《运筹学》第5章 整数规划(割平面法)
整数规划的割平面法计算流程与举例

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西北农林科技大学运筹学课件第五章 整数规划

6 2 1 x x 7 3 7 5 7 6 2 1 x x x 6 7 3 7 5 7
二、解纯整数规划的割平面法
Cj 3 -1 0 0 0 0
第五章
CB
3 -1 0
XB
x1 x2 x4
b
13/7 9/7 31/7
x1
1 0 0
x2
0 1 0
x3
1/7
x4
0
x5
2/7 3/7 22/7
三、 分枝定界法
求解步骤:
第五章
1)设有最大整数规划问题A ,相应的松弛问题为B 。以Zb 表示问题A的目标函数的初始界。(下界) 2)解 B a) B没有可行解,则A也没有可行解. b) B有最优解且为整数解,则A的最优解即得。 c) B有最优解但非整数解,B的最优值 Za为z*的上界
3)分枝 : 在B的最优解中取xi(=bi) bi不为整数。
原问题的最优解z * :
x1 4 x1 5
0 z * 356
1 ) x1非整数,在原约束问题中分别添加两个子约束:
三、 分枝定界法
得到两个子问题:B1 ; B2
第五章
同样不考虑整数条件其最优解为: B1 B2 z1 349 x1 4.00 x2 2.10 z 341 x1 5.00 x2 1.57
-1/2 1/4 -1/4
x5 0 0
0 1 0
x6 1 -5/4
-11/2 -3/4 -17/4
x5 7/4 σj=cj-zj
增加约束条件:
3 1 1 x x 4 4 4 6 4
3 1 1 x x x 7 4 4 4 6 4
二、解纯整数规划的割平面法
运筹学5 整数规划

i =1,2
§5.1 整数规划数学模型 Mathematical Model of IP
Ch5 Integer Programming
2010年11月26日星期五 Page 7 of 15
(1) 由于所装物品不变,式(8.1)约束左边不变,整数规划数学 max Z = 4 x1 + 3 x 2 模型为 1.2 x1 + 0.8 x 2 ≤ 10 y1+12 y 2 2 x1 + 2.5 x 2 ≤ 25 y1 + 20 y 2 y1 + y 2 = 1 xi ≥ 0, 且取整数, y i = 0或1 i = 1,2 (2) 2 由于不同载体所装物品不一样,数学模型为
【解】此工作分配问题可以采用枚举法求解,即将所有分配方案 求出,总分最大的方案就是最优解。本例的方案有 4!=4×3×2×1=24种,当人数和工作数较多时,方案数是人数 的阶乘,计算量非常大。用0-1规划模型求解此类分配问题显得非 常简单。 设
1 xij = 0 分 第 人 j工 时 配 i 做 作 不 配 i人 j工 时 分 第 做 作
§5.1 整数规划数学模型 Mathematical Model of IP
Ch5 Integer Programming
2010年11月26日星期五 Page 2 of 15
一个规划问题中要求部分或全部决策变量是整数,则这个规划 称为整数规划。当要求全部变量取整数值的,称为纯整数规划;只 要求一部分变量取整数值的,称为混合整数规划。如果模型是线性 的,称为整数线性规划。本章只讨论整数线性规划。 很多实际规划问题都属于整数规划问题. 例如 1. 变量是人数、机器设备台数或产品件数等都要求是整数 2. 对某一个项目要不要投资的决策问题,可选用一个逻辑 变量 x,当x=1表示投资,x=0表示不投资; 3. 人员的合理安排问题,当变量xij=1表示安排第i人去做j 工作,xij=0表示不安排第i人去做j工作。逻辑变量也是只允许 取整数值的一类变量。
运筹学 第五章整数规划

