高等运筹学2PPT教学课件
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运筹学(二)PPT课件

y1
a22 y2
a22 y2
a32 y3
c2
st. a13 y1 a23 y2 a23 y2 a33 y3 c3
y1a, 1y32y,1
a23 y2, y3
y2
0
a23 y2
a33 y3
c3
令y2 y2 y2, y3 y3,则有:
min w b1 y1 b2 y2 b3 y3
第二章
线性规划的 对偶理论与灵敏度分析
主要内容:
第一节 线性规划的对偶问题 第二节 对偶问题的基本性质 第三节 影子价格 第四节 对偶单纯形法 第五节 灵敏度分析
第一节
线性规划的对偶问题
一、对偶问题的提出
例1(回顾第一章):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、 调试工序及每天可用于这两种家电的能力、 各售出一件的获利情况,如表1-1所示。 问该公司应制造两种家电各多少件,使获 取的利润为最大。
表1-1
项目
Ⅰ
设备A(h)
0
设备B (h)
6
调试工序(h) 1
利润(元)
2
Ⅱ
每天可用能力
5
15
2
24
1
5
1
设x1, x2 分别代表Ⅰ,Ⅱ两种家电的生产量, 此问题的数学模型为:
目标函数 约束条件
max z 2x1 x2
5 x2 15
st
.6
x1 2 x1
x2 x2
24 5
x1 , x2 0
min w 15 y1 24 y2 5 y3
5 x2 15
st
.
6
x1 x1
《运筹学第二章》课件

《运筹学第二章》PPT课 件
介绍《运筹学第二章》PPT课件内容和目标,运筹学的定义和特点。探索运 筹学的重要性和应用领域,以及运筹学的特点和原则。
线性规划
概念和模型
探索线性规划的定义和基本模型,展示线性规划在 决策和优化中的重要性。
解法和实例
介绍线性规划的常见解法和实际应用案例,展示线 性规划在生产和资源优化中的应用。
例,展示二维规划在资源分配和市场策
略中的应用。
3
优化技巧
分享二维规划的优化技巧和最佳实践, 帮助读者更好地应用二维规划解决问题。
网络流问题
概念和应用 解法和实例 问题扩展
阐述网络流问题的概念和常见应用领域,如流量 规划和运输优化。
介绍网络流问题的解法和实际应用案例,展示网 络流问题在供应链和通信网络中的应用。
2 求解方法
介绍排队论的常见求解方法和实际应用案例,帮助读者理解和解决实际排队问题。
3 模型分析
分享排队论中的模型分析技巧和最佳实践,帮助读者优化排队系统和提高服务质量。
进化算法
概念和原理
解释进化算法的概念和基本原理,如遗传算法和粒 子群优化。
应用领域
介绍进化算法在不同领域中的应用,如机器学习和 智能优化。
整数规划
概念和模型
阐述整数规划的概念和基本模型,展示整数规 划在离散决策中的重要性。
解法和实际应用
介绍整数规划的常见解法和实际应用,展示整 数规划在项目管理和物流优化中的应用。
二维规划
1
概念和模型
解释二维规划的定义和基本模型,展示
解法和实例
2
二维规划在多目标决策中的应用。
介绍二维规划的常见解法和实际应用案
探讨网络流问题态规划
介绍《运筹学第二章》PPT课件内容和目标,运筹学的定义和特点。探索运 筹学的重要性和应用领域,以及运筹学的特点和原则。
线性规划
概念和模型
探索线性规划的定义和基本模型,展示线性规划在 决策和优化中的重要性。
解法和实例
介绍线性规划的常见解法和实际应用案例,展示线 性规划在生产和资源优化中的应用。
例,展示二维规划在资源分配和市场策
略中的应用。
3
优化技巧
分享二维规划的优化技巧和最佳实践, 帮助读者更好地应用二维规划解决问题。
网络流问题
概念和应用 解法和实例 问题扩展
阐述网络流问题的概念和常见应用领域,如流量 规划和运输优化。
介绍网络流问题的解法和实际应用案例,展示网 络流问题在供应链和通信网络中的应用。
2 求解方法
介绍排队论的常见求解方法和实际应用案例,帮助读者理解和解决实际排队问题。
3 模型分析
分享排队论中的模型分析技巧和最佳实践,帮助读者优化排队系统和提高服务质量。
进化算法
概念和原理
解释进化算法的概念和基本原理,如遗传算法和粒 子群优化。
应用领域
