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1_LP及单纯形法
第一章 线性规划与单纯形法 第一节 线性规划的基本概念 第二节 线性规划的标准形式和解的性质 第三节单纯形法 第四节 初始可行基的求法——人工变量 第五节 线性规划应用举例 线性规划是运筹学中应用最广泛的方法之一。自从1947年G.B.Dantzig发明了求解线性规划的单纯形方法后,线性规划已被广泛地应用于解决经济管理和工业生产中遇到的实际问题。曾经有人进行过调查,在世界500家最大的企业中,有85%的企业使用过线性规划解决经营管理中遇到的复杂问题。线性规划的使用已为使用者节约了数以亿万计的资金。 线性规划实质上是解决稀缺资源在有竞争的使用中如何进行最优分配的问题。这类最优分配问题大部分是从经营管理中引出的,例如:产品的最优组合,生产排序,最优投资方案,人力资源分配等。在这类问题中,一个共性的问题是一些稀缺或有限的资源必须被分配到一些指定的生产活动中去,而这些资源的使用会伴随着费用或效益的发生。线性规划可用于合理分配这些资源,并使付出的费用最小或获得的收益最大。 在本章中我们将首先介绍什么是线性规划问题,线性规划问题的数学表达式,简单线性规划问题的图解法等线性规划的基本概念,然后介绍线性规划的基本理论和求解线性规划的单纯形方法。 第一节 线性规划的基本概念一、线性规划的数学模型 线性规划主要解决两类问题: ——在资源一定的条件下,怎样合理的安排资源,使得在现有条件下,赢得最大利益。 例题1. 1 ——完成任务固定,怎样合理的安排人力、物力和财力等的情况下,使得在现有条件下,赢得最小成本,间接获得最大利润。 例题1. 2 例题1. 1 如何排产,获利最大? 解:将一个实 际问题模型化 需要四步: 例题1. 2 如何制定产品配方,满足质量要求并且成本最低。 解: Step1确定决策变量:使用原料甲x1件,原料乙x2件,原料丙x3件。 Step2 确定目标函数:MinZ=2 x1+ 2x2 + 3x3 Step3 确定约束方程: 20x1+ 40x2 ≥ 10 10x1 + 20x3 ≥ 8 Step4 确定变量自身约束: x1,x2 ,x3 ≥0 例题1. 3 捷运公司在下一年度的1~4月份的4个月内拟租用仓库堆放物资。已知各月份所需仓库面积列于下表1。仓库租借费用随合同期而定,期限越长,折扣越大,具体数字见表2。租借仓库的合同每月初都可办理,每份合同具体规定租用面积和期限。因此该厂可根据需要,在任何一个月初办理租借合同。每次办理时可签一份合同,也可签若干份租用面积和租用期限不同的合同。试确定该公司签订租借合同的最优决策,目的是使所租借费用最少。 解:Step1确定决策变量: 设:设xij 表示捷运公司在第i (i=1,2,3,4)月初签订的租期为j (j=1,2,3,4)个月的仓库面积的合同(单位为100m2) Step2 确定目标函数: MinZ=2800× ( x11+ x21 + x31 + x41)+4500 × ( x12+ x22 + x32)+ 6000 × ( x13+ x23 )+7300× x14 Step3 确定约束方程: x11+ x12 + x13 + x14 ≥ 15 x12 + x13 + x14 +x21 + x22 + x23 ≥ 10 x13 + x14 +x22 + x23+ x31+ x32 ≥ 20 x14 +x23+ x32 + x41 ≥ 12 Step4 确定变量自身约束: xij ≥0, i= 1,2,3,4,j=1,2,3,4 二、图解法(解的几何表示) 应用条件:只有2个决策变量的线性规划。 分析解的情况: (1) 可行域为封闭有界区域 (2)可行域为非封闭有界区域 (3)可行域为空集 LP问题标准形式的特征是: MaxZ= s.t. =bi, i= 1,2, … m xj≥0 , j= 1,2, … n 二、LP的基可行解的概念: LP矩阵形式标准型: 基:若B满足上述条件之一, 则称B为线性规划问题的一个基。 例题:1.5 求解线性规划 请列出其所有
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