第6章 整数规划

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目标规划整数规划第三、四、五章

目标规划整数规划第三、四、五章

销地 产地 A1 A2 4
B1
B2
B3 2
B4
B5
产量
3
11 3 6 4 3
12 7 5
5
3 2 5 1 4
6
4 2 9 2 5
4
0 8 0 5 0 9
A3
销量
当产大于销时,即
a b
i 1 i j 1 m
m
n
j
加入假想销地(假想仓库),销量为
a b
i 1 i j 1
n
(二)对偶变量法(位势法) 1.基本原理
检验数的计算: 一般问题:σj = C j- CBB-1 Pj = Cj - Y Pj 运输问题: σij = C ij- CBB-1 Pij = Cij - Y Pij = Cij - (u1,u2, …,um, v1, v2, …,vn) Pij = Cij - ( ui+ vj ) 当xij 为基变量时, σij = Cij - ( ui+ vj )=0 由此,任选一个对偶变量为0,可求出其余所有 的ui, vj 。 再根据σij = Cij - ( ui+ vj )求出所有非基变量的检验 数。
A 1 A2 A3
销量
B1 B2 B3 B4
4 12
产量
16 10 2 3 9 10 8 2 8 14 5 11 8 6 22 8 14 12 14 48
10
4
6
11
z 0 8 2 14 5 10 4 2 3 6 11 8 6 246 优点:就近供应,即优先供应运价小的业务。
4. 计划利润不少于48元。
- , P d + , P d -} Min{ P1 d16 maxZ= x1 +8 2 2x2 3 3 5x1 + 10x2 60 • 原材料使用不得超过限额 x1 - 2x2 +d1- -d1+ =0 • 产品II产量要求必须考虑 - -d + =36 4x + 4 x +d 1 2 2 2 • 设备工时问题其次考虑

运筹学思考练习题答案

运筹学思考练习题答案

运筹学思考练习题答案第⼀章 L.P 及单纯形法练习题答案⼀、判断下列说法是否正确1. 线性规划模型中增加⼀个约束条件,可⾏域的范围⼀般将缩⼩,减少⼀个约束条件,可⾏域的范围⼀般将扩⼤。

(?)2. 线性规划问题的每⼀个基解对应可⾏域的⼀个顶点。

(?)3. 如线性规划问题存在某个最优解,则该最优解⼀定对应可⾏域边界上的⼀个点。

(?)4. 单纯形法计算中,如不按最⼩⽐值原则选取换出变量,则在下⼀个基可⾏解中⾄少有⼀个基变量的值为负。

(?)5. ⼀旦⼀个⼈⼯变量在迭代中变为⾮基变量后,该变量及相应列的数字可以从单纯形表中删除,⽽不影响计算结果。

(?)6. 若1X 、2X 分别是某⼀线性规划问题的最优解,则1212X X X λλ=+也是该线性规划问题的最优解,其中1λ、2λ为正的实数。

(?)7. 线性规划⽤两阶段法求解时,第⼀阶段的⽬标函数通常写为ai iMinZ x =∑(x ai 为⼈⼯变量),但也可写为i ai iMinZ k x =∑,只要所有k i 均为⼤于零的常数。

(?)8. 对⼀个有n 个变量、m 个约束的标准型的线性规划问题,其可⾏域的顶点恰好为m n C 个。

(?)9. 线性规划问题的可⾏解如为最优解,则该可⾏解⼀定是基可⾏解。

(?)10. 若线性规划问题具有可⾏解,且其可⾏域有界,则该线性规划问题最多具有有限个数的最优解。

(?)⼆、求得L.P 问题121231425j MaxZ 2x 3x x 2x x 84x x 164x x 12x 0;j 1,2,,5=+++=??+=??+=?≥=的解如下: X ⑴=(0,3,2,16,0)T ;X ⑵=(4,3,-2,0,0)T ;X ⑶=(3.5,2,0.5,2,4)T ;X ⑷=(8,0,0,-16,12)T ; =(4.5,2,-0.5,-2,4)T ; X ⑹=(3,2,1,4,4)T ;X ⑺=(4,2,0,0,4)T 。

