第三讲 线性规划(二)

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线性规划PPT课件

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基解:令所为 有 0, 非求 基出 变的 (1量 .2)的 满解 足 称为基解。
基可行解与可行 足基 (1.3): 的满 基解称为基可 对应基可行解的 为基 可, 行称 基。基 显可 然 解的数目 基解的数 C目 nm
基本最优解与最优基 满: 足(1.1) 的基可行解称为基本 优最 解,
对应m,如果 B是矩A中 阵的一 mm个 阶非奇异 (|B子 |0)矩 ,则阵 称 B是线性规 题的一个基。
基向量与非基向B量 中: 的基 列向量称为,基向 矩阵A中除B之外各列即为非,基 A中 向共 量 有nm个非基向量。
基变量与非基 基变 向P量 j量 对: 应与 的xj变 称量 为基变量;否 基则 变称 量为 。非
将文件存储并命名后,选择菜单 “Solve” 并对提示 “ DO RANGE(SENSITIVITY)ANALYSIS? ”回答“是”,即 可得到如下输出:
“资源” 剩余 为零的约束为 紧约束(有效 约束)
OBJECTIVE FUNCTION VALUE
1)
3360.000
VARIABLE VALUE REDUCED COST
可行解 基 解
基可行解
1.4 线性规划问题的图解法
下面结合例1的求解来说明图解法步骤。
例1
max Z 4 x1 3 x2
2 x1 3 x2 24
s. t 3 x1 2 x2 26
x2
x1, x2 0
Q3(6,4)
第一步:在直角坐标系中分
别作出各种约束条件,求出
3x1+2x2=26
Q2(6,4)
B
条 件
3x1 100
x1,x2 0
l3:3x1 100 l4
l4:x10,l5:x200

线性规划知识点总结

线性规划知识点总结

线性规划知识点总结
1.线性规划的有关概念:
①线性约束条件:
在上述问题中,不等式组是一组变量x,y 的约束条件,这组约束条件都是关于x,y的一次不等式,故又称线性约束条件.
②线性目标函数:
关于x,y的一次式z=2x+y是欲达到最大值或最小值所涉及的变量x,y的解析式,叫线性目标函数.
③线性规划问题:
一般地,求线性目标函数在线性约束条件下的最大值或最小值的问题,统称为线性规划问题.
④可行解、可行域和最优解:
满足线性约束条件的解(x,y)叫可行解.由所有可行解组成的集合叫做可行域.使目标函数取得最大或最小值的可行解叫线性规划问题的最优解.
2.用图解法解决简单的线性规划问题的基本步骤:
(1)寻找线性约束条件,线性目标函数;
(2)由二元一次不等式表示的平面区域做出可行域;
(3)在可行域内求目标函数的最优解
3.解线性规划实际问题的步骤:
(1)将数据列成表格;
(2)列出约束条件与目标函数;
(3)根据求最值方法:①画:画可行域;
②移:移与目标函数一致的平行直线;③求:求最值点坐标;④答;求最值;?
(4)验证.
4.两类主要的目标函数的几何意义:
(1)-----直线的截距;
(2)-----两点的距离或圆的半径;
(3)-----直线的斜率。

线性规划-讲义-3

线性规划-讲义-3

4)、解的几种情况: 4)、解的几种情况: 唯一解 无穷多解-最优表中非基变量检验数有为0者。 无穷多解-最优表中非基变量检验数有为0 无界解 max, σ j > 0 但Pj ≤ 0 min, σ j < 0 但Pj ≤ 0 无可行解-最优表中人工变量在基中, 无可行解-最优表中人工变量在基中,且=0。 建模有问题 5)、 5)、退化解问题
表2 -2
-1/3 -1/3
两阶段法步骤 n 原问题 max S=Σ Cj xj n j=1 Σ aij xj =bi ( i=1,2, …,m) xj ≥ 0 m 作辅助问题 min W=Σ yi n i=1 Σ aij xj + yi =bi ( i=1,2, …,m) Xj , yi ≥ 0 阶段:解辅助问题, 第1阶段:解辅助问题,当进行到最优表时 ①、若W=0, 则得到原问题的一个基本可行 转入第2阶段 阶段。 解,转入第 阶段。 ②、若W>0, 则判定原问题无可行解 阶段: 第2阶段:用求出的初始基可行解求最优解。 阶段 用求出的初始基可行解求最优解。
人工变量: x6 , x7 人工变量:
cj
XB b*
0
x1
0
x2
0
x3
0
x4
0
x5
-1
x6
-1
x7
x4 11 3 x6 x7 1 - W’ 0
XB b*
1 -4 -2
0
x1
-2 1 0
0
x2
1 2 1
0
x3
1 0 0
0
x4
0 -1 0
0
x5
0 1 0
-1
x6
0 0 1
-1
x7