介绍进化算法在不同领域中的应用,如机器学习和 智能优化。
整数规划
概念和模型
阐述整数规划的概念和基本模型,展示整数规 划在离散决策中的重要性。
解法和实际应用
介绍整数规划的常见解法和实际应用,展示整 数规划在项目管理和物流优化中的应用。
二维规划
1
概念和模型
解释二维规划的定义和基本模型,展示
解法和实例
2
二维规划在多目标决策中的应用。
介绍二维规划的常见解法和实际应用案
探讨网络流问题态规划
运筹学教学PPT2

Overall Shipping time: ∑i pi∑j tij xij 1.1
2013年7月9日 13
Logical Constraints
Customers can be serviced from the S.C. which have been chosen. x11 y1, x21 y1, x31 y1, x41 y1, x51 y1 x12 y2, x22 y2, x32 y2, x42 y2, x52 y2 x13 y3, x23 y3, x33 y3, x43 y3, x53 y3 x14 y4, x24 y4, x34 y4, x44 y4, x54 y4 x15 y5, x25 y5, x35 y5, x45 y5, x55 y5 xij yj or: ∑i xij 5yj
2013年7月9日
10
Service Requests Constraints
The sum of the fractions of service requests for country i that will be serviced by all service centers should equal to 1 . for Eng (i = 1): x11+ x12 + x13 + x14 + x15 = 1 for Ger (i = 2): x21+ x22 + x23 + x24 + x25 = 1 for Swi (i = 3): x31+ x32 + x33 + x34 + x35 = 1 for Ita (i = 4): x41+ x42 + x43 + x44 + x45 = 1 for Fra (i = 5): x51+ x52 + x53 + x54 + x55 = 1 ∑j xij = 1
运筹学 (2)ppt课件

《辞海》对运筹学解释为:“二十世纪四十年代开始形成的一门 科学,主要研究经济活动与军事活动中能用数量来表达的有关运 用,筹划与管理方面的问题,它根据问题的要求,通过数学的分 析与运算,作出综合性的合理的安排,以达到较经济、较有效地 使用人力、物力。近年来,它在理论与应用方面都有较大发展。 其主要分枝有规划论、对策论、排队论及质量控制等。”
后来田忌的谋士孙膑献了一计:在每次开赛前要求对方先报马名, 由此区分对方参赛的是上马、中马还是下马;然后以自己的上马 对对方的中马、自己的中马对对方和下马、自己的下马对对方的 上马。这样,两胜一负每天赢得一千金。
6
1.赛马与桂陵之战
不久,即公元前354年,魏国以庞涓为将率军伐赵,兵围邯郸。 次年,邯郸在久困之下已岌岌可危,而魏军因久攻不下,损失也很 大。齐国应赵国的要求,以田忌为将,孙膑为军师,率军击魏救赵。 孙膑令一部轻兵乘虚直趋魏都大梁,而以主力埋伏于庞涓大军归途 必经的桂陵之地。魏国因主力远征,都城十分空虚。魏惠王见齐军 逼进,急令庞涓回师自救。刚刚攻下邯郸的庞涓闻大梁告急,急率 疲惫之师回救。
8
2.晋国公重建皇城
距今约1000年前,开封一场 大火,北宋皇城毁于一旦。宋真 宗命晋国公丁渭,主持重建全部 宫室殿宇。
当时,皇城都是砖木结构的, 建筑材料必须从远地通过汴水运 来。由于时间紧、任务重,按一 般的操作法肯定不能按时完成。 丁渭深思熟虑,规划并实施了一 个至今令人拍案叫绝的施工方案。
运筹学
1
内容提要
绪论 线性规划与单纯形法 线性规划的进一步研究 运输问题 动态规划 存储论 排队论
2
绪论
3
第一节 运筹学的产生和发展
运筹学,英国称Operational Research,美国称Operations Research,直译作“作业研究”或“运用研究”,简称OR。中文 “运筹”二字取自《史记•高祖本记》中,刘邦“夫运筹帷幄之中, 决胜于千里之外,吾不如子房”。由此可见,它是一门决策科学, 优化科学。
