线性规划模型及其举例
线性规划模型及其举例
线性规划模型及其举例摘要：在日常生活中，我们常常对一个问题有诸多解决办法，如何寻找最优方案，成为关键，本文提出了线性规划数学模型及其举例，在一定约束条件下寻求最优解的过程，目的是想说明线性规划模型在生产中的巨大应用。
关键词：资源规划；约束条件；优化模型；最优解在工农业生产与经营过程中，人们总想用有限的资源投入，获得尽可能多的使用价值或经济利益。
如：当任务或目标确定后，如何统筹兼顾，合理安排，用最少的资源（如资金、设备、原材料、人工、时间等）去完成确定的任务或目标；企业在一定的资源条件限制下，如何组织安排生产获得最好的经济效益（如产品量最多，利润最大）。
一.背景介绍如果产出量与投入量存在（或近似存在）比例关系，则可以写出投入产品的线性函数式：1()ni ij j j f x a x ==∑，1,2,,,1i m m =+ (1)若将（1）式中第（1m +）个线性方程作为待求的目标函数，其余m 个线性方程作为资源投入的限制条件（或约束条件），则（1）式变为：OPT. 1()nj j j f x c x ==∑ST. 1nij j j a x =∑> ( =, < )i b , 1,2,,i m = (2)0,j x ≥ 1,2,,j n =…（2）式特点是有n 个待求的变量j x （1,2,,j n =…）；有1个待求的线性目标函数()f x ，有m 个线性约束等式或不等式，其中i b （1,2,,i m =…）为有限的资源投入常量。
将客观实际问题经过系统分析后，构建线性规划模型，有决策变量，目标函数和约束条件等构成。
1．决策变量（Decision Variable,DV ）在约束条件范围内变化且能影响（或限定）目标函数大小的变量。
决策变量表示一种活动，变量的一组数据代表一个解决方案，通常这些变量取非负值。
2．约束条件（Subject To,ST ）在资源有限与竞争激烈的环境中进行有目的性的一切活动，都应考虑是否符合实际，有没有可行性，因而要构造基于科学预测的综合性约束（或限定）条件。
§2.1 线性规划问题
§2.1 线性规划问题1、线性规划问题举例例2.1.1 某工厂用三种原料生产三种产品，已知的条件如表2.1.1所示，试制订总利润最大的生产计划解、每天生产三种产品的数量，分别设为321,,x x x ，则321453max x x x ++15003221≤+x xs .t . 8004232≤+x x2000523321≤++x x x 0,,321≥x x x例 2.1.2 运输问题一个制造厂要把若干单位的产品从两个仓库 2,1;=i A i ，发送到零售点 4,3,2,1;=j B j ，仓库 i A 能供应的产品数量为 2,1;=i a i ，零售点 j B 所需的产品的数量为 4,3,2,1;=j b j 。
假设供给总量和需求总量相等，且已知从仓库 i A 运一个单位产品往 j B 的运价为 ij c 。
问应如何组织运输才能使总运费最小？解、从仓库i A 运往j B 的产品数量 设为4,3,2,1,2,1;==j i x ij m i n ∑∑==2141i j ij ij x c2,1;4321==+++i a x x x x i i i i i s .t .4,3,2,1;21==+j b x x j j j 4,3,2,1,2,1;0==≥j i x ij2、线性规划模型（1）一般形式⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧==≥+=≥++==+++++=q j x qj x m p i b x a x a x a p i b x a x a x a t s x c x c x c z j j i n in i i i n in i i nn ,...,2,1;,...,2,1;0,...,1;,...,2,1;..min 221122112211无限制ΛΛΛn j x j ,...,2,1;=为待定的决策变量，),,,(21n c c c c Λ=为价值向量，n j c j ,...,2,1;=为价值系数，),...,,(21m b b b b =为右端向量，矩阵⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=mn m m n n a a a a a a a a a A ΛΛΛΛΛΛΛ212222111211 为系数矩阵。
