第二章决策分析
2.1 某公司面对五种自然状态、四种行动方案的收益情况如下表：
假定不知道各种自然状态出现的概率，分别用以下五种方法选择最优行动方案：
1、最大最小准则
2、最大最大准则
3、等可能性准则
4、乐观系数准则（分别取 =0.6、0.7、0.8、0.9）
5、后悔值准则
解：
1、用最大最小准则决策如下表：
S4为最优方案；
2、用最大最大准则决策如下表：
S2为最优方案；
3、用等可能性准则决策如下表：
S4为最优方案；
4、乐观系数准则决策如下表：(1) α=0.6
1
(2) α=0.7
S1为最优方案；
(3) α=0.8
S1为最优方案；
(4) α=0.9
S2为最优方案；
可见，随着乐观系数的改变，其决策的最优方案也会随时改变。
5、后悔值表及后悔值准则决策如下表：
S4为最优方案。
2.2 在习题1中，若各种自然状态发生的概率分别为P（N1）=0.1、P（N2）=0.3、P （N3）=0.4、P（N4）=0.2、P（N5）=0.1。请用期望值准则进行决策。
解：期望值准则决策如下表：
S1为最优方案。
3.3 市场上销售一种打印有生产日期的保鲜鸡蛋，由于确保鸡蛋是新鲜的，所以要比一般鸡蛋贵些。商场以35元一箱买进，以50元一箱卖出，按规定要求印有日期的鸡蛋在一周内必须售出，若一周内没有售出就按每箱10元处理给指定的奶牛场。商场与养鸡场的协议是只要商场能售出多少，养鸡场就供应多少，但只有11箱、12箱、15箱、18箱和20箱五种可执行的计划，每周一进货。
1、编制商场保鲜鸡蛋进货问题的收益表。
2、分别用最大最小准则、最大最大准则、等可能性准则、乐观系数准则（ =0.8）和后悔值准则进行决策。
3、根据商场多年销售这种鸡蛋的报表统计，得到平均每周销售完11箱、12箱、15箱、18箱和20箱这种鸡蛋的概率分别为：0.1、0.2、0.3、0.3、0.1。请用期望值准则进行决策。
解：
1、将每周卖出的箱数做为自然状态，同时又将每周购进的箱数为决策方案。可得如下收益表：
其收益值可以用下面的关系确定：
对于购进多少就能卖出多少的情况：
a ij =S i×(50-35)
对于购进后卖不完的，能卖的全卖，剩余的处理：
a ij =S i×(50-35)
a ij=N j×(50 -35) －(S i－N j) ×(35-10)
可得下面的收益表
2、用各准则模型求解（1）最大最小准则求解
S5为最优方案；
（2）最大最大准则求解
S1为最优方案；
（3）等可能性准则求解
S4为最优方案；
（4）乐观系数准则求解
S1为最优方案；
（5）后悔值准则求解
3
3、用期望值准则求解
S 3为最优方案。
另一求解方法：
将每周售出1箱至20箱的每种情况作为一个自然状态，收益表如下：
（1） 最大最小准则求解
即进11箱为最优方案； （2） 最大最大准则求解
收
状态 益
值
方案
N 1 (20箱) N 2 (18箱) N 3 (15箱) N 4 (12箱) N 5 (11箱) 乐观系数准则 0.1
0.3
0.3
0.2
0.1
S 1(20箱) 300 220 100 -20 -60 116 S 2(18箱) 270 270 150 30 -10 158 S 3(15箱) 225 225 225 105 65 185(max) S 4(12箱) 180
180
180
180
140
176 S 5(11箱)
165
165
165
165
165
165
即进20箱为最优方案；（3）等可能性准则求解
即进11箱为最优方案；（4）乐观系数准则求解
即进20箱为最优方案；（5）后悔值准则求解
即进15箱为最优方案；
只有等可能性准则两者不同，但我们可以分析，等可能性的缺点就是每周只能售出1、2等极端情况应该是很不可能发生的，而还要与其它可能定为相同的概率，就很自然地体现出其误差。
关于期望值准则，因为已给出了自然状态只有5个，所以与前做的决策完全一样。
