线性规划问题的数学模型精选PPT.ppt
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1、关于线性规划问题的数学模型第1页,讲稿共53张,创作于星期二线性规划问题第一节第一节第一节第一节 线性规划问题的数学模型线性规划问题的数学模型线性规划问题的数学模型线性规划问题的数学模型(一)引言(一)引言 线性规划是运筹学的重要分支之一,也是研究较早、发展较快、应用较广而且比较成熟的一个分支。自1947年线性规划被成功的运用于工业、交通、农业和军事等各个领域后,现在它已成为管理科学的重要基础和手段之一。随着计算机的普及,它的适应领域越来越广泛。线性规划研究的问题主要有两类:一是一项任务确定后,如何统筹安排,尽量作到用最少的人力物力资源去完成这一任务。二是已有一定数量的人力物力资源,如何安排使
2、用他们,使得完成任务最多。其实这两类问题是一个问题的两个方面,就是所谓寻求整个问题的某个整体指标最优的问题。1.1.运输问题运输问题 2.2.生产的组织与计划问题生产的组织与计划问题 3.3.合理下料问题合理下料问题 4.4.配料问题配料问题 5.5.布局问题布局问题 6.6.分配问题分配问题第2页,讲稿共53张,创作于星期二(二)线性规划问题的数学模型(二)线性规划问题的数学模型1.运输问题运输问题设有两个砖厂设有两个砖厂A A1 1、A A2 2。其产量分别为。其产量分别为2323万块与万块与2727万块。它们生产的供应万块。它们生产的供应B B1 1、B B2 2、B B 3 3三个工地
3、。其需要量分别为三个工地。其需要量分别为1717万块、万块、1818万块和万块和1515万块。自各产万块。自各产地到各工地的运价格如下表:问应如何调运,才使总运费最省。地到各工地的运价格如下表:问应如何调运,才使总运费最省。运价 工地 砖厂B1B2B3A1506070A260110160第3页,讲稿共53张,创作于星期二解:设解:设解:设解:设 x xi ji j表示由砖厂表示由砖厂表示由砖厂表示由砖厂A Ai i 运往工地运往工地运往工地运往工地 B Bj j 砖的数量(砖的数量(砖的数量(砖的数量(i=1,2i=1,2;j=1,2,3)j=1,2,3)运量 工地砖厂B1B2B3发量A1x1
4、1x12x1323A2x21x22x2327收量17181550第4页,讲稿共53张,创作于星期二目标函数目标函数目标函数目标函数 约束条件约束条件约束条件约束条件第5页,讲稿共53张,创作于星期二2.2.生产的组织与计划问题生产的组织与计划问题生产的组织与计划问题生产的组织与计划问题 某工厂生产某工厂生产某工厂生产某工厂生产A A、B B两种产品,现有资源数、生产每单位产品所需原材料数以及两种产品,现有资源数、生产每单位产品所需原材料数以及两种产品,现有资源数、生产每单位产品所需原材料数以及两种产品,现有资源数、生产每单位产品所需原材料数以及每单位产品可得利润如下表所示。问如何制定生产计划使
5、两种产品总利润最大?每单位产品可得利润如下表所示。问如何制定生产计划使两种产品总利润最大?每单位产品可得利润如下表所示。问如何制定生产计划使两种产品总利润最大?每单位产品可得利润如下表所示。问如何制定生产计划使两种产品总利润最大?单位产品单位产品 产品产品耗用资源耗用资源资源资源A(公斤)(公斤)B(公斤)(公斤)现有资源现有资源铜(吨)铜(吨)94360电力(千瓦)电力(千瓦)45200劳动日(个)劳动日(个)310300单位利润单位利润(万元(万元/公斤)公斤)712第6页,讲稿共53张,创作于星期二解解解解:假设生产假设生产假设生产假设生产A A产品产品产品产品x x1 1公斤,公斤,公
