数学建模算法 一 简述(3)规划模型-整数规划
" c9 R8 x4 x: h4 h5 \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
- }/ @6 {; |8 B3 t1 Y7 o/ o整数规划 ; o1 d4 S) x3 n2 W
定义:
" _, v6 O' E7 D8 K7 j! 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。 H. I# c" W- R9 l2 A$ U
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
I, O4 w. O% B; |# ?![]() 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. H+ @, }8 g1 R(ii)割平面法—可求纯或混合整数线性规划。 4 O* A7 @9 U H# w C$ Q" F) q
(iii)隐枚举法—求解“0-1”整数规划:
8 L2 s/ X( A6 S$ |( G' E! d①过滤隐枚举法;
+ r. F! e# P! X# E4 G②分枝隐枚举法。
% L |, B) g1 X" v3 L% O(iv)匈牙利法—解决指派问题(“0-1”规划特殊情形)。 $ J9 w- t! G! K$ G
(v)蒙特卡洛法—求解各种类型规划。 示例: , P! h% J6 L2 m" J7 K3 L* q T
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
/ q9 c$ z) K) e1.假设三位销售人员能销售完120件大衣. ( s5 ^4 s) i3 W: p
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 j! S, G# F+ \: @" G% l
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.
$ k8 C; y% J8 ? j% n9 l7 P3 }目标:三位销售人员的总报酬最低.而总报酬为
4 Q; C, {3 j7 S: K2 b) t. E2 V 9 L. n# o! y) {7 k+ [+ J7 b
约束条件: $ Y; z+ U+ O+ j+ x4 n8 _5 }
1.受总销售数量的限制:
% g. P0 A; u2 `* I+ k. L, M% h0 f![]() 2.受销售员销售数量的限制(如小李): X(1) ≥ 30 : ?3 Q. @ u# A; t. B( k
![]() 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)
% c3 H% y4 K! f+ r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.
7 s3 p9 Q; Q5 U3 V6 Z# K* S; U5 i# h" ?- M4 C5 s0 u8 n
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