《运筹学》第一章 线性规划
③
约束方程②的系数矩阵
2 2 1 0 0 0
A 1 4
2 0
0 0
1 0
0 1
0 0
p1
p2
p3
p4
p5
p6
0 4 0 0 0 1
确定初始基B
1 0 0 0
产量分别为 x1、x2
项目
Ⅰ
设备 A(h) 0
设备 B(h) 6 调试工序(h) 1 利润(元) 2
Ⅱ 每天可用能力
5
15
2
24
1
5
1
问:应如何安排生产计划,才 能使总利润最大?
2.目标函数:设总利润为z,则
max z = 2 x1 + x2 3.约束条件:
5x2 ≤ 15
s.t.
6x1+ 2x2 ≤ 24 x1+ x2 ≤ 5
凸集
顶点
凸集
不是凸集
顶点:如果凸集C中不存在任何两个不同的点X1, X2,使X成为这两个点连线上的一个点。
(三)基本定理
定理1 若线性规划问题存在可行解,则问题的 可行域是一个凸集。
定理2 线性规划的基可行解对应线性规划问题 可行域(凸集)的顶点。
定理3 若线性规划问题有最优解,一定存在一个 基可行解是最优解。
(2)常数项bi<0的转换:约束方程两边乘以(-1)。 (3) 约束方程的转换:由不等式转换为等式 。
aij xj bi aij xj bi
aij x j xni bi
xni 0 称为松弛变量
aij x j xni bi
xni 0 称为剩余变量
(4) 变量的变换
若存在取值无约束的变量 x,j可令
2x1
+ 2x3
≤ 34
s.t.
4x2 + 4x3 + 4x4 ≤ 52
25x1+20x2
=200
40x3+20x4=400
xj ≥ 0 ( j = 1,2,3,4)
2、线性规划数学模型的一般形式
目标函数: max (min)Z c1x1 c2 x2 cn xn ①
a11x1 a12 x2 a1n xn ( ) b1
——满足以上三个条件的数学模型称为线性规划
也可以记为如下形式:
目标函数: 约束条件:
n
max (min) Z c j x j j1
n
aij x j ( ) bi (i 1 2m)
j1
xj 0
(j 1 2n)
如将上例用表格表示如下:
设变量
x j ( j 1 2n)
产品 j
设 备1i
(二)数学模型
例4 某工厂生产A、B两种产品, 解:
有关资料如下表所示:
设:总成本为Z,A、B产品
工序 产品
A
C
工时
B 销售 报废 限制
工序 1 2 3 — — 12
工序 2 3 4 — — 24
单位利润 (百元)
4
10
3
-2
注:每生产单位产品 B 可得到 4 单位
副产品 C,据预测,市场上产品 C 的
(四)单纯形法迭代原理
基本思路:将模型的一般形式变成标准形式,再根 据标准型模型,从可行域中找一个基可行解,并判 断是否是最优。如果是,获得最优解;如果不是, 转换到另一个基可行解,当目标函数达到最大时, 得到最优解。
例:
m ax Z 2 x1 3 x2
2 x1 2 x2 12
x1 4 x1
2 x2
8 16
4 x2 12
x1 , x2 0
变成标准型
max Z 2x1 3x2 0x3 0x4 0x5 0x6 ①
2x1 2x2 x3
12
4xx11 2x2
x4 x5
8 16
②
4 x2
x6 12
x1 , x2 , x3 , x4 , x5 , x6 0
(二)数学模型
例5 某航运局现有船只种类、数量以及计划期内各条航线的货 运量、货运成本如下表所示:
航线号
船队 类型
1 1
2
3 2
4
拖轮
1 1 2 1
编队形式 A型 驳船 2
—
2 —
B型 驳船
—
4
4 4
货运成本 (千元/队)
36 36 72 27
货运量 (千吨)
25 20 40 20
船只种类
船只数
航线号
例:
max Z 2 x1 3 x2
2 x1 2 x2 12
⑴
x1 4 x1
2 x2
8 16
⑵ ⑶
4 x2 12
⑷
x1 0, x2 0
max Z 2 x1 3 x2
作图
x2
2 x1 2 x2 12
⑴
x1 4 x1
2 x2
8 16
⑵ ⑶
4 x2 12
⑷
x1 0, x2 0
最大销量为 5 单位,若产品 C 销售不
出去,则报废。
销量为x1、x2,产品C的销售
量为x3,报废量为x4,则:
max z = 4 x1 + 10 x2 + 3 x3
- 2 x4
2x1 + 3x2
≤ 12
3x1 + 4x2
≤ 24
s.t.
