高级线性规划应用课件.pptx
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- 高级 线性规划 应用 课件
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1、高级线性规划应用高级线性规划应用l5.1 数据包络分析l5.2 收益管理l5.3 投资组合模型和资产分配l5.4 博弈论 DEA是线性规划用于测量有相同目标和目的的工作单位的相对效率的一种应用。5.1.1医院绩效评价 总医院、大学医院、县医院和州医院的管理者聚在一起讨论能以自己的医院帮助彼此改进绩效的方法。一个顾问建议他们采用DEA来测量每所医院相对于所有4所医院的绩效。在讨论这种评价如何进行时,确定出下面三种输入测量和四种输出测量:l输入测量 全日制非医生人员的数目 物资花费总数可用床日的数目。l输出测量 具有医疗保险服务的病人日;无医疗保险服务的病人日;培训的护士数目;培训的实习医生数目。
2、l这4个医院输入和输出的年测量结果如下表所示。我们接下来说明DEA如何利用这些数据来找出相对低效的医院。输入测量输入测量医院医院总医院大学医院县医院州医院全日制非医生人员285.20162.30275.70210.40物资花费(¥1000)123.80128.70348.50154.10可用床日(1000s)106.7264.21104.10104.04输出测量输出测量医院医院总医院总医院大学医院大学医院县医院县医院州医院州医院医疗保险病人日医疗保险病人日(1000s)48.1434.6236.7233.16无医疗保险病人无医疗保险病人日(日(1000s)43.1027.1145.9856.4
3、6培训的护士培训的护士253148175160培训的实习医生培训的实习医生41272384l5.1.2 DEA方法概述 在DEA的应用中,为每个要评价其效率的医院都建立了一个线性规划模型。为说明该建模过程,我们构造了一个用来确定县医院相对效率的线性规划。首先,使用一个线性规划模型,基于有相同目标的所有运营单位的输入和输出,构建一个假定的合成单位,在这个例子中是一家合成的医院。对这四所医院的每个输出测量,合成的医院的输出由全部4家医院对应输出的加权平均计算而得。对每个输入测量,合成的医院的输入由采用相同权重的全部四家医院对应输入的加权平均计算得到。线性规划模型中的约束条件要求合成医院的所有输出大
4、于等于要评价的县医院的输出。如果组合单位的输入能显示出少于县医院的输入,那么就说明合成医院能利用较少的输入产出一样或更多的输出。在这种情况下,模型就说明合成医院比县医院更有效率。l5.1.3 DEA线性规划模型 为了确定在计算合成医院的输出和输入时每家医院所占的权重,我们采用下面的决策变量:Wg=总医院输入和输出采用的权重 Wu=大学医院 Wc=县医院 Ws=州医院 DEA方法要求这些权重的总和等于1,因此第一个约束条件就是 wg+wu+wc+ws=1 一般来说,每个DEA线性规划模型都包含一个要求运营单位权重之和等于1的约束条件。合成医院的医疗保险病人日数目=(总医院的医疗保险病人日数目)w
5、g+(大学医院的医疗保险病人日数目)wu+(县医院的医疗保险病人日数目)wc+(州医院的医疗保险病人日数目)ws 用数据代替每所医院医疗保险病人日的数目,得到下面的表达式:合成医院的医疗保险病人日数目 =48.14wg+34.62wu+36.72wc+33.16ws 用相同的方法可以计算合成医院的其他输出测量。计算结果如下:wg wu wc ws 医疗保险 34.62非医疗保险27.11护士 148实习医生 27医疗保险 48.14非医疗保险 43.10护士 253实习医生 41医疗保险 36.72非医疗保险 45.98护士 175实习医生 23总医院大学医院县医院医疗保险 33.16非医疗保
6、险 56.46护士 160实习医生 84州医院医疗保险 48.14wg+34.62wu+36.72wc+33.16ws非医疗保险 43.10wg+27.11wu+45.98wc+56.46ws 护士 253wg+148wu+175wc+160 实习医生 41wg+27wu+23wc+84ws组合医院l对这四个输出测量中的每一个,我们需要一个限制合成医院的输出大于等于县医院的输出的约束条件。输出的约束条件的总形式为:合成医院的输出县医院的输出 因为县医院的医疗保险病人日的数目是36.72,因此医疗保险病人日对应的输出约束为 48.14wg+34.62wu+36.72wc+33.16ws36.72
