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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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    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
    2 a9 z" w: b. J; v" N0 F

    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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    ' x7 N/ X) t5 c0 Q
    整数规划
    ; w9 u2 `$ f5 B定义: 7 d; J- ]8 F8 b' j+ J$ y
    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。
    / |  @. ?- J/ b! J: A( q. h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 2 n1 I/ G" r, ?8 m: l. Z8 r
    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。
    1 Q4 ~: a) S! y1 `3 ~1 K(ii)割平面法—可求纯或混合整数线性规划。 $ r$ F: U3 f; T. `) g5 Y
    (iii)隐枚举法—求解“0-1”整数规划:
    ( W; R" Z: \# G( n9 T% H( G①过滤隐枚举法; / l7 w# x& Y1 `
    ②分枝隐枚举法。
    * [( L5 I* V0 I3 S(iv)匈牙利法—解决指派问题(“0-1”规划特殊情形)。
    , F* x* h1 M3 ^(v)蒙特卡洛法—求解各种类型规划。
    示例:
    1 r8 j& f: _4 A! y' D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
    ) [) y; H* ~& Z9 W1.假设三位销售人员能销售完120件大衣. . m% w9 ^6 j5 z, U4 i
    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
    3 m" s4 p7 S9 W- j8 I3 _5 i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. * F7 V: c! ~. h& \3 M8 v5 X  i
    目标:三位销售人员的总报酬最低.而总报酬为 $ Z0 G: M0 M# M' i. P, D1 g
    / Q% k6 @% C4 n9 @) r4 u
    约束条件: " l% }# r. F+ P
    1.受总销售数量的限制:
    : V+ @9 v" _0 j9 G: ^7 x- o
    2.受销售员销售数量的限制(如小李): X(1) ≥ 30 ) [1 P7 [0 F$ {( I5 p, d" f
    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)

    & y+ {6 P* F% X! f& c! I6 x+ b/ X4 b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.
    ) R$ u, r- y8 i& {2 @5 B6 r

    5 L( O" e6 z& f* z( Y9 n6 c4 g) T) E" i( }
    zan
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