[管理学]第2章 线性规划的图解法

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1、管 理 运 筹 学第二章 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1管 理 运 筹 学第二章 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,使总运费最小线性规划的组成:目标函数 Max F 或 Min F约束条件 s.t. (subject to) 满足于决策变量 用符号来表示可控制的因素2管

2、 理 运 筹 学1 问题的提出例1. 某工厂在计划期内要安排、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,如下表:问题:工厂应分别生产多少单位、产品才能使工厂获利最多?线性规划模型:目标函数:Max z = 50 x1 + 100 x2 (利润)约束条件:s.t. x1 + x2 300(设备数量约束)2 x1 + x2 400 (原料A数量约束)x2 250 (原料B数量约束)x1 , x2 03管 理 运 筹 学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

3、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 ( =, )b1a21 x1 + a22 x2 + + a2n xn ( =, )b2 am1 x1 + am2 x2 + + amn xn ( =, )bmx1 ,x2 , ,xn 0 4管 理 运 筹 学例1.目标函数:Max z = 50 x1 + 100 x2 约束条件:s.

4、t. x1 + x2 300 (A)2 x1 + x2 400 (B)x2 250 (C)x1 0 (D)x2 0 (E)得到最优解:x1 = 50, x2 = 250 最优目标值 z = 275002 图 解 法对于只有两个决 策变量的线性规划问 题,可以在平面直角 坐标系上作图表示线 性规划问题的有关概 念,并求解。下面通过例1详细 讲解其方法:5管 理 运 筹 学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。x2x1X20X2=0x2x1X10X1=06管 理 运

5、筹 学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。100200300100200300x1+x2300x1+x2=3001001002002x1+x24002x1+x2=400300200300400x1x1x2x27管 理 运 筹 学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。100100x2250x2=250200300200300x1x2x2=0x1=0x2=250x1+x2=3002x1+x2=400图2-1x2x1CBAD E8管 理 运 筹 学2 图 解 法(4)目标函数z=50x1

6、+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。x1x2z=20000=50x1+100x2图2-2z=27500=50x1+100x2z=0=50x1+100x2z=10000=50x1+100x2CBAD E9管 理 运 筹 学2 图 解 法 线性规划的标准化内容之一:引入松驰变量(含义是 资源的剩余量)例1 中引入 s1, s2, s3 模型化为目标函数:Max z = 50 x1 + 100

7、 x2 + 0 s1 + 0 s2 + 0 s3约束条件:s.t. x1 + x2 + s1 = 3002 x1 + x2 + s2 = 400x2 + s3 = 250x1 , x2 , s1 , s2 , s3 0对于最优解 x1 =50 x2 = 250 , s1 = 0 s2 =50 s3 = 0说明:生产50单位产品和250单位产品将消耗完所有可能的设备台时数及原料B,但原料A则还剩余50千克。10管 理 运 筹 学2 图 解 法 重要结论: 如果线性规划有唯一最优解,则一定有一个可 行域的顶点对应最优解; 无穷多个最优解。若将例1中的目标函数变为 max z=50x1+50x2,则

8、线段BC上的所有点都代表 了最优解;11管 理 运 筹 学x1x2图2-2z=0=50x1+50x2CBADE12管 理 运 筹 学2 图 解 法 重要结论: 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+3x21200,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 。13管 理 运 筹 学x1x2z=20000=50x1+100x2图2-2z=27500=50x1+100x2z=0=50x1+100x2z=10000=50x1+100x2

9、CBADE14管 理 运 筹 学进 一 步 讨 论例2 某公司由于生产需要,共需要A,B两种原料至少350吨(A,B两种材料有一定替代性),其中A原料至少购进125吨。但由于A,B两种原料的规格不同,各自所需的加工时间也是不同的,加工每吨A原料需要2个小时,加工每吨B原料需要1小时,而公司总共有600个加工小时。又知道每吨A原料的价格为2万元,每吨B原料的价格为3万元,试问在满足生产需要的前提下,在公司加工能力的范围内,如何购买A,B两种原料,使得购进成本最低?15管 理 运 筹 学进 一 步 讨 论解: 目标函数: Min f = 2x1 + 3 x2 (购买成本) 约束条件: s.t. x

