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第章 线性规划的图解法复习
第2章 思考题 什么是线性规划问题? 如何用图解法求解线性规划问题? 图解法的优点和不足是什么? 为什么要进行灵敏度分析? 第二章 线性规划的图解法 §1 问题的提出 §2 图解法 §3 图解法的灵敏度分析 第二章 线性规划的图解法 在管理中一些典型的线性规划应用: 合理利用线材问题:如何在保证生产的条件下,下料最少 配料问题:在原料供应量的限制下如何获取最大利润 投资问题:从投资项目中选取方案,使投资回报最大 产品生产计划:合理利用人力、物力、财力等,使获利最大 劳动力安排:用最少的劳动力来满足工作的需要 运输问题:如何制定调运方案,使总运费最小 第二章 线性规划的图解法 §1 问题的提出 §1 问题的提出 建模过程 1.理解要解决的问题,了解解题的目标和条件; 2.定义决策变量( x1 ,x2 ,… ,xn ),每一组值表示一个方案; 3.用决策变量的线性函数形式写出目标函数,确定最大化或最小化目标; 4.用一组决策变量的等式或不等式表示解决问题过程中必须遵循的约束条件 一般形式 目标函数: Max (Min) z = c1 x1 + c2 x2 + … + cn xn 约束条件: s.t. a11 x1 + a12 x2 + … + a1n xn ≤ ( =, ≥ )b1 a21 x1 + a22 x2 + … + a2n xn ≤ ( =, ≥ )b2 …… …… am1 x1 + am2 x2 + … + amn xn ≤ ( =, ≥ )bm x1 ,x2 ,… ,xn ≥ 0 例1.目标函数: Max z = 50 x1 + 100 x2 约束条件: s.t. x1 + x2 ≤ 300 (A) 2 x1 + x2 ≤ 400 (B) x2 ≤ 250 (C) x1 ≥ 0 (D) x2 ≥ 0 (E) §2 图 解 法 (1)分别取决策变量X1 , X2 为坐标向量建立直角坐标系。在直角坐标系里,图上任意一点的坐标代表了决策变量的一组值,例1的每个约束条件都代表一个半平面。 §2 图 解 法 (2)对每个不等式(约束条件),先取其等式在坐标系中作直线,然后确定不等式所决定的半平面。 §2 图 解 法 (3)把五个图合并成一个图,取各约束条件的公共部分,如图2-1所示。 §2 图 解 法 (4)目标函数z=50x1+100x2,当z取某一固定值时得到一条直线,直线上的每一点都具有相同的目标函数值,称之为“等值线”。平行移动等值线,当移动到B点时,z在可行域内实现了最大化。A,B,C,D,E是可行域的顶点,对有限个约束条件则其可行域的顶点也是有限的。 §2 图 解 法 得到最优解: x1 = 50, x2 = 250 最优目标值 z = 27500 §2 图 解 法 重要结论: 如果线性规划有最优解,则一定有一个可行域的顶点对应一个最优解; 无穷多个最优解。若将例1中的目标函数变为max z=50x1+50x2,则线段BC上的所有点都代表了最优解; 无界解。即可行域的范围延伸到无穷远,目标函数值可以无穷大或无穷小。一般来说,这说明模型有错,忽略了一些必要的约束条件; 无可行解。若在例1的数学模型中再增加一个约束条件4x1+3x2≥1200,则可行域为空域,不存在满足约束条件的解,当然也就不存在最优解了。 §3 图解法的灵敏度分析 线性规划的标准化 一般形式 目标函数: Max (Min) z = c1 x1 + c2 x2 + … + cn xn 约束条件: s.t. a11 x1 + a12 x2 + … + a1n xn ≤ ( =, ≥ )b1 a21 x1 + a22 x2 + … + a2n xn ≤ ( =, ≥ )b2 …… ……
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