运筹学胡运权第五版课件(第二章)

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运筹学胡运权第五版课件

运筹学胡运权第五版课件

V5 12 7
5
4
3
2
0
1 3
1
0 4
3
4 0
v7 ∞ 10 10 8
⑶ 构造任意两点间最多可经过3个中间点到达 的最短距离矩阵 D(2)= dij(2) 其中 dij(2)= min { dir(1)+ drj(1)}
r
i
dir
(1)
r
drj(1)
j
v1 v2 v3 v4 v5 v6 v7
• • •
悬挂边 孤立点 偶点 奇点
悬挂点的关联边,如 e8 次为0的点 次为偶数的点,如 v2 次为奇数的点, 如 v5
5、链:图中保持关联关系的点和边的交替序列,其 中点可重复,但边不能重复。 路:点不能重复的链。 圈:起点和终点重合的链。 回路:起点和终点重合的路。 连通图:任意两点之间至少存在一条链的图。 完全图:任意两点之间都有边相连的简单图。 n(n 1) 2 n阶完全图用Kn表示,边数= C n
狄克斯屈拉算法
既可以求两点之间的最短 距离,又可以确定最短路
求某两点之间的最短距离
(0)= V2 D
5
2
∞ ∞ ∞ ∞
5
0
∞ 2
7 0 2 7
7
6
∞ ∞
∞ ∞ 2
V3 2
∞ 0
∞ 4
V4 ∞ 2
V5 ∞ 7
∞ 6
0
1
1
0 6
3
6 0
V6 ∞ ∞ 4
v7 ∞ ∞ ∞ ∞ 3
注意:D(0)是一个对称矩阵,且对角线上的元素全是0.
⑵ 构造任意两点间直接到达、或者最多经过1 个中间点到达的最短距离矩阵D(1)= dij(1) 其中

运筹学PPT完整版胡运权

运筹学PPT完整版胡运权

C
m n
基可行解:满足变量非负约束条件的基本解,简称基可
行解。
可行基:对应于基可行解的基称为可行基。
可 行 解
非可行解
基解
基可行解
线性规划问题的数学模型
例1.4 求线性规划问题的所有基矩阵。
Page 30
解: 约束方程的系数矩阵为2×5矩阵 r(A)=2,2阶子矩阵有10个,其中基矩阵只有9个,即
运筹学的历史
“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。
Page 4
线性规划问题的数学模型
约束方程的转换:由不等式转换为等式。
aij x j bi
aij x j xni bi
xni 0 称为松弛变量
aij x j bi
aij x j xni bi
xni 0 称为剩余变量
变量 x j 的变0换 可令 xj x,j 显x然j 0
Page 23
用 x3 x3 替换 x3 ,且 x3 , x3 0
线性规划问题的数学模型
Page 25
(2) 第一个约束条件是“≤”号,在“≤”左端加入松驰变量x4, x4≥0,化为等式;
(3) 第二个约束条件是“≥”号,在“≥”左端减去剩余变量x5, x5≥0;
(4) 第3个约束方程右端常数项为-5,方程两边同乘以(-1),将右 端常数项化为正数;
x
v a 2x2 x a dv 0 dx
2(a 2 x) x (2) (a 2 x)2 0

《运筹学教程》胡云权 第五版 运筹学--线性规划--2单纯形法

《运筹学教程》胡云权 第五版 运筹学--线性规划--2单纯形法

x1, x2, …, xn ≥ 0
其中bi ≥0 ,i = 1, 2, …, m
右端项非负
线性规划的求解方法——图解法
Max Z= x1 + 2 x2 2 x1 + 2 x2 ≤ 8 2 x1 + 2 x2 = 8
4
Z=6 3
最优解:x1=2, x2=2
最优值:Z=6
0 x1 + 2 x2 ≤ 4
线性规划问题数学模型的一般形式
Z c1x1 c2 x2 cn xn 目标函数: max(min)
三要素
a11 x1 a12 x2 a1n xn (, )b1 约束条件: a21 x1 a22 x2 a2 n xn (, )b2 a x a x a x (, )b mn n m m1 1 m 2 2 x1 , x2 ,, xn 0
x1 , x2 ≥ 0
2
2 x2 = 4
图解法步骤:
Z=2 1 o 1 2 3 4 x1
1、建立直角坐标系;
2 、图示约束条件,判断可行域;
3 、图示目标函数和寻找最优解;
解的重要概念
可行解(或可行点) :满足所有约束条件的向量 x ( x1 , x2 , xn ) 可行域:所有的可行解的全体
1 x1 2 x2 x3 x4 3 2 x1 x2 x , x , x , x 0 1 2 3 4
6个基,最多 C m 个 n
线性规划标准型解的概念
基解:当A中的基B取定后,不妨设B表示A中的前m列,则可 记 A (B N ) ,相应地X ( X B X N )T , 约束条件AX=b可表示为 X B ,即 X B1b B1NX ,当取 X 0 时,则 X B1b B N AX ( B N ) b N B

