运筹学-表上作业法

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表上作业法

表上作业法

表上作业法什么是表上作业法表上作业法是指用列表的方法求解线性规划问题中运输模型的计算方法。

是线性规划一种求解方法。

当某些线性规划问题采用图上作业法难以进行直观求解时,就可以将各元素列成相关表,作为初始方案,然后采用检验数来验证这个方案,否则就要采用闭合回路法、位势法等方法进行调整,直至得到满意的结果。

这种列表求解方法就是表上作业法。

[编辑]表上作业法的步骤[1]1、找出初始基本可行解(初始调运方案,一般m+n-1个数字格),用西北角法、最小元素法;(1)西北角法:从西北角(左上角)格开始,在格内的右下角标上允许取得的最大数。

然后按行(列)标下一格的数。

若某行(列)的产量(销量)已满足,则把该行(列)的其他格划去。

如此进行下去,直至得到一个基本可行解。

(2)最小元素法:从运价最小的格开始,在格内的右下角标上允许取得的最大数。

然后按运价从小到大顺序填数。

若某行(列)的产量(销量)已满足,则把该行(列)的其他格划去。

如此进行下去,直至得到一个基本可行解。

注:应用西北角法和最小元素法,每次填完数,都只划去一行或一列,只有最后一个元例外(同时划去一行和一列)。

当填上一个数后行、列同时饱和时,也应任意划去一行(列),在保留的列(行)中没被划去的格内标一个0。

2、求出各非基变量的检验数,判别是否达到最优解。

如果是停止计算,否则转入下一步,用位势法计算;运输问题的约束条件共有m+n个,其中:m是产地产量的限制;n是销地销量的限制。

其对偶问题也应有m+n个变量,据此:σij = c ij− (u i + v j) ,其中前m个计为,前n个计为由单纯形法可知,基变量的σij = 0cij− (u i + v j) = 0因此u i,v j可以求出。

3、改进当前的基本可行解(确定换入、换出变量),用闭合回路法调整;(因为目标函数要求最小化)表格中有调运量的地方为基变量,空格处为非基变量。

基变量的检验数σij = 0,非基变量的检验数。

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。

运筹学运输问题-图文

运筹学运输问题-图文
❖ 建模:设xij为从产地Ai运往销地Bj的物资数量(i=1, …m;j=1,…n。
销地 B1
B2
...
Bn
产量
产地
A1
X11 X12
...
X1n
a1
A2
X21 X22
...
X2n
a2
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
Am
Xm1 Xm2
...
Xmn
am
销量
b1
b2
...
bn
则运输问题的数学模型如下:
产销平衡表
销地 B1
B2
...
Bn
产量
产地
A1
a1
A2
a2
.
.
.
.
.
.
Am
am
销量
b1
b2
...
bn
单位运价表
销地
B1
B2
...
Bn
产地
A1
c11
c12
...
c1n
A2
c21
c22
...
c2n
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
Am
cm1
cm2
...
cmn
❖ 若总产量等于总销量(产销平衡),试确定总运费最省 的调运方案。
Table14 检验数表
销地
B1
B2
B3
B4
产地
A1

运筹学-3运输问题

运筹学-3运输问题
产销平衡问题 产销不平衡问题
产大于销 销大于供
当产销平衡时,其模型如下:
当产大于销时,其模型是:
mn
min Z
cij xij
i1 j1
xij ai xij bj
xij
0
( ai bj)
当销大于产时,其模型是:
min Z
cij xij
xij ai xij bj
可行解的方法
Review
二、表上作业法的步骤
Step1.找出初始基本可行解(在m*n产销平衡 表上寻找初始调运方案,一般m+n-1个数字 格),用最小元素法、西北角法、伏格尔法;
Step2.求出各非基变量的检验数,判别是否达 到最优解。如果是停止计算,否则转入下一步, 用闭回路或位势法计算;
Step3.改进当前的基本可行解(确定换入、 换出变量),用闭合回路法调整; Step4.重复2. 3,直到找到最优解为止。
(3)运输问题的解
定义1. 闭回路
x x x x x x 闭回路是能折成 i1 j1, i1 j2 , i2 j2 , i2 j3 ,..., isjs , isj1
形式的变量组集合。其中 i1 , i2 , …, is 互不相同,j1 , j2 , …, js 互不相 同。每个变量称为闭回路的顶点,连接闭回路相邻两顶点的直线段叫做闭
统计学院
运筹学-第三章 运输问题
张红历
本章内容
1.运输问题及其数学模型 2.表上作业法 3.运输问题的进一步讨论
4.应用问题举例
第一节 运输问题及其数学模型
一、运输问题的提出
例:某运输问题的资料如下:
单位 销地 运价
产地
A1 A2 A3
销量

运筹学运输问题.

