第八章线性规划模型的建立与应用.ppt

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1、第八章 线性规划模型及其应用,第七章 线性规划模型的建立与应用,一、线性规划的概念二、线性规划三要素三、技术经济研究中运用线性规划方法的特点及局限性四、线性规划模型的基本结构五、线性规划模型的一般形式六、线性规划模型的基本假设,第一节 线性规划模型的基本原理,线性规划是指如何最有效或最佳地谋划经济活动。它所研究的问题有两类：一类是指一定资源的条件下，达到最高产量、最高产值、最大利润；一类是，任务量一定，如何统筹安排，以最小的消耗取完成这项任务。如最低成本问题、最小投资、最短时间、最短距离等问题。前者是求极大值问题，后者是求极小值问题。总之，线性规划是一定限制条件下，求目标函数极值的问题。,第一

2、节 线性规划模型的基本原理,一、线性规划的概念,经济大词典定义线性规划：一种具有确定目标，而实现目标的手段又有一定限制，且目标和手段之间的函数关系是线性的条件下，从所有可供选择的方案中求解出最优方案的数学方法。,第一节 线性规划模型的基本原理,一、线性规划的概念,二、线性规划三要素,1.目标函数最优化单一目标 多重目标问题如何处理？2.实现目标的多种方法 若实现目标只有一种方法不存在规划问题。3.生产条件的约束资源是有限的 资源无限不存在规划问题。,第一节 线性规划模型的基本原理,三、技术经济研究中运用线性规划方法的特点及局限性,第一节 线性规划模型的基本原理,特点：1.可以使研究对象具体化、

3、数量化。可以对所研究的技术经济问题做出明确的结论；2.线性3.允许出现生产要素的剩余量4.有一套完整的运算程序,三、技术经济研究中运用线性规划方法的特点及局限性,第一节 线性规划模型的基本原理,局限性：1.线性规划它是以价格不变和技术不变为前提条件的，不能处理涉及到时间因素的问题。因此，线性规划只能以短期计划为基础。2.在生产活动中，投入产出的关系不完全是线性关系，由于在一定的技术条件下，报酬递减规律起作用，所以要满足线性假定是不可能的。在线性规划解题中，常常把投入产出的非线性关系转化为线性关系来处理，以满足线性的假定性，客观上产生误差。3.线性规划本身只是一组方程式，并不提供经济概念，它不能

4、代替人们对现实经济问题的判断。,四、线性规划模型的基本结构,1.决策变量 未知数。它是通过模型计算来确定的决策因素。又分为实际变量求解的变量和计算变量，计算变量又分松弛变量（上限）和人工变量（下限）。2.目标函数经济目标的数学表达式。目标函数是求变量的线性函数的极大值和极小值这样一个极值问题。3.约束条件实现经济目标的制约因素。它包括：生产资源的限制（客观约束条件）、生产数量、质量要求的限制（主观约束条件）、特定技术要求和非负限制。,第一节 线性规划模型的基本原理,四、线性规划模型的基本结构,Min Z=10 x1+20 x2 s.t.x1+x210 3x1+x215 x1+6x215 x10

5、,x20,约束条件,目标函数,第一节 线性规划模型的基本原理,五、线性规划模型的一般形式,Max Z=c1x1+c2x2+c3x3+cnxn a11x1+a12x2+a1nxn b1(1)a21x1+a22x2+a2nxn b2(2)am1x1+am2x2+amnxn bm(m)x1，x2，xn0,第一节 线性规划模型的基本原理,极大值模型,其简缩形式为,第一节 线性规划模型的基本原理,极大值模型,五、线性规划模型的一般形式,Min Z=c1x1+c2x2+c3x3+cnxn a11x1+a12x2+a1nxn b1(1)a21x1+a22x2+a2nxn b2(2)am1x1+am2x2+a

6、mnxn bm(m)x1，x2，xn0,第一节 线性规划模型的基本原理,极小值模型,其简缩形式为,第一节 线性规划模型的基本原理,极小值模型,其简缩形式为,第一节 线性规划模型的基本原理,极大值模型,可用向量表示：,C=(c1,c2,cn),六、线性规划模型的基本假设,1.线性 目标函数和约束条件2.可分性 活动对资源的可分性3.可加性 活动所耗资源的可加性，资源总需要量为多种活动所需资源数量的总和。4.明确性 目标的明确性5.单一性 期望值的单一性6.独立性 变量是独立的表示各种作业对资源都是互竟关系，没有互助关系7.非负性,第二节 线性规划模型的建立与图解法求解,一、建模二、线性规划的求解

7、图解法,一、建模,例1某饲料公司用甲、乙两种原料配制饲料，甲乙两种原料的营养成份及配合饲料中所含各营养成份最低量由表1给出。已知单位甲、乙原料的价格分别为10元和20元，求满足营养需要的饲料最小成本配方。,一、建模,设配合饲料中，用甲x1单位，用乙x2单位，则配合饲料的原料成本函数，即决策的目标函数为Z=10 x1+20 x2。考虑三种营养含量限制条件后，可得这一问题的线性规划模型如下：Min Z=10 x1+20 x2 x1+x210 3x1+x215 x1+6x215 x10,x20,一、建模,例2某农户计划用12公顷耕地生产玉米，大豆和地瓜，可投入48个劳动日，资金360元。生产玉米1公

8、顷，需6个劳动日，资金36元，可获净收入200元；生产1公顷大豆，需6个劳动日，资金24元，可获净收入150元；生产1公顷地瓜需2个劳动日，资金18元，可获净收入1200元，问怎样安排才能使总的净收入最高。设种玉米，大豆和地瓜的数量分别为x1、x2和x3公顷，根据问题建立线性规划问题模型如下：,一、建模,Max Z=200 x1+150 x2+100 x3 x1+x2+x312(1)6x1+6x2+2x348(2)36x1+24x2+18x3360(3)x10，x20，x30,一、建模,例3某农户有耕地20公顷，可采用甲乙两种种植方式。甲种植方式每公顷需投资280元，每公顷投工6个，可获收入1

9、000元，乙方式每公顷需投资150元，劳动15个工日，可获收入1200元，该户共有可用资金4200元、240个劳动工日。问如何安排甲乙两种方式的生产，可使总收入最大?解：设甲方式种x1公顷，乙方式种x2公顷，总收入为Z，则有：,一、建模,Max Z=1000 x1+1200 x2 280 x1+150 x24200 6x1+15x2240 x1+x220 x10,x20,二、线性规划的求解图解法,（一）可行解（二）可行域（三）最优解（四）最优性定理（五）最大化问题的图解法（六）最小化问题的图解法,二、线性规划的求解图解法,（一）可行解 线性规划问题的可行解是指，满足规划中所有约束条件及非负约束

10、的决策变量的一组取值，其仅与约束条件有关而与目标函数值的大小无关。（二）可行域 可行域是由所有可行解构成的集合。根据线性规划的基本理论，任一个线性规划问题的可行域，都是一个有限或无限的凸多边形，凸多边形的每个角，称为可行域的极点。（三）最优解 线性规划的最优解是指，使目标函数值达到最优(最大或最小)的可行解。一个线性规划问题可以是有解的，也可能是无解的，最优解的个数可能是惟一的，也可能是有无穷多个，即决策变量有许多组不同的取值，都使目标函数达到同一个最优值。,二、线性规划的求解图解法,（四）最优性定理 若一个线性规划问题有最优解，则最优解一定可以在可行域的某个极点上找到一个最优解。同时仍有可能

11、有其他最优解存在，但它们也只可能存在于可行域的其他极点或是边界上。如果我们的目的是找出一个最优解而不是全部最优解，这一定理实际上是把寻找的范围，从可行域中的无穷多个可行点，缩小到可行域的有限几个极点上。,二、线性规划的求解图解法,（五）最大化问题的图解法第一步，找出问题的可行域第二步，在可行域中寻求最优解，方法有两种：A.查点法 B.图解法,二、线性规划的求解图解法,O 20 40 x1,20,A,B,C,D,280 x1+150 x2=4200,6x1+15x2=240,x1+x2=20,x2,Z=1000 x1+1200 x2,A(0,16)B(6.7,13.3)C(9.2,10.8)D(