- 4x2 +x3 + x4 = 0
x3 ≤ 5
x1、x2 、x3 、x4≥0
X 0
矩阵和向量形式:
a11 a1n
A
am1 amn
max (min) Z CX
AX ( ) b
X
0
(三)线性规划模型的标准形式1、标准形式源自max Z c j x j
x
j
aij x j 0
bi
(i 1 2m) (j1 2n )
将模型的一般形式变成标准形式,再根据标准型 模型,从可行域中找一个基本可行解,并判断是否是 最优。如果是,获得最优解;如果不是,转换到另一 个基本可行解,当目标函数达到最大时,得到最优解。
② 约束条件: am1x1 am2 x2 amn xn ( ) bm
x1 0 xn 0
③
模型特点
1 都用一组决策变量X = (x1,x2,…,xn)T表示某一方案,且 决策变量取值非负; 2 都有一个要达到的目标,并且目标要求可以表示成 决策变量的线性函数;
3 都有一组约束条件,这些约束条件可以用决策变量 的线性等式或线性不等式来表示。
解: 用 x4 替x换5 ,且x3 x,4 , x5 0
引入变量 x6 , x7
将第3个约束方程两边乘以(-1) 将极小值问题反号,变为求极大值
标准形式如下:
max Z 2 x1 x2 3( x4 x5 ) 0 x6 0 x7
5 x1 x2 ( x4 x5 ) x6 7
(一)解题步骤
1 在直角平面坐标系中画出所有的约束等式,并找出所 有约束条件的公共部分,称为可行域,可行域中的点称 为可行解。
2 标出目标函数值增加的方向。
3 若求最大(小)值,则令目标函数等值线沿(逆)目 标函数值增加的方向平行移动,找与可行域最后相交的 点,该点就是最优解。
4 将最优解代入目标函数,求出最优值。
合同货运量
拖轮
30
A型驳船
34
B型驳船
52
1
200
2
400
问:应如何编队,才能既完成合同任务,又使总货运成本为 最小?
解:
设:xj为第j号类型船队的队数(j = 1,2,3,4), z 为总货运成本
则: min z = 36x1 + 36x2 + 72x3 + 27x4
x1 + x2 + 2x3 + x4 ≤ 30
2、特征:
⑴ 目标函数为求极大值,也可以用求极小值; ⑵ 所有约束条件(非负条件除外)都是等式,右 端常数项为非负; ⑶ 变量为非负。
3、转换方式: ⑴ 目标函数的转换
如果是求极小值即 min Z ,则c可j x j将目标函数乘以
(-1),可化为求极大值问题。
也就是:令Z Z ,可得到下式
∑ 即 maxZ′= - cj xj
(1)线性规划问题解的情况:惟一最优解;无穷 多最优解;无界解;无可行解
(2)线性规划问题的可行域是凸集(凸多边形)
(3)最优解一定是在凸集的某个顶点
(4)解题思路是,先找出凸集的任一顶点,计算 其目标函数值,再与周围顶点的目标函数值比 较,如不是最大,继续比较,直到找出最大为 止。
三、线性规划的单纯形法
∴ Xj 为基变量,否则为非基变量。
⑷基解:满足条件②,但不满足条件③的
所有解,最多为
个。C
m n
⑸基可行解:满足非负约束条件的基解,
简称基可行解。
⑹可行基:对应于基可行解的基称为可行基。
可 行 解
非可行解
基解
基可行解
(二)凸集及其顶点
凸集:如果集合C中任意两个点X1,X2,其连线上 的所有点也都是集合C中的点,称C为凸集。
⑶
⑷
(4 2)
1 234 56
0 1 234 5678
x1
⑵
⑴
∴ 最 优 解:x1 = 4 x2 = 2 最 优 值:Z = 14
有惟一最优解
(二)线性规划问题解的情况
惟一解 无穷解 无界解 无可行解
例:
max Z x1 2 x2
x1 2 x2 6 ⑴
3
x1
2 x2 x2
12 2
⑵ ⑶
x1 x2 ( 5 x1 x2