10、1 + x2 350 (总量约束)x1 125 (A量的约束)2 x1 + x2 600 (加工工时的约束)x1 , x2 016管 理 运 筹 学进 一 步 讨 论采用图解法。如下图:得Q点坐标(250,100)为最优解。100200300400500600100200300400600500x1 =125x1+x2 =3502x1+3x2 =8002x1+3x2 =9002x1+x2 =6002x1+3x2 =1200x1 x2 Q17管 理 运 筹 学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

11、束条件: s.t. a11 x1 + a12 x2 + + a1n xn ( =, )b1a21 x1 + a22 x2 + + a2n xn ( =, )b2 am1 x1 + am2 x2 + + amn xn ( =, )bmx1 ,x2 , ,xn 0 标准形式目标函数: Max z = c1 x1 + c2 x2 + + cn xn 约束条件: s.t. a11 x1 + a12 x2 + + a1n xn = b1a21 x1 + a22 x2 + + a2n xn = b2 am1 x1 + am2 x2 + + amn xn = bmx1 ,x2 , ,xn 0,bi 018管

12、 理 运 筹 学3 图解法的灵敏度分析可以看出,线性规划的标准形式有如下四个特点:目标最大化;约束为等式;决策变量均非负;右端项非负。对于各种非标准形式的线性规划问题,我们总可以通过以下变换,将其转化为标准形式:19管 理 运 筹 学3 图解法的灵敏度分析1.极小化目标函数的问题:设目标函数为Min f = c1x1 + c2x2 + + cnxn (可以)令 z -f ,则该极小化问题与下面的极大化问题有相同的最优解,即 Max z = - c1x1 - c2x2 - - cnxn 但必须注意,尽管以上两个问题的最优解相同,但它们最优解的目标函数值却相差一个符号,即Min f - Max z

13、20管 理 运 筹 学3 图解法的灵敏度分析2、约束条件不是等式的问题:设约束条件为ai1 x1+ai2 x2+ +ain xn bi可以引进一个新的变量s ,使它等于约束右边与左边之差s=bi(ai1 x1 + ai2 x2 + + ain xn )显然,s 也具有非负约束,即s0,这时新的约束条件成为ai1 x1+ai2 x2+ +ain xn+s = bi21管 理 运 筹 学3 图解法的灵敏度分析当约束条件为ai1 x1+ai2 x2+ +ain xn bi 时,类似地令s=(ai1 x1+ai2 x2+ +ain xn)- bi 显然,s 也具有非负约束,即s0,这时新的约束条件成为

14、ai1 x1+ai2 x2+ +ain xn-s = bi22管 理 运 筹 学3 图解法的灵敏度分析为了使约束由不等式成为等式而引进的变量s,当不等式为“小于等于”时称为“松弛变量”;当不等式为“大于等于”时称为“剩余变量”。如果原问题中有若干个非等式约束,则将其转化为标准形式时,必须对各个约束引进不同的松弛变量。3.右端项有负值的问题右端项有负值的问题:在标准形式中,要求右端项必须每一个分量非 负。当某一个右端项系数为负时,如 bi0,则把该 等式约束两端同时乘以-1,得到:-ai1 x1-ai2 x2- -ain xn = -bi。23管 理 运 筹 学3 图解法的灵敏度分析例:将以下线性规划问题转化为标准形式 Min f = 2 x1 -3x2 + 4 x3s.t. 3 x1 + 4x2 - 5 x3 62 x1 + x3 8x1 + x2 + x3 = -9x1 , x2 , x3 0 解:首先,将目标函数转换成极大

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