(优选)线性规划问题基本概念和基本理论
线性规划

线性规划问题建模求解实例分析
产品甲 产品乙 产品丙 工时限制 单件铸造工时(小时) 单件机加工工时(小时) 单件装配工时(小时) 自产铸件成本(元/件) 外协铸件成本(元/件) 机加工成本(元/件) 装配成本(元/件) 产品售价(元/件) 5 6 3 3 5 2 3 23 10 4 2 5 6 1 2 18 7 8 2 4 3 2 16 8000 12000 10000
应用EXCEL工具求解线性规划问题
三、线性规划问题解的表现
EXCEL建模求解,其解的结果在“规划 求解结果”对话框中提示: 1、唯一最优解为“找到一个解”
2、无穷多最优解为“满足条件有多个解”
3、无解为“未找到可行解”
线性规划问题建模求解实例分析
(一)生产计划问题 例1:某工厂生产甲、乙、丙三种产品,都要经过铸造、 机加工(包括本场和外包的)和装配三个车间。甲、乙 两种产品的铸件可以外包协作,也可自行生产,但 产品丙必须在本厂铸造才能保证质量。数据见表。 问:公司为了获得最大利润,甲、乙、丙三种产品 应各生产多少件?甲、乙两种产品的铸件应由本公 司铸造和由外包协作各多少件?
方案。一般要求其非负。
约束条件:反映所给问题的客观限制及完成任务的
具体要求,一般表示为一组决策变量的线性等式或
不等式。
目标函数:问题所要达到的目标。一般表示为决策
变量的线性函数,取最大值或最小值。
线性规划问题基本理论及方法
建模步骤:
确定决策变量:根据决策问题,确定 找出约束条件:找出所有的限制条件,写出其
2
n
(, ) b2
…
a x a x ... a x (, )b x , x , x ,...,x 0
线性规划知识点总结

线性规划知识点总结标题:线性规划知识点总结引言概述:线性规划是运筹学中的一种最基本的数学规划方法,广泛应用于生产、运输、金融等领域。
通过线性规划,可以优化资源分配,最大化利润或者最小化成本。
本文将对线性规划的基本概念、线性规划模型、解决方法、应用领域和优缺点进行总结。
一、基本概念1.1 线性规划的定义:线性规划是一种数学优化方法,其目标是在一组线性约束条件下,找到使目标函数取得最大值或者最小值的决策变量的取值。
1.2 决策变量和目标函数:线性规划中,决策变量是需要确定的未知数,而目标函数则是需要优化的目标,通常是最大化利润或者最小化成本。
1.3 约束条件:线性规划模型中的约束条件是对决策变量的限制,可以是等式约束或者不等式约束,用来限制决策变量的取值范围。
二、线性规划模型2.1 标准形式和非标准形式:线性规划模型可以分为标准形式和非标准形式,标准形式要求目标函数是最小化形式,约束条件是等式约束;非标准形式则没有这些限制。
2.2 线性规划的矩阵形式:线性规划可以用矩阵形式表示,目标函数和约束条件可以用矩阵的乘法来表示,这样可以简化问题的求解过程。
2.3 整数规划和混合整数规划:在实际应用中,有时需要考虑变量的取值只能是整数的情况,这时就需要用到整数规划或者混合整数规划。
三、解决方法3.1 单纯形法:单纯形法是解决线性规划问题的经典方法,通过不断挪移顶点来找到最优解,是一种高效的求解方法。
3.2 对偶理论:对偶理论是线性规划的重要理论基础,通过对原问题的对偶问题进行求解,可以得到原问题的最优解。
3.3 整数规划的分支定界法:对于整数规划问题,可以采用分支定界法来求解,通过不断分支和剪枝来逐步逼近最优解。
四、应用领域4.1 生产计划优化:线性规划可以用来优化生产计划,确定最佳生产量和资源分配,以最大化利润或者最小化成本。
4.2 运输网络优化:在物流领域,线性规划可以用来优化运输网络,确定最佳的运输路径和运输量,以提高运输效率。
线性规划的理论与实例分析

线性规划的理论与实例分析线性规划(Linear Programming,简称LP)是一种重要的运筹学工具,常常被应用于生产、物流、金融等领域中的优化问题。
本文将从理论和实例两个角度,介绍线性规划的基本概念、模型及求解方法。
一、线性规划的基本概念线性规划的基本概念包括决策变量、目标函数、约束条件等。
(一)决策变量决策变量是指影响问题结果的变量,通常用x1、x2、 (x)表示。