6、斤,公斤,B B产品产品产品产品x x2 2公斤,公斤,公斤,公斤,x x1 1 ,x x2 2称为决称为决称为决称为决 策变量,简称变量。得到利润策变量,简称变量。得到利润策变量,简称变量。得到利润策变量,简称变量。得到利润7 7 x x1 1+12+12 x x2 2万元,万元,万元,万元,这一问这一问这一问这一问 题的数学模型为:题的数学模型为:题的数学模型为:题的数学模型为:约束条件约束条件 目标函数目标函数第7页,讲稿共53张,创作于星期二上述例子虽然有不同的实际内容,但是都可归结为一类上述例子虽然有不同的实际内容,但是都可归结为一类优化问题。从数学上说它们具有以下优化问题。从数学上
7、说它们具有以下共同特征共同特征:每一个问题都是求一组变量(称为决策变量)的值。这组变量的一组定值就代表一个具体方案。通常要求这组变量的取值是非负的。存在一定的限制条件,称为约束条件。这些约束条件都可以用一组线性等式或不等式来表示。都有一个期望达到的目标,并且这个目标可以表示为决策变量的线性函数(称为目标函数)。按所研究问题的不同,要求目标函数值最大化或最小化。我们将具有上述三个特点的我们将具有上述三个特点的最优化问题最优化问题归结为线性规划问题,其数学归结为线性规划问题,其数学模型称为线性规划问题的数学模型,简称模型称为线性规划问题的数学模型,简称线性规划数学模型。线性规划数学模型。第8页,讲
8、稿共53张,创作于星期二线性规划问题的数学模型的线性规划问题的数学模型的线性规划问题的数学模型的线性规划问题的数学模型的一般形式一般形式一般形式一般形式(1)式称为目标函数目标函数(2)式中等式或不等式称为约束条件约束条件(3)式是非负约束条件非负约束条件x1,x2,xn称为决策变量决策变量,简称变量变量。第9页,讲稿共53张,创作于星期二满足约束条件的一组变量的值称为线性规划问题的一个可行解可行解,使目标函数取得最大(或最小)的可行解称为最优解最优解。此时,目标函数的值称为最优值最优值。建立线性规划数学模型的步骤建立线性规划数学模型的步骤首首先先,确定决策变量。线性规划的数学模型建得是否容易
9、,求解是否方便,取决于决策变量的选取是否得当。其其次次,确定约束条件,并根据实际问题添加非负条件。明确问题中所有的限制条件,并用决策变量的线性等式或不等式表示。一般可用表格形式列出所有的限制数据,然后根据所列出的数据写出相应的约束条件,以避免遗漏或重复所规定的限制要求。最最后后,确定目标函数,并确定是求极大还是求极小。用决策变量的线性函数来表示实际问题所要达到的目标,得到目标函数。第10页,讲稿共53张,创作于星期二第二节第二节 两个变量的线性规划问题的图解法两个变量的线性规划问题的图解法例例例例1 1求x1、x2的值,使它们满足并且使目标函数f=2x1+5x2的值最大。图解法是利用直观的几何
10、图形求解线性规划的一种几何解法第11页,讲稿共53张,创作于星期二x12x1+5x2=192x1+5x2=152x1+5x2=82x1+5x2=4x2=3x1=4x1+2x2=80 x2最优解为 x1=2,x2=3相应的目标函数的最大值为S=2*2+5*3=19第12页,讲稿共53张,创作于星期二x1x1+2x2=8x1+2x2=6x1+2x2=2x1+2x2=0 x2=3x1=4x1+2x2=80 x2例例例例2 2若把例1的目标函数改为改为 s=xs=x1 1+2x+2x2 2,最优解有 无穷多个无穷多个无穷多个无穷多个,它们对应的目标函数值都是8 8。(见下图)第13页,讲稿共53张,创
11、作于星期二例例3求x1、x2的值,使它们满足并且使目标函数s=2x1+2x2的值最小。第14页,讲稿共53张,创作于星期二x1x20X X1 1-x-x2 2=1 1X X1 1+2x+2x2 2=0=02X1+2x2=22X1+2x2=62X1+2x2=102X1+2x2=16最优解最优解最优解最优解 X X X X1 1 1 1=1=1=1=1,x x x x2 2 2 2=0,=0,=0,=0,目标函数最小值目标函数最小值目标函数最小值目标函数最小值 s=2s=2s=2s=2解解解解:例例例例4 4若把例3改为改为使的目标函数的值最大,从图可看出目标函数无上界,因此无最优解第15页,讲稿
