第九章目标规划——多目标线性规划
目标规划

这时:
(、 )
()
()要求不超过目标值,即允许达不到目标值,但 尽量不超过目标
值,也就是正偏差尽量小。这时:
()
()
()要求超过目标值,即超过量不限,必须是 负偏差变量要尽可能 地小。这时:
()
()
对每一个具体目标规划问题,可根据决策者的要 求和赋予各目 标的优先因子来构造目标函数,以下用 例子说明。
第三优先级:装配电视机的数量尽量满足市场的需要 。又因彩色电视机的利润高,我们取其权系数为。
试建立该问题的目标规划模型,并求解黑白和彩 色两种电视机的产量。 解:设 、 分别表示彩色和黑白电视机的产量。 这个问题的目标规划问题的数学模型为:
Min
Z
P1d1
P2d
2
P3 (2d3
d4 )
+≤
+≤
()非负约束
≥ 、- ≥
第一:完成或超额完成利润指标
第二:产品甲不能超过件
钢材
产品乙不能超过件
煤
第三:现有钢材刚好用完
、达成函数 (- -)
设备台时
利润
-
(利润完成,若小于, -↓)
+
(甲不超过, +↓ )
-
(乙不能超过件, -↓)
- (钢材刚好用完)
若-= =, 说明钢材用了+,
即、-可不满足这就是目标规划的好处)
x1
x2
d1
d1
0
x1
2 x2
d
2
d
2
10
8 x1 10 x2
d
3
d
3
线性规划的定义及解题方法

线性规划的定义及解题方法线性规划是一种数学建模技术,旨在解决在约束条件下,寻求最优解的问题。
它的实际应用十分广泛,例如管理学、经济学、物流学等领域。
线性规划可以分为单目标和多目标两种,但其中比较常见的是单目标线性规划。
本文将从线性规划的定义、模型建立、求解方法等方面阐述其原理与应用。
一、线性规划的定义线性规划的定义是:在有限约束条件下,目标函数为线性的最优化问题。
它通过数学模型的建立,将涉及到的变量、约束条件与目标函数转化为线性等式或不等式的形式,从而寻找最优解。
通常,线性规划的目标是最大化或最小化某个变量,可以用以下的形式去表示:$$Z=C_1X_1+C_2X_2+……+C_nX_n $$其中,$Z$为目标函数值,$X_1, X_2,……,X_n$为待求变量,$C_1, C_2,……,C_n$为相应的系数。
在线性规划中,会涉及到许多变量,这些变量需要受到一些限制。
这些限制可以用不等式或等式来表示,这些方程式被称为约束条件。
例如:$$A_1X_1+A_2X_2+……+A_nX_n≤B$$$$X_i≥0, i=1,2,……, n $$这两个方程就代表了一些约束条件,例如目标函数系数的和不能超过某个值,若$X_i$为生产的产品数量,则需保证产量不能小于零等。
这些约束条件用于限制变量的取值范围,而目标函数则用于求解最优解。
二、线性规划的模型建立在建立线性规划模型时,需要考虑几个要素:1. 决策变量:它是模型求解的关键。
决策变量是指在模型中未知的数量,也就是需要我们寻找最优解的那些变量。
2. 目标函数:确定目标函数,既要知道最大化还是最小化,还要知道哪些变量是影响目标函数的。
3. 约束条件:约束条件通常是一组等式或不等式,代表问题的限制。
例如在一个工厂中最大的生产量、原材料的数量限制、人工的数量等等,这些都是约束条件。
4. 模型的参数:模型参数是指约束条件的系数和模型中的常数。
它们是从现实问题中提取出来的,由于模型的解法通常是数学的,因此需要具体的数值。
第9章目标规划

d
2
400 560
(1) (2)
2x1
2x2
d
3
d
3
120
(3)
x1
2.5x2
d
4
d
4
100
(4)
x1、x2
,
d
j 、d
j
0,
j
1,,4
满意解是线段 BC 上任意点,端点的
解是 B(100/3,80/3),C(60,0). 决策者根据实际情形进行二次选择.
