线性规划与单纯形法.ppt
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1、第二章第二章线性规划问题及单纯形法线性规划问题及单纯形法n线性规划问题及其数学模型线性规划问题及其数学模型 n图解法图解法 n单纯形法原理单纯形法原理n单纯形法计算步骤单纯形法计算步骤n单纯形法的进一步讨论单纯形法的进一步讨论n数据包络分析数据包络分析第一节第一节 线性规划问题及其数学模型线性规划问题及其数学模型 线性规划在经营管理中,常常用来解决线性规划在经营管理中,常常用来解决有限资源(人、财、物)的合理分配问题。有限资源(人、财、物)的合理分配问题。在经营管理中,几乎一切问题都与有限资源在经营管理中,几乎一切问题都与有限资源的合理分配利用有关。线性规划为解决有限的合理分配利用有关。线性规
2、划为解决有限资源的合理分配利用提供了一个有效的数学资源的合理分配利用提供了一个有效的数学工具。工具。建立线性规划数学模型是解决线性规划问题的建立线性规划数学模型是解决线性规划问题的一个重要步骤。一个重要步骤。建立的线性规划数学模型是否真正的反映客观建立的线性规划数学模型是否真正的反映客观实际,数学模型本身是否正确,都直接影响求解结实际,数学模型本身是否正确,都直接影响求解结果,从而影响决策结果,所以,建立正确的线性规果,从而影响决策结果,所以,建立正确的线性规划模型尤为重要。下面举例说明线性规划数学模型划模型尤为重要。下面举例说明线性规划数学模型的建立。的建立。一、线性规划数学模型的建立一、线
3、性规划数学模型的建立某厂利用某厂利用A A、B B两种原料,生产甲、乙两种产品,有关数据如下:两种原料,生产甲、乙两种产品,有关数据如下:例例1 1:(产品组合问题):(产品组合问题)产品名称产品名称甲甲 乙乙单位产品单位产品消耗原料消耗原料原料名称原料名称可供利用的原料可供利用的原料数量(数量(T/T/日)日)6 68 81 21 22 12 1A AB B产品售价产品售价 (千元(千元/T/T)3 2 3 2根据市场调查,有如下资料:根据市场调查,有如下资料:1.1.乙产品的需求量至多乙产品的需求量至多 2 T/2 T/日日;2.2.乙产品的需求量比甲产品的需求量至多大乙产品的需求量比甲产
4、品的需求量至多大 1 T/1 T/日。日。求该厂产值最大的求该厂产值最大的生产方案生产方案。提出三个问题大家考虑:提出三个问题大家考虑:1.1.问题的未知数是什么?问题的未知数是什么?设未知数设未知数2.2.以什么准则进行决策?以什么准则进行决策?目标函数目标函数3.3.约束条件是什么?约束条件是什么?约束方程约束方程这里生产方案指的是如何安排甲、乙产品的产量。显然,产量是未知数。这里生产方案指的是如何安排甲、乙产品的产量。显然,产量是未知数。设:甲产品的产量为设:甲产品的产量为 x x1 1 T/T/日日 乙产品的产量为乙产品的产量为 x x2 2 T/T/日日 决策准则是产值最大,用决策准
5、则是产值最大,用 Z Z 代表产值,则有:代表产值,则有:Z=3x Z=3x1 1+2x+2x2 2 Z Z 是是x x1 1、x x2 2 的函数,称为目标函数,目标是求极大值,的函数,称为目标函数,目标是求极大值,即:即:max Z=3xmax Z=3x1 1+2x+2x2 2 约束条件(分三部分:资源限制、市场限制、非负限制)约束条件(分三部分:资源限制、市场限制、非负限制)x x1 1+2x+2x2 266 2x 2x1 1+x+x2 288 x x2 222 x x2 2-x-x1 111 x x1 1,x x2 200约束条件资源限制资源限制市场限制市场限制非负限制非负限制2万m3
6、1.4万m32万m31.4万m3整理得数学模型:整理得数学模型:目标函数:目标函数:min min z z=1000 =1000 x1+800+800 x2约束条件:约束条件:.x1 1 1 x1+x2 x1 2 2 x2 x1 0 0,x2 0 0例例3、配料问题(、配料问题(min,)设设 x1,x2分别代表每粒胶丸分别代表每粒胶丸中甲、乙两种原料的用量中甲、乙两种原料的用量某厂生产一种胶丸,已知如下资料:某厂生产一种胶丸,已知如下资料:例例4、合理下料问题、合理下料问题用长的钢筋,分别截取、各至少用长的钢筋,分别截取、各至少100根,要求用料最少。根,要求用料最少。设设 xj 分别代表采
