线性规划与目标规划.ppt
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1、清华大学出版社,1,二、线性规划与目标规划,第2章 线性规划与单纯形法 第3章 对偶理论与灵敏度分析 第4章 运输问题 第5章 目标规划,清华大学出版社,2,第4章 运输问题,第1节 运输问题的数学模型 第2节 表上作业法 第3节 产销不平衡的运输问题及其求解方法 第4节 MATLAB解法 第5节 应用举例,清华大学出版社,3,第1节 运输问题的数学模型,已知有m个生产地点Ai,i=1,2,,m。可供应某种物资,其供应量(产量)分别为ai,i=1,2,m,有n个销地Bj,j=1,2,n,其需要量分别为bj,j=1,2,n,从Ai到Bj运输单位物资的运价(单价)为cij,这些数据可汇总于产销平衡
2、表和单位运价表中,见表3-1,表3-2。有时可把这两表合二为一。,清华大学出版社,4,第1节 运输问题的数学模型,若用xij表示从Ai到Bj的运量,那么在产销平衡的条件下,要求得总运费最小的调运方案的数学模型为,清华大学出版社,5,第1节 运输问题的数学模型,这就是运输问题的数学模型。它包含mn个变量,(m+n)个约束方程,其系数矩阵的结构比较松散,且特殊。,清华大学出版社,6,第1节 运输问题的数学模型,该系数矩阵中对应于变量xij的系数向量Pij,其分量中除第i个和第m+j个为1以外,其余的都为零。即 Pij=(0, ,1,0,0,1,0,0)T=ei+em+j 对产销平衡的运输问题,由于
3、有以下关系式存在:,清华大学出版社,7,第2节 表上作业法,表上作业法是单纯形法在求解运输问题时的一种简化方法,其实质是单纯形法。但具体计算和术语有所不同。可归纳为: (1) 找出初始基可行解。即在(mn)产销平衡表上用西北角法或最小元素法,Vogel法给出m+n-1个数字,称为数字格。它们就是初始基变量的取值。 。 (2) 求各非基变量的检验数,即在表上计算空格的检验数,判别是否达到最优解。如已是最优解,则停止计算,否则转到下一步。 (3) 确定换入变量和换出变量,找出新的基可行解。在表上用闭回路法调整。 (4) 重复(2),(3)直到得到最优解为止。,清华大学出版社,8,第2节 表上作业法
4、,例1 某公司经销甲产品。它下设三个加工厂。每日的产量分别是:A1为7吨,A2为4吨,A3为9吨。该公司把这些产品分别运往四个销售点。各销售点每日销量为:B1为3吨,B2为6吨,B3为5吨,B4为6吨。已知从各工厂到各销售点的单位产品的运价为表4-3所示。问该公司应如何调运产品,在满足各销点的需要量的前提下,使总运费为最少。,清华大学出版社,9,第2节 表上作业法,解:先作出这问题的产销平衡表和单位运价表,见表4-3,表4-4,表4-4 产销平衡表,表4-3 单位运价表,清华大学出版社,10,2.1 确定初始基可行解,与一般线性规划问题不同,产销平衡的运输问题总是存在可行解。因有,必存在xij
5、0,i=1,m,j=1,n,这就是可行解。又因0 xijmin(aj,bj),故运输问题必存在最优解。,清华大学出版社,11,2.1 确定初始基可行解,确定初始基可行解的方法很多,有西北角法,最小元素法和伏格尔(Vogel)法。一般希望的方法是既简便,又尽可能接近最优解。下面介绍两种方法: 1. 最小元素法,基本思想是就近供应,即从单位运价表中最小的运价开始确定供销关系,然后次小。一直到给出初始基可行解为止。以例1进行讨论。 第一步:从表3-3中找出最小运价为1,这表示先将A2的产品供应给B1。因a2b1,A2除满足B1的全部需要外,还可多余1吨产品。在表3-4的(A2,B1)的交叉格处填上3
6、。得表3-5。并将表3-3的B1列运价划去。得表3-6。,清华大学出版社,12,2.1 确定初始基可行解,表 3-5 和表3-6,清华大学出版社,13,2.1 确定初始基可行解,第二步:在表3-6未划去的元素中再找出最小运价2,确定A2多余的1吨供应B3,并给出表3-7,表3-8。,清华大学出版社,14,2.1 确定初始基可行解,第三步:在表3-8未划去的元素中再找出最小运价3;这样一步步地进行下去,直到单位运价表上的所有元素划去为止,最后在产销平衡表上得到一个调运方案,见表3-9。这方案的总运费为86元。,清华大学出版社,15,2.1 确定初始基可行解,用最小元素法给出的初始解是运输问题的基