12、15,0),ZA=19200ZB=22660ZC=22160ZD=15000,二、线性规划的求解图解法,（五）最小化问题的图解法例：Min Z=10 x1+20 x2s.t.x1+x210 3x1+x215 x1+6x215 x10,x20,例题,设配合饲料中，用甲x1单位，用乙x2单位，则配合饲料的原料成本函数，即决策的目标函数为Z=10 x1+20 x2。考虑三种营养含量限制条件后，可得这一问题的线性规划模型如下：Min Z=10 x1+20 x2 x1+x210 3x1+x215 x1+6x215 x10,x20,15,15,10,5,10,5,O,A,B,C,D,x2,x1,x1+6x

13、2=15,可行域,10 x1+20 x20,A(0,15)B(2.5,7.5)C(9,1)D(15,0),ZA=300ZB=175ZC=110ZD=150,求出线性模型的可行域,4.某房产开发公司可以选择建造二室户、三室户和四室户的住宅，现在需要确定每种住宅的数量，以获得最大利润，但要满足以下一些约束条件：（1）这项工程的总预算不超过900万元；（2）为了使这项工程在经济上可行，总单元数必须不少于350套。（3）基于市场的分析，每类住宅的最大百分数为：二室户套数为总数的20%，三室户套数为总数的60%，四室户套数为总数的40%。（4）建筑造价（包括土地、建筑和工程费用，室内设施、绿化等）二室户

14、:2 万元/套，三室户:2.5 万元/套,四室户:3 万元/套（5）扣除利息，税收等之后的纯利润为：二室户:0.2 万元/套，三室户:0.3万元/套,四室户:0.4万元/套。,解：设二室户的套数为X1、三室户的套数为X2，四室户的套数为X3，总套数为X4+350,则有目标函数：maxZ=0.2X1+0.3X2+0.4X3约束条件：2 X1+2.5X2+3X3900X1+X2+X3350 X10.2(X4+350)X20.6(X4+350)X30.4(X4+350)求解得X1=45，X2=210，X1=95，代入目标函数得Z=110万元。,第三节 单纯形法,单纯形方法是一种较为完善的、步骤化的线

15、性规划问题求解方法。它的原理涉及到较多的数学理论上的推导和证明，我们在此仅介绍这种方法的具体操作步骤及每一步的经济上的含义。为更好地说明问题，我们仍结合实例介绍这种方法,第三节 单纯形法,一、线性规划的标准型二、线性规划问题的解三、单纯形法 四、单纯型表,第三节 单纯形法,一线性规划的标准型,LP目标函数有的要求实现最大化，有的要求实现最小化，约束条件可以是“=”、“”，这种多样性给讨论问题带来不便。为了便于讨论，我们规定线性规划问题的标准形式为：Max Z=c1x1+c2x2+c3x3+cnxn a11x1+a12x2+a1nxn=b1(1)a21x1+a22x2+a2nxn=b2(2)am

16、1x1+am2x2+amnxn=bm(m)x1，x2，xn0,第三节 单纯形法,其简缩形式为,一线性规划的标准型,用向量表示,其中 C=(c1,c2,cn),向量Pj是其对应变量xj 的系数向量。,第三节 单纯形法,一线性规划的标准型,用矩阵描述,第三节 单纯形法,二线性规划问题的解,可行解最优解 基 设A为约束方程组的mn阶系数矩阵，其秩为m。B是矩阵A中mm阶非奇异子矩阵（）,则称B是线性规划问题的一个基。不失一般性可设,称Pj为基向量，与基变量Pj相对应的变量为基变量。否则为非基变量。,为了进一步讨论线性规划问题的解，我们来研究约束方程组求解的问题。假设方程组系数矩阵Z的秩为m，因m小于