n xij ai s.t j 1
i 1,2, m
xij 0 yi 0,1
混合型整数规划
总结
整数规划的可行域包含在其对应的一般线性规划可
行域之内; 整数规划的最优解可能不是其对应的一般线性规划 的顶点; 整数规划的最优解不会优于其对应的线性规划的最
(0)
(4)修改上、下界:按照以下两点规则进行。 ①在各分枝问题中,找出目标函数值最小者作为新的下界; ②从已符合整数条件的分枝中,找出目标函数值最小者作为 新的上界。 (5)比较与剪枝 : 各分枝的目标函数值中,若有大于 者,则剪掉此枝,表 明此子问题已经探清,不必再分枝了;否则继续分枝。 如此反复进行,直到得到 即得最优解 X* 。 为止,
f
n
rj
x j fr
a rj
的小数部分
br 的小数部分
(3)将所得的割平面方程作为一个新的约束条件置于最优单 纯形表中(同时增加一个单位列向量),用单纯形法求出新的 最优解,返回1。
m ax Z x 2
例:用割平面法求解整数规划问题
3 x1 2 x 2 6 3 x1 2 x 2 0 x , x 0且为整数 1 2
子问题 L1 : 剪枝 1 、L1无最优解, 2、最优解 X *1 ( x *11 ,x *12 ,, x *1n ), 最优值 z1 (1) X *1 为整数解 , z1为下界 关闭
子问题 L2 :
(2) X *1 中至少有一个是分数: 继续分枝
割平面法 割平面法的基本思想:
若整数规划IP的松弛规划L0的最优解不是整数解,对L0增 加一个约束条件,得线性规划 L1 ,此过程缩小了松弛规划的 可行解域,在切去松弛规划的最优解的同时,保留松弛规划 的任一整数解,因此整数规划IP的解均在L1中,若L1的最优解
运筹学第5章:整数规划

则问题可表示为:
max z c j x j
j 1 n
n a j x j B j 1 x1 x2 0 s.t. x3 x4 1 x x x 2 7 5 6 x j 0或1 j 1,2, , n 【例5-3】工厂A1和A2生产某种物资,由于该种物资供不应 求,故需要再建一家工厂,相应的建厂方案有A3和A4两个。这 种物资的需求地有B1、B2、B3、B4四个。各工厂年生产能力、各 地年需求量、各厂至各需求地的单位物资运费cij(j=1,2,3,4) 见表5-2。
三、割平面法的算法步骤
步骤1:将约束条件系数及右端项化为整数,用单纯形法求 解整数规划问题(ILP)的松弛问题(LP)。设得到最优基B,相应 的基最优解为X*。 步骤2:判别X*的所有分量是否全为整数?如是,则X*即为 (ILP)的最优解,算法终止;若否,则取X*中分数最大的分 量 x * ,引入割平面(5.7)。
表5-2
Ai cij A1 A2 Bj B1 2 8 B2 9 3 B3 3 5 B4 4 7 生产能力 (千吨/年) 400 600
A3
A4 需求量(千吨/年)
7
4 350
6
5 400
1
2 30025 150200200工厂A3或A4开工后,每年的生产费用估计分别为1200万元或 1500万元。现要决定应该建设工厂A3还是A4,才能使今后每年 的总费用(即全部物资运费和新工厂生产费用之和)最少。
一般来说,整数线性规划可分为以下几种类型:
1. 纯整数线性规划(Pure Integer Linear Programming): 指全部决策变量都必须取整数值的整数线性规划,也称为全整 数规划。 2. 混合整数线性规划(Mixed Integer Linear Programming):指决策变量中一部分必须取整数值,而另一部 分可以不取整数值的整数线性规划。 3. 0-1整数线性规划(Zero-one Integer Linear Programming):指决策变量只能取0或1两个值的整数线性规划。
运筹学第五章 整数规划ppt课件

