第一章线性规划

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1、-1-第一章 线性规划1 线性规划在人们的生产实践中，经常会遇到如何利用现有资源来安排生产，以取得最大经济效益的问题。此类问题构成了运筹学的一个重要分支数学规划，而线性规划(Linear Programming 简记 LP)则是数学规划的一个重要分支。自从 1947 年 G. B. Dantzig 提出求解线性规划的单纯形方法以来，线性规划在理论上趋向成熟，在实用中日益广泛与深入。特别是在计算机能处理成千上万个约束条件和决策变量的线性规划问题之后，线性规划的适用领域更为广泛了，已成为现代管理中经常采用的基本方法之一。1.1 线性规划的实例与定义例 1 某机床厂生产甲、乙两种机床，每台销售后的利

2、润分别为 4000 元与 3000元。生产甲机床需用 机器加工，加工时间分别为每台 2 小时和 1 小时；生产乙BA、机床需用 三种机器加工，加工时间为每台各一小时。若每天可用于加工的C、机器时数分别为 机器 10 小时、 机器 8 小时和 机器 7 小时，问该厂应生产甲、C乙机床各几台，才能使总利润最大？上述问题的数学模型：设该厂生产 台甲机床和 乙机床时总利润最大，则1x2x应满足21,x（目标函数） (1)2134maxzs.t.（约束条件） （2）0,7821x这里变量 称之为决策变量， （1）式被称为问题的目标函数， （2）中的几个不等21,x式是问题的约束条件，记为 s.t.(即

3、subject to)。上述即为一规划问题数学模型的三个要素。由于上面的目标函数及约束条件均为线性函数，故被称为线性规划问题。总之，线性规划问题是在一组线性约束条件的限制下，求一线性目标函数最大或最小的问题。在解决实际问题时，把问题归结成一个线性规划数学模型是很重要的一步，但往往也是困难的一步，模型建立得是否恰当，直接影响到求解。而选取适当的决策变量，是我们建立有效模型的关键之一。1.2 线性规划的 Matlab 标准形式线性规划的目标函数可以是求最大值，也可以是求最小值，约束条件的不等号可以是小于号也可以是大于号。为了避免这种形式多样性带来的不便，Matlab 中规定线性规划的标准形式为 b

4、AxxcT tha su min其中 和 为 维列向量， 为 维列向量， 为 矩阵。cxbnm例如线性规划 xxcT ta s a-2-的 Matlab 标准型为bAxxcT tha su min1.3 线性规划问题的解的概念一般线性规划问题的标准型为(3)njjxcz1i(4)jiji mba,2 s.t L可行解 满足约束条件（4）的解 ，称为线性规划问题的可行),(21nxx解，而使目标函数（3）达到最小值的可行解叫最优解。可行域 所有可行解构成的集合称为问题的可行域，记为 。R1.4 线性规划的图解法 4 6 8 0123456789 0 ) 图解法简单直观，有助于了解线性规划问题求解

5、的基本原理。我们先应用图解法来求解例 1。如上图所示，阴影区域即为 LP 问题的可行域 R。对于每一固定的值 ，z使目标函数值等于 的点构成的直线称为目标函数等位线，当 变动时，我们得到一z z族平行直线。让等位线沿目标函数值减小的方向移动，直到等位线与可行域有交点的最后位置，此时的交点（一个或多个）即为 LP 的最优解。对于例 1，显然等位线越趋于右上方，其上的点具有越大的目标函数值。不难看出，本例的最优解为 ，最优目标值 。Tx)6,2(*26*z从上面的图解过程可以看出并不难证明以下断言：（1）可行域 可能会出现多种情况。 可能是空集也可能是非空集合，当 非RRR空时，它必定是若干个半平