3.4 某工厂加工的机器零件以150个为一批，经验表明每一批零件中的不合格品的概率P不是0.05就是0.25，而且在各批量中P为0.05的概率为0.8。对于产品质量的检验有两种方式：一种是在组装前对每个零件都进行检验，每个需检验费10元，如发现不合格的立即更换；另一种是事先不对每个零件检验，而是等组装后再检验，如发现不合格就返工，费用是每件100元。
1、编制出机器零件检验计划的收益表。
2、用期望值准则进行决策，以确定应采用哪种检验方式。
3、求出该问题的全情报价值。
解：
1、设自然状态：N1(不合格品的概率P不是0.05)；
N2(不合格品的概率P不是0.25)；
可行方案：S1(全检)；
S2(不全检)。
这样。S1：无论P为多少都检验每个产品，检验费用150×10；
S2：N1下检验费用0.05×150×10,N2下检验费用0.25×150×10。
所以可以得到以下收益表：
单位：元
收状态益
值
方案
N1
(0.05)
N2
(0.25) 0.8 0.2
S1(全检) 1500 1500 S2(不全检) 750 3750
2、单位：元
3、全情报收益：0.8*750+0.2*1500=900元
全情报价值：1350-900=450元
3.5 某建筑公司正在考虑是否承包一项工程。合同规定，若工程能按期完工，公司可得利润5万元；若工期拖延，公司将亏损1万元，而工程能否按时完工主要取决于天气的好坏。根据以往的经验，该公司认为天气好的可能性是0.2。为了更准确地估计气象情况，公司可以从气象咨询部门购买气象资料，但要付出0.4万元的咨询费。咨询部门提供的资料显示，该部门预报天气好的准确性0.7。预报天气坏的准确性是0.8。试问这项气象资料是否值得购买？先用计算机求解模型求解，再用决策树方法验证其结果。
解：
本问题的自然状态：N1(天气好)；
N2(天气不好)；
可行方案：S1(承包工程)；
S2(不承包工程)。
这样。S1：N1按时完工收益5万元,N2下不能按时完工收益-1万元；
S2：无论N1或N2收益都是0。
所以可以得到以下收益表：
单位：元
咨询部门提供资料的天气好I1天气不好为I2，
且P（I1/N1）=0.7 ，P（I2/N1）=0.3
P（I1/N2）=0.8 ，P（I2/N2）=0.8
用模板求解结果：
即：期望收益值：0.2万元，样本情报总收益：0.54万元，样本情报价值0.34万元。若用0.4万元购买情报不值得。
此决策树中，样本情报收益已减去了情报成本0.4万元。
3.6 有如下决策树，括号中显示了事件节点的概率，末端的收益显示在右边。
1、分析这个决策树，做出最优策略。
2、使用Treeplan构建并求解相同的决策树。
解：
1、
12.5
2、treeplan决策树如下图：
3.7 某工厂考虑是否近期扩大生产规模的问题。由于可能出现的市场需求情况不同，预期也不一样。已知市场需求为好（N 1）、 中（N 2）、差（N 3）的概率及不同方案时的预期利润如下表：
对于该厂，获得100万元的效用值U （100）=10，损失20万元的效用值U （10）=0，对该厂领导进行了一系列询问，其询问的结果大体如下：
1、若该厂领导认为：“以90%的概率得100万元和以10%的概率损失20万元”与“稳获80万元”二者对他来说没有差别。
2、若该厂领导认为：“以80%的概率得100万元和以20%的概率损失20万元”与“稳获60万元”二者对他来说没有差别。
3、若该厂领导认为：“以25%的概率得100万元和以75%的概率损失20万元”与“稳获20万元”二者对他来说没有差别。
请分别根据这三种情况预期盈利的效用值按期望值准则进行决策。 解：
根据问题的介绍，可得以下效用概率表：
收
状态 益
值
方案
N 1 N 2 N 3
P （N 1）=0.2 P （N 2）=0.5 P （N 3）=0.3
S 1(近期扩大) 100 80 -20 S 2(暂不扩大) 80 60 20
所以又得各收益值对应的效用值：
U(80)=0.9U(100)+0.1U(-20)=0.9*10+0.1*0=0.9
U(60)=0.8U(100)+0.2U(-20)=0.8*10+0.1*0=0.8
