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運籌學(xué)講義--運籌學(xué)完整講義緒論(1)運籌學(xué)簡述(2)運籌學(xué)的主要內(nèi)容(3)本課程的教材及參考書(4)本課程的特點和要求(5)本課程授課方式與考核(6)運籌學(xué)在工商管理中的應(yīng)用本章主要內(nèi)容:3/25/2024運籌學(xué)簡述運籌學(xué)(OperationsResearch) 系統(tǒng)工程的最重要的理論基礎(chǔ)之一,在美國有人把運籌學(xué)稱之為管理科學(xué)(ManagementScience)。運籌學(xué)所研究的問題,可簡單地歸結(jié)為一句話:“依照給定條件和目標(biāo),從眾多方案中選擇最佳方案”故有人稱之為最優(yōu)化技術(shù)。3/25/2024運籌學(xué)簡述運籌學(xué)的歷史“運作研究(OperationalResearch)小組”:解決復(fù)雜的戰(zhàn)略和戰(zhàn)術(shù)問題。例如:如何合理運用雷達(dá)有效地對付德軍的空襲對商船如何進(jìn)行編隊護航,使船隊遭受德國潛艇攻擊時損失最少;在各種情況下如何調(diào)整反潛深水炸彈的爆炸深度,才能增加對德國潛艇的殺傷力等。3/25/2024運籌學(xué)的主要內(nèi)容數(shù)學(xué)規(guī)劃(線性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃、目標(biāo)規(guī)劃、動態(tài)規(guī)劃等)圖論存儲論排隊論對策論排序與統(tǒng)籌方法決策分析3/25/2024本課程的教材及參考書選用教材《運籌學(xué)基礎(chǔ)及應(yīng)用》胡運權(quán)主編(第5版)高等教育出版社參考教材《運籌學(xué)教程》胡運權(quán)主編(第2版)清華出版社《管理運籌學(xué)》韓伯棠主編(第2版)高等教育出版社《運籌學(xué)》(修訂版)錢頌迪主編清華出版社3/25/2024本課程的特點和要求先修課:高等數(shù)學(xué),基礎(chǔ)概率、線性代數(shù)特點:系統(tǒng)整體優(yōu)化;多學(xué)科的配合;模型方法的應(yīng)用運籌學(xué)的研究的主要步驟:真實系統(tǒng)系統(tǒng)分析問題描述模型建立與修改模型求解與檢驗結(jié)果分析與實施數(shù)據(jù)準(zhǔn)備3/25/2024本課程授課方式與考核學(xué)科總成績平時成績(40%)課堂考勤(50%)平時作業(yè)(50%)期末成績(60%)講授為主,結(jié)合習(xí)題作業(yè)3/25/2024運籌學(xué)在工商管理中的應(yīng)用運籌學(xué)在工商管理中的應(yīng)用涉及幾個方面:生產(chǎn)計劃運輸問題人事管理庫存管理市場營銷財務(wù)和會計另外,還應(yīng)用于設(shè)備維修、更新和可靠性分析,項目的選擇與評價,工程優(yōu)化設(shè)計等。3/25/2024Chapter1線性規(guī)劃
(LinearProgramming)LP的數(shù)學(xué)模型圖解法單純形法單純形法的進(jìn)一步討論-人工變量法LP模型的應(yīng)用本章主要內(nèi)容:3/25/2024線性規(guī)劃問題的數(shù)學(xué)模型1.規(guī)劃問題生產(chǎn)和經(jīng)營管理中經(jīng)常提出如何合理安排,使人力、物力等各種資源得到充分利用,獲得最大的效益,這就是規(guī)劃問題。線性規(guī)劃通常解決下列兩類問題:(1)當(dāng)任務(wù)或目標(biāo)確定后,如何統(tǒng)籌兼顧,合理安排,用最少的資源(如資金、設(shè)備、原標(biāo)材料、人工、時間等)去完成確定的任務(wù)或目標(biāo)(2)在一定的資源條件限制下,如何組織安排生產(chǎn)獲得最好的經(jīng)濟效益(如產(chǎn)品量最多、利潤最大.)3/25/2024線性規(guī)劃問題的數(shù)學(xué)模型例1.1如圖所示,如何截取x使鐵皮所圍成的容積最大?xa3/25/2024線性規(guī)劃問題的數(shù)學(xué)模型例1.2某企業(yè)計劃生產(chǎn)甲、乙兩種產(chǎn)品。這些產(chǎn)品分別要在A、B、C、D、四種不同的設(shè)備上加工。按工藝資料規(guī)定,單件產(chǎn)品在不同設(shè)備上加工所需要的臺時如下表所示,企業(yè)決策者應(yīng)如何安排生產(chǎn)計劃,使企業(yè)總的利潤最大?3/25/2024線性規(guī)劃問題的數(shù)學(xué)模型解:設(shè)x1、x2分別為甲、乙兩種產(chǎn)品的產(chǎn)量,則數(shù)學(xué)模型為:maxZ=2x1+3x2
x1≥0,x2≥0s.t.2x1+2x2≤12x1+2x2≤84x1≤164x2≤123/25/2024線性規(guī)劃問題的數(shù)學(xué)模型2.線性規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型由三個要素構(gòu)成決策變量Decisionvariables目標(biāo)函數(shù)Objectivefunction約束條件Constraints其特征是:(1)問題的目標(biāo)函數(shù)是多個決策變量的線性函數(shù),通常是求最大值或最小值;(2)問題的約束條件是一組多個決策變量的線性不等式或等式。
怎樣辨別一個模型是線性規(guī)劃模型?
3/25/2024線性規(guī)劃問題的數(shù)學(xué)模型目標(biāo)函數(shù):約束條件:3.線性規(guī)劃數(shù)學(xué)模型的一般形式簡寫為:3/25/2024線性規(guī)劃問題的數(shù)學(xué)模型向量形式:其中:3/25/2024線性規(guī)劃問題的數(shù)學(xué)模型矩陣形式:其中:3/25/2024線性規(guī)劃問題的數(shù)學(xué)模型3.線性規(guī)劃問題的標(biāo)準(zhǔn)形式特點:(1)目標(biāo)函數(shù)求最大值(有時求最小值)(2)約束條件都為等式方程,且右端常數(shù)項bi都大于或等于零(3)決策變量xj為非負(fù)。3/25/2024線性規(guī)劃問題的數(shù)學(xué)模型(2)如何化標(biāo)準(zhǔn)形式目標(biāo)函數(shù)的轉(zhuǎn)換如果是求極小值即,則可將目標(biāo)函數(shù)乘以(-1),可化為求極大值問題。也就是:令,可得到上式。即
若存在取值無約束的變量,可令其中:變量的變換3/25/2024線性規(guī)劃問題的數(shù)學(xué)模型約束方程的轉(zhuǎn)換:由不等式轉(zhuǎn)換為等式。稱為松弛變量稱為剩余變量變量的變換可令,顯然3/25/2024線性規(guī)劃問題的數(shù)學(xué)模型例1.3將下列線性規(guī)劃問題化為標(biāo)準(zhǔn)形式用替換,且解:(1)因為x3無符號要求,即x3取正值也可取負(fù)值,標(biāo)準(zhǔn)型中要求變量非負(fù),所以3/25/2024線性規(guī)劃問題的數(shù)學(xué)模型(2)第一個約束條件是“≤”號,在“≤”左端加入松馳變量x4,x4≥0,化為等式;(3)第二個約束條件是“≥”號,在“≥”左端減去剩余變量x5,x5≥0;(4)第3個約束方程右端常數(shù)項為-5,方程兩邊同乘以(-1),將右端常數(shù)項化為正數(shù);(5)目標(biāo)函數(shù)是最小值,為了化為求最大值,令z′=-z,得到maxz′=-z,即當(dāng)z達(dá)到最小值時z′達(dá)到最大值,反之亦然;3/25/2024線性規(guī)劃問題的數(shù)學(xué)模型標(biāo)準(zhǔn)形式如下:3/25/2024線性規(guī)劃問題的數(shù)學(xué)模型4.線性規(guī)劃問題的解線性規(guī)劃問題求解線性規(guī)劃問題,就是從滿足約束條件(2)、(3)的方程組中找出一個解,使目標(biāo)函數(shù)(1)達(dá)到最大值。3/25/2024線性規(guī)劃問題的數(shù)學(xué)模型
