线性规划及其对偶问题-课件.ppt
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- 线性规划 及其 对偶 问题 课件
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1、线性规划及其对偶问题线性规划及其对偶问题1 线性规划问题及其数学模型线性规划问题及其数学模型2 线性规划问题的图解法线性规划问题的图解法3 3 单纯形法单纯形法4 对偶问题对偶问题5 EXCEL求解线性规划求解线性规划6 灵敏度分析灵敏度分析1 线性规划问题及其数学模型线性规划问题及其数学模型(1)线性规划问题线性规划问题例、生产组织与计划问题例、生产组织与计划问题A,B A,B 各生产多少各生产多少,可获最大利润可获最大利润?可用资源可用资源煤煤劳动力劳动力仓库仓库A B1 23 20 2单位利润单位利润40 50306024解解:设产品设产品A,B产量分别为变量产量分别为变量x1,x2可以
2、建立如下的数学模型:可以建立如下的数学模型:Max Z=40 x1+50 x2 x1+2x2 30 3x1+2x2 60 2x2 24 x1,x2 0s.t目标函数目标函数约束条件约束条件可用资源可用资源煤煤劳动力劳动力仓库仓库A B1 23 20 2单位利润单位利润40 50306024 例 某建筑设计院设计每万办公建筑和工业厂房需要的建筑师、结构工程师、设备工程师和电气工程师的平均人数列在表。问该院应如何安排设计任务,才能使设计费收入最大?专业建筑物建筑结构设备电器设计费收入(万元/万)办公建筑532136工业厂房121220全院现有专业人数28261210解设办公建筑和工业厂房各承揽、万
3、。根据题意max Z36x120 x2 5 x1x228 s.t 3 x12x228 2 x1x212 x12x210 x1、x2 0 2.9m2.9m钢筋架子钢筋架子100100个,每个需用个,每个需用 2.1m 2.1m 各各1 1,原料长,原料长7.4m7.4m 1.5m 1.5m求:如何下料,使得残余料头最少。求:如何下料,使得残余料头最少。解:首先列出各种可能的下料方案;解:首先列出各种可能的下料方案;计算出每个方案可得到的不同长度钢筋的数量及残余计算出每个方案可得到的不同长度钢筋的数量及残余料头长度;料头长度;确定决策变量;确定决策变量;根据下料目标确定目标函数;根据下料目标确定目
4、标函数;根据不同长度钢筋的需要量确定约束方程。根据不同长度钢筋的需要量确定约束方程。例、合理下料问题例、合理下料问题设按第设按第i i种方案下料的原材料为种方案下料的原材料为x xi i根根8,7,6,5,4,3,2,1100432030100002302010000002.4.18.02.01.109.03.01.087654321876543218765432187654321ixxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxtsxxxxxxxxZMini为大于零的整数,组合方案组合方案 1 2 3 4 5 6 7 8 2.9m 2 1 1 1 0 0 0 0 2.1m 0 2 1 0
5、3 2 1 0 1.5m 1 0 1 3 0 2 3 4 合合 计计 7.3m 7.1m 6.5m 7.4m 6.3m 7.2m 6.6m 6.0m 料料 长长 7.4m 7.4m 7.4m 7.4m 7.4m 7.4m 7.4m 7.4m 料料 头头 0.1m 0.3m 0.9m 0.0m 1.1m 0.2m 0.8m 1.4m例、运输问题例、运输问题 工工 厂厂 1 2 3 库存库存 仓仓 1 2 1 3 50 2 2 2 4 30 库库 3 3 4 2 10 需求需求 40 15 35运输运输单价单价求:求:运输费用最小的运输方案运输费用最小的运输方案。解:设解:设x xijij为为i
6、i 仓库运到仓库运到j j工厂的产品数量工厂的产品数量 其中:其中:i i 1 1,2 2,3 3 j j 1 1,2 2,3 3Min Z=2x11+x12+3x13+2x21+2x22+4x23+3x31+4x32+2x33x11 +x12+x13 =50 x21+x22+x23 =30 x31+x32+x33 =10 x11 +x21+x31 =40 x12 +x22+x32 =15x13 +x23+x33 =35 xij 0s.t(2)线性规划问题的特点线性规划问题的特点l决策变量:决策变量:(x x1 1 x xn n)T T 代表某一方案,代表某一方案,决策者要考虑决策者要考虑和控
7、制的因素非负;和控制的因素非负;l目标函数:目标函数:Z=(Z=(x x1 1 x xn n)为线性函数,求为线性函数,求Z Z极大或极小极大或极小;l约束条件:可用线性等式或不等式表示约束条件:可用线性等式或不等式表示.具备以上三个要素的问题就称为具备以上三个要素的问题就称为 线性规划问题线性规划问题。0,.21221122222121112121112211nmnmnmmnnnnnnxxxbxaxaxabxaxaxabxaxaxatsxcxcxcZMinMax目标函数目标函数约束条件约束条件(3)线性规划模型一般形式线性规划模型一般形式隐含的假设隐含的假设l比例性:决策变量变化引起目标的改
8、变量与决策变量改比例性:决策变量变化引起目标的改变量与决策变量改变量成正比变量成正比l可加性:每个决策变量对目标和约束的影响独立于其它可加性:每个决策变量对目标和约束的影响独立于其它变量变量l连续性:每个决策变量取连续值连续性:每个决策变量取连续值l确定性:线性规划中的参数确定性:线性规划中的参数aij,bi,cj为确定值为确定值2 线性规划问题的图解法线性规划问题的图解法 20,.1XbAXtsCXZMinMax定义定义1 1:满足约束:满足约束(2)(2)的的X=(X=(X X1 1 X Xn n)T T称为线性规划问题的称为线性规划问题的可行解可行解,全部可行解的集合称为,全部可行解的集
9、合称为可行域可行域。定义定义2 2:满足:满足(1)(1)的可行解称为线性规划问题的的可行解称为线性规划问题的最优解最优解。例例1 Max Z=40X1+50X2 X1+2X2 303X1+2X2 60 2X2 24 X1,X2 0 0s.t解:解:(1)(1)、确定可行域、确定可行域 X1+2X2 30 3X1+2X2 60 2X2 24 X X1 1 0 0 X X2 2 0 02030100102030X2DABC2X2 24X1+2X2 303X1+2X2 60X X1 1 0 0X X2 2 0 0可行域可行域(2)(2)、求最优解、求最优解最优解:最优解:X*=(15,7.5)Zm
10、ax=975Z=40X1+50X20=40X1+50X2 (0,0),(10,-8)C点:点:X1+2X2=30 3X1+2X2=600203010102030X1X2DABC最优解最优解Z=975可行解可行解Z=0等值线等值线例例2、Max Z=40X1+80X2 X1+2X2 303X1+2X2 60 2X2 24 X1,X2 0 0s.t解:解:(1)(1)、确定可行域与上例完全相同。、确定可行域与上例完全相同。(2)(2)、求最优解、求最优解0203010102030DABC最优解最优解Z=1200最优解:最优解:BCBC线段线段最优解:最优解:BCBC线段线段B B点:点:X X(1
11、)(1)=(6,12)C=(6,12)C点:点:X X(2)(2)=(15,7.5)=(15,7.5)X=X=X X(1)(1)+(1-+(1-)X)X(2)(2)(0 0 1 1)Max Z=1200 Max Z=1200 X1 6 15 X2 12 7.5X=+(1-)X1=6 +(1-)15X2=12+(1-)7.5X1=15-9 X2=7.5+4.5 (0 1)例例3、Max Z=2X1+4X2 2X1+X2 8-2X1+X2 2X1,X2 0s.tZ=08246X240X1-2X1+X2 22X1+X2 8X1 0X2 0可行域可行域无界无界无有限最优解无有限最优解无有限最优解无有限
12、最优解可行域可行域无上界无上界例例4、Max Z=3X1+2X2-X1-X2 1X1,X2 0无可行域无可行域无可行解无可行解-1X2-1X10s.tX2 0X1 0-X1-X2 1直观结论直观结论n线性规划问题的解有四种情况线性规划问题的解有四种情况q唯一最优解唯一最优解q无穷多最优解无穷多最优解q无有限最优解无有限最优解q无可行解无可行解n若线性规划问题有解,则可行域是一个凸多边形若线性规划问题有解,则可行域是一个凸多边形(或凸多面体);(或凸多面体);n若线性规划问题有最优解,则若线性规划问题有最优解,则q唯一最优解对应于可行域的一个顶点;唯一最优解对应于可行域的一个顶点;q无穷多个最优