U(20)=0.25U(100)+0.75U(-20)=0.25*10+0.1*0=0.25
决策结果：
按期望值准则：S1为最优方案，
效用值准则：S2为最优方案。
决策结果：
按期望值准则：S1为最优方案，
效用值准则：S2为最优方案。
大连科技学院运筹学(Z)大作业LINGO软件在函数最大值中的运用 学院名称 专业班级 学生组号 学生姓名 指导教师 二〇一八年五月
实验LINGO软件在函数最大值中的运用 大作业目的 掌握LINGO软件求解函数最大值的基本步骤，了解LINGO软件解决函数最大值的基本原理，熟悉常用的函数最大值计算代码，理解函数最大值的迭代关系。 仪器、设备或软件 电脑，LINGO软件 大作业内容 1．LINGO软件求解函数最大值的基本原理； 2．编写并调试LINGO软件求解函数最大值的计算代码； 实施步骤 1．使用LINGO计算并求解函数最大值问题； 2．写出实验报告，并浅谈学习心得体会(选址问题的基本求解思路与方法及求解过程中出现的问题及解决方法)。 实施过程 有一艘货轮，分为前、中、后三个舱位，它们的容积与允许载重量如下表所示。现有三种商品待运，已知有关数据列于下表中。又为了航运安全，要求前、中、后舱在实际载重量上大体保持各舱最大允许载重量的比例关系。具体要求前、后舱分别与中舱之间的载重量比例偏差不超过15%，前、后舱之间不超过10%。问货轮应装载A、B、C各多少件，运费收入为最大？试建立这个问题的线性规 首先分析问题，建立数学模型： 确定决策变量 假设i=1,2,3分别代表商品A、B、C，8用j=1,2,3分别代表前、中、后舱，设决策变量x ij为装于j舱位的第i种商品的数量（件）。 确定目标函数
商品A 的件数为： 商品B 的件数为： 商品A 的件数为： 为使运费最高，目标函数为： 确定约束条件 前、中、后舱位载重限制为： 前、中、后舱位体积限制为： A 、 B 、 C 三种商品数量的限制条件： 各舱最大允许载重量的比例关系构成的约束条件： 且决策变量要求非负，即x ij ≥0,i=1,2,3；j=1,2,3。 综上所述，此问题的线性规划数学模型为： 111213x x x ++212223x x x ++313233x x x ++()()()111213212223313233 1000700600Max Z x x x x x x x x x =++++++++112131122232132333865200086530008651500 x x x x x x x x x ++≤++≤++≤112131122232132333105740001057540010571500 x x x x x x x x x ++≤++≤++≤1112132122233132336001000800 x x x x x x x x x ++≤++≤++≤1121311222321323331222321121311323338x 6x 5x 2 2(10.15)(1+0.15)38x 6x 5x 3 8x 6x 5x 11(10.15)(1+0.15)28x 6x 5x 2 8x 6x 5x 4 4(10.10)(1+0.10)38x 6x 5x 3++-≤≤++++-≤≤++++-≤≤++()()() 111213212223313233112131122232132333112131122232132333 1000700600865200086530008651500105740001057540010571500 Max Z x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x =++++++++++≤++≤++≤++≤++≤++≤