可行解:滿足約束條件②、③的解為可行解。所有可行解的集合為可行域。
最優(yōu)解:使目標(biāo)函數(shù)達(dá)到最大值的可行解。
基:設(shè)A為約束條件②的m×n階系數(shù)矩陣(m<n),其秩為m,B是矩陣A中m階滿秩子矩陣(∣B∣≠0),稱B是規(guī)劃問題的一個基。設(shè):稱B中每個列向量Pj(j=12……m)為基向量。與基向量Pj
對應(yīng)的變量xj為基變量。除基變量以外的變量為非基變量。3/25/2024線性規(guī)劃問題的數(shù)學(xué)模型
基解:某一確定的基B,令非基變量等于零,由約束條件方程②解出基變量,稱這組解為基解。在基解中變量取非0值的個數(shù)不大于方程數(shù)m,基解的總數(shù)不超過
基可行解:滿足變量非負(fù)約束條件的基本解,簡稱基可行解??尚谢簩?yīng)于基可行解的基稱為可行基。非可行解可行解基解基可行解3/25/2024線性規(guī)劃問題的數(shù)學(xué)模型例1.4求線性規(guī)劃問題的所有基矩陣。解:約束方程的系數(shù)矩陣為2×5矩陣r(A)=2,2階子矩陣有10個,其中基矩陣只有9個,即3/25/2024圖解法線性規(guī)劃問題的求解方法一般有兩種方法圖解法單純形法兩個變量、直角坐標(biāo)三個變量、立體坐標(biāo)適用于任意變量、但必需將一般形式變成標(biāo)準(zhǔn)形式下面我們分析一下簡單的情況——只有兩個決策變量的線性規(guī)劃問題,這時可以通過圖解的方法來求解。圖解法具有簡單、直觀、便于初學(xué)者窺探線性規(guī)劃基本原理和幾何意義等優(yōu)點。3/25/2024圖解法maxZ=2X1+X2
X1+1.9X2≥3.8X1-1.9X2
≥3.8s.t.X1+1.9X2≤10.2X1-1.9X2≤-3.8X1,X2≥0例1.5用圖解法求解線性規(guī)劃問題3/25/2024圖解法x1x2oX1-1.9X2=3.8(≥)X1+1.9X2=3.8(≥)X1-1.9X2=-3.8(≤)X1+1.9X2=10.2(≤)4=2X1+X2
20=2X1+X2
17.2=2X1+X2
11=2X1+X2
Lo:0=2X1+X2
(7.6,2)DmaxZminZ此點是唯一最優(yōu)解,且最優(yōu)目標(biāo)函數(shù)值maxZ=17.2可行域maxZ=2X1+X23/25/2024圖解法maxZ=3X1+5.7X2x1x2oX1-1.9X2=3.8(≤)X1+1.9X2=3.8(≥)X1-1.9X2=-3.8(≥)X1+1.9X2=10.2(≤)(7.6,2)DL0:0=3X1+5.7X2
maxZ(3.8,4)34.2=3X1+5.7X2
藍(lán)色線段上的所有點都是最優(yōu)解這種情形為有無窮多最優(yōu)解,但是最優(yōu)目標(biāo)函數(shù)值maxZ=34.2是唯一的。可行域3/25/2024圖解法minZ=5X1+4X2x1x2oX1-1.9X2=3.8(≤)X1+1.9X2=3.8(≥)X1+1.9X2=10.2(≤)DL0:0=5X1+4X2
maxZminZ8=5X1+4X2
43=5X1+4X2
(0,2)可行域此點是唯一最優(yōu)解3/25/2024圖解法246x1x2246無界解(無最優(yōu)解)maxZ=x1+2x2例1.6x1+x2=4(≥)x1+3x2=6(≥)3x1+x2=6(≥)maxZminZ3/25/2024x1x2O10203040102030405050無可行解(即無最優(yōu)解)maxZ=3x1+4x2例1.73/25/2024圖解法 學(xué)習(xí)要點: 1.通過圖解法了解線性規(guī)劃有幾種解的形式(唯一最優(yōu)解;無窮多最優(yōu)解;無界解;無可行解) 2.作圖的關(guān)鍵有三點: (1)可行解區(qū)域要畫正確 (2)目標(biāo)函數(shù)增加的方向不能畫錯 (3)目標(biāo)函數(shù)的直線怎樣平行移動3/25/2024單純形法基本原理凸集:如果集合C中任意兩個點X1、X2,其連線上的所有點也都是集合C中的點,稱C為凸集。凸集凸集不是凸集頂點3/25/2024單純形法基本原理定理1:若線性規(guī)劃問題存在可行解,則該問題的可行域是凸集。定理2:線性規(guī)劃問題的基可行解X對應(yīng)可行域(凸集)的頂點。定理3:若問題存在最優(yōu)解,一定存在一個基可行解是最優(yōu)解。(或在某個頂點取得)3/25/2024單純形法的計算步驟單純形法的思路找出一個初始可行解是否最優(yōu)轉(zhuǎn)移到另一個基本可行解(找出更大的目標(biāo)函數(shù)值)最優(yōu)解是否循環(huán)核心是:變量迭代結(jié)束3/25/2024單純形法的計算步驟單純形表3/25/2024單純形法的計算步驟例1.8用單純形法求下列線性規(guī)劃的最優(yōu)解解:1)將問題化為標(biāo)準(zhǔn)型,加入松馳變量x3、x4則標(biāo)準(zhǔn)型為:3/25/2024單純形法的計算步驟2)求出線性規(guī)劃的初始基可行解,列出初始單純形表。檢驗數(shù)3/25/2024單純形法的計算步驟3)進(jìn)行最優(yōu)性檢驗如果表中所有檢驗數(shù),則表中的基可行解就是問題的最優(yōu)解,計算停止。否則繼續(xù)下一步。4)從一個基可行解轉(zhuǎn)換到另一個目標(biāo)值更大的基可行解,列出新的單純形表確定換入基的變量。選擇,對應(yīng)的變量xj作為換入變量,當(dāng)有一個以上檢驗數(shù)大于0時,一般選擇最大的一個檢驗數(shù),即:,其對應(yīng)的xk作為換入變量。確定換出變量。根據(jù)下式計算并選擇θ
,選最小的θ對應(yīng)基變量作為換出變量。 3/25/2024單純形法的計算步驟用換入變量xk替換基變量中的換出變量,得到一個新的基。對應(yīng)新的基可以找出一個新的基可行解,并相應(yīng)地可以畫出一個新的單純形表。5)重復(fù)3)、4)步直到計算結(jié)束為止。 3/25/2024單純形法的計算步驟換入列bi/ai2,ai2>04010換出行將3化為15/311801/301/3101-1/3303005/30-4/3乘以1/3后得到103/5-1/51801-1/5-2/5400-1-13/25/2024單純形法的計算步驟例1.9用單純形法求解解:將數(shù)學(xué)模型化為標(biāo)準(zhǔn)形式:不難看出x4、x5可作為初始基變量,列單純形表計算。3/25/2024單純形法的計算步驟20-x221/3150120753017131/30-90-22560x111017/31/31250128/9-1/92/335/300-98/9-1/9-7/33/25/2024單純形法的計算步驟 學(xué)習(xí)要點: 1.線性規(guī)劃解的概念以及3個基本定理 2.熟練掌握單純形法的解題思路及求解步驟3/25/2024單純形法的進(jìn)一步討論-人工變量法人工變量法: 前面討論了在標(biāo)準(zhǔn)型中系數(shù)矩陣有單位矩陣,很容易確定一組基可行解。在實際問題中有些模型并不含有單位矩陣,為了得到一組基向量和初基可行解,在約束條件的等式左端加一組虛擬變量,得到一組基變量。這種人為加的變量稱為人工變量,構(gòu)成的可行基稱為人工基,用大M法或兩階段法求解,這種用人工變量作橋梁的求解方法稱為人工變量法。3/25/2024單純形法的進(jìn)一步討論-人工變量法例1.10用大M法解下列線性規(guī)劃解:首先將數(shù)學(xué)模型化為標(biāo)準(zhǔn)形式系數(shù)矩陣中不存在單位矩陣,無法建立初始單純形表。3/25/2024單純形法的進(jìn)一步討論-人工變量法故人為添加兩個單位向量,得到人工變量單純形法數(shù)學(xué)模型:其中:M是一個很大的抽象的數(shù),不需要給出具體的數(shù)值,可以理解為它能大于給定的任何一個確定數(shù)值;再用前面介紹的單純形法求解該模型,計算結(jié)果見下表。