运筹学 第二章线性规划 第三讲 单纯形法

运筹学 第二章线性规划 第三讲 单纯形法
1 -2 4 2
[1] 1 2 -1↑
1 0 0 0
1 0 0 0
1 -1 -2 1
0 1 0 0
0 1 0 0
0 0 1 0
0 0 1 0
5→ 6 21
5 1 11
5 6 21/2
表中λj≥0( j=1,2,…,5), 所以最优解为X=(0,5,0,1,11 )T , 最 优值 Z=2x1-2x2-x4=-2×5-1=-11。
大值,因此原问题只要有可行解,新的线性规划问
题的最优解中人工变量的取值一定为0, 这种方
法称为大M单纯形法(简称大M法)。
2.5 单纯形法 Simplex Method
Chapter 1 线性规划 Linear Programming
大M法中加入人工变量后新的线性规划问题为
max Z’=c1x1+c2x2+…+cnxn –Mxn+1 – … –Mxn+m
【解】首先将数学模型化为标准形式
2.5 单纯形法 Simplex Method
Chapter 1 线性规划 Linear Programming
max Z 3x1 2 x 2 x3
式中x4,x5为松弛变量,x5可 4 x1 3x 2 x3 x 4 4 作为一个基变量,第一、三 x x 2 x x 10 约束中分别加入人工变量x6 、 1 2 3 5 x7 , 目 标 函 数 中 加 入 2 x1 2 x 2 x3 1 ―Mx6―Mx7一项,得到人工 x j 0, j 1,2,,5 变量单纯形法数学模型
0 0 1
Z=2 x1 2 x2 (6 x1 x2 ) 6 x1 x2

1-1-3第三讲 不等式、线性规划、计数原理与二项式定理

1-1-3第三讲 不等式、线性规划、计数原理与二项式定理

菜 单
隐 藏
高考新课标专题复习 ·数学(理)
研热点 聚 焦 突 破
析典题 预 测 高 考 重演练 素 能 提 升
[例4]
(2012年高考北京卷)从0,2中选一个数字,从1,3,5中选 )
两个数字,组成无重复数字的三位数,其中奇数的个数为(
A.24
C.12
B.18
D.6
[解析] 根据所选偶数为0和2分类讨论求解. 当选0时,先从1,3,5中选2个数字有C 种方法,然后从选中的2 个数字中选1个排在末位有C种方法,剩余1个数字排在首位,共有C C=6(种)方法;当选2时,先从1,3,5中选2个数字有C 种方法,然后 从选中的2个数字中选1个排在末位有C 种方法,其余2个数字全排列, 共有C C A =12(种)方法.依分类加法计数原理知共有6+12=18(个) 奇数. [答案] B
菜 单 隐 藏
高考新课标专题复习 ·数学(理)
研热点 聚 焦 突 破
析典题 预 测 高 考 重演练 素 能 提 升
[解析] 利用线性规划知识,求解目标函数的取值范围. 如图,
根据题意得C(1+ ,2). 作直线-x+y=0,并向左上或右下平移, 过点B(1,3)和C(1+ ,2)时, z=-x+y取范围的边界值, 即-(1+ )+2<z<-1+3,∴1-<z<2.
析典题 预 测 高 考 重演练 素 能 提 升
1.加法计数原理与乘法计数原理针对的分别是“分类”与“分 步”问题.
2.排列数
m An =
n! . (n-m)!
山 东 金 太 阳 书 业 有 限 公 司
组合数 Cm= n
n! . m!(n-m)!
3.组合数性质

简单的线性规划

简单的线性规划




不等式组所表示的平面区域如图所示:做直线y =2x,经过平移目标函数z=y-2x在点A(5,3)处 取得最小值,即zmin=3-10=-7.