运筹学运输问题.

b K bK aL ,划掉运价表的第L行;反之,
'
若 x LK bK ,则令a L
的第k列。
'
aL bK ,划掉运价表
(2)在运价表剩余元素中重复(1),直
至运价表元素全部被划掉。
例:某糖果公司下设三个工厂,每日产量分别为:A1 — 7吨、A2 —4吨、A3 —9吨。该公司将这些产品运往四个 门市部,各门市部每日销量为:B1 —3吨、B2 —6吨、 B3 —5吨、B4 —6吨。各工厂到各门市部的单位运价如 下表,试确定最优的运输方案。
运输问题求解思路图
下面通过例子介绍它的计算步骤。
一、初始方案的给定
1、最小元素法★ 2、Vogel法★
1、最小元素法
基本思路是:就近供应,即从运价表中 最小运价开始确定调运量,然后次小,一直 到给出初始调运方案为止。
(1)找出运价表中最小元素 CLK ,确 定 xLK minaL , bK ,若 x LK a L,则令
x11 x21 xm1 b1 x x x b 12 22 m2 2 x1n x2n xmn bn xij 0(i 1,2,m; j 1,2,n)
min
Z cij xij
若总产量等于总销量(产销平衡),试确定总运费最省
的调运方案。

建 模 : 设 xij 为 从 产 地 Ai 运 往 销 地 Bj 的 物 资 数 量 (i=1,…m;j=1,…n。 销地 产地 A1 A2
. . .
B1 X11 X21
. . .
B2 X12 X22
. . .
... ... ...
. . .

运筹学3.运输问题

运筹学3.运输问题
21
二、初始基可行解的确定
1.最小元素法(就近供应) 就进供应,即从单位运价表中最小的运价开始确定供销 关系,然后次小,一直到求出初始基可行解为止。
例3 销地
产地
B1
B2
B3
B4
ai
3
11
3
10
A1
④③
7
1
A2 ③
9
2

84
7
4
10
5
A3


9
Hale Waihona Puke bj365
6 20
Z 31 64 12 43 310 35 86
24
2.伏格尔法(Vogel)
例4
销地 产地
B1
B2
B3
B4 ai
3
A1

11
3

10 7 0 0 0 0
A2
19

28

4 1111
A3
74

10 5

9 12 - -
bj
36
5
6 20
25 1
3
2 - 1 3 Z 2311 64 53
2
-
1
2
2
-
1
-
3 8 3 5 85
25
在以上两种方法中,有几点需要注意: • 这两种方法得出的解均为初始可行解。 • 一般由伏格尔法得出的解比最小元素法得出的解 更接近最优解。 • 在以上方法过程中,不可同时划去行和列。
26
三、求检验数并进行最优解的判定
1.闭回路法 例5
销地 产地
B1
3 A1
1

运筹学【运输问题】考研必备

运筹学【运输问题】考研必备

22
13
12 0
最小元素法(2)
1 6 1 8 2 5 3 22 9 4 7
2 5
3 3
4 14 1
132 712来自10 62715
19 13 12 0 13 0
最小元素法(3)
1 6 1 8 2 5 3 22 9 4 7
2 5
3 3
4 14 1
13
2 7
13
10
12
6
27
2
19 13 0 12 0 13 0
解: 西北角法
销地 产地
B1 6 4 7 2
B2 5 4 6 4
B3 3 7 5 3
B4 4 5 8 4
产量
A1 A2 A3
销量
4 6 3 13
(1) 从图的西北角开始, 填入a1与b1较小的值,b1=2, 即从A1运 给B1(2吨)B1已满足, 划去b1列, 并将a1=4-2=2
销地 产地
B1 26 4 7 2-2
例2
供应地 运价 销售地 1 a1=14 供 应 量 1 6 7 5
b1=22
a2=27
2
a3=19
3
3 8 4 2 7 5 9 10 6
2
b2=13
销 售 量
3
b3=12
4
b4=13
解:
初始基础可行解—最小元素法(1)
1 1 6 7
2 5
3 3
4 14
2
8
4
2
7
27
15
12
3 5 9 10 6 19 13
如何调运产品才能使总运费最小?
销地 产地
B1 6 4 7 2
B2 5 4 6 4

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
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在初始表上判断:
4、通过矩阵变化,把该列变 成单位列向量
入基变量这一 列对应的系数
迭代 基变 次数 量
cB
s1
0
s2
0
0
s3
0
zj
σj=cj-zj
x1
x2
s1
50 100
0
1
1
1
2
1
0
0
1
0
0
0
0
50
100 0
s2 0
s3 0
b
比值 bi / aij
0
0 300 300/1
1
0 400 400/1
2.2 单纯形法的表上作业方法
School of Information Management, CCNU
1
《运筹学》 All Rights Reserved ,Lu Xinyuan (2013)
在讲解单纯形法的表格形式之前,先从一般数学模型里推
导出检验数 s j 的表达式。
可行基为m 阶单位矩阵的线性规划模型如下(假设其系数
迭代 基变 次数 量
cB
x1 50
x2 100
s1 0
s2 0
s3 0
比值
b
bi / aij
x1 50
1
0
1
0
-1 50

s2
0
0
0
-2
1
1 50

2 x2 100
0
1
0
0
1 250

zj
σj=cj-zj
矩阵的前m列是单位矩阵):
(n-m)个非基变量
m a x z = c1 x1 + c 2 x 2 + x1 + a x 1, m +1 m +1 + x 2 + a x 2 , m +1 m +1 +
+ cn xn . + a1, n x n = b1 , + a2,n xn = b2 ,
m个基变量
比值 bi / aij 50/1 150/2