3/25/2024單純形法的進(jìn)一步討論-人工變量法→→→3/25/2024單純形法的進(jìn)一步討論-人工變量法 解的判別:1)唯一最優(yōu)解判別:最優(yōu)表中所有非基變量的檢驗數(shù)非零,則線規(guī)劃具有唯一最優(yōu)解。2)多重最優(yōu)解判別:最優(yōu)表中存在非基變量的檢驗數(shù)為零,則線則性規(guī)劃具有多重最優(yōu)解(或無窮多最優(yōu)解)。3)無界解判別:某個λk>0且aik≤0(i=1,2,…,m)則線性規(guī)劃具有無界解。4)無可行解的判斷:當(dāng)用大M單純形法計算得到最優(yōu)解并且存在Ri>0時,則表明原線性規(guī)劃無可行解。5)退化解的判別:存在某個基變量為零的基本可行解。3/25/2024單純形法的進(jìn)一步討論-人工變量法單純性法小結(jié):3/25/2024A3/25/2024線性規(guī)劃模型的應(yīng)用 一般而言,一個經(jīng)濟、管理問題凡是滿足以下條件時,才能建立線性規(guī)劃模型。要求解問題的目標(biāo)函數(shù)能用數(shù)值指標(biāo)來反映,且為線性函數(shù)存在著多種方案要求達(dá)到的目標(biāo)是在一定條件下實現(xiàn)的,這些約束可用線性等式或不等式描述3/25/2024線性規(guī)劃在管理中的應(yīng)用人力資源分配問題例1.11某晝夜服務(wù)的公交線路每天各時間段內(nèi)所需司機和乘務(wù)人員人數(shù)如下表所示:設(shè)司機和乘務(wù)人員分別在各時間段開始時上班,并連續(xù)工作8小時,問該公交線路應(yīng)怎樣安排司機和乘務(wù)人員,即能滿足工作需要,又使配備司機和乘務(wù)人員的人數(shù)減少?3/25/2024線性規(guī)劃在管理中的應(yīng)用解:設(shè)xi表示第i班次時開始上班的司機和乘務(wù)人員人數(shù)。此問題最優(yōu)解:x1=50,x2=20,x3=50,x4=0,x5=20,x6=10,一共需要司機和乘務(wù)員150人。3/25/2024線性規(guī)劃在管理中的應(yīng)用2.生產(chǎn)計劃問題 某廠生產(chǎn)Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ三種產(chǎn)品,都分別經(jīng)A、B兩道工序加工。設(shè)A工序可分別在設(shè)備A1和A2上完成,有B1、B2、B3三種設(shè)備可用于完成B工序。已知產(chǎn)品Ⅰ可在A、B任何一種設(shè)備上加工;產(chǎn)品Ⅱ可在任何規(guī)格的A設(shè)備上加工,但完成B工序時,只能在B1設(shè)備上加工;產(chǎn)品Ⅲ只能在A2與B2設(shè)備上加工。加工單位產(chǎn)品所需工序時間及其他各項數(shù)據(jù)如下表,試安排最優(yōu)生產(chǎn)計劃,使該廠獲利最大。3/25/2024線性規(guī)劃在管理中的應(yīng)用3/25/2024線性規(guī)劃在管理中的應(yīng)用解:設(shè)xijk表示產(chǎn)品i在工序j的設(shè)備k上加工的數(shù)量。約束條件有:3/25/2024線性規(guī)劃在管理中的應(yīng)用目標(biāo)是利潤最大化,即利潤的計算公式如下:帶入數(shù)據(jù)整理得到:3/25/2024線性規(guī)劃在管理中的應(yīng)用因此該規(guī)劃問題的模型為:3/25/2024線性規(guī)劃在管理中的應(yīng)用3.套裁下料問題例:現(xiàn)有一批某種型號的圓鋼長8米,需要截取2.5米長的毛坯100根,長1.3米的毛坯200根。問如何才能既滿足需要,又能使總的用料最少?解:為了找到一個省料的套裁方案,必須先設(shè)計出較好的幾個下料方案。其次要求這些方案的總體能裁下所有各種規(guī)格的圓鋼,以滿足對各種不同規(guī)格圓鋼的需要并達(dá)到省料的目的,為此可以設(shè)計出4種下料方案以供套裁用。3/25/2024線性規(guī)劃在管理中的應(yīng)用設(shè)按方案Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ下料的原材料根數(shù)分別為xj(j=1,2,3,4),可列出下面的數(shù)學(xué)模型:3/25/2024線性規(guī)劃在管理中的應(yīng)用4.配料問題例:某人每天食用甲、乙兩種食物(如豬肉、雞蛋),其資料如下:問兩種食物各食用多少,才能既滿足需要、又使總費用最???21.5原料單價1.007.5010.000.10.151.70.751.101.30A1A2A3
最低需要量
甲乙含量食物成分3/25/2024線性規(guī)劃在管理中的應(yīng)用解:設(shè)Xj表示Bj種食物用量3/25/2024Chapter2對偶理論
(DualityTheory)線性規(guī)劃的對偶模型對偶性質(zhì)對偶問題的經(jīng)濟解釋-影子價格對偶單純形法本章主要內(nèi)容:3/25/2024線性規(guī)劃的對偶模型 設(shè)某工廠生產(chǎn)兩種產(chǎn)品甲和乙,生產(chǎn)中需4種設(shè)備按A,B,C,D順序加工,每件產(chǎn)品加工所需的機時數(shù)、每件產(chǎn)品的利潤值及每種設(shè)備的可利用機時數(shù)列于下表:產(chǎn)品數(shù)據(jù)表問:充分利用設(shè)備機時,工廠應(yīng)生產(chǎn)甲和乙型產(chǎn)品各多少件才能獲得最大利潤?1.對偶問題的現(xiàn)實來源3/25/2024線性規(guī)劃的對偶模型解:設(shè)甲、乙型產(chǎn)品各生產(chǎn)x1及x2件,則數(shù)學(xué)模型為:反過來問:若廠長決定不生產(chǎn)甲和乙型產(chǎn)品,決定出租機器用于接受外加工,只收加工費,那么4種機器的機時如何定價才是最佳決策?3/25/2024線性規(guī)劃的對偶模型在市場競爭的時代,廠長的最佳決策顯然應(yīng)符合兩條:
(1)不吃虧原則。即機時定價所賺利潤不能低于加工甲、乙型產(chǎn)品所獲利潤。由此原則,便構(gòu)成了新規(guī)劃的不等式約束條件。(2)競爭性原則。即在上述不吃虧原則下,盡量降低機時總收費,以便爭取更多用戶。設(shè)A、B、C、D設(shè)備的機時價分別為y1、y2、y3、y4,則新的線性規(guī)劃數(shù)學(xué)模型為:3/25/2024線性規(guī)劃的對偶模型把同種問題的兩種提法所獲得的數(shù)學(xué)模型用表2表示,將會發(fā)現(xiàn)一個有趣的現(xiàn)象。原問題與對偶問題對比表3/25/2024線性規(guī)劃的對偶模型2.原問題與對偶問題的對應(yīng)關(guān)系原問題(對偶問題)對偶問題(原問題)3/25/2024線性規(guī)劃的對偶模型(1)對稱形式 特點:目標(biāo)函數(shù)求極大值時,所有約束條件為≤號,變量非負(fù);目標(biāo)函數(shù)求極小值時,所有約束條件為≥號,變量非負(fù).已知P,寫出D3/25/2024線性規(guī)劃的對偶模型例2.1寫出線性規(guī)劃問題的對偶問題解:首先將原問題變形為對稱形式3/25/2024線性規(guī)劃的對偶模型3/25/2024線性規(guī)劃的對偶模型(2)非對稱型對偶問題 若給出的線性規(guī)劃不是對稱形式,可以先化成對稱形式再寫對偶問題。也可直接按教材表2-2中的對應(yīng)關(guān)系寫出非對稱形式的對偶問題。3/25/2024線性規(guī)劃的對偶模型3/25/2024線性規(guī)劃的對偶模型例2.2寫出下列線性規(guī)劃問題的對偶問題.解:原問題的對偶問題為3/25/2024對偶性質(zhì)例2.3分別求解下列2個互為對偶關(guān)系的線性規(guī)劃問題分別用單純形法求解上述2個規(guī)劃問題,得到最終單純形表如下表:3/25/2024對偶性質(zhì)原問題最優(yōu)表對偶問題最優(yōu)表3/25/2024對偶性質(zhì)原問題與其對偶問題的變量與解的對應(yīng)關(guān)系: 在單純形表中,原問題的松弛變量對應(yīng)對偶問題的變量,對偶問題的剩余變量對應(yīng)原問題的變量。3/25/2024對偶性質(zhì)性質(zhì)1對稱性定理:對偶問題的對偶是原問題minW=Ybs.t.YA≥CY≤0maxZ=CXs.t.AX≥bX≥03/25/2024對偶性質(zhì)性質(zhì)2