答案:A
某农户计划种植黄瓜和韭菜,种植面积不超过 50亩, 投入资金不超过54万元,假设种植黄瓜和 韭菜的产量、成本和售价如下表
年产量/亩 年种植成本/亩 1.2万元 0.9万元 每吨售价 0.55万元 0.3万元

y ∴ 的取值范围是(-∞,0]∪[2,+∞). x-1
(3)∵x2+y2-2x+1=(x-1)2+y2 表示平面区域内的点(x,y) 1 2 到(1,0)的距离的平方,又(1,0)到直线 y=x 的距离 d= = 2 , 2 1 ∴x +y -2x+1 的最小值为 d = , 又(1,0)到 A(2,2)的距离的平 2
黄瓜 韭菜
4吨 6吨
为使一年的种植总利润(总利润=总销售收 入-总种植成本)最大,那么黄瓜和韭菜的种植 面积(单位:亩)分别为( ) A.50,0 B.30,20 C.20,30 D.0,50
【解析】 设黄瓜和韭菜的种植面积分别为 x 亩、y 亩,总 利润为 z 万元,则目标函数为 z=(0.55×4x-1.2x)+(0.3×6y- 0.9y)=x+0.9y. x+y≤50, 1.2x+0.9y≤54, 线性约束条件为 x≥0, y≥0.
【答案】 [5,7)
Hale Waihona Puke 小试身手 1 在直角坐标平面上,
y≤x+2, y≥0, 不等式组 0≤x≤t
所表示的平面区域的面积
5 为2,则 t 的值为( A.- 3或 3
) B.-5 或 1 C.1 D. 3
y≤x+2, 解析: 不等式组y≥0, 0≤x≤t 部分所示.

人教版高中数学课件第五册:线性规划

人教版高中数学课件第五册:线性规划

y
5
x-y+5=0
3
x
表示的平面区域。
x=3
线性规划
y
5
O
问题引入 有关概念
3
x

例题讲解
线性规划
问题:设z=2x+y,式中变量满足下列条件:
x 4 y 3 3 x 5 y 25 x 1
求z的最大值与最小值。
探索结论
线性规划
目标函数 (线性目标函数)
探索结论

线性规划的实际应用

应用举例之一
——纺纱厂的效益问题

应用举例之二 ——煤矿调运方案问题

应用举例之三
——其它问题
线性规划的实际应用
例1:某纺纱厂生产甲、乙两种棉纱,已 知生产甲种棉纱1吨需耗一级子棉2吨、二级 子棉1吨;生产乙种棉纱需耗一级子棉1吨、 二级子棉2吨,每1吨甲种棉纱的利润是600元, 每1吨乙种棉纱的利润是900元,工厂在生产 这两种棉纱的计划中要求消耗一级子棉不超过 300吨、二级子棉不超过250吨.甲、乙两种棉 纱应各生产多少(精确到吨),能使利润 总额最大?
线性规划的实际应用
例1:某纺纱厂生产甲、乙两种棉纱,已知生产甲种棉纱 1吨需耗一级子棉2吨、二级子棉1吨;生产乙种棉纱需耗一级子 棉1吨、二级子棉2吨,每1吨甲种棉纱的利润是600元,每1吨 乙种棉纱的利润是900元,工厂在生产这两种棉纱的计划中要求 消耗一级子棉不超过300吨、二级子棉不超过250吨.甲、乙两 种棉纱应各生产多少(精确到吨),能使利润总额最大?
资源 一级子棉(吨) 二级子棉(吨) 利润(元)
产品 甲种棉纱 乙种棉纱 资源限额 (吨) (吨) (吨) 2 1 600 1 2 900 300 250

