暨南大學(xué)運(yùn)籌學(xué)課件
綜合能力考核表詳細(xì)內(nèi)容
暨南大學(xué)運(yùn)籌學(xué)課件
OPERATIONS RESEARCH 運(yùn)籌學(xué)Ⅰ
——怎樣把事情做到最好
郝英奇
第一章 緒論
1.1題解
Operations 漢語翻譯
工作、操作、行動(dòng)、手術(shù)、運(yùn)算
Operations Research
日本——運(yùn)用學(xué) 港臺(tái)——作業(yè)研究
中國大陸——運(yùn)籌學(xué)
Operational Research原來名稱,意為軍事行動(dòng)研究——歷史淵源
緒論
1.2 運(yùn)籌學(xué)的歷史
早期運(yùn)籌思想:田忌賽馬
丁渭修宮
沈括運(yùn)糧
Erlang 1917 排隊(duì)論
Harris 1920 存儲(chǔ)論
Levinson 1930 零售貿(mào)易
康脫洛維奇 1939 LP
緒論
1.2運(yùn)籌學(xué)的歷史
軍事運(yùn)籌學(xué)階段
德軍空襲 防空系統(tǒng) Blackett
運(yùn)輸船編隊(duì)
空襲逃避
深水炸彈
轟炸機(jī)編隊(duì)
緒論
1.2運(yùn)籌學(xué)的歷史
管理運(yùn)籌學(xué)階段
戰(zhàn)后人員三分:軍隊(duì)、大學(xué)、企業(yè)
大學(xué):課程、專業(yè)、碩士、博士
企業(yè):美國鋼鐵聯(lián)合公司
英國國家煤炭局
運(yùn)籌學(xué)在中國:50年代中期引入
華羅庚推廣 優(yōu)選法、統(tǒng)籌法
中國郵遞員問題、運(yùn)輸問題
1.3學(xué)科性質(zhì)
應(yīng)用學(xué)科
Morse&Kimball定義:運(yùn)籌學(xué)是為決策機(jī)構(gòu)在對其控制的業(yè)務(wù)活動(dòng)進(jìn)行決策時(shí)提供的數(shù)量化為基礎(chǔ)的科學(xué)方法。
Churchman定義:運(yùn)籌學(xué)是應(yīng)用科學(xué)的方法、技術(shù)和工具,來處理一個(gè)系統(tǒng)運(yùn)行中的問題,使系統(tǒng)控制得到最優(yōu)的解決方法。
中國定義:運(yùn)籌學(xué)是應(yīng)用分析、試驗(yàn)、量化的方法,對經(jīng)濟(jì)管理系統(tǒng)中人力、物力、財(cái)力等資源進(jìn)行統(tǒng)籌安排,為決策者提供有依據(jù)的最優(yōu)方案,以實(shí)現(xiàn)最有效的管理。
1.4定性與定量
例:店主進(jìn)貨
兩者都是常用的決策方法
定性是基礎(chǔ),定量是工具,定量為定性服務(wù)。
定性有主觀性也有有效性,定量有科學(xué)性也有局限性。管理科學(xué)的發(fā)展,定量越來越多。但定量不可替代定性。
1.5運(yùn)籌學(xué)的模型
模型:真實(shí)事物的模仿,主要因素、相互關(guān)系、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。
形象模型:如地球儀、沙盤、風(fēng)洞
模擬模型:建港口,模擬船只到達(dá)。學(xué)生模擬企業(yè)管理系統(tǒng)運(yùn)行。
數(shù)學(xué)模型:用符號(hào)或數(shù)學(xué)工具描述現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)。V=F(xi,yj,uk) G(xi,yj,uk)≥0
1.6運(yùn)籌學(xué)的學(xué)科體系
規(guī)劃論:線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃|、整數(shù)規(guī)劃、目標(biāo)規(guī)劃、動(dòng)態(tài)規(guī)劃
圖論與網(wǎng)絡(luò)
存儲(chǔ)論
排隊(duì)論
決策論
對策論
計(jì)算機(jī)仿真
1.7運(yùn)籌學(xué)的工作步驟
確定問題
搜集數(shù)據(jù)建立模型
檢驗(yàn)?zāi)P?
求解模型
結(jié)果分析
結(jié)果實(shí)施
1.8運(yùn)籌學(xué)與計(jì)算機(jī)
計(jì)算機(jī)為運(yùn)籌學(xué)提供解題工具。
本書有現(xiàn)成的程序可以利用
要學(xué)會(huì)解題的思路與方法,建立模型很重要。
第二章 線性規(guī)劃與單純形法
2.1 LP(linear programming)的基本概念
LP是在有限資源的條件下,合理分配和利用資源,以期取得最佳的經(jīng)濟(jì)效益的優(yōu)化方法。
LP有一組有待決策的變量,
一個(gè)線性的目標(biāo)函數(shù),
一組線性的約束條件。
2.1.1 LP的數(shù)學(xué)模型 例題1—生產(chǎn)計(jì)劃問題
某廠生產(chǎn)兩種產(chǎn)品,需要三種資源,已知各產(chǎn)品的利潤、各資源的限量和各產(chǎn)品的資源消耗系數(shù)如下表:
例題1建模
問題:如何安排生產(chǎn)計(jì)劃,使得獲利最多?
步驟:
1、確定決策變量:設(shè)生產(chǎn)A產(chǎn)品x1kg,B產(chǎn)品x2kg
2、確定目標(biāo)函數(shù):maxZ=70X1+120X2
3、確定約束條件:人力約束 9X1+4X2≤360
設(shè)備約束 4X1+5X2 ≤200
原材料約束3X1+10X2 ≤300
非負(fù)性約束X1≥0 X2≥0
例題2——配方問題
養(yǎng)海貍鼠 飼料中營養(yǎng)要求:VA每天至少700克,VB每天至少30克,VC每天剛好200克?,F(xiàn)有五種飼料,搭配使用,飼料成分如下表:
例題2建模
設(shè)抓取飼料I x1kg;飼料II x2kg;飼料III x3kg……
目標(biāo)函數(shù):最省錢 minZ=2x1+7x2+4x3+9x4+5x5
約束條件:3x2+2x2+x3+6x4+18x5 ≥700
營養(yǎng)要求: x1+0.5x2+0.2x3+2x4+0.5x5 ≥30
0.5x1+x2+0.2x3+2x4+0.8x5 =200
用量要求: x1 ≤50,x2 ≤60,x3 ≤50,x4 ≤70,x5 ≤40
非負(fù)性要求:x1 ≥0,x2 ≥0,x3 ≥0,x4 ≥0,x5 ≥0
例題3:人員安排問題
醫(yī)院護(hù)士24小時(shí)值班,每次值班8小時(shí)。不同時(shí)段需要的護(hù)士人數(shù)不等。據(jù)統(tǒng)計(jì):
例題3建模
目標(biāo)函數(shù):min Z=x1+x2+x3+x4+x5+x6
約束條件: x1+x2 ≥70
x2+x3 ≥60
x3+x4 ≥ 50
x4+x5 ≥20
x5+x6 ≥30
非負(fù)性約束:xj ≥0,j=1,2,…6
歸納:線性規(guī)劃的一般模式
目標(biāo)函數(shù):max(min)Z=c1x1+c2x2+c3x3+…+cnxn
約束條件:a11x1+a12x2+a13x3+…+a1nxn ≤(= ≥)b1
a21x1+a22x2+a23x3+…+a2nxn ≤(= ≥)b2
… … … …
am1x1+am2x2+am3x3+…+amnxn ≤(= ≥)bn
非負(fù)性約束:x1 ≥0,x2 ≥0,…,xn ≥0
2.1.2線性規(guī)劃圖解法
由中學(xué)知識(shí)可知:y=ax+b是一條直線,同理:Z=70x1+120x2→x2=70/120x1-Z/120也是一條直線,以Z為參數(shù)的一族等值線。
9x1+4x2 ≤360 → x1 ≤360/9-4/9x2
是直線 x1=360/9-4/9x2 下方的半平面。所有半平面的交集稱之為可行域,可行域內(nèi)的任意一點(diǎn),就是滿足所有約束條件的解,稱之為可行解。
例1圖示
.