后来田忌的谋士孙膑献了一计:在每次开赛前要求对方先报马名, 由此区分对方参赛的是上马、中马还是下马;然后以自己的上马 对对方的中马、自己的中马对对方和下马、自己的下马对对方的 上马。这样,两胜一负每天赢得一千金。
6
1.赛马与桂陵之战
不久,即公元前354年,魏国以庞涓为将率军伐赵,兵围邯郸。 次年,邯郸在久困之下已岌岌可危,而魏军因久攻不下,损失也很 大。齐国应赵国的要求,以田忌为将,孙膑为军师,率军击魏救赵。 孙膑令一部轻兵乘虚直趋魏都大梁,而以主力埋伏于庞涓大军归途 必经的桂陵之地。魏国因主力远征,都城十分空虚。魏惠王见齐军 逼进,急令庞涓回师自救。刚刚攻下邯郸的庞涓闻大梁告急,急率 疲惫之师回救。
8
2.晋国公重建皇城
距今约1000年前,开封一场 大火,北宋皇城毁于一旦。宋真 宗命晋国公丁渭,主持重建全部 宫室殿宇。
当时,皇城都是砖木结构的, 建筑材料必须从远地通过汴水运 来。由于时间紧、任务重,按一 般的操作法肯定不能按时完成。 丁渭深思熟虑,规划并实施了一 个至今令人拍案叫绝的施工方案。
运筹学
1
内容提要
绪论 线性规划与单纯形法 线性规划的进一步研究 运输问题 动态规划 存储论 排队论
2
绪论
3
第一节 运筹学的产生和发展
运筹学,英国称Operational Research,美国称Operations Research,直译作“作业研究”或“运用研究”,简称OR。中文 “运筹”二字取自《史记•高祖本记》中,刘邦“夫运筹帷幄之中, 决胜于千里之外,吾不如子房”。由此可见,它是一门决策科学, 优化科学。
运筹学第2章课件

目标函数是要求最大或最小的线性函数,形式为(z = c^T x + z_0),其中(c)是常数向量,(x)是决策变 量向量,(z_0)是常数。
决策变量是问题中需要求解的未知数,通常为非 负实数。
线性规划的几何解释
线性规划问题可以用几何图形直观地 表示。在二维空间中,目标函数和约 束条件可以表示为直线或线段,决策 变量则表示为平面上的点。
分配问题的应用非常广泛,如 资源分配、任务调度等。这些 案例展示了线性规划在优化资 源配置和提高总体效益方面的 巨大潜力。
04
线性规划的扩展
整数规划
01
整数规划问题
整数规划是一类特殊的线性规划问题,要求决策变量取整数值。整数规
划在现实生活中有广泛的应用,如生产计划、物流调度等。
02
求解方法
整数规划的求解方法包括穷举法、割平面法、分支定界法等。这些方法
第2章总结
• 线性规划的求解方法,包括图解 法、单纯形法和内点法等,以及 各种方法的适用范围和优缺点。
第2章总结
01 内容亮点
02
通过案例分析,使抽象的数学模型更加生动具体,易
于理解。
03
详细介绍了线性规划的求解方法,有助于学生掌握实
际操作技能。
第2章总结
练习与思考 结合实际案例,尝试建立线性规划模型并求解。 分析不同求解方法的适用场景,比较其优劣。
大规模优化问题
大规模优化问题是指决策变量数量庞大,导致计算复杂度极高的优化问题。这类问题在现实生活中很常见,如物流网 络优化、生产调度等。
近似算法
为了解决大规模优化问题,研究者们提出了许多近似算法。这些算法通过牺牲最优解的精度来换取更快的计算速度, 从而在实际应用中得到广泛应用。常见的近似算法包括贪心算法、遗传算法、模拟退火算法等。
《运筹学第二版》PPT课件

(4) 要有一个达到目标的要求,它可用决策 变量的线性函数(称为目标函数)来表示。 按问题的不同,要求目标函数实现最大化 或最小化。
精选ppt
16
它们的对应关系可用表格表示:
1
活
2
动
m
价值系数
决策变量
x1 x2 xn a11 a12 a1n
a21 a22 a2n
a m 1 a m 2 a mn
经第2工厂后的水质要求:
[0.8(2x1)(1.4x2 )] 2
700
1000
精选ppt
13
数学模型
目标函数 约束条件
min z 1000 x1 800 x2
x1 1
0.8 x1 x2 1.6
x1 2
x2 1.4
x , x 0 1精选ppt 2
14
共同的特征
(1)每一个线性规划问题都用一组决策变量
拥有量
8台时 16 kg 12 kg
6
续例1
该工厂 • 每生产一件产品Ⅰ可获利2元, • 每生产一件产品Ⅱ可获利3元, • 问应如何安排计划使该工厂获利
最多?
