运筹学基础线性规划ppt课件.ppt
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1、1,上节小结:利用大M法和两阶段法求解线性规划,试用:(一)大M法、(二)两阶段法求解上述线性规划模型,线性规划,2,(一)大M法求解线性规划模型,化线性规划模型为标准型,线性规划,maxZ= 10 x1 8x2 7x3,2x1 + x2 x4 + x5 = 6,+0 x4Mx5,x1 + x2 + x3 x6 + x7= 4,+0 x6Mx7,x1 , x2 , x3 , x4 , x5 , x6 , x7 0,3,试用大M法求解,线性规划,4,令 x3= x4=x5=x6=x7=0得 x1=2, x2=2, 即 X0=(2,2,0,0,0,0,0)T,j0,此解最优 max(-Z)= 36
2、,从而得 minZ=36,线性规划,5,(二)两阶段法,这种方法是在约束条件中加入人工变量,将线性规划问题分为两阶段进行求解。,第一阶段是先求以人工变量等于0为目标的线性规划问题,第二阶段利用已求出的初始基可行解来求原问题最优解。,线性规划,6,试用两阶段法求解如下线性规划问题,解:先划线性规划模型为标准型,线性规划,7,初等变换,-Z x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 b,线性规划,8,进行第二阶段的计算,将第一阶段的人工变量列取消, 并将目标函数系数换成原问题的目标函数系数, 重新计算检验数行, 可得如下第二阶段的初始单纯形表;应用单纯形算法求解得最终表。,此时求解不是最优,继续迭
3、代,令x5= x6= x7=0,得最优解X= ( 0, 1, 1 ,12, 0 )T, minW= 0。因人工变量 x6=x7= 0, 所以是原问题的基可行解。于是可以开始第二阶段的计算。,-Z,线性规划,9,进行第二阶段的计算,将第一阶段的人工变量列取消, 并将目标函数系数换成原问题的目标函数系数, 重新计算检验数行, 可得如下第二阶段的初始单纯形表;应用单纯形算法求解得最终表。,此时求解不是最优,继续迭代,令x5= x6= x7=0,得最优解X= ( 0, 1, 1 ,12, 0 )T, minW= 0。因人工变量 x6=x7= 0, 所以是原问题的基可行解。于是可以开始第二阶段的计算。,
4、-Z,线性规划,10,接上表,j0, x4=0, x5=0, x1=4, x2=1, x3=9 ,即X0=(4,1,9,0,0)T,此时最优解 Z= -2而 maxZ=2,则 minZ= -2,线性规划,11,【另例】试用两阶段法求解,maxZ=10 x1 8x2 7 x3 M x5 M x7 2x1 + x2 x4 + x5 = 6 x1 + x2 + x3 x6 + x7 =4 x1 , x2 , x3 , x4 , x5 , x6 , x7 0,线性规划,12,第一阶段规划求解,线性规划,13,令 x3= x4=x6=0得 x1=2, x2=2, 此解最优 max-Z=36,j0,-Z
5、-10 -8 -7 0,从而得 minZ=36,第二阶段规划求解,第一阶段规划最优,线性规划,14,四、单纯形法补遗,进基变量相持:单纯形法运算过程中,同时出现多个相同的j最大。在符合要求的j(目标为max:j0,min:j0)中,选取下标最小的非基变量为换入变量;,离基变量相持:单纯形法运算过程中,同时出现多个相同的最小值。继续迭代,便有基变量为0,称这种情况为退化解。选取其中下标最大的基变量做为换出变量。,多重最优解:最优单纯形表中,存在非基变量的检验数j=0。让这个非基变量进基,继续迭代,得另一个最优解。,无界解:在大于0的检验数中,若某个k所对应的系数列向量Pk0,则此问题是无界解。,
6、无可行解:最终表中存在人工变量是基变量。,线性规划,15,解的判别:情况1无穷最优解,Max z=2x1+4x2 2x1+2x2 12 x1+2x2 8 4x1 16 4x2 12 x1, x2, x3 0,标准化,Max z=2x1+4x2+ 0 x3+ 0 x4+ 0 x5+ 0 x6 2x1+2x2 + x3 =12 x1+2x2+ x4 =8 4x1 +x5 =16 4x2 +x6=12 x1, , x60,线性规划,16,迭代结果,j0,令 x4=0,x6=0,得x1=2,x2=8,x3=2, x5=8即 X0=(2, 8, 2 ,0 , 8, 0) T 此时Z 22+48=36 是
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