数学建模算法 一 简述(3)规划模型-整数规划) S1 u# i- k5 V6 e8 S$ Z
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 3 \9 K; G/ d. z+ p' R7 Z
整数规划
( N$ |$ H( ^" _定义: 6 K& j7 A, f# ^1 ]- h
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。 2 G+ w8 X. w% ]% [
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
& _$ G: E7 X; f9 N6 D: m, F. y![]() 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。
/ j& V/ V+ [$ i2 @$ J# K6 F0 a(ii)割平面法—可求纯或混合整数线性规划。
* ~7 T& D! p+ G$ R5 \0 O(iii)隐枚举法—求解“0-1”整数规划:
; N2 u- a4 ^" j+ j①过滤隐枚举法; 9 W; ~7 k w# b0 y; {+ _
②分枝隐枚举法。
; t; w$ U# R! N: r7 b(iv)匈牙利法—解决指派问题(“0-1”规划特殊情形)。
0 D/ K9 o* O- K% H1 j(v)蒙特卡洛法—求解各种类型规划。 示例:
* }% U/ P% c) H; ?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
/ g! J7 P1 h# r2 p. N1.假设三位销售人员能销售完120件大衣. - G4 |( H3 I2 v8 _% p. M
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
* [; P- d3 F# p8 D5 B {( s+ S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. 1 E; q3 w0 N9 _( f @( y
目标:三位销售人员的总报酬最低.而总报酬为 8 f1 x, u2 g( m" p0 t9 o
. [) _( x% p8 o s$ `; O: F4 A6 `4 y
约束条件: % K( O& j) J" D0 B+ T" }
1.受总销售数量的限制: 0 g5 Q/ G: q3 O' Y7 N
![]() 2.受销售员销售数量的限制(如小李): X(1) ≥ 30
- E" n4 p5 {, F: C% p) r( S* 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) ( P7 P2 Y3 A) x7 D
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.
) o( X* j( O- T9 X( _& J1 g. e6 w5 s$ [
5 T6 |3 x r2 D) s, f
|