线性规划及其应用3线性规划求解方法课件.ppt
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- 线性规划 及其 应用 求解 方法 课件
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1、 3.3 线性规划求解方法线性规划求解方法1重庆大学经济与工商管理学院 肖智4 4、作用:线性规划理论的几何意义,并说明线性规划解、作用:线性规划理论的几何意义,并说明线性规划解 的四种情况(唯一最优解、无穷最优解、有可的四种情况(唯一最优解、无穷最优解、有可 行解而无最优解、无可行解)。行解而无最优解、无可行解)。5 5、举例说明。、举例说明。三、单纯形三、单纯形法法 1 1、单纯形法的概述、单纯形法的概述 1 1)适用范围:线性规划标准形问题。适用范围:线性规划标准形问题。 2 2)基本原理:)基本原理: (1 1)目标:使)目标:使Z=CXZ=CX最大,在最大,在AX=b,X0AX=b,
2、X0条件下;条件下; (2 2)理论:线性规划基本理论)理论:线性规划基本理论 (3 3)结论:)结论: 3.3 线性规划求解方法线性规划求解方法2重庆大学经济与工商管理学院 肖智OXOXNXBbBXXNBCCbBCZOXOXbNXBXXCXCZOXbAXCXZNBNBNBNBNBNBNNBB,)(max,maxmax1111 (3.3-1)3.3-1) (3.3-2)(3.3-2) (3.3-3)(3.3-3) 3.3 线性规划求解方法线性规划求解方法3重庆大学经济与工商管理学院 肖智 要使要使Z=CXZ=CX达到最大,由达到最大,由(3.3-3)(3.3-3)知只需去寻找一恰当知只需去寻找
3、一恰当的基的基B B使得使得 ( (称称 为检验数向量为检验数向量) )3 3)基本思路:)基本思路: 基于线性规划问题的标准形,先确定一初始基可行解基于线性规划问题的标准形,先确定一初始基可行解X X0 0,并由此开始在保证目标函数值不下降的情况下逐次施,并由此开始在保证目标函数值不下降的情况下逐次施行从一个基可行解到另一个基可行解的转换。如此进行下行从一个基可行解到另一个基可行解的转换。如此进行下去,直到取得最优解或判明问题无最优解为止。去,直到取得最优解或判明问题无最优解为止。4 4)基本步骤:)基本步骤:(1 1)对一般线性规划问题标准化;)对一般线性规划问题标准化;(2 2)确定一初
4、始基可行解)确定一初始基可行解X X0 0;(3 3)若所有检验数)若所有检验数 j j00( j j为为 的第的第j j个分量)个分量), , 则则X X0 0是线性规划问题的最优解,停止计算;否则转是线性规划问题的最优解,停止计算;否则转(4)(4) ONBCCBN1ONBCCBN1NBCCBN1 3.3 线性规划求解方法线性规划求解方法4重庆大学经济与工商管理学院 肖智(4 4)若存在)若存在 t t0 0所对应的系数列向量所对应的系数列向量p pt tOO,则线性规,则线性规划问题无最优解,停止计算;否则转(划问题无最优解,停止计算;否则转(5 5)。)。(5 5)按最大检验数规则:)
5、按最大检验数规则: 确定进基变量确定进基变量x xk k和主列和主列p pk k;再按最小比值规则:;再按最小比值规则: 确定出基变量确定出基变量x xl l和主元和主元a alklk。(6 6)以主元)以主元a alklk进行换基迭代得一新的基可行解进行换基迭代得一新的基可行解x x1 1, ,将将x x1 1 记记为为x x0 0返回到(返回到(3 3)。)。5 5)基本工具:计算机或单纯形表。)基本工具:计算机或单纯形表。kjjj0|maxlklikikiiabaab0|min 3.3 线性规划求解方法线性规划求解方法5重庆大学经济与工商管理学院 肖智2 2、单纯形法应用举例:、单纯形法
6、应用举例: (3.3-4)(3.3-4)0,060004.040001.04.0120005.06.01025max212212121xxxxxxxxxZ 3.3 线性规划求解方法线性规划求解方法6重庆大学经济与工商管理学院 肖智第一步第一步 标准化标准化 (3.3-5)(3.3-5)第二步第二步 建立初始单纯形表建立初始单纯形表 5,4,3,2,1,060004.040001.04.0120005.06.01025max5242132121jxxxxxxxxxxxZj 3.3 线性规划求解方法线性规划求解方法7重庆大学经济与工商管理学院 肖智 目标函数系数2510000资源拥有量 决策变量x