弱對偶原理(弱對偶性):設(shè)和分別是問題(P)和(D)的可行解,則必有推論1:原問題任一可行解的目標(biāo)函數(shù)值是其對偶問題目標(biāo)函數(shù)值的下屆;反之,對偶問題任意可行解的目標(biāo)函數(shù)值是其原問題目標(biāo)函數(shù)值的上界。推論2:
在一對對偶問題(P)和(D)中,若其中一個問題可行但目標(biāo)函數(shù)無界,則另一個問題無可行解;反之不成立。這也是對偶問題的無界性。3/25/2024對偶性質(zhì)推論3:在一對對偶問題(P)和(D)中,若一個可行(如P),而另一個不可行(如D),則該可行的問題目標(biāo)函數(shù)值無界。性質(zhì)3
最優(yōu)性定理:如果是原問題的可行解,是其對偶問題的可行解,并且:則是原問題的最優(yōu)解,是其對偶問題的最優(yōu)解。3/25/2024對偶性質(zhì)性質(zhì)4強對偶性:若原問題及其對偶問題均具有可行解,則兩者均具有最優(yōu)解,且它們最優(yōu)解的目標(biāo)函數(shù)值相等。 還可推出另一結(jié)論:若(LP)與(DP)都有可行解,則兩者都有最優(yōu)解,若一個問題無最優(yōu)解,則另一問題也無最優(yōu)解。性質(zhì)5
互補松弛性:設(shè)X0和Y0分別是P問題和D問題的可行解,則它們分別是最優(yōu)解的充要條件是:其中:Xs、Ys為松弛變量3/25/2024對偶性質(zhì)性質(zhì)5的應(yīng)用: 該性質(zhì)給出了已知一個問題最優(yōu)解求另一個問題最優(yōu)解的方法,即已知Y*求X*或已知X*求Y*互補松弛條件由于變量都非負(fù),要使求和式等于零,則必定每一分量為零,因而有下列關(guān)系:若Y*≠0,則Xs必為0;若X*≠0,則Ys必為0利用上述關(guān)系,建立對偶問題(或原問題)的約束線性方程組,方程組的解即為最優(yōu)解。3/25/2024對偶性質(zhì)例2.4
已知線性規(guī)劃的最優(yōu)解是X*=(6,2,0)T,求其對偶問題的最優(yōu)解Y*。解:寫出原問題的對偶問題,即標(biāo)準(zhǔn)化3/25/2024對偶性質(zhì)設(shè)對偶問題最優(yōu)解為Y*=(y1,y2),由互補松弛性定理可知,X*和Y*滿足:即:因為X1≠0,X2≠0,所以對偶問題的第一、二個約束的松弛變量等于零,即y3=0,y4=0,帶入方程中:解此線性方程組得y1=1,y2=1,從而對偶問題的最優(yōu)解為:Y*=(1,1),最優(yōu)值w=26。3/25/2024對偶性質(zhì)例2.5已知線性規(guī)劃的對偶問題的最優(yōu)解為Y*=(0,-2),求原問題的最優(yōu)解。解:對偶問題是標(biāo)準(zhǔn)化3/25/2024對偶性質(zhì)設(shè)對偶問題最優(yōu)解為X*=(x1,x2,x3)T,由互補松弛性定理可知,X*和Y*滿足:將Y*帶入由方程可知,y3=y(tǒng)5=0,y4=1。∵y2=-2≠0∴x5=0又∵y4=1≠0∴x2=0將x2,x5分別帶入原問題約束方程中,得:解方程組得:x1=-5,x3=-1,所以原問題的最優(yōu)解為X*=(-5,0,-1),最優(yōu)值z=-123/25/2024對偶性質(zhì)原問題與對偶問題解的對應(yīng)關(guān)系小結(jié)3/25/2024思考題判斷下列結(jié)論是否正確,如果不正確,應(yīng)該怎樣改正?1)任何線性規(guī)劃都存在一個對應(yīng)的對偶線性規(guī)劃.2)原問題第i個約束是“≤”約束,則對偶變量yi≥0.3)互為對偶問題,或者同時都有最優(yōu)解,或者同時都無最優(yōu)解.4)對偶問題有可行解,則原問題也有可行解.5)原問題有多重解,對偶問題也有多重解.6)對偶問題有可行解,原問題無可行解,則對偶問題具有無界解.7)原問題無最優(yōu)解,則對偶問題無可行解.8)對偶問題不可行,原問題可能無界解.9)原問題與對偶問題都可行,則都有最優(yōu)解.10)原問題具有無界解,則對偶問題不可行.11)對偶問題具有無界解,則原問題無最優(yōu)解.12)若X*、Y*是原問題與對偶問題的最優(yōu)解,則X*=Y*.3/25/2024對偶問題的經(jīng)濟解釋-影子價格1.影子價格的數(shù)學(xué)分析:定義:在一對P和D中,若P的某個約束條件的右端項常數(shù)bi(第i種資源的擁有量)增加一個單位時,所引起目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)值z*的改變量稱為第i種資源的影子價格,其值等于D問題中對偶變量yi*。由對偶問題得基本性質(zhì)可得:3/25/2024對偶問題的經(jīng)濟解釋-影子價格2.影子價格的經(jīng)濟意義1)影子價格是一種邊際價格 在其它條件不變的情況下,單位資源數(shù)量的變化所引起的目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)值的變化。即對偶變量yi就是第i種資源的影子價格。即:
3/25/2024對偶問題的經(jīng)濟解釋-影子價格2)影子價格是一種機會成本 影子價格是在資源最優(yōu)利用條件下對單位資源的估價,這種估價不是資源實際的市場價格。因此,從另一個角度說,它是一種機會成本。若第i種資源的單位市場價格為mi,則有當(dāng)yi*>mi時,企業(yè)愿意購進(jìn)這種資源,單位純利為yi*-mi,則有利可圖;如果yi*<mi,則企業(yè)有償轉(zhuǎn)讓這種資源,可獲單位純利mi-yi
*,否則,企業(yè)無利可圖,甚至虧損。結(jié)論:若yi*>mi則購進(jìn)資源i,可獲單位純利yi*-mi
若yi*<mi則轉(zhuǎn)讓資源i,可獲單位純利mi-yi3/25/2024對偶問題的經(jīng)濟解釋-影子價格3)影子價格在資源利用中的應(yīng)用根據(jù)對偶理論的互補松弛性定理:Y*Xs=0,YsX*=0表明生產(chǎn)過程中如果某種資源bi未得到充分利用時,該種資源的影子價格為0;若當(dāng)資源資源的影子價格不為0時,表明該種資源在生產(chǎn)中已耗費完。3/25/2024對偶問題的經(jīng)濟解釋-影子價格4)影子價格對單純形表計算的解釋單純形表中的檢驗數(shù)其中cj表示第j種產(chǎn)品的價格;表示生產(chǎn)該種產(chǎn)品所消耗的各項資源的影子價格的總和,即產(chǎn)品的隱含成本。當(dāng)產(chǎn)值大于隱含成本時,即,表明生產(chǎn)該項產(chǎn)品有利,可在計劃中安排;否則,用這些資源生產(chǎn)別的產(chǎn)品更有利,不在生產(chǎn)中安排該產(chǎn)品。3/25/2024對偶單純形法 對偶單純形法是求解線性規(guī)劃的另一個基本方法。它是根據(jù)對偶原理和單純形法原理而設(shè)計出來的,因此稱為對偶單純形法。不要簡單理解為是求解對偶問題的單純形法。對偶單純形法原理對偶單純形法基本思路: 找出一個對偶問題的可行基,保持對偶問題為可行解的條件下,判斷XB是否可行(XB為非負(fù)),若否,通過變換基解,直到找到原問題基可行解(即XB為非負(fù)),這時原問題與對偶問題同時達(dá)到可行解,由定理4可得最優(yōu)解。3/25/2024對偶單純形法找出一個DP的可行基LP是否可行(XB≥0)保持DP為可行解情況下轉(zhuǎn)移到LP的另一個基本解最優(yōu)解是否循環(huán)結(jié)束3/25/2024對偶單純形法例2.9用對偶單純形法求解:解:(1)將模型轉(zhuǎn)化為求最大化問題,約束方程化為等式求出一組基本解,因為對偶問題可行,即全部檢驗數(shù)≤0(求max問題)。3/25/2024對偶單純形法3/25/2024對偶單純形法3/25/2024對偶單純形法原問題的最優(yōu)解為:X*=(2,2,2,0,0,0),Z*=72其對偶問題的最優(yōu)解為:Y*=(1/3,3,7/3),W*=723/25/2024對偶單純形法對偶單純形法應(yīng)注意的問題:
