《线性规划的图解法》PPT课件

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1、第二章线性规划的图解法一、线性规划问题及其数学模型二、图解法三、线性规划问题的一般形式和标准形式四、图解法的灵敏度分析本章主要内容一、线性规划问题及其数学模型(1)实际模型:建筑设计师运用小型模型帮助他们设计新大楼;汽车设计师建立新型汽车的模型来检测设计指标,或用撞车试验来模拟乘车人在汽车事故中所受的影响等。(2)数学模型:运筹学模型是数学模型或计算机模型。在运筹学模型中,反映现实世界的关系用数学等式或逻辑描述表示。(3)线性规划模型:属于最优化模型。最优化模型解决求最大利润、最小成本、最大回报率等问题。例如:P11的例1。1、关于模型2.几个概念:(1)线

2、性——变量之间呈正比例关系或一次相加关系;如:y=2x;y=x+6;y=5x1+9x2等。(2)函数——两个变量x和y,对于某一范围内的、x的每一个取值,y都有一个或几个值和它对应,y就是x的函数。(3)目标函数——问题中要确定的未知量(称决策变量)的函数关系式;如:maxz=2x1+x2(4)约束条件——决策变量取值时受到的各种资源条件的限制,通常表达为含决策变量的线性方程或不等式。(1)由决策变量构成,反映决策的目标是线性函数;3.线性规划模型的特征(2)一组由决策变量的线性等式或不等式构成约束条件;(3)对决策变量取值范围加以限制的非负约束。4.建立一

3、个问题的线性规划模型的一般步骤(1)确定决策变量;(2)确定目标函数;(3)确定约束条件;(4)确定变量是否有非负约束。练习1:资源利用问题单件消耗产品Ⅰ产品Ⅱ现有量资源12212资源2128资源34016资源40412单件利润(万元)23要求:在资源有限情况下求总利润最大的生产计划。解:设产品Ⅰ、Ⅱ各生产x1、x2件,总利润Z;MaxZ=2x1+3x22x1+2x2≤12x1+2x2≤84x1≤164x2≤12x1,x2≥0(资源1)(资源2)(资源3)(资源4)目标函数约束条件练习2:污水处理问题清500万M3/天清200万M3/天甲污2万M3/天A(1

4、000元/万M3)乙污1.4万M3/天B(800元/万M3)污水进入河道后20%自然净化,要求污水含量≤2‰求总费用最少的处理方案。解:设甲乙厂各处理x1、x2万M3/天;总费用Z元/天;考虑A、B两点:则有:目标函数MinZ=1000x1+800x2x1≥1(A点)0.8x1+x2≥1.6(B点)x1≤2(甲排放量限制)x2≤1.4(乙排放量限制)x1,x2≥0约束条件练习3:生产计划问题某车间在每个生产期5天所需要的某种刀具的统计资料如下:日期12345刀具数12085160145300每一把刀具成本为0.6元,用过的刀具送到机修车间研磨,每把刀具需要花

5、费0.2元(考虑内部核算)。刀具每天用过后,如果立即送去磨,第三天可以磨好送回,供当天的需用。第五天后,刀具应全部换新,每期开始时,该车间没有任何刀具。问这个车间需要多少刀具才能应付需要,而成本又最低?试建立其线性规划模型。解:设决策变量xi(i=1,2,3,4,5)为第i天使用的新刀具,yj(j=1,2,3)为第j天送去研磨的刀具数;Z为刀具所花的成本。考虑送去研磨的刀具第三天才能使用:第1、2天所使用的只能是新刀具,从第三天起,每天使用的刀具可以是新的,也可以是磨好后送回的,所以:x1=120,x2=85,x3+y1=160,x4+y2=145,x5+y

6、3=300则有:约束条件目标函数minZ=0.6(x1+x2+x3+x4+x5)+0.2(y1+y2+y3)X1=120X2=85x3+y1=160x4+y2=145y1≤120y2≤85+(120-y1)y3≤160+(120-y1)+(85-y2)xi≥0(I=1,2,3,4,5)且均为整数yj≥0(j=1,2,3)且均为整数x5+y3=300MaxZ=2x1+3x22x1+2x2≤12x1+2x2≤84x1≤164x2≤12x1,x2≥0只适用于n=2的情况。二、图解法例:1.几个名词:图解法——通过在平面上作图求解的方法;可行解——满足约束条件(包括

7、非负条件)的解,即可行方案;可行域——全体可行解;最优解——使目标函数取得最优的可行解。(1)在直角坐标系中分别作出各约束条件,从而确定可行域;2.图解法步骤:(2)作出一条目标函数等值线;(3)将目标函数等值线沿目标函数值增大(或减小)方向移动,以求得最优解或确定线性规划无解。例1:求最优解:教材第13-14页例2:(0.5,0.5)01.50.752x+4y=311x+y=1MinZ=x+2yyx可行解例3:用图解法求最优解0x1x20.81.60.8x1+x2=1.61.412A可行解MinZ=1000x1+800x2=1640...解:1.无可行解(

8、约束方程组矛盾),也就无最优解;2.有可行解,但目标

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