数学建模算法 一 简述(3)规划模型-整数规划
4 Q5 K' n0 F! E# ]1 T' o" T2 o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
- K5 q* }4 y* ~$ i整数规划 ' G3 @" d4 M& s; d
定义:
- X7 b, ^0 d! B! g0 f* X( S% ]* [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 e8 p1 s% o% X2 X4 e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
5 ~3 E0 p; _5 s p& 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。
2 U; I6 ^5 k' F" r+ |$ [(ii)割平面法—可求纯或混合整数线性规划。
' E9 ]1 C5 f4 k/ w8 q% \1 L7 @(iii)隐枚举法—求解“0-1”整数规划: 1 v4 W8 C/ d7 @# ?3 a& u+ T
①过滤隐枚举法;
8 Y; p) t) w0 H: O5 _②分枝隐枚举法。
. M8 x5 I) `# u; ](iv)匈牙利法—解决指派问题(“0-1”规划特殊情形)。 # b6 ?1 s9 @' W, {6 `. D
(v)蒙特卡洛法—求解各种类型规划。 示例: + G. D8 j/ f- T) 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
3 h* u h4 y% y3 X1.假设三位销售人员能销售完120件大衣. & M! y1 N) Z2 Y
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 3 e# |4 t9 v# E. ^% }6 y0 m; t
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.
. O6 Z. [0 O9 r2 C K) R s6 u目标:三位销售人员的总报酬最低.而总报酬为 ! ]" V# y7 e: N: Y. B, p/ t+ X0 _% x
+ U _/ R5 V6 N* Y( r
约束条件:
! F( w9 Q" g: ~1.受总销售数量的限制:
* c' V" n- X5 I' ~![]() 2.受销售员销售数量的限制(如小李): X(1) ≥ 30
3 g3 j0 Y6 _3 |0 N$ 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)
4 @2 I7 z* ~+ d6 }/ S& b$ G5 y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. $ `9 G6 J% {9 G3 B9 X; O
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