运筹学 第四章
运筹学(第四版):第4章 目标规划

目标函数:
min
z
P1d1
P2
(d
2
d2 )
P3d3
2x1 x2 11
x1
x2
d1
d1
0
满足约束条件:
x1
2x2
d2
d
2
10
8x1
10x2
d3
d3
56
x1, x2, di, di 0, i 1,2,3
10
第1节 目标规划的数学模型
目标规划的一般数学模型为
L
K
目标函数: min z
0
(4,3)
4
第1节 目标规划的数学模型
实际上,工厂在作决策时,需要考虑包括市场因素在内 等一系列条件。例如:
(1) 根据市场信息,产品Ⅰ的销售量有下降的趋势,因而希望产 品Ⅰ的产量不应大于产品Ⅱ。
(2) 应尽可能充分利用设备台时,但不希望加班。 (3) 应尽可能达到并超过计划利润指标:56元。
5
第1节 目标规划的数学模型
这样的产品决策问题便构成了一个多目标决策问题,目 标规划方法正是解这类决策问题的方法之一。下面引入 与目标规划模型有关的概念。
1.设x1,x2为决策变量,引入正、负偏差变量d+,d−。 正偏差变量d+表示决策值超过目标值的部分; 负偏差变量d−表示决策值未达到目标值的部分。
13
第2节 解目标规划的图解法
例3 某电视机厂装配黑白和彩色两种电视机,每装配一台电 视机需占用装配线1小时,装配线每周计划开动40小时。预 计市场每周彩色电视机的销量是24台,每台可获利80元;黑 白电视机的销量是30台,每台可获利40元。该厂确定的目标 为:
第一优先级:充分利用装配线每周计划开动40小时; 第二优先级:允许装配线加班;但加班时间每周尽量不超过10小
运筹学第四章

x1
22
九.
(1)必要条件: )必要条件:
极小点的判定条件
f ( x ) = min f ( x) f ( x ) = 0
f ( x ) = 0 (2)充分条件: )充分条件: f ( x ) = min f ( x) 2 f (x ) > 0
23
十.
1.一般迭代算法 一般迭代算法
19
例
如下非线性规划是否为凸规划:
2 2 min f ( X ) = x1 + x2 4 x1 + 4 g1 ( X ) = x1 x2 + 2 ≥ 0 2 g 2 ( X ) = x1 + x2 1 ≥ 0 x , x ≥ 0 1 2 f ( X )的海赛矩阵
解
2 f x 2 1 H f (X ) = 2 f x x 2 1
T
12
而 2 f 2 f x 2 x x 4 1 2 * 1 H (x ) = = 2 2 f f 0 x x 2 2 1 x2 x = x* 4 = 4 > 0, 4 0 0 4 0 4
= 16 > 0, H ( x * )正定 ,
* * x1 = 2, x 2 = 1为严格局部极小点
λ
为最优步长, 称 λk 为最优步长,且有 f ( x k + λk d k )T d k = 0 。
25
十二. 十二 收敛速度
k 设算法A所得的点列为 设算法 所得的点列为 { x } ,如果
|| x
k +1
x || < λ || x x || ,
* k *
α
λ ,α > 0 .