概念
概念:
1、可行解:滿足所有約束條件的解。
2、可行域:即可行解的集合。所有約束條件的交集,也就是各半平面的公共部分。滿足所有約束條件的解的集合,稱為可行域。
3、基解:約束條件的交點(diǎn)稱為基解(直觀)
4、基可行解:基解當(dāng)中的可行解。
5、凸集:集合內(nèi)任意兩點(diǎn)的連線上的點(diǎn)均屬于這個(gè)集合。如:實(shí)心球、三角形
結(jié)論
可行域是個(gè)凸集
可行域有有限個(gè)頂點(diǎn)
最優(yōu)值在可行域的頂點(diǎn)上達(dá)到
無窮多解的情形
無界解情形
無解情形
2.1.3線性規(guī)劃的標(biāo)準(zhǔn)型
代數(shù)式maxZ=c1x1+c2x2+…+cnxn
a11x1+a12x2+…+a1nxn=b1
a21x1+a22x2+…+a2nxn=b2
… … …
am1x1+am2x2+…+amnxn=bm
xj ≥0 j=1,2,…,n
線性規(guī)劃的標(biāo)準(zhǔn)型
和式:maxZ=∑cjxj
∑aijxj=bi i=1,2,…,m
xj ≥0 j=1,2,…,n
線性規(guī)劃的標(biāo)準(zhǔn)型
向量式:maxZ=CX
∑pjxj=bi i=1,2,…,m
xj ≥0 j=1,2,…,n
C=(c1,c2,c3,…,cn)
X=(X1,X2,X3,…,Xn) T
線性規(guī)劃的標(biāo)準(zhǔn)型
矩陣式: maxZ=CX AX=b X ≥0
其中: b=(b1,b2,…,bm)T
a11 a12 ….a1n
A= a21 a22 … a2n
… … …
am1 am2 …amn
標(biāo)準(zhǔn)型的特征
目標(biāo)函數(shù)極大化
約束條件為等式
決策變量非負(fù)
非標(biāo)準(zhǔn)型轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)型
目標(biāo)函數(shù)極小化轉(zhuǎn)為極大化:
minZ=-max(-Z) ,一個(gè)數(shù)的極小化等價(jià)于其相反數(shù)的極大化。
不等式約束的轉(zhuǎn)化: ∑aijxj≤bi 加入松弛變量
∑aijxj≥bi 減去剩余變量
非正變量:即xk ≤0 則令x’k =- xk
自由變量:即xk無約束,令xk= x’k-x”k
非標(biāo)準(zhǔn)型轉(zhuǎn)化舉例之一
maxZ=70X1+120X2 maxZ=70X1+120X2
9X1+4X2≤360 9X1+4X2+X3=360
4X1+5X2 ≤200 4X1+5X2 +x4=200
3X1+10X2 ≤300 3X1+10X2+x5 =300
X1≥0 X2≥0 Xj≥0 j=1,2,…,5
非標(biāo)準(zhǔn)型轉(zhuǎn)化舉例之二
minZ=x1+2x2-3x3 maxZ’=x’1-2x2+3(x’3-x”3)
x1+x2+x3 ≤9 -x’1+x2+x’3- x”3 + x4=9
-x1-2x2+x3 ≥2 x’1-2x2+x’3 -x”3 - x5= 2
3x1+x2-3x3=5 - 3x’1+x2-3(x’3 - x”3 )=5
x1 ≤0 x2 ≥0 x3無約束 x’1 ≥ 0 x2 ≥0 x’3 ≥0
x”3 ≥0 x4≥0 x5≥0
2.1.4基可行解
基的概念:如前所述LP標(biāo)準(zhǔn)型
和式:maxZ= ∑cjxj ∑aijxj=bi xj ≥0 j=1,2,…,n
矩陣式:maxZ=CX AX=b X ≥0
約束方程的系數(shù)矩陣A的秩為m,且m<n。設(shè)A=B+N ,B是A中mm階非奇異子矩陣,則稱B是LP的一個(gè)基,即:B是A中m個(gè)線性無關(guān)向量組。
基解的概念
不失一般性,設(shè)B是A的前m列,即B=(p1,p2,…,pm),其相對應(yīng)的變量XB=(x1,x2,…,xm)T,稱為基變量;其余變量XN=(Xm+1,…,Xn)T稱為非基變量。令所有非基變量等于零,則X=(x1,x2,…xm,0,…,0)T稱為基解 。
基可行解的概念
基可行解:基解可正可負(fù),負(fù)則不可行(違背非負(fù)性約束條件),稱滿足所有約束條件的基解為基可行解。
退化的基可行解:若某個(gè)基變量取值為零,則稱之為退化的基可行解。
基解的數(shù)目:最多Cmn=n!/m!(n-m)!
例題6 基可行解說明
maxZ=70X1+120X2 P1 P2 P3 P4 P5
9X1+4X2+X3=360 9 4 1 0 0
4X1+5X2 +x4=200 A= 4 5 0 1 0
3X1+10X2+x5 =300 3 10 0 0 1
Xj≥0 j=1,2,…,5
這里m=3,n=5。 Cmn=10
例題6 基可行解說明
基(p3,p4,p5) ,令非基變量x1,x2=0,則基變量x3=360, x4=200, x5=300, 可行解
基(p2,p4,p5),令非基變量x1=0,x3=0基變量x2=90,x4=-250,x5=-600. 非可行解
基( p2,p3,p4 ),令非基變量x1,x5=0,則基變量x2=30, x3=240, x4=50,可行解(P21圖)
2.2單純形法
2.2.1初始基可行解的確定
從系數(shù)矩陣中找到一個(gè)可行基B,不妨設(shè)B由A的前m列組成,即B=(P1,P2,……Pm)。進(jìn)行等價(jià)變換--約束方程兩端分別左乘B-1 得
X1+ +a’1m+1xm+1+…+a’1nxn=b’1
x2+ +a’2m+1xm+1+…+a’2nxn=b’2
……………………………..