第3章 线性规划.ppt

第3章 线性规划.ppt
max z x1 x2 则凸多边形的边AB 上的所有点都是问 题的解。因此,解 是无穷多个。
x2
400
300 A
250 B
x2 250
x1 x2 300
0
200
300
x1
2x1 x2 400 16
第3章 线性规划
3. 无最优解(目标函数值
x2
为无穷大或无穷小)。
若例3-4中式(b),(c)的约 250
成立,则称x为凸集D的极点。即在凸集上不能表 示成相异两点凸组合的点,称为极点;在线性 规划问题的凸集上称之为顶点。
20
第3章 线性规划
3. 基本解:对于有n个变量、m个约束方程的标 准线性规划问题,取其m个变量,若这些变量在 约束方程中的系数列向量线性无关,则它们组 成一组基本变量。确定了一组基本变量后,其 它n-m个变量称为非基本变量。
变量约束: xi 0, 1 i 4
6
第3章 线性规划
一、线性规划问题的标准形式(※)
1. 标准形式
目标函数: 约束条件:
n
max z cj xj j 1
n
aij xj b0i , i 1, 2,
j 1
, m, (b0i 0)
变量约束: xj 0, j 1, 2, , n
通常把上述三个式子描述的问题称为标准线
5. 基本可行解:如果基本解中的每一个变量都是非 负的,即满足变量约束 xj 0, (1 j n) 的基本解称 为基本可行解。如果在基本可行解中至少有一个基 本变量为零,则该解称为退化的基本可行解,反之, 称为非退化的基本可行解。
注:基本可行解既是基本解、又是可行解,它对应 于线性规划问题可行域的顶点。
9
第3章 线性规划
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i 1
定理:若检验数全小于等于零,且某一个非基变量 的检验数为0,则线性规划问题有无穷多最优解。 (无穷多最优解情况) 证明:设通过迭代已得最优解 X 0
按前述规则将非基变量 xm k 换入基变量中, 得到新基可行解 ,可知 仍为最优解。于是 X X 与 X 0连线上所有的点都是最优解。 X 命题成立。
B=(P3,P4 ,P5 )=
1 0 0
0
0
1 0
0 1
x3, x4 , x5是基变量,x1,
x2,是非基变量。
用非基变量表示的方程: x3 = 8- x1 - 2x2 x4 = 16- 4x1 (I) x5 = 12 - 4x2 S = 0+ 2x1 +3x2 称(I) 为消去系统,
令非基变量 ( x1 , x2)T=(0,0) T 得基础可行解: x(1)=(0,0,8,16,12) T S1=0 经济含义:不生产产品甲乙,利润为零。 分析:S = 0+ 2x1 + 3x2 (分别增加单位产品甲、乙,目标函数 分别增加2、3,即利润分别增加2百元、 3百元。) 增加单位产品对目标函数的贡献, 这就是检验数的概念。
x1 = 2-x3+(1/2)x5 x4 = 8+ 4x3 -2 x5 x2 =3-(1/4) x5 S = 13-2x3+(1/4)x5
令新的非基变量( x3,x5 )=(0,0)T 得到新的基础可行解: x(3)=(2,3,0, 16 , 0) T S3=13 经济含义:生产甲产品2个,乙产品3个, 获得利润1300元。
增加单位产品甲(x2)比乙对目标函数 的贡献大(检验数最大),把非基变量 x2换成基变量,称x2为换入基变量,而 把基变量x5换成非基变量,称x5为换出 基变量。 (在选择出基变量时,一定保证消去系 统为正消去系统)(最小比值原则)
事实上,当x1 =0,有 x3 = 8- 2x2≥0 x4 = 16≥0 x5 = 12 - 4 x2 ≥0
分析: S = 13-2x3+(1/4)x5 x5系数仍为正数,确定x5为换入变量。 在保证常数项非负的情况下, x5换入, x3=0 。有 x1 = 2+(1/2)x5≥0 x4 = 8 -2x5 ≥0 (Ⅵ ) x2= 3-(1/4)x5 ≥0
min{- ,4,12 }= 4
确定x4为换出变量。有 x1 -(1/2)x5 =2-x3 2x5= 8 +4 x3 -x4 x2 +(1/4)x5 = 3
(1)
线性规划为求最大化的标准型: 定理:若非基变量检验数严格小于零,则线 性规划问题有唯一最优解。
定理:若检验数全小于等于零,且某一个非基变量 的检验数为0,则线性规划问题有无穷多最优解。
定理:若某一个非基变量的检验数大于0,其系数列向
量Pm+k≤0,则原问题无最优解。(无界解的情况)
定理:若存在检验数大于零,但所对应的换入变量Xm+k
的系数向量Pm+k≤0,则原问题无最优解。(无界解的情况)
证明: X ( 0 ) (b , b , b ,0, ,0) 1 2 m
为一基可行解,有一个变量Xm+k对应
m k>0, ai ,m k 0

构造一个新的解
即: x1 =4-(1/4)x4 x5=4 +2 x3 -(1/2)x4 (Ⅶ) x2 =2-(1/2)x3 +(1/8)x4 S = 14-(3/2)x3-(1/8)x4 得到新的消去系统 目标函数中的非基变量的系数无正数, S4 = 14 是最优值, x(4)=(4,2, 0, 0,4) T是最 优解。 该企业分别生产甲产品4个,乙产品2个可 获得利润1400元。
i 1
n
m
z z0
j m 1

j
x j , z0 C B B b

j 0 时,达到最优。
单纯形表格(非矩阵形式):
cj→ CB c1 c2 … cm XB x1 x2 … xm b b1 b2 … bm c1 … x1 1 0 0 0 0
m
… … … … … …
cm xm 0 0 0 1
b2
……………
am1 am2 …. amn c1 x1
bn 0
c2
CT= …… cn X=
x2
0= …… xn
0
….. 0
并且
r(A)=m<n.
1.最优解判别定理:
不妨假设 A=(B , N)(B为一个基)
XB 相应地有 X= X N
由(1-17)(1-18)
C= (CB , CN)
x2
50
40 30 max S = 2x1 +3x2 s.t. x1+2x2 +x3 =8 4x1 +x4 = 16 4x2 +x5 = 12 x1 , x2 , x3 , x4 ,x5 ≥ 0
X1 (0,0), X2 (0,3) X3 (2,3), X4 (4,2)
4x20 2 = 12
4x1 = 16
cm+1 xm+1 a1,m+1 a2,m+1 … am,m+1

