第7章线性规划问题与网络流精选PPT.ppt
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1、第7章线性规划问题与网络流1第1页,本讲稿共52页学习要点学习要点理解线性规划算法模型掌握解线性规划问题的单纯形算法 理解网络与网络流的基本概念掌握网络最大流的增广路算法掌握网络最小费用流的消圈算法第8章 线性规划与网络流2第2页,本讲稿共52页线性规划问题和单纯形算法线性规划问题和单纯形算法线性规划问题及其表示线性规划问题及其表示一般线性规划问题可表示为如下形式:s.t.3第3页,本讲稿共52页变量满足约束条件(8.2)-(8.5)式的一组值称为线性规划问题的一个可行解可行解。所有可行解构成的集合称为线性规划问题的可行区域可行区域。使目标函数取得极值的可行解称为最优解最优解。在最优解处目标函
2、数的值称为最优值最优值。有些情况下可能不存在最优解。根本没有可行解,可行区域为空集;目标函数没有极值,目标函数值无界。4第4页,本讲稿共52页标准线性规划问题描述5第5页,本讲稿共52页将一般线性规划问题转化为标准型规划问题的方法 一般线性规划形式中目标函数如果是求极小值的,即 那么,令 ,则,。右端常数项如果小于零,则不等式两边同乘以(-1),将其变成大于零;同时改变不等号的方向,保证恒等变形。如2x1+x26,2x1x26。约束条件为大于等于约束时,则在不等式左边减去一个新的非负变量将不等式约束改为等式约束。如3x12x212,3x12x2x312,x30;约束条件为小于等于约束时,则在左
3、边加上一个新的非负变量将不等式约束改为等式约束。如x12x28,x12x2x38,x30;无约束的决策变量x,即可正可负的变量,则引入两个新的非负变量x和x”,令x=-x-x”,其中x0,x”0,将x代入线性规划模型。决策变量x小于等于0时,令xx,显然x0,将x代入线性规划模型。在(3)(6)中引入的新的非负变量称为松弛变量。6第6页,本讲稿共52页标准型线性规划问题的单纯形算法 单纯形法是指1947年数学家George Dantzing(乔治丹捷格)发明的一种求解线性规划模型的一般性方法。约束标准型线性规划问题为了便于讨论,先考察一类特殊的标准形式的线性规划问题。在这类问题中,每个等式约束
4、条件中均至少含有一个正系数的变量,且这个变量只出现在一个约束条件中。将每个约束条件中这样的变量作为非0变量来求解该约束方程。这类特殊的标准形式线性规划问题称为约束标准型线性规划问题。7第7页,本讲稿共52页基本概念:基本变量:每个约束条件中的系数为正且只出现在一个约束条件中的变量。非基本变量:除基本变量外的变量全部为非基本变量。基本可行解:满足标准形式约束条件的可行解称为基本可行解。由此可知,如果令n-m个非基本变量等于0,那么根据约束条件求出m个基本变量的值,它们组成的一组可行解为一个基本可行解。8第8页,本讲稿共52页线性规划基本定理定理定理1(最优解判别定理)若目标函数中关于非基本变量的
5、所有系数(以下称检验数)小于等于0,则当前基本可行解就是最优解。定理定理2(无穷多最优解判别定理)若目标函数中关于非基本变量的所有检验数小于等于0,同时存在某个非基本变量的检验数等于0,则线性规划问题有无穷多个最优解。定理定理3(无界解定理)如果某个检验数cj大于0,而xj对应的列向量中所有基本变量的系数a1j,a2j,amj都小于等于0,则该线性规划问题有无界解。9第9页,本讲稿共52页约束标准型线性规划问题的单纯形算法步骤1:找出基本变量和非基本变量,将目标函数由非基本变量表示,建立初始单纯形表如表7-1所示。表7-1 初始单纯形表110第10页,本讲稿共52页步骤2;判别、检查目标函数的
6、所有系数,即检验数cj(j=1,2,n)。(1)如果所有的cj0,则已获得最优解,算法结束。(2)若在检验数cj中,有些为正数,但其中某一正的检验数所对应的列向量的各分量均小于等于0,则线性规划问题无界,算法结束。(3)若在检验数cj中,有些为正数且它们所对应的列向量中有正的分量,则转步骤3。(3)若在检验数cj中,有些为正数且它们所对应的列向量中有正的分量,则转步骤3。步骤3:选入基变量。在所有cj0的检验数中选取值最大的一个,记为ce,其对应的非基变量为xe,对应的列向量为a1e,a2e,ameT,称为入基列。11第11页,本讲稿共52页步骤4:选离基变量。选取“常数列元素/入基列元素”正
7、比值的最小者所对应的基本变量为离基变量,即 ,选取基本变量xk为离基变量。步骤5:换基变换(转轴变换)。在单纯形表上将入基变量和离基变量互换位置,并按照式如下公式进行各元素的变换后得到一张新的单纯形表。转步骤2。12第12页,本讲稿共52页对应入基列位置元素=-原入基列元素/交叉位置元素(不包括交叉位置)。对应离基行位置元素=原离基行元素/交叉位置元素(不包括交叉位置)。交叉位置元素=原交叉位置元素的倒数。目标函数的值=原目标函数的值+同行画线位置元素同列画线位置元素/交叉位置的元素。其它位置的元素=原对应位置的元素-同行画线位置元素同列画线位置元素/交叉位置的元素13第13页,本讲稿共52页