运筹学胡运权第五版课件

运筹学胡运权第五版课件
运筹学胡运权第五 版课件大纲
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目录
添加目录项标题 运筹学基础知识 整数规划 图论与网络优化
课件概览 线性规划 动态规划
01
添加章节标题
02
课件概览
课件简介
课程名称:运筹学胡运权第五版课件 课程内容:包括线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划、图与网络优化等 课程目标:帮助学生掌握运筹学的基本理论和方法提高分析和解决问题的能力 课程特点:理论与实践相结合注重案例分析和实际问题的解决
最小生成树问题:在无向图中寻找最小生 成树
最大流问题:在流网络中寻找最大流
最小费用流问题:在流网络中寻找最小费 用流
网络可靠性问题:评估网络可靠性提高网 络稳定性
网络优化算法:如Dijkstr算法、Floyd算 法、Kruskl算法等
网络优化算法
最短路径算 法:Dijkstr
算法、 Floyd算法

图论与网络优化应用案例
物流网络优化:通过图论方 法优化物流网络降低物流成 本
社交网络优化:通过图论方 法优化社交网络提高社交网
络的稳定性和可靠性
交通网络优化:通过图论方 法优化交通网络提高交通效 率
电力网络优化:通过图论方 法优化电力网络提高电力系
统的稳定性和可靠性
感谢观看
汇报人:
课件结构
• 运筹学概述 • 线性规划 • 非线性规划 • 动态规划 • 随机规划 • 决策分析 • 网络规划 • 排队论 • 库存论 • 博弈论 • 运筹学应用案例 • 运筹学发展前景 • 运筹学与其他学科的关系 • 运筹学学习方法与技巧
课件特点
内容全面:涵盖了运筹学的基本概念、理论和方法 结构清晰:按照章节进行划分便于理解和掌握 实例丰富:提供了大量的实例和案例便于理解和应用 习题丰富:提供了大量的习题和练习便于巩固和提高

运筹学 胡运权 第二章

运筹学 胡运权 第二章
《运筹学》 运筹学》
第1页
第二章 线性规划的对偶理论
一、问题的提出: 设用两种原料(A、B)
生产三种产品的一个生产计划问题
m f ( x) = x1 + 2x2 + 4x3 ax x1 + 2x2 + 2x3 ≤ 25 s.t. 2x1 + x2 + 2x4 ≤15 x1, x2 , x3 ≥ 0
华东师范大学
《运筹学》 运筹学》
第11页 11页
弱对偶性的推论: 对偶性的推论:
max问题的任何可行解目标函数值是其对偶min问 题目标函数值的下限; min问题的任何可行解目标 函数值是其对偶max问题目标函数值的上限。 如果原max(min)问题为无界解,则其对偶 min (max) max(min) 问题无可行解。 如果原max(min)问题有可行解,其对偶 min (max) 问题无可行解,则原问题为无界解。 存在原问题和对偶问题同时无可行解的情况。
华东师范大学
14 December 2010
《运筹学》 运筹学》
第10页 10页
1. 弱对偶性定理(P55) 对偶问题(min)的任何可行解Y0,其目 标函数值 bTY0 总是不小于原问题(max) 的任何可行解X0的目标函数值CTX0, 即 CTX0 ≤ bTY0
14 December 2010
14 December 2010
华东师范大学
《运筹学》 运筹学》
第8页
表2.1 对偶变换的规则
原问题(max,≤) ≤ 原问题 系数矩阵 A 目 标 系数 C 常数 项 b 第 i 行约束条件为 ≤ 型 第 i 行约束条件为 ≥ 型 第 i 行约束条件为 = 型 决策变量 xj ≥ 0 决策变量 xj ≤ 0 决策变量 xj ±不限 ⇔ ⇔ ⇔ ⇔ ⇔ ⇔ ⇔ ⇔ ⇔ 对偶问题(min,≥) ≥ 对偶问题 系数矩阵 AT 常数项 b 目 标 系数 C 对偶变量 yi ≥ 0 对偶变量 yi ≤ 0 对偶变量 yi ±不限 第 j 行约束条件为 ≥ 型 第 j 行约束条件为 ≤ 型 第 j 行约束条件为 = 型