原材料供应严格限制 2x1+x2≤11
考虑级别: 第一级: (1)产品乙的产量不低于产品甲的产量
∵ x1≤x2
∴ x1- x2 ≤0
∴ x1-x2+ d1- - d1+=0
第二级:(2)充分利用设备有效台时,不加班 x1+2x2+ d2- - d2+=10
第三级: (3充)分利利润用不设小于56元
(6)
x1, x2 di , di 0 (i 1, , 4)
C
(3) d1
d1 2
A
min d3 d3
满意解 C(3,3)
min d1
x1
o
2
4
6
图2-1
满意解X=(3,3)
问题1:最后的利润是多少?
20x1+40x2+d1—d1+=80 x1=3, x2=3 得到d1+=100 利润=180
目标约束: ①在绝对约束中加入正负偏差量就变为目
标约束; ②线性规划问题的目标函数,在给定目标
韩伯棠管理运筹学(第三版)_第九章_目标规划

• step • • • • • • • • • • • • •
3 目标函数值为 : 1100 变量 解 相差值 --------------------x1 166.667 0 x2 250 0 d10 0 d1+ 36666.667 0 d233.333 0 d2+ 0 15.167 d30 26 d3+ 0 26 d41100 0 d4+ 0 2
练习:某厂生产Ⅰ、Ⅱ 两种产品,有关数据如 表所示。试求获利最大 的生产方案?
Ⅰ 原材料 设备(台时) 2 1
Ⅱ 1 2
拥有量 11 10
单件利润
8
10
在此基础上考虑: 1、产品Ⅱ的产量不低于产品Ⅰ的产量; 2、充分利用设备有效台时,不加班; 3、利润不小于 56 元。 解: 分析 第一目标:P1d1 即产品Ⅰ的产量不大于Ⅱ的产量。 第二目标: P2 ( d2 d2 )
运筹学
运筹谋划
一石多鸟
第九章 目标规划
1
第七章
目标规划
• §1 目标规划问题举例 • §2 目标规划的图解法
• §3 复杂情况下的目标规划
• §4.加权目标规划
2
§1 目标规划问题举例
例1.企业生产 • 不同企业的生产目标是不同的。多数企业 追求最大的经济效益。但随着环境问题的 日益突出,可持续发展已经成为全社会所 必须考虑的问题。因此,企业生产就不能 再如以往那样只考虑企业利润,必须承担 起社会责任,要考虑环境污染、社会效益、 公众形象等多个方面。兼顾好这几者关系, 企业才可能过引入目标值和偏差变量,可 以将目标函数转化为目标约束。 目标值:是指预先给定的某个目标的一个 期望值。 实现值或决策值:是指当决策变量xj 选定 以后,目标函数的对应值。 偏差变量(事先无法确定的未知数):是 指实现值和目标值之间的差异,记为 d 。 正偏差变量:表示实现值超过目标值的部 分,记为 d+。 负偏差变量:表示实现值未达到目标值的 部分,记为 d-。
多目标线性规划图解法满意解条件

多目标线性规划图解法满意解条件线性规划的图解法对于两个决策变量的线性规划可用作图方法来求解。
图解法求解线性规划问题的步骤如下:分别取决策变量x1,x2为坐标向量建立直角坐标系。
画出线性规划的约束区域;画出目标函数等值线;平行移动目标函数等值线,找到最优解。
*线性规划的图解法例1:某工厂拥有A、B、C三种类型的设备,生产甲、乙两种产品。
每件产品在生产中需要占用的设备机时数,每件产品可以获得的利润以及三种设备可利用的时数如下表所示:?产品甲产品乙设备能力(h)设备A3265设备B2140设备C0375利润(元/件)15002500?*线性规划的图解法问题:工厂应如何安排生产可获得最大的总利润?用图解法求解。
解:设变量xi为第i 种(甲、乙)产品的生产件数(i=1,2)。
根据前面分析,可以建立如下的线性规划模型:Maxz=1500x1+2500x2s。
t.3x1+2x2≤65(A)2x1+x2≤40(B)3x2≤75(C)x1,x2≥0(D,E)*线性规划的图解法以决策变量x1,x2为坐标轴建立平面直角坐标系。
考虑约束条件3x1+2x2≤653x1+2x2=65是一个直线方程画出这条直线。
约束3x1+2x2≤65是半个平面同理约束条件2x1+x2≤40也是半个平面。
线性规划的图解法整个约束区域是由直线3x1+2x2=65;2x1+x2=40;3x2=75;x1=0;x2=0所围在约束区域中寻找一点使目标函数最大。
约束区域*线性规划的图解法作出目标函数的等值线:1500x1+2500x2=7500将目标函数等值线沿增大方向平行移动。