xm+a’mm+1xm+1+…+a’mnxn=b’m
令非基變量為0,得基可行解
X(0)=(b1’,b2’,……bm,0,……0)T z0=∑cibi’
2.2單純形法
2.2.2最優(yōu)性檢驗(yàn):LP經(jīng)過若干步迭代,成為如下形式:
X1+ +a’1m+1xm+1+…+a’1nxn=b’1 x1=b’1- ∑ a’1jxj
x2+ +a’2m+1xm+1+…+a’2nxn=b’2 x2=b’2- ∑a’2jxj
…………………………….. ……………..
xm+a’mm+1xm+1+…+a’mnxn=b’m xm=b’m- ∑a’mjxj
單純形法
一般性表示:xi=b’i- ∑a’ijxj i=1,2,…m 將xi代入目標(biāo)函數(shù)得:Z= ∑ cjxj
= ∑ cixi+ ∑ cjxj
= ∑ci( b’i- ∑a’ijxj ) + ∑ cjxj
= ∑cibi’+ ∑(cj- ∑ cia’ij)xj
令:σj= cj- ∑ cia’ij z0=∑cibi’ 則Z=z0+ ∑ σj xj
σj判別準(zhǔn)則 : σj ≤0 時(shí),達(dá)到最優(yōu)解
單純形法
2.2.2基變換
若存在σj ≥ 0,則取 max{σj } = σK ,相應(yīng)之非基變量XK若取非零,將使Z增加,故令XK 進(jìn)基。令XK≠0 ,其余非基變量保持為零。 XK 原是非基變量,取零值, 若 XK ≠0 將迫使某個(gè)原基變量為零,當(dāng)XK取值超過任意b’i / a’ik 時(shí),將破壞非負(fù)性條件,于是令θ = min {b’i / a’ik a’ik >0 } =b’L/ a’Lk 。
這時(shí)原基變量XL=0,由基變量變成非基變量,
a’Lk處在變量轉(zhuǎn)換的交叉點(diǎn)上,稱之為樞軸元素
單純形法解題舉例
單純形表的格式:
2.2.3單純形法的計(jì)算步驟
找到初始可行基,建立單純形表
計(jì)算檢驗(yàn)數(shù),若所有σj ≤0 則得最優(yōu)解,結(jié)束。否則轉(zhuǎn)下步
若某σK ≥ 0而P’K ≤0 ,則最優(yōu)解無界,結(jié)束。否則轉(zhuǎn)下步
根據(jù)max {σj } = σK 原則確定XK 進(jìn)基變量;根據(jù)θ規(guī)則 :θ = min {b’i / a’ik a’ik >0} = b’L/ a’Lk 確定XL為出基變量
以a’Lk 為樞軸元素進(jìn)行迭代,回到第二步
2.3單純形法的進(jìn)一步探討
2.3.1極小化問題直接求解:檢驗(yàn)數(shù)的判別由所有σj ≤0 即為最優(yōu),變?yōu)樗?sigma;j ≥ 0則為最優(yōu)。
人工變量法之一:大M法 人工變量價(jià)值系數(shù)M例
人工變量法之二:構(gòu)造目標(biāo)函數(shù),分階段求解例
2.3.2無窮多最優(yōu)解情形:非基變量檢驗(yàn)數(shù) σj= 0
2.3.3退化解的情形:有兩個(gè)以上 θ值相等
2.3.4單純形法的計(jì)算機(jī)求解
程序說明
應(yīng)用舉例
例題1
例題2
2.5LP應(yīng)用舉例之一
例13合理下料問題
料長7.4米,截成2.9、2.1、1.5米各200根。如何截取余料最少?關(guān)鍵:設(shè)變量。
應(yīng)用舉例之二
例14混合配方問題
A、B、C、D四種原料配制三種產(chǎn)品,三類約束:技術(shù)要求、原料限量、市場容量。已知產(chǎn)品價(jià)格和原料價(jià)格,求利潤最大的配方。關(guān)鍵:設(shè)變量。
應(yīng)用舉例之三
例15.滾動(dòng)投資問題
茲有100萬元閑錢,投資方向有四:
應(yīng)用舉例之四
例16動(dòng)態(tài)生產(chǎn)計(jì)劃問題
工廠做n個(gè)月的生產(chǎn)計(jì)劃,第j月需求量dj、正常生產(chǎn)能力aj、加班生產(chǎn)能力bj、正常生產(chǎn)成本cj、加班生產(chǎn)成本ej、庫存能力為I、庫存費(fèi)用hj,設(shè)期初、期末庫存為零。求費(fèi)用最小的生產(chǎn)計(jì)劃。
設(shè)第月正常生產(chǎn)xj件,加班生產(chǎn)件yj,存儲(chǔ)zj件。則:
本期生產(chǎn)+上期庫存-本期庫存=本期需求
第三章 對偶問題與靈敏度分析
要求:
了解LP對偶問題的實(shí)際背景
了解對偶問題的建立規(guī)則與基本性質(zhì)
掌握對偶最優(yōu)解的計(jì)算及其經(jīng)濟(jì)解釋
掌握LP的靈敏度分析
理解計(jì)算機(jī)輸出的影子價(jià)格與靈敏度分 析的內(nèi)容
3.1 對偶問題
3.1.1 對偶問題的提出
回顧例題1: 現(xiàn)在A、B兩產(chǎn)品銷路不暢,可以將所有資源出租或外賣,現(xiàn)在要談判,我們的價(jià)格底線是什么?
對偶模型
設(shè)每個(gè)工時(shí)收費(fèi)Y1元,設(shè)備臺(tái)時(shí)費(fèi)用Y2元,原材料附加費(fèi)Y3元。
出租收入不低于生產(chǎn)收入:
9y1+4y2+3y3 ≥70
4y1+5y2+10y3 ≥120
目標(biāo):ω=360y1+200y2+300y3
出租收入越多越好?至少不低于某數(shù)
原問題與對偶問題之比較
原問題: 對偶問題:
maxZ=70X1+120X2 minω=360y1+200y2+300y3
9X1+4X2≤360 9y1+4y2+3y3 ≥70
4X1+5X2 ≤200 (3.1) 4y1+5y2+10y3 ≥120 (3.2)
3X1+10X2 ≤300 y1 ≥0, y2 ≥0, y3 ≥0
X1≥0 X2≥0
3.1.2對偶規(guī)則
原問題一般模型: 對偶問題一般模型:
maxZ=CX min ω=Yb
AX ≤b YA ≥C
X ≥0 Y ≥0
對偶規(guī)則
原問題有m個(gè)約束條件,對偶問題有m個(gè)變量
原問題有n個(gè)變量,對偶問題有n個(gè)約束條件
原問題的價(jià)值系數(shù)對應(yīng)對偶問題的右端項(xiàng)
原問題的右端項(xiàng)對應(yīng)對偶問題的價(jià)值系數(shù)
原問題的技術(shù)系數(shù)矩陣轉(zhuǎn)置后為對偶問題系數(shù)矩陣
原問題的約束條件與對偶問題方向相反
原問題與對偶問題優(yōu)化方向相反
對偶規(guī)則
.
