数学建模算法 一 简述(3)规划模型-整数规划6 g7 ~! j" Q e. P7 w% W
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 $ x, }9 }* ]7 c
整数规划
0 a" M9 m8 I" J& S C5 G4 M定义:
5 N+ T0 n9 o7 {6 L9 }/ m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。
! z/ p, j! V, Q; l$ k R. f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
, M# Y* V. y6 E0 b) P P8 `![]() 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。 % n- d2 R& c; i: v( y3 e2 r, H
(ii)割平面法—可求纯或混合整数线性规划。
' Z' @) V* U& i" A; T/ T(iii)隐枚举法—求解“0-1”整数规划:
3 @ C* B0 |7 H/ T①过滤隐枚举法;
- t& @( U. ?$ ?8 t, P. ^/ c$ s②分枝隐枚举法。 8 n! Y1 c% d8 ]$ @/ Y1 L0 F
(iv)匈牙利法—解决指派问题(“0-1”规划特殊情形)。
7 i1 J& S7 P b) c+ E(v)蒙特卡洛法—求解各种类型规划。 示例: ; F: Q9 J9 R F
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
3 m7 t$ S& o3 n h1 m' ]1.假设三位销售人员能销售完120件大衣. ( G& G) r/ B' O* r
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
. k/ l# Y! l, }( ]( _5 O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. # T; a- c! B0 h: z/ k4 T. b
目标:三位销售人员的总报酬最低.而总报酬为
$ ^! T [9 Z, k _' Y - h k: |+ f. u) C/ F0 E" A
约束条件: . q. k, K) p! T! Q( ^
1.受总销售数量的限制: % C0 B- J( j( d
![]() 2.受销售员销售数量的限制(如小李): X(1) ≥ 30
: w* C+ V2 h% j4 P![]() 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 j9 ? l4 C" s H. E2 @
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.
/ M5 q; h6 T" {# q j5 }
6 U4 M, c: Z- f* Y; v
8 z3 t' [; s5 S |