用對偶單純形法求解線性規(guī)劃是一種求解方法,而不是去求對偶問題的最優(yōu)解初始表中一定要滿足對偶問題可行,也就是說檢驗數(shù)滿足最優(yōu)判別準(zhǔn)則最小比值中的絕對值是使得比值非負(fù),在極小化問題σj≥0,分母aij<0這時必須取絕對值。在極大化問題中,σ
j≤0,分母aij<0,總滿足非負(fù),這時絕對值符號不起作用,可以去掉。如在本例中將目標(biāo)函數(shù)寫成這里σj≤0在求θk時就可以不帶絕對值符號。3/25/2024對偶單純形法對偶單純形法與普通單純形法的換基順序不一樣,普通單純形法是先確定進(jìn)基變量后確定出基變量,對偶單純形法是先確定出基變量后確定進(jìn)基變量;普通單純形法的最小比值是其目的是保證下一個原問題的基本解可行,對偶單純形法的最小比值是其目的是保證下一個對偶問題的基本解可行對偶單純形法在確定出基變量時,若不遵循規(guī)則,任選一個小于零的bi對應(yīng)的基變量出基,不影響計算結(jié)果,只是迭代次數(shù)可能不一樣。3/25/2024本章小結(jié) 學(xué)習(xí)要點: 1.線性規(guī)劃解的概念以及3個基本定理 2.熟練掌握單純形法的解題思路及求解步驟3/25/2024Chapter3運輸規(guī)劃
(TransportationProblem)運輸規(guī)劃問題的數(shù)學(xué)模型表上作業(yè)法運輸問題的應(yīng)用本章主要內(nèi)容:3/25/2024運輸規(guī)劃問題的數(shù)學(xué)模型例3.1某公司從兩個產(chǎn)地A1、A2將物品運往三個銷地B1,B2,B3,各產(chǎn)地的產(chǎn)量、各銷地的銷量和各產(chǎn)地運往各銷地每件物品的運費如下表所示,問:應(yīng)如何調(diào)運可使總運輸費用最???3/25/2024運輸規(guī)劃問題的數(shù)學(xué)模型解:產(chǎn)銷平衡問題:總產(chǎn)量=總銷量=500設(shè)xij為從產(chǎn)地Ai運往銷地Bj的運輸量,得到下列運輸量表:MinC=6x11+4x12+6x13+6x21+5x22+5x23s.t.x11+x12+x13=200
x21+x22+x23=300
x11+x21=150
x12+x22=150
x13+x23=200xij≥0(i=1、2;j=1、2、3)3/25/2024運輸規(guī)劃問題的數(shù)學(xué)模型運輸問題的一般形式:產(chǎn)銷平衡A1、A2、…、Am表示某物資的m個產(chǎn)地;B1、B2、…、Bn表示某物質(zhì)的n個銷地;ai表示產(chǎn)地Ai的產(chǎn)量;bj表示銷地Bj的銷量;cij表示把物資從產(chǎn)地Ai運往銷地Bj的單位運價。設(shè)xij為從產(chǎn)地Ai運往銷地Bj的運輸量,得到下列一般運輸量問題的模型:3/25/2024運輸規(guī)劃問題的數(shù)學(xué)模型變化:1)有時目標(biāo)函數(shù)求最大。如求利潤最大或營業(yè)額最大等;2)當(dāng)某些運輸線路上的能力有限制時,在模型中直接加入約束條件(等式或不等式約束);3)產(chǎn)銷不平衡時,可加入假想的產(chǎn)地(銷大于產(chǎn)時)或銷地(產(chǎn)大于銷時)。定理:設(shè)有m個產(chǎn)地n個銷地且產(chǎn)銷平衡的運輸問題,則基變量數(shù)為m+n-1。3/25/2024表上作業(yè)法表上作業(yè)法是一種求解運輸問題的特殊方法,其實質(zhì)是單純形法。3/25/2024表上作業(yè)法例3.2某運輸資料如下表所示:問:應(yīng)如何調(diào)運可使總運輸費用最???3/25/2024表上作業(yè)法解:第1步求初始方案方法1:最小元素法基本思想是就近供應(yīng),即從運價最小的地方開始供應(yīng)(調(diào)運),然后次小,直到最后供完為止。3113101927410583416333/25/2024表上作業(yè)法總的運輸費=(3×1)+(6×4)+(4×3)+(1×2)+(3×10)+(3×5)=86元 元素差額法對最小元素法進(jìn)行了改進(jìn),考慮到產(chǎn)地到銷地的最小運價和次小運價之間的差額,如果差額很大,就選最小運價先調(diào)運,否則會增加總運費。例如下面兩種運輸方案。15510總運費是z=10×8+5×2+15×1=105最小元素法:3/25/2024表上作業(yè)法51510總運費z=10×5+15×2+5×1=85后一種方案考慮到C11與C21之間的差額是8-2=6,如果不先調(diào)運x21,到后來就有可能x11≠0,這樣會使總運費增加較大,從而先調(diào)運x21,再是x22,其次是x12用元素差額法求得的基本可行解更接近最優(yōu)解,所以也稱為近似方案。3/25/2024表上作業(yè)法方法2:Vogel法1)從運價表中分別計算出各行和各列的最小運費和次最小運費的差額,并填入該表的最右列和最下行。3113101927410583/25/2024表上作業(yè)法2)再從差值最大的行或列中找出最小運價確定供需關(guān)系和供需數(shù)量。當(dāng)產(chǎn)地或銷地中有一方數(shù)量供應(yīng)完畢或得到滿足時,劃去運價表中對應(yīng)的行或列。重復(fù)1)和2),直到找出初始解為至。31131019274105853/25/2024表上作業(yè)法71135215××3/25/2024表上作業(yè)法7135275×××3×3/25/2024表上作業(yè)法113515×××3×631××2該方案的總運費:(1×3)+(4×6)+(3×5)+(2×10)+(1×8)+(3×5)=85元3/25/2024表上作業(yè)法第2步最優(yōu)解的判別(檢驗數(shù)的求法) 求出一組基可行解后,判斷是否為最優(yōu)解,仍然是用檢驗數(shù)來判斷,記xij的檢驗數(shù)為λij由第一章知,求最小值的運輸問題的最優(yōu)判別準(zhǔn)則是:所有非基變量的檢驗數(shù)都非負(fù),則運輸方案最優(yōu)求檢驗數(shù)的方法有兩種:閉回路法位勢法(▲)3/25/2024表上作業(yè)法閉回路的概念為一個閉回路,集合中的變量稱為回路的頂點,相鄰兩個變量的連線為閉回路的邊。如下表3/25/2024表上作業(yè)法例下表中閉回路的變量集合是{x11,x12,x42,x43,x23,x25,x35,x31}共有8個頂點,這8個頂點間用水平或垂直線段連接起來,組成一條封閉的回路。一條回路中的頂點數(shù)一定是偶數(shù),回路遇到頂點必須轉(zhuǎn)90度與另一頂點連接,表3-3中的變量x32及x33不是閉回路的頂點,只是連線的交點。3/25/2024表上作業(yè)法閉回路例如變量組不能構(gòu)成一條閉回路,但A中包含有閉回路
變量組變量數(shù)是奇數(shù),顯然不是閉回路,也不含有閉回路;3/25/2024表上作業(yè)法用位勢法對初始方案進(jìn)行最優(yōu)性檢驗:1)由
ij=Cij-(Ui+Vj)計算位勢Ui,Vj,因?qū)兞慷杂?/p>
ij=0,即Cij-(Ui+Vj)=0,令U1=02)再由
ij=Cij-(Ui+Vj)計算非基變量的檢驗數(shù)
ij3113101927410584363130-1-531029(1)(2)(1)(-1)(10)(12)當(dāng)存在非基變量的檢驗數(shù)
kl≥0,說明現(xiàn)行方案為最優(yōu)方案,否則目標(biāo)成本還可以進(jìn)一步減小。3/25/2024表上作業(yè)法當(dāng)存在非基變量的檢驗數(shù)
kl<0且