對偶規(guī)則簡捷記法
原問題標(biāo)準(zhǔn)則對偶問題標(biāo)準(zhǔn)
原問題不標(biāo)準(zhǔn)則對偶問題不標(biāo)準(zhǔn)
例題2 max ω=7y1+4y2-2y3
minZ=3x1+2x2-6x3+x5 2y1+ y2- y3 ≤3
2x1+x2-4x3+x4+3x5 ≥7 y1 +3y3 ≤2
x1+ 2x3 -x4 ≤ 4 -4y1+ 2y2 ≤-6
-x1+3x2 -x4+ x5 =-2 y1 -y2 -y3 ≥ 0
x1,x2,x3 ≥0; 3y1 +y3=1
x4 ≤ 0;x5無限制 y1 ≥ 0y2 ≤ 0y3 無約束
3.1.3對偶問題的基本性質(zhì)
對稱性:對偶問題的對偶問題是原問題
弱對偶性:極大化原問題的任一可行解的目標(biāo)函數(shù)值,不大于其對偶問題任意可行解的目標(biāo)函數(shù)值 (鞍型圖)
無界性:原問題無界,對偶問題無可行解
對偶定理:若一個(gè)問題有最優(yōu)解,則另一問題也有最優(yōu)解,且目標(biāo)函數(shù)值相等。若原問題最優(yōu)基為B,則其對偶問題最優(yōu)解Y*=CBB-1
3.1.4對偶最優(yōu)解的經(jīng)濟(jì)解釋—影子價(jià)格
Z= ω=CX=Yb Z/ b=(Yb)’=Y
Z=Yb= ∑yibi的意義:Y是檢驗(yàn)數(shù)的反數(shù)。在Y確定的前提下,每增加一個(gè)單位的i種資源,對目標(biāo)函數(shù)的貢獻(xiàn)。
結(jié)合例題1講解影子價(jià)格:y1=0:第一種資源過剩
y2=13.6:設(shè)備臺(tái)時(shí)最緊張,每增加一個(gè)臺(tái)時(shí), 利潤增加13.6元。y3=5.2…
影子價(jià)格所含有的信息: 1、資源緊缺狀況
2、確定資源轉(zhuǎn)讓基價(jià)
參見:P40 3、取得緊缺資源的代價(jià)
3.2靈敏度分析
為什么進(jìn)行靈敏度分析?
靈敏度分析的兩把尺子:
σj =Cj-CBB-1pj≤ 0; xB= B-1b ≥0
3.2.1 價(jià)值系數(shù)的靈敏度分析
Cj變化到什么程度可以保持最優(yōu)基不變?用
(參看P96)
例題4: 87.5 ≤ C2 ≤ 233.33;36 ≤ C1 ≤ 96
靈敏度分析
右端項(xiàng)的靈敏度分析:
bi變化到什么程度可以保持最優(yōu)基不變?用尺度
xB= B-1b ≥0
例題5: 1 -3.12 1.16 360
B-1b= 0 0.4 -0.2 200 ≥0
0 -0.12 0.16 b3
b3的變化范圍:227.586 ≤ b3 ≤ 400
其它形式的靈敏度分析
新產(chǎn)品的分析:
在資源結(jié)構(gòu)沒有變化的條件下,是否生產(chǎn)這種新 產(chǎn)品,就看它的競爭力如何。
例題6:新增一種C產(chǎn)品,單位利潤110元,使用勞動(dòng)力6工時(shí),設(shè)備5臺(tái)時(shí),原材料7公斤,問要否調(diào)整產(chǎn)品結(jié)構(gòu)?
先算檢驗(yàn)數(shù)σj =Cj-CBB-1pj
σ6=C6-YP6=110-(0,13.6,5.2)(6,5,7)T = 110-104.4=5.6 大于零,有利可圖,將P6左乘B-1,加入到末表之中,繼續(xù)迭代,直到求得最優(yōu)解。
3.3用計(jì)算機(jī)進(jìn)行靈敏度分析
例題7 參見P102
習(xí)題課:
P78——2.10
(1)唯一最優(yōu)解:H3 ≤ 0 ,H5≤ 0 , H1 ≥0
(2)無窮多最優(yōu)解: H3=0, H1 ≥0, H5 0 , H2>0
或 H5=0, H1 ≥0, H3 0, H4>0
(3)無界解: H5≥0, H4 0 , H1 ≥0, H3 0
(4)退化最優(yōu)解: H1=0 , H3 0 , H5 0
(5)非最優(yōu)解,X1進(jìn)基,X2出基:
H1 ≥0, H3>0 , H2>0,
習(xí)題課:
P79——2.11
1、對 2、錯(cuò),可能有最優(yōu)解 3、對
4、對 5、錯(cuò) 6、錯(cuò) 7、錯(cuò)在“可行”
8、對 9、錯(cuò)
習(xí)題課:
P81——2.16
設(shè)白天電視廣告X1個(gè),黃金時(shí)間電視廣告X2個(gè),廣播廣告X3個(gè),雜志廣告X4個(gè)
maxZ=40X1+90X2+50X3+2X4
8X1+15X2+6X3+3X4 ≤16
30X1+40X2+20X3+X4 ≥200
8X1+15X2 ≤10
X1 ≥3 X2 ≥2
X3 ≥5 X3 ≤10
X4 ≥5 X4 ≤10 X j≥0 j=1、2、3、4
習(xí)題課:
P81——2.17
設(shè)A產(chǎn)品生產(chǎn)X1單位,B產(chǎn)品生產(chǎn)X2單位,C產(chǎn)品銷毀X3單位
maxZ=5X1+10X2+3(2X2-X3)-1X3
2X1+3X2 ≤200
3X1+4X2 ≤240
2X2-X3 ≤10 X1、X2、X3 ≥0
習(xí)題課:
P107——3.2
1、對,根據(jù)若對偶性
2、對,同上
3、對,同上
4、對,因?yàn)橛白觾r(jià)格是每增加一個(gè)單位的某種資源,對目標(biāo)函數(shù)的貢獻(xiàn)程度
5、對,根據(jù)強(qiáng)對偶定理
習(xí)題課
P107——3.5 注:目標(biāo)函數(shù)為最大化
1、這是線性規(guī)劃的逆運(yùn)算
對偶問題最優(yōu)解 :
Y1=4、Y2=2、Y3=0、Y4=4、Y5=0
習(xí)題課
P109——3.8
1、原問題的最優(yōu)解:X1=6,X5=10,其余為零;對偶問題最優(yōu)解:Y1=2,Y2=0
C1的變化范圍:以C1代入末表, C1 ≥1
右端項(xiàng)變化范圍: xB= B-1b ≥0
b1 ≥-6,b2≥-10
暨南大學(xué)運(yùn)籌學(xué)課件
OPERATIONS RESEARCH 運(yùn)籌學(xué)Ⅰ
——怎樣把事情做到最好
郝英奇
第一章 緒論
1.1題解
Operations 漢語翻譯
工作、操作、行動(dòng)、手術(shù)、運(yùn)算
Operations Research
日本——運(yùn)用學(xué) 港臺(tái)——作業(yè)研究
中國大陸——運(yùn)籌學(xué)
Operational Research原來名稱,意為軍事行動(dòng)研究——歷史淵源
緒論
1.2 運(yùn)籌學(xué)的歷史
早期運(yùn)籌思想:田忌賽馬
丁渭修宮
沈括運(yùn)糧
Erlang 1917 排隊(duì)論
Harris 1920 存儲(chǔ)論
Levinson 1930 零售貿(mào)易
康脫洛維奇 1939 LP
緒論
1.2運(yùn)籌學(xué)的歷史
