武大管理运筹学讲义:运筹学简介及线性规划

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运筹学讲义_1线性规划

运筹学讲义_1线性规划

第一章 线性规划【教学内容】线性规划模型,图解法,可行区域的几何结构,基本可行解及线性规划的基本定理,单 纯形方法,单纯形表,两阶段法,关于单纯形方法的几点说明,对偶线性规划,对偶理论, 对偶单纯形法,求解线性规划问题的几个常用软件。

【教学要求】要求学生理解线性规划的标准形式,能熟练的将一般的线性规划问题化为标准形式;掌 握图解法,能用单纯形法求解线性规划问题;掌握灵敏度分析方法,能够建立线性规划模型 及用常用软件求解线性规划问题。

【教学重点】线性规划模型,图解法,单纯形方法,单纯形表,两阶段法,对偶线性规划,对偶单纯 形法,灵敏度分析。

【教学难点】基本可行解及线性规划的基本定理,单纯形方法,对偶线性规划,对偶理论,对偶单纯 形法。

第一节 线性规划模型线性规划(Linear Programming , 简记为 LP )问题研究的是在一组线性约束条件下一个线 性函数最优问题。

§1.1 线性规划问题举例例 1.1.1 某工厂用 3 种原料 3 2 1 , , P P P 生产 3 种产品 3 2 1 , , Q Q Q 。

已知单位产品所需原 料数量如表 1.1.1 所示,试制订出利润最大的生产计划。

453 单位产品的利润(千元)20005 2 800 4 2 0 P 2 1500 0 3 2 P 1 原料可用量Q 3Q 2 Q 1 单位产品所需产品原料数量(kg)原料3P 3表 1.1.1分析 设产品 j Q 的产量为 j x 个单位, 3 , 2 , 1 = j ,它们受到一些条件的限制。

首先, 它们不能取负值,即必须有 3 , 2 , 1 , 0 = ³ j x j ;其次,根据题设,三种原料的消耗量分别不 能超过它们的可用量,即它们又必须满足:1223 123 231500 24800 3252000 x x x x x x x +£ ì ï+£ í ï ++£ î我们希望在以上约束条件下,求出 3 2 1 , , x x x ,使总利润 3 2 1 4 5 3 x x x z + + = 达到最大, 故求解该问题的数学模型为:123 12 23 123 max 354 231500 24800 .. 3252000 0,1,2,3j z x x x x x x x s t x x x x j =++ +£ ì ï +£ ï í++£ ï ï ³= î 类似这样的问题非常多。

《运筹学线性规划》PPT课件

《运筹学线性规划》PPT课件
划问题化成如下的标准型:
max Z x1 2x2 3x4 3x5 0x6 0x7
x1 x2 x4 x5 x6 7 x1 x2 x4 x5 x7 2 3x1 x2 2x4 2x5 5 x1, x2, x4, , x7 0
第二节 线性规划问题的图解法及几何意义
一、线性规划问题的解的概念
(1.4)
标准型具有如下特点: (1)目标函数求最大值; (2)所求的变量都要求是非负的; (3)所有的约束条件都是等式; (4)常数项非负。 综合以上的讨论可以说明任何形式的线 性规划问题都可以通过上述手段把非标准 型的线性规划问题化成标准型。现举例如 下:
例1-4 试将如下线性规划问题化成标准型
多样性给讨论问题带来了不便。为了便于今后讨论,我 们规定线性规划问题的标准型为:
max Z c1x1 c2x2 cnxn
a11x1 a12x2 a21x1 a22x2
a1nxn b1 a2nxn b2
am1x1 am2x2 amnxn bm
x1, x2 , , xn 0
例1-1:(计划安排问题)某工厂在计划期内安排
生产Ⅰ、Ⅱ两种产品,已知生产单位产品所占用的
设备A、B的台时、原材料的消耗及两种产品每件可
获利润见表所示:
I
II 资源总量
设备A(h)
0
3
15
设备B(h)
4
0
12
原材料(公斤)
2
2
14
利润(元)
2
3
问如何安排计划使该工厂获利最多?
解: 假设 x1、x2分别表示在计划期内生产
二、线性规划问题的图解法
对于简单的线性规划问题(只有两个决策变量的
线性规划问题),我们可以通过图解法对它进行求解