12、共53张,创作于星期二例例例例5 5求x1、x2的值,使它们满足并且使目标函数s=2 x1+2x2的值最小。第16页,讲稿共53张,创作于星期二x1x2-x1+x2=1x1+x2=-2没有可行解,当然没有最没有可行解,当然没有最优优解。解。解:解:解:解:第17页,讲稿共53张,创作于星期二(一)线性规划问题的标准形式(一)线性规划问题的标准形式(一)线性规划问题的标准形式(一)线性规划问题的标准形式 线性规划问题的数学模型有各种不同的形式。为了便于讨论,需要将线性规划数学模型写成统一格式。线性规划问题的标准型标准型标准型标准型是:第三节第三节 单纯形法单纯形法约束条件(2)式又称等式约束等式
13、约束(3)式称非负约束非负约束。标准型的特点为标准型的特点为(1 1)目标函数为最大值形式()目标函数为最大值形式()目标函数为最大值形式()目标函数为最大值形式(2 2)约束条件用等式表示且等)约束条件用等式表示且等)约束条件用等式表示且等)约束条件用等式表示且等 式右端的常数式右端的常数式右端的常数式右端的常数 为非负值(为非负值(为非负值(为非负值(3 3)决策变量非负。)决策变量非负。)决策变量非负。)决策变量非负。第18页,讲稿共53张,创作于星期二 把一般的线性规划问题化成标准型的过程称为线性规划问题的标准化。线性规划问题的标准化的方法如下:1.1.求目标函数的最小值求目标函数的最
14、小值求目标函数的最小值求目标函数的最小值 令令F=-fF=-f,则可将求,则可将求f f的最小值问题转化成求的最小值问题转化成求F F的最大值问题,即的最大值问题,即2.2.约束条件为不等式约束条件为不等式约束条件为不等式约束条件为不等式 引入一个非负变量引入一个非负变量 xn+in+i,转化为线性等式,称,转化为线性等式,称 xn+i n+i 为为松弛变量松弛变量。3.3.若有若有若有若有b bi i0 0 可在该约束条件两边同乘可在该约束条件两边同乘 -1-1,化为,化为 4.4.如果有某个变量如果有某个变量如果有某个变量如果有某个变量x xj j 无非负约束无非负约束无非负约束无非负约束
15、 可引进非负变量可引进非负变量xj j/,xj j/,令,令xj j=xj j/-xj/代入约束条件和目标函数中。代入约束条件和目标函数中。第19页,讲稿共53张,创作于星期二例例例例1 1 将下面的线性规划问题化成标准型。将下面的线性规划问题化成标准型。解解解解引进松弛变量 x40,x5 0,将式中不等式约束条件变换成等式约束条件:将3x1-x2-2x3=-5两边同乘-1,变为-3x1+x2+2x3=5变量x3无非负约束,引进非负变量x6,x7,令x3=x7-x6,代入约束条件和目标函数。得最后,令F=-f,则可将求f的最小值问题转化成求F的最大值问题。标准型为:第20页,讲稿共53张,创作
16、于星期二(二)、基本概念(二)、基本概念 定义定义定义定义在线性规划的标准型中,如果有变量只在某一个约束方程中系数为1,在其余约束方程中系数全为0,则称为该约束的一个基变量基变量基变量基变量;如果每个等式约束都有一个基变量,则称等式约束条件是这些基变量的典型方程组典型方程组典型方程组典型方程组。如果线性规划的约束条件是典型方程组,不失一般性,设n个变量的线性规划问题的典型方程组为:第21页,讲稿共53张,创作于星期二其中基变量为其中基变量为x x1 1,x x2 2,x xm m,从而,从而x xm+1 m+1,x xm+2 m+2,x xn n称为非基变量。称为非基变量。令非基变量令非基变量
17、x xm+1 m+1=0=0,x xm+2 m+2=0=0,x xn n=0=0,则可求得约束方程的一个解:,则可求得约束方程的一个解:x x1 1 =b b1 1,x x2 2=b b2 2,x xm m=b bm m,x xm+1 m+1=0=0 ,x xm+2 m+2=0=0,x xn n=0 =0 称为称为基本解基本解基本解基本解。如果。如果b bi i00(i=1,2,m)(i=1,2,m)则称此基本解为则称此基本解为基本可行解基本可行解基本可行解基本可行解。(三三)、单纯形法、单纯形法1 1单纯形法的基本思想单纯形法的基本思想单纯形法的基本思路是:根据标准型,从可行域的一个基本可行