第一章线性规划-模型和图解法
a22 am2
a1n
a2n amn
(P1,
P2 ,
, Pn )
用向量表示时，上述模型可写为：
max(min)Z CX
s.t
n j 1
Pj x j
(, )b
X 0
线性规划问题可记为矩阵和向量的形式：
max(min)Z CX
s.t
AX
X
(, )b 0
max(min)Z CX
x21 x23
x14
x23
x32
x41
xij 0(i 1, ,4;
15
x22 x31 12
x23 x32
j 1, ,4)
10 20
二。线性规划问题的数学模型 下面从数学的角度来归纳上述三个例子的共同点。 ①每一个问题都有一组变量---称为决策变量，一般记为
x1, x2 , , xn. 对决策变量每一组值：(x1(0) , x2(0) , xn(0) )T 代表了
表1-3
月份
12
所需仓库面积 15 10
单位：100m2
34 20 12
合同租借期限 合同期内的租费
表1-4
单位；元/100m2
1个月 2个月 3个月 4个月
2800 4500 6000 7300
表1-2
月份
12
所需仓库面积 15 10
单位：100m2
34 20 12
合同租借期限 合同期内的租费
max(min) Z c1x1 c2 x2 cn xn
a11x1 a12 x2 a1n xn (, )b1
s.t
a21x1
a22 x2
a2n xn
(, )b2
am1x1 am2 x2 amnxn (, )bm
第1章 线性规划
1.1 线性规划问题及其数学模型
线性规划
该公司想达到的目标为：投资 风险最小，每年红利至少为6.5万 元，最低平均增长率为12%，最低 平均信用度为7。请用线性规划方 法求解该问题。
1.1 线性规划问题及其数学模型
解：
（1）决策变量
线性规划
本问题的决策变量是在每种投资项目上的投 资 额 。 设 xi 为 项 目 i 的 投 资 额 （ 万 元 ） （ i=1,2,,6）
（2）目标函数
本问题的目标为总投资风险最小，即
Min z 0.18x1 0.06x2 0.10x3 0.04x4 0.12x5 0.08x6
线性规划
运筹学
线性规划
线性规划
本章内容要点
线性规划问题及其数学模型；
线性规划的电子表格建模； 线性规划的多解分析。
线性规划
本章内容
1.1 线性规划问题及其数学模型
1.2 线性规划问题的图解法
1.3 用Excel“规划求解”功能求解线性规划问题
1.4 线性规划问题求解的几种可能结果
本章主要内容框架图
1.4 线性规划问题求解的 几种可能结果
线性规划
唯一解 无穷多解 无解 可行域无界（目标值不收敛）
1.4 线性规划问题求解的 几种可能结果
线性规划
唯一解
线性规划问题具有 唯一解是指该规划 问题有且仅有一个 既在可行域内、又 使目标值达到最优 的解。例1.1就是一 个具有唯一解的规 划问题
(1-1)
线性规划模型
j 1
i 1
将目标函数和约束条件放在一起，即得指派问题的数学模型.
第i人花费在第j项工作的时间用cijxij表示，在所有的工作中，第i人干仅干一项工作，
若第i人被分配去干第j0项工作，则当j0≠j时，cijxij=0，所以花费的总时间为T
nn
cij xij
.
i1 j 1
n
n
对于第i人，应有 xij 1 ；对于第j项工作，应有 xij 1 .
cT x
Ax b
A
eq
x beq
l b x u b
Matlab中求解线性规划的命令为：
[x，fval]=linprog(c，A，b，Aeq，beg，lb，ub)
其中，x返回的决策变量x的取值，fvla返回的是目标函数的最优值.
注：若没有某种约束，则相应的系数矩阵赋值为空矩阵，如没有等式约束，则令Aeq=[]， beq=[].
（7）模型的分析与评价
在建立线性模型是，总是假定aij，bi，cj都是常数，但实际上这些系数往往是估计值 和预测值，如市场条件一变，aij值就会变化；bi往往因工艺条件的改变而改变；cj是根据 资源投入后的经济效果决定的一种决策选择.因此，这些参数在什么范围内变化时，线 性规划问题的最优解不变.