軍事運(yùn)籌學(xué)階段
德軍空襲 防空系統(tǒng) Blackett
運(yùn)輸船編隊(duì)
空襲逃避
深水炸彈
轟炸機(jī)編隊(duì)
緒論
1.2運(yùn)籌學(xué)的歷史
管理運(yùn)籌學(xué)階段
戰(zhàn)后人員三分:軍隊(duì)、大學(xué)、企業(yè)
大學(xué):課程、專業(yè)、碩士、博士
企業(yè):美國鋼鐵聯(lián)合公司
英國國家煤炭局
運(yùn)籌學(xué)在中國:50年代中期引入
華羅庚推廣 優(yōu)選法、統(tǒng)籌法
中國郵遞員問題、運(yùn)輸問題
1.3學(xué)科性質(zhì)
應(yīng)用學(xué)科
Morse&Kimball定義:運(yùn)籌學(xué)是為決策機(jī)構(gòu)在對其控制的業(yè)務(wù)活動(dòng)進(jìn)行決策時(shí)提供的數(shù)量化為基礎(chǔ)的科學(xué)方法。
Churchman定義:運(yùn)籌學(xué)是應(yīng)用科學(xué)的方法、技術(shù)和工具,來處理一個(gè)系統(tǒng)運(yùn)行中的問題,使系統(tǒng)控制得到最優(yōu)的解決方法。
中國定義:運(yùn)籌學(xué)是應(yīng)用分析、試驗(yàn)、量化的方法,對經(jīng)濟(jì)管理系統(tǒng)中人力、物力、財(cái)力等資源進(jìn)行統(tǒng)籌安排,為決策者提供有依據(jù)的最優(yōu)方案,以實(shí)現(xiàn)最有效的管理。
1.4定性與定量
例:店主進(jìn)貨
兩者都是常用的決策方法
定性是基礎(chǔ),定量是工具,定量為定性服務(wù)。
定性有主觀性也有有效性,定量有科學(xué)性也有局限性。管理科學(xué)的發(fā)展,定量越來越多。但定量不可替代定性。
1.5運(yùn)籌學(xué)的模型
模型:真實(shí)事物的模仿,主要因素、相互關(guān)系、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。
形象模型:如地球儀、沙盤、風(fēng)洞
模擬模型:建港口,模擬船只到達(dá)。學(xué)生模擬企業(yè)管理系統(tǒng)運(yùn)行。
數(shù)學(xué)模型:用符號(hào)或數(shù)學(xué)工具描述現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)。V=F(xi,yj,uk) G(xi,yj,uk)≥0
1.6運(yùn)籌學(xué)的學(xué)科體系
規(guī)劃論:線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃|、整數(shù)規(guī)劃、目標(biāo)規(guī)劃、動(dòng)態(tài)規(guī)劃
圖論與網(wǎng)絡(luò)
存儲(chǔ)論
排隊(duì)論
決策論
對策論
計(jì)算機(jī)仿真
1.7運(yùn)籌學(xué)的工作步驟
確定問題
搜集數(shù)據(jù)建立模型
檢驗(yàn)?zāi)P?
求解模型
結(jié)果分析
結(jié)果實(shí)施
1.8運(yùn)籌學(xué)與計(jì)算機(jī)
計(jì)算機(jī)為運(yùn)籌學(xué)提供解題工具。
本書有現(xiàn)成的程序可以利用
要學(xué)會(huì)解題的思路與方法,建立模型很重要。
第二章 線性規(guī)劃與單純形法
2.1 LP(linear programming)的基本概念
LP是在有限資源的條件下,合理分配和利用資源,以期取得最佳的經(jīng)濟(jì)效益的優(yōu)化方法。
LP有一組有待決策的變量,
一個(gè)線性的目標(biāo)函數(shù),
一組線性的約束條件。
2.1.1 LP的數(shù)學(xué)模型 例題1—生產(chǎn)計(jì)劃問題
某廠生產(chǎn)兩種產(chǎn)品,需要三種資源,已知各產(chǎn)品的利潤、各資源的限量和各產(chǎn)品的資源消耗系數(shù)如下表:
例題1建模
問題:如何安排生產(chǎn)計(jì)劃,使得獲利最多?
步驟:
1、確定決策變量:設(shè)生產(chǎn)A產(chǎn)品x1kg,B產(chǎn)品x2kg
2、確定目標(biāo)函數(shù):maxZ=70X1+120X2
3、確定約束條件:人力約束 9X1+4X2≤360
設(shè)備約束 4X1+5X2 ≤200
原材料約束3X1+10X2 ≤300
非負(fù)性約束X1≥0 X2≥0
例題2——配方問題
養(yǎng)海貍鼠 飼料中營養(yǎng)要求:VA每天至少700克,VB每天至少30克,VC每天剛好200克?,F(xiàn)有五種飼料,搭配使用,飼料成分如下表:
例題2建模
設(shè)抓取飼料I x1kg;飼料II x2kg;飼料III x3kg……
目標(biāo)函數(shù):最省錢 minZ=2x1+7x2+4x3+9x4+5x5
約束條件:3x2+2x2+x3+6x4+18x5 ≥700
營養(yǎng)要求: x1+0.5x2+0.2x3+2x4+0.5x5 ≥30
0.5x1+x2+0.2x3+2x4+0.8x5 =200
用量要求: x1 ≤50,x2 ≤60,x3 ≤50,x4 ≤70,x5 ≤40
非負(fù)性要求:x1 ≥0,x2 ≥0,x3 ≥0,x4 ≥0,x5 ≥0
例題3:人員安排問題
醫(yī)院護(hù)士24小時(shí)值班,每次值班8小時(shí)。不同時(shí)段需要的護(hù)士人數(shù)不等。據(jù)統(tǒng)計(jì):
例題3建模
目標(biāo)函數(shù):min Z=x1+x2+x3+x4+x5+x6
約束條件: x1+x2 ≥70
x2+x3 ≥60
x3+x4 ≥ 50
x4+x5 ≥20
x5+x6 ≥30
非負(fù)性約束:xj ≥0,j=1,2,…6
歸納:線性規(guī)劃的一般模式
目標(biāo)函數(shù):max(min)Z=c1x1+c2x2+c3x3+…+cnxn
約束條件:a11x1+a12x2+a13x3+…+a1nxn ≤(= ≥)b1
a21x1+a22x2+a23x3+…+a2nxn ≤(= ≥)b2
… … … …
am1x1+am2x2+am3x3+…+amnxn ≤(= ≥)bn
非負(fù)性約束:x1 ≥0,x2 ≥0,…,xn ≥0
2.1.2線性規(guī)劃圖解法
由中學(xué)知識(shí)可知:y=ax+b是一條直線,同理:Z=70x1+120x2→x2=70/120x1-Z/120也是一條直線,以Z為參數(shù)的一族等值線。
9x1+4x2 ≤360 → x1 ≤360/9-4/9x2
是直線 x1=360/9-4/9x2 下方的半平面。所有半平面的交集稱之為可行域,可行域內(nèi)的任意一點(diǎn),就是滿足所有約束條件的解,稱之為可行解。
例1圖示
.