运筹学论文 ——旅游路线最短问题摘要： 随着社会的发展，人民的生活水平的提高，旅游逐渐成为一种时尚， 越来越多的人喜欢旅游。而如何才能最经济的旅游也成为人民考虑的一项 重要环节，是选择旅游时间最短，旅游花费最少还是旅游路线最短等问题 随之出现，如何决策成为一道难题。然而，如果运用运筹学方法来解决这 一系列的问题，那么这些问题就能迎刃而解。本文以旅游路线最短问题为 列，给出问题的解法，确定最短路线，实现优化问题。 关键词：最短路 0-1规划约束条件 提出问题: 从重庆乘飞机到北京、杭州、桂林、哈尔滨、昆明五个城市做旅游，每个城市去且仅去一次，再回到重庆，问如何安排旅游线路，使总旅程最短。 各城市之间的航线距离如下表： 重庆北京杭州桂林哈尔滨昆明 重庆0 1640 1500 662 2650 649 北京1640 0 1200 1887 1010 2266 杭州1500 1200 0 1230 2091 2089 桂林662 1887 1230 0 2822 859 哈尔滨2650 1010 2091 2822 0 3494 昆明649 2266 2089 859 3494 0 问题分析： 1．这是一个求路线最短的问题，题目给出了两两城市之间的距离，而在最短路线中,这些城市有的两个城市是直接相连接的（即紧接着先 后到达的关系），有些城市之间就可能没有这种关系，所以给出的两 两城市距离中有些在最后的最短路线距离计算中使用到了，有些则 没有用。这是一个0-1规划的问题，也是一个线性规划的问题。 2．由于每个城市去且仅去一次，最终肯定是形成一个圈的结构，这就
导致了这六个城市其中有的两个城市是直接相连的，另外也有两个 城市是不连接的。这就可以考虑设0-1变量，如果两个城市紧接着 去旅游的则为1，否则为0。就如同下图 实线代表两个城市相连为1, 虚线代表没有相连为0 3．因为每个城市只去一次，所以其中任何一个城市的必有且仅有一条进入路线和一条出去的路线。 LINGO解法： 为了方便解题，给上面六个城市进行编号，如下表（因为重庆是起点， 将其标为1） 假设：设变量x11。如果x11=1,则表示城市i与城市j直接相连（即先后紧接到达关系），否则若x11=0，则表示城市i与城市j不相连。 特别说明：xij和xji是同一变量，都表示表示城市i与城市j是否有相连的关系。这里取其中xij (i 二、计算题（60分） 1、已知线性规划（20分） MaxZ=3X1+4X2 X1+X2≤5 2X1+4X2≤12 3X1+2X2≤8 X1,X2≥0 其最优解为： 基变量X1X2X3X4X5 X33/2 0 0 1 -1/8 -1/4 X25/2 0 1 0 3/8 -1/4 X1 1 1 0 0 -1/4 1/2 σj 0 0 0 -3/4 -1/2 1）写出该线性规划的对偶问题。 2）若C2从4变成5，最优解是否会发生改变，为什么？ 3）若b2的量从12上升到15，最优解是否会发生变化，为什么？ 4）如果增加一种产品X6，其P6=(2,3,1)T，C6=4该产品是否应该投产？为什么？解： 1)对偶问题为 Minw=5y1+12y2+8y3 y1+2y2+3y3≥3 y1+4y2+2y3≥4 y1,y2≥0 2)当C2从4变成5时， σ4=-9/8 σ5=-1/4 由于非基变量的检验数仍然都是小于0的，所以最优解不变。 3）当若b2的量从12上升到15 X＝9/8 29/8 1/4 由于基变量的值仍然都是大于0的，所以最优解的基变量不会发生变化。 4）如果增加一种新的产品，则 P6’=(11/8,7/8，－1/4)T σ6=3/8>0 所以对最优解有影响,该种产品应该生产 2、已知运输问题的调运和运价表如下，求最优调运方案和最小总费用。（共15分）。 B1B2B3产量销地 产地 A1 5 9 2 15 A2 3 1 7 11 A3 6 2 8 20 销量18 12 16 解：初始解为 计算检验数 由于存在非基变量的检验数小于0，所以不是最优解，需调整 调整为： 重新计算检验数 所有的检验数都大于等于0，所以得到最优解 3、某公司要把4个有关能源工程项目承包给4个互不相关的外商投标者，规定每个承包商只能且必须承包一个项目，试在总费用最小的条件下确定各个项目的承包者，总费用为多少？各承包商对工程的报价如表2所示： （15分） 项目 投标者 A B C D 甲 15 18 21 24 乙 19 23 22 18 丙 26 17 16 19 丁 19 21 23 17 答最优解为： X= 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 总费用为50 4. 考虑如下线性规划问题（24分） B 1 B 2 B 3 产量/t A 1 15 15 A 2 11 11 A 3 18 1 1 20 销量/t 18 12 16 B 1 B 2 B 3 产量/t A 1 5 13 0 15 A 2 －2 0 0 11 A 3 0 0 20 销量/t 18 12 16 B 1 B 2 B 3 产量/t A 1 15 15 A 2 11 11 A 3 7 12 1 20 销量/t 18 12 16 B 1 B 2 B 3 产量/t A 1 5 13 0 15 A 2 0 2 2 11 A 3 0 0 0 20 销量/t 18 12 16 一、汽车维修站问题 某汽车维修站只有一名修理工，一天8h 平均修理10辆汽车。已知维修时间服从负指数分布，汽车的到来服从泊松流，平均每小时有1辆汽车到达维修站。假如一位司机愿意在维修站等候，一旦汽车修复就立即开走，问司机平均需要等待多长时间。如果假设每小时有1.2辆汽车去修理，试问该维修工每天的空闲时间有多少？这对维修站里的汽车数及修理后向顾客交货时间又有怎样的影响？结合以上所求得的数据，分析汽车维修站的服务质量水平。 解：该问题是一个标准的M/M/1/2模型，即汽车司机相继到达间隔时间的分布满足负指数分布，维修工服务时间分布满足负指数分布，服务台数为c=1，系统容量限制为N=2。 (1)已知汽车的到来服从泊松流，平均到达率为=1/h λ，维修时间服从负指数分布，平均每辆汽车接受服务的时间为T=0.8h,单位时间服务车辆的数量为 1.25μ=。则根据该模型运行指标的计算公式可得出： ①系统的平均服务强度为/0.8ρλμ==； ②顾客到达后理科就能得到服务的概率，即维修站空闲，没有顾客的概率为 0+1 11N P ρ ρ -= -； ③系统的队长为1 1 (1)11N s N N L ρ ρρρ +++=---; ④系统的排队长0(1)q S L L P =--; ⑤系统的有效到达率为0(1)e P λμ=-； ⑥顾客逗留时间为0(1) s s s e L L W P λμ= = -； ⑦系统满员的概率，即顾客被拒绝的概率为1 1·1N N N P ρ ρρ +-=-； 利用LINGO 软件来求解，记有关参数1c =，系统最大容量为N=2，顾客平均到达率为1L λ==，平均每个顾客的服务时间为1 0.8T μ ==。则相应程序如 下： MODEL: sets: 实验项目：最短路径问题 实验学时： 4 实验日期：2012年11月30日 实验要求：案例 模型 分析 实验内容：用最短路径模型解决具体问题 前言 运输是物流过程的主要职能之一，也是物流过程各项业务的中心活动。物流过程中的其它各项活动，如包装、装卸搬运、物流信息等，都是围绕着运输而进行的。可以说，在科学技术不断进步、生产的社会化和专业化程度不断提高的今天，一切物质产品的生产和消费都离不开运输。物流合理化，在很大程度上取决于运输合理化。所以，在物流过程的各项业务活动中，运输是关键，起着举足轻重的作用。而有效的缩减路径可以使得运输费用降低。本文运用Dijkstra 算法求出最短路径，以最大限度地节约运输费用降低物流成本，Dijkstra 算法用于求解最短路径问题最常用的方法之一。 Dijkstra 算法的基本步骤如下： （1）给起点1v 以P 标号()01=v p ,其余各点均给以T 标号，()∞+＝i V T 。 （2）若i v 点为刚得到的ｐ标号的点，考虑这样的点为j v ，考虑()j i v v ,这条边，且 ()j v 为T 标号，对j v 的T 标号进行如下更改 ()()()[] ij i j j l v P v T v T +=,min （3）比较所有具有Ｔ标号的点，把最小者改为Ｐ标号，即()()[] i v V P i min =，当存在两个以上最小者时，可同时改为Ｐ标号，若全部点均为Ｐ标号，则停止，否则- i v 代i v 改为第二步重做。 