7、可行解,其理由为:,(1) 用最小元素法给出的初始解,是从单位运价表中逐次地挑选最小元素,并比较产量和销量。当产大于销,划去该元素所在列。当产小于销,划去该元素所在行。然后在未划去的元素中再找最小元素,再确定供应关系。这样在产销平衡表上每填入一个数字,在运价表上就划去一行或一列。表中共有m行n列,总共可划(n+m)条直线。但当表中只剩一个元素时,这时当在产销平衡表上填这个数字时,而在运价表上同时划去一行和一列。此时把单价表上所有元素都划去了,相应地在产销平衡表上填了(m+n-1)个数字。即给出了(m+n-1)个基变量的值。,清华大学出版社,16,2.1 确定初始基可行解,用最小元素法给出的初始
8、解是运输问题的基可行解,其理由为:,(2) 这(m+n-1)个基变量对应的系数列向量是线性独立的。证若表中确定的第一个基变量为它对应的系数列向量为:,因当给定 的值后,将划去第i1行或第j1列, 即其后的系数列向量中再不出现ei1或em+j1, 因而 不可能用解中的其他向量的线性组合表示。 类似地给出第二个,第(m+n-1)个。 这(m+n-1)个向量都不可能用解中的其他向量的线性组合表示。故这(m+n-1)个向量是线性独立的。,清华大学出版社,17,2.1 确定初始基可行解,用最小元素法给出初始解时,有可能在产销平衡表上填入一个数字后,在单位运价表上同时划去一行和一列。这时就出现退化。关于退
9、化时的处理将在2.4节中讲述。,清华大学出版社,18,2.1 确定初始基可行解,2. 伏格尔法 最小元素法的缺点是:为了节省一处的费用,有时造成在其他处要多花几倍的运费。伏格尔法考虑到,一产地的产品假如不能按最小运费就近供应,就考虑次小运费,这就有一个差额。差额越大,说明不能按最小运费调运时,运费增加越多。因而对差额最大处,就应当采用最小运费调运。,清华大学出版社,19,2.1 确定初始基可行解,伏格尔法的步骤是: 第一步:在表3-3中分别计算出各行和各列的最小运费和次最小运费的差额,并填入该表的最右列和最下行,见表3-10。,清华大学出版社,20,2.1 确定初始基可行解,第二步:从行或列差
10、额中选出最大者,选择它所在行或列中的最小元素。在表3-10中B2列是最大差额所在列。B2列中最小元素为4,可确定A3的产品先供应B2的需要。得表3-11,清华大学出版社,21,2.1 确定初始基可行解,同时将运价表中的B2列数字划去。如表3-12所示。,清华大学出版社,22,2.1 确定初始基可行解,第三步:对表3-12中未划去的元素再分别计算出各行、各列的最小运费和次最小运费的差额,并填入该表的最右列和最下行。重复第一、二步。直到给出初始解为止。用此法给出例1的初始解列于表3-13。,清华大学出版社,23,2.1 确定初始基可行解,由以上可见:伏格尔法同最小元素法除在确定供求关系的原则上不同
11、外,其余步骤相同。伏格尔法给出的初始解比用最小元素法给出的初始解更接近最优解。 本例用伏格尔法给出的初始解就是最优解。,清华大学出版社,24,2.2 最优解的判别,判别的方法是计算空格(非基变量)的检验数cijCBB-1Pij,i,jN。因运输问题的目标函数是要求实现最小化,故当所有的cijCBB-1Pij0时,为最优解。下面介绍两种求空格检验数的方法。 1.闭回路法; 2.位势法,清华大学出版社,25,2.2 最优解的判别,1.闭回路法 在给出调运方案的计算表上,如表3-13,从每一空格出发找一条闭回路。它是以某空格为起点。用水平或垂直线向前划,当碰到一数字格时可以转90后,继续前进,直到回
12、到起始空格为止。闭回路如图3-1的(a),(b),(c)等所示。,清华大学出版社,26,2.2 最优解的判别,从每一空格出发一定存在和可以找到唯一的闭回路。因(m+n-1)个数字格(基变量)对应的系数向量是一个基。任一空格(非基变量)对应的系数向量是这个基的线性组合。如Pij, i,jN可表示为 其中Pik,Plk,Pls,Pus,PujB。而这些向量构成了闭回路(见图3-2)。,清华大学出版社,27,2.2 最优解的判别,清华大学出版社,28,2.2 最优解的判别,闭回路法计算检验数的经济解释为:在已给出初始解的表3-9中,可从任一空格出发,如(A1,B1)。若让A1的产品调运1吨给B1。为