7、同理,其他三个为:43.10wg+27.11wu+45.98wc+56.46ws45.98 253wg+148wu+175wc+160ws 175 41wg+27wu+23wc+84ws 23 下一步,我们需要考虑能够构建出合成医院输入与合成医院可用资源之间关系的约束条件。3个输入测量都需要一个约束条件。输入的约束条件的总形式如下:合成医院的输入合成医院可用的资源 对于每个输入测量,合成医院的输入是4家医院每个对应输入的加权平均。因此,对于输入测量1,全日制非医生人员的数目,合成医院的输入为 合成医院FTE非医生人员数目=(总医院FTE非医生人员数目)wg+(大学医院FTE非医生人员数目)wu
8、+(县医院FTE非医生人员数目)wc+(州医院FTE非医生人员数目)ws 用上图的数据代替每个医院全日制非医生人员的数目,我们得到合成医院全日制非医生人员数目的表达式如下:285.20wg+162.30wu+275.70wc+210.40ws对每个输入测量,合成的医院的输入由采用相同权重的全部四家医院对应输入的加权平均计算得到。线性规划模型中的约束条件要求合成医院的所有输出大于等于要评价的县医院的输出。医疗保险 48.3投资组合模型和资产分配两家公司的最佳策略分别是什么呢?5个计划方案的投资组合回报如下所示:无医疗保险病人日(1000s)Max【minEG(b1),EG(b2),EG(b3)】
9、A不应该提供数量折扣。非医疗保险 43.合成医院的医疗保险病人日数目 =48.从解中可以看出合成医院是由总医院(wg=0.我们可以写出其他两个输入测量的表达式,如下图所示。162.30 FTE非医生人员128.70 物资花费64.21 床日285.20 FTE非医生人员123.80 物资花费106.72 床日275.70FTE非医生人员348.50 物资花费104.10 床日总医院大学医院县医院州医院210.40FTE非医生人员154.10 物资花费104.04 床日FTE非医生人员物资花费 床日组合医院285.20wg+162.30wu+275.70wc+210.40ws123.80wg+1
10、28.70wu+348.50wc+154.10ws106.72wg+64.21wu+104.10wc+104.04ws 在DEA方法中,这些右侧值是县医院输入值的一个百分比,因此,我们必须引入下面的决策变量:E=县医院输入可用于合成医院的百分比 如果E=1,合成医院可用的FTE非医生人员数目就为275.70,与县医院相同。E1,则合成医院就按比例拥有更多的非医生人数;E1,则更少。E被称为效率指标。我们现在可以写出与合成医院可用的FTE非医生人员数目相对应的输入约束条件:285.20wg+162.30wu+275.70wc+210.40ws275.70E同理,物资和床日的输入约束条件为:123
11、.80wg+128.70wu+348.50wc+154.10ws348.50E 106.72wg+64.21wu+104.10wc+104.04ws 104.10E DEA模型的目标函数就是最小化E的值,其等价于最小化合成医院可用的输入资源。目标函数可以写为:Min E DEA效率的结论是基于E的最佳目标函数值的。决策规则如下:E=1,合成医院需要与县医院一样多的输入。没有证据表明县医院是低效的。E1,合成医院需要较少的输入就能得到县医院达到的产出。合成医院更有效。县医院效率评价的DEA线性规划模型有5个决策变量和8个约束条件。完整模型如下:Min E S.t.wg+wu+wc+ws=1 48
12、.14wg+34.62wu+36.72wc+33.16ws36.72 43.10wg+27.11wu+45.98wc+56.46ws45.98 253wg+148wu+175wc+160175 41wg+27wu+23wc+84ws23 285.20wg+162.30wu+275.70wc+210.40ws275.70E 123.80wg+128.70wu+348.50wc+154.10ws348.50E 106.72wg+64.21wu+104.10wcc+104.04ws104.10E E,wg,wu,wc,ws0l从解中可以看出合成医院是由总医院(wg=0.212)、大学医院(wu=0.
13、260)和州医院(ws=0.527)加权平均形成的。合成医院的每一个输入和输出都是由这3家医院的输入和输出进行相同的加权平均得来的。l5.1.4 DEA方法总结 下面的步骤能帮你为其他类型的DEA应用构建线性规划模型。我们要测量其相对效率的运营单位被记作第j个运营单位。第一步 定义决策变量或权重(每个运营单位都有一个),用于确定合成运营单位的输入和输出。第二步 写出要求权重总和等于1的约束条件。第三步 对每个输出测量,写出一个要求合成运营单位的输出大于或等于第j个运营单位对应输出的约束条件。第四步 定义一个决策变量E,它用于确定第j个运营单位的输入可用于合成运营单位的比例。第五步,对于每个输入