*线性规划的图解法图解法求解线性规划最优解是3x1+2x2=65(A线)和3x2=75(C线)两直线的交点。
*线性规划的图解法任意给定目标函数一个值作一条目标函数的等值线,并确定该等值线平移后值增加的方向,平移此目标函数的等值线,使其达到既与可行域有交点又不可能使值再增加的位置,得到交点(5,25)T,此目标函数的值为70000。
目标规划和线性规划的区别]
![目标规划和线性规划的区别]](https://img.taocdn.com/s3/m/aa35d46ad5bbfd0a78567399.png)
(Goal programming)
目标规划概述 目标规划的数学模型
目标规划的图解法 目标规划的单纯形法
一、目标规划概述
目标规划是在线性规划的基础上,为适应经济管理 中多目标决策的需要而逐步发展起来的一个分支。
(一)、目标规划与线性规划的比较
1、线性规划只讨论一个线性目标函数在一组线性约束 条件下的极值问题;而目标规划是多个目标决策,可求 得更切合实际的解。
(二)、目标规划的基本概念
例题4—1
线性规划模型为:
maxZ = 8x1 + 10 x2 2x1 + x2 ≤11 ①
x1 +2x2 ≤10 ②
x1, x2≥0 X*=(4,3)T Z*=62
目标函数的地位突出,约束条件是必须严 格满足的等式或不等式,是绝对化的“硬约 束”,此种问题若要求太多时,很容易相互矛 盾,得不到可行解。如根据市场情况再加以下 要求:
目标值之间的差异,记为 d 。 正偏差变量:表示实现值超过目标值的部分,记为 d
+。 负偏差变量:表示实现值未达到目标值的部分,记为
d-。
在一次决策中,实现值不可能既超过目标值又未达到 目标值,故有 d+× d- =0,并规定d+≥0, d-≥0
当完成或超额完成规定的指标则表示:d+≥0, d-=0 当未完成规定的指标则表示: d+=0, d-≥0 当恰好完成指标时则表示: d+=0, d-=0 ∴ d+× d- =0 成立。
后面乘任意大的数还是小。必须“满足”第一级才能 “满足”第二级,依次类推。
权系数ωlk :区别具有相同优先因子的两个目标的 重要性差别,决策者可视具体情况而定。 (优先因子和权系数的大小具有主观性和模糊性,它 不是运筹学本身的问题,主要是决策人自身的经验, 可用专家评定法给以量化。)
线性规划的十种类型

线性规划的十种类型线性规划是一种优化问题的数学方法,其目标是找到一组决策变量的最佳值,以使目标函数在一组约束条件下达到最大(最小)值。
线性规划问题可以分为以下十种类型。
1.单目标线性规划:在单目标线性规划中,只有一个目标函数需要最大化或最小化。
例如,最大化营销利润或最小化生产成本。
2.多目标线性规划:多目标线性规划包含两个或更多个目标函数,需要在多个目标之间进行权衡。
例如,同时最大化销售额和最小化生产成本。
3.约束线性规划:在约束线性规划中,问题除了目标函数外,还有一些约束条件需要满足。
例如,生产项产品所需的原材料数量不能超过供应商的可用数量。
4.混合整数线性规划:在混合整数线性规划中,决策变量可以为实数或整数。
该问题既包含线性约束条件,又包含整数约束条件。
例如,在生产计划中考虑到机器的整数需求。
5.二次线性规划:在二次线性规划中,目标函数为二次函数,但约束条件为线性函数。
例如,在市场分析中,为了最大化利润,需要考虑产品价格和销售量之间的二次关系。
6.敏感性分析:敏感性分析用于确定目标函数和约束条件的变化情况下,最优解如何随之变化。
例如,在成本或需求变化时,优化生产或库存计划。
8.资源分配:资源分配问题涉及到如何最优地分配有限资源,以满足不同的需求。
例如,在项目管理中,如何分配时间、金钱和人力资源以最大化项目成功。
9.增益线性规划:增益线性规划是在优化问题中引入风险和不确定性的一种方法。
例如,在金融领域,如何在市场波动和风险条件下最大化回报。
10.竞争性线性规划:竞争性线性规划涉及到多个参与者之间的竞争和博弈。
例如,在拍卖和竞标过程中,如何确定最佳投标策略以赢取项目并最大化利润。
以上是线性规划的十种类型,每种类型都涉及不同的问题和应用领域。
线性规划的方法可以帮助企业、组织和个人做出最佳的决策,以实现其目标并最大化效益。
第九章的最终目的标规划

§9.1 目标规划问题的提出
一.原问题为单一目标最优化问题。 但是,一个计划问题往往要满足多方面的要求。