2.整数规划模型
3. 0-1整数模型
在部分规划问题中，每个需要做的决策只有两种时，可以使用0-1整数规划建模，它的 变量xi仅取值0或1.此类模型可用Lingo和Matlab求解.Matlab中规定0-1整数规划模型中的标准形 式为：
min cT x Ax b
s.t. Aeq x beq
Matlab中求解0-1规划的命令为： [x，fval]=bintprog(c，A，b，Aeq，beq)
第五节 线性规划建模举例
第五节线性规划建模举例线性规划是一种操作研究的数学方法，广泛应用于商业、经济、工程领域中的优化问题。
线性规划建模是将实际问题描述为线性规划模型的过程。
本节将介绍几个线性规划建模的典型例子。
例1：混合饲料配方问题某饲料厂要生产一种混合饲料，需包括以下六种饲料成分：大豆粉、面粉、玉米、鱼粉、鸡粉、牛粉，并且要求这种混合饲料包含不少于25%的蛋白质和不多于15%的纤维素。
每吨饲料的生产成本和含量如下：| 饲料成分 | 成本（元/吨） | 蛋白质含量（%） | 纤维素含量（%） || -------- | ------------- | -------------- | -------------- || 大豆粉 | 200 | 45 | 10 || 面粉 | 100 | 10 | 2 || 玉米 | 150 | 8 | 5 || 鱼粉 | 300 | 60 | 0 || 鸡粉 | 280 | 50 | 2 || 牛粉 | 320 | 70 | 5 |问如何使得生产的混合饲料成本最小，同时满足蛋白质含量不少于25%和纤维素含量不超过15%的要求。
自变量：混合饲料中每种成分的含量。
目标函数：最小化混合饲料的成本。
约束条件：1. 蛋白质含量不少于25%：0.45×x1 + 0.1×x2 + 0.08×x3 + 0.6×x4 + 0.5×x5 + 0.7×x6 ≥ 0.25。
2. 纤维素含量不超过15%：0.1×x1 + 0.02×x2 + 0.05×x3 + 0×x4 + 0.02×x5 + 0.05×x6 ≤ 0.15。
3. 非负性：x1, x2, x3, x4, x5, x6 ≥ 0。
其中，x1，x2，x3，x4，x5，x6 分别表示大豆粉、面粉、玉米、鱼粉、鸡粉和牛粉的含量，单位为吨。
5 线性规划
可行域： D { x | Ax b , x 0 }。
定理 线性规划问题的可行域 D是凸集。
证明： 任取 x1 , x2 D , 0 1。
XiDian University
A( x1 (1 ) x2 ) Ax1 (1 ) Ax2
b (1 )b b
x i 0 , i 1,2,3
4. 数学模型
S 4 x1 5 x2 7 x3 2 x1 1.5 x 2 3 x 3 100 s .t . x1 2 x 2 2 x 3 150 x i 0, i 1,2,3 min
XiDian University
方案 规格 y1(根) y2 y3 1 2 1 0
0
2 2 0 1
0.3
3 1 2 0
0.5
4 1 1 2
0.1
5 1 0 3
0.4
6 0 4 0
0
7 0 3 1
0.3
8 0 2 2
0.6
9 0 1 4
0.2
10 0 0 5
0.5
需要量 1000 1000 1000
余料（m）
XiDian University
XiDian University
例3（下料问题）合理用料问题。 某汽车需要用甲、乙、丙三种规格的轴各一根，这些轴的规格 分别是1.5，1，0.7（m），这些轴需要用同一种圆钢来做，圆 钢长度为4 m。现在要制造1000辆汽车，最少要用多少圆钢来 生产这些轴？ 解：这是一个条材下料问题。为了计算简便，这里假定切割的 切口宽度为零，在实际应用中，应将切口宽度计算进去。求所 用圆钢数量分两步计算，先求出在一根4m长的圆钢上切割三种 规格的毛坯共有多少种切割方案，再在这些方案中选择最优或 次优方案，即建立线性规划数学模型。
1.1 线性规划模型
计算机应 用软件
a1n xn (或 ，或 ）b1 a2 n xn (或 ，或 ）b2 LLL amn xn (或 ，或 ）bm
• 线性规划研究的问题： 1、在现有的人、财、物等资源的条件下， 研究如何合理地计划、安排，可使得 如产量、利润等。 某一目标达到最大， 2、在任务确定后，如何计划、安排，使 用最少的人、财、物等资源，去实现 该任务， 如使生产成本、费用最少等。 寻求在一定约束 条件下使某个指标达到最优
§1.1 线性规划的基本概念
即找到目标值与决策变量的数量关系
步骤三：确定约束条件 即决策变量所受到的外界条件的制约。 约束条件一般为决策变量的等式或不等式
要求：目标函数与约束条件均是线性的，