kl=min{ij}時,令Xkl進(jìn)基。從表中知可選X24進(jìn)基。第3步確定換入基的變量第4步確定換出基的變量以進(jìn)基變量xik為起點的閉回路中,標(biāo)有負(fù)號的最小運量作為調(diào)整量θ,θ對應(yīng)的基變量為出基變量,并打上“×”以示換出作為非基變量。3/25/2024表上作業(yè)法311310192741058436313(+)(-)(+)(-)調(diào)整步驟為:在進(jìn)基變量的閉回路中標(biāo)有正號的變量加上調(diào)整量θ,標(biāo)有負(fù)號的變量減去調(diào)整量θ,其余變量不變,得到一組新的基可行解。然后求所有非基變量的檢驗數(shù)重新檢驗。1253/25/2024表上作業(yè)法當(dāng)所有非基變量的檢驗數(shù)均非負(fù)時,則當(dāng)前調(diào)運方案即為最優(yōu)方案,如表此時最小總運費:Z=(1×3)+(4×6)+(3×5)+(2×10)+(1×8)+(3×5)=85元3113101927410585363120-2-531039(0)(2)(2)(1)(12)(9)3/25/2024表上作業(yè)法表上作業(yè)法的計算步驟:分析實際問題列出產(chǎn)銷平衡表及單位運價表確定初始調(diào)運方案(最小元素法或Vogel法)求檢驗數(shù)(位勢法)所有檢驗數(shù)≥0找出絕對值最大的負(fù)檢驗數(shù),用閉合回路調(diào)整,得到新的調(diào)運方案得到最優(yōu)方案,算出總運價3/25/2024表上作業(yè)法表上作業(yè)法計算中的問題:(1)若運輸問題的某一基可行解有多個非基變量的檢驗數(shù)為負(fù),在繼續(xù)迭代時,取它們中任一變量為換入變量均可使目標(biāo)函數(shù)值得到改善,但通常取σij<0中最小者對應(yīng)的變量為換入變量。(2)無窮多最優(yōu)解 產(chǎn)銷平衡的運輸問題必定存最優(yōu)解。如果非基變量的σij=0,則該問題有無窮多最優(yōu)解。3/25/2024表上作業(yè)法⑵退化解:
※表格中一般要有(m+n-1)個數(shù)字格。但有時在分配運量時則需要同時劃去一行和一列,這時需要補一個0,以保證有(m+n-1)個數(shù)字格作為基變量。一般可在劃去的行和列的任意空格處加一個0即可。
※利用進(jìn)基變量的閉回路對解進(jìn)行調(diào)整時,標(biāo)有負(fù)號的最小運量(超過2個最小值)作為調(diào)整量θ,選擇任意一個最小運量對應(yīng)的基變量作為出基變量,并打上“×”以示作為非基變量。3/25/2024表上作業(yè)法1241148310295116(0)(2)(9)(2)(1)(12)81242814如下例中σ11檢驗數(shù)是0,經(jīng)過調(diào)整,可得到另一個最優(yōu)解。3/25/2024表上作業(yè)法11443137782106×3×416×06×××在x12、x22、x33、x34中任選一個變量作為基變量,例如選x34例:用最小元素法求初始可行解3/25/2024運輸問題的應(yīng)用求極大值問題目標(biāo)函數(shù)求利潤最大或營業(yè)額最大等問題。3/25/2024運輸問題的應(yīng)用求解方法: 將極大化問題轉(zhuǎn)化為極小化問題。設(shè)極大化問題的運價表為C,用一個較大的數(shù)M(M≥max{cij})去減每一個cij得到矩陣C′,其中C′=(M-cij)≥0,將C′作為極小化問題的運價表,用表上用業(yè)法求出最優(yōu)解。3/25/2024運輸問題的應(yīng)用例3.3下列矩陣C是Ai(I=1,2,3)到Bj的噸公里利潤,運輸部門如何安排運輸方案使總利潤最大.3/25/2024運輸問題的應(yīng)用得到新的最小化運輸問題,用表上作業(yè)法求解即可。3/25/2024運輸問題的應(yīng)用產(chǎn)銷不平衡的運輸問題 當(dāng)總產(chǎn)量與總銷量不相等時,稱為不平衡運輸問題.這類運輸問題在實際中常常碰到,它的求解方法是將不平衡問題化為平衡問題再按平衡問題求解。當(dāng)產(chǎn)大于銷時,即:數(shù)學(xué)模型為:3/25/2024運輸問題的應(yīng)用由于總產(chǎn)量大于總銷量,必有部分產(chǎn)地的產(chǎn)量不能全部運送完,必須就地庫存,即每個產(chǎn)地設(shè)一個倉庫,假設(shè)該倉庫為一個虛擬銷地Bn+1,bn+1作為一個虛設(shè)銷地Bn+1的銷量(即庫存量)。各產(chǎn)地Ai到Bn+1的運價為零,即Ci,n+1=0,(i=1,…,m)。則平衡問題的數(shù)學(xué)模型為:具體求解時,只在運價表右端增加一列Bn+1,運價為零,銷量為bn+1即可3/25/2024運輸問題的應(yīng)用當(dāng)銷大于產(chǎn)時,即:數(shù)學(xué)模型為:由于總銷量大于總產(chǎn)量,故一定有些需求地不完全滿足,這時虛設(shè)一個產(chǎn)地Am+1,產(chǎn)量為:3/25/2024運輸問題的應(yīng)用銷大于產(chǎn)化為平衡問題的數(shù)學(xué)模型為:具體計算時,在運價表的下方增加一行Am+1,運價為零。產(chǎn)量為am+1即可。3/25/2024運輸問題的應(yīng)用例3.4求下列表中極小化運輸問題的最優(yōu)解。因為有:3/25/2024運輸問題的應(yīng)用所以是一個產(chǎn)大于銷的運輸問題。表中A2不可達(dá)B1,用一個很大的正數(shù)M表示運價C21。虛設(shè)一個銷量為b5=180-160=20,Ci5=0,i=1,2,3,4,表的右邊增添一列,得到新的運價表。3/25/2024運輸問題的應(yīng)用下表為計算結(jié)果??煽闯觯寒a(chǎn)地A4還有20個單位沒有運出。3/25/2024運輸問題的應(yīng)用3.生產(chǎn)與儲存問題例3.5某廠按合同規(guī)定須于當(dāng)年每個季度末分別提供10、15、25、20臺同一規(guī)格的柴油機。已知該廠各季度的生產(chǎn)能力及生產(chǎn)每臺柴油機的成本如右表。如果生產(chǎn)出來的柴油機當(dāng)季不交貨,每臺每積壓一個季度需儲存、維護等費用0.15萬元。試求在完成合同的情況下,使該廠全年生產(chǎn)總費用為最小的決策方案。3/25/2024運輸問題的應(yīng)用解:設(shè)xij為第i季度生產(chǎn)的第j季度交貨的柴油機數(shù)目,那么應(yīng)滿足:交貨:
x11=10生產(chǎn):x11+x12+x13+x14≤25
x12+x22=15x22+x23+x24≤35x13+x23+x33=25x33+x34≤30x14+x24+x34+x44=20x44≤10把第i季度生產(chǎn)的柴油機數(shù)目看作第i個生產(chǎn)廠的產(chǎn)量;把第j季度交貨的柴油機數(shù)目看作第j個銷售點的銷量;設(shè)cij是第i季度生產(chǎn)的第j季度交貨的每臺柴油機的實際成本,應(yīng)該等于該季度單位成本加上儲存、維護等費用??蓸?gòu)造下列產(chǎn)銷平衡問題:3/25/2024運輸問題的應(yīng)用由于產(chǎn)大于銷,加上一個虛擬的銷地D,化為平衡問題,即可應(yīng)用表上作業(yè)法求解。3/25/2024運輸問題的應(yīng)用該問題的數(shù)學(xué)模型:Minf=10.8x11+10.95x12+11.1x13+11.25x14+11.1x22+11.25x23 +11.4x24+11.0x33+11.15x34+11.3x44
3/25/2024運輸問題的應(yīng)用最優(yōu)生產(chǎn)決策如下表,最小費用z=773萬元。3/25/2024Chapter4整數(shù)規(guī)劃