财务部门: 希望尽可能大的利润,以实现其年度利润目标
物资部门: 希望有尽可能小的物资消耗,以节约储备资金占用
销售部门: 希望产品品种多样,适销对路
计划部门: 希望尽可能多大的产品批量,便于安排生产
例如: 0.5 x1 + 0.2 x2 - d1+ + d1- =700 对投资组合 ( x1= 4500 、 x2 = 0 ) 0.5 × 4500 + 0.2 × 0 - d1+ + d1-=700 d1+ = 1550, d1- = 0 超过目标值700的部分记 d+ = 1550
§9.2 目标规划的图解法
产品
Ⅰ
Ⅱ
限量
原材料(kg/件)
5
10
60
设备工时(h/件)
4
4
40
利润(元/件)
6
8
解:设x1、x2分别表示工厂生产产品Ⅰ和 Ⅱ数 量,其模型为:
max z = 6x1 + 8x2 s.t. 5x1 + 10x2 ≤ 60
4x1 + 4x2 ≤ 40 x1 , x2 ≥0
其最优解为: x1=8 x2=2 Max z = 64
用图解法解目标规划模型:
Min
d1+
s.t.
20x1+50x2≤90000 0.5x1 +0.2x2 -d1+ +d1- =700 3x1 + 4x2 -d2+ +d2- =10000 x1, x2, d1+, d1-, d2+, d2- ≥0
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目标规划 Goal Programming(GP)
家具制造问题——王老板遇到的新问题
(1) 要求恰好达到目标值,即正、负偏差变量都要尽可能地小 min Z = f( d ++ d - )
(2) 要求不超过目标值,即允许达不到目标值,即正偏差变量 要尽可能地小
min Z = f( d +) (3) 要求超过目标值,即超过量不限,但必须是即负偏差变量要 尽可能地小
目标规划 Goal Programming(GP)
第九章
目标规划
——多目标线性规划
第九章目标规划——多目 标线性规划
目标规划 Goal Programming(GP)
目标规划问题及其数学模型
目标规划( Goal Programming )方法是Charnes和Cooper于 1961年提出的,目前已成为一种简单、实用的处理多目标决策问题 的 方法,是多目标决策中应用最为广泛的一种方法。
木工 油漆工 1 10
资源总量(小时) 11 10
求解此问题可以得到王老板的最优生产方案: 每天生产椅子 4 把,桌子 3 张,获最大利润 62 元。
第九章目标规划——多目 标线性规划
目标规划 Goal Programming(GP)
家具制造问题——王老板遇到的新问题
王老板过去一直以如何计划两种家具的生产量才能获得最大总利 润为其生产、经营的唯一目标。然而,市场经济环境下新的问题不断 出现,它迫使王老板不得不考虑…... 1. 首先,根据市场信息,椅子的销售量已有下降的趋势,故应果断 决策减少椅子的产量,其产量最好不超过桌子的产量。 2. 其次,劳动力市场上已招不到符合生产质量要求的木工了,因此 不可能考虑增加木工这种劳动力资源来增加产量,并且由于某种原因 现有木工已不可能再加班。 3. 再次,应尽可能充分利用油漆工的现有的有效工作时间,可以通 过加班使油漆工资源增加,但应考虑油漆工希望最好不加班。 4. 最后,王老板考虑最好达到并超过预计利润指标 56元。
第九章目标规划——多目 标线性规划
目标规划 Goal Programming(GP)
家具制造问题——王老板遇到的新问题
分析—— 1、王老板现在的生产、经营问题——多个目标的生产问题 2、决策变量——椅子、桌子的生产量x1,x2
引入一种新的变量——正、负偏差变量d +,d d +,d - ≥0 ,且 d +×d - = 0。
min Z = f( d -)
第九章目标规划——多目 标线性规划
目标规划 Goal Programming(GP)
家具制造问题——王老板遇到的新问题
归纳上面的分析——新王老板应在木工每天的有效工作时间 受到严格限制的基础上按顺序考虑其他目标的实现。 目标优先等级: (1)P1——椅子的产量最好不大于桌子的产量。 (2)P2——充分利用油漆工的有效工作时间,但希望不加班。 (3)P3——总利润不小于 56元。
min Z = P1 d1++ P2( d2-+ d2+)+ P3 d3-
s.t.