13、解对应于可行域的一条边;无穷多个最优解对应于可行域的一条边;3 单纯形法单纯形法3.1 3.1 线性规划问题的标准形式线性规划问题的标准形式3.2 3.2 线性规划问题的基本解线性规划问题的基本解3.3 3.3 单纯形法的基本思想单纯形法的基本思想3.1 3.1 线性规划问题的标准形式线性规划问题的标准形式0,.21221122222121112121112211nmnmnmmnnnnnnxxxbxaxaxabxaxaxabxaxaxatsxcxcxcZMinMax目标函数目标函数约束条件约束条件(1)线性规划模型一般形式线性规划模型一般形式价值系数价值系数决策变量决策变量技术系数技术系数右端
14、常数右端常数0,b,bbxxxbxaxaxabxaxaxabxaxaxatsxcxcxcZMaxm21nmnmnmmnnnnnn0,.21221122222121112121112211(2)线性规划模型标准形式线性规划模型标准形式0.XbAXtsCXZMaxncccC21mnmmnnaaaaaaaaaA212222111211nxxxX21价值向量价值向量决策向量决策向量系数矩阵系数矩阵mbbbb21右端向量右端向量(3)线性规划模型矩阵形式线性规划模型矩阵形式对于各种非标准形式的线性规划问题,我们总可对于各种非标准形式的线性规划问题,我们总可以通过以下变换,将其转化为标准形式以通过以下变换
15、,将其转化为标准形式:(4)一般型向标准型的转化一般型向标准型的转化l目标函数目标函数l目标函数为极小化目标函数为极小化l约束条件约束条件l分两种情况:大于、小于分两种情况:大于、小于l决策变量决策变量l可能存在小于零的情况可能存在小于零的情况3.2 3.2 线性规划问题的基本解线性规划问题的基本解 302.1XbAXtsCXZMax(1)解的基本概念解的基本概念定义定义 在线性规划问题中,约束方程组在线性规划问题中,约束方程组(2)(2)的系的系数矩阵数矩阵A(A(假定假定 )的任意一个的任意一个 阶的非奇阶的非奇异异(可逆可逆)的子方阵的子方阵B(B(即即 ),称为线性规划,称为线性规划问
16、题的一个问题的一个基阵基阵或或基基。mm0Bnm mnmmmmmmmmnmmmnmmmaaaaaaaaaaaaaaaaaaA212122212222211211111211mmmmmmaaaaaaaaaB212222111211mnmmmmnmmnmmaaaaaaaaaN212221212111基阵基阵非基阵非基阵TmBxxxX21TnmmNxxxX21基基向向量量非非基基向向量量基变量基变量非基变量非基变量NBANBXXXbAX bXXNBNBbNXBXNBNBNXbBXNBNXBbBX11NBXXXNNXNXBbBX11令令0NX则则01bBX定义定义 在约束方程组在约束方程组(2)中,对
17、于中,对于一个选定的基一个选定的基B,令所有的非基变,令所有的非基变量为零得到的解,称为相应于基量为零得到的解,称为相应于基B的基本解。的基本解。定义定义 在基本解中,若该基本解满足非负约束,在基本解中,若该基本解满足非负约束,即即 ,则称此基本解为,则称此基本解为基本可行解基本可行解,简称简称基可行解基可行解;对应的基;对应的基B称为称为可行基可行基。01bBXB基本解中最多有基本解中最多有m个非零分量。个非零分量。基本解的数目不超过基本解的数目不超过 个。个。!mnmnCmnNBNBNNNBNNBBNBNBXNBCCbBCXCNXBbBCXCXCXXCCCXZ)()(),(111101bB
18、XB01NBCCBNNBX若若B满足下列条件,称为满足下列条件,称为最优基最优基 称为称为最优解最优解例例 现有线性规划问题现有线性规划问题0,24261553.221212121xxxxxxtsxxZMax试求其基本解、基本可行解。试求其基本解、基本可行解。解解:(1)首先将原问题转化为标准型首先将原问题转化为标准型 引入松弛变量引入松弛变量x3和和x40,2402615053.243214321432121xxxxxxxxxxxxtsxxZMax(2)求基本解求基本解由上式得由上式得10260153A2415b可能的基阵可能的基阵10260153A265312B061313B160314B
19、021523B120524B100134B612121234!24!2!424C 由于所有由于所有|B|0,所以有所以有6个基阵和个基阵和6个基本解。个基本解。242615532121xxxx对于基阵对于基阵265312B令令03x04x则则TX0043415246153131xxx对于基阵对于基阵令令02x04x则则TX0304061313B为基本可行解,为基本可行解,B13为可行基为可行基为基本可行解,为基本可行解,B12为可行基为可行基246153411xxx对于基阵对于基阵令令02x03x则则TX6005242155232xxx对于基阵对于基阵令令01x04x则则TX045120160