精选ppt
7
如何用数学关系式描述这问题, 必须考虑
•设x1,x2分别表示计 I,II产 划品 生的 产数 称它们为决策变量。
•生产 x1,x2的数量多少,有 受量 资的 源 ,限 拥 这是约束条x1 件 2x2。 8即 ;4x116;4x2 12
19
图1-2
max z 2 x 1 3 x 2
x1 2 x2 2
4 x1
16 4 x 2 12
x 1 , x 2 0
精选ppt
20
图1-3 目标值在(4,2)点,达到最大值14 目标函数 mz ax 2x13x2
精选ppt
16
它们的对应关系可用表格表示:
1
活
2
动
m
价值系数
决策变量
x1 x2 xn a11 a12 a1n
a21 a22 a2n
a m 1 a m 2 a mn
经第2工厂后的水质要求:
[0.8(2x1)(1.4x2 )] 2
700
1000
精选ppt
13
数学模型
目标函数 约束条件
min z 1000 x1 800 x2
x1 1
0.8 x1 x2 1.6
x1 2
x2 1.4
x , x 0 1精选ppt 2
14
共同的特征
(1)每一个线性规划问题都用一组决策变量
拥有量
8台时 16 kg 12 kg
6
续例1
该工厂 • 每生产一件产品Ⅰ可获利2元, • 每生产一件产品Ⅱ可获利3元, • 问应如何安排计划使该工厂获利
最多?
精选ppt
7
如何用数学关系式描述这问题, 必须考虑
•设x1,x2分别表示计 I,II产 划品 生的 产数 称它们为决策变量。
•生产 x1,x2的数量多少,有 受量 资的 源 ,限 拥 这是约束条x1 件 2x2。 8即 ;4x116;4x2 12
19
图1-2
max z 2 x 1 3 x 2
x1 2 x2 2
4 x1
16 4 x 2 12
x 1 , x 2 0
精选ppt
20
图1-3 目标值在(4,2)点,达到最大值14 目标函数 mz ax 2x13x2
运筹学课件第二节图解法.ppt
运筹学教程
基:设A 为约束方程组的m×n阶系数矩阵 (n>m),R(A)=m,B是矩阵A中的一个m×m阶满秩子 矩阵,称B是线性规划问题的一个基,设 P1 P2…Pj…Pm
列向量Pj(j=1,2,…m) 为基向量,Pj 所对应的变量xj 基变量,其余变量为非基变量. 秩:设在矩阵A中存在一个不等于零的r阶子式D,且所有的r+1阶
0
1〡 2〡 3A 4〡 5〡 6〡 7〡 8〡 9〡C
(1/3) x1 +(1/3)x2 =1
两个约束条件 及非负条件x1,x2 0所代表的公共部分 --图中阴影区,就是满足所有约束条件和非 负条件的点的集合,即可行域。在这个区域中 的每一个点都对应着一个可行的生产方案。
运筹学教程
令 Z=2x1+3x2=c,其中c为任选的一个常数,在图中画出直线 2x1+3x2=c, 这条直线上的点即对应着一个可行的生产方案,即使两种产品的总利润达 到c。 这样的直线有无数条,而且相互平行,称这样的直线为目标函数等值线。 只要画出两条目标函数等值线,比如令c=0和c=6,就能看出 目标函数值递增的方向, 用箭头标出这个方向。 图中两条虚线 l1和l2就 分别代表 目标函数等值线
a11 . B . am1
. . a1m . . . ( P , P ,......,P ) 1 2 m . . . . . amm
子式全等于零,那么D为A的最高阶非零子式,数r称为A的秩.
