运筹学-第八章
运筹学 第8章 排队论

第八章 排队论排队是日常生活和经济管理经常遇到的问题,如医院等待看病的病人、加油站等待加油的汽车、工厂等待维修的机器、港口等待停泊的船只等。
在排队论中把服务系统中这些服务的客体称为顾客。
由于系统中顾客的到来以及顾客在系统中接受服务的时间等均是随机的,因此排队现象是不可避免的。
对于随机服务系统,若扩大系统设备,会提高服务质量,但会增加系统费用。
若减少系统设备,能节约系统费用,但可能使顾客在系统中等待的时间加长,从而降低了服务质量,甚至会失去顾客而增加机会成本。
因此,对于管理人员来说,解决排队系统中的问题是:在服务质量的提高和成本的降低之间取得平衡,找到最适当的解。
排队论是优化理论的重要分支。
排队论是1909年由丹麦工程师爱尔郎(A.K.Erlang )在研究电话系统时首先提出,之后被广泛应用于各种随机服务系统。
第一节 排队论的基本概念及所研究的问题一、基本概念(一)排队系统的组成一般的排队系统有三个基本组成部分:顾客的到达(输入过程)、排队规则和服务机构,如图8—1所示。
1.输入过程输入过程指顾客按什么样的规律到达。
包括如下三个方面的内容:(1)顾客总体(顾客源) 指可能到达服务机构的顾客总数。
顾客总体数可能是有限的,也可能是无限。
如工厂内出现故障而等待修理的机器数是有限的,而到达某储蓄所的顾客源相当多,可近似看成是无限的。
(2)顾客到达的类型 指顾客的到达是单个的还是成批的;(3)顾客相继到达的时间间隔分布 即该时间间隔分布是确定的(定期运行的班车、航班等)还是随机的,若是随机的,顾客相继到达的时间间隔服从什么分布(一般为负指数分布);2.排队规则排队规则指顾客接受服务的规则(先后次序),有以下几种情况。
(1)即时制(损失制) 当顾客来到时,服务台全被占用,顾客随即离去,不排队等候。
这种排队规则会损失许多顾客,因此又称为损失制。
(2)等待制 当顾客来到时,若服务台全被占用,则顾客排队等候服务。
在等待制中,又可按顾客顾客达到排队系统 图8—1服务的先后次序的规则分为:先到先服务(FCFS,如自由卖票窗口等待卖票的顾客)、先到后服务(FCLS,如仓库存放物品)、随机服务(SIRO,电话交换台服务对话务的接通处理)和优先权服务(PR,如加急信件的处理)。
运筹学 第八章 图论 - 全

(a)明显为二部图,(b)也是二部图,但不明显,改画为(c) 时即可看出。
2017/7/13 11
图与网络的基本知识
次,奇点,偶点,孤立点 与某一个点vi相关联的边的数目称为 点vi的次(也叫做度),记作d(vi)。 右图中d(v1)=4,d(v3)=5,d(v5)=1。次 为奇数的点称作奇点,次为偶数的
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图与网络的基本知识
有向图 无向图
道路
回路
链
圈
道路(边的方向一致)
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图与网络的基本知识
连通图
定义10 一个图中任意两点间至少有一条链相连,则称此图为 连通图。任何一个不连通图总可以分为若干个连通子图,每 一个称为原图的一个分图(连通分支)。
连通图
2017/7/13
边,对余下的图重复这个步骤,直至无圈为止。
2、避圈法:每次增加一条边,且与已有边不构成圈,直至恰 有n-1条边为止。
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树
例1、下图是某建筑物的平面图,要求在其内部从每一房间都能走到 别的所有的房间,问至少要在墙上开多少门? 试给出一个开门的方案。
三
七
Байду номын сангаас
三 八 一 四 二 五
七 八 九 六
无向图
