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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
    7 _# T$ R. @3 A9 ^- x

    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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    $ f. u: U0 x/ y+ d- e* w  ~
    整数规划
    ) }9 p3 p! V% C7 v定义: 0 Z" ]( ?: H+ M0 ~+ V( e
    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。 8 c& a- X( n3 ~5 {! X
    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
    & P2 H# C: N: 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。
    7 j7 b% Y) U* i(ii)割平面法—可求纯或混合整数线性规划。 ; a! P7 V3 Z9 l, M- |
    (iii)隐枚举法—求解“0-1”整数规划: . w3 m) k6 U, p0 W
    ①过滤隐枚举法; ( j% L8 w$ z; U/ o: O1 N! ~5 K) R
    ②分枝隐枚举法。 1 _; O2 u% l+ S( {$ h
    (iv)匈牙利法—解决指派问题(“0-1”规划特殊情形)。
    ; `. [$ a+ j0 l. U$ e) N(v)蒙特卡洛法—求解各种类型规划。
    示例: ! d) P3 p6 u( @
    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
    9 Q& F  x+ {# s6 s1.假设三位销售人员能销售完120件大衣.
    ; r- J) l. f) R2.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 ' @/ u) K( J( C& t7 C
    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. ) r$ B* e% v9 G' C% G1 q" T+ }
    目标:三位销售人员的总报酬最低.而总报酬为
    " h5 [$ Z  p( |8 t4 T& E7 c) `
    - D# J5 v; S& ^约束条件: * V2 h% ?$ @4 G
    1.受总销售数量的限制:   @( u  M0 A. J3 ?) b! }% c! Z0 g
    2.受销售员销售数量的限制(如小李): X(1) ≥ 30
    0 Q& j% }# c- Z4 B2 E' W# \# [0 b
    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)
    # e  d/ n* P8 ]+ W3 G
    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.
    ) b" F& W5 e3 U3 \. ~" S, F
    " d/ Z! B( X/ j2 Y: W% M/ ?

    8 `; S5 t! Z, K0 H9 B: c
    zan
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