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运 筹 学 课 件

运 筹 学 课 件

12/3 4
z
1 2
x4
x5 42
x3
2 3
x4
1 3
x5
4
新典式
主元化 为1,主 元所在
x2
1 2
x4
6
列的其 余元素
x1
2 3
x4
1 3
x5
4
化为0
观察最后一个典式,所有检验数均为非负, 故其对应的基本可行解为最优解,即
X * 4,6,6,0,0T z* 42
去掉引入变量,得原问题的最优解为:
运筹学课件
目录
运筹学概论 第一章 线性规划基础 第二章 单纯形法 第三章 LP对偶理论 第四章 灵敏度分析 第五章 运输问题 第六章 整数规划 第七章 动态规划 第八章 网络分析
第二章 单纯形法
(SM-Simplex Method)
1947年,美国运筹学家Dantzig提出,原理是 代数迭代。
单纯形法中的单纯形的这个术语,与该方法毫 无关系,它源于求解方法的早期阶段所研究的一 个特殊问题,并延用下来。
CB B1b B1b
z
CB B1N CN X N X B B1NX N
CB B1b B1b
上述方程组的矩阵形式为
10
0 I
CB
B1N B1N
CN
z XB XN
CB B1b B1b
上式的系数增广阵称为对应于基B的单纯形表:
T(B)
CB B1b B1b
0 I
CB
B1N B1N
CN
形式的LP问题,必须解决三个问题: ⑴初始基本可行解的确定; ⑵解的最优性检验; ⑶基本可行解的转移规则。 这里先放一下⑴,研究⑵和⑶,为此,

运筹学课件--运筹学完整课件 - 副本

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5
6
22:00——2:00
2:00——6:00
20
30
设司机和乘务人员分别在各时间段开始时上班,并连续工作 8小时,问该公交线路应怎样安排司机和乘务人员,即能满 足工作需要,又使配备司机和乘务人员的人数减少?
2016/10/29 运筹学
线性规划在管理中的应用
min x1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 x1 x 6 60 x1 x 2 70 x 2 x 3 60 s .t x 3 x 4 50 x 4 x 5 20 x 5 x 6 30 x , x , x , x , x , x 0 1 2 3 4 5 6
Page 11
故人为添加两个单位向量,得到人工变量单纯形法数学模型:
其中:M是一个很大的抽象的数,不需要给出具体的数值, 可以理解为它能大于给定的任何一个确定数值;再用前面介 绍的单纯形法求解该模型,计算结果见下表。
2016/10/29
运筹学
单纯形法的进一步讨论-人工变量法
cj CB -M 0 -M 0 -M -1 2 -M -1 2 3 -1 XB x6 x5 x7 x6 x5 x3 x2 x5 x3 x2 x1 2016/10/29 x3 b 4 10 1 3 8 1 3/5 31/5 11/5 13 31/3 19/3 3 x1 -4 1 2 3-2M -6 -3 2 5-6M -6/5 3/5 -2/5 5↑ 0 1 0 0 2 x2 3 -1 -2 2+M 5 3 -2 5M↑ 1 0 0 0 1 0 0 0 -1 x3 1 2 1 -1+2M↑ 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 运筹学 0 0 x4 -1 0 0 -M -1 0 0 -M -1/5 3/5 -2/5 0 1 1 0 -5 0 1 0 0 0 1 0 0 2 5/3 2/3 -25/3 1 0 0 0 0 x5 0 1 0 -M x6 1 0 0 -M x7 0 0 1