要求:分别指出其中的基解、可⾏解、基可⾏解、⾮基可⾏解。

运筹学复习重点

运筹学复习重点

运筹学复习重点第1章线性规划与单纯形法(1)化线形规划标准形的手法(2)线性规划解的概念、解的情形、解的判定(3)单纯形法的计算过程、迭代逻辑。

(4)熟练运用单纯形表求解问题;若给出单纯形表,要会解读,会基于单纯形法基本原理反推出表中一些参数。

(5)两阶段法、大M法第2章对偶理论和灵敏度分析(1)会写对偶问题,掌握对偶性质,原问题与对偶问题之间的关系。

(2)互补松弛定理的应用:知道一个问题的最优解,求另一个问题的最优解。

(3)对偶单纯形法(4)当目标函数系数和右端项变化时灵敏度分析的简便方法第4章整数规划(1)分支定界法:如何构造分支子问题,如何更新目标函数最优值上下界,何时终止。

(2)割平面法:如何写对源约束方程;如何拆分、组装割平面方程;如何利用对偶单纯形法继续求解。

第5章无约束优化(1)凸函数与凸规划的定义与判别(2)一维搜索的0.618法基本原理和迭代过程(3)无约束优化的最速下降法的基本原理、迭代过程第6章约束极值优化(1)可行下降方向的含义、满足什么代数条件、几何意义(2)正确写出Kuhn-Tucker条件,理解K-T条件与最优解的关系(3)利用Kuhn-Tucker条件,求出K-T点和最优解。

(4)外点法和内点法的基本原理、无约束优化目标函数的一般构造手法第7章动态规划(1)动态规划的基本原理和基本方程(2)动态规划的逆推解法(3)动态规划求静态规划问题的套路第8章图与网络优化(1)图的基本概念、树的基本性质、最小支撑树的求法(2)求最短路的Dijkstra算法(3)增广链的概念、用途,求网络最大流的标号法第10章排队论(1)排队系统基本性能指标的含义、关系(2)泊松流与负指数分布的关系,排队系统中基本参数λ和μ含义的多维解读。

(3)系统状态概率Pn的含义、它在推导系统基本性能指标中的基础地位,推导它自身所依据的状态转移图。

(4)M/M/1模型、M/M/c模型的状态转移图,概率平衡方程,以及了解系统状态概率、基本性能指标的计算过程。

运筹学重点

运筹学重点

第一章线性规划与单纯形法一、本章考情分析:常考题型:选择填空判断计算分值:必考知识点,30分以上,非常重要!二、本章基本内容:1)掌握线性规划的数学模型的标准型;2)掌握线性规划的图解法及几何意义;3)了解单纯形法原理;4)熟练掌握单纯形法的求解步骤;5)能运用大M法与两阶段法求解线性规划问题;6)熟练掌握线性规划几种解的性质及判定定理.三、本章重难点:重点:1)单纯形法求解线性规划问题;2)解的性质;3)线性规划问题建模.难点:1)单纯形法原理的理解;2)线性规划问题建模.四、本章要点精讲:·要点1化标准型·要点2图解法·要点3单纯形法的原理·要点4单纯形法的计算步骤·要点5单纯形法的进一步讨论1)要点1化标准型线性规划的数学模型:Z=CX (C:价值系数) Ax=b (a:工艺或技术系数 b:资源限制)复习思路提示:化标准型按“目标函数—资源限量—约束条件—决策变量”的顺序进行。

2)要点2图解法线性规划解的情况有:唯一最优解、无穷多最优解、无界解、无可行解;3)要点3单纯形法原理解的概念与关系:基:设A是约束方程组的m*n阶系数矩阵(设n>m),其秩为m,B是A 中的一个m*m阶的满秩子矩阵(B≠0的非奇异子矩阵),称 B是线性规划问题的一个基.设除基变量以外的变量称为非基变量。

基解:在约束方程组中,令所有的非基变量=0,可以求出唯一解X。

基可行解:变量非负约束条件的基解.可行基:基可行解的基.几个定理:1线性规划问题的可行解为基可行解的充要条件是X的正分量所对应的系数列向量是线性独立的.2线性规划问题的基可行解X对应线性规划问题可行域(凸集)的顶点.3若线性规划问题有最优解,一定存在一个基可行解是最优解.最优解唯一时,最优解也是基最优解;当最优解不唯一时,最优解不一定是基最优解.基最优解基可行解集解最优解可行解线性规划解的判别:①最优解:全部σj≤ 0,则X(0)为最优解.②唯一最优解:全部σj<0,则X(0)为唯一最优解.③无穷多最优解:全部σj≤0,存在一个非基变量的σ=0,则存在无穷多最优解.④无界解:若有一个非基变量的σ>0,而其对应非基变量的所有系数a′≤0,则具有无界解。