运筹学教程
基解:在约束方程组中,令所有的非基变量 xm1 xm2 ...... xn 0 ,有因为有 B 0 根据克莱姆法则,有m个约束方程可解出m 个变量的唯一解, X B ( x1, x2 ,......,xm )T 将此解加上非基变量取0的值有
运筹学第二讲ppt课件 31页
个算法时,可进行时间性能上的比较,以便从中挑选出较优算法。 1、算法的执行时间和语句的频度
一个算法的执行时间大致上等于其所有语句执行时间的总和, 而语句的执行时间则为该条语句的重复执行次数和执行一次所需时 间的乘积。
语句的频度(Frequency Count):一条语句的重复执行次数。 △ 算法的执行时间=∑原操作(基本操作)的执行次数(频度)× 原操作的执行时间 △ 设每条语句一次执行的时间都是相同的,为单位时间。这 样我们对时间的分析就可以独立于软硬件系统。
lim T(n)/n3 lim (2n33n22n1)/n32
n
n
一个算法的时间复杂度(Time Complexity)是该算法的执行时
间,记作T(n),T(n)是该算法所求解问题规模n的函数。
当问题的规模趋向无穷大时,T(n)的数量级称为算法的渐近时
间复杂度,记作
T(n)=〇(f(n))
(3) x++;
(4) for(i=1;i<=n;i++)
T(n)=〇(n2)
(5) for(j=1jj<=n;j++)
(6)
y++;
例1.7 变量计数之二
ni j
ni
n
1j i(i1)/2
(1) x=1;
i1 j1 k1 i1 j1
i1
(2) for(i=1;i<=n;i++) [n(n1)(2n1)/6n(n1)/2]/2
它表示随问题规模n的增大,算法执行时间的增长率和f(n)的
增长率相同,简称时间复杂度。我们就是要找这个f(n) 。
例1.5 交换x和y的值。
temp=x;
一个算法的执行时间大致上等于其所有语句执行时间的总和, 而语句的执行时间则为该条语句的重复执行次数和执行一次所需时 间的乘积。
语句的频度(Frequency Count):一条语句的重复执行次数。 △ 算法的执行时间=∑原操作(基本操作)的执行次数(频度)× 原操作的执行时间 △ 设每条语句一次执行的时间都是相同的,为单位时间。这 样我们对时间的分析就可以独立于软硬件系统。
lim T(n)/n3 lim (2n33n22n1)/n32
n
n
一个算法的时间复杂度(Time Complexity)是该算法的执行时
间,记作T(n),T(n)是该算法所求解问题规模n的函数。
当问题的规模趋向无穷大时,T(n)的数量级称为算法的渐近时
间复杂度,记作
T(n)=〇(f(n))
(3) x++;
(4) for(i=1;i<=n;i++)
T(n)=〇(n2)
(5) for(j=1jj<=n;j++)
(6)
y++;
例1.7 变量计数之二
ni j
ni
n
1j i(i1)/2
(1) x=1;
i1 j1 k1 i1 j1
i1
(2) for(i=1;i<=n;i++) [n(n1)(2n1)/6n(n1)/2]/2
它表示随问题规模n的增大,算法执行时间的增长率和f(n)的
增长率相同,简称时间复杂度。我们就是要找这个f(n) 。
例1.5 交换x和y的值。
temp=x;
《高等运筹学》课件
动态规划的应用案例
总结词
列举几个动态规划在实际问题中的应用案例,包括生产与存储问题、背包问题、排程问 题等。
详细描述
动态规划的应用案例包括生产与存储问题,通过动态规划方法确定最佳的生产和存储策 略,以最小化总成本;背包问题,通过动态规划求解给定重量限制和价值总和最大的物 品组合;排程问题,通过动态规划安排任务或活动的最佳顺序,以最小化总完成时间。
详细描述
整数规划的数学模型可以表示为 在满足一系列约束条件下,最小 化或最大化一个目标函数,其中 决策变量是整数。约束条件可以 是等式或不等式,并且可以包含 其他决策变量。
整数规划的求解方法
总结词
整数规划的求解方法可以分为精确求解和近似求解两大类。
详细描述
精确求解方法包括分支定界法、割平面法等,这些方法可以找到整数规划问题的最优解,但计算复杂度较高,对 于大规模问题难以求解。近似求解方法包括启发式算法、元启发式算法等,这些方法可以在较短的时间内找到近 似最优解,但解的质量与问题的规模和约束条件有关。
整数规划的应用案例
总结词
整数规划在金融领域也有广泛应用, 如投资组合优化、风险管理等。
详细描述
