最优化方法线性规划单纯形法学习教案.pptx
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1、会计学1最优化方法最优化方法(fngf)线性规划单纯形法线性规划单纯形法第一页,共77页。线性规划:目标线性规划:目标(mbio)函数是线性的,约束条件是函数是线性的,约束条件是线性等式或不等式线性等式或不等式线性规划线性规划(xin xn u hu)第1页/共77页第二页,共77页。线性规划线性规划线性规划线性规划(xin(xin xnxn u hu)u hu)的历的历的历的历史史史史n n渊源要追溯到渊源要追溯到渊源要追溯到渊源要追溯到EulerEuler、LiebnitzLiebnitz、LagrangeLagrange等等等等n nGeorge Dantzig,Von Neumann(
2、Princeton)George Dantzig,Von Neumann(Princeton)和和和和Leonid Leonid KantorovichKantorovich在在在在1940s1940s创建了线性规划创建了线性规划创建了线性规划创建了线性规划n n19471947年年年年,George Dantzig,George Dantzig发明了单纯形法发明了单纯形法发明了单纯形法发明了单纯形法n n19791979年,年,年,年,L.KhachainL.Khachain找到了求解线性规划的一种有效方找到了求解线性规划的一种有效方找到了求解线性规划的一种有效方找到了求解线性规划的一种有效
3、方法法法法(第一个多项式时间算法椭球内点法第一个多项式时间算法椭球内点法第一个多项式时间算法椭球内点法第一个多项式时间算法椭球内点法)n n19841984年,年,年,年,Narendra KarmarkanNarendra Karmarkan发现了另一种求解线性规发现了另一种求解线性规发现了另一种求解线性规发现了另一种求解线性规划的有效方法,已证明是单纯形法的强有力的竞争者划的有效方法,已证明是单纯形法的强有力的竞争者划的有效方法,已证明是单纯形法的强有力的竞争者划的有效方法,已证明是单纯形法的强有力的竞争者(投投投投影内点法影内点法影内点法影内点法)n n现在现在现在现在(xinzi)(x
4、inzi)求解大规模、退化问题最有效的是原对求解大规模、退化问题最有效的是原对求解大规模、退化问题最有效的是原对求解大规模、退化问题最有效的是原对偶内点法偶内点法偶内点法偶内点法第2页/共77页第三页,共77页。第3页/共77页第四页,共77页。第4页/共77页第五页,共77页。第5页/共77页第六页,共77页。问题:确定食品数量,满足问题:确定食品数量,满足(mnz)营养需求,花费营养需求,花费最小?最小?变量变量(binling):n种食品,种食品,m种营养成份;第种营养成份;第 j 种食品的单价种食品的单价每单位第每单位第 j 种食品所含第种食品所含第 i 种营养的数量种营养的数量食用第
5、食用第 j 种食品的数量种食品的数量为了健康,每天必须食用第为了健康,每天必须食用第i 种营养的数量种营养的数量 模型模型(mxng):例例例例1.1.1.1.食谱问题食谱问题食谱问题食谱问题第6页/共77页第七页,共77页。例例2.运输运输(ynsh)问题问题产销平衡产销平衡/不平衡的运输不平衡的运输(ynsh)问题问题第7页/共77页第八页,共77页。例例例例3.3.其它其它其它其它(qt)(qt)应用应用应用应用n n数据包络分析数据包络分析(data envelope(data envelope analysis,DEA)analysis,DEA)n n网络网络(wnglu)(wngl
6、u)流问题流问题(Network(Network flow)flow)n n博弈论博弈论(game theory)(game theory)等等第8页/共77页第九页,共77页。线性规划线性规划(xin xn u hu)的一般形式的一般形式第9页/共77页第十页,共77页。线性规划的标准形线性规划的标准形(分析分析(fnx)、算、算法法)标准形的特征标准形的特征(tzhng):极小化、等式约束、:极小化、等式约束、变量非负变量非负向量表示:向量表示:第10页/共77页第十一页,共77页。一般一般(ybn)形式形式 标准标准形形转化转化称称 松弛松弛(slack)/盈余盈余(surplus)变量
7、;变量;自由自由(zyu)变变量量第11页/共77页第十二页,共77页。例例例例5.5.5.5.化成化成化成化成(hu(hu(hu(hu chn)chn)chn)chn)标准形标准形标准形标准形等等价价表表示示为为第12页/共77页第十三页,共77页。定义:定义:给定含有给定含有n个变量个变量(binling),m个方程的线性方程个方程的线性方程组组Ax=b,设,设B是由是由A 的列组成的任一非奇异的列组成的任一非奇异mm子阵,则如子阵,则如果置果置x的所有与的所有与B无关的无关的n-m个分量为零后,所得方程组的解是个分量为零后,所得方程组的解是Ax=b关于基关于基B的基本解的基本解(basi
