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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& W4 q# m* }6 }* V4 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 B3 m: R1 R0 D# ~: m3 I8 |
    整数规划 ! S- ~$ F8 d: W$ i
    定义:
    , i, g8 A. \& h$ F+ W& w8 o* M- A: O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。 ) Y! f$ @# i- v0 b/ a2 R
    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
    - p8 s& o9 f; U2 `' `( 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。 " X7 J$ ~9 l' T$ U
    (ii)割平面法—可求纯或混合整数线性规划。
    4 M* |+ s8 z9 o7 d* X8 i(iii)隐枚举法—求解“0-1”整数规划: 0 A2 J3 p) g3 Q4 B$ X
    ①过滤隐枚举法; 1 c- K) U  [0 q$ b9 w
    ②分枝隐枚举法。 * b4 M, K) @- P1 I6 ^# i7 ?" A( u' P: {% m
    (iv)匈牙利法—解决指派问题(“0-1”规划特殊情形)。
    - Z/ e9 W1 S9 O- q' }( M- Y(v)蒙特卡洛法—求解各种类型规划。
    示例:
    0 O3 }$ X: B+ {, R' Q) `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 `' r& K  ^. |- l8 T. Z! ]: U4 [6 ^* O1.假设三位销售人员能销售完120件大衣. 7 d1 n, E- A7 ]5 e) c
    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
    ! B/ O6 R4 ~4 n, C" 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.
    ; T  y( g7 B' M. I目标:三位销售人员的总报酬最低.而总报酬为 9 l0 r: ?  [% k

    % u) m8 f) W0 B6 h约束条件: 9 ^) @3 f6 h# o' t4 y
    1.受总销售数量的限制: ( L- I  G, A, V0 D& x
    2.受销售员销售数量的限制(如小李): X(1) ≥ 30
    * z$ @: L% e6 I1 A, l8 j
    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)

    : K& r, h2 B. S! P5 l( v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.

    - \2 x0 Z+ o7 D! l- X3 j. t  n- T% H5 Y) d& S* M# ^, @' i0 w
    : l* b7 T/ B$ ?7 b! C
    zan
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