例如,生产线上的机器数量、产品的产量等都是决策变量。
(二)目标函数目标函数是指要最大化或最小化的某个指标,通常用z表示。
例如,最小化成本、最大化利润等都是目标函数。
(三)约束条件约束条件是指在问题求解中要满足的条件。
例如,不超过机器限制数量、满足生产需求等都是约束条件。
通常用不等式或等式形式表示。
二、线性规划的模型线性规划的一般形式可表示为:最大化或最小化目标函数:Z = c1x1 + c2x2 + … + cnxn约束条件:a11x1 + a12x2 + … + a1nxn ≤ b1a21x1 + a22x2 + … + a2nxn ≤ b2……am1x1 + am2x2 + … + amnxn ≤bm或x1, x2, … , xn ≥ 0 (非负性约束条件)其中,c1、c2、…、cn为各决策变量的系数,a11、a12、…、amn为各约束条件中各决策变量的系数,b1、b2、…、bm为约束条件的值,x1、x2、…、xn为决策变量,非负性约束条件也称为非负约束。
三、线性规划的求解方法线性规划有多种求解方法,这里主要介绍两种:单纯性法和对偶理论。
(一)单纯性法单纯性法是线性规划的一种基本算法,其实质是在各约束条件限制下寻找目标函数最大或最小值。
单纯性法基于以下两个原则:①某个极值点必定满足目标函数的所有约束条件;②各个变量所形成的可行解区域有限,且该区域的可行解点数有限。
单纯性法的具体过程如下:Step 1 建立初始单纯形表将约束条件转化为标准形式,即将约束条件化为”≤“的形式,并加入人工变量,得到初始单纯形表。
线性规划知识点总结

线性规划知识点总结一、概述线性规划(Linear Programming,简称LP)是一种数学优化方法,用于解决线性约束下的最优化问题。
它的基本思想是通过线性目标函数和线性约束条件,找到使目标函数取得最大(或最小)值的变量取值。
二、基本概念1. 目标函数:线性规划的目标是最大化或最小化一个线性函数,称为目标函数。
目标函数通常表示为z = c1x1 + c2x2 + ... + cnxn,其中c1, c2, ..., cn为常数,x1,x2, ..., xn为决策变量。
2. 决策变量:决策变量是问题中需要决策的变量,用于表示问题的解。
决策变量通常用x1, x2, ..., xn表示。
3. 约束条件:约束条件是对决策变量的限制条件,用于限定解的可行域。
约束条件通常表示为a11x1 + a12x2 + ... + a1nxn ≤ b1, a21x1 + a22x2 + ... + a2nxn ≤ b2, ..., am1x1 + am2x2 + ... + amnxn ≤ bm,其中a11, a12, ..., amn为常数,b1, b2, ..., bm为常数。
4. 可行解:满足所有约束条件的解称为可行解。
5. 最优解:在所有可行解中,使目标函数取得最大(或最小)值的解称为最优解。
三、线性规划的解法线性规划问题可以通过以下几种方法求解:1. 图形法:对于二维线性规划问题,可以通过绘制约束条件的直线和目标函数的等高线图,找到最优解。
2. 单纯形法:单纯形法是一种迭代算法,通过不断移动到更优的解来寻找最优解。
它从一个可行解开始,每次迭代都朝着更优的方向移动,直到找到最优解或证明问题无解。
3. 对偶理论:线性规划问题可以通过对偶理论转化为对偶问题,并通过求解对偶问题来获得原始问题的最优解。
4. 整数线性规划:当决策变量需要取整数值时,问题称为整数线性规划。
整数线性规划问题通常比线性规划问题更难求解,可以使用分支定界法等方法进行求解。
线性规划

转化 建模
线性规划 问题
三 个 转 化
四个步骤
作 答
最优解
图解法
求解线性规划问题的基本方法
单纯形法(Simple Method)是求解线性规划求解的主要方法,该法
由丹塞(Dantzig)于1947年提出,后经多次改进而成,是求解线性规
划问题的实用算法。由前面的叙述可知,如果线性规划问题的最优
解存在,则必定可以在其可行解集合的顶点(极点)中找到。因此,
第二章
线性规划
(Linear Programming)
图
数学规划分类
线性规划基本理论