7、用切割方案分别代表采用切割方案18所需米的所需米的钢筋的数量。钢筋的数量。二、线性规划问题的共同特征二、线性规划问题的共同特征 每一个问题都用一组决策变量每一个问题都用一组决策变量(x x1 1,x x2 2,x xn n)表示某表示某一方案;这组决策变量的值就代表一个具体方案。一般一方案;这组决策变量的值就代表一个具体方案。一般这些变量取值都是非负的。这些变量取值都是非负的。存在一定的约束条件,这些约束条件可以用一组线性存在一定的约束条件,这些约束条件可以用一组线性等式或线性不等式来表示。等式或线性不等式来表示。都有一个要求达到的目标,它可用决策变量的线性函都有一个要求达到的目标,它可用决策
8、变量的线性函数(称为目标函数)来表示。按问题的不同,要求目标数(称为目标函数)来表示。按问题的不同,要求目标函数实现最大化或最小化函数实现最大化或最小化。三、线性规划数学模型的一般表示方式三、线性规划数学模型的一般表示方式 求解线性规划问题的任务是:在满求解线性规划问题的任务是:在满足约束条件的所有足约束条件的所有(x x1 1,x x2 2,x xn n)(可(可行解)中求出使目标函数达到最大行解)中求出使目标函数达到最大(小小)z z 值的决策变量值值的决策变量值(x x1 1*,x x2 2*,x xn n*)(最(最优解)。优解)。1.和式和式2.向量式向量式3.矩阵式矩阵式课堂作业:
9、建立线性规划模型课堂作业:建立线性规划模型 某城市在一昼夜间,市内交通需要车辆数如图,对车某城市在一昼夜间,市内交通需要车辆数如图,对车辆的需求在昼夜间是变化的,车辆的工作制度是一天连续辆的需求在昼夜间是变化的,车辆的工作制度是一天连续工作工作8 8小时,派车时间在各时间间隔的端点,一旦派出,就小时,派车时间在各时间间隔的端点,一旦派出,就连续工作连续工作8 8小时。求保证需要的最小车辆数。小时。求保证需要的最小车辆数。车辆数时间04712162024481248121084 派车时间在各时间间隔的端点,一旦派出,就连续工派车时间在各时间间隔的端点,一旦派出,就连续工作作8小时。小时。设:各时
10、间间隔所派车辆数为设:各时间间隔所派车辆数为xj j=1,2,6则有:则有:min Z=x1+x2+x3+x4+x5+x6 x1+x64 x1+x28 x2+x3 10 x3+x47 x4+x512 x5+x6 4 x1,x2,x3,x4,x5,x6 0第二章第二章线性规划问题及单纯形法线性规划问题及单纯形法n线性规划问题及其数学模型线性规划问题及其数学模型 n图解法图解法 n单纯形法原理单纯形法原理n单纯形法计算步骤单纯形法计算步骤n单纯形法的进一步讨论单纯形法的进一步讨论n数据包络分析数据包络分析第二节第二节 图图解法解法 对模型中只含对模型中只含2 2个变量个变量的线性的线性规划问题,可
11、以通过在平面上作规划问题,可以通过在平面上作图的方法求解。图的方法求解。一、图解法的步骤一、图解法的步骤 1.1.等直线法等直线法x1x204Q2(4,2)Q1Q3Q44x1=164x2=12 x1+2x2=82x1+3x2=03Q21.1.建立平面直角坐标系;建立平面直角坐标系;4 4向着目标函数的优化方向平移等值线,直至得到等值线与可行域向着目标函数的优化方向平移等值线,直至得到等值线与可行域的最后交点,这种点就对应最优解。的最后交点,这种点就对应最优解。2.2.找出表示每个约束的找出表示每个约束的半平面半平面,所有半平面的交集是可行域,所有半平面的交集是可行域(全体可行解的集合);(全体
12、可行解的集合);3.3.画出目标函数的画出目标函数的等值线等值线 ;2.2.试算法试算法x1x204Q2(4,2)Q1Q3Q44x1=164x2=12x1+2x2=82x1+3x2=03Q2最优解在顶点达到:最优解在顶点达到:O点:点:X1=0,X2=0,Z=0Q1:X1=4,X2=0,Z=8Q2:X1=4,X2=2,Z=14Q3:X1=2,X2=3,Z=10Q4:X1=0,X2=3,Z=6二、线性规划问题解的存在情况二、线性规划问题解的存在情况1.1.存在唯一最优解存在唯一最优解x1x204Q2(4,2)Q1Q3Q44x1=164x2=12x1+2x2=82x1+3x2=03Q2如例如例12
