- 在线时间
- 5 小时
- 最后登录
- 2016-8-1
- 注册时间
- 2016-7-12
- 听众数
- 12
- 收听数
- 0
- 能力
- 0 分
- 体力
- 37 点
- 威望
- 0 点
- 阅读权限
- 20
- 积分
- 21
- 相册
- 0
- 日志
- 1
- 记录
- 0
- 帖子
- 3
- 主题
- 6
- 精华
- 0
- 分享
- 0
- 好友
- 2
升级   16.84% TA的每日心情 | 开心 2016-8-1 18:38 |
|---|
签到天数: 2 天 [LV.1]初来乍到
 |
三、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划
6 v, s1 I" \' m4 M. }2 A7 M(1)线性规划
3 U# W$ L- y& u' t1、含义的理解! d% q W! c% m( v! L
线性规划是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛、方法较成熟的一个重要分支,它是辅助人们进行科学管理的一种数学方法.研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的数学理论和方法,英文缩写LP。它是运筹学的一个重要分支。
2 G$ P; X, R. L在经济管理、交通运输、工农业生产等经济活动中,提高经济效果是人们不可缺少的要求,而提高经济效果一般通过两种途径:一是技术方面的改进,例如改善生产工艺,使用新设备和新型原材料.二是生产组织与计划的改进,即合理安排人力物力资源.线性规划所研究的是:在一定条件下,合理安排人力物力等资源,使经济效果达到最好.一般地,求线性目标函数在线性约束条件下的最大值或最小值的问题,统称为线性规划问题。满足线性约束条件的解叫做可行解,由所有可行解组成的集合叫做可行域。决策变量、约束条件、目标函数是线性规划的三要素。. a7 I- [+ X/ K$ ~( O
2、线性规划问题的数学模型的一般形式和模型建立
- o1 I3 B2 D( h/ ]; a(1)列出约束条件及目标函数 (2)画出约束条件所表示的可行域 (3)在可行域内求目标函数的最优解及最优值(实际问题中建立数学模型一般有以下三个步骤:根据影响所要达到目的的因素找到决策变量;2.由决策变量和所在达到目的之间的函数关系确定目标函数;3.由决策变量所受的限制条件确定决策变量所要满足的约束条件。)! W3 a, B" v: Z( B% @
所建立的数学模型具有以下特点:" E! R( O& [2 [. h2 P
(1)、每个模型都有若干个决策变量(x1,x2,x3……,xn),其中n为决策变量个数。决策变量的一组值表示一种方案,同时决策变量一般是非负的。0 X4 Z. K3 x) g
(2)、目标函数是决策变量的线性函数,根据具体问题可以是最大化(max)或最小化(min),二者统称为最优化(opt)。6 _2 u$ @6 m5 Y4 ]
(3)、约束条件也是决策变量的线性函数。当我们得到的数学模型的目标函数为线性函数,约束条件为线性等式或不等式时称此数学模型为线性规划模型。
$ {& ?' `" T+ d" h3、实例" _ W7 Z* K9 p" s4 H5 z( v5 v3 o
生产计划问题
( ]4 D, S' T v" j; S4 r; u; V% a问题:
' x- k+ o7 ^, j2 }! `9 U某企业要在计划期内安排生产甲、乙两种产品,这个企业现有的生产资料是:设备18台时,原材料A :4吨,原材料 B: 12吨;已知单位产品所需消耗生产资料及利润如下表。问应如何确定生产计划使企业获利最多?5 _) j g$ e3 {) i3 n0 k
产品
( Z$ P: d3 i2 V, j( F资源 甲 乙 资源量2 L i$ a, v* n+ r& q5 S
设备/台时 3 2 18% i) K) p/ ]4 w
原料A/吨 1 0 4% w5 Q. Q6 J5 T% z2 [# r/ ~# `
原料B/吨 0 2 12: ~" {- b. p j! z
单位赢利/万元 3 5 . Y7 d, t* E0 w; {9 x" c3 s: o
设x1为甲产品分配的设备台数,x2为乙产品分配的台数。则* ]# u* T- M- `3 G6 {
条件限制为:
( g" b5 J) ]% z. K* z3*x1+2*x2 18
! W& W8 d4 |, H) J3 i4 j1*x1+0*x2 4
' q3 X9 ~) w5 p( W4 ^; c4 J0*x1+2*x2 12
2 x8 ], H/ N7 a3 K& q9 d' \1 Yx1 0,x2 0, N& W' }- U( Q5 @7 P$ w! s, q1 ]
求max z=3*x1+5*x20 l' `+ `, r& }; Y1 J9 z: ?