在投资组合优化中,整数规划可以用 于确定最优的投资组合方案,实现风 险和收益的平衡。在风险管理中,整 数规划可以用于确定最优的风险控制 策略,降低风险损失。
04
非线性规划
非线性规划的定义与模型
总结词
非线性规划是一种数学优化方法,用于解决 目标函数和约束条件均为非线性函数的问题 。
06
动态规划
动态规划的定义与模型
总结词
详述动态规划的基本定义,包括其核心思想、特点以 及在优化问题中的应用。
详细描述
运筹学OR大学课程课件2
18
选址问题 A1
B1 B4 A2 B3 A3
B2
Ai: 可建仓库地点,容量
ai ,投资费用bi ,建2个
Bj: 商店,需求dj ( j=1…4 ) Cij: 仓库 i 到商店 j 的单位
运费
问:选择适当地点建仓库,在满足 商店需求条件下,总费用最小。
19
解:设Xi ( i=1,2,3)为是否在 Ai 建仓库 yij ( i=1,2,3, j=1…4)由 i仓库向 j商店运货量
第三章 整数规划
3.1 整数规划的数学模型
–投资问题(book) –运输问题(book) –集合覆盖问题 –生产计划问题(book) –有相互排斥的约束条件问题(book) –排序问题(book) –选址问题
3.2 算法简介
10
投资问题(背包问题)或book
–一个公司现有资金100万,有5个项目可以 投资,每个项目的投资成本和利润如下:
Kansas City
7
Omaha
4 Des Moines
Demand
200
100
300
如何安排运输,可是总费用最小?
3
2.2 产销平衡的运输问题求解
• 求初始基本可行解
–西北角法 –最小元素法 –伏格尔法(略) –特点:数字格(行数+列数-1),空格 (其余)
• 求最优解
–闭合回路法(略) –位势法
产量大于销量的运输问题
销量大于产量的运输问题
处理:转化为产销平衡的运输问 题
8
2.4
应用举例
指派问题 带罚款的运输问题
–设有运输问题:
From (To)B1 A1 5 A2 6 A3 5 需求量 70 B2 1 4 2 70 B3 7 6 5 50 供应量 10 80 15
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s.t. AX ≤ b
X≥0
• J1为结构化变量下标集。J2为非结构化变量下标 集,其选择由决策者决定。J2 =Ф时,该模型就 为传统的线性规划模型。
• 目标函数(1)由决策准则选定,目标函数(2)由决
策者进行判定,称为人-机接口。
2020/12/10
7
➢柔性模型的解的定义:
• 满足约束条件的解称为模型的可行解。
• 步骤2:提交X*,请决策者评判,若满意,则X*即 为整体满意解,停止;否则给出J2,并对xj(j∈J2) 提出修改值xj′。
• 步骤3:将xj′(j∈J2)输入到柔性模型中。 • 步骤4:用单纯形法求解柔性模型,得部分最优解
xi′(i∈J1),于是有X*= (xi′, xj′)T,转步骤2。
2020/12/10
• 在模型中注入和强化其柔性,即对人文因素的接纳;
• 在方法论上,应注意交互式过程,即程序式求解将变 为人-机交互式求解;
• 在追求的目标上,往往要从传统意义下的最优解改为 可接受的满意解。
➢柔性运筹学的主要特点:
• 决策者的介入;
• 包含一些非结构化因素。
2020/12/10
4
2.2 运用分析中的柔性
的参与、偏好、经验与政策取向,已构成决策分 析的最重要的部分。 ➢决策支持、系统分析和运用研究等都需要从理念 和方法论上加以反思与发展。
2020/12/10
2
➢诺贝尔奖得主Simon对管理决策问题的属性作了一 种划分:
• 结构化问题:指问题可以明确界定,组成部分间的联系 清晰,可以描述其数量关系。
2020/12/10
10
PPT教学课件
谢谢观看
Thank You For Watching
2020/12/10
• 模型与方法要给决策者的介入提供可运作的方式 与足够的空间。
2020/12/10
6
➢柔性模型:打开一个人-机接口,用来沟通与决 策者的联系,并成为辅助信息的进出通道。如:
M(M a)xZ i n (c 1i)xi i J1
O{ pxjt|jJ2}(2)
J1∩J2 =Ф J1∪J2 ={1,2,…,n}
• 满足约束条件和目标函数(1)的解称为模型的部分 最优解。
• 满足约束条件和目标函数(2)的解称为模型的部分 满意解。
• 满足约束条件、以及目标函数(1)和(2)的解称为模 型的整体满意解。