k 则称 { x } 的收敛阶为 α 。
运筹学 第四章

第 一 节 目标规划问题及其数学模型
2、目标规划的定义 (1)目标规划是一种数学方法:用于解决目标 数目在两个或两个以上的多目标决策问题。 (2)多目标决策问题:多目标决策问题是由法 国经济学家V.Pareto在1896年提出的。他从政 治经济学角度,把很多本质上不可比的目标转 化为单一的最优目标。经济学目前使用最多的 是帕累托最优效率:没有人能在不使别人受损 害的情况下,让自己过得更好(所谓最优,实 质上是恰如其分的折中、妥协)。
产
A B
品
耗 电 量
(Kw / 单位产品)
材料消耗
(t / 单位产品)
利 润
1 2
10 12
2 1
解:设x1、 x2分别表示A、B两种产品的日产量。
第 一 节 目标规划问题及其数学模型
min{P ( d d ), P2 ( d )} 1 10x1 12x2 d1 d1 62.5 x1 2 x2 d 2 d 2 10 2 x1 x2 8 x , d , d 0 i 1,2 i i i
6
5
x1+2x2 + d1- - d1+ =10 d1- =0; d1+ >0 2x2 = - x1 + 10 – d1- + d1+ d1- =0; d1+ =0
4
3
2
1
d1+ =0; d1- >0
d1-
d1+ x1+2x2=10
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
第 一 节 目标规划问题及其数学模型
例4-1 某车间计划生产A、B两种产品。决策者 首先考虑要充分利用供电部门分配的电量限额 指标62.5kW /日,然后考虑完成与超额完成利 润指标10元/日。每日可给车间供应所需原材料 8t。有关数据汇总于下表,应当如何安排产品 A、B的产量。
运筹学Chapter 4

cmLiu@shufe
Operations Research
4.2.2 割平面法
那么如何来构建一个割平面呢?
cmLiu@shufe
Operations Research
4.2.2 割平面法
与上述整数规划相对应的线性规划问题为
max z c j x j
j 1 n
n aij x j bi (i 1, 2,..., m) s.t. j 1 x 0( j 1, 2,..., n) j
cmLiu@shufe
Operations Research
4.3 0-1型整数规划
在整数规划问题中有一类比较特殊的整 数规划,它的决策变量仅取0或1两个值, 这样的整数规划称为0-1型整数规划,这时 决策变量称为0-1变量(二进制变量或逻辑 变量)。
cmLiu@shufe
Operations Research
4.2.1 分枝定界法
例4.2 用分枝定界法求解下面的整数规划问题
max z x1 x2 14 x1 9 x2 51 6 x 3 x 1 1 2 x 1 0, x 2 0 x 1 , x2为整数
解:记
max z x1 x2 14 x1 9 x2 51 R : 6 x1 3x2 1 x 0, x 0且为整数 1 2
cmLiu@shufe
Operations Research
第四章 整数规划
本章主要介绍整数规划问题的提出、整数 规划问题的求解、0-1型整数规划及其求解、 指派问题、电子表格的建模和求解以及案 例分析。
cmLiu@shufe
Operations Research
《运筹学》第四章决策分析介绍

P(S2)=0.4时
一般: 般:
E(A1 )=α×500+(1500+(1 α)(-200)=700 )( 200)=700α-200 200 E(A2) )=α×( (-150)+(1150)+(1 α)(1000) )(1000)=-1150 1150α+1000 令E1 =E2 得α=0.65
决策步骤
30
(三)、折衷准则 选择加权系数α(0 α1) max{α(maxVij )+(1-α)(minVij )}
i j j
α=0.6
S1
S2
S3 Vi1 =max Vi2 =min 加权平均
A1 20 A2 9 A3 6
1 8 5
-6 0 4
20 9 6
-6 0 4
9.6 5.4 max=9.6
15
决策分析的主要内容
决策准则 决策树 用决策树分析系列决策问 用决策树分析系列决策问题 检查是否需要获得更多的信息 贝叶斯法 用更新的信息更好地决策 贝叶斯法——用更新的信息更好地决策 效用理论 用效用更好地反映收益的价值 效用理论——用效用更好地反映收益的价值
16
概率论基础
随机事件(实验,试验 实验 试验)
称α=0.65为转折概率 α>0.65 α<0.65 选 A1 选 A2
42
直接使用先验概率 决策步骤 –对于每一种备选方案,将每一个收益乘以 相应自然状态的先验概率,再把乘积相加 就得到收 的加权 均 这就是备选方案 就得到收益的加权平均,这就是备选方案 的期望收益 –选择具有最大期望收益的备选方案作为决 选择具有最大期 收益的备选方案作为决 策方案
34
运筹学教材课件(第四章动态规划)

最优解的存在性
对于多阶段决策问题,如果每个 阶段的决策空间是有限的,则存 在最优解。
最优解的唯一性
对于某些多阶段决策问题,可能 存在多个最优解。在这种情况下, 我们需要进一步分析问题的性质 和约束条件,以确定最优解的个 数和性质。
最优解的稳定性
在某些情况下,最优解可能受到 参数变化的影响。我们需要分析 最优解的稳定性,以确保最优解 在参数变化时仍然保持最优。
VS
详细描述
排序问题可以分为多种类型,如冒泡排序 、快速排序、归并排序等。动态规划可以 通过将问题分解为子问题,逐一求解最优 解,最终得到全局最优解。在排序问题中 ,动态规划可以应用于求解最小化总成本 、最大化总效益等问题。
04
动态规划的求解方法
逆推法
逆推法
从问题的目标状态出发,逆向推算出达到目标状态的 最优决策,直到达到初始状态为止。
案例二:投资组合优化问题
要点一
总结词
要点二
详细描述
投资组合优化问题是动态规划在金融领域的重要应用,通 过合理配置资产,降低投资风险并提高投资收益。
投资组合优化问题需要考虑市场走势、资产特性、风险偏 好等多种因素,通过动态规划的方法,可以确定最优的投 资组合,使得投资者在风险可控的前提下,实现收益最大 化。
详细描述
在背包问题中,给定一组物品,每个物品都有一定的重量和价值,要求在不超过背包容量的限制下, 选择总价值最大的物品组合。通过动态规划的方法,可以将背包问题分解为一系列子问题,逐一求解 最优解。
排序问题
总结词
排序问题是动态规划应用的另一个重要 领域,主要涉及到将一组元素按照一定 的顺序排列,以达到最优的目标。
本最小化和效率最大化。
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运筹学 第4章 整数规划与分配问题

匈牙利法思路:若能在 [Cij] 中找出 n 个位于
不同行不同列的0元素(称为独立0元素),则
令解矩阵[xij]中对应这n个独立0元素的元素
取值为 1 ,其他元素取值为 0 ,则它对应目
标函数zb=0是最小的。这就是以[Cij]为系数
矩阵分配问题的最优解,也得原问题的最
优解。
定理1 若从分配问题效率矩阵[cij]的每一行元素中分别减去 (或加上)一个常数ui(称为该行的位势),从每一列分别减去 (或加上)一个常数vj(称为该列的位势),得到一个新效率矩阵 [bij],若其中bij=cij-ui-vj,则[bij]的最优解等价于[cij]的最优解
第1步:找出效率矩阵每行的最小元素,并分别从每行
中减去。
第2步:再找出矩阵每列的最小元素,并分别从各列中 减去。
2 10 9 7 2 15 4 14 8 4 13 14 16 11 11 4 15 13 9 4
0 8 7 5 11 0 10 4 0 3 5 0 0 11 9 5
表明m个约束条件中有(m-k)个的右端项为( bi+M ),不起约 束作用,因而,只有k个约束条件起作用。 ② 约束条件的右端项可能是r个值b1 , b2 ,, br 中的某一个 即: 定义:
n
aij x j b1 或b2或或br
j 1
1 假定约束右端项为 bi yi 否则 0
现用下例来说明: max z=40x1+90x2 9x1+7x2≤56 7x1+20x2≤70 x1,x2≥0 x1,x2整数 ① ② ③ ④ ⑤
解:先不考虑条件⑤,即解相应的线性规划B,①~④(见图5-2), 得最优解x1=4.81,x2=1.82,z0=356
运筹学第四章(完整版)

13物流工程3班第四组组员:李鲁超胡军李康郭优沈西王伟第四章1.讨论面向顾客设计思想的重要性。
P112-113顾客需求的多样化和个性化,使得市场演变和产品更新的速度越来越快,产品的生命周期越来越短。
通过与顾客的交流,倾听顾客的心声,听取他们对改进产品的建议,以此来分析顾客的需求,挖掘新产品创意。
2.讨论产品开发在企业战略中的重要地位。
P135一、21世纪企业产品设计的背景特征:(1)新产品开发是实现企业竞争战略的需要技术进步和需求多样化使得产品寿命周期不断缩短,企业面临着缩短交货期、提高产品质量、降低成本和改进服务的多重压力。
新产品开发是企业经营战略的核心内容之一,也是生产运作战略的出发点,产品开发智能的目的就是要研究、开发、设计出能满足市场需求并具有竞争力的产品。
(2)技术进步越来越快科学技术飞速发展,并被迅速而广泛地应用于实践中,推动着新产品的开发,也使得产品更新换代的速度越来越快,产品生命周期越来越短。
(3)用户的要求越来越苛刻随着时代的发展,大众知识水平的提高和激烈竞争带给市场越来越多、越来越好的产品,使用户的要求越来越高。
(4)产品研制开发的难度越来越大越来越多的企业认识到新产品开发对企业创造收益的重要性,特别是那些大型、结构复杂,技术含量高的产品在研制中一般都需要各种先进的设计技术。
(5)可持续发展的要求人类社会在经济快速发展的同时,由于忽略了环境保护,也带来了污染、酸雨、土地沙化,臭氧层破坏等恶果。
各国政府将环境保护问题纳入发展战略,这对企业提出了更高的要求。
二、新产品开发的重要性(1)有利于增强企业的核心竞争力(2)有利于扩大市场份额(3)适应个性化定制生产的需要(4)产品更新换代的需要3.讨论新产品开发的重要性?P109在企业竞争激烈的环境下,大多数企业面临着产品生命周期越来越短的压力。
企业要在同行中保持竞争力并能够占有市场份额,就必须不断地开发出新产品,并快速推向市场,满足多变的市场需求。
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OR3
24
匈牙利法(又叫画圈法)
1、指派模型的标准型: ①目标函数为最小化; 目标函数为最小化; ②系数矩阵为方阵,且其所有元素为非负。 系数矩阵为方阵,且其所有元素为非负。 2、标准型指派问题的求解: (1)原理:找出一组位于系数矩阵中不 同行,不同列的零元素,对其画圈,对应 的xij=1;未画圈的元素对应的xij=0,此时, =1;未画圈的元素对应的x =0,此时, 目标函数最优。找出并画圈的零元素称为 独立零元素。
数模: 数模 minZ=ΣΣcijxij Σxij=1 i=1,…,n Σxij=1 j=1,…,n Xij=0或1
OR3
任务 人 时间 甲 乙 丙 丁
A B C 4 10 7 2 7 6 3 3 4 4 6 6
D 5 3 4 3
23
指派问题的特点:
把m项工作分派给n个人去完成,既发挥 项工作分派给n 各人特长又使总效率最高。 这是一类特殊的0 这是一类特殊的0-1规划问题。可采用 隐枚举法,但比较麻烦,对于指派问题 有一种专门的解法——匈牙利法。 有一种专门的解法——匈牙利法。
OR3
10
Ⓑ将该约束方程所有系数和常数分解为整数和 正分数之和; Ⓒ将整系数项归写于方程左边,真分数项写于 右边; ⓓ 考虑整数条件约束。以上方程左边为整数, 右边为非正数,即方程右边≤ 右边为非正数,即方程右边≤0。这就是所求的 割平面方程。 ④将割平面方程标准规范化,加到原最优表中, 用对偶单纯形法求新的最优解。 ⑤重复第3 ⑤重复第3,4步,直至获得原问题最优整数解 为止。
OR3 5
4.3 分枝定界法
思路:切割可行域,去掉非整数点。一 次分枝变成两个可行域,分别求最优解。 分枝定界法的步骤: ①先不考虑整数约束,变成一般的LP问 ①先不考虑整数约束,变成一般的LP问 题,求其最优解,记为X 题,求其最优解,记为X*(0). ②若求得的最优解X*(0)刚好就是整数解, 若求得的最优解X 则该整数解就是原IP的最优解,否则, 则该整数解就是原IP的最优解,否则, 转入下一步。 ③对原问题进行分枝,寻求整数最优解。
CB XB b 1 x1 ¾ 1 x2 7/4 5/2 1 x1 1 0 0 1 x2 0 1 0 0 x3 -1/4 3/4 -1/2 0 x4 ¼ 1/4 -1/2
2、该解不是整数解,转入下一步; 3、ⓐ从最优表中抄下非整数解的约束方程: x1-1/4x3+1/4x4=3/4; x2+3/4x3+1/4x4=7/4
OR3 2
问题举例(整数规划模型)
某厂拟用集装箱托运甲乙两种货物,每 箱的体积、重量、可获利润以及托运所 受限制如下表:
货物 甲 乙 托运限制 体积 重量 利润 3) 每箱(百斤) 每箱(百元) 每箱(米 5 2 20 4 5 10 24 13
请问两种货物各托运多少箱,可使获得利润为最大?
OR3 3
某些特殊问题,只做是非选择,故变量设置简 化为0 化为0或1,1代表选择,0代表不选择。 代表选择,0 例3. 某城市拟在其东、西、南三个区域设立邮 局,各地区都有几个具体的地点可供选择。要 求不超过总投资100万元的条件下,做出盈利 求不超过总投资100万元的条件下,做出盈利 最大的决策。 地区 地点 投资 盈利 选点数
OR3
9
割平面法求解步骤
①先不考虑整数约束,变成一般的LP问 先不考虑整数约束,变成一般的LP问 题,求其最优解,记为X* 题,求其最优解,记为X*(0)。 ②若求得的最优解X* ②若求得的最优解X*(0)刚好是整数解, 则该整数解就是原IP的最优解,否则, 则该整数解就是原IP的最优解,否则, 转下步。 ③寻求割平面方程: Ⓐ从最优表中抄下非整数解的约束方程:
OR3 18
隐枚举法举例:求解下列0 隐枚举法举例:求解下列0-1整数规划 maxZ=3x1-x2+4x3 x1+3x2-2x3 ≤4 ① x1+4x2+x3 ≤4 ② 2x2+x3 ≤6 ③ x1+x2 ≤1 ④ x1,x2,x3=0或1 =0或
OR3 19
解:求解过程列表如下:
( x1,x2,x3 ) (0,0,0) (0,0,1) (0,1,0) (0,1,1) (1 , 0 , 0 ) (1 , 0 , 1 ) (1 , 1 , 0 ) (1 , 1 , 1 )
割平面方程:割平面方程:-3x3-x4 ≤-3
4、将割平面方程标准规范化,加到原最优表中。
CB XB 1 x1 1 x2 0 x5 b ¾ 7/4 -3 5/2 1 x1 1 0 0 0 1 x2 0 1 0 0 0 0 x3 x4 -1/4--1/4 ¼ ¾ ¼ -3 -1 -1/2 -1/2 0 x5 0 0 1 0
OR3
Z值 0 4 -1 3 7
约束条件
① ② ③ ④
√ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √
过滤条件 Z ≥0 Z ≥4
√ √
√ √ √ √ √ √
Z≥7
由上表可知,最优解X*=(1,0,1)设运输有车运和船运两种方式,设用 车运的体积限制为:5x1+4x2 ≤24,用船运的 ≤24,用船运的 体积限制为: 7x1+3x2 ≤45,这两个条件是互 ≤45,这两个条件是互 相排斥的,怎样在同一个问题中表示呢?