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线性规划通常解决下列两类问题:
(1)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、原标材料、人工、时间等) 去完成确定的任务或目标 (2)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.)
线性规划问题的数学模型
例1.1 如图所示,如何截取x使铁皮所围成的容积最 大?
(2)
x j 0, j 1,2,, n (3)
求解线性规划问题,就是从满足约束条件(2)、(3)的方程组 中找出一个解,使目标函数(1)达到最大值。
线性规划问题的数学模型
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可行解:满足约束条件②、③的解为可行解。所有可行解 的集合为可行域。
最优解:使目标函数达到最大值的可行解。
绪论
本章主要内容: (1)运筹学简述 (2)运筹学的主要内容 (3)本课程的教材及参考书 (4)本课程的特点和要求 (5)本课程授课方式与考核 (6)运筹学在工商管理中的应用
运筹学简述
Page 2
运筹学(Operations Research) 系统工程的最重要的理论基础之一,在美国有人把运筹
学称之为管理科学(Management Science)。运筹学所研究的 问题,可简单地归结为一句话: “依照给定条件和目标,从众多方案中选择最佳方案” 故有人称之为最优化技术。
Page 3
运筹学的主要内容
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数学规划(线性规划、整数规划、目标规划、动态 规划等) 图论 存储论 排队论 对策论 排序与统筹方法 决策分析
本课程的教材及参考书
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❖选用教材 ➢ 《运筹学基础及应用》胡运权主编 哈工大出版社
❖参考教材 ➢ 《运筹学教程》胡运权主编 (第2版)清华出版社 ➢ 《管理运筹学》韩伯棠主编 (第2版)高等教育出版社 ➢ 《运筹学》(修订版) 钱颂迪主编 清华出版社

运筹学OperationalResearchppt课件

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XB = ( x1 , x2 , … , xm )T,其余的变量称为非基变量, 记为 XN = ( xm+1 , xm+2 , … , xm+n ) T , 故有 X = XB + XN
– 最多有 Cmmn 个基
21
关于标准型解的若干基本概念:
• 可行解与非可行解 – 满足约束条件和非负条件的解 X 称为可行解,满足 约束条件但不满足非负条件的解 X 称为非可行解
3
1
1
1
6.5
4
1
0
3
7.4
5
0
3
0
6.3
6
0
2
2
7.2
余料
0.1 0.3 0.9 0 1.1 0.2
若目标函数为使购裁买剪的后 钢零筋料最少,则有
min f (x) x01.1x1x2 0.x33x2x40.9x35 0xx6 4 1.1x5 0.2x6
2x11 x22 x33 x44 100
x3 =10 x2 =10 x2 =8 x2 =7
x4 =8 x4 =-2 x3 =2 x3 =3
x5 =7
x5 =-3 x5 =-1 x4 =1
O 基础可行解 F 基础解 E 基础解 A 基础可行解
f(x)=36
5 x1, x2 , x3, x4 , x5 0
4
最3 优解 :
x1
2
2,
x2
6,
m2 ax f ( x)K 361 .
同时不等号也要反向 • 第i 个约束为 型,在不等式左边增加一个非负的变量
xn+i ,称为松弛变量;同时令 cn+i = 0
• 第i 个约束为 型,在不等式左边减去一个非负的变量

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– 无穷多个最优解。若将例1中的目标函数变为 max z=50x1+50x2,则线段BC上的所有点都代表 了最优解;
– 无界解。即可行域的范围延伸到无穷远,目标 函数值可以无穷大或无穷小。一般来说,这说 明模型有错,忽略了一些必要的约束条件;
– 无可行解。若在例1的数学模型中再增加一个约 束条件4x1+3x2≥1200,则可行域为空域,不存在 满足约束条件的解,当然也就不存在最优解了。
• 交叉学科 --涉及经济、管理、数学、工程和系统等 多学科
• 开放性 --不断产生新的问题和学科分支
• 多分支 --问题的复杂和多样性
2
运筹学的主要内容
线性规划
数 非线性规划