1、只有一个检验数为
非负,所以对应的x 入
1

3、因此要把该列 变为单位列向量
School of Information Management, CCNU
8
《运筹学》 All Rights Reserved ,Lu Xinyuan (2013)
第二次迭代:
j
÷ ÷ ÷
ççè a mj ÷÷ø
School of Information Management, CCNU
3
《运筹学》 All Rights Reserved ,Lu Xinyuan (2013)
单纯形法的表格形式是把用单纯形法求出:
基本可行解、 检验其最优性、 迭代某步骤、
都用表格的方式来计算求出,其表格的形式有些 像增广矩阵,而其计算的方法也大体上使用矩阵的行 的初等变换。
x1, x2, s1, s2, s3≥0.
School of Information Management, CCNU
5
《运筹学》 All Rights Reserved ,Lu Xinyuan (2013)
把以上数据填入到单纯形表格中去:
2、选取基变量 和对应的系数
1、变量和对应 的目标函数系

x m + a x m , m +1 m +1 +
+ am ,n xn = bm ,
x j ³ 0 . ( j = 1, 2 , , n )
以下用 xi ( i = 1, 2, , m ) 表示基变量,用 x j ( j = m + 1, m + 2, , n ) 表示非基变量。
School of Information Management, CCNU
0
1 250 250/1
0
0
0
0 z=0
1、检验数存在非负, 所以不是最优解
School of Information Management, CCNU
2、入基变量: Max(50 ,100)
所以,X2
7
《运筹学》
3、出基变量:
Min(bi / aij),所以S3
All Rights Reserved ,Lu Xinyuan (2013)
ci aij
i =1
4、分别相乘,再累加,即: 0=(0×1)+ (0×2)+
(0×0)
School of Information Management, CCNU
6
《运筹学》
6、判断是否全 部为非负
5、第一行中的 c 减去倒数第二
j
行的数据
All Rights Reserved ,Lu Xinyuan (2013)
School of Information Management, CCNU
4
《运筹学》 All Rights Reserved ,Lu Xinyuan (2013)
例1:
Max Z= 50x1+100x2+0·s1+0·s2+0·s3. x1+x2 + s1 = 300
2x1+x2 + s2 = 400 x2 + s3 = 250
- ai,n xn
,m)
后(n-m)个非基变量
把以上的表达式带入目标函数,就有
z = c1 x1 + c 2 x 2 +
m
n
å å + cn xn =
ci xi +
cjxj
i =1
j = m +1
前m个基变量
n
n
å ( ) å = z0 +
c j - z j x j = z0 +
s jxj
j = m +1
j = m +1
其中:
m
å z0 = cibi ,
s j = cj - zj;
i =1 m
å z j =
ci aij = c1a1 j + c2 a 2 j +
i =1
( + cm a mj = c1 , c2 ,
= ( c1 , c2 , , cm ) p j
æ a1 j ö
,
cm
)
ç ç ç
a2
第一次迭代:
2、Min(bi / aij),所以
对应的s 出基
1
迭代 基变 次数 量
cB
x1 50
x2 100
s1 0
s1
0
1
s2
0
2
1 x2 100
0
zjห้องสมุดไป่ตู้
0
σj=cj-zj
50
0
1
0
0
1
0
100 0
0
0
s2 0
s3 0
b
0
-1 50
1
-1 150
0
1 250
0 100 z=
0 -100 25000
2
《运筹学》 All Rights Reserved ,Lu Xinyuan (2013)
把第i个约束方程移项,就可以用非基变量来表示基变量xi,
xi = bi - a x i ,m +1 m +1 - a x i ,m + 2 m + 2 -
n
å = bi -
aij x j .
j = m +1
( i = 1, 2,
m
å 7、z =
c i bi
i =1
迭代 基变 次数 量
cB
x1 50
x2 100
s1 0
s1
0
1
1
1
s2
0
2
1
0
0
s3
0
0
1
0
zj
0
0
0
σj=cj-zj
50 100 0
s2
s3
0
0
比值
b
bi / aij
0
0 300 300/1
1
0 400 400/1
0
1 250 250/1
0
0
0
0 z=0
m
å 3、z j =
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