OR3 25
(2)标准型指派问题的求解步骤: P129-130 129第一步:变换系数矩阵,使其每行每列都出现0 第一步:变换系数矩阵,使其每行每列都出现0 元素。方法如下: ①从系数矩阵的每行元素减 去该行的最小元素; ②再从所得系数矩阵的每 列元素中减去该列的最小元素。 第二步:试指派。 ①从只有一个零元素的行(列)开始,给这个 零元素加圈,记作ⓞ 零元素加圈,记作ⓞ ,表示该行(列)所代表 的人只有一种任务可分派。然后划去该ⓞ 的人只有一种任务可分派。然后划去该ⓞ所在列 (行)其它的所有零元素,记作0 (行)其它的所有零元素,记作0,表示该列所 代表的任务已指派完毕;不必再考虑; ②给只有一个0元素列(行)的0加圈,记作ⓞ ②给只有一个0元素列(行)的0加圈,记作ⓞ , 然后划去ⓞ所在行的其它零元素,记作0 然后划去ⓞ所在行的其它零元素,记作0 。 ③反复进行① ②操作,直到所有0元素都被圈出 ②操作,直到所有0 OR3 或划掉为止。 26
货物 甲 乙 托运限制
OR3
体积 5 4 24
重量 利润 2 20 5 10 13
21
关于固定费用问题
某工厂为了生产某种产品,有几种不同的生产方式可供选 择,如选定投资高的生产方式,由于产量大,因而分配到 每件产品的变动成本就降低;反之,如选定投资低的生产 方式,将来分配到每件产品的变动成本可能增加,所以必 须全面考虑。今设有三种方式可供选择,令:xj表示采用第j 种方式时的产量;cj表示采用第j种方式时每件产品的变动成 本;kj表示采用第j种方式时的固定成本。为了说明成本的特 点,暂不考虑其它约束条件。采用各种生产方式的总成本 分别为:
OR3 11
例题
例2:求解整数规划: maxZ=x1+x2 -x1+x2≤1 3x1+x2 ≤ 4 x1,x2≥0,且为整数 ≥0,且为整数 解法如下:
OR3 12
1、先去掉整数约束条件,当成一般LP问题求解, 、先去掉整数约束条件,当成一般LP问题求解, 得最优解:x 得最优解:x1=3/4,x2=7/4,z=5/2. 最终单纯形表如下:
4.2 整数规划图解法
x2
33 22 11 (4,1) B 1
OR3
2
3
(4.8,0) A 4 5 6 5x1+4x2=24
7 x1 2x1+5x2=13
4
图解法的启示
A(4.8,0)点是LP问题的可行解,不是 4.8, )点是LP问题的可行解,不是 IP问题的可行解,B IP问题的可行解,B(4,1)才是IP的最 )才是IP的最 优解; 优解; 纯整数规划的可行解就是可行域中的整 数点; 非整数点不是可行解,对于求解没有意 义,故切割掉可行域中的非可行解,不 妨碍整数规划问题的优化; IP问题的最优解不优于LP问题的最优解。 IP问题的最优解不优于LP问题的最优解。
用对偶单纯形法求解, 用对偶单纯形法求解,得新的最优解。若 此时得到整数解,则解题过程完毕。否则, 重复第3 重复第3,4步,直至获得原问题最优整数解 为止。此题计算得x 为止。此题计算得x1=1,x2=1,停止计算。此时 最优解为:X 最优解为:X*=(1,1)T, Z*=2. OR3 15
4.4 0—1整数规划问题 0—
OR3 7
例题
例1. maxZ=5x1+7x2 7x1+24x2≤84 3x1+2x2 ≤18 x1,x2 ≥0且为整数 ≥0且为整数
OR3
8
4.3 割平面法
基本思想:新增加一些线性( 基本思想:新增加一些线性(不等式)约 束条件,称为割平面,去“切割”相应 的LP的可行域,并使切掉部分都是非整 LP的可行域,并使切掉部分都是非整 数解,所有整数解都被保留下来。当这 种割平面足够多时,使相应LP和原IP具 种割平面足够多时,使相应LP和原IP具 有相同的最优解。那么,相应LP的最优 有相同的最优解。那么,相应LP的最优 解也就是原IP的最优解。 解也就是原IP的最优解。
k j + c j x j 当 x j > 0 = . j = 1,2,3 P j 0 当xj = 0
在构成目标函数时,为了在同一问题中讨论,应引入0—— 1变量。
OR3 22
4.5 指派问题
例4 甲乙丙丁四个人完成A、B、C、D四 甲乙丙丁四个人完成A 项任务,每人完成一项任务,不同的人 做不同的工作效率不同,如何指派不同 的人去做不同的工作使效率最高?
OR3 13
x1-1/4x3+1/4x4=3/4; x2+3/4x3+1/4x4=7/4