上作业法适用于解决供销平衡的运输问题,即供应量和需求量相等的情况。在这种情况下,可以通过在运输表 格上填入数字来求解最小运输成本。此外,表上作业法还可以用于解决其他类型的线性规划问题,如资源分配问 题、生产计划问题等。
03 表上作业法的求解过程
初始基础可行解的求解
确定初始基础可行解
根据已知的发货地和收货地的供需关系,以及运输能力限制,通 过试算和调整,求得初始的基础可行解。
初始解的检验
检查初始解是否满足非负约束条件,即所有出发地到收货地的运输 量不能为负数。
初始解的调整
如果初始解不满足非负约束条件,需要对运输量进行调整,直到满 足所有约束条件。

简述表上作业法的基本步骤

简述表上作业法的基本步骤

表上作业法的基本步骤1. 简介表上作业法(Tabletop Exercise,TTE)是一种用于组织和管理应急响应演练的方法。

它通过模拟真实情景来评估组织的应急计划、流程和资源准备情况,以提高应对突发事件的能力和效率。

本文将介绍表上作业法的基本步骤,并探讨如何有效地进行表上作业。

2. 基本步骤步骤一:确定目标和范围在进行表上作业之前,首先需要明确目标和范围。

目标是指希望通过此次演练达到什么样的效果,例如测试应急计划的可行性、评估团队协作能力等。

范围则是指演练涉及的主题、参与人员、时间限制等。

步骤二:制定剧本剧本是表上作业的核心部分,它描述了演练中所模拟的事件场景、参与者角色以及事件发展过程。

制定剧本时需要考虑真实性和复杂性,以使演练更具挑战性和可信度。

步骤三:确定参与者确定参与者是表上作业的重要一步。

参与者包括应急响应团队成员、管理层代表、外部合作伙伴等。

根据演练目标和剧本,确定参与者的角色和责任,并确保他们具备相应的知识和技能。

步骤四:准备材料为了顺利进行表上作业,需要准备相关的材料,如演练手册、应急计划、流程图等。

这些材料可以帮助参与者了解演练的目标、规则和流程,提供必要的信息支持。

步骤五:组织演练在进行表上作业之前,需要确定演练的时间、地点和形式。

通常情况下,表上作业可以通过线下会议或在线视频会议进行。

组织方需要确保参与者按照预定时间和地点参加演练,并提供必要的技术支持。

步骤六:实施演练在实施演练时,可以按照事先设定的剧本逐步展开。

参与者根据自己的角色扮演,并在模拟事件发生后采取相应的行动。

组织方可以通过观察、记录或评估工具来监控演练的进展,并及时提供反馈和指导。

步骤七:总结评估演练结束后,需要进行总结评估。

参与者可以就演练过程中的问题、挑战和经验进行交流和讨论。

组织方可以收集参与者的反馈意见,并根据演练结果提出改进建议。

步骤八:改进计划根据总结评估的结果,制定改进计划以提升应急响应能力。

运筹学。 表上作业法

运筹学。 表上作业法
19
销地 产地
B1
B2
B3 4+1
B4 3-1 +1 3
产量 7 4 9
A1 A2 A3 3 6
1-1
销量
销地 产地
3
B1 3
6
B2
5
B3
6
B4 产量
调整后的新调运方案如下表:
A1
A2 A3 销量 3 6 6
5
2
1 3
7
4 9
20
5
6
对调整后的调运方案再进行最优性检验
销地 产地
B1
3 (0) 1 (0) 7
的对偶变量为u1,u2,…, um;v1,v2,…,vn
ui v j cij s.t . ui , v j 无 约 束 决策变量 xij 的检验数
ij cij C B B 1 Pij
cij YPij cij ( u1 , , um , v1 , , v n ) Pij cij ( ui v j )
§2 表上作业法
• 表上作业法实质是单纯形法。可归纳为: • (1) 找出初始基可行解。即在(m×n)产销平衡表 上用西北角法或最小元素法或Vogel法给出 m+n-1 个数字,称为数字格。它们就是初始基变量的 取值。 • (2) 求各非基变量的检验数,即在表上计算空格 的检验数,判别是否达到最优解。如已是最优 解,则停止计算,否则转到下一步。 • (3) 确定换入变量和换出变量,找出新的基可行 解。在表上用闭回路法调整。 • (4) 重复(2),(3)直到得到最优解为止。 1
例3-1 某公司经销甲产品。它下设三个加工
厂。每日的产量分别是:A1为7吨,A2为4吨, A3为9吨。该公司把这些产品分别运往四个销 售点。各销售点每日销量为:B1为3吨,B2为6 吨,B3为5吨,B4为6吨。已知从各工厂到各销 售点的单位产品的运价为表3-3所示。问该公 司应如何调运产品,在满足各销点的需要量的

《运筹学》胡运权清华版-3-02表上作业法

《运筹学》胡运权清华版-3-02表上作业法

最大元素法
总结词
与最小元素法相反,最大元素法选择运价表中的最大元素作为初始方案。
详细描述
最大元素法的基本思想是从运价表中寻找最大的元素,并将其确定为初始方案。在运价表中,最大的 元素可能是运输量最大的货物或运输距离最长的路线。这种方法可能会优先考虑大货物或长距离运输 ,但同样可能不是最优解,因为它没有考虑到整个运输网络的整体优化。
100%
稳定性
最优解应该是相对稳定的,即在 微小扰动下不会发生大的变化。
80%
可行性
最优解必须满足实际操作的可行 性,如运输量不能超过供应量和 需求量。
迭代终止条件
达到最大迭代次数
可以设定一个最大迭代次数, 当达到该次数时终止迭代。
运输成本收敛
如果连续几次迭代的运输成本 变化很小,可以认为已经收敛 ,终止迭代。
03
方案的调整
闭回路法
要点一
总结词
通过检查闭回路来调整方案,以使运输费用最小化。
要点二
详细描述
闭回路法是一种常用的运输方案调整方法。在运输问题中 ,如果发现某个产地的供应量大于需求量,或者某个销地 的需求量大于供应量,就可以通过构建闭回路来调整运输 方案。具体来说,就是在供需不平衡的地点之间构建一个 闭回路,将多余的供应量或不足的需求量通过闭回路进行 调整,以使运输费用最小化。
适用于解决产销平衡和产销不平衡的运输问题,特别是当运输问 题规模较大时,使用表上作业法可以快速找到最优解。
表上作业法的应用场景
物流规划
在物流规划中,表上作业法可以用于解决货物运输 的最优路径、运输成本等问题。
资源配置
在资源分配问题中,表上作业法可以用于确定资源 的最优调配方案,以最小成本满足需求。

用表上作业法求解指派问题的方法

用表上作业法求解指派问题的方法

用表上作业法求解指派问题的方法指派问题是一类经典的优化问题,其目标是找到最佳的任务分配方案,使得总成本或总利益最小或最大化。

其中,指派问题的目标是将一系列任务分配给一组人员或资源,使得总成本最小化。

表上作业法(Hungarian algorithm)是解决指派问题的一种有效方法。

它的基本思想是利用矩阵的行和列的减法和加法运算,在保证每行每列至多只有一个0的条件下,找到最优的任务分配方案。

具体来说,表上作业法的步骤如下:1. 创建一个n x n的矩阵,其中n表示任务和人员或资源的数量。

矩阵的每个元素表示将某个任务分配给某个人员或资源的成本或利益。

2. 对矩阵进行行减法和列减法,使得每行和每列至少有一个0。

行减法和列减法的目的是找到一个初始解。

3. 在矩阵中找到一个0,标记该0为“*”。

如果该0位于独立的行或列中,则找到最优解,算法结束。

4. 如果该0位于非独立的行或列中,找到与该0同行或同列的其他0,并标记为“*”。

然后,以标记的0为新的起点,重复步骤3和4,直到找到最优解或无法找到更多的0。

5. 如果无法找到更多的0,则进行列减法和行加法,找到一个最小的非标记元素,并将其减去该行的最小非标记元素。

然后,将矩阵中所有的标记元素去除,回到步骤3。

通过重复执行步骤3至步骤5,直到找到最优解为止。

最优解是指在保证每行和每列至多只有一个0的条件下,使得总成本最小化或总利益最大化的任务分配方案。

表上作业法是解决指派问题的一种经典算法,其时间复杂度为O(n^3),能够快速找到最优解。

因此,它在实际应用中被广泛使用,如任务分配、人员调度、作业调度等领域。

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第三章 运输问题主要内容 运输问题的模型、算法 讲授重点 运输问题的模型、算法 讲授方式讲授式、启发式第一节 运输问题及其数学模型一、运输问题的数学模型设某种物品有m 个产地A 1,A 2,…,A m ,各产地的产量分别是a 1,a 2,…,a m ;有n 个销地B l ,B 2,…,B n ,各销地的销量分别为b l ,b 2,…,b n 。