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有向图
8
图与网络的基本知识
环, 多重边, 简单图 如果边e的两个端点相重,称该边为 环。如右图中边e1为环。如果两个点 之间边多于一条,称为多重边,如右
v2 e5
多重边
e2
e1 v1
环
e3 v3
e4
图中的e4和e5,对无环、无多重边的
运筹学第八章--图与网络分析-胡运权

赵明霞山西大学经济与管理学院
2
第八章 图与网络分析
图与网络的基本概念 树 最短路问题 最大流问题 最小费用最大流问题
3
柯尼斯堡七桥问题
欧拉回路:经过每边且仅一次 厄尼斯堡七桥问题、邮路问题哈密尔顿回路:经过每点且仅一次 货郎担问题、快递送货问题
例8-9
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基本步骤标号T(j)→P(j)
29
2017/10/26
30
最长路问题例8-10(7-9)设某台新设备的年效益及年均维修费、更新净费用如表。试确定今后5年内的更新策略,使总收益最大。
役龄项目
0
1
2
3
4
5
效益vk(t)
5
4.5
4
3.75
3
2.5
14
15
柯尼斯堡七桥问题
欧拉回路:经过每边且仅一次 厄尼斯堡七桥问题、邮路问题 充要条件:无向图中无奇点,有向图每个顶点出次等于入次
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第二节 树
树是图论中的重要概念,所谓树就是一个无圈的连通图。
图8-4中,(a)就是一个树,而(b)因为图中有圈所以就不是树, (c)因为不连通所以也不是树。
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G=(V,E)关联边(m):ei端(顶)点(n):vi, vj点相邻(同一条边): v1, v3边相邻(同一个端点):e2, e3环:e1多重边: e4, e5
8
简单图:无环无多重边
多重图:多重边
9
完全图:每一对顶点间都有边(弧)相连的简单图
10
次(d):结点的关联边数目d(v3)=4,偶点d(v2)=3,奇点d(v1)=4d(v4)=1,悬挂点e6, 悬挂边d(v5)=0,孤立点
(一)线性(整数)规划法
运筹学第八章 运筹学 决策分析

S
A
s1
P ( s1 )
A1 A2 A3
EA 1 800
1 3
s2
P ( s2 )
1 3
s3
P ( s3 )
1 3
800
100
-300
350
100
200
100
-150
100
1 1 1 100 ( 300) 200 3 3 3 1 1 1 400 EA2 350 200 ( 200) 3 3 3 3 1 1 1 EA3 100 100 100 100 3 3 3 maxEA , 最优方案为 A1. 1 , EA 2 , EA 3 200
例1 有一项工程,决策人决定下月是否开工. 若开工后天气好,可按期完成任务,获利3万元; 若开工后天气不好,则造成损失费2万元;若不 管天气好坏均不开工,则要付窝工费0.3万元. 决策者应如何决策?
益损 值 方案
自然状 态
1
天气好
P(1 )
2 天气不好
P(2 )
开工 不开工
3(万元) -0.3
100 60
50 80
30 50
0.5 100 0.3 50 0.2 30 71
0.5 60 0.3 80 0.2 50 64
0.5 40 0.3 60 0.2 70 52
40
60
70
Max71,64,52 71 E( A1 )
aij F ( Ai , s j )
为益损值
第二节 不确定型的决策分析
例2 某人想从 A1, A2 , A3 三种股票中购买一种,并 在三个月后买出,其利润依赖于卖出时的行情 而定,目前只能根据行情有利,行情一般,行情不 利三种股市行情作出估计,数据如下表.试作出 购买股票的决策.