2x1+ x2
≤ 11
x1 - x2 + d1- - d1+= 0
x1 + 2x2 + d2- - d2+= 10
8x1 +10x2 + d3- - d3+= 56
目标函数:
( P1 ) ( P2 ) ( P3 )
min Z = P1 d1++ P2( d2-+ d2+)+ P3 d3-
综上分析,有:
第九章目标规划——多目 标线性规划
目标规划 Goal Programming(GP)
家具制造问题——王老板遇到的新问题
王老板的多目标线性规划问题——目标规划问题:
第九章目标规划——多目 标线性规划
目标规划 Goal Programming(GP)
家具制造问题——王老板遇到的新问题
约束条件:
(1)绝对约束—— 2x1+ x2
≤ 11
(2)目标约束—— x1 - x2 + d1- - d1+ = 0
x1 + 2x2 + d2- - d2+ = 10
8x1 +10x2 + d3- - d3+ = 56
第九章目标规划——多目 标线性规划
目标规划 Goal Programming(GP)
家具制造问题——王老板遇到的新问题
目标规划独特的目标函数(准则函数)是按各目标约束的正、 负偏差变量和赋予相应的优先因子而构造的。当每一目标值确定后, 决策者的要求是尽可能缩小偏离目标值。
因此,目标规划的目标函数只能是min Z = f( d +,d - )。其 基本形式有三种:
第九章目标规划——多目 标线性规划
目标规划 Goal Programming(GP)
家具制造问题——王老板遇到的新问题
决策变量: (1) x1——椅子的产量,x2——桌子的产量。 (2) P1等级正、负偏差变量——d1+、d1- ,( d1+× d1- = 0)
P2等级正、负偏差变量——d2+、d2- ,( d2+× d2- = 0) P3等级正、负偏差变量——d3+、d3- ,( d3+ ×d3- = 0) x1 、x2 、d1+、d1-、d2+、d2- 、d3+、d3- ≥ 0
第九章目标规划——多目 标线性规划
目标规划 Goal Programming(GP)
家具制造问题——王老板遇到的新问题
分析—— 3、约束条件——
绝对约束——硬约束,表示各种客观的,必须满足的环境限制。 目标约束——软约束,表示各种非客观的,决策者的某种预期制
约。 4、目标函数——
优先因子(优先等级)P1,P2,…,规定 Pk>> Pk+1,k=1, 2,…。表示Pk比Pk+1有更大的优先权。这意味着当目标与目标之间 发生冲突时应按其优先等级来实现。
为了学习和初步掌握目标规划与线性规划在处理问题的方法上的 区别,我们分析如下案例——
第九章目标规划——多目 标线性规划
目标规划 Goal Programming(GP)
家具制造问题——王老板遇到的新问题
背景材料:
王老板一直从事专业家具制造,主要生产桌子、椅子两种家具, 王老板的经营环境主要受到两种资源——木工和油漆工每天的有效 工作时间的限制。王老板过去的经营环境条件如下: