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i第四章目标规划及其图解法


d 表示利润超过45000元
的数量,d 则表示利润距45000元还差的数量,
d
2
表示
甲产品产量超过250件的部分,…….这样可得三个目
标函数方程
Max Max Min
y1 y2 y2
70 x1 x2
x1
120 x270 x1 x1
120 x2 x2
d1
d
2
d3
d1 d2 d3
9.2x1 4x2 3600
s.t.
34xx11
5x2 2000 10x2 3000
x1, x2 0
对于多目标问题,线性规划很难为其找到最优 方案.极有可能出现:第一个方案使第一目标的结 果优于第二方案,而对于第二目标,第二方案优于 第一方案.就是说很难找到一个方案使所有目标同 时达到最优,特别当约束条件中有矛盾方程时,线 性规划方法是无法解决的.实践中,人们转而采取 “不求最好,但求满意”的策略,在线性规划的基 础上建立一种新的数学规划方法——目标规划.
x1, x2 0
4 1 4 2
4 3 4 4 4 5 4 6
例4-2 某工厂在计划期内要生产甲、乙两种产品, 现有的资源及两种产品的技术消耗定额、单位 利润如表4-1所示.试确定计划期内的生产计划, 使利润最大,同时厂领导为适应市场需求,尽 可能扩大甲产品的生产,减少乙产品的生产.
表4-1 产品的资源、技术消耗定额、单位利润表
s.t
a21x1 a22 x2
a2n xn b2
ak1x1 ck 2 x2 ckn xn bk
x1, x2 , , xn 0
1.决策变量与偏差变量
决策变量也称控制变量,用 x1、x2、…、xn 表示. 在多目标规划问题中,由于目标之间存在冲突或约束条件
中有矛盾方程,我们可以设想降低目标要求、“放松”严格的
绝对约束是指必须严格满足的等式或不等式约束, 也称为系统约束.它对应于线性规划中的约束条件(如 资源、客观条件约束等),不能满足绝对约束的解即为 不可行解,因此也称为硬约束.
d
i
0,
d
i
0 表示第i个目标的实际值未达到目标值
d
i
,
d
i
表示第i个目标的实际值恰好等于目
标值.并且无论发生哪种情况均有:
d
i
d
i
在例4-2中,若提出目标y1的期望值e1= 45000元,y2
的期望值e2=250件,y3的期望值 e3=200件,则可引入偏
差变量
d
i
,
d
i(i
=1,2,3),
45000 250 200
4
10
d1
,
d1
,
d
2
,
d
2
,
d3
,
d3
0
2. 目标约束与绝对约束
前面通过确定各目标的目标值、引入偏差变量,把 目标函数转化成约束方程,从而并入原约束条件中, 我们称这类具有机动余地的约束为目标约束.如例4-2 的目标函数转化为目标约束(4-10).因它具有一定 的弹性,一般目标约束不会不满足,只是可能偏差要 大一些,故也称为软约束.
约束条件,即从实际出发,根据经验、历史资料或市场的需求、
上级部门的任务下达等来给每个目标确定一个希望达到的目标
值ei , (i =1,2,…,m).一般说来,这些值ei 的确定并不要求
十分精确或严格,允许决策的实际值大于或小于ei .我们称实
际值与目标值的差距为偏差变量.d i用和d
i
表示.
d
i
第四章 目 标 规 划
前面的线性规划问题,研究的都是只有一个目标函 数,若干个约束条件的最优决策问题.然而现实生活 中,衡量一个方案的好坏标准往往不止一个,而且这 些标准之间往往不协调,甚至是相互冲突的,标准的 度量单位也常常各不相同.例如,在资源的最优利用 问题中,除了考虑所得的利润最大,还要考虑使生产 的产品质量好,劳动生产率高,对市场的适应性强等 等.
为正偏差变量——第
i个目标实际值超出目标值的部分.
di 为负偏差变量——第 i 个目标实际值不足目标值的差距
规定
d

i
d
i
0
i 1, 2, , m
当目标值确定时,所做的决策只可能出现以下三种情况:即
۞

d
i
和d
i
所构成的3种不同组合表示的含义:
d
i
,
d
i
表示第i个目标的实际值超出目标值
目标规划对众多的目标分别确定一个希望实现的 目标值,然后按目标的重要程度(级别)依次进行 考虑与计算,以求得最接近各目标预定数值的方 案.如果某些目标由于种种约束不能完全实现,它 也能指出目标值不能实现的程度以及原因,以供决 策者参考.
第四章 目 标 规 划
第一节 目标规划的基本概念与数学模型 一、问题的提出 二、目标规划的基本概念
分析:这是一个含有两个目标的数学规划问题. 设 x1, x2
分别为采购甲级、乙级原材料的数量(单位:kg)
y1 为花掉的资金,y 2 为所购原料总量.则:
目标函数为: 约束条件有:
Min Max
y1 y2
2x1 x2 x1 x2
2x1 x2 200
x1 x1
x2 50
100
1. 决策变量与偏差变量 2. 目标约束与绝对约束 3. 目标规划的目标函数(达成函数) 4. 优先因子与权系数
三、目标规划的数学模型 第二节 目标规划的图解法
第一节 目标规划的基本概念与数学模型
一、问题的提出
例4-1 某生物药厂需在市场上采购某种原料,现市场
上有甲、乙两个等级,单价分别为2千元/kg和1千元 /kg,要求采购的总费用不得超过20万元,购得原料 的总重量不少于100kg,而甲级原料又不得少于50kg, 问如何确定最好的采购方案(即用最少的钱、采购 最多数量的原料).
二、目标规划的基本概念
多目标规划问题的一般形式如下(简记为:GP1)
Max y1 c11x1 c12 x2 Max y2 c21x1 c22 x2
c1n xn C1X c2n xn C2 X
Max ym cm1x1 cm2 x2 cmn xn Cm X
a11x1 a12 x2 a1n xn b1
甲(每件) 乙(每件) 现有资源
钢 材 ( kg )
9.2
4
3600
木 材 ( m3 )
4
设备负荷
(台小时)
3
单位产品利润
(元)
70
5
2000
10
3000
120
分析: 设 x1, x2 分别是计划期内甲、乙产品的产
量.则该问题的数学模型为
Max y1 70x1 120x2 Max y2 x1 Min y2 x2
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