13、了保持产销平衡,就要依次作调整: 在(A1,B3)处减少1吨,(A2,B3)处增加1吨,(A2,B1)处 减少1吨,即构成了以(A1,B1)空格为起点,其他为数字格的闭回路。如表3-14中的虚线所示。在这表中闭回路各顶点所在格的右上角数字是单位运价。,清华大学出版社,29,2.2 最优解的判别,可见这调整的方案使运费增加 (+1)3+(1)3+(+1)2+( 1)=1(元) 这表明若这样调整运量将增加运费。将“1”这个数填入(A1,B1)格,这就是检验数。按以上所述,可找出所有空格的检验数,见表3-15。,清华大学出版社,30,2.2 最优解的判别,当检验数还存在负数时,说明原方案不是最优解,
14、要继续改进,改进方法见2.3小节。,清华大学出版社,31,2.2 最优解的判别,2. 位势法 用闭回路法求检验数时,需给每一空格找一条闭回路。当产销点很多时,这种计算很繁。下面介绍较为简便的方法位势法。 设u1,u2,um;v1,v2,vn是对应运输问题的m+n个约束条件的对偶变量。B是含有一个人工变量xa的(m+n)(m+n)初始基矩阵。人工变量xa在目标函数中的系数ca=0,从线性规划的对偶理论可知:,清华大学出版社,32,2.2 最优解的判别,而每个决策变量xij的系数向量Pij=ei+em+j,所以CBB-1Pij=ui+vj。于是检验数,由单纯形法得知所有基变量的检验数等于0。即,清
15、华大学出版社,33,2.2 最优解的判别,例如,在例1的由最小元素法得到的初始解中x23,x34,x21,x32,x13,x14是基变量。xa为人工变量,对应的检验数是:,基变量 检验数 xa cau1=0 ca=0 u1=0 x23 c23(u2+v3)=0 即2 (u2+v3)=0 x34 c34 (u3+v4)=0 5 (u3+v4)=0 x21 c21 (u2+v1)=0 1 (u2+v1)=0 x32 c32 (u3+v2)=0 4 (u3+v2)=0 x13 c13 (u1+v3)=0 3 (u1+v3)=0 x14 c14 (u1+v4)=0 10 (u1+v4)=0 从以上7个
16、方程中,由u1=0可求得 u2= 1,u3= 5,v1=2,v2=9,v3=3,v4=10,清华大学出版社,34,2.2 最优解的判别,因非基变量的检验数为,这就可以从已知的ui,vj值中求得。这些计算可在表格中进行。 以例1说明。第一步:按最小元素法给出表3-9的初始解,然后做表3-16;即在对应表3-9的数字格处填入单位运价,见表3-16。,清华大学出版社,35,2.2 最优解的判别,第二步:在表3-16上增加一行一列,在列中填入ui,在行中填入vj,得表3-17。,先令u1=0,然后按ui+vj=cij, i,jB相继地确定ui,vj。由表3-17可见,当u1=0时,由u1+v3=3可得
17、v3=3,由u1+v4=10可得v4=10;在v4=10时,由u3+v4=5可得u3= 5,以此类推可确定所有的ui,vj的数值。,清华大学出版社,36,2.2 最优解的判别,第三步:按ij=cij (ui+vj), i,jN计算所有空格的检验数。如11=c11 (u1+v1)=3 (0+2)=112=c12 (u1+v2)=11 (0+9)=2 这些计算可直接在表3-17上进行。为方便,特设计计算表3-18如下:,表3-18 中还有负检验数。说明未得最优解,还可以改进。,清华大学出版社,37,2.3 改进的方法闭回路调整法,当在表中空格处出现负检验数时,表明未得最优解。若有两个和两个以上的负
18、检验数时,一般选其中最小的负检验数,以它对应的空格为调入格。即以它对应的非基变量为换入变量。由表3-18得(2,4)为调入格。以此格为出发点,作一闭回路,如表3-19所示。,清华大学出版社,38,2.3 改进的方法闭回路调整法,(2,4)格的调入量是选择闭回路上具有(-1)的数字格中的最小者。即=min(1,3)=1(其原理与单纯形法中按规划来确定换出变量相同)。然后按闭回路上的正、负号,加入和减去此值,得到调整方案,如表3-20所示。,清华大学出版社,39,2.3 改进的方法闭回路调整法,对表3-20给出的解,再用闭回路法或位势法求各空格的检验数,见表3-21。表中的所有检验数都非负,故表3
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