13、.2.有无穷多最优解有无穷多最优解 若将例若将例1 1目标函数变为目标函数变为 max max z z=2=2x x1 1+4+4x x2 2,则问题,则问题变为存在无穷多最优解。如图变为存在无穷多最优解。如图:x1x204Q2(4,2)Q1Q3Q44x1=164x2=12x1+2x2=82x1+4x2=03Q2 3.有无界解有无界解z 可可行行域域可可伸伸展展到到无无穷穷,由由此此目目标标函函数数值值也也可可增增大大至至无无穷穷。这这种种情情况况下下问问题题的的最最优优解解无无界界。产产生生无无界界解解的的原原因因是是由由于于在在建建立立实实际际问问题题的的数数学学模模型型时时遗遗漏漏了了某
14、某些必要的资源约束条件些必要的资源约束条件。例如:例如:max Z=2x1+2x2 s.t.-2x1+x24 x1-x2 2 x1,x2 00 x x1 1x x2 2例如:例如:min Z=60 x1+50 x2 2x1+4x2 80 3x1+2x2 60 x1,x2 00 x x1 1x x2 2无界不一定无最有解无界不一定无最有解X X1 1=10,x=10,x2 2=15 Z=1350=15 Z=1350模型的约束条件之间存在矛盾,建模时有错误。模型的约束条件之间存在矛盾,建模时有错误。4.无可行解无可行解(可行域为空集可行域为空集)例如:例如:max Z=x1+2x2 -x-x1 1
15、-x-x2 22 2 2x 2x1 1+x+x2 24 4 x x1 1,x x2 2 000 x x1 1x x2 2三、由图解法得到的启示三、由图解法得到的启示 图图解解法法虽虽只只能能用用来来求求解解只只具具有有两两个个变变量量的的线线性性规规划划问问题题,但但它它的的解解题题思思路路和和几几何何上上直直观观得得到到的的一一些些概概念念判判断断,对对下下面面要要讲讲的的单单纯纯形形法法有很大启示:有很大启示:1 1求求解解线线性性规规划划问问题题时时,解解的的情情况况有有:唯唯一一最最优优解解;无无穷穷多多最最优优解解;无界解无界解;无可行解无可行解。(见下页图示所示)(见下页图示所示)
16、2 2若线性规划问题的可行域存在,则可行域是一个若线性规划问题的可行域存在,则可行域是一个凸集凸集。3 3若若线线性性规规划划问问题题的的最最优优解解存存在在,则则最最优优解解或或最最优优解解之之一一(如如果果有无穷多的话有无穷多的话)一定是可行域的凸集的某个一定是可行域的凸集的某个顶点顶点。4 4解解题题思思路路是是,先先找找出出凸凸集集的的任任一一顶顶点点,计计算算在在顶顶点点处处的的目目标标函函数数值值。比比较较周周围围相相邻邻点点的的目目标标函函数数值值是是否否比比这这个个值值大大,如如果果为为否否,则则该该顶顶点点就就是是最最优优解解的的点点或或最最优优解解的的点点之之一一,否否则则
17、转转到到比比这这个个点点的的目目标标函函数数值值更更大大的的另另一一顶顶点点,重重复复上上述述过过程程,一一直直到到找找出出使使目目标标函函数数值值达达到最大的顶点到最大的顶点为止。为止。(d)可行域无界可行域无界(e)可行域无界可行域无界(f)可行域为空集可行域为空集多个最优解多个最优解目标函数无界目标函数无界无可行解无可行解(a)可行域有界可行域有界(b)可行域有界可行域有界(c)可行域无界可行域无界唯一最优解唯一最优解多个最优解多个最优解唯一最优解唯一最优解四、线性规划问题的标准形式四、线性规划问题的标准形式 (一)线性规划问题标准形式(一)线性规划问题标准形式 为了使线性规划问题的解法
18、标准,就要把为了使线性规划问题的解法标准,就要把一般形式化一般形式化为为标准形式标准形式。其。其一般形式一般形式如下所示:如下所示:线性规划的标准形式线性规划的标准形式:(二)(二)线性规划问题的解法标准线性规划问题的解法标准1、目标函数为求极大值;、目标函数为求极大值;2、xj0 j=1,2,n;3、bi0 i=1,2,m;4、除非负约束外(、除非负约束外(xj0),其余),其余 约束都为等式。约束都为等式。线性规划问题标准形式的要求如下:线性规划问题标准形式的要求如下:(三)标准形式的变换方法(三)标准形式的变换方法n目标函数为目标函数为minmin型,价值系数一律反号。型,价值系数一律反
19、号。令令 Z Z=-=-Z Z=-=-CXCX ,有,有 min min Z Z=-max-=-max-Z Z=-max =-max Z Z n第第i i 个约束的个约束的b bi i 为负值,则该行左右两端系数同时反号,同时不等为负值,则该行左右两端系数同时反号,同时不等号也要反向号也要反向n第第i i 个约束为个约束为 型,在不等式左边增加一个非负的变量型,在不等式左边增加一个非负的变量x xn+in+i ,称为称为松弛变量;同时令松弛变量;同时令 c cn+in+i =0=0,不等式变为等式。,不等式变为等式。n第第i i 个约束为个约束为 型,在不等式左边减去一个非负的变量型,在不等式
