第二章线性规划(LP).doc

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第二章 线性规划(LP) §2.1 线性规划数学模型的建立 LP问题提出:苏联:康德洛维奇 1939 一、线性规划数学模型的三要素: 1.决策变量(decision variable):决策问题待定的量值。用字母(例如X1,X2,···,Xn)来表示可控制的因素。每一组决策变量的实际值就表示一个具体方案。 2.目标函数(objective function):MaxZ=CX 或 MinZ=CX;(衡量决策优劣的准则) 特点:(1)单一目标;(2)关于决策变量的线性函数。(定义:课本P20) 3.约束条件(constraint conditions):s.t. (subject to) 受制于约束;AX≤(≥,=)b 特点:若干关于决策变量的线性函数。 二、LP数学模型的一般形式 (1)繁写形式 目标函数:Max (Min)z = c1 x1 + c2 x2 + … + cn xn 约束条件: a11 x1 + a12 x2 + … + a1n xn ≤ ( =, ≥ )b1 a21 x1 + a22 x2 + … + a2n xn ≤ ( =, ≥ )b2 s.t. …… …… am1 x1 + am2 x2 + … + amn xn ≤ ( =, ≥ )bm x1 ,x2 ,… ,xn ≥ 0 (2)向量形式 目标函数:Max (Min) z = CX ≤(≥,=)b Xj≥ 0 (j=1,2, …,n) 其中,C=(c1 , c2 , … , cn )(价值向量) X= (x1 , x2 , … , xn )T(决策变量向量) b=(b1 , b2 , … , bm )T (限定向量) pj= (a1j , a2j … amj ) T (约束条件系数列向量) 注:矩阵相乘条件:左列=右行 (3)矩阵形式★ 目标函数:Max (Min) z = CX 约束条件: AX ≤ ( =, ≥ )b X≥ 0 其中,C=(c1 , c2 , … , cn )(价值向量) X= (x1 , x2 , … , xn )T(决策变量向量) b=(b1 , b2 , … , bm )T (限定向量、资源向量) a11 a12 … a1n a21 a22 … a2n (系数矩阵) A= …… am1 am2 … amn 三、建模的一般步骤 前提假设:假设模型中有n个决策变量,m个约束条件。 1.分析问题,设出决策变量 根据实际问题定义决策变量( x1 ,x2 ,… ,xn ), 2.根据所提问题列出目标函数 目标函数一般表达式: MaxZ (或 MinZ)= c1 x1 + c2 x2 + … + cn xn 注:目标函数是一个用决策变量表示的线性函数,其有两种基本形式:最大化目标或最小化目标。 本例中,目标函数为: 3.根据已知条件列出所有约束条件 例1.[生产计划安排问题]某工厂在计划期内要安排Ⅰ、Ⅱ两种产品的生产,已知生产单位产品所需的设备台时及A、B两种原材料的消耗、资源的限制,单位产品的获利,如下表所示: 问题:计划期内工厂应分别生产多少单位Ⅰ、Ⅱ产品才能使工厂获利最多? 解:设工厂在计划期内应安排生产产品ⅠX1件, 产品ⅡX2件。 Max z = 50 x1 + 100 x2 x1 + x2 ≤ 300 s.t. 2 x1 + x2 ≤ 400 x2 ≤ 250 x1 , x2 ≥ 0

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