(IntegerProgramming)整數(shù)規(guī)劃的特點及應(yīng)用分支定界法分配問題與匈牙利法本章主要內(nèi)容:3/25/2024整數(shù)規(guī)劃的特點及應(yīng)用整數(shù)規(guī)劃(簡稱:IP) 要求一部分或全部決策變量取整數(shù)值的規(guī)劃問題稱為整數(shù)規(guī)劃。不考慮整數(shù)條件,由余下的目標(biāo)函數(shù)和約束條件構(gòu)成的規(guī)劃問題稱為該整數(shù)規(guī)劃問題的松弛問題。若該松弛問題是一個線性規(guī)劃,則稱該整數(shù)規(guī)劃為整數(shù)線性規(guī)劃。整數(shù)線性規(guī)劃數(shù)學(xué)模型的一般形式:3/25/2024整數(shù)規(guī)劃的特點及應(yīng)用整數(shù)線性規(guī)劃問題的種類:純整數(shù)線性規(guī)劃:指全部決策變量都必須取整數(shù)值的整數(shù)線性規(guī)劃?;旌险麛?shù)線性規(guī)劃:決策變量中有一部分必須取整數(shù)值,另一部分可以不取整數(shù)值的整數(shù)線性規(guī)劃。0-1型整數(shù)線性規(guī)劃:決策變量只能取值0或1的整數(shù)線性規(guī)劃。3/25/2024整數(shù)規(guī)劃的特點及應(yīng)用整數(shù)規(guī)劃的典型例子例4.1工廠A1和A2生產(chǎn)某種物資。由于該種物資供不應(yīng)求,故需要再建一家工廠。相應(yīng)的建廠方案有A3和A4兩個。這種物資的需求地有B1,B2,B3,B4四個。各工廠年生產(chǎn)能力、各地年需求量、各廠至各需求地的單位物資運費cij,見下表:工廠A3或A4開工后,每年的生產(chǎn)費用估計分別為1200萬或1500萬元?,F(xiàn)要決定應(yīng)該建設(shè)工廠A3還是A4,才能使今后每年的總費用最少。3/25/2024整數(shù)規(guī)劃的特點及應(yīng)用解:這是一個物資運輸問題,特點是事先不能確定應(yīng)該建A3還是A4中哪一個,因而不知道新廠投產(chǎn)后的實際生產(chǎn)物資。為此,引入0-1變量:再設(shè)xij為由Ai運往Bj的物資數(shù)量,單位為千噸;z表示總費用,單位萬元。則該規(guī)劃問題的數(shù)學(xué)模型可以表示為:3/25/2024整數(shù)規(guī)劃的特點及應(yīng)用混合整數(shù)規(guī)劃問題3/25/2024整數(shù)規(guī)劃的特點及應(yīng)用例4.2現(xiàn)有資金總額為B。可供選擇的投資項目有n個,項目j所需投資額和預(yù)期收益分別為aj和cj(j=1,2,..,n),此外由于種種原因,有三個附加條件:若選擇項目1,就必須同時選擇項目2。反之不一定項目3和4中至少選擇一個;項目5,6,7中恰好選擇2個。應(yīng)該怎樣選擇投資項目,才能使總預(yù)期收益最大。3/25/2024整數(shù)規(guī)劃的特點及應(yīng)用解:對每個投資項目都有被選擇和不被選擇兩種可能,因此分別用0和1表示,令xj表示第j個項目的決策選擇,記為:投資問題可以表示為:3/25/2024整數(shù)規(guī)劃的特點及應(yīng)用例4.3指派問題或分配問題。人事部門欲安排四人到四個不同崗位工作,每個崗位一個人。經(jīng)考核四人在不同崗位的成績(百分制)如表所示,如何安排他們的工作使總成績最好。3/25/2024整數(shù)規(guī)劃的特點及應(yīng)用設(shè)數(shù)學(xué)模型如下:要求每人做一項工作,約束條件為:3/25/2024整數(shù)規(guī)劃的特點及應(yīng)用每項工作只能安排一人,約束條件為:變量約束:3/25/2024整數(shù)規(guī)劃的特點及應(yīng)用整數(shù)規(guī)劃問題解的特征:整數(shù)規(guī)劃問題的可行解集合是它松弛問題可行解集合的一個子集,任意兩個可行解的凸組合不一定滿足整數(shù)約束條件,因而不一定仍為可行解。整數(shù)規(guī)劃問題的可行解一定是它的松弛問題的可行解(反之不一定),但其最優(yōu)解的目標(biāo)函數(shù)值不會優(yōu)于后者最優(yōu)解的目標(biāo)函數(shù)值。3/25/2024整數(shù)規(guī)劃的特點及應(yīng)用例4.3設(shè)整數(shù)規(guī)劃問題如下首先不考慮整數(shù)約束,得到線性規(guī)劃問題(一般稱為松弛問題)。3/25/2024整數(shù)規(guī)劃的特點及應(yīng)用用圖解法求出最優(yōu)解為:x1=3/2,x2=10/3,且有Z=29/6 現(xiàn)求整數(shù)解(最優(yōu)解):如用舍入取整法可得到4個點即(1,3),(2,3),(1,4),(2,4)。顯然,它們都不可能是整數(shù)規(guī)劃的最優(yōu)解。x1x2⑴⑵33(3/2,10/3) 按整數(shù)規(guī)劃約束條件,其可行解肯定在線性規(guī)劃問題的可行域內(nèi)且為整數(shù)點。故整數(shù)規(guī)劃問題的可行解集是一個有限集,如右圖所示。其中(2,2),(3,1)點的目標(biāo)函數(shù)值最大,即為Z=4。3/25/2024整數(shù)規(guī)劃的特點及應(yīng)用整數(shù)規(guī)劃問題的求解方法:分支定界法和割平面法匈牙利法(指派問題)3/25/2024分支定界法1)求整數(shù)規(guī)劃的松弛問題最優(yōu)解; 若松弛問題的最優(yōu)解滿足整數(shù)要求,得到整數(shù)規(guī)劃的最優(yōu)解,否則轉(zhuǎn)下一步;2)分支與定界: 任意選一個非整數(shù)解的變量xi,在松弛問題中加上約束:xi≤[xi]和xi≥[xi]+1組成兩個新的松弛問題,稱為分枝。新的松弛問題具有特征:當(dāng)原問題是求最大值時,目標(biāo)值是分枝問題的上界;當(dāng)原問題是求最小值時,目標(biāo)值是分枝問題的下界。 檢查所有分枝的解及目標(biāo)函數(shù)值,若某分枝的解是整數(shù)并且目標(biāo)函數(shù)值大于(max)等于其它分枝的目標(biāo)值,則將其它分枝剪去不再計算,若還存在非整數(shù)解并且目標(biāo)值大于(max)整數(shù)解的目標(biāo)值,需要繼續(xù)分枝,再檢查,直到得到最優(yōu)解。分支定界法的解題步驟:3/25/2024分支定界法例4.4用分枝定界法求解整數(shù)規(guī)劃問題解:首先去掉整數(shù)約束,變成一般線性規(guī)劃問題(原整數(shù)規(guī)劃問題的松馳問題)LPIP3/25/2024分支定界法用圖解法求松弛問題的最優(yōu)解,如圖所示。x1x2⑴⑵3(18/11,40/11)⑶21123x1=18/11,x2=40/11Z=-218/11≈(-19.8)即Z也是IP最小值的下限。對于x1=18/11≈1.64,取值x1≤1,x1≥2對于x2=40/11≈3.64,取值x2≤3,x2≥4先將(LP)劃分為(LP1)和(LP2),取x1≤1,x1≥23/25/2024分支定界法分支:分別求出(LP1)和(LP2)的最優(yōu)解。3/25/2024分支定界法先求LP1,如圖所示。此時在B點取得最優(yōu)解。x1=1,x2=3,Z(1)=-16找到整數(shù)解,問題已探明,此枝停止計算。x1x2⑴⑵33(18/11,40/11)⑶11BAC同理求LP2,如圖所示。在C點取得最優(yōu)解。即:x1=2,x2=10/3,Z(2)=-56/3≈-18.7∵Z(2)<Z(1)=-16∴原問題有比-16更小的最優(yōu)解,但x2不是整數(shù),故繼續(xù)分支。3/25/2024分支定界法在IP2中分別再加入條件:x2≤3,x2≥4得下式兩支:分別求出LP21和LP22的最優(yōu)解3/25/2024分支定界法x1x2⑴⑵33(18/11,40/11)⑶11BACD先求LP21,如圖所示。此時D在點取得最優(yōu)解。即x1=12/5≈2.4,x2=3,Z(21)=-87/5≈-17.4<Z(1)=-16但x1=12/5不是整數(shù),可繼續(xù)分枝。即3≤x1≤2。求LP22,如圖所示。無可行解,故不再分枝。3/25/2024分支定界法在(LP21)的基礎(chǔ)上繼續(xù)分枝。加入條件3≤x1≤2有下式:分別求出(LP211)和(LP212)的最優(yōu)解3/25/2024分支定界法x1x2⑴⑵33(18/11,40/11)⑶11BACDEF先求(LP211),如圖所示。此時在E點取得最優(yōu)解。即x1=2,x2=3,Z(211)=-17找到整數(shù)解,問題已探明,此枝停止計算。求(LP212),如圖所示。此時F在點取得最優(yōu)解。即x1=3,x2=2.5,Z(212)=-31/2≈-15.5>Z(211)