且目标函数只能是一个。
2、线性规划模型的一般形式：
max （或 min ）z c1 x1 c2 x2 L cn xn
maximum minimum
¤Ð ¸ ò º Ò ú ¶ ù È ¥Î µ ºÀ øÈ ó ¨Ô £ ¨£ §
z 工厂的总利润 目标函数：z 3x1 2 x2 5 x3
û ¿ úú ²Æ «» Ó¸ ¤Ê ª» ä¨ £« ÖÖ Ó£ § ¿ ÃÌ ì» Ó¸ ¤Ä ÜÁ ¦ ¬² » úÆ « Ò² úÆ « ø ª² úÆ « £« ¨ ÖÖ Ó£ § 1 2 1 430 3 0 2 460 1 4 0 420 3 2 5
现在我们希望每天得到的维生素不少于所规定的最低需要 量，问应该如何搭配各种食品才能使所花的费用最少？
x2 每天采购乙食品的数量 解：x1 每天采购甲食品的数量 ，
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线性规划模型及其举例摘要：在日常生活中，我们常常对一个问题有诸多解决办法，如何寻找最优方案，成为关键，本文提出了线性规划数学模型及其举例，在一定约束条件下寻求最优解的过程，目的是想说明线性规划模型在生产中的巨大应用。
关键词：资源规划；约束条件；优化模型；最优解在工农业生产与经营过程中，人们总想用有限的资源投入，获得尽可能多的使用价值或经济利益。
如：当任务或目标确定后，如何统筹兼顾，合理安排，用最少的资源（如资金、设备、原材料、人工、时间等）去完成确定的任务或目标；企业在一定的资源条件限制下，如何组织安排生产获得最好的经济效益（如产品量最多，利润最大）。
一.背景介绍如果产出量与投入量存在（或近似存在）比例关系，则可以写出投入产品的线性函数式：1()ni ij j j f x a x ==∑，1,2,,,1i m m =+ (1)若将（1）式中第（1m +）个线性方程作为待求的目标函数，其余m 个线性方程作为资源投入的限制条件（或约束条件），则（1）式变为：OPT. 1()nj j j f x c x ==∑ST. 1nij j j a x =∑> ( =, < )i b , 1,2,,i m = (2)0,j x ≥ 1,2,,j n =…（2）式特点是有n 个待求的变量j x （1,2,,j n =…）；有1个待求的线性目标函数()f x ，有m 个线性约束等式或不等式，其中i b （1,2,,i m =…）为有限的资源投入常量。
将客观实际问题经过系统分析后，构建线性规划模型，有决策变量，目标函数和约束条件等构成。
1．决策变量（Decision Variable,DV ）在约束条件范围内变化且能影响（或限定）目标函数大小的变量。
决策变量表示一种活动，变量的一组数据代表一个解决方案，通常这些变量取非负值。
2．约束条件（Subject To,ST ）在资源有限与竞争激烈的环境中进行有目的性的一切活动，都应考虑是否符合实际，有没有可行性，因而要构造基于科学预测的综合性约束（或限定）条件。
3．目标函数（Objective Function,OF ）人们有目的活动，总是希望获得最满意的目标值，该目标值可以表达成决策变量的一个函数，即目标函数。
根据需要，目标函数可以取极大化，极小化两种类型，即求最优解。
4．影子价格（Shadow Price ），用线性规划方法计算出来的反映资源最优使用效果的价格。
用线性规划方法求解资源最优利用时，即在解决如何使有限资源的总产出最大的过程中，得出相应的极小值，其解就是对偶解，极小值作为资源的经济评价，表现为影子价格。
二．建模的基本步骤1. 确定目标函数（按照模型所需要解决的问题，用数学函数来描述目标）2. 确定决策变量（目标的实现与那些变量有关，这里有主要变量和次要变量，在建模的初期可以进考虑主要变量对目标的影响，随后可以逐步增加变量的个数）3. 确定约束条件（这是优化模型建模过程中最重要，也是最难的，在很多情况下，是否能够得到最优解，最优解是否合理，都是取决于约束条件的建立）4. 模型求解（使用数学工具或数学软件求解）5. 结果分析（分析结果的合理性、稳定性、敏感程度等） 三．线性规划的一般模型一般地，假设线性规划数学模型，有m 个约束，有n 个决策变量j x （1,2,,j n =…），目标函数的变量系数用j c 表示，j c 称为价值系数。
约束条件的变量系数用ij a 表示，ij a 称为工艺系数。
约束条件右端的常数用i b 表示，i b 称为资源限量。
则线性规划数学模型的一般表达式可写成：1max(min)nj j j z c x ==∑S ．T. 1(,)nij j i j a x b =≤≥=∑, 1,2,,i m =…0j x ≥, 1,2,,j n =… 四．线性规划模型处理1. 图解法就是在平面直角坐标系上画出各个约束条件所容许变化的范围，通过图上作业法求到最优解和目标函数极值。