运筹学第8章

第八章 动态规划的基本方法
4、策略 按状态行进方向顺序排列的阶段决策集合称为策略. 假设给定一个 n 阶段决策问题,可用pk,n(sk)表示从 第 k 阶段处于状态 sk 到终止状态的决策序列集合, 称为后部子过程策略,或简称子策略。即: Pk,n(sk)={ uk(sk), uk+1(sk+1),…, un(sn) } 显然, P1,n(sk)就是 n 阶段决策问题的一个策略,即 P1,n(sk)={ u1(s1) , u2(s2) ,…, un(sn) } 记 P 表示所有可供选择的策略集合,称为允许策略 集合。
China University of Mining and Technology
-6-
第八章 动态规划的基本方法
当建立问题的数学模型后,如果时间参数是离 散的,则它就是数学规划问题;如果时间参数是连 续的,则属于最优控制问题。
动态规划模型的分类:①离散确定型;②离散随机 型,③连续确定型;④连续随机型。
A
5 4 2
各个阶段开始时所处的自然状况和客观条件称为状态, 描述了研究问题过程的状况(称不可控因素).
B1 6 3 46 B2 5 B3 6
C1 12 2 C2 2 3 C3 3
D1
D2 D3
2 3 4
Hale Waihona Puke E描述过程状态的变量称为状态变量,用Sk表示.
第 k 阶段Sk 的取值可以是离散的,也可以是连续的. 用Sk 表示第 k 阶段所有状态集合,称为可达状态集合. 例中第2阶段有三个状态 B1、B2、B3,故可达状态集 合是 S2={ B1、B2、B3 }。
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运筹学-第八章-决策分析

2020/9/30
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决策树的绘制
□表示决策点,由它引出的分支为行动方案分支,分 支的个数反映了可能的行动方案数
O表示状态点,从它引出的分支称为状态分支,每条 分支的上面表明了自然状态及其出现的概率,概率分 支数反映了可能的自然状态数
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85 42 -15 -40
60 40 -10 -35 40 25 9 -50
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总结
从左到右画决策树 从右到左计算
O处计算期望收益值 □处比较大小
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例4 某公司需要在是否引进国外生产线问题上进行决策,即 有引进国外生产线和不引进国外生产线两种方案。在引进 国外生产线情况下,有产量不变和产量增加两种方案。在 不引进国外生产线情况下,产量不变。该产品再生产6年, 6年内跌价的概率为0.2,保持原价的概率为0.5,涨价的概 率为0.3,有关数据如表。试用决策树法进行决策
第八章 决策分析
决策问题的一般性描述 不确定性决策 风险性决策 贝叶斯决策 效用理论及其应用
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8.1 决策问题的一般性描述
所谓“决策” 是指,为了达到预期的目的,从所有可供选择 的方案中,找出最优方案的一种活动 广义的决策是指“确定目标、制定和选择方案、方案的 实施和验证等”全过程 狭义的决策是指对决策方案的最优选择
-250
3
80
80
引进生产线
涨价( 0.3) 200
2
80
跌价( 0.2)
-300
产量增加
原价(0.5)
80
4
运筹学答案(第八章)

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第八章习题解答
解:两条船就够了。 一条船完成:T4→T5→T3; 另一条船完成:T1→T2 。
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page 32 28 January 2019
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运筹学教程
第八章习题解答
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第八章习题解答