《管理运筹学》教学课件-第1章线性规划

《管理运筹学》教学课件-第1章线性规划

要求至少应增加出油能力500桶/天,但又不得超过1100桶/天,试确定该公司总经济效益最大的
投资方案。
表 1.5
方 案 序 号
投资方案内容
技改方案内容

投资(万元)

年收益
变 量
第一年 第二年 (万元)
1 更新旧装置,提高炼油能力 500 桶/ X1
200
200
100

2 建造新装置, 提高炼油能力 1000 X2
2 、数学模型中系数的含义:
Max Z = 70x1+30x2 s.t. 3x1 + 9x2 ≤ 540
5x1 + 5x2 ≤ 450 9x1 + 3x2 ≤ 720 x1 , x2 ≥0
…① …② …③ …④ …⑤
①.目标函数中决策变量的系数70,30 ------ 叫价值系数,表单位产品提供的利润(元/件);
1946年,世界上第一台计算机问世,使单纯形法处理大规模L.P.数模成为可能。
三、 L.P.问题的求解过程
1、将实际问题转化为数学模型(数学公式):建模。 2、求解数学模型:
• 图解法: 适合于 2 个变量的 L.P. 数学模型。 • 单纯形法:适合于任意个变量的 L.P. 数学模型。 3、利用数学模型的最优解获得原问题的最优决策方案。
解: ① 设甲、乙产品产量分别为x1、x2 公斤——— 决策变量,简称变量 ② 设总利润为Z,则
Max Z = 70x1+30x2 ③ 设备可用工时数限制
——— 目标函数 ——— 约束条件
s.t. 3x1 + 9x2 ≤ 540 A 设备可用工时约束
5x1 + 5x2 ≤ 450 B 设备可用工时约束

运筹学基础-线性规划(方法)

运筹学基础-线性规划(方法)
问题描述
线性规划问题通常由三个基本部分组成,即决策变量、约束条件 和目标函数。决策变量是问题中需要求解的未知数,约束条件是 限制决策变量取值的条件,目标函数是要求最大或最小的函数。
线性规划的应用领域
01
02
03
04
生产计划
在制造业中,线性规划可以用 于制定最优的生产计划,以最 大化利润或最小化成本。
02
线性规划的基本概念
线性方程组
线性方程组是由多个线性方程组成的数学模型,描 述了多个变量之间的线性关系。
线性方程组可以用矩阵和向量表示,通过矩阵运算 和代数方法求解。
线性方程组有多种解法,如高斯消元法、LU分解、 迭代法等。
约束条件与目标函数
02
01
03
约束条件是限制变量取值的条件,通常表示为变量的 上界、下界或等式约束。
目标函数是描述问题目标的数学表达式,通常是最小 化或最大化的线性或非线性函数。
约束条件和目标函数共同构成了线性规划问题的数学 模型。
线性规划的解
线性规划的解是指满足 所有约束条件并使目标 函数取得最优值的变量 取值。
线性规划问题可能有多 个解,也可能无解或无 界解。
最优解的性质包括最优 性、可行性和唯一性。
最优解可以通过求解线 性方程组或使用专门的 优化软件获得。
03
线性规划的求解方法
单纯形法
01
基本概念
单纯形法是一种求解线性规划问题的迭代算法,通过 不断迭代寻找最优解。
02 1. 初始化 选择一个初始可行解,并确定初始基可行解。
03
2. 迭代
根据目标函数系数和约束条件系数,计算出单纯形表 格,然后进行迭代更新。
运筹学基础-线性规划(方法)