17、n故它有无穷多个解。假设前m个变量的系数列向量是线性独立的，这时线性规划模型可写成:,二线性规划问题的解,或,设非基变量,用高斯消去法，可求出一个解,称X为基本解,基本可行解 满足非负条件的基本解,二线性规划问题的解,例3某工厂在计划期内安排生产x1 x2两种产品，这些产品分别需要在A、B、C、D四种不同的设备上加工。按工艺规定，产品x1和产品x2在各设备上加工的台时数见下表。已知各设备在计划期内有效台时数分别是12、8、16和12。（一台设备工作一小时称为一台时）该工厂每生产一件产品x1可得利润2元，每生产一件产品x2可得利润3元，问如何安排生产计划，才能得到利润最多？,三单纯形法,三单纯形

18、法,（一）求解过程（二）求解过程小结,三单纯形法,Max Z=2x1+3 x2 2x1+2x212 x1+2x28 4x1 16 4x2 12 x10，x20,引入松弛变量x3 A设备闲置台时数x4 B设备闲置台时数x5 C设备闲置台时数x6D设备闲置台时数将线性规划化为标准型.,（8.1）,三单纯形法 求解过程,Max Z=2x1+3 x2+x3+x4+x5+x6 2x1+2x2+x3=12 x1+2x2+x4=8 4x1+x5=16 4x2+x6=12 x10，x20,x30，x40,x50，x60,（8.2）,三单纯形法 求解过程,x3,x4,x5,x6的系数列向量p3,p4,p5,p6

19、是线性独立的，这些列向量构成一个基,系数矩阵,三单纯形法 求解过程,x3=122x12x2 x4=8x12x2 x5=164x1 x6=124x2 把上式带入目标函数得到 Z=0+2x1+3 x2（8.4）当非基变量x1=x2=0,便得z=0，这时得到一个基本可行解X(0),对应于B的变量x3,x4,x5,x6为基变量，从标准型我们可以得到：,（8.3）,三单纯形法 求解过程,这个基本可行解表示：工厂没有安排生产产品；设备的有效台时数没有被利用，所以构成的利润为0。,从分析目标函数的表达式可以看到，非基变量x1,x2系数都是正数，若将非基变量换成基变量，目标函数就会增加。所以，只要在目标函数的

20、表达式中还存在正系数的非基变量，这表示目标函数还有增加的可能，就需要将非基变量换成基变量。一般选择正系数最大的那个非基变量。可按以下方法来确定换出变量。,三单纯形法 求解过程,现分析（8.4），将x2定为换入变量后，必须从x3,x4,x5,x6中换出一个，并保证其余的都是非负，即x3,x4,x5,x60 当x10，由（8.3）式得到 x3=122x2 0 x4=82x20（8.5）x5=160 x6=124x2 0 从（8.5）式中可以看出，只有选择,Z=0+2x1+3 x2（8.4）,时，才能使（8.5）式成立。,因当x2=3时，基变量x6=0这就决定用x2去替换x6。,三单纯形法 求解过程

21、,为了求得以x3,x4,x5,x2为基变量的一个基本可行解和进一步分析问题，需将（8.5）中的x2位置与x6的位置兑换。得到x3 2x2=122x1 x4 2x2=8x1（8.6）x5=164x1 4x2=12 x6 用高斯消去法，将（8.6）式中的x2的系数列向量变为单位列向量。x3=62x1+1/2x6 x4=2x1+1/2x6（8.7）x5=164x1 x2=31/4x6,三单纯形法 求解过程,再将（8.7）代入（8.1）目标函数得到：Z=9+2x1-3/4 x6（8.8）当非基变量x1=x6=0，得到Z=9，并得到另一个基本可行解,三单纯形法 求解过程,从目标函数的表达式（8.8）中可看到，非基变量x1的系数是正的，说明目标函数值还可以增大，X(1)不一定是最优解。于是用上述方法，确定换入换出变量，继续迭代，再得到另一个基本可行解X(2)再经过一次迭代，又得到一个基本可行解 这时得到的目标函数的表达式是：Z=14-1.5x4-0.125 x5 目标函数值达到最大，X(3)是线性规划的最优解。,三单纯形法 求解过程,