6、面的交集（除非遇到空间维数的退化） 。 既可能是有界区域，也可能是无界区域。（2）在 非空时，线性规划既可以存在有限最优解，也可以不存在有限最优解（其目标函数值无界） 。（3）R 非空且 LP 有有限最优解时，最优解可以唯一或有无穷多个。（4）若线性规划存在有限最优解，则必可找到具有最优目标函数值的可行域的“顶点” 。-3-上述论断可以推广到一般的线性规划问题，区别只在于空间的维数。在一般的维空间中，满足一线性等式 的点集被称为一个超平面，而满足一线性不nniibxa1等式 （或 ）的点集被称为一个半空间（其中 为一iibxa1nii1 ),(1naL维行向量， 为一实数） 。有限个半空间的交

7、集被称为多胞形，有界的多胞形又被称为多面体。易见，线性规划的可行域必为多胞形（为统一起见，空集 也被视为多胞形） 。在一般 维空间中，要直接得出多胞形“顶点”概念还有一些困难。二维空间中的顶n点可以看成为边界直线的交点，但这一几何概念的推广在一般 维空间中的几何意义n并不十分直观。为此，我们将采用另一途径来定义它。定义 1 称 维空间中的区域 为一凸集，若 及 ，有nRRx21,)1,0(。Rx2)(定义 2 设 为 维空间中的一个凸集， 中的点 被称为 的一个极点，若不存在 及 ，使得 。1、 )1,0( 21)(x定义 1 说明凸集中任意两点的连线必在此凸集中；而定义 2 说明，若 是凸集

8、x的一个极点，则 不能位于 中任意两点的连线上。不难证明，多胞形必为凸集。Rx同样也不难证明，二维空间中可行域 的顶点均为 的极点（ 也没有其它的极点） 。RR1.5 求解线性规划的 Matlab 解法单纯形法是求解线性规划问题的最常用、最有效的算法之一。单纯形法是首先由George Dantzig 于 1947 年提出的，近 60 年来，虽有许多变形体已被开发，但却保持着同样的基本观念。由于有如下结论：若线性规划问题有有限最优解，则一定有某个最优解是可行区域的一个极点。基于此，单纯形法的基本思路是：先找出可行域的一个极点，据一定规则判断其是否最优；若否，则转换到与之相邻的另一极点，并使目标函

9、数值更优；如此下去，直到找到某一最优解为止。这里我们不再详细介绍单纯形法，有兴趣的读者可以参看其它线性规划书籍。下面我们介绍线性规划的 Matlab 解法。Matlab5.3 中线性规划的标准型为bAxxcT suhta min基本函数形式为 linprog(c,A,b)，它的返回值是向量 的值。还有其它的一些函数调用形式（在 Matlab 指令窗运行 help linprog 可以看到所有的函数调用形式） ，如：x,fval=linprog(c,A,b,Aeq,beq,LB,UB,X0,OPTIONS)这里 fval 返回目标函数的值，Aeq 和 beq 对应等式约束 ，LB 和 UB 分b

10、eqxA*别是变量 的下界和上界， 是 的初始值，OPTIONS 是控制参数。 x0x例 2 求解下列线性规划问题3215maz-4-0,1527312x解 （i）编写 M 文件c=2;3;-5;a=-2,5,-1; b=-10;aeq=1,1,1;beq=7;x=linprog(-c,a,b,aeq,beq,zeros(3,1)value=c*x（ii ）将 M文件存盘，并命名为example1.m。（iii ）在Matlab指令窗运行example1 即可得所求结果。例3 求解线性规划问题 321 minxz0,684321x解 编写Matlab程序如下：c=2;3;1;a=1,4,2;3