运筹学胡运权第02章

运筹学胡运权第02章

•极大化问题的每个约束对应于极小化问题 的一个变量,其每个变量对应于对偶问题 的一个约束。
max Z c1 x1 c2 x2 cn xn
对 偶 问 题 的 定 义
a11 x1 a12 x 2 a1n x n (, )b1 a 21 x1 a 22 x 2 a 2 n x n (, )b2 a x a x a x (, )b m2 2 mn n m m1 1 x j 0( 0, 或符号不限) j 1 ~ n
c3 x3 c3 x3 max z c1 x1 c2 x2
对偶变量 y1 y2′
y2″
y3′
非 对 偶 形 式 的 原对 偶 问 题

例2-4
b2 y2 b3 y3 min w b1 y1 b2 y2
令各约束对应的对偶变量分别为y1、y2′、y2″、 -y3′
(2.4a) (2.4b) (2.4c)
(2.4d)
先转换成对称形式,如下:
a11 x1 a12 x2 a13 x3 a13 x3 b1 a x a x a x a x b 2 21 1 22 2 23 3 23 3 s.t. a21 x1 a22 x2 a23 x3 a23 x3 b 2 a x a x a x a x b3 31 1 32 2 33 3 33 3 x1 0,x2 0,x3 0,x3 0
a11 y1 a21 y2 a21 y2 a31 y3 c1 a y a y a y a y c 2 12 1 22 2 22 2 32 3 s.t. a13 y1 a23 y2 a23 y2 a33 y3 c 3 a y a y a y a y c 3 23 2 33 3 13 1 23 2 y1 0,y2 0,y2 0,y3 0

运筹学胡运权第五版课件-第二章

运筹学胡运权第五版课件-第二章

min Z 3 x1 2 x2 3 x3 4 x4 x1 2 x2 3 x3 4 x4 3 x2 3x3 4 x4 5 s.t. 2 x1 3 x2 7 x3 4 x4 2 x1 0,x2 0, x3、x4无约束 解:对偶问题为: max W 3 y1 5 y2 2 y3
3、矩阵形式: P max z CX AX b s.t. X 0
其中
D min w bT Y AT Y C T s.t. Y 0
a1n a2 n amn
C (c1 , c2 , , cn )
b1 b2 b bm
T T
A Y C C Y A
T T T
CX Y AX Y b b Y
T T T
2、最优性: 若 X* 和 Y* 分别是 P 和 D 的可行解且 CX* = bT Y* , 则X*,Y*分别是问题 P和D 的最优解。
对偶问题(D):
max z 2 x1 3 x2 2 x1 2 x2 12 4 x 16 1 s.t. 5 x2 15 x1 , x2 0
min w 12 y1 16 y2 15 y3 2 2 y1 4 y2 s.t. 2 y1 5 y3 3 y , y , y 0 1 2 3
解:第一步 改写为 min 的基本形式
令x1 x1,x2 x2 x2 min z 7 x1 ( 4 x2 x2) 3x3 4 x ( 2 x2 x2) 6 x3 24 1 3x1 ( 6 x2 x2) 4 x3 15 s.t. ( 5 x2 x2) 3x3 30 ( 5 x2 x2) 3x3 30 x1 ,x2,x2,x3 0

运筹08(第二章)运筹学第五版课件(历史上最好的,最全面的课件)

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初始表中是 I 的位置,经变换后成为 B 1
其中 Y ( y 1 , y 2 ,..., y m )

