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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 |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) y. U( G7 ^# D$ G

    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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    . |4 m: Z; l' X/ C2 r8 N& |5 r! O
    整数规划
    ; H4 k3 T+ m& C3 B7 G7 ^5 a0 y定义:
    : g9 l- ]8 e. w8 c2 R8 V$ Y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。
    6 G% V! N% E/ W  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。
    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 6 E- [' o1 a& O& W; w
    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。
    , Y0 e# a) h3 {$ n+ r(ii)割平面法—可求纯或混合整数线性规划。
    5 ^7 u' V$ E( P- j. D( F(iii)隐枚举法—求解“0-1”整数规划: * Q* d7 U- g# Q0 m" d
    ①过滤隐枚举法;
    3 a6 Y. p3 z- U, H; h6 k; u, _; i3 ?②分枝隐枚举法。
    ; Y, Z# D7 Z, k) g(iv)匈牙利法—解决指派问题(“0-1”规划特殊情形)。 * e2 [$ T& _& o  Z* o& b. I- A
    (v)蒙特卡洛法—求解各种类型规划。
    示例: ! R* x1 n# s  Z8 J  o
    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
    / i6 S& R% U. e1.假设三位销售人员能销售完120件大衣. . K% W: U& |6 |( R% _3 {9 p+ z
    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
    * l' p( J# d' H/ e) ?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.
    0 t, l4 b+ B6 x目标:三位销售人员的总报酬最低.而总报酬为
    1 V4 B0 b8 l7 J$ F1 s2 ~& A4 D/ `( k  ]% K7 c6 b6 f" m
    约束条件: % H9 a) n7 E& D( W/ ]6 q9 a
    1.受总销售数量的限制:
    2 E, F. S+ |; o$ s" W
    2.受销售员销售数量的限制(如小李): X(1) ≥ 30
    ( o) n$ T( ?# A1 A5 V
    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)

    " h' G( E' |' D$ R& c4 H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.

    " E# T# n. R0 R3 W3 z0 }
    * u$ H; e& g8 D' ~& C0 |
    8 y* U! j4 k+ ^0 `4 @8 m1 \
    zan
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