11、,2,0;b=8;6;x,y=linprog(c,-a,-b,zeros(3,1)1.6 可以转化为线性规划的问题很多看起来不是线性规划的问题也可以通过变换变成线性规划问题来解决。如：例4 问题为 bAxxn t.s|min21L其中 ， 和 为相应维数的矩阵和向量。Tx1L要把上面的问题变换成线性规划问题，只要注意到事实：对任意的 ，存在ix满足0,ivu，iiiviiivux|事实上，我们只要取 ， 就可以满足上面的条件。2|i 2|iiix这样，记 ， ，从而我们可以把上面的问题Tn1LTnv1L变成niiivu1)(m0,t.sbA-5-2 运输问题(产销平衡)例 5 某商品有 个产地

12、、 个销地，各产地的产量分别为 ，各销地的mnma,1L需求量分别为 。若该商品由 产地运到 销地的单位运价为 ，问应该如何nb,1Lijijc调运才能使总运费最省？解：引入变量 ，其取值为由 产地运往 销地的该商品数量，数学模型为ijxminjijc1s.t. 0,2,1ijmjijjiixnbaxL显然是一个线性规划问题，当然可以用单纯形法求解。对产销平衡的运输问题，由于有以下关系式存在： minj njijminji axxb1111其约束条件的系数矩阵相当特殊，可用比较简单的计算方法，习惯上称为表上作业法（由康托洛维奇和希奇柯克两人独立地提出，简称康希表上作业法） 。表上作业法是单纯形

13、法在求解运输问题时的一种简化方法，其求解工作在运输表上进行逐步迭代如下：先按某一规则找出一个初始解（初始调运方案） ；再对现行解作最优性判断；若这个解不是最优的，就在运输表上对它进行调整改进，得一新解；再判断，再改进，直到得到最优解。3 指派问题（又称分配问题 Assignment Problem）3.1 指派问题的数学模型例 6 拟分配 人去干 项工作，每人干且仅干一项工作，若分配第 人去干第n i项工作，需花费 单位时间，问应如何分配工作才能使工人花费的总时间最少？jijc容易看出，要给出一个指派问题的实例，只需给出矩阵 ， 被称为指派)(ijcC问题的系数矩阵。引入变量 ，若分配 干 工

14、作，则取 ，否则取 。上述指派问题的ijxij1ijx0ijx数学模型为nijijxc1m-6-s.t. (5)n,12ji, 0,1L或ijnijjijxx(5)的可行解既可以用一个矩阵( 称为解矩阵)表示，其每行每列均有且只有一个元素为 1，其余元素均为 0，也可以用 中的一个置换表示。,(5)的变量只能取 0 或 1，从而是一个 0-1 规划问题。一般的 0-1 规划问题求解极为困难。但指派问题并不难解，其约束方程组的系数矩阵十分特殊（被称为全单位模矩阵，其各阶非零子式均为 ） ，其非负可行解的分量只能取 0 或 1，故约束可改写为 而不改变其解。此时，指派问题被转化为一个特殊的运输0或

15、ijxijx问题，其中 ， 。nmjba3.2 求解指派问题的匈牙利算法由于指派问题的特殊性，又存在着由匈牙利数学家 D.Konig 提出的更为简便的解法匈牙利算法。算法主要依据以下事实：如果系数矩阵 一行（或一列）中)(ijcC每一元素都加上或减去同一个数，得到一个新矩阵 ，则以 或 为系数矩ijbBB阵的指派问题具有相同的最优指派。利用上述性质，可将原系数阵 C 变换为含零元素较多的新系数阵 B，而最优解不变。若能在 B 中找出 n 个位于不同行不同列的零元素，令解矩阵中相应位置的元素取值为 1，其它元素取值为零，则所得该解是以 B 为系数阵的指派问题的最优解，从而也是原问题的最优解。由 C 到 B 的转换可通过先让矩阵 C 的每行元素均减去其所在行的最小元素得矩阵 D，D 的每列元素再减去其所在列的最小元素得以实现。下面通过一例子来说明该算法。例 7 求解指派问题，其系数矩阵为16291778456解 将第一行元素减去此行中的最小元素 15，同样，第二行元素减去 17，第三行元素减去 17，最后一行的元素减去 16，得063157