Y CBB
1
1
Y 0 CBB
N
1

CN CBB
1
1
N C N YN
1
b B b;
N B
N ,或
P j B
Pj
例:书 P36 例10,验证上述公式。 上述公式对于灵敏度分析很有帮助 。
b
i 1
m
i
ˆ y i ,于是上式应为等式,即有
a
i 1 j 1
m
n
ij
ˆ ˆ x j yi
b
i 1
m
i
ˆ yi
( a
i 1 j 1
m
n
ij
ˆ ˆ x j bi ) y i 0
2012-8-18
19

a
j 1
n
ij
ˆ x j bi 0 ;
ˆ yi 0
且两者最优目标函数值相等,即 证明 设有线性规划问题
max z min w

max Z CX ; AX X s b ; X , X s 0
经单纯形法计算后,令Y C B B
基可行解 基变量
1
0, 最终表中
非基变量
b
I
0 CB CBB
1
N
B
B
1

j

1 1 N C N C B B N Y C B B
6、设原问题是: max Z CX
2012-8-18
11
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例:写出下列LP问题的对偶问题
max z 5 x1 6 x2 x1 4 x 1 s.t. 解:对偶问题为: 2 x2 4 x2 x1 , x2 8 16 12 0
min w 8 y1 16 y2 12 y3 5 y1 4 y2 s.t.2 y1 4 y3 6 y1 , y2 , y3 0
T T T
x1 x2 X xn
a11 a12 a1n a21 a22 a2 n A am1 am 2 amn
y1 y2 Y ym
b , A , C 为b, A, C的转置
解:第一步 改写为 min 的基本形式
令x1 x1,x2 x2 x2 min z 7 x1 ( 4 x2 x2) 3x3 4 x ( 2 x2 x2) 6 x3 24 1 3x1 ( 6 x2 x2) 4 x3 15 s.t. ( 5 x2 x2) 3x3 30 ( 5 x2 x2) 3x3 30 x1 ,x2,x2,x3 0
对偶的定义
max W’ = -bTY s.t. -ATY≤-CT Y≥0
例 写出下列问题的对偶问题。
min z 7 x1 4 x2 3 x3 4 x1 2 x2 6 x3 24 3 x 6 x 4 x 15 1 2 3 s.t. 5 x2 3 x3 30 x1 0, x2无约束,x3 0
如何安排生产才能使 总的利润最大?
解: LP1
max z=2 x1+3 x2 2 x1+2 x2 12 4x1 16
s.t.
5 x2 15 x10, x2 0
假设另有四海机器厂想租借常山机器厂的全部可用资源进 行生产。问:常山机器厂应该如何给这些资源定出一个合理 的租金,既使四海机器厂愿意租借,又使本厂能得到自己组 织生产这些产品时所能获得的最大收益。
对偶问题D
min w = b1 y1 + b2 y2 + · · · + bm ym s.t. a11 y1 + a21 y2 + · · · + am1 ym c1 a12 y1 + a22 y2 + · · · + am2 ym c2 · · · a1n y1 + a2n y2 + · · · + amn ym cn yi 0,(i=1,2,· · · ,m )
2y 3 3 y1 2y1 y 2 3y 3 2 s.t. 3y1 3y 2 7y 3 3 4y 4y 4y 4 1 2 3 y1 0, y 2 0, y 3无约束
§2.3 对偶问题的基本性质
在本节中设原问题和对偶问题如下:
对偶问题(D):
max z 2 x1 3 x2 2 x1 2 x2 12 4 x 16 1 s.t. 5 x2 15 x1 , x2 0
min w 12 y1 16 y2 15 y3 2 2 y1 4 y2 s.t. 2 y1 5 y3 3 y , y , y 0 1 2 3
解:先改写为原问 题的基本形式:
再对偶化:
最后简化得到已知问 题的对偶问题:
3、互为对偶关系
若LP2是LP1的对偶问题,则LP1是LP2的对偶问题。
max Z=C X
s.t. AX≤b X ≥0
改写
对偶的定义
min W= b TY s.t. AT Y≥ CT Y≥0
改写
min Z’= - CX s.t. - AX≥- b X ≥0
变量
约束
2、一般形式
原问题P s.t. max z = c1 x1 + c2 x2 + · · · + cn xn a11 x1 + a12 x2 + · · · + a1n xn b1 a21 x1 + a22 x2 + · · · + a2n xn b2 · · · am1 x1 + am2 x2 + · · · + amn xn bm xj 0,(j=1,2, · · · ,n)
第二章 线性规划的对偶理论
Dual Theory
§2.1 对偶问题的提出
消耗设备 例 常山机器厂生产 I、 工时 II 两种产品。这两种产品 都分别要在ABC三种不同设 设备A 备上加工。按工艺规定,生 设备B 产每件产品的单位利润、消 设备C 耗三种设备的工时以及各种 利润(元) 设备工时的限额如表: I 2 4 0 2 II 设备工时限 量 2 0 5 3 12 16 15
P max z CX AX b s.t. X 0
D min w bT Y AT Y C T s.t. Y 0
1、弱对偶性(弱对偶原理):设 X 和 Y 分别是问题P 和D的可行解,则必有
__
__
C X bT Y
证明:
__
AX b Y AX Y b
例 直接写出下列线性规划问题的对偶问题。
min z 2 x1 3 x2 5 x3 x4 x4 5 x1 x2 3 x3 2 x 2 x3 4 x4 4 1 s.t. x2 x3 x4 6 x1 0 , x2,x3 0 , x4 无约束
原问题
P
对偶问题 D 对偶变量 y1,y2,y3
对偶目标 w 对偶约束
2 2 y1 4 y2 5 y3 3 2 y1 y , y , y 0 1 2 3
原变量 x1,x2
原目标 z 原约束
2 x1 2 x2 12 4 x 16 1 5 x2 15 x1 , x2 0
3、矩阵形式: P max z CX AX b s.t. X 0
其中
D min w bT Y AT Y C T s.t. Y 0