18、解开始,转移到另一个基本可行解,并且使目标函数值逐步变优,当目标函数值达到最大值时,就得到问题的最优解。第22页,讲稿共53张,创作于星期二下面举例说明单纯形法的基本思想下面举例说明单纯形法的基本思想下面举例说明单纯形法的基本思想下面举例说明单纯形法的基本思想例例例例2 2 求解线性规划问题求解线性规划问题解解解解先将问题化成标准型第23页,讲稿共53张,创作于星期二显然x4,x5为基变量,x1,x2,x3为非基变量,约束条件是典型方程组。由(1)可得:将(2)代入目标函数可得f=2x1+3 x2+x3+0,令非基变量x1=x2=x3=0则有f=f=2 2x x1 1+3 3 x x2 2+1
19、 1x x3 3+0=0+0=0,同时得到一个基本可行解基本可行解基本可行解基本可行解 x x1 1=x x2 2=x x3 3 =0,=0,x x4 4=1,=1,x x5 5=3=3由f=2x1+3 x2+x3+0可知,非基变量的系数都是正数,若将其中任意一个非基变量变成基变量(取值从0变成正数),都可以使目标函数值增加,所以只要在目标函数的表达式中还存在有正系数的非基变量,就表示目标函数值还有增加的可能,从而不是最优解,就需要将非基变量与基变量进行对换。我们把非基变量转换为基变量称为进基进基进基进基。一般选择正系数最大的那个非基变量(本例为x2)为进基变量,以求得目标函数值较快的增加。将
20、x2换入到基变量中。同时,还要确定基变量中有一个要换出来成为非基变量。变量由基变量转化成非基变量称为出基出基出基出基。第24页,讲稿共53张,创作于星期二怎样确定出基变量,由(怎样确定出基变量,由(2 2)式,)式,x x2 2 为进基变量,为进基变量,x x1 1,x x3 3仍为非基变仍为非基变量,故量,故x x1 1,x x3 3的值为零。代入(的值为零。代入(2 2)式可得)式可得随着x2的值增加,x4,x5的值会逐渐变小,由于才能保证x40,x50(即解的可行性)。当x2=9/4时,x5=0。即用 x2替换x5(x5出基),于是得到新的基变量基变量基变量基变量x x4 4,x x2
21、2,非基变量非基变量非基变量非基变量x x1 1,x x3 3,x x5 5。这种确定出基变量的方法称为最小比值原则最小比值原则最小比值原则最小比值原则。第25页,讲稿共53张,创作于星期二由(由(2 2)式写出用非基变量表示基变量的表达式:)式写出用非基变量表示基变量的表达式:整理得代入目标函数得f=27/4+f=27/4+5/45/4 x x1 1-17/4-17/4 x x3 3 9/4 9/4 x x5 5令非基变量x1=x3=x5=0得一新的基本可行解基本可行解基本可行解基本可行解 x x1 1=0,0,x x2 2=9/4=9/4,x x3 3=0,0,x x4 4=1/4=1/4
22、,x x5 5 =0=0代入代入目标函数得相应的目标函数值f=27/4 f=27/4 非基变量x1的系数是正数,说明目标函数值还可能增加,于是再用上述方法,确定进基、出基变量,又得到另一个基本可行解另一个基本可行解另一个基本可行解另一个基本可行解 x x1 1=1,1,x x2 2=2=2,x x3 3=x x4 4=x x5 5 =0 =0 f=21+32=8f=21+32=8用非基变量表示目标函数f=8-f=8-3 3x x3 3 5 5x x4 4-1 1x x5 5第26页,讲稿共53张,创作于星期二式中所有非基变量的系数均是负数,意味着目标函数值不可式中所有非基变量的系数均是负数,意
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