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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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    发表于 2018-10-30 11:38 |只看该作者 |倒序浏览
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    数学建模算法 一 简述(3)规划模型-整数规划
    8 H1 E9 E/ h, S1 |8 N- u  I

    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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    3 X8 H( t$ _' g: h  d
    整数规划 ; w1 o5 S; r5 K# E% w0 n! m) I1 \7 T
    定义:
    , v& Q+ Y; \! z, i# l) _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。
    / z2 ^! Y* J* w  V5 P8 ?9 X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 3 `; @1 J* P8 y% W+ R' J0 S  ~
    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。 $ O' Q9 v& z; W- F, E% G: E
    (ii)割平面法—可求纯或混合整数线性规划。 6 I' r' u2 P7 t% r# V: K
    (iii)隐枚举法—求解“0-1”整数规划:
    7 _* Y2 M* E( p+ z0 o①过滤隐枚举法; 2 c' K( b! s  x1 M, n. C
    ②分枝隐枚举法。
    / A3 M9 Y( w, s, Z(iv)匈牙利法—解决指派问题(“0-1”规划特殊情形)。
    / I' z5 a$ V& {(v)蒙特卡洛法—求解各种类型规划。
    示例:
    2 b) c2 _% C3 J+ @# C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 8 i+ q5 u% V" w# h9 L0 H  v& t
    1.假设三位销售人员能销售完120件大衣. " z* Y- ]8 u1 j4 b/ |" t9 X
    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 ; d1 {- Q. K7 I; [% [, y- Z+ b5 q6 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.
    7 x9 T2 V2 O" P$ N/ h目标:三位销售人员的总报酬最低.而总报酬为 3 L7 c+ U3 N' }

    1 E4 J6 G5 Q8 x+ f- V) `约束条件: ( x- }5 N  k7 r
    1.受总销售数量的限制:
    & \0 c5 G/ {: _4 S# Y- P( B
    2.受销售员销售数量的限制(如小李): X(1) ≥ 30 8 u. o1 _- S: u7 R% M5 [1 b: S4 M
    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)

    & s& p. T" v2 d8 A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.
    4 }# ]# y) r" `- _/ v! @

    ) R% x) _0 o9 Q9 z
    : C& m( p! }% }8 K7 I  B
    zan
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