8、例题1解:将线性规划问题转化为约束标准型如下:令14第14页,本讲稿共52页由约束标准形式可知:x1,x5,x6是基本变量,x2,x3,x4是非基本变量,建立初始单纯形表如表7-2所示。由此可得,基本可行解为X(0)=(7,0,0,0,12,10),z=0。由表7-2可知:x3为入基变量,x5为离基变量,根据迭代公式得出如表7-3所示的单纯形表3。由此可得,基本可行解为X(1)=(10,0,3,0,0,1),z=915第15页,本讲稿共52页由表7-3可知:x2为入基变量,x1为离基变量,根据迭代公式迭代得如表7-4所示的单纯形表4。由此可得,基本可行解为X(2)=(0,4,5,0,0,11)
9、,z=11。同时,由表7-4可知,所有检验数均小于等于0,故X(2)=(0,4,5,0,0,11)为该线性规划问题的唯一最优解,其最优值z=-11。练习:16第16页,本讲稿共52页两阶段单纯形算法一般线性规划问题转化为标准形式的线性规划问题后,每个约束条件中不一定都含有基本变量。在这种情况下,可在每个约束条件表达式的左端添加一个非负变量zi(i=1,2,m),将其转化为约束标准型的线性规划问题。添加的非负变量zi称为人工变量。形式如下:17第17页,本讲稿共52页第一阶段:用辅助目标函数代替原来的目标函数。辅助目标函数:。选择人工变量作为基本变量,其它变量作为非基本变量,构造初始单纯形表。然
10、后,运行该算法,当所有人工变量均变成非基本变量时,辅助目标函数达到最大值,第一阶段算法结束;如果所有人工变量无法全部变成非基本变量,则原线性规划问题无解。第二阶段:将第一阶段得到的最后一张单纯形表中的所有人工变量所在的列全部划掉,剩下的就只含有xi的约束标准型线性规划问题,此时的目标函数由辅助目标函数改为原来的目标函数,用剩下的单纯形表作为第二阶段的初始单纯形表,再次运行约束标准型单纯形算法,即得线性规划问题的解。18第18页,本讲稿共52页8.2 最大网络流问题最大网络流问题1 基本概念和术语基本概念和术语 (1)网络网络G是一个简单有向图,G=(V,E),V=1,2,n。在V中指定一个顶点
11、s,称为源源和另一个顶点t,称为汇汇。有向图G的每一条边(v,w)E,对应有一个值cap(v,w)0,称为边的容量容量。这样的有向图G称作一个网络网络。(2)网络流网络流网络上的流流是定义在网络的边集合E上的一个非负函数flow=flow(v,w),并称flow(v,w)为边(v,w)上的流量流量。19第19页,本讲稿共52页(3)可行流可行流满足下述条件的流flow称为可行流可行流:(3.1)容量约束:容量约束:对每一条边(v,w)E,0flow(v,w)cap(v,w)。(3.2)平衡约束:平衡约束:对于中间顶点:流出量=流入量。即对每个vV(vs,t)有:顶点v的流出量顶点v的流入量=0
12、,即对于源s:s的流出量s的流入量=源的净输出量f,即对于汇t:t的流入量t的流出量的=汇的净输入量f,即式中f 称为这个可行流的流量,即源的净输出量(或汇的净输入量)。20第20页,本讲稿共52页(4)边流边流对于网络G的一个给定的可行流flow,将网络中满足flow(v,w)=cap(v,w)的边称为饱和边饱和边;flow(v,w)0的边称为非零流边非零流边。当边(v,w)既不是一条零流边也不是一条饱和边时,称为弱流边弱流边。(5)最大流最大流最大流问题即求网络G的一个可行流flow,使其流量f达到最大。即flow满足:0flow(v,w)cap(v,w),(v,w)E;且21第21页,本
13、讲稿共52页(6)流的费用流的费用在实际应用中,与网络流有关的问题,不仅涉及流量,而且还有费用的因素。此时网络的每一条边(v,w)除了给定容量cap(v,w)外,还定义了一个单位流量费用cost(v,w)。对于网络中一个给定的流flow,其费用定义为:22第22页,本讲稿共52页(7)残流网络残流网络对于给定的一个流网络G及其上的一个流flow,网络G关于流flow的残流网络G*与G有相同的顶点集V,而网络G中的每一条边对应于G*中的1条边或2条边。设(v,w)是G的一条边。当原网络G中的边(v,w)是一条零流边时,残流网络G*中有唯一的一条边(v,w)与之对应,且该边的容量为cap(v,w)
14、。当原网络G中的边(v,w)是一条饱和边时,残流网络G*中有唯一的一条边(w,v)与之对应,且该边的容量为cap(v,w)。当原网络G中的边(v,w)是一条弱流边时,残流网络G*中有2条边(v,w)和(w,v)与之对应,这2条边的容量分别为cap(v,w)-flow(v,w)和flow(v,w)。23第23页,本讲稿共52页(8)向前边和向后边)向前边和向后边设P是网络G中联结源s和汇t的一条路。定义路的方向是从s到t。将路P上的边分成2类:一类边的方向与路的方向一致,称为向前边向前边。向前边的全体记为P+。另一类边的方向与路的方向相反,称为向后边向后边。向后边的全体记为P-。24第24页,本
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