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➢求解过程:通过人-机会话及滚动式运行进行求解。
• 步骤1:令J2 =Ф,使问题变为传统的线性规划问 题,并用单纯形法对其求解,得最优解为X*。
❖运用分析是运筹学中专门研究如何使各种资源运 用效率最高的理论。
▪ 企业产品结构优化问题
➢产品结构的优化:合理安排各种主要产品的产量, 以保证获取最佳效益。
➢是线性规划可以解决的有代表性的问题之一,其 核心是企业资源的合理利用。如:
M(a Mx)Z in CX
s.t. AX ≤ b
X≥0
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• 最优性的度量由纯客观的指标转向容许某些主观的判断, 即以“满意解”来适当取代“最优解”。
2020/12•/10运行方式由纯程序化求解转为适当的人-机交互式求解。3
➢上述特征所反映的就是要增加运筹学模型与方法的柔 性。
➢柔性:指在解决运用分析中要处理所遇到的非结构化 因素,以及在实施决策支持过程中,需要考虑决策者 的经验、智慧、偏好及政策和策略因素的介入。
• 非(半)结构化问题:决策目标不十分明确,问题的描 述有不同程度的模糊,组成部分间的联系不能或部分不 能建立数量关系。
➢系统分析中提出要包含人文或非结构化因素。
➢运筹学需要在理念、方法及模型中有新的突破、新 的发展。这个发展的主要特征有:
• 决策者要更多地参与,并能在模型与方法中实现。
• 能够以恰当的方式涵盖必要的非结构化因素。
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➢面对新情况,传统的解决办法遇到了困难,主要有:
• 除考虑资源合理配置外,还需考虑市场销售的因 素,包括现实市场与潜在市场。
• 在买方市场环境下,产品结构的优化需涵盖一些 非结构化的因素,如营销策略、产品调整战略及 分段实施,还可能包含企业高层的若干秘而不宣 的考虑。
• 要更多考虑市场信息、环境信息,应具有较快的 反应能力,即动态性。
第2章 现代运筹学理念——柔性
▪ 2.1 柔性理念的内涵 ▪ 2.2 运用分析中的柔性 ▪ 2.3 决策分析中的柔性
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2.1 柔性理念的内涵
➢运筹学内涵的要点: • 以最优性或合理性为核心。 • 以定量化、模型化为基本方法。 • 以计算机为实现的主要手段。 • 以强烈的系统性、交叉性为特征。 ➢现代管理与决策中,决策者的作用更加突出,他们
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2.3 决策分析中的柔性
▪ 多目标规划
➢多目标规划属多目标决策的范畴,研究在约束域 中依据多个评判(或决策)准则的优化问题。
➢数学模型: Min (Max) Z = (f1(x), f2(x),…, fm(x)) s.t. x∈F
,f1(x), f2(x),…, fm(x)为m个目标函数。
X≥0
• J1为结构化变量下标集。J2为非结构化变量下标 集,其选择由决策者决定。J2 =Ф时,该模型就 为传统的线性规划模型。
• 目标函数(1)由决策准则选定,目标函数(2)由决
策者进行判定,称为人-机接口。
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➢柔性模型的解的定义:
• 满足约束条件的解称为模型的可行解。
• 步骤2:提交X*,请决策者评判,若满意,则X*即 为整体满意解,停止;否则给出J2,并对xj(j∈J2) 提出修改值xj′。
• 步骤3:将xj′(j∈J2)输入到柔性模型中。 • 步骤4:用单纯形法求解柔性模型,得部分最优解
xi′(i∈J1),于是有X*= (xi′, xj′)T,转步骤2。
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• 在模型中注入和强化其柔性,即对人文因素的接纳;
• 在方法论上,应注意交互式过程,即程序式求解将变 为人-机交互式求解;
• 在追求的目标上,往往要从传统意义下的最优解改为 可接受的满意解。
➢柔性运筹学的主要特点:
• 决策者的介入;
• 包含一些非结构化因素。
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2.2 运用分析中的柔性