案例分析 下图所示是某地区交通运输的示意图，试问从1v 出发，经哪条路线达到8v 才能使总行程最短？使用Dijkstra 求解。 2v 5 4v 9 6v 4 4 7 5 4 1v 8v 6 4 5 1 3v 7 5v 6 7v 步骤： 1. 首先给1v 以P 标号，()01=V P ,给其余所有的点以T 标号，()()8,,2,1 =+∞=i V T i 2. （1）考察点1V ，边()()3121,,,V V V V ()()()[][]()()()[][]6 60,min ,min 440,min ,min 1313312122=+∞+=+==+∞+=+=l V P V T V T l V P V T V T （2)比较所有T 标号()(){}32,V T V T ，()42=V T 最小，所以给2V 以P 标号，令 ()42=V P ,记录路径()21,V V 3. (1) 2V 为刚得到P 标号的点，考察边()()5242,,,V V V V ()()()[][]954,min ,min 24244=+∞+=+=l V P V T V T ()()()[][]844,min ,min 25255=+∞+=+=l V P V T V T （2）比较所有T 标号，()()(){}543,,V T V T V T ,()63=V T 最小，给3V 以P 标号，令 ()63=V P ,记录路径()31,V V 4. （1）3V 为刚得到P 标号的点，考察()()5343,,,V V V V ()()()[][]946,9min ,min 34344=+=+=l V P V T V T ()()()[][]876,8min ,min 35355=+=+=l V P V T V T （2）比较所有T 标号，()(){}54,V T V T ,()85=V T 最小，给5V 以P 标号，令 课程名称：对偶单纯形法 一、教学目标 在对偶单纯形法的学习过程中，理解和掌握对偶问题；综合运用线性规划和对偶原理知识对对偶单纯形法与单纯形法进行对比分析，了解单纯形法和对偶单纯形法的相同点和不同点，总结出各自的适用范围；掌握对偶单纯形法的求解过程；并能运用对偶单纯形法独立解决一些运筹学问题。 二、教学内容 1) 对偶单纯形法的思想来源(5min) 2) 对偶单纯形法原理(5min) 3) 总结对偶单纯形法的优点及适用情况(5min) 4) 对偶单纯形法的求解过程(10min) 5) 对偶单纯形法例题(15min) 6) 对比分析单纯形法和对偶单纯形法(10min) 三、教学进程： 1）讲述对偶单纯形法思想的来源： 1954年美国数学家C.莱姆基提出对偶单纯形法（Dual Simplex Method ）。单纯形法是从原始问题的一个可行解通过迭代转到另一个可行解，直到检验数满足最优性条件为止。对偶单纯形法则是从满足对偶可行性条件出发通过迭代逐步搜索原始问题的最优解。在迭代过程中始终保持基解的对偶可行性，而使不可行性逐步消失。因此在保持对偶可行性的前提下，一当基解成为可行解时，便也就是最优解。 2）讲述对偶单纯形法的原理 A.对偶问题的基本性质 依照书第58页，我们先介绍一下对偶问题的六个基本性质： 性质一：弱对偶性 性质二：最优性。如果 x j （j=1...n)原问题的可行解，y j 是其对偶问题可 行解，且有 ∑=n j j j x c 1 =∑=m i i i y b 1 ，则x j 是原问题的最优解，y j 是其对偶问题的最 优解。 性质三：无界性。如果原问题（对偶问题）具有无界解，则其对偶问题（原问题）无可行解。 性质四：强对偶性。如果原问题有最优解，则其对偶问题也一定有最优解。 性质五：互补松弛型。在线性规划问题的最优解中，如果对应某一约束条件的对偶变量值为零，则该约束条件取严格等式；反之如果约束条件取严格不等式，则其对应的对偶变量一定为零。 