C (c1 , c2 ,, cn )
b1 b2 b bm
max w 24 y1 15 y2 30 y3 30 y4
第二步 对偶化
7 4 y1 3 y2 2 y 6 y 5 y 5 y 4 1 2 3 4 s.t. 2y1 6 y2 5 y3 5 y4 4 6y 4 y 3 y 3 y 3 1 2 3 4 y1 , y2 , y3 , y4 0
§2.2 原问题与对偶问题
P max z CX AX b s.t. X 0
(max的基本形式) 1、基本形式的联系与区别
D min w bT Y AT Y C T s.t. Y 0
(min的基本形式)
(1)原目标求数
基本形式
非基本形式
4、原问题与对偶问题的互化
原问题(或对偶问题) 目标函数 max (基本) m个 约 束 ≤(基本) 条 ≥ 件 =
n个 变 量 ≥0 (基本) ≤0 无约束 约束条件的右端项 目标函数的系数
对偶问题(或原问题) 目标函数 min (基本) m个 变 ≥0 (基本) 量 ≤0
无约束 n个 ≥ (基本) ≤ = 目标函数的系数 约束条件的右端项 约 束 条 件
原约束决定对偶变量 原变量决定对偶约束;
(3)原约束≤方向,对偶约束≥方向; (4)原目标的系数对应对偶约束的右端常数 原约束的右端常数对应对偶目标的系数; (5)原系数矩阵与对偶系数矩阵互为转置; (6)原变量与对偶变量都是非负取值。
2、基本形式的表格比较
例 将下列问题作为原问题,写出其对偶问题。
解:设A、B、C设备每小时出租的价格分别为y1、y2、y3元, 则新的线性规划数学模型为: LP2
min w 12 y1 16 y2 15 y3 2 2 y1 4 y2 s.t. 2 y1 5 y3 3 y , y , y 0 1 2 3
1、基本概念
对偶性是线性规划问题的最重要的内容之一。 每一个线性规划( LP1 )必然有与之相伴而生的另一 个线性规划问题( LP2 ),即任何一个求 max z 的LP1都 有一个求 min w的LP2 。 将LP1称为“原问题”,记为P ; 将LP2称为“对偶问题”,记为D 。 原问题(P):
第三步 简化为已知 问题的对偶问题:
令y1 y1,y3 y3 y4 max w 24 y1 15 y2 30 y3 4 y 3 y 7 1 2 2 y1 6 y2 5 y3 4 s.t. 6y1 4 y2 3 y3 3 y1 0, y2 0, y3无约束
min Z 3 x1 2 x2 3 x3 4 x4 x1 2 x2 3 x3 4 x4 3 x2 3x3 4 x4 5 s.t. 2 x1 3 x2 7 x3 4 x4 2 x1 0,x2 0, x3、x4无约束 解:对偶问题为: max W 3 y1 5 y2 2 y3
对偶问题: max w 5 y1 4 y2 6 y3 y1 2 y2 2 y1 y3 3 s.t. 3 y1 2 y2 y3 5 y1 4 y2 y3 1 y1 0, y2 0, y3无约束
练习
写出下列问题的对偶问题。
T T
A Y C C Y A
T T T
CX Y AX Y b b Y
T T T
2、最优性: 若 X* 和 Y* 分别是 P 和 D 的可行解且 CX* = bT Y* , 则X*,Y*分别是问题 P和D 的最优解。
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