运筹学胡运权第04章课件.ppt
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- 运筹学 胡运权第 04 课件
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1、|目标规划问题及其数学模型|目标规划的图解法|解目标规划的单纯形法|目标规划的灵敏度分析|目标规划应用举例例4-1 某工厂生产两种产品,受到原材料供应和设备工时的限制。在单件利润等有关数据已知上网条件下,要求制订一个获利最大的生产计划。具体数据如下:产品限量原材料(kg/件)51060设备工时(h/件)4440利润(元/件)6812121212max6851060.4440,0zxxxxstxxx x解得,最优解x1=8,x2=2,max z=64(元)|一般来说,一个计划问题可能要满足多方面得要求。|线性规划有最优解的必要条件是其可行解集非空,即各约束条件彼此相容。但实际问题有时不能满足这样
2、的要求。|线性规划解得可行性和最优性具有十分明确的意义,但那都是针对特定数学模型而言的。实际中,决策者需要计划人员提供的不是严格的数学上的最优解,而是可以帮助作出最优决策的参考性计划,或是提供多种计划方案,供最终决策时选择。例4-2 假设计划人员被要求考虑如下意见:(1)由于产品销售疲软,故希望产品的产量不超过产品的一半;(2)原材料严重短缺,生产中应避免过量消耗;(3)最好能节约4h设备工时;(4)计划利润不少于48元。计划人员需要会同有关各方作进一步的协调,最后达成了一致意见:原材料使用限额不得突破;产品产量要求必须优先考虑;设备工时问题其次考虑;最后考虑计划利润的要求。类似这样的多目标决
3、策问题是典型的目标规划问题。|基本概念(1)偏差变量 d+0,d-0,d+d-=0(2)绝对约束和目标约束(3)优先因子和权系数(4)目标规划的目标函数 三种基本表达式:要求恰好达到目标值minf(d+d-)要求不超过目标值,但允许不足目标值minf(d+)要求不低于目标值,但允许超过目标值minf(d-)例4-1的目标规划表达式为:minP1d1-,P2d2+,P3d3-绝对约束目标约束P1为两种产品产量要求的优先因子;P2为节约工时要求的优先因子;P3为计划利润要求的优先因子,它们应满足P1P2P3目标规划数学模型的一般形式:gk为第k个目标约束的预期目标值,Wlk-和Wlk+为Pl优先因
4、子对应各目标的权系数。|目标规划问题及其数学模型|目标规划的图解法|解目标规划的单纯形法|目标规划的灵敏度分析|目标规划应用举例|对于只有两个决策变量的目标规划问题,可以用图解方法来求解。|在用图解法解目标规划时,首先必须满足所有绝对约束。在此基础上,再按照优先级从高到低的顺序,逐个地考虑各个目标约束。一般地,若优先因子Pj对应的解空间为Rj,则优先因子Pj+1对应的解空间只能在Rj中考虑,即Rj+1属于Rj。若Rj不空,而Rj+1为空集,则Rj中的解为目标规划的满意解,它只能保证满足P1,P2,Pj级目标,而不保证满足其后的各级目标。例4-3 用图解法解例4-2。|OAB区域是满足绝对约束和
5、非负条件的解空间。对于所有目标约束,去掉偏差变量,画出相应直线,然后标出偏差变量变化时直线平移方向,见图所示。|首先考虑P1,此时要求min d-1,因而解空间R1为OAC区域;再考虑P2,此时要求min d2+,因而解空间R2为ODC区域;最后考虑P3,此时要求min d3-,因而解空间R3为四边形EDCF区域。容易求得E,D,C,F四点的坐标分别为(8,0)、(9,0)、(6,3)、(4.8,2.4),故问题的解可表示为:1(8,0)+2(9,0)+3(6,3)+4(4.8,2.4)=(81+92+63+4.84,33+2.44)其中,1,2,3,40,1+2+3+4=1 例4-3最后一级
6、目标的解空间非空。这时得到的解能满足所有目标的要求。当解不惟一时(如例4-3,R3为四边形EDCF区域),决策者在作实际决策时究竟选择哪一个解,完全取决于决策者自身的考虑。例4-4 用图解法解下面的目标规划minP1d1-,P2d2+,P3(5d3-+3d4-),P4d1+-+1211-+1222-+1233-+244-+12iix+2x+d-d=6x+2x+d-d=9s.t.x-2x+d-d=4x+d-d=2x,x,d,d0(i=1,2,3,4)所以满意解为:x1=6.5,x2=1.25 例4-4得到的解不能满足所有目标。这时,我们要做的是寻找满意解,使它尽可能满足高级别的目标,同时又使它对
7、那些不能满足的较低级别目标的偏离程度尽可能的小。必须注意的是,在考虑低级别目标时,不能破坏已经满足的高级别目标,这是目标规划的基本原则。但是,也不能因此而以为,当高级别目标不能满足时,其后的低级别目标也一定不能被满足。事实上,在有些目标规划中,当某一优先级的目标不能满足时,其后的某些低级别目标仍有可能被满足。|目标规划问题及其数学模型|目标规划的图解法|解目标规划的单纯形法|目标规划的灵敏度分析|目标规划应用举例|目标规划的数学模型实际上是最小化形的线性规划,可以用单纯形法求解。|在用单纯形法解目标规划时,检验数是各优先因子的线性组合。因此,在判别各检验数的正负及大小时,必须注意P1P2P3。
8、当所有检验数都已满足最优性条件(cj-zj0)时,从最终单纯形表上就可以得到目标规划的解。例4-5 用单纯形法解例4-4。3123-+1211-+1222-+123-+123ii5x+10 x+x=60 x-2x+d-d=0s.t.4x+4x+d-d=366x+8x+d-d=48x,x,x,d,d0(i=1,2,3)引入松弛变量x3,min P1d1-,P2d2+,P3d3-cj000P100P2P30CBxBbx1x2x3d1-d1+d2-d2+d3-d3+0 x3605101000000P1d1-01-201-100000d2-36440001-100P3d3-4868000001-1zj
9、-cjP1-120010000P2000000100P3-6-800000010 x3600201-5500000 x101-201-100000d2-360120-441-100P3d3-480200-66001-1zj-cjP1000100000P2000000100P30-2006-600010 x3120011-100-110 x124/51002/5-2/5001/10-1/100d2-36/5000-2/52/51-1-3/53/5P3x212/5010-3/103/10001/20-1/20zj-cjP1000100000P2000000100P3000000010在单纯形表中,
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