• 线性规划(Linear Programming) 研究的问题主要 有两个方面: ①确定一项任务,如何统筹安排,以尽量做到用最 少的资源来完成它; ②如何利用一定量的人力、物力和财力等资源来完 成最多的任务。 • 目前被广泛应用于军事、工农业生产、交通运输、 工程计算、环境保护、经济管理、教育、商业和 社会科学等许多方面,成为领导决策和提高工作效 果的一种重要手段。
寻求一个最优解就是在其可行解集合的诸极点中搜索最优点。
单纯形法实质上是一个迭代过程,该迭代即是从可行解集合的一
个极点移到另一个邻近的极点,直到判定某一极点为最优解为止。
单纯形法的基本思想是根据问题,从一个基本可行解出发,逐步 改进目标函数的取值,直到求得最优基本可行解。
求得一个基本可行解
查该基本可行解是否为最优解。
0
图解法
5x+4y=20
两个变量的线性规划有最优解,则必能在可行域凸多边形的顶点中找到
例
某工厂制造两种产品p1、p2。需要三种原料M1、M2、 M3,已知生产1kg产品p1需消耗原材料M1 9kg、M2 4kg、 M3 3kg;生产1kg产品p2需消耗原材料M1 4kg、M2 5kg、M3 10kg。产品p1每千克的利润是700元,产品p2 每千克的利润是1200元。但这个工厂每天能够使用的原 材料为M1 360kg、M2 200kg、M3 300kg。问每天制造 多少产品p1、p2,才能使工厂的利润最大?
第二章线性规划及单纯形法总结

第一章
工厂需要的原棉存放在三个仓库中,现将原棉运往工 厂以满足工厂生产的需求。已知原棉运到各个工厂的单位 运费如表所示。问使总运费最小的运输方案?
仓库\工厂
1 2 3 需求
1
2 2 3 40
2
1 2 4 15
3
3 4 2 35
库存
50 30 10
2.线性规划数学模型
解:设xij为i 仓库运到 j工厂的原棉数量(i =1,2,3
1.线性规划介绍
第一章
线性规划研究的主要问题: 有一定的人力、财力、资源条件下,如何 合理安排使用,效益最高?
某项任务确定后,如何安排人、财、物, 使之最省?
2.线性规划数学模型
第一章
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。问该公司应制造A、B两 种家电各多少件,使获取的利润为最大?
第一章
j =1,2,3)
minZ= 2x11 + x12+3x13+2x21 +2x22 +4x23 +3x31 +4x32 +2x33 x11 +x12+x13 x21+x22+x23 x31+x32+x33 50 30 10 40
st.
x11 +x21+x31 =
x12 +x22+x32 =
x13 +x23+x33 = xij 0
15
35
2.线性规划数学模型
第一章
练习4 连续投资10万元 A:从第1年到第4年每年初投资,次年末回收本利1.15; B:第3年初投资,到第5年末回收本利1.25,最大投资4万元; C:第2年初投资,到第5年末回收本利1.40,最大投资3万元; D:每年初投资,每年末回收本利1.11。 求:使5年末总资本最大的投资方案。 分析: A 1 x1A 2 x2A x2C x1D x2D x3D x4D x5D 3 x3A 4 x4A 5
第4章线性规划

f ( X ) 5 x1 4 x 2 4 x1 x 2 60 x1 x 2 24 x1 0 x2 0
(1) ( 2) ( 3) ( 4) ( 5)
例题21: • 首先由(4),(5)二式(x1≥ 0、x2 ≥ 0)知, 其解
在第一象限所在的范围,所以在画图时将第二、
产品Ⅰ 产品Ⅱ 资源总量
设 备(台时)
原料A(公斤) 原料B(公斤)
1
4 0
2
0 4
8
16 12
利 润(百元)
2
3
线性规划范例
• 例B. 任务分配问题
表2
产品
1 23
2 21
3 19
4 17
某公司拟生产4种产品, 可分配给下属的3个工厂 生产,由于工厂的地理位 置和设备不同,每个工厂 生产每种产品的成本不相 同,加工能力也不相同。 有关数据分别由表2和表3 给出。公司应如何给下属 各工厂分配任务,才能在 保证完成每种产品的任务 的条件下,使得公司所花 费的成本最少?