运筹学知识点总结

运筹学知识点总结

运筹学:应用分析、试验、量化的方法,对经济管理系统中人力、物力、财力等资源进行统筹安排,为决策者提供有依据的最优方案,以实现最有效的管理。

第一章、线性规划的图解法1.基本概念线性规划:是一种解决在线性约束条件下追求最大或最小的线性目标函数的方法。

线性规划的三要素:变量或决策变量、目标函数、约束条件。

目标函数:是变量的线性函数。

约束条件:变量的线性等式或不等式。

可行解:满足所有约束条件的解称为该线性规划的可行解。

可行域:可行解的集合称为可行域。

最优解:使得目标函数值最大的可行解称为该线性规划的最优解。

唯一最优解、无穷最优解、无界解(可行域无界)或无可行解(可行域为空域)。

凸集:要求集合中任意两点的连线段落在这个集合中。

等值线:目标函数z,对于z的某一取值所得的直线上的每一点都具有相同的目标函数值,故称之为等值线。

松弛变量:对于“≤”约束条件,可增加一些代表没使用的资源或能力的变量,称之为松弛变量。

剩余变量:对于“≥”约束条件,可增加一些代表最低限约束的超过量的变量,称之为剩余变量。

2.线性规划的标准形式约束条件为等式(=)约束条件的常数项非负(b j≥0)决策变量非负(x j≥0)3.灵敏度分析:是在建立数学模型和求得最优解之后,研究线性规划的一些系数的变化对最优解产生什么影响。

4.目标函数中的系数c i的灵敏度分析目标函数的斜率在形成最优解顶点的两条直线的斜率之间变化时,最优解不变。

5.约束条件中常数项b i的灵敏度分析对偶价格:约束条件常数项中增加一个单位而使最优目标函数值得到改进的数量。

当某约束条件中的松弛变量(或剩余变量)不为零时,这个约束条件的对偶价格为零。

第二章、线性规划问题在工商管理中的应用1.人力资源分配问题(P41)设x i为第i班次开始上班的人数。

2.生产计划问题(P44)3.套材下料问题(P48)下料方案表(P48)设x i为按各下料方式下料的原材料数量。

4.配料问题(P49)设x ij为第i种产品需要第j种原料的量。

运筹学概念整理

运筹学概念整理

运筹学概念整理名解5、简答4、建模与模型转换2、计算5~6第1章线性规划与单纯形法(计算、建模:图解法)线性规划涉及的两个方面:使利润最大化或成本最小化线性规划问题的数学模型包含的三要素:一组决策变量:是模型中需要首确定的未知量。

一个目标函数:是关于决策变量的最优函数,max或min。

一组约束条件:是模型中决策变量受到的约束限制,包括两个部分:不等式或等式;非负取值(实际问题)。

线性规划问题(数学模型)的特点:目标函数和约束条件都是线性的。

1.解决的问题是规划问题;2解决问题的目标函数是多个决策变量的线性函数,通常是求最大值或最小值;3解决问题的约束条件是多个决策变量的线性不等式或等式。

图解法利用几何图形求解两个变量线性规划问题的方法。

求解步骤:第一步:建立平面直角坐标系;第二步:根据约束条件画出可行域;第三步:在可行域内平移目标函数等值线,确定最优解及最优目标函数值。

LP问题的解:(原因)唯一最优解、无穷多最优解(有2个最优解,则一定是有无穷多最优解)无界解(缺少必要的约束条件)、无可行解(约束条件互相矛盾,可行域为空集)标准形式的LP模型特点:目标函数为求最大值、约束条件全部为等式、约束条件右端常数项bi全部为非负值,决策变量xj的取值为非负●线性规划模型标准化(模型转化)(1) “决策变量非负”。