如對LP212繼續(xù)分解,其最小值也不會低于-15.5,問題探明,剪枝。3/25/2024分支定界法原整數(shù)規(guī)劃問題的最優(yōu)解為:x1=2,x2=3,Z*=-17以上的求解過程可以用一個樹形圖表示如右:LP1x1=1,x2=3Z(1)=-16LPx1=18/11,x2=40/11Z(0)=-19.8LP2x1=2,x2=10/3Z(2)=-18.5LP21x1=12/5,x2=3Z(21)=-17.4LP22無可行解LP211x1=2,x2=3Z(211)=-17LP212x1=3,x2=5/2Z(212)=-15.5x1≤1x1≥2x2≤3x2≥4x1≤2x1≥3####3/25/2024分支定界法例4.5用分枝定界法求解解:先求對應(yīng)的松弛問題(記為LP0)用圖解法得到最優(yōu)解X=(3.57,7.14),Z0=35.7,如下圖所示。3/25/2024分支定界法1010松弛問題LP0的最優(yōu)解X=(3.57,7.14),Z0=35.7x1x2oABC3/25/2024分支定界法10x2oABCLP1LP234LP1:X=(3,7.6),Z1=34.8①②LP2:X=(4,6.5),Z2=35.53/25/2024分支定界法10x1x2oABCLP1LP2134LP21:X=(4.33,6),Z21=35.3363/25/2024分支定界法10x1x2oACLP1346LP211:X=(4,6),Z211=34LP212:X=(5,5),Z212=355LP2123/25/2024分支定界法上述分枝過程可用下圖表示:LP0:X=(3.57,7.14),Z0=35.7LP1:X=(3,7.6)Z1=34.8LP2:X=(4,6.5)Z2=35.5x1≤3x1≥4LP21:X=(4.33,6)Z21=35.33x2≤6LP211:X=(4,6)Z211=34LP212:X=(5,5)Z212=35x1≤4x1≥5LP22無可行解x2≥73/25/2024小結(jié)學(xué)習(xí)要點:掌握一般整數(shù)規(guī)劃問題概念及模型結(jié)構(gòu)掌握分支定界法原理能夠用分支定界法求解一般整數(shù)規(guī)劃問題課后練習(xí):3/25/2024分配問題與匈牙利法指派問題的數(shù)學(xué)模型的標(biāo)準(zhǔn)形式: 設(shè)n個人被分配去做n件工作,規(guī)定每個人只做一件工作,每件工作只有一個人去做。已知第i個人去做第j件工作的效率(時間或費用)為Cij(i=1.2…n;j=1.2…n)并假設(shè)Cij≥0。問應(yīng)如何分配才能使總效率(時間或費用)最高?設(shè)決策變量3/25/2024分配問題與匈牙利法指派問題的數(shù)學(xué)模型為:3/25/2024分配問題與匈牙利法克尼格定理:
如果從分配問題效率矩陣[aij]的每一行元素中分別減去(或加上)一個常數(shù)ui,從每一列中分別減去(或加上)一個常數(shù)vj,得到一個新的效率矩陣[bij],則以[bij]為效率矩陣的分配問題與以[aij]為效率矩陣的分配問題具有相同的最優(yōu)解。3/25/2024分配問題與匈牙利法指派問題的求解步驟:1)變換指派問題的系數(shù)矩陣(cij)為(bij),使在(bij)的各行各列中都出現(xiàn)0元素,即從(cij)的每行元素都減去該行的最小元素;再從所得新系數(shù)矩陣的每列元素中減去該列的最小元素。2)進(jìn)行試指派,以尋求最優(yōu)解。在(bij)中找盡可能多的獨立0元素,若能找出n個獨立0元素,就以這n個獨立0元素對應(yīng)解矩陣(xij)中的元素為1,其余為0,這就得到最優(yōu)解。3/25/2024分配問題與匈牙利法找獨立0元素,常用的步驟為:從只有一個0元素的行開始,給該行中的0元素加圈,記作◎。然后劃去◎所在列的其它0元素,記作?;這表示該列所代表的任務(wù)已指派完,不必再考慮別人了。依次進(jìn)行到最后一行。從只有一個0元素的列開始(畫?的不計在內(nèi)),給該列中的0元素加圈,記作◎;然后劃去◎所在行的0元素,記作?,表示此人已有任務(wù),不再為其指派其他任務(wù)了。依次進(jìn)行到最后一列。若仍有沒有劃圈的0元素,且同行(列)的0元素至少有兩個,比較這行各0元素所在列中0元素的數(shù)目,選擇0元素少這個0元素加圈(表示選擇性多的要“禮讓”選擇性少的)。然后劃掉同行同列的其它0元素。可反復(fù)進(jìn)行,直到所有0元素都已圈出和劃掉為止。3/25/2024分配問題與匈牙利法若◎元素的數(shù)目m等于矩陣的階數(shù)n(即:m=n),那么這指派問題的最優(yōu)解已得到。若m<n,則轉(zhuǎn)入下一步。3)用最少的直線通過所有0元素。其方法:
對沒有◎的行打“√”;對已打“√”
的行中所有含?元素的列打“√”
;再對打有“√”的列中含◎元素的行打“√”
;重復(fù)①、②直到得不出新的打√號的行、列為止;對沒有打√號的行畫橫線,有打√號的列畫縱線,這就得到覆蓋所有0元素的最少直線數(shù)l。注:l應(yīng)等于m,若不相等,說明試指派過程有誤,回到第2步,另行試指派;若l=m<n,表示還不能確定最優(yōu)指派方案,須再變換當(dāng)前的系數(shù)矩陣,以找到n個獨立的0元素,為此轉(zhuǎn)第4步。3/25/2024分配問題與匈牙利法4)變換矩陣(bij)以增加0元素 在沒有被直線通過的所有元素中找出最小值,沒有被直線通過的所有元素減去這個最小元素;直線交點處的元素加上這個最小值。新系數(shù)矩陣的最優(yōu)解和原問題仍相同。轉(zhuǎn)回第2步。3/25/2024分配問題與匈牙利法例4.6有一份中文說明書,需譯成英、日、德、俄四種文字,分別記作A、B、C、D?,F(xiàn)有甲、乙、丙、丁四人,他們將中文說明書譯成不同語種的說明書所需時間如下表所示,問如何分派任務(wù),可使總時間最少?3/25/2024分配問題與匈牙利法解:1)變換系數(shù)矩陣,增加0元素。-52)試指派(找獨立0元素)◎◎◎??找到3個獨立零元素但m=3<n=
43/25/2024分配問題與匈牙利法3)作最少的直線覆蓋所有0元素
◎◎◎??√√√獨立零元素的個數(shù)m等于最少直線數(shù)l,即l=m=3<n=4;4)沒有被直線通過的元素中選擇最小值為1,變換系數(shù)矩陣,將沒有被直線通過的所有元素減去這個最小元素;直線交點處的元素加上這個最小值。得到新的矩陣,重復(fù)2)步進(jìn)行試指派3/25/2024分配問題與匈牙利法000000試指派◎◎◎??◎得到4個獨立零元素,所以最優(yōu)解矩陣為:即完成4個任務(wù)的總時間最少為:2+4+1+8=153/25/2024分配問題與匈牙利法例4.7已知四人分別完成四項工作所需時間如下表,求最優(yōu)分配方案。3/25/2024分配問題與匈牙利法解:1)變換系數(shù)矩陣,增加0元素。◎?◎??◎◎2)試指派(找獨立0元素)獨立0元素的個數(shù)為4,指派問題的最優(yōu)指派方案即為甲負(fù)責(zé)D工作,乙負(fù)責(zé)B工作,丙負(fù)責(zé)A工作,丁負(fù)責(zé)C工作。這樣安排能使總的工作時間最少,為4+4+9+11=28。3/25/2024分配問題與匈牙利法例4.8已知五人分別完成五項工作耗費如下表,求最優(yōu)分配方案。3/25/2024分配問題與匈牙利法-1-2解:1)變換系數(shù)矩陣,增加0元素。3/25/2024分配問題與匈牙利法◎?◎◎◎??2)試指派(找獨立0元素)獨立0元素的個數(shù)l=4<5,故畫直線調(diào)整矩陣。3/25/2024分配問題與匈牙利法◎?◎◎◎??√√√選擇直線外的最小元素為1;直線外元素減1,直線交點元素加1,其他保持不變。3/25/2024分配問題與匈牙利法◎?◎?◎?◎?√√√√√√√l=m=4<n=5選擇直線外最小元素為1,直線外元素減1,直線交點元素加1,其他保持不變,得到新的系數(shù)矩陣。3/25/2
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