第二步:确定A的最优目标函数值z*的上下界,其上界即为 z ,再用观察法
找到A的一个整数可行解,求其目标函数值作为z*的下界,记为z。
第三步:判断 z 是否等于z 。若相等,则整数规划最优解即为其目标函
数值等于z的A的那个整数可行解;否则进行第四步。
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11
•割平面法,即通过添加约束条件,逐步切割可行区域的 边角余料,让其整数解逐步的露到边界或顶点上来,只要 整数解能曝露到顶点上来,则就可以利用单纯形法求出来。
•关键是通过添加什么样的约束条件,既能让整数解往边 界露,同时又不要切去整数解,这个条件就是Gomory约束 条件。 •Gomory约束只是割去线性规划可行域的一部分,保留了 全部整数解。
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7
7
第二节 割平面法
2x1 2x2 11
13/4,5/2
松弛问题 x1+x2≤5 第二次切割
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第一次切割 4,1
8
设纯整数规划
n
m a x Z c j x j j 1
s
.t
.
n j 1
aij x j
bi
x
j
0且
为
整
数
,
j
1,L
引入约束 xi ≤ M yi ,i =1,2,3,M充分大,以保证yi=0 xi=0 这样我们可建立如下的数学模型:
Max z = 4x1 + 5x2 + 6x3 - 100y1 - 150y2 - 200y3 s.t. 2x1 + 4x2 + 8x3 ≤ 500
运筹学 第四版 第五章 整数规划

货物/箱 甲 乙
托运限制/集 装箱
体积/米3 5 4
24
重量/百斤 2 5
13
利润/百元 20 10
表 3.1
货物/箱 甲 乙
托运限制/集 装箱
体积/米3 5 4
24
重量/百斤 2 5
13
利润/百元 20 10
解 设 x1,分x2 别为甲、乙两种货物的托运箱数.则这是一个
纯整数规划问题 .其数学模型为:
(pzreorgor-aomnme iinngte)ger linear
若不考虑整数条件,由余下的目标函数和约束条件构成
的规划问题称为该整数规划问题的松弛问题(slack
problem)
n
max Z (或 min Z ) c j x j j 1
整数线性规划数学
n
st. j1 aij x j
max Z 20 x1 10 x2
5x1 4x2 24 s.t 2x1 5x2 13
x1, x2 0, 整数
(1)
若暂且不考虑 x1, x取2 整数这一条件.则(1)就变为下列 线性规划 :
max Z 20 x1 10 x2
s.t
52xx11
4x2 5x2
24 13
x1, x2 0
目前,常用的求解整数规划的方法有: 分支定界法和割平面法; 对于特别的0-1规划问题采用隐枚举法和匈牙利法。
§2 解纯整数规划的割平面法
考虑纯整数规划问题
n
max Z cjxj j 1
n
aijxj bis.tj 1xj0
xj取整数
i 1, 2....m
j 1, 2...n j 1, 2,..n
n
max Z (或 min Z ) c j x j j 1
运筹学 第五章 整数规划PPT课件