假定从产地A i (i =1,2,…,m)向销地B j (j =1,2,…,n)运输单位物品的运价是c ij ,问怎样调运这些物品才能使总运费最小?这是由多个产地供应多个销地的单品种物品运输问题。

为直观清楚起见,可列出该出该问题的运输表,如表3-1所示。

设ij表示从A i 运往B j 的物品数量,ij表示从A i 运往B j 的单位物品的运价。

则对于平衡运输问题(∑∑===nj jm i i ba 11),其数学模型的一般形式可表示为:∑∑===n j mi ijij x c s 11min()()()⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧==≥====∑∑==n j m i x n j b x m i a x ij j m i ij inj ij ,2,1;,2,10,,2,1,,2,111 (3.1)二、运输问题数学模型的特点对于平衡运输问题(∑∑===nj jm i iba 11),可以证明其有如下两个特点: (1)矩阵A 的秩R(A)=m+n-1。

(2)问题必有最优解,而且当ji b a ,皆为整数时,其最优解必为整数最优解。

第二节 表上作业法求解运输问题一、给出运输问题的初始可行解(初始调运方案) 1、最小元素法 解题步骤:⑴在运价表中找到最小运价c 1k ; ⑵将的A L 产品给B k ;①若a L>b k,则将a L改写为a L-b k,划掉b k,同时将运价表中K列的运价划掉;②若a L<b k,则将a L改写为b k-a L,划掉a L,同时将运价表中L列的运价划掉。

如此重复(1)、(2),直到分配完毕。

例:某部门有3个生产同类产品的工厂(产地),生产的产品由4个销售点出售,各工1.用最小元素法编制初始调运方案这一步的实质是求第一个基础可行解。

也就是按照所谓的“最小元素法”在平衡表的m ×n个空格中,选取m+n-1空格,填上适当的运量,以形成初始方案—第一个基础可行解。

其中填有运量的格子对应着基变量,没填运量的空格对应着非基变量。

所谓最小元素法,就是按通常习惯,优先安排运价最小的收发点之间的物资调运量。

具体作法如下所述。

平衡表上反映的是一个初始调运方案(即第一个基础可行解),如表3-2所示。

⑥②⑤)2、西北角法⑥②⑤×6=372(元)3、沃格尔法(1)计算运输表中每一行和每一列的次最小单位运价和最小运价之间的差值该法优先满足运输表中西北角上空格的供销需求。

(2)从行或列差中选择最大者,选择它所在行或列中的最小元素c Lk,将A L的产品优先供应B k,同时将运价表中已满足的行或列划掉。

244(元)二、解的最优性检验1、闭回路法闭回路法:它是以某一空格为起点,用水平线或垂直线向前画,每碰到一个数字格转90度后,继续前进,直到回到起始空格为止。

判别即考察初始方案对应的基础可行解是否是基础最优解,也就是判别非基变量x ij对应的检验数σij是否全部非负。

若是,则初始方案就是最优方案;若否,则初始方案尚需改进调整。

那么,这里如何计算σij呢?这个方法就是所谓的“闭回路法”。

下面以σ11的计算为例加以说明。

为了计算σ11,我们暂时对初始方案作如下的局部调整:在σ11对应的空格中填入运量1,即非基变量x ll的取值由0增大1,但为了保持收发平衡,从表3-2可以看出:x ll增加1,x l3必需减去1,x23必需增加1,x21必需减去1.这样调整运量以后,依据运价表计算,总运费将要增加的数值为:c11-c13+c23-c21,而依据典式目标函数(3.3)计算应为σ11.由此可知σ11=c11-c13+c23-c21或σ11=(c11+c23)-(c13+c21)(3.4)如果我们把上述调整过运量的格子x ll、x l3、x23、x21(为了叙述方便,我们不妨把每个格子以其对应的变量来表记)连接起来恰巧形成一个封闭的回路。

过每一个空格能且只能做唯一的一条闭回路。

例如在表3-2中:空格x ll对应的闭回路是x ll-x l3-x23一x21一x ll;空格x l2对应的闭回路是x l2-x14-x34一x32一x12.以上两条闭回路画于表3-2中。