20、左边减去一个非负的变量x xn+in+i ,称为称为剩余变量;同时令剩余变量;同时令 c cn+in+i =0=0,不等式变为等式。,不等式变为等式。n若若x xj j 0 0,令,令 x xj j=-=-x xj j ,代入非标准型,则有,代入非标准型,则有x xj j 0 0n若若x xj j 不限,令不限,令 x xj j=x xj j -x xj j,x xj j 0 0,x xj j 0 0,代入非标准型,代入非标准型(四)变换举例(四)变换举例 例例1.1.将下述线性规划问题化为标准型:将下述线性规划问题化为标准型:令令其中其中并按上述规则,该问题的标准形式为:并按上述规则,该问题
21、的标准形式为:例例2.2.将下述线性规划问题化为标准型将下述线性规划问题化为标准型自己做一下练习自己做一下练习注意一下注意一下这几处这几处经过变换化为标准型如下:经过变换化为标准型如下:x1+x2+x3 7 x1 x2+x3 233 x1+x2+2 x3 =5x1,x2 0,x3为无符号约束为无符号约束例例3 3将下述线性规划问题化为标准型将下述线性规划问题化为标准型min min z=x1+2x23x3解:用解:用x4-x5替换替换x3,令,令z =-=-z z x1+x2+(x4-x5)+x6=7 x1 x2+(x4-x5)-x7=233x1+x2+2(x4-x5)=5 x1,x2,x4,
22、x5,x6,x7 0maxz=x12x2+3(x4-x5)+0 x6+0 x7用标准型求最优解后,再回到原变量。用标准型求最优解后,再回到原变量。线性代数基础知识补充与回顾一、克莱姆规则一、克莱姆规则 含有含有n n个未知数个未知数x x1 1,x,x2 2,x,xn n的的n n个线性方程的方程个线性方程的方程组如下式所示:组如下式所示:克莱姆法则克莱姆法则 如果上述线性方程组的系数行列式不等于零,即有:如果上述线性方程组的系数行列式不等于零,即有:那么,上述方程组有唯一解:那么,上述方程组有唯一解:其中其中DjDj(j=1j=1,2 2,nn)是把系数行列式)是把系数行列式D D中的第中的
23、第j j列的元素用方程组的常数项代替后得到的列的元素用方程组的常数项代替后得到的n n阶行列式阶行列式.定理一定理一:如果线性方程组得系数行列式如果线性方程组得系数行列式D D不等于零,则不等于零,则上述方程组一定有解,且解是唯一的。上述方程组一定有解,且解是唯一的。定理二定理二:如果上述方程组无解或有两个不同的解,则如果上述方程组无解或有两个不同的解,则它的系数行列式必为零。它的系数行列式必为零。二、矩阵的秩二、矩阵的秩定义定义1 1 在在矩阵矩阵A A中,任取中,任取k k行与行与k k列列(K=m,k=n)(K=m,k=n),位于这些行列交叉处的,位于这些行列交叉处的k k的的平方个元素
24、,不改变他们在平方个元素,不改变他们在A A中所处的位置中所处的位置次序而得到的次序而得到的k k阶行列式阶行列式,称为矩阵,称为矩阵A A的的k k阶阶子式。子式。定义二定义二:设在矩阵中有一个不等于设在矩阵中有一个不等于0 0的的r r阶子式阶子式D D,并且所有的,并且所有的r+1r+1阶子式(如果存在)全等于零,那么阶子式(如果存在)全等于零,那么D D称为矩阵称为矩阵A A的最的最高阶非零子式,数高阶非零子式,数r r称为矩阵称为矩阵A A的秩。的秩。有了上述基本知识以后我们来看一下几个有了上述基本知识以后我们来看一下几个非常重要的概念非常重要的概念五、关于标准型解的若干基本概念五、
25、关于标准型解的若干基本概念 线性规划问题线性规划问题 :可行解:可行解:满足上述约束条件满足上述约束条件(2.2)(2.2),(2.3)(2.3)的解的解 ,称为线性规划问题的可行解。全部可行解的集合称为称为线性规划问题的可行解。全部可行解的集合称为可行域可行域。非可行解非可行解:满足约束条件()但不满足非负条件()的解满足约束条件()但不满足非负条件()的解 X X 称为非可行解称为非可行解最优解:最优解:使目标函数使目标函数(2.1)(2.1)达到最大值的可行解称为最优解。达到最大值的可行解称为最优解。基:基:设设 A A 为约束方程组为约束方程组(2.2)(2.2)的的 mn mn 阶系
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