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数学建模算法 一 简述(3)规划模型-整数规划

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杨利霞        

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    本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。

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    发表于 2018-10-30 11:38 |只看该作者 |倒序浏览
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    数学建模算法 一 简述(3)规划模型-整数规划
    & f" \/ z8 E( U/ M

    摘要: 本文讲的是数学建模算法 一 简述(3)规划模型-整数规划, 整数规划 定义: 规划中的变量(全部或部分)限制为整数,称为整数规划。若在线性模型中,变量限制为整数,则称为整数线性规划。 一类要求问题的解中的全部或一部分变量为整数的数学规划。从约束条件的构成又可细分为线性,二次和非线

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    8 t2 e3 K0 Q, u/ S8 S* d
    整数规划 # h! M. Q) }3 ], x
    定义:
    7 F: t1 g  P$ _4 w: f2 O规划中的变量(全部或部分)限制为整数,称为整数规划。若在线性模型中,变量限制为整数,则称为整数线性规划。 7 `' U! @1 @, V  a' f. w9 p' E
    一类要求问题的解中的全部或一部分变量为整数的数学规划。从约束条件的构成又可细分为线性,二次和非线性的整数规划。
    数学规划问题中有很多决策变量都只能取整数,如人员数量、机器设备台数、服装件数、汽车辆数等.如果规划问题中的决策变量xi(i=1,2,…,n),要求取整数值,则称这个模型为整数规划模型
    数学表现形式 9 t" X! [: \+ A: d7 u8 Z
    主要解法分为这几种:
    (i)分枝定界法—可求纯或混合整数线性规划。 ( L; P! |( X8 ?
    (ii)割平面法—可求纯或混合整数线性规划。
    0 W; u5 @9 Z' N+ E% Y(iii)隐枚举法—求解“0-1”整数规划:
    3 ?: q# _* P! ~% f: P①过滤隐枚举法;
    4 p, D) b2 J0 O, U: |②分枝隐枚举法。
    ! T+ X) R$ a$ c2 s2 f- X(iv)匈牙利法—解决指派问题(“0-1”规划特殊情形)。
    ; t- r) D3 {9 f3 E3 Z; z  r& a(v)蒙特卡洛法—求解各种类型规划。
    示例:
    % P$ g; _2 ^! |8 B3 f. H  ^- S乐家百货商场准备派小李、小张、小王三位销售人员去销售库存的120件大衣.由于他们以前的销售业绩不同,每销售一件产品小李、小张、小王的报酬分别为6元、4元、3元.商场为保证销售速度,规定小李至少要承担30件销售任务,小张至少要承担20件销售任务,而小王承担的销售任务不能超过50件.问应该如何安排销售计划使总销售成本最低.
    一、模型假设与变量说明 + k: q& ]9 B6 `0 e; s6 H
    1.假设三位销售人员能销售完120件大衣. " n8 L: E0 b+ A1 P+ x/ y
    2.小李、小张、小王承担的销售任务分别为 x1,x2,x3.
    二、模型的分析与建立
    # m; M. N7 Q7 A9 n; t  A该问题是在对三位销售人员销售数量进行一定限制的情况下,合理安排各销售人员的销售数量,使得公司支付给三位销售人员的总报酬最少.
    4 P. E7 F( b. n! H目标:三位销售人员的总报酬最低.而总报酬为 2 }, Y  f+ \' {3 x0 j

    & ?# ^/ m% p: b/ r0 M7 m约束条件:
    ' l4 D; ~& |+ h  ~% z9 Z$ l1.受总销售数量的限制:
    - V8 I1 u+ \6 Z) V; h7 ~" B: P
    2.受销售员销售数量的限制(如小李): X(1) ≥ 30 # U1 U7 h- s5 W* [5 F" X. T1 Q
    x=intvar(1,3); f=[6 4 3]*x'; F=set(0<=x<inf); F=F+set([1 1 1]*x'==120)+set(x(1)>=30)+set(x(2)>=20)+set(0<=x(3)<=50); solvesdp(F,f) double(f) double(x)
    ! x" {/ y3 \2 `5 k
    由此可知,小李,小张,小王分别承担30,40,50件销售任务时,公司支付的总报酬最少.
    . ]% d& `! v* z6 g+ s7 ]3 I

    5 q6 k! b" P8 v- f/ R! M' S$ O8 l1 K8 o0 S+ t2 o5 y
    zan
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