8.20 某种货物由2个仓库A1,A2运送到3个配货中 心B1,B2,B3。A1,A2的库存量分别为每天13t,9t; B 1 , B2 , B3 每天需求分别为 9t , 5t , 6t 。各仓库到配 货中心的运输能力、单位运费如表 8 — 4 ,求运费最省 的运输方案。
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第八章习题解答
8.18 甲、乙、丙、丁、戊、己6人组成一个小组, 检查 5 个单位的工作,若一单位和乙、丙、丁三人有 工作联系,则用 {乙,丙,丁 } 表示,其余四个单位分 别为{甲,戊,己},{甲,乙,戊,己},{甲,乙,丁, 己},{甲,乙,丙}。若到一个单位去检查工作的人必 须是和该单位没有联系的人,问应如何安排? 解:此题应该假设 1 人只能去 1个单位检查工作。 但是一个单位可以有多人去检查。具体安排如下: 甲和己→单位1、乙→单位2 、丙→单位3 、丁→ 单位5 、戊→单位4 。
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第八章习题解答
运筹学课件第8章计划评审技术与关键路线法

介绍计划评审的方法和技巧,确保评审的有效 性。
关键路线法
1
关键路线法简介
介绍关键路线法的概念和作用,用于优
关键路线法的原理和流程
2
化项目的关键路径。
解释关键路线法的原理和详细的应用步
骤。
3
关键路线法的应用范围
讨论关键路线法在不同领域中的应用案
如何进行关键路线法分析
4
例和效果。
具体指导如何进行关键路线法分析,以 取得最佳结果。
运筹学课件第8章计划评 审技术与关键路线法
本章讲解运筹学中的计划评审技术和关键路线法。通过这两个方法,我们可 以有效地规划和评估项目的成果与进程。
计划评审技术
计划评审简介
了解计划评审的定义、目的和流程。
计划评审的流程
讨论和确定计划评审的具体步骤和参与者。
计划评审的对象和目的
明确计划评审的对象、目标以及对项目的价值。
总结与展望
计划评审技术பைடு நூலகம்关键路 线法的比较
总结计划评审技术和关键路 线法的优缺点。
运筹学在实践中的应用 价值
讨论运筹学在不同领域中的 应用,为解决实际问题提供 参考。
运筹学的未来发展趋势
展望运筹学未来的发展方向 和可能的创新领域。
计划评审的指标和方法
关键性指标
了解如何选择并评估计划评审的 关键性指标。
头脑风暴
使用头脑风暴来收集和提炼各种 计划评审方法。
会议方法
通过会议和讨论来进行计划评审, 并取得共识。
计划评审的注意事项
1 定期评估
确保计划评审是一个持续 且不断改进的过程。
2 多样化评审人员
邀请不同背景和专业知识 的人员参与评审,确保全 面性。
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【解】动态规划求解过程如下。
阶段k :共往数k=1,2,3,4,k=1表示第一趟初,k =4表示第三趟末(即第六年初); 状态变量s k :第k 趟初完好的车辆数(k =1,2,3,4),也是第k -1趟末完好的车辆数,其中s 4表示第三趟末的完好车辆数。
—决策变量x k :第k 年初投入高负荷运行的机器数; 状态转移方程:s k +1=+(s k -x k )决策允许集合:D k (s k )={x k |0x k s k } 阶段指标:v k (s k ,x k )=100x k +80(s k -x k ) 终端条件:f 4(s 4)=0 递推方程:{}[]{}11()10()max(,)()max 10080()0.70.8()k k k k kk k k k k k k x D s k k k k k k k x s f s v s x f s x s x f x s x ++∈+≤≤=+=+-++-f k (x k )表示第k 趟初分配x k 辆车到A 地,到第3趟末的最大总运价为{}333333333440*333330()max 10080()()max {2080}100x s x s f s x s x f s x s s x s ≤≤≤≤=+-+ =+==最优{}222222222330*222220()max 10080()()max {10160}170x s x s f s x s x f s x s s x s ≤≤≤≤=+-+=+==最优{}111111111220*111110()max 10080()()max{3216}219x s x s f s x s x f s x s s x s ≤≤≤≤=+-+=+==最优:因为s 1=100,最大总运价f 1(s 1)=21900元一台设备的价格为P,运行寿命为n年,每年的维修费用是设备役龄的函数,记为C(t),新设备的役龄为t=0。
