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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 |正序浏览
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    数学建模算法 一 简述(3)规划模型-整数规划' ^+ M' `$ `* u9 c

    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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    $ ]$ P1 m) T! {3 a. l
    整数规划 + m) p" K3 Q- }  V. P
    定义: 9 X( \9 x, r: ?4 ~
    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。
    ! n: Q8 H: F  t  c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
    . Z6 Y9 |: N, M6 G3 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。
    / P; s& H' i: S3 g* M% k  X(ii)割平面法—可求纯或混合整数线性规划。 # B' M4 _8 ?. i# V' k+ ~% o
    (iii)隐枚举法—求解“0-1”整数规划: & b" U% o" Q4 ^4 W5 Y$ P
    ①过滤隐枚举法;
    - \6 D& @1 Q) N# r+ X②分枝隐枚举法。 3 S# j* s; y6 {1 J) Q
    (iv)匈牙利法—解决指派问题(“0-1”规划特殊情形)。 ; q1 A& ]. I/ O% ~
    (v)蒙特卡洛法—求解各种类型规划。
    示例:
    $ R- Y; z/ k3 w: C* N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
    " Z* ]  w3 D! Q. |5 P1 i1.假设三位销售人员能销售完120件大衣. 2 Q- ^4 s& w8 M$ u8 s  d% c
    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
    5 V( g2 Y( f. p  w, ~) {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. ; c; l! p; v+ O
    目标:三位销售人员的总报酬最低.而总报酬为 5 w$ q" D  \" w! a" ~$ S
    ) Q. @0 J6 Q$ n# s2 E  O# [
    约束条件:
    # ?& o. b* Q6 v1 z6 ~5 U3 v1.受总销售数量的限制: 4 Y+ V$ c9 `/ O$ E+ c7 `; c& k6 p- z
    2.受销售员销售数量的限制(如小李): X(1) ≥ 30
    $ b: F$ s8 j- d' N( D* H
    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)
    6 `9 X+ ?2 W- W6 L2 |9 S3 q
    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.

    0 \, e+ S6 \" q' g/ r/ y+ j
    & L1 v4 ]5 Z# x7 C8 j+ ?# a, s( j
    zan
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