运筹学整数线性规划课件.ppt

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1、第五章整数线性规划第五章整数线性规划第1节整数线性规划的数学模型及解的特点第2节分支定界解法第3节0-1型整数线性规划第4节指派问题第1节整数线性规划的数学模型及解的特点一、整数线性规划的含义要求一部分或全部决策变量必须取整数值的线性规划问题。第1节整数线性规划的数学模型及解的特点二、整数线性规划的数学模型第1节整数线性规划的数学模型及解的特点整数线性规划的松弛问题不考虑整数条件,由余下的目标函数和约束条件构成的线性规划问题。第1节整数线性规划的数学模型及解的特点三、整数线性规划的解的特点整数线性规划问题的可行域是它的松弛问题可行

2、域的子集整数线性规划问题的可行解是它的松弛问题的可行解整数线性规划问题最优解的目标函数值不优于它的松弛问题最优解的目标函数值第1节整数线性规划的数学模型及解的特点四、整数线性规划的解法例1:某厂拟用集装箱托运甲、乙两种货物,每箱的体积、重量、可获利润以及托运所受限制如下表所示。问两种货物各托运多少箱,可使获得利润为最大?货物体积(米3/箱)重量(百公斤/箱)利润(百元/箱)甲5220乙4510托运限制2413第1节整数线性规划的数学模型及解的特点例1:解:设x1,x2分别为甲、乙两种货物的托运箱数maxz=20x1+10x25x1

3、+4x2≤242x1+5x2≤13x1,x2≥0x1,x2整数第1节整数线性规划的数学模型及解的特点A松弛问题的最优解第1节整数线性规划的数学模型及解的特点A整数线性规划问题的最优解第1节整数线性规划的数学模型及解的特点例2:某宝石加工厂最近新到6粒大小、质量等级相似的钻石毛料,管理层有两种选择,一是切磨成一般的皇冠形,每粒可获利2.5千元;一是切磨成虽然较难切磨但当前市场较流行的心形,每粒可获利4千元。若切磨成皇冠形则每粒需要5个工作日,若切磨成心形则每粒需要9个工作日,由于工厂切工师傅较忙,最多只有45个工作日来做这批工作。另

4、外,由于毛料自身形状的关系,其中只有4粒毛料可以切磨成皇冠形,而6粒毛料中任何一粒都可以切磨成心形。那么,管理层应如何决策才能使这批钻石获利最大?第1节整数线性规划的数学模型及解的特点例2:解:设x1,x2分别为切磨成皇冠形和切磨成心形的钻石粒数maxz=2.5x1+4x2x1+x2≤65x1+9x2≤45x1≤4x1,x2≥0x1,x2整数第1节整数线性规划的数学模型及解的特点完全枚举法对于可行域有界的整数线性规划问题,整数线性规划的可行解是一个有限集,将这个集内的每一个点对应的目标函数值都一一计算出来,然后从中找出最优者,则为

5、整数线性规划的最优解。第1节整数线性规划的数学模型及解的特点小结(1)对整数线性规划问题的松弛问题的最优解中不符合整数要求的分量进行简单地取整,所得到的整数解可能不一定是整数线性规划问题的最优解,甚至也不一定是整数线性规划问题的可行解(2)对于复杂的模型,完全枚举法费时,甚至不可能实现第2节分支定界解法一、分支定界解法的思路分支定界解法是先求解整数线性规划的松弛问题,如果其最优解不符合整数条件,则用增加约束的办法求出整数线性规划问题的上下界,并把松弛问题的可行域分成互不重叠的子区域,再求解这些子区域的松弛问题,不断缩小整数线性规划

6、问题上下界的差距,最后取得整数线性规划问题的最优解。第2节分支定界解法二、分支定界解法的含义分支定界解法是一种部分枚举法,通过不断地分割松弛问题的可行域并进行比较,最终求得整数线性规划问题的最优解。第2节分支定界解法三、分支定界解法的步骤第一步:求解松弛问题。(1)松弛问题无可行解,则整数线性规划问题无可行解,计算停止;(2)松弛问题有最优解,并且符合整数线性规划问题的整数条件,则松弛问题的最优解就是整数线性规划问题的最优解,计算停止;(3)松弛问题有最优解,但是不符合整数线性规划问题的整数条件,则松弛问题的最优值是整数线性规划问

7、题最优值的上界值(求极大时)或下界值(求极小时),下界值(求极大时)可暂定为-∞或上界值(求极小时)可暂定为+∞。第2节分支定界解法第二步:分支。在松弛问题的最优解中任选一个不符合整数条件的变量xi,其值为bi,用[bi]表示小于bi的最大整数,构造以下两个约束条件:将这两个约束条件分别加入整数线性规划问题,形成两个子问题,再求解这两个子问题的松弛问题。第2节分支定界解法第三步:定界。以每个子问题的松弛问题为一分支标明求解的结果,与其他问题的解的结果相比较:(1)若解满足子问题的整数条件,则找到了一个整数线性规划问题的可行解,为新

8、的下界值(求极大时)或上界值(求极小时);(若计算中同时出现两个及以上整数线性规划问题可行解,则选取其中最大(求极大时)或最小(求极小时)的一个保留)(2)若解不满足子问题的整数条件,则为新的上界值(求极大时)或下界值(求极小时)。(若所有子问题的

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