整数规划

动态规划

多目标规划

双层规划
最优计数问题

组 合
网络优化

优 排序问题 化 统筹图

对策论
随 排队论
机 优 化
13
组织 宝洁公司 法国国家铁路
应用
Interface 每年节支 期刊号 (美元)
重新设计北美生产和分销系统以 1-2/1997 2亿 降低成本并加快了市场进入速 度
制定最优铁路时刻表并调整铁路 1-2/1998 1500万更多
日运营量
年收入
Delta航空公司 IBM
进行上千个国内航线的飞机优化 配置来最大化利润
负。当某一个右端项系数为负时,如 bi<0,则把该 等式约束两端同时乘以-1,得到:-ai1 x1-ai2 x2… -ain xn = -bi。
30
例:将以下线性规划问题转化为标准形式
则该极小化问题与下面的极大化问题有相同的最优解,

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整数规划的解法
总结词
整数规划的解法可以分为精确解法和近似解法两大类。
详细描述
整数规划的解法可以分为两大类,一类是精确解法,另一类是近似解法。精确解法包括割平面法、分支定界法等, 这些方法可以找到整数规划的精确最优解。而近似解法包括启发式算法、元启发式算法等,这些方法可以找到整 数规划的近似最优解,但不一定能保证找到最优解。
模拟退火算法采用Metropolis准则来 判断是否接受一个较差解,即如果新 解的能量比当前解的能量低,或者新 解的能量虽然较高但接受的概率足够 小,则接受新解。
模拟退火算法的应用
01
模拟退火算法在旅行商问题中得到了广泛应用。通过模拟退火算 法,可以求解旅行商问题的最优解,即在给定一组城市和每对城 市之间的距离后,求解访问每个城市恰好一次并返回出发城市的 最短路径。
动态规划的解法
确定问题的阶段和状态
首先需要确定问题的阶段和状态,以便将问 题分解为子问题。
建立状态转移方程
根据问题的特性,建立状态转移方程,描述 状态之间的转移关系。
求解子问题
求解每个子问题,并存储其解以供将来使用。
递推求解
从最后一个阶段开始,通过递推方式向前求 解每个阶段的最优解。
动态规划的应用
线性规划的解法
单纯形法
01
单纯形法是求解线性规划问题的经典方法,通过迭代过程逐步
找到最优解。
对偶理论
02
对偶理论是线性规划的一个重要概念,它通过引入对偶问题来
简化求解过程。
分解算法
03
分解算法是将大规模线性规划问题分解为若干个小问题,分别
求解后再综合得到最优解。
线性规划的应用
生产计划
线性规划可以用于生产计划问题, 通过优化资源配置和生产流程, 提高生产效率和利润。

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它涉及到的问题包括最短路径、 最小生成树、最大流等。
图论与网络优化在计算机科学、 交通运输、通信网络等领域有 广泛应用,如路由算法、网络 设计等。
03 运筹学在现实生活中的应 用
生产与库存管理
01
02
03
生产计划
运筹学通过数学模型和算 法,帮助企业制定生产计 划,优化资源配置,提高 生产效率。
库存控制
Excel Solver的特点
Excel Solver易于使用
它提供了一个直观的用户界面,用户可以通过简单的拖放操作来定义问题。
Excel Solver具有广泛的适用性
它可以处理各种类型的优化问题,包括线性规划、整数规划、目标规划、非线性规划等。
Excel Solver具有高效性
它使用了多种优化算法,可以快速求解大规模问题。
它使用了高效的算法和优化的数据结构,可以快速地处理大规模数据和计算任务。
05 案例分析与实践
生产计划优化案例
总结词
生产计划是企业管理中的重要环节,通过优化生产计划可以提高企业的生产效率 和资源利用率。
详细描述
生产计划优化案例主要涉及如何根据市场需求、产品特性、生产能力等因素制定 合理的生产计划,以实现生产效益的最大化。具体包括对生产计划的制定、执行 、调整等环节进行优化,提高生产计划的准确性和灵活性。
运筹学的重要性
01
提高效率
降低成本
02
03
增强决策科学性
运筹学能够通过优化资源配置和 流程,提高系统的效率和生产力。
通过合理的资源配置和计划安排, 运筹学可以帮助企业降低成本和 资源消耗。
运筹学提供的数据分析和模型预 测等方法,有助于增强决策的科 学性和准确性。