旧设备出售的价格是设备役龄的函数,记为S(t)。
在n年末,役龄为t的设备残值为R(t)。
现有一台役龄为T的设备,在使用过程中,使用者每年都面临“继续使用”或“更新”的策略。
(列出动态规划模型),答案:阶段k:运行年份;状态变量x k:设备的役龄t;决策变量d k:⎩⎨⎧=继续使用更新)Keep(K)place(ReRdk状态转移方程:⎩⎨⎧=+==+Kd1xRd1xkkk1k阶段指标:⎩⎨⎧==-+=⎩⎨⎧==-+=Kd)t(CRd)t(S)0(CPKd)x(CRd)x(S)0(CPvkkkkkkk递推方程:⎩⎨⎧=++=+-+=⎩⎨⎧=+=+-+=++++++KdtftCRdftSCPKdxfxCRdxfxSCPxfkkkkkkkkkkkkkk)1()()1()()0(min)()()()()0(min)(111111终端条件:f n(t)=-R(t)较难分析"1214系统可靠性问题。
一个工作系统由n个部件串联组成,见图1。
只要有一个部件失灵,整个系统就不能工作。
为提高系统的可靠性,可以增加部件的备用件。
例如,用5个部件1并联起来作为一个部件与部件2串联,如果其中一个部件失灵其它4个部件仍能正常工作。
由于系统成本(或重量、体积)的限制,应如何选择各个部件的备件数,使整个系统的可靠性最大。
图1;假设部件(1,2,,)i i n=上装有ix个备用件,该部件正常工作的概率为()i ip x。
设装一个部件i的备用件的成本为i c,要求备件的总费用为C。
那么该问题模型为:11max()01,2,,ni iini iijP p xc x Cx i n===⎧≤⎪⎨⎪≥=⎩∏∑并且为整数,()同理,如果一个复杂的工作系统由n个部件并联组成的,只有当n个部件都失灵,整个系统就不能工作,见图2。
图2假设()i ip x为第i个部件失灵的概率,为提高系统的可靠性,可以增加部件的备用件。
由于系统成本(或重量、体积)的限制,应如何选择各个部件的备件数,使整个系统的可靠性最大。
系统的可靠性为11()ni iip x=-∏,则该问题的数学模型归结为11min()01,2,,ni iini iijP p xc x Cx i n===⎧≤⎪⎨⎪≥=⎩∏∑并且为整数,()利用式或()求解下列问题。
工厂设计的一种电子设备,其中有一系统由三个电子元件串联组成。
已知这三个元件的价格和可靠性如表所示,要求在设计中所使用元件的费用不超过200元,试问应如何设计使设备的可靠性达到最大。
元件单价;可靠性140235320:【解】数学模型为312123123max(10.05)(10.2)(10.4)403520200,,0xx xZx x xx x x=---++≤⎧⎨≥⎩并且为整数最优解X=(1,2,4);可靠性Z=,总费用190。
设有一个由四个部门串联组成的系统。
为提高系统的可靠性,考虑在每个部件上并联1个、2个或3个同类元件。
每个部件i(i=1,2,3,4)配备j个并联元件(j=1,2,3)后的可靠性Rij和成本cij(单位:百元),由下表给出。
假设该系统的总成本允许为15千元。
试问如何确定各部件配备元件的数目,使该系统的可靠性最大~ji=1i=2i= 3i=4RijcijRijcijRij/cijRijcij1423…3254——53)7——————答案:可靠性为( 中运用1012部件1部件2……部件n答案:最短路径为A B1C1D2E2F,长度为26。
答案 :这个问题可以用整数规划模型来描述。
设第i 种物品取x i 件(i=1,2,…,n ,xi 为非负整数),背包中物品的价值为z ,则 max z= c 1x 1 +c 2x 2 ,+…+c n x n . w 1x 1 +w 2x 2 +… +w n x n≤W"x 1, x 2,…, x n 为非负整数阶段k : 第k 次装载第k 种物品(k=1,2,…,n )状态变量x k : 第k 次装载时背包还可以装载的重量; 决策变量d k : 第k 次装载第k 种物品的件数;决策允许集合: D k (x k )={d k |0 d k x k /w k ,d k 为整数}; 状态转移方程: x k +1=x k -w k d k 阶段指标: v k =c k d k ]递推方程: f k (x k )=max{c k d k +f k +1(x k +1)}=max{c k d k +f k +1(x k -w k d k )} 终端条件:f 4(x 4)=0对于一个具体问题: c 