8、c solution),称,称x中与基中与基B对应的对应的分量为基变量分量为基变量(binling)(basic variables)退化基本解:基本解中如果有一个或多个基变量退化基本解:基本解中如果有一个或多个基变量(binling)的的值为零值为零基本基本(jbn)解与基变解与基变量量其中其中满秩假定:满秩假定:mn矩阵矩阵A满足满足mn,且,且A的行向量线性无关的行向量线性无关 在满秩假定下,方程组在满秩假定下,方程组Ax=b总有解,且至少有一个总有解,且至少有一个(y)基本基本 解解第13页/共77页第十四页,共77页。基本基本(jbn)可可行解行解定义定义 称称 的非负基本解是的非负
9、基本解是标准形标准形的的基本可行解基本可行解(basic feasible solution);约束约束(yush)(yush)系统系统 第14页/共77页第十五页,共77页。线性规划线性规划(xin xn u hu)的基本定理的基本定理i)若标准型有可行若标准型有可行(kxng)解,则必有基本可行解,则必有基本可行(kxng)解;解;ii)若标准型有最优解,则必有最优基本若标准型有最优解,则必有最优基本(jbn)可行解。可行解。考虑线性规划标准形,其中考虑线性规划标准形,其中A是秩为是秩为m的的mn阶阶矩阵,则以下结论成立:矩阵,则以下结论成立:基本可行解的个数基本可行解的个数不超过不超过第
10、15页/共77页第十六页,共77页。与凸性的关系与凸性的关系(gun x)线性规划线性规划(xin xn u hu)(xin xn u hu)的的基本定理基本定理(标准形标准形)基本可行解基本可行解线性方程组线性方程组的基本性质的基本性质代数理论代数理论(与与表述形式有关表述形式有关)设计算法设计算法极点极点凸集理论凸集理论几何理论几何理论(与表述形式与表述形式无关无关)直观理解直观理解第16页/共77页第十七页,共77页。凸性凸性(凸集及性质凸集及性质(xngzh)(xngzh)几何解释几何解释(jish):连接集合中任两点的线段仍含在该集合中:连接集合中任两点的线段仍含在该集合中性质性质
11、定义定义 是凸集是凸集(convex set),如果对,如果对S中任意中任意 两两 点点 x,y 和和(0,1)中的任一数中的任一数 满足满足第17页/共77页第十八页,共77页。一些一些(yxi)(yxi)重要重要的凸集的凸集有限个闭半空间的交集有限个闭半空间的交集多面集多面集(polyhedral convex set):推推广广平面上:多边形平面上:多边形注:任一线性规划注:任一线性规划(xin xn u hu)的可行的可行集是多面集!集是多面集!超平面超平面(hyperplane):正正/负闭半空间:负闭半空间:第18页/共77页第十九页,共77页。极点极点(jd(jdin)in)几何
12、上:极点即不能位于几何上:极点即不能位于(wiy)连接该集合中其它连接该集合中其它两点的开线段上的点两点的开线段上的点定义定义 称凸集称凸集C中的点中的点 x 是是C的极点,如果存在的极点,如果存在 C 中中的点的点 y,z 和某和某 ,有,有则必有则必有 y=z.第19页/共77页第二十页,共77页。极点与基本可行极点与基本可行(kxng)(kxng)解的等价性定解的等价性定理理推论推论(tuln):i)若若K非空,则至少有一个非空,则至少有一个(y)极极点点.ii)若线性规划有最优解,则必有一个极点是最优解若线性规划有最优解,则必有一个极点是最优解.iii)Ax=b对应的约束集对应的约束集
13、K最多有有限个极点最多有有限个极点.考虑线性规划标准形,其中考虑线性规划标准形,其中A是秩为是秩为m的的mn矩阵,令矩阵,令则则x是是 K 的极点,的极点,当且仅当当且仅当x是线性规划的基本可行解是线性规划的基本可行解.(线性规划基本定理的几何形式)(线性规划基本定理的几何形式)第20页/共77页第二十一页,共77页。例例2.2.K有有2个极点个极点有有3个基本解,个基本解,2个个可行可行K 有有3个极点个极点有有3个基本解,个基本解,均可行均可行例例1.1.第21页/共77页第二十二页,共77页。例例3.3.Subject to5个极点个极点极点极点第22页/共77页第二十三页,共77页。线
14、性规划线性规划(xin xn u hu)解解的的几何特征几何特征唯一唯一(wi y)解解(顶点顶点)!第23页/共77页第二十四页,共77页。线性规划解的几何线性规划解的几何(j h)特征特征n n无界:没有有限无界:没有有限(yuxin)(yuxin)最优解最优解n n不可行:没有可行解不可行:没有可行解无解无解可行可行(kxng)(kxng)集:多边形集:多边形(二维二维)多边集多边集(高维空间高维空间)给出给出有效的代数刻画有效的代数刻画和和严谨的几何描述严谨的几何描述,从理论上证实上述,从理论上证实上述几何特征,并几何特征,并寻求有效算法寻求有效算法有解:有解:唯一解唯一解/多个解多个
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