若某决策变量x k为“取值无约束”(无符号限制),令:x k= x’k–x”k,(x’k≥0, x”k≥0) 。

(2) “目标函数求最大值”。

如果极小化原问题minZ = CX,则令Z’ = – Z,转为求maxZ’ = –CX 。

注意:求解后还原。

(3) “约束条件为等式”。

对于“≤”型约束,则在“≤”左端加上一个非负松弛变量,使其为等式。

对于“≥”型约束,则在“≥”左端减去一个非负剩余变量,使其为等式。

(4) “资源限量非负”。

若某个bi < 0,则将该约束两端同乘“–1” ,以满足非负性的要求。

运筹学教程 胡运权 第5版

运筹学教程胡运权第5版1. 简介《运筹学教程》是一本经典的运筹学教材,由胡运权教授编写,已经出版了第5版。

本教程旨在介绍运筹学的基本概念、方法和应用,帮助读者掌握运筹学的基本原理和技巧。

2. 内容概述本教程分为十个章节,涵盖了运筹学的主要内容。

第一章:运筹学概述本章介绍了运筹学的基本概念和发展历程,阐述了运筹学在现代管理决策中的重要作用。

第二章:线性规划本章介绍线性规划的基本概念、模型和求解方法,包括单纯形法和对偶理论等内容。

第三章:整数规划本章介绍整数规划的基本概念和求解方法,包括分枝定界法和割平面法等内容。

第四章:非线性规划本章介绍非线性规划的基本概念和求解方法,包括梯度法和牛顿法等内容。

第五章:动态规划本章介绍动态规划的基本概念和求解方法,包括最优子结构和状态转移方程等内容。

第六章:网络优化本章介绍网络优化的基本概念和求解方法,包括最小生成树和最短路问题等内容。

第七章:多目标规划本章介绍多目标规划的基本概念和求解方法,包括帕累托最优解和权衡法等内容。

第八章:排队论本章介绍排队论的基本概念和模型,包括利用泊松分布和指数分布建模等内容。

第九章:库存管理本章介绍库存管理的基本概念和模型,包括经济订货量和安全库存等内容。

第十章:决策分析本章介绍决策分析的基本概念和方法,包括决策树和期望值法等内容。

3. 学习目标通过学习本教程,读者可以掌握以下技能:•理解运筹学的基本概念和方法;•掌握线性规划、整数规划、非线性规划等方法的应用;•学会运用动态规划、网络优化、多目标规划等方法解决实际问题;•掌握排队论、库存管理、决策分析等方法的应用。

4. 使用说明读者可以将本教程作为自学资料,按照章节顺序逐步学习。

每个章节都包括基本概念的讲解、求解方法的介绍和案例分析。

在阅读本教程时,读者可以使用Markdown文本格式进行标注和整理笔记。

Markdown具有简单易学、格式清晰的特点,适合用于文档编写和批注。

5. 结语《运筹学教程》是一本经典的运筹学教材,适合作为运筹学的入门教材或者参考资料。

运筹学基础及应用_(第四章_整数规划与分配问题)

号与7号必须同时开采;
(d) 8
(e)1号、
4号、6号、9号开采时不能超过两个,试表示上
述约束条件。
Next
基础教研室
(a)当x8=1 当x8=0 ∴ x8 x6
x6=1,x6≠0 x6=1,x6=0
(b)当x5 =1 当x5 =0 ∴ x5 + x3 1
x3=0, x3 ≠1 x3=0, x3 =1
基础教研室
【例1】求下述整数规划的最优解
Max z= 3x1 + 2x2 st . 2x1 + 3x2 14 x1 + 0.5x2 4.5 x10,x20,且为整数
基础教研室
x2 x1+0.5x2=4.5
4
(3.25, 2.5) 2 2x1+3x2=14
2
4
6
x1
3x1+2x2=6
二、整数规划的求解方法
1 -选择电网供应 设 y1 0 -不选择电网供应
10 d j x j f (1 y1 ) M j 1 10 0.3d j x j p (1 y2 ) M j 1 y1 y2 1 y1 , y2 0或1
基础教研室
【例3】投资决策问题 某公司准备1000万元资金在10个地点中选择若干个建立 工厂(工厂名称用地点名来命名),有关数据如下:
由于各个工厂之间有配套和协作关系,因此必须满足条件: 1、 建工厂1就必须同时建工厂2; 2、 若建工厂2就不允许建工厂3; 3、 工厂4和工厂5至少建一个; 4、 工厂6,7,8恰好建2个; 5、 工厂8,9,10最多建2个; 6、 建工厂4或者建工厂6,就不能建工厂8,反过来也一样; 7、 条件2,3,5最多满足2个。 问选择哪几个地点建厂最有利? Next