例 : x2 0 y 0, y x2
对于无限制变量的处理:同时引进两个非负变量, 然后用它们的差代替无限制变量。
例 : x2无限制 x2 y1 y2 y1 , y2 0
例题20: 将下述线性规划问题化为标准形
m i n s .t . f ( X ) x1 2 x 2 3 x 3 2 x1 x 2 x 3 9 3 x1 x 2 2 x 3 4 3 x1 2 x 2 3 x 3 6 x1 0, x 2 0, x 3无限制
含量限制 原 A B C 加工费(元/kg) 料 纱线1 ≥60% 无 ≤20% 1.5 纱线2 ≥15% ≥10% ≤60% 1.2 纱线3 无 无 50% 0.9 (元/kg) 6 4.5 3 (kg/月) 2000 2500 1200 原料成本 原料限量
线性规划的标准型和基本概念

(2)若线性规划问题的最优解存在,它一定可以在 可行域的某一个顶点上得到;
(3)若在两个顶点上同时得到最优解,则该两点连 线上的所有点都是最优解,即LP有无穷多最优解;
(4)若可行域非空有界,则一定有最优解。
24
线性规划的标准形式
标准线性规划模型
minZ 3x1 2x2
st. -2x1 x 2 2
x1-3x2 3
x1 0,x2 0
x2 -2x1+x2=2
4
3 2
-▽Z=(3,2)
minZ 3x1 2x2
-2x1 x 2 2
x1-3x2 3
x1 0,x2 0
Z=
Z x1
,Z x 2
=(-3,-2)
x1-3x2=3
有限资源的合理配置有两类问题 如何合理的使用有限的资源,使生产经营的效益达到最大; 在生产或经营的任务确定的条件下,合理的组织生产,安排经 营活动,使所消耗的资源数最少。
例1,某制药厂生产甲、乙两种药品,生产这两种药品要消耗某种维生 素。生产每吨药品所需要的维生素量,所占用的设备时间,以及该厂每 周可提供的资源总量如下表所示:
j=1
j=1
其中 x为n+k非负剩余变量。
(3) 右端项为负
约束两端乘以(-1) (4) 非负变量与符号不受限制的变量
若 xi的符号不受限制,则可引进非负变量xi1,xi2,令 xi = xi1-xi2,这样就可以使线性规划里所有的变量都转化为有非负限 制的变量。
例7,将下述线性规划问题化为标准型
线性规划的一般数学模型
线性规划模型的特征: (1)用一组决策变量x1,x2,…xn表示某一方案,且在一般情况下,
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• 若 f(x) 在 x* 可导,则 f `(x*;d) = [f (x*) ]Td .
2.2 凸集、凸函数和凸规划(续)
二、凸函数 2、凸函数的性质:
以下设 S Rn 为非空凸集,函数 f :SR 2)若f 凸,则 f 在 S 的内点集上连续;
注: f 在 S 上不一定连续。 例: f(x)=2(当x=1); f(x)=x2 (当x<1) .
一、凸集 1、凸集的概念:
定理:S是凸集S中任意有限点的凸组合属于S 多胞形 H(x(1) , x(2) , … , x(m) ):
由 x(1) , x(2) , … , x(m) 的所有凸组合构成。 单纯形:若多胞形 H(x(1) , x(2) , … , x(m) )满足,
x(2)-x(1) , x(3) -x(1) , … , x(m)- x(1) 线性无关。
3)设f 凸,则对任意方向方向导数存在。 4)设 S 是开集,f 在 S 上可微,则
二、凸函数 1、凸函数及水平集 定义: 设集合 S Rn 为凸集,函数 f :SR
若 x(1), x(2) S, ( 0 , 1 ) ,均有 f( x(1)+(1- ) x(2) ) ≤f(x(1))+(1- )f(x(2)) ,
则称 f(x) 为凸集 S 上的凸函数。 若进一步有上面不等式以严格不等式成立,则 称 f(x) 为凸集 S 上的严格凸函数。 当- f(x) 为凸函数(严格凸函数)时,则称 f(x) 为 凹函数(严格凹函数)。
二、凸函数 2、凸函数的性质:
1) 方向导数:设 S Rn 为非空凸集,函数 f :SR , 再设 x* S, d 为方向,使当 > 0 充分小时有 x*+d S, 如果 lim [ f(x*+ d )-f(x*) ] / 存在(包括 )
则称 f(x) 为在点沿方向的方向导数存在,记
f `(x*;d) = lim [ f(x*+ d )-f(x*) ] /
数? 2) f(x)= max{ f1(x) , f2 (x) } , g(x)= min{ f1(x) ,
f2 (x) }是否凸函数?