运筹学-1、线性规划

运筹学-1、线性规划

则:
x1 x2 100
x1 ( x3 ) x4 x2 2
设x3为第二年新的投资; x4为第二年的保留资金;
则:
18
•设x5为第三年新的投资;x6为第三年的保留资金;
则:
x3 ( x5 ) x6 x4 2 x1 2
•设x7为第四年新的投资;第四年的保留资金为x8;
max Z 2 x7 x9 x1 x2 100 x 2x 2x 2x 0 2 3 4 1 4 x1 x3 2 x4 2 x5 2 x6 0 s.t 4 x3 x5 2 x6 2 x7 2 x8 0 4 x5 x7 2 x 8 2 x9 0 x 0, j 1, 2, , 9 j
13
例3:(运输问题)设有两个砖厂A1 、A2 ,产 量分别为23万块、27万块,现将其产品联合供应三 个施工现场B1 、 B2 、 B3 ,其需要量分别为17万 块、18万块、15万块。各产地到各施工现场的单位 运价如下表: 现场 砖厂 B1 B2 B3
A1 A2
5 6
14 18
7 9
问如何调运才能使总运费最省?
20
例5:(下料问题) 某一机床需要用甲、乙、 丙三种规格的钢轴各一根,这些轴的规格分别是 2.9,2.1, 1.5(m),这些钢轴需要用同一种圆钢来做,圆 钢长度为7.4m。现在要制造100台机床,最少要用多 少根圆钢来生产这些钢轴?
解:第一步:设一根圆钢切割成甲、乙、丙三 种钢轴的根数分别为y1,y2,y3,则切割方式可用不等 式2.9y1+2.1y2+1.5y3≤7.4 表示,求这个不等式的有实 际意义的非负整数解共有8组,也就是有8种不同的 下料方式,如下表所示:

管理运筹学ppt课件

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最小生成树问题
要点一
总结词
最小生成树问题是网络优化中的另一类重要问题,旨在寻 找一个子图,该子图包含图中所有节点且边的总权重最小 。
要点二
详细描述
最小生成树问题是网络优化中的另一类重要问题。在一个 加权图中,我们希望找到一个子图,该子图包含图中所有 节点且边的总权重最小。这个子图被称为最小生成树。 Kruskal算法和Prim算法是最著名的最小生成树问题的求 解方法。这些算法可以帮助我们在加权图中找到一个最小 生成树,从而在实际应用中实现最小成本的网络设计或路 由选择。
决策变量
整数规划的决策变量是整数类型的变量,用于表 示决策结果。
ABCD
约束条件
整数规划的约束条件可以是等式或不等式,例如 资源限制、时间限制等。
整数约束
整数规划的约束条件要求决策变量取整数值,以 确保问题的可行解是整数解。
整数规划的求解方法
枚举法
枚举法是一种暴力求解方法,通 过列举所有可能的决策变量组合 来找到最优解。
约束条件
非线性规划的约束条件可以是等式或不等式, 限制决策变量的取值范围。
决策变量
非线性规划的决策变量可以是连续的或离散的,根据问题的具体情况而定。
非线性规划的求解方法
梯度法
通过计算目标函数的梯度,逐步逼近最优解。
牛顿法
利用目标函数的二阶导数信息,迭代逼近最优解。
拟牛顿法
通过构造一个近似于目标函数的二次函数,迭代 逼近最优解。
07 决策分析
决策分析的基本概念
决策分析
指在面临多种可能的选择时,基于一 定的目标,通过分析、比较和评估,
选择最优方案的过程。
决策要素
包括决策者、决策对象、决策信息、 决策目标、决策方案和决策评价。

运筹学 线性规划

运筹学 线性规划

运筹学线性规划运筹学是一门研究如何进行最优决策的学科。

它包括了多个数学分支,如线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划等。

其中,线性规划在运筹学中占有重要地位。

线性规划是一种数学优化方法,用于解决一类特定结构的最优化问题。

它的基本思想是在给定的约束条件下,通过构建目标函数和决策变量之间的线性关系,寻找使目标函数达到最优值的决策变量取值。

线性规划的数学模型可以表示为以下形式:最大化(或最小化)目标函数:Z = c₁x₁ + c₂x₂ + ... +cₙxₙ所有的约束条件:a₁₁x₁ + a₁₂x₂ + ... + a₁ₙxₙ ≤ b₁...aₙ₁x₁ + aₙ₂x₂ + ... + aₙₙxₙ ≤ bₙx₁ ≥ 0, x₂ ≥ 0, ... , xₙ ≥ 0其中,c₁、c₂、...、cₙ表示目标函数中的系数,x₁、x₂、...、xₙ为决策变量,a₁₁、a₁₂、...、aₙₙ为约束条件中的系数,b₁、b₂、...、bₙ为约束条件右侧的常数。