… … … … …
cn xn a1,n a2,n … am,n cn -∑ c i ai,n θi θ1 θ2

θn
c -Z j-zj-∑ c i bi
0 cm+1 -∑ c i ai,m+1…
j c j ci aij , j m 1,, n
X3 Q3 Q2 X4
x1+2x2 = 8
X2 Q4
10
X1 O
Q1
x1
二、已知初始可行基求最优解
线性规划标准型的矩阵形式(3):
MAX S =
CX
(1-17)
s.t.
AX=b
X>=0
(1-18)
(1-19)
a11 a12 …. a1n
b1
A=
a21 a22 …. a2n
……………………………
b =


基本解:令非基变量=0,则由Ax=b可求出一个解,这个解x称 为基本解。


基本可行解:满足非负条件的基本解称为基本可行解。
可行基:对应于基本可行解的基. 最优解:使目标函数达到最优值的可行解称为最优解。
复习:线性规划的基本性质
若线性规划有最 优解,则最优解必在可 行域的顶点上达到。
X
可行域内部的点 • 可行解? 是 • 最优解? 不
复习:线性规划的基本性质
定理2.1:线性规划的可行域:
D {x | Ax b, x ( x1 ,, xi ,, xn ) 0}
是凸集(凸多面体)。 引理2.1:线性规划的可行解 x ( x1 ,, xn ) 为基本可行解的 充分必要条件是x的正分量所对应的系数列向量是线性无关的, 即每个正分量都是一个基变量。
则对任意的 x >= 0 有
定理(最优解判别准则)
对于可行基B ,若
C -CB B-1A ≤ 0
则对应于基B的基础可行解x就是基础最 优解,此时的可行基就是最优基。 σ=C - CB B-1A为检验数。 基变量的检验数: CB- CB B-1B = 0
C - CB B-1A =(0, CN - CB B-1N )
一、消去法
例1:一个企业需要同一两种原材料生产甲 乙两种产品,它们的单位产品所需要的原材 料的数量及所耗费的加工时间如下表。又已 知生产甲产品的单位利润为2(百元),生 产乙产品的单位利润为3(百元),那么, 该企业应如何安排生产计划,才能使获得的 利润达到最大?
ú Æ ² · /× Ê Ô ´ ­ ² Ô Ä Á Ï 1£ ¨¶ Ö £ © ­ ² Ô Ä Á Ï 2£ ¨¶ Ö £ © Ó ¹ ¼ ¤Ê ±¼ ä ¨ £ Ð ¡ Ê ±£ ©
(1) x b a >0 i i i, m k (1) x mk (1) x 0, j m 1, , n, j m k j
X
(1)
,分量为
(1) a 0 , x 0. i 因 i ,m k
z z0 mk ,
为可行解。 X , z .
约束条件的增广矩阵为: 1 (A b)= 4 0 2 1 0 0 0 1 4 0 0 0 8
0 16 1 12
显然 r(A) = r(A b) = 3 < 5,该问题 有无穷多组解。
A=(P1,P2,P3,P4 ,P5 ) = 1 4 0 2 0 4 1 0 0 0 1 0 0 0 1
X=(x1, x2, x3, x4 , x5)T
令非基变量XN = 0

X = (XB , XN) T =( B-1b , 0)T为基础解,其 目标函数值为 S = CB B-1b 只要XB = B-1b >= 0, X=( B-1b , 0) T >=0 X为基础可行解, B就是可行基。
另外,若满足 CN- CB B-1N ≤ 0
或 CB B-1N - CN ≥0 S = CX ≤ CB B-1b 即对应可行基B的可行解x为最优解。
(Ⅱ)
min(8/2,12/4)=3, 确定x5为换出基变量。
确定了换入变量x2 ,换出变量x5 以后, 得到新的消去系统:
x3 = 2- x1+(1/2) x5 x4 = 16-4 x1 x2= 3 - (1/4)x5
S= 9+2 x1 -(3/4)x5 令新的非基变量( x1,x5 )=(0,0)T 得到新的基础可行解: x(2)=(0,3,2, 16 , 0) T S2= 9 经济含义:生产乙产品3个,获得利润9 百元。
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