2.2 凸集、凸函数和凸规划(续)
二、凸函数 1、凸函数及水平集:
定义:设集合 S Rn ,函数 f :SR, R ,
称 S = { x S∣f(x) ≤ } 为 f(x) 在 S 上 的 水平集。
m
j =1
j =1,
那么称
m
j=1
j x(j)
为x(1),
x(2),
…
,
x(m)的
凸组合。
•
比较:
z
=
m
j=1j
x(j)
jR — 构成线性组合 —— 线性子空间 j≥0 , j >0 — 构成半正组合 —— 凸锥 j≥0 , j (续)
(优选)线性规划问题基本概 念和基本理论
2.1 数学规划模型的一般形式(续)
局部最优解: x*S, x* 的邻域 N(x*) ,使满足 f (x*)≤ f (x), x S N(x*) 。则称 x*为(f S)的局部
最优解,记 l .opt.(local optimum)
在上述定义中,当x x* 时有严格不等式成立,则 分别称 x* 为(f S)的严格全局最优解和严格局部最 优解。
f(x)
,f(x) : RnR
g(x) ≤ 0 , g(x) : RnRm
h(x) = 0 , h(x) : RnRl
当 f(x), gi(x) , hj(x)均为线性函数时,称线性 规划;若其中有非线性函数时,称非线性规划。
2.2 凸集、凸函数和凸规划
一、凸集
1、凸集的概念:
定义:设集合 S Rn,若x(1), x(2)S, [0,1], 必有 x(1)+(1- ) x(2) S ,则称 S 为凸集。
严格l .opt .
严格g .opt .
l .opt .
2.1 数学规划模型的一般形式(续)
函数形式: min
(fgh) s.t.
矩阵形式: min
(fgh) s.t.
f(x), gi(x) , hj(x) : RnR
f(x)
gi(x) ≤ 0 , i = 1,2,…,m hj(x) = 0 , j = 1,2,…,l
多胞形
单纯形
单纯形
2.2 凸集、凸函数和凸规划(续)
一、凸集 2、凸集的性质: 1) 凸集的交集是凸集;(并?) 2) 凸集的内点集是凸集;(逆命题是否成立?) 3) 凸集的闭包是凸集。 (逆命题是否成立?) 4) 分离与支撑: 凸集边界上任意点存在支撑超平面 两个互相不交的凸集之间存在分离超平面
支撑
强分离
分离
非正常 分离
2.2 凸集、凸函数和凸规划(续)
一、凸集 3、凸锥:
定义:C Rn, 若 x C, > 0 有 x C, 则称
C 是以 0 为顶点的锥。如果 C 还是凸集,则 称为凸锥。 集合 { 0 }、Rn 是凸锥。
0
命题:C是凸锥C中任意有限点的半正组合属于S
2.2 凸集、凸函数和凸规划(续)
严格凸函数
凸函数
严格凹函数
2.2 凸集、凸函数和凸规划(续)
二、凸函数 1、凸函数及水平集:
定理: f(x) 为凸集 S 上的凸函数 S 上任 意有限点的凸组合的函数值不大于各点函 数值的凸组合。
思考:设f1, f2是凸函数,
1) 设1, 2 > 0, 1f1+2f2 , 1f1 - 2f2是否凸函
规定:单点集 {x} 为凸集,空集为凸集。
注: x(1)+(1- ) x(2) = x(2)+(x(1)- x(2)) 是连接 x(1)与x(2)的线段 。
凸集
非凸集
非凸集
2.2 凸集、凸函数和凸规划(续)
一、凸集 1、凸集的概念:
例:证明集合 S = { x∣Ax = b } 是凸集。其
中,A为 mn矩阵,b为m维向量。 凸组合:设 x(1) , x(2) , … , x(m) Rn, j≥ 0
定理:设集合 S Rn 是凸集,函数 f :SR是
凸函数,则对 R ,S 是凸集。
注:
1) 水平集的概念相当于在地形图中,海拔高度不高于某一 数值的区域。
2) 上述定理的逆不真。
考虑分段函数f(x)=1(x≥0)或0(x<0),函数非凸,但
任意水平集是凸集。
2.2 凸集、凸函数和凸规划(续)