运筹学教学课件(全)

运筹学教学课件(全)

实用举例
某公司通过市场调研,决定生产高中档新型拉杆箱。 某分销商决定买进该公司3个月内的全部产品。拉杆箱生 产需经过原材料剪裁、缝合、定型、检验和包装4过程。
通过分析生产过程,得出:生产中档拉杆箱需要用 7/10小时剪裁、5/10小时缝合、1小时定型、1/10小时检 验包装;生产高档拉杆箱则需用1小时剪裁、5/6小时缝合、 2/3小时定型、1/4小时检验包装。由于公司生产能力有限, 3月内各部的最大生产时间为剪裁部630小时、缝合部600 小时、定型部708小时、检验包装部135小时。
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 )T 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。
定理2.2:线性规划问题的基本可行解x对应于可行域的顶点
通过分析生产过程,得出:生产中档拉杆箱需要用
7/10小时可剪裁以、通5/1过0小线时性缝合规、划1小求时定解型!、1/10小时
检验包装;生产高档拉杆箱则需用1小时剪裁、5/6小时 缝合、2/3小时定型、1/4小时检验包装。由于公司生产 能力有限,3月内各部的最大生产时间为剪裁部630小时、 缝合部600小时、定型部708小时、检验包装部135小时。
x2
L1:x1=6 L3:2x1+3x2=18
B 可行域
L2:x2=4 最优解
x1
4x1+3x2
解的特殊情况——解的特殊情况——无界解
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
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绪论
运筹学的发展趋势 成熟的学科分支向纵深发展 新的研究领域产生 与新的技术结合 与其他学科的结合加强 传统优化观念不断变化
运筹学的主要内容
数学规划(线性规划、整数规划、目标规划、动态 规划等) 图论 存储论 排队论
对策论
排序与统筹方法 决策分析
运筹学的主要内容
1. 线性规划(Linear Program)是一个成熟的分支,它有 效的算法——单纯形法,主要解决生产计划问题,合理下料 问题,最优投资问题。 2. 整数规划(Integrate Program):在线性规划的基础上,变 量加上整数约束。 3. 非线性规划(Nonlinear Program):目标函数和约束条件 是非线性函数,如证券投资组合优化:如何合理投资使风险 最小。 4. 动态规划(Dynamic Program):多阶段决策问题。是美国 贝尔曼于1951年提出的。
绪论
绪论
运筹学简述
运筹学(Operations Research,简写OR ) 系统工程的最重要的理论基础之一,在美国有人把运筹 学称之为管理科学(Management Science)。运筹学所研究的 问题,可简单地归结为一句话:
“依照给定条件和目标,从众多方案中选择最佳方案”
故有人称之为最优化技术。
9、决策分析(Decision Analysis) :主要研究定量化决策。
本课程的教材及参考书
选用教材