概念
概念:
1、可行解:滿足所有約束條件的解。
2、可行域:即可行解的集合。所有約束條件的交集,也就是各半平面的公共部分。滿足所有約束條件的解的集合,稱為可行域。
3、基解:約束條件的交點(diǎn)稱為基解(直觀)
4、基可行解:基解當(dāng)中的可行解。
5、凸集:集合內(nèi)任意兩點(diǎn)的連線上的點(diǎn)均屬于這個(gè)集合。如:實(shí)心球、三角形
結(jié)論
可行域是個(gè)凸集
可行域有有限個(gè)頂點(diǎn)
最優(yōu)值在可行域的頂點(diǎn)上達(dá)到
無窮多解的情形
無界解情形
無解情形
2.1.3線性規(guī)劃的標(biāo)準(zhǔn)型
代數(shù)式maxZ=c1x1+c2x2+…+cnxn
a11x1+a12x2+…+a1nxn=b1
a21x1+a22x2+…+a2nxn=b2
… … …
am1x1+am2x2+…+amnxn=bm
xj ≥0 j=1,2,…,n
線性規(guī)劃的標(biāo)準(zhǔn)型
和式:maxZ=∑cjxj
∑aijxj=bi i=1,2,…,m
xj ≥0 j=1,2,…,n
線性規(guī)劃的標(biāo)準(zhǔn)型
向量式:maxZ=CX
∑pjxj=bi i=1,2,…,m
xj ≥0 j=1,2,…,n
C=(c1,c2,c3,…,cn)
X=(X1,X2,X3,…,Xn) T
線性規(guī)劃的標(biāo)準(zhǔn)型
矩陣式: maxZ=CX AX=b X ≥0
其中: b=(b1,b2,…,bm)T
a11 a12 ….a1n
A= a21 a22 … a2n
… … …
am1 am2 …amn
標(biāo)準(zhǔn)型的特征
目標(biāo)函數(shù)極大化
約束條件為等式
決策變量非負(fù)
非標(biāo)準(zhǔn)型轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)型
目標(biāo)函數(shù)極小化轉(zhuǎn)為極大化:
minZ=-max(-Z) ,一個(gè)數(shù)的極小化等價(jià)于其相反數(shù)的極大化。
不等式約束的轉(zhuǎn)化: ∑aijxj≤bi 加入松弛變量
∑aijxj≥bi 減去剩余變量
非正變量:即xk ≤0 則令x’k =- xk
自由變量:即xk無約束,令xk= x’k-x”k
非標(biāo)準(zhǔn)型轉(zhuǎn)化舉例之一
maxZ=70X1+120X2 maxZ=70X1+120X2
9X1+4X2≤360 9X1+4X2+X3=360
4X1+5X2 ≤200 4X1+5X2 +x4=200
3X1+10X2 ≤300 3X1+10X2+x5 =300
X1≥0 X2≥0 Xj≥0 j=1,2,…,5
非標(biāo)準(zhǔn)型轉(zhuǎn)化舉例之二
minZ=x1+2x2-3x3 maxZ’=x’1-2x2+3(x’3-x”3)
x1+x2+x3 ≤9 -x’1+x2+x’3- x”3 + x4=9
-x1-2x2+x3 ≥2 x’1-2x2+x’3 -x”3 - x5= 2
3x1+x2-3x3=5 - 3x’1+x2-3(x’3 - x”3 )=5
x1 ≤0 x2 ≥0 x3無約束 x’1 ≥ 0 x2 ≥0 x’3 ≥0
x”3 ≥0 x4≥0 x5≥0
2.1.4基可行解
基的概念:如前所述LP標(biāo)準(zhǔn)型
和式:maxZ= ∑cjxj ∑aijxj=bi xj ≥0 j=1,2,…,n
矩陣式:maxZ=CX AX=b X ≥0
約束方程的系數(shù)矩陣A的秩為m,且m<n。設(shè)A=B+N ,B是A中mm階非奇異子矩陣,則稱B是LP的一個(gè)基,即:B是A中m個(gè)線性無關(guān)向量組。
基解的概念
不失一般性,設(shè)B是A的前m列,即B=(p1,p2,…,pm),其相對應(yīng)的變量XB=(x1,x2,…,xm)T,稱為基變量;其余變量XN=(Xm+1,…,Xn)T稱為非基變量。令所有非基變量等于零,則X=(x1,x2,…xm,0,…,0)T稱為基解 。
基可行解的概念
基可行解:基解可正可負(fù),負(fù)則不可行(違背非負(fù)性約束條件),稱滿足所有約束條件的基解為基可行解。
退化的基可行解:若某個(gè)基變量取值為零,則稱之為退化的基可行解。
基解的數(shù)目:最多Cmn=n!/m!(n-m)!
例題6 基可行解說明
maxZ=70X1+120X2 P1 P2 P3 P4 P5
9X1+4X2+X3=360 9 4 1 0 0
4X1+5X2 +x4=200 A= 4 5 0 1 0
3X1+10X2+x5 =300 3 10 0 0 1
Xj≥0 j=1,2,…,5
這里m=3,n=5。 Cmn=10
例題6 基可行解說明
基(p3,p4,p5) ,令非基變量x1,x2=0,則基變量x3=360, x4=200, x5=300, 可行解
基(p2,p4,p5),令非基變量x1=0,x3=0基變量x2=90,x4=-250,x5=-600. 非可行解
基( p2,p3,p4 ),令非基變量x1,x5=0,則基變量x2=30, x3=240, x4=50,可行解(P21圖)
2.2單純形法
2.2.1初始基可行解的確定
從系數(shù)矩陣中找到一個(gè)可行基B,不妨設(shè)B由A的前m列組成,即B=(P1,P2,……Pm)。進(jìn)行等價(jià)變換--約束方程兩端分別左乘B-1 得
X1+ +a’1m+1xm+1+…+a’1nxn=b’1
x2+ +a’2m+1xm+1+…+a’2nxn=b’2
……………………………..