1=65,c 2=80,c 3=30 w 1=2,w 2=3,w 3=1 以及W=5用动态规划求解 对于k=3}30{max )}({max )(3/04433/033333333d x f d c x f w x d w x d ≤≤≤≤=+=列出f 3(x 3)的数值表f 3(x 3) , x 3 D 3(x 3) x 4 30d 3+f 4(x 4) f 3(x 3) d 3* 0 0 0 0+0=0 0 [0 1 01 1 0 0+0=0 30+0=30* 30 12( 0 1 2 2 1 0 0+0=0 30+0=30 60+0=60* 602》30 1 2 3 3 2 1 0 0+0=0 30+0=30 @60+0=60 90+0=90* 90 34 0 1 2 3 4 4 】 3 2 1 0 0+0=0 30+0=30 60+0=60 90+0=90 120+0=120*120 4?50 1 2 3 4 55 4 3 2 & 1 00+0=0 30+0=30 60+0=60 90+0=90 120+0=120 150+0=150*150 5对于k=2<)}d 3x (f d 80{max )}x (f d c {max )x (f 22323/x d 03322w /x d 02222222-+=+=≤≤≤≤列出f 2(x 2)的数值表f 2(x 2)x 2 D 2(x 2) x 380d 2+f 3(x 3) f 2(x 2) d 2* 0 0 |0 0+f 3(0)=0+0=0* 0 0 1 0 1 0+f 3(1)=0+30=30* 30 0 2 ^ 0 2 0+f 2(2)=0+60=60* 60 0 30 1 3 0 0+f 3(3)=0+90=90* ^80+f 3(0)=80+0=80 904 0 1 4 1 0+f 3(4)=0+120=120* 80+f 3(1)=80+30=110 120 `0 50 15 20+f 3(5)=0+150=150* 80+f 3(2)=80+60=140150对于k=1…)}d 2x (f d 65{max )}x (f d c {max )x (f 11212/x d 02211w /x d 01111111-+=+=≤≤≤≤列出f 1(x 1)的数值表f 1(x 1) x 1 D 1(x 1) x 265d 1+f 2(x 2) f 1(x 1) d 1* 00 ^0+f 2(0)=0+0=0* 0 0答案:阶段k:第k次装载第k种物品(k=1,2,…,n)状态变量x k:第k次装载时背包还可以装载的重量;决策变量d k:第k次装载第k种物品的件数;决策允许集合:D k(x k)={d k|0 d k x k/w k,d k为整数};状态转移方程:x k+1=x k-w k d k阶段指标:v k=c k d k递推方程:f k(x k)=max{c k d k+f k+1(x k+1)}(=max{c k d k+f k+1(x k-w k d k)}终端条件:f4(x4)=0用动态规划求解对于k=3,列出f3(x3)的数值表f3(x3) x4=x3-20d2x3D3(x3)x435d3+f4(x4)f3(x3)d3*?000+0=0009020+0=00?0 100100+0=000200120%0+0=035+0=35*351300130100+0=0—35+0=35*3514001240200+0=0(35+0=3570+0=70*70250012503010·0+0=035+0=3570+0=70*702对于k=2列出f2(x2)的数值表f2(x2) x3=x2-41d2x2D2(x2)x3)72d2+f3(x3)f2(x2)d2* 0000+0=0*00100、100+0=0*00 200200+35=35*35030(300+35=35*350 400400+70=70*700、50015090+70=7072+0=72*721对于k=1列出f1(x1)的数值表}f1(x1) x2=x1-10d1x1D1(x1)x217d1+f2(x2)f1(x1)d1*/ 5001234550403020^100+72=7217+70=87*34+35=6951+35=8668+0=6885+0=85871由题意知,x1=50,由表f1(x1)、f2(x2)、f3(x3),经回朔可得:*d1*=1,x2=x1-10d1=40,d2*=0,x3=x2-41d2=40,d3*=2,x4=x3-20d3=0即应取第一种物品1件,第三种物品0件,第三种物品2件,最高价值为87元,背包没有余量。