运筹学 第4章 整数规划与分配问题


匈牙利法思路:若能在 [Cij] 中找出 n 个位于
不同行不同列的0元素(称为独立0元素),则
令解矩阵[xij]中对应这n个独立0元素的元素
取值为 1 ,其他元素取值为 0 ,则它对应目
标函数zb=0是最小的。这就是以[Cij]为系数
矩阵分配问题的最优解,也得原问题的最
优解。
定理1 若从分配问题效率矩阵[cij]的每一行元素中分别减去 (或加上)一个常数ui(称为该行的位势),从每一列分别减去 (或加上)一个常数vj(称为该列的位势),得到一个新效率矩阵 [bij],若其中bij=cij-ui-vj,则[bij]的最优解等价于[cij]的最优解
第1步:找出效率矩阵每行的最小元素,并分别从每行
中减去。
第2步:再找出矩阵每列的最小元素,并分别从各列中 减去。
2 10 9 7 2 15 4 14 8 4 13 14 16 11 11 4 15 13 9 4
0 8 7 5 11 0 10 4 0 3 5 0 0 11 9 5
表明m个约束条件中有(m-k)个的右端项为( bi+M ),不起约 束作用,因而,只有k个约束条件起作用。 ② 约束条件的右端项可能是r个值b1 , b2 ,, br 中的某一个 即: 定义:
n
aij x j b1 或b2或或br
j 1
1 假定约束右端项为 bi yi 否则 0
现用下例来说明: max z=40x1+90x2 9x1+7x2≤56 7x1+20x2≤70 x1,x2≥0 x1,x2整数 ① ② ③ ④ ⑤
解:先不考虑条件⑤,即解相应的线性规划B,①~④(见图5-2), 得最优解x1=4.81,x2=1.82,z0=356

运筹学教程第五版课后答案

运筹学教程第五版课后答案第一章课后答案1.1 选择题答案1.B2.D3.A4.C5.A1.2 填空题答案1.优化2.最优解3.最大化4.变量5.限制条件1.3 解答题答案1.运筹学是指运用数学方法来研究决策问题和优化问题的学科。

它包括数学规划、排队论、图论、线性规划等多个分支领域,并广泛应用于各个领域的管理和决策中。

2.线性规划是数学规划中的一种重要方法,用于解决特定形式的最优化问题。

线性规划的基本模型包括目标函数、决策变量、约束条件等要素。

线性规划的求解过程包括建立数学模型、确定最优解的条件和方法、利用线性规划软件进行求解等步骤。

第二章课后答案2.1 选择题答案1.B2.A3.C4.D5.B2.2 填空题答案1.线性不等式2.解空间3.最优解4.可行解5.凸集2.3 解答题答案1.线性规划模型由目标函数、决策变量和约束条件三部分组成。

其中,目标函数是优化的目标,决策变量是待确定的变量,约束条件是对决策变量的限制。

线性规划模型可以表示为:maximize Z = c1x1 + c2x2 + … + cnxn subject to: a11x1 + a12x2 + … + a1nxn <= b1 a21x1 + a22x2 + … + a2nxn <= b2 … am1x1 + am2x2 + … + amnxn <= bm x1, x2, …, xn >= 0 其中,Z表示要优化的目标函数,ci表示目标函数中的系数,aij表示约束条件中的系数,bi表示约束条件右侧的常数。

2.线性规划应用广泛,包括生产调度、资源分配、运输问题等。

例如,一个工厂生产两种产品,需要确定每种产品的产量使得总利润最大化,可以使用线性规划模型进行建模和求解。

又如,在物流领域中,需要确定货物的最优运输方案,可以使用线性规划模型来解决。

第三章课后答案3.1 选择题答案1.C2.A3.B4.D5.B3.2 填空题答案1.线性规划2.整数规划3.混合整数规划4.松弛问题5.整数线性规划3.3 解答题答案1.整数规划是指在线性规划的基础上,决策变量取整数值的最优化问题。

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