xm+a’mm+1xm+1+…+a’mnxn=b’m
令非基變量為0,得基可行解
X(0)=(b1’,b2’,……bm,0,……0)T z0=∑cibi’
2.2單純形法
2.2.2最優(yōu)性檢驗(yàn):LP經(jīng)過若干步迭代,成為如下形式:
X1+ +a’1m+1xm+1+…+a’1nxn=b’1 x1=b’1- ∑ a’1jxj
x2+ +a’2m+1xm+1+…+a’2nxn=b’2 x2=b’2- ∑a’2jxj
…………………………….. ……………..
xm+a’mm+1xm+1+…+a’mnxn=b’m xm=b’m- ∑a’mjxj
單純形法
一般性表示:xi=b’i- ∑a’ijxj i=1,2,…m 將xi代入目標(biāo)函數(shù)得:Z= ∑ cjxj
= ∑ cixi+ ∑ cjxj
= ∑ci( b’i- ∑a’ijxj ) + ∑ cjxj
= ∑cibi’+ ∑(cj- ∑ cia’ij)xj
令:σj= cj- ∑ cia’ij z0=∑cibi’ 則Z=z0+ ∑ σj xj
σj判別準(zhǔn)則 : σj ≤0 時(shí),達(dá)到最優(yōu)解
單純形法
2.2.2基變換
若存在σj ≥ 0,則取 max{σj } = σK ,相應(yīng)之非基變量XK若取非零,將使Z增加,故令XK 進(jìn)基。令XK≠0 ,其余非基變量保持為零。 XK 原是非基變量,取零值, 若 XK ≠0 將迫使某個(gè)原基變量為零,當(dāng)XK取值超過任意b’i / a’ik 時(shí),將破壞非負(fù)性條件,于是令θ = min {b’i / a’ik a’ik >0 } =b’L/ a’Lk 。
這時(shí)原基變量XL=0,由基變量變成非基變量,
a’Lk處在變量轉(zhuǎn)換的交叉點(diǎn)上,稱之為樞軸元素
單純形法解題舉例
單純形表的格式:
2.2.3單純形法的計(jì)算步驟
找到初始可行基,建立單純形表
計(jì)算檢驗(yàn)數(shù),若所有σj ≤0 則得最優(yōu)解,結(jié)束。否則轉(zhuǎn)下步
若某σK ≥ 0而P’K ≤0 ,則最優(yōu)解無界,結(jié)束。否則轉(zhuǎn)下步
根據(jù)max {σj } = σK 原則確定XK 進(jìn)基變量;根據(jù)θ規(guī)則 :θ = min {b’i / a’ik a’ik >0} = b’L/ a’Lk 確定XL為出基變量
以a’Lk 為樞軸元素進(jìn)行迭代,回到第二步
2.3單純形法的進(jìn)一步探討
2.3.1極小化問題直接求解:檢驗(yàn)數(shù)的判別由所有σj ≤0 即為最優(yōu),變?yōu)樗?sigma;j ≥ 0則為最優(yōu)。
人工變量法之一:大M法 人工變量價(jià)值系數(shù)M例
人工變量法之二:構(gòu)造目標(biāo)函數(shù),分階段求解例
2.3.2無窮多最優(yōu)解情形:非基變量檢驗(yàn)數(shù) σj= 0
2.3.3退化解的情形:有兩個(gè)以上 θ值相等
2.3.4單純形法的計(jì)算機(jī)求解
程序說明
應(yīng)用舉例
例題1
例題2
2.5LP應(yīng)用舉例之一
例13合理下料問題
料長7.4米,截成2.9、2.1、1.5米各200根。如何截取余料最少?關(guān)鍵:設(shè)變量。
應(yīng)用舉例之二
例14混合配方問題
A、B、C、D四種原料配制三種產(chǎn)品,三類約束:技術(shù)要求、原料限量、市場容量。已知產(chǎn)品價(jià)格和原料價(jià)格,求利潤最大的配方。關(guān)鍵:設(shè)變量。
應(yīng)用舉例之三
例15.滾動(dòng)投資問題
茲有100萬元閑錢,投資方向有四:
應(yīng)用舉例之四
例16動(dòng)態(tài)生產(chǎn)計(jì)劃問題
工廠做n個(gè)月的生產(chǎn)計(jì)劃,第j月需求量dj、正常生產(chǎn)能力aj、加班生產(chǎn)能力bj、正常生產(chǎn)成本cj、加班生產(chǎn)成本ej、庫存能力為I、庫存費(fèi)用hj,設(shè)期初、期末庫存為零。求費(fèi)用最小的生產(chǎn)計(jì)劃。
設(shè)第月正常生產(chǎn)xj件,加班生產(chǎn)件yj,存儲(chǔ)zj件。則:
本期生產(chǎn)+上期庫存-本期庫存=本期需求
第三章 對偶問題與靈敏度分析
要求:
了解LP對偶問題的實(shí)際背景
了解對偶問題的建立規(guī)則與基本性質(zhì)
掌握對偶最優(yōu)解的計(jì)算及其經(jīng)濟(jì)解釋
掌握LP的靈敏度分析
理解計(jì)算機(jī)輸出的影子價(jià)格與靈敏度分 析的內(nèi)容
3.1 對偶問題
3.1.1 對偶問題的提出
回顧例題1: 現(xiàn)在A、B兩產(chǎn)品銷路不暢,可以將所有資源出租或外賣,現(xiàn)在要談判,我們的價(jià)格底線是什么?
對偶模型
設(shè)每個(gè)工時(shí)收費(fèi)Y1元,設(shè)備臺(tái)時(shí)費(fèi)用Y2元,原材料附加費(fèi)Y3元。
出租收入不低于生產(chǎn)收入:
9y1+4y2+3y3 ≥70
4y1+5y2+10y3 ≥120
目標(biāo):ω=360y1+200y2+300y3
出租收入越多越好?至少不低于某數(shù)
原問題與對偶問題之比較
原問題: 對偶問題:
maxZ=70X1+120X2 minω=360y1+200y2+300y3
9X1+4X2≤360 9y1+4y2+3y3 ≥70
4X1+5X2 ≤200 (3.1) 4y1+5y2+10y3 ≥120 (3.2)
3X1+10X2 ≤300 y1 ≥0, y2 ≥0, y3 ≥0
X1≥0 X2≥0
3.1.2對偶規(guī)則
原問題一般模型: 對偶問題一般模型:
maxZ=CX min ω=Yb
AX ≤b YA ≥C
X ≥0 Y ≥0
對偶規(guī)則
原問題有m個(gè)約束條件,對偶問題有m個(gè)變量
原問題有n個(gè)變量,對偶問題有n個(gè)約束條件
原問題的價(jià)值系數(shù)對應(yīng)對偶問題的右端項(xiàng)
原問題的右端項(xiàng)對應(yīng)對偶問題的價(jià)值系數(shù)
原問題的技術(shù)系數(shù)矩陣轉(zhuǎn)置后為對偶問題系數(shù)矩陣
原問題的約束條件與對偶問題方向相反
原問題與對偶問題優(yōu)化方向相反
對偶規(guī)則
.