14、测量,写出一个要求合成运营单位的输入小于或等于合成运营单位可用资源的约束条件。第六步 写出目标函数,为MinEl建立一个收益系统是昂贵费时的,但是其潜在收益相当大。例如,美国航空公司采用的收益管理系统使其年增加收益近1亿元。为了说明收益管理的基本原理,我们将用一个线性规划模型为休闲航空公司建立一个收益管理计划。这是一家为匹兹堡、纽瓦克、夏洛特、默特尔比奇和奥兰多提供航空服务的地区航空公司。l休闲航空公司有两架波音737-400飞机,一架于匹兹堡出发,另一架于纽瓦克出发。两架飞机都有一个容量为132座位的经济舱。每天早上,由匹兹堡出发的飞机在夏洛特中途停留后飞往奥兰多,由纽瓦克出发的飞机也在夏洛
15、特中途停留后飞往默特尔比奇。当天,两架飞机再回到其出发地。为了把问题的规模控制在一个合理范围内,我们只考虑早上匹兹堡到夏洛特、夏洛特到奥兰多、纽瓦克到夏洛特以及夏洛特到默特尔比奇的航程。休闲航空公司的机票有两个价位等级:折扣票Q级和全票Y级。预定折扣票Q级必须提前14天并且要在目的地城市停留周六一晚。预定全价Y等级可以在任何时间进行,而且要在日后改变预订也没有任何损失。为了确定休闲航空能为其顾客提供航线和费用选择,我们不仅必须考虑每次航班的起飞地和目的地,而且还得考虑费用等级。例如,可能的客户选择有Q等级的匹兹堡到夏洛特、Q等级的纽瓦克到奥兰多、Y等级的夏洛特到默特尔比奇等。把每个客户选择记作
16、起飞地-目的地-旅程费(ODIF)。在5月5日,休闲航空为其16个ODIF确定费用并预测顾客需求。这些数据如表所示。5.2收益管理ODIF起飞地起飞地目的地目的地费用等级费用等级ODIF码码费用(美元)费用(美元)预测需求量预测需求量1匹兹堡夏洛特QPCQ178332匹兹堡默特尔比奇QPMQ268443匹兹堡奥兰多QPOQ228454匹兹堡夏洛特YPCY380165匹兹堡默特尔比奇YPMY45666匹兹堡奥兰多YPOY560117纽瓦克夏洛特QNCQ199268纽瓦克默特尔比奇QNMQ249569纽瓦克奥兰多QNOQ3493910纽瓦克夏洛特YNCY3851511纽瓦克默特尔比奇YNMY444
17、712纽瓦克奥兰多YNOY580913夏洛特默特尔比奇QCMQ1796414夏洛特默特尔比奇YCMY380815夏洛特奥兰多QCOQ2244616夏洛特奥兰多YCOY58210 假定在4月4日,一位顾客打电话到休闲航空公司的预定处,要求预订5月5日从匹兹堡到默特尔比奇的Q等级座位航班。休闲航空应该接受这个预定吗?制定这个决策的困难之处在于即使休闲航空可能有剩余的座位,但休闲航空可能不愿意接受只有268美元的Q等级费用的预定,尤其是了解到或有可能在之后能以456美元的Y等级费用销售此预定。为了运行其预定系统,确定有多少个Q等级座位和Y等级座位是休闲航空需要作出的重要决策。为了建立一个线性规划模型
18、,来确定休闲航空应为每种费用等级分配多少个座位,我们需要定义16个决策变量,即为每个起飞地-目的地-旅程费选择定义一个变量。用P代表匹兹堡,N代表纽瓦克,C代表夏洛特,M代表默特尔比奇,O代表奥兰多,决策变量采用下面的形式:PCQ=分配给匹兹堡-夏洛特Q等级的座位数 PMQ=分配给匹兹堡-默特尔比奇的Q等级座位数 POQ=分配给匹兹堡-奥兰多Q等级座位数 PCY=分配给匹兹堡-夏洛特Y等级座位数.NCQ=分配给纽瓦克-夏洛特Q等级座位数.COY=分配给夏洛特-奥兰多Y等级的座位数目标是最大化总收益。目标是最大化总收益。使用上表数据,我们可以写出线性规划模型的目标函数,如下:Max 178PCQ
19、+268PMQ+228POQ+380PCY+456PMY+560POY+199NCQ+249NMQ+349NOQ+385NCY+444NMY+580NOY+179CMQ+380CMY+224COQ+582COY接下来,我们需写出约束条件。容量约束条件为:PCQ+PMQ+POQ+PCY+PMY+POY132 匹兹堡-夏洛特 NCQ+NMQ+NOQ+NCY+NMY+NOY132 纽瓦克-夏洛特 PMQ+PMY+NMQ+NMY+CMQ+CMY132 夏洛特-默特尔比奇 POQ+POY+NOQ+NOY+COQ+COY132 夏洛特-奥兰多需求约束条件基于预测需求量限制每个ODIF的座位数目。前四个需求
20、约束条件如下:PCQ33 匹兹堡-夏洛特Q等级 PMQ44 匹兹堡-默特尔比奇Q等级 POQ45 匹兹堡-奥兰多Q等级 PCY16匹兹堡-夏洛特Y等级 完整的线性规划模型有16个决策变量、4个容量约束条件和16个需求约束条件,Max 178PCQ+268PMQ+228POQ+380PCY+456PMY+560POY+199NCQ+249NMQ +349NOQ+385NCY+444NMY+580NOY+179CMQ+380CMY+224COQ+582COY PCQ+PMQ+POQ+PCY+PMY+POY132 匹兹堡-夏洛特 NCQ+NMQ+NOQ+NCY+NMY+NOY132 纽瓦克-夏洛特
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