性质六：线性规划的原问题及其对偶问题之间存在一对互补的基解，其中原问题的松弛变量对应对偶问题的变量，对偶问题的剩余变量对应原问题的变量；这些互相对应的变量如果在一个问题的解中是基变量，则在另一问题的解中是非基变量；将这对互补的基解分别代入原问题和对偶问题的目标函数有z=w. B.对偶单纯形法（参考书p64页） 设某标准形式的线性规划问题，对偶单纯形表中必须有c j -z j ≤0（j=1...n),但b i (i=1...m)的值不一定为正，当对i=1...m ，都有b i ≥0时，表中原问题和对偶问题均为最优解，否则通过变换一个基变量，找出原问题的一个目标函数值较小的相邻的基解。 3）为什么要引入对偶单纯形法 从理论上说原始单纯形法可以解决一切线性规划问题，然而实际问题中，由于考虑问题的角度不同，变量设置的不同，便产生了原问题及其对偶问题，对偶问题是原问题从另外一个角度考虑的结果。用对偶单纯形法求解线性规划问题时，当约束条件为“≥”时，不必引入人工变量，使计算简化。 例如，有一线性规划问题： min ω =12 y 1 +16y 2 +15 y 3 约束条件 ?? ?? ???≥=≥+≥+0)3,2,1(3522 423121 i y y y y y i 解：1.给起点标以v1（0，s） 2. I={v1}， J={v2，v3，v4，v5，v6，v7} 弧集合{（v i，v j）| v i∈I，v j∈J }={（v1，v2），（v1，v3），（v1，v4）} 并有：s12=l1+c12=0+2=2 s13=l1+c13=0+5=5 s14=l1+c14=0+3=3 min(s12,s13,s14)=s12=2 给弧（v1,v2）的终点v2标以（2，1） 3.此时I={v1,v2} J={v3,v4,v5,v6,v7}弧集合{（v i，v j）|v i∈I，v j∈J }={(v1,v3)(v1,v4)(v2,v3)} 并有：s23=l2+c23=2+2=4 min(s13,s14,s23)=s14=3 此时，给弧（v1,v4）的终点v4标以（3，1） 4. 此时I={v1,v2,v4} J={v3,v5,v6,v7} 弧集合{（v i,v j）| v i∈I,v j∈J } ={(v1,v3),( v2,v3),( v2,v6),( v4,v3),( v4,v5) } 并有：s26=l2+c26=2+7=9 s43=l4+c43=3+1=4 s45=l4+c45=3+5=8 min(s13,s23 ,s26,s43,s45)=s23=s43=4 此时，给弧（v2,v3）的终点v3标以（4，2） 给弧（v4,v3）的终点v3标以（4，4） 5.此时I={v1,v2,v3,v4 } J={ v5,v6,v7 } 弧集合{（v i，v j）|v i∈I，v j∈J }= { ( v2,v6),( v3,v6),( v3,v5),( v4,v5) } 并有：s36=l3+c36=4+5=9 s35=l3+c35=4+3=7 min(s26,s36 ,s35,s45 )=s35=7 此时，给弧（v3,v5）的终点v5标以（7，3） 6. 此时I={v1,v2,v3,v4 ,v5} J={ v6,v7 } 弧集合{（v i，v j）|v i∈I，v j∈J } = { ( v2,v6),( v3,v6),( v5,v6) } 并有：s56=l5+c56=7+1=8 min(s26,s36 ,s56 )=s56=8 此时，给弧（v5,v6）的终点v6标以（8，5） 7. 此时I={v1,v2,v3,v4 ,v5, v6} J={ v7 } 弧集合{（v i，v j）|v i∈I，v j∈J } = {( v6,v7) } 并有：s67=l6+c67=8+5=13 ∴此时最短路径为：v1→v2→v3→v5→v6→v7 或 v1→v4→v3→v5→v6→v7 距离为：13 运筹学 结课大作业 姓名：苏同锁 学号：1068132104 学院：数理与生物工程学院 班级：数学2010 实例：有三家物流企业将一批货物分别运送到四个城市。