x 32
x 42
400
x 13
x 23
x 33
x 43
300
x 14 x 24 x 34 x 44 1 5 0
s
.t
x 11 x 21
x 12 x 22
x 13 x 23
x 14 x 24
400 600
x
31
x 32
x 33
x 34
200 y3
x 41 x 42 x 43 x 44 2 0 0 y 4
max Z 85x11 92x12 73x13 90x14 95x21 87 x22 78x23 95x24 82x31 83x32 79x33 90x34 86x41 90x42 80x43 88x44
要求每人做一项工作,约束条件为:
x11 x12 x13 x14 1
例5.3 设整数规划问题如下
max Z x1 x2
14 x1 9 x2 51
6 x1
3x2
1
x
1
,
x2
0且 为 整 数
首先不考虑整数约束,得到线性规划问题(一般称为松弛问题)
max Z x 1 x 2
14
x1 6x
1
9x2 3x
2
51 1
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
x
1
,
x2
0
用图解法求出最优解为:x1=3/2, x2 = 10/3,且有Z = 29/6
在很多场合,我们建立最优化模型时,实际问题要求决 策变量只能取整数值而非连续取值。此时,这类最优化 模型就称为整数规划(离散最优化)模型。
整数规划的求解往往比线性规划求解困难得多,而且, 一般来说不能简单地将相应的线性规划的解取整来获得。
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第5章整数规划(割平面法)
求解整数规划问题:
Max Z=3x1+2x2
2x
1+3x2≤14
4x1+2x2≤18
x1,x2≥0,且为整数
解:首先,将原问题的数学模型标准化,这里标准化有两层含义:(1)将不等式转化为等式约束,(2)将整数规划中所有非整数系数全部转化为整数,以便于构造切割平面。
从而有:
Max Z=3x1+2x2
2x
1+3x2+x3=14
2x1+x2+x4=9
x1,x2≥0,且为整数
利用单纯形法求解,得到最优单纯形表,见表1:
表1
最优解为:x1=13/4, x2=5/2, Z=59/4
根据上表,写出非整数规划的约束方程,如:
x2+1/2x3-1/2x4=5/2 (1)
将该方程中所有变量的系数及右端常数项均改写成“整数与非负真分数之和”的形式,即:
(1+0)x2+(0+1/2)x3+(-1+1/2)x4=2+1/2
把整数及带有整数系数的变量移到方程左边,分数及带有分数系数的变量称到方程右边,得:
x2 - x4-2 =1/2-(1/2x3+1/2x4) (2)
由于原数学模型已经“标准化”,因此,在整数最优解中,x2和x4也必须取整数值,所以(2)式左端必为整数或零,因而其右端也必须是整数。
又因为x3,x4 0,所以必有:
1/2-(1/2x3+1/2x4)<1
由于(2)式右端必为整数,于是有:
1/2-(1/2x3+1/2x4)≤0 (3)
或
x3+x4≥1 (4)
这就是考虑整数约束的一个割平面约束方程,它是用非基变量表示的,如果用基变量来表示割平面约束方程,则有:
2x1+2x2≤11 (5)
从图1中可以看出,(5)式所表示的割平面约束仅割去线性规划可行域中不包含整数可行解的部分区域,使点E(3.5,2)成为可行域的一个极点。
图1
在(3)式中加入松弛变量x5,得:
-1/2x3-1/2x4+x5=-1/2 (6)
将(6)式增添到问题的约束条件中,得到新的整数规划问题:Max Z=3x1+2x2
2x
1+3x2+x3=14
2x1+x2+x4=9
-1/2x3-1/2x4+x5=-1/2
x i≥0,且为整数,i=1,2,…,5
该问题的求解可以在表1中加入(6)式,然后运用对偶单纯形法求出最优解。
具体计算过程见表2:
表2
由此得最优解为:x1=7/2, x2=2, z=58/4
该最优解仍不满足整数约束条件,因而需进行第二次切割。
为此,从表2中抄下非整数解x1的约束方程为:
x1+x4-1/2x5 = 7/2
按整数、分数归并原则写成:
x1+x4-x5-3 = 1/2-1/2x5≤0 (7)
这就是一个新的割平面方程,用基变量来表示,得:
x1+x2≤5 (8)
在(7)中加入松弛变量x6,得:
-1/2x5+x6=-1/2 (9)
将(9)式增添到前一个问题的约束条件中去,得到又一个新的整数规划问题,对它求解可以在表2中加入(7)式,然后运用对偶单纯形法求出最优解。
具体计算过程见表3:
表3
由此得最优解为:x1=4, x2=1,z=14。
该最优解符合整数条件,因此也是原整数规划问题的最优解。
从图1中可以看出,由(8)式表示的割平面约束,不仅割去线性规划可行域中剩下的不含整数解域,而且使最优整数解x1=4, x2=1(即图2中的G点),成为新的线性规划可行域的一个极点。
图2。