一章一节模型与图解法讲解

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1、第一节 线性规划的模型与图解法 一、线性规划问题及其数学模型 1、线性规划的问题 在生产管理和经营活动中经常需要解决:如何 合理地利用有限的资源,以得到最大的效益。 例1 某工厂可生产甲、乙两种产品,需消耗煤 、电、油三种资源。现将有关数据列表如下: 试拟订使总收入最大的生产方案。 资源单耗 产品 资源 甲 乙资源限量 煤 电 油 9 4 4 5 3 10 360 200 300 单位产品价格 7 12 2、线性规划模型的三要素 3.约束条件:为实现优化目标需受到的限制,用 决策变量的等式或不 等式表示; 1.决策变量:需决策的量,即待求的未知数; 2.目标函数:需优化的量,即欲达的目标,用决

2、 策变量的表达式表示; 目标函数:总收入,记为z,则z=7x1+12x2,为体现对其 追求极大化,在z 的前面冠以极大号Max; 决策变量:甲、乙产品的计划产量,记为 ; 在本例中 约束条件:分别来自资源煤、电、油限量的约束,和产 量非负的约束,表示为 解:设安排甲、乙产量分别 为 ,总收入为 , 则模型为: 线性规划模型的一个基本特点: 目标和约束均为变量的线性表达式 如果模型中出现如 的非线性表达式,则属于非线性规划。 例2 某市今年要兴建大量住宅,已知有三种住宅体系可以 大量兴建,各体系资源用量及今年供应量见下表: 要求在充分利用各种资源条件下使建造住宅的总面积为最 大(即求安排各住宅多

3、少m2),求建造方案。 水泥 (公斤/m2) 4000 (千工日) 147000 (千块) 150000 (吨) 20000 (吨) 110000 (千元) 资源限量 3.518025120大模住宅 3.019030135壁板住宅 4.521011012105砖混住宅 人工 (工日/m2) 砖 (块/m2) 钢材 (公斤/m2) 造价 (元/m2) 资源 住宅体系 解: 设今年计划修建砖混、壁板、大模住宅各为 x1,x2,x3 m2, z为总面积,则本问题的数学模型为: 前苏联的尼古拉也夫斯克城住宅兴建计划采用了上述模型,共用了12个变量,10个约束条件。 练习:某畜牧厂每日要为牲畜购买饲料以

4、使其获取A、B、C、D四种养分。市场上 可选择的饲料有M、N两种。有关数据如下: 试决定买M与N二种饲料各多少公斤而使支出的总费用为最少? 4 10 售价 0.4 0.6 2.0 1.7 牲畜每日每头需要量 0 0.1 0.2 0.1N 0.1 0 0.1 0.2 M 每公斤含营养成分 A B C D 饲料 解:设购买M、N饲料各为 ,则 3.线性规划模型的一般形式:(以MAX型、 约束为例 ) 决策变量: 目标函数: 约束条件: 则模型可表示为 模型一般式的矩阵形式 记 回顾例1的模型 其中 表示决策变量的向量; 表示产品的价格向量; 表示资源限制向量; 表示产品对资源的单耗系数矩阵 。 一

5、般地 中 称为决策变量向量, 称为价格系数向量, 称为技术系数矩阵, 称为资源限制向量。 二、线性规划模型的图解法 n图解法是用画图的方式求解线性规划的一 种方法。它虽然只能用于解二维(两个变 量)的问题,但其主要作用并不在于求解 ,而是在于能够直观地说明线性规划解的 一些重要性质。 1. 图解法的步骤 (1)做约束的图形 先做非负约束的图形; 再做资源约束的图形。 以例1为例,其约束为 问题:不等式的几何意义是什么?怎样做图? (1)做约束的图形 先做非负约束的图形; 再做资源约束的图形。 以例1为例,其约束为 各约束的公共部分即 模型的约束,称可行域。 1. 图解法的步骤 (2)做目标的图

6、形 对于目标函数 任给 二不同的值, 便可做出相应的二 直线,用虚线表示。 以例1为例,其目标为 ,分别令 ,做出 相应的二直线,便可看出 增大的方向。 (3)求出最优解 将目标直线向使目 标 优化的方向移,直 至可行域的边界为止, 这时其与可行域的“切” 点 即最优解。 如在例1中, 是可行域的一个角点, 经求解交出 的 二约束直线联立的方程 可解得 由图解法的结果得到例1的最优解 , 还可将其代入目标函数求得相应的最优目标值 。说明当甲产量安排 20 个单位,乙产量安排 24 个单位时,可获得 最大的收入 428。 练习:用图解法求解 下面的线性规划。 问题:在上两例中 多边形,而且是“凸

7、”形的多边形。 最优解在什么位置获得? 在边界,而且是在某个顶点获得。 线性规划的可行域是一个什么形状? 2. 由图解法得到线性规划解的一些特性 (1)线性规划的约束集(即可行域)是一个凸多 面体。 凸多面体是凸集的一种。所谓凸集是指:集中任两点的连线仍属 此集。试判断下面的图形是否凸集: 凸集中的“极点”,又称顶点或角点,是指它属于凸集,但不能表示成集中某二点连线的内点。如多 边形的顶点。 (2)线性规划的最优解(若存在的话)必能在 可行域的角点获得。 因为,由图解法可知,只有当目标直线平移到边界时, 才能使目标 z 达到最大限度的优化。 问题:本性质有何重要意义? 它使得在可行域中寻优的工作由“无限”上升为“有 限”,从而为线性规划的算法设计提供了重要基础。 (3)线性规划解的几种情形 唯一最优解 多重最优解 无解 无有限最优解(无界解)

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