對偶規(guī)則簡捷記法
原問題標(biāo)準(zhǔn)則對偶問題標(biāo)準(zhǔn)
原問題不標(biāo)準(zhǔn)則對偶問題不標(biāo)準(zhǔn)
例題2 max ω=7y1+4y2-2y3
minZ=3x1+2x2-6x3+x5 2y1+ y2- y3 ≤3
2x1+x2-4x3+x4+3x5 ≥7 y1 +3y3 ≤2
x1+ 2x3 -x4 ≤ 4 -4y1+ 2y2 ≤-6
-x1+3x2 -x4+ x5 =-2 y1 -y2 -y3 ≥ 0
x1,x2,x3 ≥0; 3y1 +y3=1
x4 ≤ 0;x5無限制 y1 ≥ 0y2 ≤ 0y3 無約束
3.1.3對偶問題的基本性質(zhì)
對稱性:對偶問題的對偶問題是原問題
弱對偶性:極大化原問題的任一可行解的目標(biāo)函數(shù)值,不大于其對偶問題任意可行解的目標(biāo)函數(shù)值 (鞍型圖)
無界性:原問題無界,對偶問題無可行解
對偶定理:若一個(gè)問題有最優(yōu)解,則另一問題也有最優(yōu)解,且目標(biāo)函數(shù)值相等。若原問題最優(yōu)基為B,則其對偶問題最優(yōu)解Y*=CBB-1
3.1.4對偶最優(yōu)解的經(jīng)濟(jì)解釋—影子價(jià)格
Z= ω=CX=Yb Z/ b=(Yb)’=Y
Z=Yb= ∑yibi的意義:Y是檢驗(yàn)數(shù)的反數(shù)。在Y確定的前提下,每增加一個(gè)單位的i種資源,對目標(biāo)函數(shù)的貢獻(xiàn)。
結(jié)合例題1講解影子價(jià)格:y1=0:第一種資源過剩
y2=13.6:設(shè)備臺(tái)時(shí)最緊張,每增加一個(gè)臺(tái)時(shí), 利潤增加13.6元。y3=5.2…
影子價(jià)格所含有的信息: 1、資源緊缺狀況
2、確定資源轉(zhuǎn)讓基價(jià)
參見:P40 3、取得緊缺資源的代價(jià)
3.2靈敏度分析
為什么進(jìn)行靈敏度分析?
靈敏度分析的兩把尺子:
σj =Cj-CBB-1pj≤ 0; xB= B-1b ≥0
3.2.1 價(jià)值系數(shù)的靈敏度分析
Cj變化到什么程度可以保持最優(yōu)基不變?用
(參看P96)
例題4: 87.5 ≤ C2 ≤ 233.33;36 ≤ C1 ≤ 96
靈敏度分析
右端項(xiàng)的靈敏度分析:
bi變化到什么程度可以保持最優(yōu)基不變?用尺度
xB= B-1b ≥0
例題5: 1 -3.12 1.16 360
B-1b= 0 0.4 -0.2 200 ≥0
0 -0.12 0.16 b3
b3的變化范圍:227.586 ≤ b3 ≤ 400
其它形式的靈敏度分析
新產(chǎn)品的分析:
在資源結(jié)構(gòu)沒有變化的條件下,是否生產(chǎn)這種新 產(chǎn)品,就看它的競爭力如何。
例題6:新增一種C產(chǎn)品,單位利潤110元,使用勞動(dòng)力6工時(shí),設(shè)備5臺(tái)時(shí),原材料7公斤,問要否調(diào)整產(chǎn)品結(jié)構(gòu)?
先算檢驗(yàn)數(shù)σj =Cj-CBB-1pj
σ6=C6-YP6=110-(0,13.6,5.2)(6,5,7)T = 110-104.4=5.6 大于零,有利可圖,將P6左乘B-1,加入到末表之中,繼續(xù)迭代,直到求得最優(yōu)解。
3.3用計(jì)算機(jī)進(jìn)行靈敏度分析
例題7 參見P102
習(xí)題課:
P78——2.10
(1)唯一最優(yōu)解:H3 ≤ 0 ,H5≤ 0 , H1 ≥0
(2)無窮多最優(yōu)解: H3=0, H1 ≥0, H5 0 , H2>0
或 H5=0, H1 ≥0, H3 0, H4>0
(3)無界解: H5≥0, H4 0 , H1 ≥0, H3 0
(4)退化最優(yōu)解: H1=0 , H3 0 , H5 0
(5)非最優(yōu)解,X1進(jìn)基,X2出基:
H1 ≥0, H3>0 , H2>0,
習(xí)題課:
P79——2.11
1、對 2、錯(cuò),可能有最優(yōu)解 3、對
4、對 5、錯(cuò) 6、錯(cuò) 7、錯(cuò)在“可行”
8、對 9、錯(cuò)
習(xí)題課:
P81——2.16
設(shè)白天電視廣告X1個(gè),黃金時(shí)間電視廣告X2個(gè),廣播廣告X3個(gè),雜志廣告X4個(gè)
maxZ=40X1+90X2+50X3+2X4
8X1+15X2+6X3+3X4 ≤16
30X1+40X2+20X3+X4 ≥200
8X1+15X2 ≤10
X1 ≥3 X2 ≥2
X3 ≥5 X3 ≤10
X4 ≥5 X4 ≤10 X j≥0 j=1、2、3、4
習(xí)題課:
P81——2.17
設(shè)A產(chǎn)品生產(chǎn)X1單位,B產(chǎn)品生產(chǎn)X2單位,C產(chǎn)品銷毀X3單位
maxZ=5X1+10X2+3(2X2-X3)-1X3
2X1+3X2 ≤200
3X1+4X2 ≤240
2X2-X3 ≤10 X1、X2、X3 ≥0
習(xí)題課:
P107——3.2
1、對,根據(jù)若對偶性
2、對,同上
3、對,同上
4、對,因?yàn)橛白觾r(jià)格是每增加一個(gè)單位的某種資源,對目標(biāo)函數(shù)的貢獻(xiàn)程度
5、對,根據(jù)強(qiáng)對偶定理
習(xí)題課
P107——3.5 注:目標(biāo)函數(shù)為最大化
1、這是線性規(guī)劃的逆運(yùn)算
對偶問題最優(yōu)解 :
Y1=4、Y2=2、Y3=0、Y4=4、Y5=0
習(xí)題課
P109——3.8
1、原問題的最優(yōu)解:X1=6,X5=10,其余為零;對偶問題最優(yōu)解:Y1=2,Y2=0
C1的變化范圍:以C1代入末表, C1 ≥1
右端項(xiàng)變化范圍: xB= B-1b ≥0
b1 ≥-6,b2≥-10
暨南大學(xué)運(yùn)籌學(xué)課件
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