的参与、偏好、经验与政策取向,已构成决策分 析的最重要的部分。 ➢决策支持、系统分析和运用研究等都需要从理念 和方法论上加以反思与发展。
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➢诺贝尔奖得主Simon对管理决策问题的属性作了一 种划分:
• 结构化问题:指问题可以明确界定,组成部分间的联系 清晰,可以描述其数量关系。
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• 模型与方法要给决策者的介入提供可运作的方式 与足够的空间。
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➢柔性模型:打开一个人-机接口,用来沟通与决 策者的联系,并成为辅助信息的进出通道。如:
M(M a)xZ i n (c 1i)xi i J1
O{ pxjt|jJ2}(2)
J1∩J2 =Ф J1∪J2 ={1,2,…,n}
• 满足约束条件和目标函数(1)的解称为模型的部分 最优解。
• 满足约束条件和目标函数(2)的解称为模型的部分 满意解。
• 满足约束条件、以及目标函数(1)和(2)的解称为模 型的整体满意解。
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➢求解过程:通过人-机会话及滚动式运行进行求解。
• 步骤1:令J2 =Ф,使问题变为传统的线性规划问 题,并用单纯形法对其求解,得最优解为X*。
❖运用分析是运筹学中专门研究如何使各种资源运 用效率最高的理论。
▪ 企业产品结构优化问题
➢产品结构的优化:合理安排各种主要产品的产量, 以保证获取最佳效益。
➢是线性规划可以解决的有代表性的问题之一,其 核心是企业资源的合理利用。如:
M(a Mx)Z in CX
s.t. AX ≤ b
X≥0
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• 最优性的度量由纯客观的指标转向容许某些主观的判断, 即以“满意解”来适当取代“最优解”。
2020/12•/10运行方式由纯程序化求解转为适当的人-机交互式求解。3
➢上述特征所反映的就是要增加运筹学模型与方法的柔 性。
➢柔性:指在解决运用分析中要处理所遇到的非结构化 因素,以及在实施决策支持过程中,需要考虑决策者 的经验、智慧、偏好及政策和策略因素的介入。
• 非(半)结构化问题:决策目标不十分明确,问题的描 述有不同程度的模糊,组成部分间的联系不能或部分不 能建立数量关系。
➢系统分析中提出要包含人文或非结构化因素。
➢运筹学需要在理念、方法及模型中有新的突破、新 的发展。这个发展的主要特征有:
• 决策者要更多地参与,并能在模型与方法中实现。
• 能够以恰当的方式涵盖必要的非结构化因素。
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➢面对新情况,传统的解决办法遇到了困难,主要有:
• 除考虑资源合理配置外,还需考虑市场销售的因 素,包括现实市场与潜在市场。
• 在买方市场环境下,产品结构的优化需涵盖一些 非结构化的因素,如营销策略、产品调整战略及 分段实施,还可能包含企业高层的若干秘而不宣 的考虑。
• 要更多考虑市场信息、环境信息,应具有较快的 反应能力,即动态性。
第2章 现代运筹学理念——柔性
▪ 2.1 柔性理念的内涵 ▪ 2.2 运用分析中的柔性 ▪ 2.3 决策分析中的柔性
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2.1 柔性理念的内涵
➢运筹学内涵的要点: • 以最优性或合理性为核心。 • 以定量化、模型化为基本方法。 • 以计算机为实现的主要手段。 • 以强烈的系统性、交叉性为特征。 ➢现代管理与决策中,决策者的作用更加突出,他们
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2.3 决策分析中的柔性
▪ 多目标规划
➢多目标规划属多目标决策的范畴,研究在约束域 中依据多个评判(或决策)准则的优化问题。
➢数学模型: Min (Max) Z = (f1(x), f2(x),…, fm(x)) s.t. x∈F
,f1(x), f2(x),…, fm(x)为m个目标函数。