有了闭回路概念,就可以分析检验数与闭回路的关系:(1)因为每一个空格x ij都唯一对应一条闭回路,而每一空格又都对应非基变量的检验数σij,因此每一个非基变量的检验数σij也唯一对应一条闭回路(以起始空格为奇数次拐角点)。

(2)由(3.4)知,σ11=(c11+c23)-(c13+c21)其中(c13+c21)正是σ11对应的闭回路第偶数次拐角点对应的运价之和,(c11+c23)正是第奇数次拐角点对应的运价之和。

一般地,可以证明:空格x ij对应的检验数σij与其相应的闭回路的关系是:σij=[奇角点对应运价之和]-[偶角点对应运价之和] (3.5)在上例中,利用表3-2可以求出:σ11=(4+3)-(2+4)=1σ22=(10+6+4)-(5+11+3)=1σ12=(12+6)-(5+11)=2……σ24=(9+4)-(11+3)=-1经过以上分析,至此我们便可对调运方案的判别准则作以下概述:(1)从调运方案表中的第一行开始,从左到右,按公式(3.5),依次计算每个空格对应的检验数。

(2)若全部检验数σij≥0,则已有方案便是最优方案。

(3)若计算中遇到某检验数小于0,则停止计算其余的检验数,表明方案需要调整,转入下一步—方案的调整。

2、对偶变量法(位势法)(1)编制位势表:在运价表中,凡是对应于平衡表中有运量的运价都划上圈,同时在右侧和下边分别增加一行和一列;(2)填写位势数:最后一列为列位势数有m个,最后一行为行位势数有n个。

这m+n个位势数必须满足要求:U K+V L+=V KL(3)计算检验数:σij=C ij-(U i+V j)三、解的改进调整的步骤如下:(1)作第一个出现的负检验数σkj对应的闭回路;(2)求调整量ε:ε=闭回路偶拐角点中的最小运量;(3)调整:闭回路中,奇拐角点处运量加上ε;偶拐角点处运量减去ε(其中出基变量对应的格子变成空格);不在闭回路上的格子,运量不变;最后写出新的调运方案。

四、几点说明P94第三节运输问题的进一步讨论一、产销不平衡的运输问题我们结合下面的例题作以说明。

吨,1231234总发量比总收量多4吨。

如果各发点把多余的水泥库存下来的话,那么不论怎样组织运输(满足需求)总的库存数部是4吨。

这样,我们就在平衡表中增加库存一列;同时在运价表也相这里要注意,在利用最小元素法编制初始调运方案时,应首先把运价表中库存一列的零运价划去,然后再在其余运价中逐次选取最小运价来编制初始调运方案。

最后得到的最优调二、作物布局问题的表工作业法作物布局问题同物资调运问题的线性规划数学模型基本类似,只是作物布局问题是求目标函数(总产量或总产值)最大值,而物资调运问题是求目标函数(总运费)最小值,所以它们的解法也是基本相同的。

下面只举一个例子,借以说明作物布局问题的表上作业法。

例4 某农场有土地9公顷。

这些土地因土壤的肥沃程度和水源条件不同,可以分成三类。

现在农场要在这三类土地上计划种植三种作物。

各类土地面积、计划种植面积,以及各种作物在各类土地上的亩产量如下表所示。

问应如何因地制宜安解 所谓最大元素法,就是按产量高的优先安排种植的原则。

比如在表3-19中可以看到在土地B 1上种植作物A 2产量最高,所以B 1的3公顷全部种植A 2……直至三种作物全部安排⑤ ②④先求出初始方案中每个空格对应的检验数λij ,其中计算公式与物资凋运问题一样,即⎪⎪⎭⎫⎝⎛-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=亩产总和偶拐角点亩产总和奇拐角点ij λ如果所有检验数λij ≤0,就可判定这个方案是最优方案。

否则,就要对方案进行调整。

对于这个例子的初始方案,因为λ11=50,所以需要调整。

(3)调整——用闭回路法求调整方案作物布局方案的调整与物资调运方案的调整类似,即:过第一个出现的负检验数对应的空格,作一闭回路;在闭回路奇拐角点的数字中,找一个最小的数,称为调整量;然后,在这条闭回路上,凡奇拐角点的数减去调整数,凡偶拐角点的数加上调整数,便得新的种植方案,经过若干次调整,总能得到最优方案。

对表案。

最大总产量为:s=100×700+200×850+200×700+400×500=580 000公斤第四节应用问题举例见例6-例7作业2,3,7,9,10。

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