用lingo编程,程序如下:3 b$ n) y0 o# x
max=3*x1+5*x2;
/ O5 T( E( V6 D2 G3*x1+2*x2<=18;& S; p* H% ~+ b( B8 E# I Z) a
x1<=4;
' ` e+ T) ]+ z& J! R+ fx2<=6;
9 @/ a5 T$ q! |' }: u# Dx1>=0;
; ]7 h- Q, g! Q( y. n% Mx2>=0;
* h: j+ \0 G+ F: E6 J3 x4 X结果为:
9 j* q5 Q; G, yGlobal optimal solution found.$ b d6 ^ J: O% F- J
Objective value: 36.00000
B( u+ a4 n8 `$ _) h' [, ITotal solver iterations: 1$ w% x. K& p6 C4 x. |8 |
Variable Value Reduced Cost: d8 R1 ]6 t, X
X1 2.000000 0.000000+ N4 ~5 j Y/ L) R. ^
X2 6.000000 0.0000005 k. c( J6 `9 A: n2 P3 w
% F/ D3 y' o O
Row Slack or Surplus Dual Price
+ J# O7 u: p5 `! @" S9 n4 x 1 36.00000 1.000000+ \( ?* P- k9 H7 E
2 0.000000 1.000000
2 ~! Q' `6 U( }! f- A C( q: X/ E 3 2.000000 0.000000
( P% ?9 b5 n* A$ s" D, @. C 4 0.000000 3.000000
# x+ [' V* T$ }1 i! r 5 2.000000 0.000000
" j/ j4 y5 g5 ^4 u9 V 6 6.000000 0.000000
# p2 `9 w$ [$ i+ w V/ O# B即在x1=2,x2=6时,企业获利最多,为36万元。
2 k8 f. I$ W2 m9 o4、线性规划的应用
% |9 z: T+ S- |# T+ A, p在企业的各项管理活动中,例如计划、生产、运输、技术等问题,线性规划是指从各种限制条件的组合中,选择出最为合理的计算方法,建立线性规划模型从而求得最佳结果. 广泛应用于军事作战、经济分析、经营管理和工程技术等方面。为合理地利用有限的人力、物力、财力等资源作出的最优决策,提供科学的依据。8 }4 d9 |3 J) J; j: k% z
(2)整数规划) k0 Q* b$ y# 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。 在线性规划问题中,有些最优解可能是分数或小数,但对于某些具体问题,常要求某些变量的解必须是整数。例如,当变量代表的是机器的台数,工作的人数或装货的车数等。为了满足整数的要求,初看起来似乎只要把已得的非整数解舍入化整就可以了。实际上化整后的数不见得是可行解和最优解,所以应该有特殊的方法来求解整数规划。在整数规划中,如果所有变量都限制为整数,则称为纯整数规划;如果仅一部分变量限制为整数,则称为混合整数规划。整数规划的一种特殊情形是0-1规划,它的变数仅限于0或1。不同于线性规划问题,整数和0-1规划问题至今尚未找到一般的多项式解法。
9 d0 N, T' I2 Z m) G( [组合最优化通常都可表述为整数规划问题。两者都是在有限个可供选择的方案中,寻找满足一定约束的最好方案。有许多典型的问题反映整数规划的广泛背景。例如,背袋(或装载)问题、固定费用问题、和睦探险队问题(组合学的对集问题)、有效探险队问题(组合学的覆盖问题)、旅行推销员问题, 车辆路径问题等。因此整数规划的应用范围也是极其广泛的。它不仅在工业和工程设计和科学研究方面有许多应用,而且在计算机设计、系统可靠性、编码和经济分析等方面也有新的应用。
, D$ j& @5 F# t3 U* z- M/ c整数规划是从1958年由R.E.戈莫里提出割平面法之后形成独立分支的 。解整数规划最典型的做法是逐步生成一个相关的问题,称它是原问题的衍生问题。对每个衍生问题又伴随一个比它更易于求解的松弛问题(衍生问题称为松弛问题的源问题)。通过松弛问题的解来确定它的源问题的归宿,即源问题应被舍弃,还是再生成一个或多个它本身的衍生问题来替代它。随即再选择一个尚未被舍弃的或替代的原问题的衍生问题,重复以上步骤直至不再剩有未解决的衍生问题为止。目前比较成功又流行的方法是分枝定界法和割平面法,它们都是在上述框架下形成的。4 g6 J) l" S" \& N$ }+ z' e7 W
0-1规划在整数规划中占有重要地位,一方面因为许多实际问题,例如指派问题、选地问题、送货问题都可归结为此类规划,另一方面任何有界变量的整数规划都与0-1规划等价,用0-1规划方法还可以把多种非线性规划问题表示成整数规划问题,所以不少人致力于这个方向的研究。求解0-1规划的常用方法是分枝定界法,对各种特殊问题还有一些特殊方法,例如求解指派问题用匈牙利方法就比较方便。
; l4 j: D. a: ^$ Q, }3 G(4)二次规划
5 F0 T# F$ n6 Y' |二次规划是非线形规划中一类特殊的数学规划问题,它的解是可以通过求解得到的。通常通过解其库恩—塔克条件(KT条件),获取一个KT条件的解称为KT对,其中与原问题的变量对应的部分称为KT点。
' R* I v9 S9 g( w二次规划分为凸二次规划与非凸二次规划,前者的KT点便是其全局极小值点,而后者的KT点可能连局部极小值点都不是。若它的目标函数是二次函数,则约束条件是线性的。由于求解二次规划的方法很多,所以较为复杂;其较简便易行的是沃尔夫法,它是依据库恩-塔克条件,在线性规划单纯形法的基础上加以修正而成的。此外还有莱姆基法、毕尔法、凯勒法等。8 l& [# {7 z4 v3 m5 j& V4 T
H" T! \% S# \5 i: V* P
$ i5 ] n. l' i4 \& a* x# }9 z$ H# Z. m4 o; c" F7 r
|
zan
|