《运筹学教程》胡运权主编 (第3版)清华出版社 《运筹学基础及应用》胡运权主编 哈工大出版社
参考教材



《管理运筹学》韩伯棠主编 (第2版)高等教育出版社
《运筹学》(修订版) 钱颂迪主编 清华出版社
运筹学的主要内容
5、图与网络(Graph Theory and Network):中国邮递员问 题、哥尼斯堡城问题、最短路、最大流问题。 6、存储论(Inventory Theory):主要解决生产中的库存问 题,订货周期和订货量等问题。 7、排队论(Queue Theory):主要研究排队系统中的系统排 队和系统拥挤现象,从而评估系统的服务质量。 8、对策论(Game Theory):主要研究具有斗争性质的优化问 题。
“运作研究(Operational Research)小组”: 解决复杂的战略和战术问题。例如:
1. 如何合理运用雷达有效地对付德军德空 袭 2. 对商船如何进行编队护航,使船队遭受 德国潜艇攻击时损失最少; 3. 在各种情况下如何调整反潜深水炸弹的 爆炸深度,才能增加对德国潜艇的杀伤 力等。
绪论
课堂考勤 (50%)
平时作业 (50%)
运筹学在经济管理中的应用
运筹学在经济管理中的应用涉及的方面:
1. 2. 3. 4.
生产计划
运输问题
人事管理 库存管理
5.
6. 7.
市场营销
财务和会计 物流配送
另外,还应用于设备维修、更新和可靠性分析,项目的选择 与评价,工程优化设计等。
绪论
20世纪50年代中期,钱学森、许国志等教授在国内全面介 绍和推广运筹学知识,1956年,中国科学院成立第一个运筹学研 究室,1957年运筹学运用到建筑和纺织业中,1958年提出了图上 作业法,山东大学的管梅谷教授提出了“中国邮递员问题”, 1970年,在华罗庚教授的直接指导下,在全国范围内推广统筹方 法和优选法。 1978年11月,在成都召开了全国数学年会,对运筹学的理论 与应用研究进行了一次检阅,1980年4月在山东济南正式成立了 “中国数学会运筹学会”,1984年在上海召开了“中国数学会运 筹学会第二届代表大会暨学术交流会”,并将学会改名为“中国 运筹学会”。
绪论
运筹学的历史与发展 “运筹学思想的出现可以追溯到很早—“田忌赛马” 。 齐王要与大臣田忌赛马,双方各出上、中、下马各一匹, 对局三次,每次胜负1000金。田忌在好友、著名的军事谋 略家孙膑的指导下,以以下安排: 齐王 上 中 下
田忌



绪论
丁谓的皇宫修复工程
北宋年间,丁谓负责修复火毁的开封皇宫。他 的施工方案是:先将皇宫前的一条大街挖成一条大 沟,将大沟与汴水相通。使用挖出的土就地制砖, 令与汴水相连形成的河道承担繁重的运输任务;修 复工程完成后,实施大沟排水,并将原废墟物回填, 修复成原来的大街。丁谓将取材、运输及清废用 “一沟三用”巧妙地解决了,体现了系统规划的思 想。
在生产管理方面的应用,最早是1939年前苏联的康特洛为奇提 出了生产组织与计划中的线性规划问题,并给出解乘数法的求解方 法,出版了第一部关于线性规划的著作《生产组织与计划中的数学 方法》。 但当时并没有引起重视,直到1960年康特洛为奇再次出版了 《最佳资源利用的经济计算》,才受到国内外的一致重视,为此康 特洛为奇获得了诺贝尔经济学奖。 线性规划提出后很快受到经济学家的重视,如:二次世界大战 中从事运输模型研究的美国经济学家库普曼斯(T.C.Koopmans), 他很快看到了线性规划在经济中应用的意义,并呼吁年轻的经济学 家要关注线性规划。其中阿罗、萨谬尔逊、西蒙、多夫曼和胡尔威 茨等都获得了诺贝尔奖。
运筹学
( Operations Research )
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第一章
运 筹 帷 幄 之 中 决 胜


千 里 之
Introduction

绪论
本章主要内容: (1)运筹学简述 (2)运筹学的主要内容 (3)本课程的教材及参考书 (4)本课程的特点和要求 (5)本课程授课方式与考核 (6)运筹学在经济管理中的应用
本课程的特点和要求
先修课:高等数学,基础概率、线性代数 特点:系统整体优化;多学科的配合;模型方法的应用 运筹学的研究的主要步骤:
真实系统
数据准备
系统分析 问题描述
模型建立 与修改
模型求解 与检验为主,结合习题作业
学科总成绩
平时成绩 (40%)
期末成绩 (60%)
绪论
国际上运筹学的思想可追溯到1914年,当时的 兰彻斯特提出了军事运筹学的作战模型。1917年, 丹麦工程师埃尔朗在研究自动电话系统中通话线路 与用户呼叫的数量关系问题时,提出了埃尔朗公式, 研究了随机服务系统中的系统排队与系统拥挤问题。 存储论的最优批量公式是在20世纪20年代初提出的。
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