20、314B021523B242155422xxx对于基阵对于基阵令令01x03x则则TX18030241543xx对于基阵对于基阵令令01x02x则则TX241500120524B100134B为基本可行解,为基本可行解,B24为可行基为可行基为基本可行解,为基本可行解,B34为可行基为可行基0ABCDETX0043415TX0304TX6005TX241500TX18030TX045120所以,本问所以,本问题存在题存在6个基个基本解,其中本解,其中4个为基可行个为基可行解解.(2)几点结论几点结论v若线性规划问题有可行解若线性规划问题有可行解,则可行域是一个凸多边形或则可行域是一个凸多边形或
21、凸多面体凸多面体(凸集凸集),且仅有有限个顶点且仅有有限个顶点(极点极点);v线性规划问题的每一个基可行解都对应于可行域上的一线性规划问题的每一个基可行解都对应于可行域上的一个顶点个顶点(极点极点);v若线性规划问题有最优解若线性规划问题有最优解,则最优解必可在基可行解则最优解必可在基可行解(极极点点)上达到上达到;v线性规划问题的基可行解线性规划问题的基可行解(极点极点)的个数是有限的的个数是有限的,不会超不会超过过 个个.mnC上述结论说明上述结论说明:线性规划的最优解可通过有限次运算在基可行解中获得线性规划的最优解可通过有限次运算在基可行解中获得.3.3 3.3 单纯形法单纯形法 (1)
22、单纯形法的引入单纯形法的引入(2)(2)表格表格单纯形法单纯形法 n jm+1 k 1 -CBTb*amnamjamm+1 0 am1bm*xm cm aknakjakm+1 akk ak1bk*xk ck a1na1ja1m+1 a1ka11b1*x1 c1 xn xjxm+1xm xk x1 b*XBCB cn cjcm+1cm ck c1 cj 单纯形表单纯形表ammmmaxZc1x1十c2x2十十cnxn a11x1a12x2十十a1nxnb1 a21x1a22x2十十a2nxnb2 am1x1am2x2十十amnxnbm xj0 (jl、2、,n)a1mmiijijacc110)10
23、2050(10118)503020(1820)000010(03kjkab*Cj1018000CBXBbx1x2x3x4x5170521001002301015015001x3x5x400010 18000170/2100/3150/5maxZ10 x118x2 (1)5x12x2 x3170 s.t 2x13x2x4100 (2)x15x2x5150 xj0 (j1,2,3,4,5)主元x3x400 x2100/2Cj1018000CBXBbx1x2x3x4x5170521001002301015015001x3x5x400010 18000170/2150/3100181/5001/530
24、10110(0 23/50 7/518 1/5)32/57/50111023/513/502/532/500018/5550/2350/7150maxZ10 x118x2 (1)5x12x2 x3170 s.t 2x13x2x4100 (2)x15x2x5150 xj0 (j1,2,3,4,5)218(0 00 018 1)010100(30 3)7/52(1/5 3)x3x400 x2100/2Cj1018000CBXBbx1x2x3x4x5170521001002301015015001x3x5x400010 18000170/2150/3100181/5001/530107/501110
25、23/513/502/532/500018/5550/2350/7150 x3x1x201018150/7005/7 3/7540/7 00123/7 11/7200/70101/7 2/7X*=(50/7,200/7,540/7,0,0)T Z*=4100/700032/76/7例 某房地产公司欲开发一七通一平空地,总面积2500m2。公司原计划开发商业楼1000m2,住宅楼5250m2。请根据下列前提条件,确定其是否最佳开发方式。(1)根据规划要求:沿马路建商业房,为4层楼框架结构,其余为砖混住宅,为6层楼;容积率为2.5,建筑密度50%。(2)开发日期为2003年12月,建筑物完成时间不
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