7、1x2x3x4x50( x3 的目标系数)x30.60.5100120000 ( x4 的目标系数)x40.40.101040000 ( x5 的目标系数)x50.00.40016000最优性检验数25100000表表3.3-13.3-1 3.3 线性规划求解方法线性规划求解方法8重庆大学经济与工商管理学院 肖智此表对应一个可行方案和该方案最优检验结果。此表对应一个可行方案和该方案最优检验结果。可行方案:可行方案: x x1 1=x=x2 2=0, x=0, x3 3=12000, x=12000, x4 4=4000, x=4000, x5 5=6000.=6000.最优性检验结果:检验值全
8、部非负(若全部非正,则可行最优性检验结果:检验值全部非负(若全部非正,则可行方案是最优方案)方案是最优方案) 3.3 线性规划求解方法线性规划求解方法9重庆大学经济与工商管理学院 肖智 目标函数系数2510000可行方案 决策变量x1x2x3x4x5 0 x300.351-1.506000 25x110.2502.5010000 0 x500.40016000 最优性检验数03.750-62.50250000第三步:改进当前可行方案,计算下一张单纯形表。第三步:改进当前可行方案,计算下一张单纯形表。表表3.3-23.3-2 3.3 线性规划求解方法线性规划求解方法10重庆大学经济与工商管理学院
9、 肖智 目标函数系数2510000可行方案 决策变量x1x2x3x4x5 0 x3001-1.5-0.875750 25x11002.5-0.6256250 10 x201002.515000最优性检验数000- 62.5-9.375306250第四步:改进当前可行方案,计算下一张单纯形表。第四步:改进当前可行方案,计算下一张单纯形表。 表表3.3-33.3-3 3.3 线性规划求解方法线性规划求解方法11重庆大学经济与工商管理学院 肖智最优性检验结果:检验值全部为非正最优性检验结果:检验值全部为非正最优方案最优方案: : x x1 1=6250 ( =6250 ( 件件), x), x2 2
10、=15000( =15000( 件件), ), x x3 3= x= x4 4=x=x5 5=0( =0( 件件). ).最大效益为最大效益为: 306250( : 306250( 美元美元) ) 3.3 线性规划求解方法线性规划求解方法12重庆大学经济与工商管理学院 肖智3 3、初始基可行解的求法:、初始基可行解的求法: 在前边的讨论中我们在前边的讨论中我们总假定当问题化为标准型后,系总假定当问题化为标准型后,系数矩阵中有一个全部由松弛变量列向量构成的单位矩阵,数矩阵中有一个全部由松弛变量列向量构成的单位矩阵,如果右边项如果右边项系数全都大于或等于零,只要取该单位矩阵为系数全都大于或等于零,
11、只要取该单位矩阵为初始基就可以得到一个初始基本可行解。但在一般情况下,初始基就可以得到一个初始基本可行解。但在一般情况下,化为标准型的矩阵中不一定含有单位短阵。例如,当线性化为标准型的矩阵中不一定含有单位短阵。例如,当线性规划问题有等式约束时就无法引入松弛变量;如果约束的规划问题有等式约束时就无法引入松弛变量;如果约束的右边项系数出现负值时也无法直接得到一个初始可行解。右边项系数出现负值时也无法直接得到一个初始可行解。在这种情况下,可引入人工变量来构造一个初始基。在这种情况下,可引入人工变量来构造一个初始基。具体做法是:具体做法是: 1)1)将所有约束的右边项值调整为大于或等于零:对右边项将所
12、有约束的右边项值调整为大于或等于零:对右边项 3.3 线性规划求解方法线性规划求解方法13重庆大学经济与工商管理学院 肖智为负的约束,约束两边同乘一为负的约束,约束两边同乘一l l。 2)2)对小于等于型约束对小于等于型约束()(),仍引入一个松弛变量。,仍引入一个松弛变量。 3)3)对大于等于型约束对大于等于型约束()(),引入一个剩余变量和一个人工,引入一个剩余变量和一个人工变变 量。量。 4)4)对等于型约束对等于型约束( () ),引入一个人工变量。,引入一个人工变量。 通过以上调整后,每一个约束或者有一个松弛变量,或通过以上调整后,每一个约束或者有一个松弛变量,或者有一个人工变量,它
13、们构成的单位矩阵可以作为一个初者有一个人工变量,它们构成的单位矩阵可以作为一个初始基,可见,调整后的问题一定有可行解。然而,对原问始基,可见,调整后的问题一定有可行解。然而,对原问题来说,新引入的人工变量是多余的,如果人工变量在最题来说,新引入的人工变量是多余的,如果人工变量在最后的结果中取正值,则表明该解不满足原问题约束条件。后的结果中取正值,则表明该解不满足原问题约束条件。因此,尽管引入人工变量后我们可以很容易找到一个初始因此,尽管引入人工变量后我们可以很容易找到一个初始 3.3 线性规划求解方法线性规划求解方法14重庆大学经济与工商管理学院 肖智基,然而该基不一定是原问题的可行基,只有当
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