图解法只适用于求解两个决策变量的Lp （线性规划）问题。
2. 单纯形法01 给定一般的Lp 问题：{min |,0}z cx Ax b x =≤≥。
02 建立Lp 问题的典式： {min |0;,0}N N B B N B N B z c c c x Nx Bx b x x =++=≥≥。
03 计算检验数：1N N B c c B N σ-=-。
利用N σ进行基可行解B x 的最优性检验（i ）0N σ≤，人工变量0R =，判定0B x ≥，0N x =为最优解，输出最优解*[,]T B N X x x =，*z 。
（ii ）N σ>0 (至少有一个k σ>0，且k p >0)转下步。
04 选择进基变量:max{,k N N x σσ>0}=k σ，k 列的k x 为进基变量。
05 选择退基变量:min{,il i i ikb x a θθ=>0}=l θ,l 行的l B x x ≤退基。
06 确定主元lk a >0，根据主元进行行换基：01B B ∇−−→（∇意为初等变换）。
07利用新基B 对N ，b ，z 进行基变换：1N B N -=；1B b B b x -==，B B z c x =再转第三步。
3. 对偶单纯形法（为求影子价格作准备）01 确定0B 为Lp 问题的一个初始基，其对应的变量为0x 。
02 判断0x 的可行性：若010B x B b -=≥，0N σ≤，则0x 是Lp 问题的最优解，这时计算停止，输出最优解。
否则进行第03步。
03 若存在(1,2,,)r r i m ∈= ，使得1()r B b -<0，且在单纯形表中与1()r B b -对应行的非基变量的系数'rj a 全部非负，则Lp 问题无可行解；否则进行第04步。
04 确定基变量：令111()max{|()|,()l r r B b B b B b ---=<0}，对应的基变量为l x 为出基变量。
05 确定进基变量：计算''min{|jk ljlja a σθ=<0}='klka σ 。
选择k θ对应的非基变量k x 为进基变量。
l 行k 列交叉的元素'lk a 为主元。
06以'lk a 为主元，按单纯形法换基迭代运算，得到一个新的基可行解，仍记为0x ，返回到02五．线性规划举例例1．（图形解）1212212max23.1,0z x xx xst xx x=++≤⎧⎪≤⎨⎪≥⎩这个问题的图解如图1所示。
引进松弛变量x3，x4≥0，问题变成为标准形式1234123412341234min2356232233,,,0x x x xx x x xx x x xx x x xω=++++++≥⎧⎪-+-≥⎨⎪≥⎩引入多余变量x5、x6把约束化为等式，然后再给两边同乘以（-1）后约束变为：-x1-2x2-3x3-x4+ x5=-2-2x1+x2- x3+ 3x4+x6=-3 得对偶单纯形表：此时基本解为X=（0，0，0，0，-2，-3），不可行。
所以进行第二步。
因为min{-3，-2}=-3，所以x 6为换出变量；又因为min{-2/-2 ，-5/-1}=1，所以x 1为换入变量，就是要将x 1下的系数列向量由变换成形式（和以前学过的单纯形法中的线性变换完全一致）。
做行线性变换， 行（2）×（-1/2）；行（1）+行（2）后得出另一个基本解为：X=（3/2，0，0，0，-1/2）此时单纯形表如下：仍然不是可行解，还要继续求解。
因为-1/2 < 0,所以x 5为换出变量；由因为4491min ,,,2222⎧⎫⎪⎪----⎨⎬⎪⎪----⎩⎭=8/5，所以x 2和x 3都可以作为换入变量，任选其中一个x 2 ，做线性变换：行（1）×（-2/5）；行（2）+行（1）×（1/2）得到一个基本解为X=（8/5，1/5，0，0，0），因解是可行的，所以是满足最优检验下的基本可行解因而也是最优解。
此时单纯形表如下为了实现缩短作出最优方案的时间，运用MATLAB编程，运用计算机模拟计算处理。
MATLAB是MATrix LABoratory的缩写，它将计算可视化和编程功能集成在非常便于使用的环境中，是一个交互式的，以距阵计算为基础的科学和工程计算软件。
MATLAB的特点可以简要地归纳如下：编程效率高，计算功能强，使用简便，易于扩充等特点。
参考文献：1. 沈继红等《数学建模》哈尔滨工程大学出版社 2003年2. 胡富昌《线性规划》中国人民大学出版社 2004年3. 谷源盛《运筹学》重庆大学出版社 2003年4. 姜启源等《数学模型》高等教育出版社 2005年。