线性规划的解法有多种,其中最常用的是单纯形法。

单纯形法通过逐步进行基变量的选择和替换,不断改进目标函数值,从而找到最优解。

它的基本思想是通过基变量的变换,使目标函数值不断减小,直到达到最小值或者无法继续改进为止。

线性规划的应用十分广泛。

它可以用于生产计划、资源分配、物流管理、投资组合等多个领域。

例如,在生产计划中,线性规划可以帮助企业合理分配生产资源,降低成本,提高效益。

在物流管理中,线性规划可以优化货物的调度方案,减少运输成本。

在投资组合中,线性规划可以帮助投资者选择合适的投资组合,以获得最大的收益。

总之,运筹学中的线性规划是一种重要的决策优化方法。

通过构建数学模型,并应用单纯形法等求解方法,可以在给定的约束条件下寻找最优解,从而提高决策的效果。

随着计算机技术的发展,线性规划的应用领域和规模将会进一步扩大,为各行各业提供更好的决策支持。

运筹学--第2节(线性规划-标准型)

运筹学--第2节(线性规划-标准型)
一、问题的提出 二、线性规划数学模型的一般形式 三、线性规划数学模型的标准形式
分析和表述问题
目 例1 美佳公司计划制造I,II两种家电产品。已知各制造标一件时
分别占用的设备A、B的台时、调试时间及A、B设备和调试工
序每天可用于这两种家电的能力、各售出一件时的获利:情况如 表 的I利—润l所为示最。大问。该公司应制造A、B两种家电各多少件,利使获取
minZ= 2x11 + x12+3x13+2x21 +2x22 +4x23 +3x31 +4x32 +2x33
x11 +x12+x13 50 x21+x22+x23 30 x31+x32+x33 10
x11 +x21+x31 = 40 x12 +x22+x32 = 15 x13 +x23+x33 = 35
假设:利润——Z
家电I的数量——x1
家电II的数量——x2
分析和表述问题
例1 美佳公司计划制造I,II两种家电产品。已知各制造一件时 分别占用的设备A、B的台时、调试时间及A、B设备和调试工 序每天可用于这两种家电的能力、各售出一件时的获利情况如 表I—l所示。问该公司每天应制造I、II两种家电各多少件,使 获取的利润为最大。
x1 , x2 , x4 , … , x7 0
练习
补充作业、运输问题
从仓库到工厂运送单位原材料的成本,工厂对原
材料的需求量,仓库目前库存分别如表所示,求成本 最低的运输方案。
工厂 仓库
1 2 3 需求
1 2 3 库存
213
50
224
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24
4.若 无符号限制, 4.若xj 无符号限制,令 xj= xj′ xj″, xj′ ≥ 0,xj″ ≥ 0,代入非标 准型
25
例1
原非标准型 : min f ( x) = 3x1 − 2x2 + 4x3 2x1 + 3x2 + 4x3 ≥ 300 x1 + 5x2 + 6x3 ≤ 400 s.t. x1 + x2 + x3 ≤ 200 x3 ± 不限, x1 , x2 ≥ 0
1.1.3 线性规划数学模型的标准型
max z ( x ) = c 1 x 1 + c 2 x 2 + ⋯ + c n x n a 11 x 1 + a 12 x 2 a 21 x 1 + a 22 x 2 a m1x1 + a m 2 x 2 + ⋯ + a 1n x n = b1 + ⋯ + a 2n xn = b2 ⋮ + ⋯ + a mn x n = b m x1 , x 2 ,⋯ , x n ≥ 0
26
标准型: 标准型: max f(x)=-3x1+2x2-4x3´+4x3´´ +0x4 +0x5+0x6 s.t. 2x1+3x2 + 4x3´-4x3´´ x4 = 300, ´´x1+5x2 + 6x3´-6x3´´ + x5 = 400, x1+x2 + x3´-x3´´ +x6= 200, x1,x2, x3´,x3´´, x4 , x5 , x6 ≥0. ´´
10
线性规划简介
线性规划是运筹学的一个最基本的分支, 线性规划是运筹学的一个最基本的分支,它 已成为帮助各级管理人员进行决策的一种十分重 要的工具. 要的工具.是一种目前最常用而又最为成功的定 性分析和定量分析相结合的管理优化技术。 性分析和定量分析相结合的管理优化技术。 管理工作中的大量优化问题可以用线性规划的 模型来表达;模型较为简单,容易建立, 模型来表达;模型较为简单,容易建立,容易学习 和掌握。求解方法采用成熟的单纯形法.目前, 和掌握。求解方法采用成熟的单纯形法.目前,用 单纯形法解线性规划的计算机程序已大量涌现, 单纯形法解线性规划的计算机程序已大量涌现,在 计算机上求解此类问题已十分容易
12
例1.1-1 饼干生产问题
单位 时耗 产品 类型 一 二 现有工 时 15 5 11
13
资源 搅拌机/小时 搅拌机 小时 成形机/小时 成形机 小时 烘箱/小时 烘箱 小时
利润(百元 吨 利润(百元/吨)
3 2 2 5
5 1 2 4
如何制订生产计划, 问题 :如何制订生产计划,才 能使资源利用充分并使厂方获最 大利润。 大利润。
21
3)矩阵 )
22
一般型变标准型的变换方法:
1.目标函数为 目标函数为min型时,价值系数 型时, 目标函数为 型时 一律反号。 一律反号。即令 z′(x) = -z(x) = CX
23
3.第 3.第i 个约束为 ≤ 型,在不等 式左边增加一个非负的变量xn+i , 称为松弛变量( 称为松弛变量(原有变量为构造 变量); );同时令 变量);同时令 cn+i = 0 4.第 4.第i 个约束为 ≥ 型,在不等式 左边减去一个非负的变量xn+i ,称 为剩余变量; 为剩余变量;同时令 cn+i = 0
x2=250
2x1+x2=400 x2=250
x2≤250
x1+x2=300
x2=0
x1=0 图1-2
x1
32
目标函数z=50x (4)目标函数z=50x1+100x2,当z取某一固定值时得 到一条直线, 到一条直线,直线上的每一点都具有相同的目标函 数值,称之为“等值线” 平行移动等值线, 数值,称之为“等值线”。平行移动等值线,当移 动到B点时, 在可行域内实现了最大化。 动到B点时,z在可行域内实现了最大化。A,B,C, 是可行域的顶点, D,E是可行域的顶点,对有限个约束条件则其可行 域的顶点也是有限的。 域的顶点也是有限的。
x2 B C z=27500=50x1+100x2 z=20000=50x1+100x2 D z=0=50x1+100x2 E x1
A z=10000=50x1+100x2
图1-3
33
得到最优解: x1 = 50,x2=250 最优目标值z=27500 练习: 练习:P311. (1) (3)
34
例1.1-2 运输问题
B1 单台 (100) 运费 A1(200) 15 A2(150) 16 B2 (80) 21 25 B3 (90,120) 18 16
问题:如何调运才能即满足用户需要, 问题:如何调运才能即满足用户需要, 又使总运费最少? 又使总运费最少?
16
设 xij 表示从 Ai 调到 Bj 的调拨 数
19
s .t .
1、标准型的几种不同的表示方式 标准型的几种不同的表示方式 1)和式
max z( x) = ∑c j x j
j =1 n
∑ a x = b , i j =1 ij j s.t. x j ≥ 0,
n
i = 1,2,⋯, m j = 1,2,⋯, n
20
2)向量式 )
Min s.t. Z=15x11+21x12+18x13+ 20x21+25x22+16x23, x11+x12+x13≤200, x21+x22+x23≤150, x11+ x21 =100, x12+x22=80, x13+x23≥90, x13+x23≤120, xij≥0 ﹙i=1,2 j=1,2,3﹚.
在例1.3( 模型中中引入松弛变量s 在例1.3(P7)模型中中引入松弛变量s1 s2 s3模型化 1.3 为: Max z = 50x1 +100x2+0s1+0s2+0s3 s.t. x1 +x2+s1 = 300 2x1 +x2 +s2= 400 x2 +s3 = 250 x1,x2,s1 ,s2,s3≥0 可求解得其最优解为: 可求解得其最优解为: x1=50 x2= 250 s1 = 0 s2=50 s3 = 0 说明:生产50单位Ⅰ产品和250单位Ⅱ 50单位 250单位 说明:生产50单位Ⅰ产品和250单位Ⅱ产品将消耗完 35 所有资源1 但资源2还剩余50 50。 所有资源1和3,但资源2还剩余50。
14
分别表示1 解:设由x1,x2 分别表示1,2型饼干每 设由x 天的生产量。 天的生产量。 Max s.t. z=5x1+4x2 3x1+5x2 ≤15, 2x1+x2≤5, 2x1+2x2≤11, x1,x2≥0.
max——maximize, s.t. maximize, s.t.——subject to15 max subject
5
: 四、运筹学的研究内容
运筹学的具体内容包括:规划论( 运筹学的具体内容包括:规划论(包括线 性规划、非线性规划、 性规划、非线性规划、整数规划和动态规 )、图论 决策论、对策论、排队论、 图论、 划)、图论、决策论、对策论、排队论、 存储论等 存储论等。本次课程讲授的主要和重点内 容包括: 容包括:
6
课程内容
第一章 运筹学简介及线性规划 第二章 对偶理论和灵敏度分析 线性规划的进一步研究) (线性规划的进一步研究) 第三章 运输问题
7
第四章 整数规划 第六章 决策分析 第七章 存储论(EOQ,经济生产批量, 存储论(EOQ,经济生产批量, 经济订购批量折扣) 经济订购批量折扣) 第十章 网络计划技术 第十一章 目标规划 教材:龙子泉.管理运筹学. 教材:龙子泉.管理运筹学.武汉大学出版 .2002,12,2007年 月第5 社.2002,12,2007年6月第5次印刷
400 300 200 100 100 200 300 300
x1+x2=300
200 100
2x1+x2=400
2x1+x2≤400
100
200
300
x1+x2≤300
31
(3)把五个图合并成一个图,取各约束条件 的公共部分,如P7图1-2所示。
x2
300 200 100 100 200 300
2
二 运筹学的应用
生产计划:最优生产计划的安排、 生产计划:最优生产计划的安排、日程表的编 合理下料、配料问题、物料管理等, 排、合理下料、配料问题、物料管理等,追求 利润最大化和成本最小化 运输问题:确定最小成本的运输线路、 运输问题:确定最小成本的运输线路、物资的 调拨、 调拨、运输工具的调度 投资决策问题:项目选择、金融投资问题等。 投资决策问题:项目选择、金融投资问题等。 下页表显示了运筹学的一些实际应用成就: 下页表显示了运筹学的一些实际应用成就:
27
1.2 线性规划问题的图解法 对于只有两个决策变量的线性规划 问题, 问题,可以在平面直角坐标系上作图表 示线性规划问题的有关概念,并求解。 示线性规划问题的有关概念,并求解。 如:P7例1.3
28
例1.3 Maxz = 50 x1 + 100 x2 s.t. x1 + x2≤ 300 2 x1 + x2≤ 400 x2≤ 250 x1、 x2 ≥0
17
1.1.2 线性规划数学模型的一般表示方式
min( 或max) z( x) = c1x1 + c2 x2 + ⋯+ cn xn a11x1 + a12 x2 + ⋯+ a1n xn ≤ (=, ≥)b1 a x + a x + ⋯+ a x ≤ (=, ≥)b 22 2 2n n 2 21 1 s.t. ⋮ a x + a x + ⋯+ a x ≤ (=, ≥)b m2 2 mn n m m1 1 x1, x2 ,⋯, xn ≥ 0 z为目标函数 s.t.为约束条件 x1 , x2 ,⋯, xn为决策变量 n : 变量个数; m : 约束行数; n + m : 线性规划问题的规模 c j : 价值系数; b j : 右端项; aij : 技术系数 18
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