数学建模算法 一 简述(3)规划模型-整数规划
$ _ ~: Q7 \ ^' H. |) K# o# B7 Q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 教程 云栖大会 Mysql 备案 文档 域名 whois查询 PHP教程 备份 互联网大学 云教程 : v( o% n8 u6 I8 b
整数规划 . H9 z( u% c* r) y* o7 q
定义: * z7 m4 q& s% @& h$ }7 h5 m' U- O! W
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。
( W6 k$ a, ], J: m) a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 K& e8 Y3 `1 w$ r$ u7 ?; d8 S
![]() 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。
3 T9 w! I) e& h5 ~3 U5 o(ii)割平面法—可求纯或混合整数线性规划。 / U5 Y& r6 O! w; k; H
(iii)隐枚举法—求解“0-1”整数规划: 0 j; U: D7 N* ^- ~) H
①过滤隐枚举法; - z& W: x6 i; ^; a( `( j
②分枝隐枚举法。 . U$ `, \3 K2 z4 V! m
(iv)匈牙利法—解决指派问题(“0-1”规划特殊情形)。
% ? x! I/ T) {' `(v)蒙特卡洛法—求解各种类型规划。 示例: $ ~% N) T% o7 w0 z. |
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 # e" r9 c# ]' }$ S
1.假设三位销售人员能销售完120件大衣. 7 e4 g) @! P+ J$ B
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
; E5 A, ]0 \' O' q. N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. : Z7 S+ N4 r% r
目标:三位销售人员的总报酬最低.而总报酬为
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约束条件: * f0 |2 ]5 T$ z6 J& ^! s( m. z
1.受总销售数量的限制:
) w. Z* h6 E& c# L) \![]() 2.受销售员销售数量的限制(如小李): X(1) ≥ 30 + @$ E b% K& c
![]() 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) 0 {4 R% ]) \" e1 u! s+ S4 l
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.
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