物流公司A，B，C所运送货物量分别为110吨、70吨、100吨四个城市I， Il，III，Ⅳ，需求量分别为60吨、70吨、50吨、70吨。物流公司A往城市I，II，III，Ⅳ每吨的运价分别为l0元、15元、20元、25元；物流公司 B到城市I，II，III，Ⅳ每吨的运价分别为2O元、10元、l5元、15元：物流公司 C 到城市I，II，III，Ⅳ每吨的运价分别为25元、30元、20元、25元。 运输费用数据表 如何确定调运方案，才能使运输总费用最小。 首先，设运输总费用为f，我们要求运输总费用最小，故目标函数为：Minf=10x11+15x12+20x13+25x14+20x21+10x22+15x23+15x24+25x31+ 30x32+20x33+25x34 其中Xij表示从物流公司i调运到城市j物资的数量，minf表示运输费用最少。 考虑约束条件如上表所述的量和销地的需求量要满足运输平衡条件，以及各变量取非负数，于是可得如下约束条件： x11+x12+x13+x14<=110 x21+x22+x23+x24<=70 x31+x32+x33+x34<=100 x11+x21+x31>=60 x12+x22+x32>=70 x13+x23+x33>=50 x14+x24+x34>=70 Xij≥0(i=1,2,3;j=1,2,3,4) 最后，我们将目标函数和约束条件写在一起，就得到了物资调运问题的数学模型，即线性规划问题： minf=10x11+15x12+20x13+25x14+20x21+10x22+15x23+15x24+25x31+ 30x32+20x33+25x34 x11+x12+x13+x14<=110 x21+x22+x23+x24<=70 x31+x32+x33+x34<=100 x11+x21+x31>=60 x12+x22+x32>=70 x13+x23+x33>=50 x14+x24+x34>=70 Xij≥0(i=1,2,3;j=1,2,3,4) 第七章运输问题 7.1 一个农民承包了6块耕地共300亩，准备播种小麦、玉米、水果和蔬菜四种农产品， 问如何安排种植计划，可得到最大的总收益。 解： 本问题地块总面积：42+56+44+39+60+59=300亩 计划播种总面积：6+88+96+40=300亩 因此这是一个产销平衡的运输问题。可以建立下列的运输模型： 代入产销平衡的运输模板可得如下结果： 种植计划方案 7.2 某客车制造厂根据合同要求从当年开始起连续四年年末交付40辆规格型号相同的 年度 可生产客车数量（辆） 制造成本（万元/辆） 正常上班时间 加班时间 正常上班时间 加班时间 1 20 30 50 55 2 38 24 56 61 3 15 30 60 65 4 42 23 53 58 根据该厂的情况，若制造出来的客车产品当年未能交货，每辆车每积压一年的存储和维护费用为4万元。在签订合同时，该厂已储存了20辆客车，同时又要求四年期未完成合同后还需要储存25辆车备用。问该厂如何安排每年的客车生产量，使得在满足上述各项要求的情况下，总的生产费用加储存维护费用为最少？ 解：这是一个生产储存问题，可以化为运输问题来做。根据已知条件，我们可以做以下 地块1 地块2 地块3 地块4 地块5 地块6 计划播种面积（亩） 小麦 6 39 31 76 玉米 29 59 88 水果 2 56 38 96 蔬菜 40 40 地块面积（亩） 42 56 44 39 60 59 300 300 分析，建立运输模型。 1、由于上年末库存20辆车，这些产品在这四年中只计仓储费不计生产费用，所以我们记为0年，第一行； 2、在建立的运输表中，相应单元格填入当年交付产品的所有成本（包括生产和存储成本）； 3、年份从1到4表示当年的正常生产，而1’到4’表示当年加班生产的情况； 4、由于期末（4年底）要有25辆车的库存，即4年末的需求量是40+25=65辆； 5、在表中没有具体成本的单元格中，表示没有生产也没有交货，为了保证这个真实情况的描述，在这些格中填M，使安排的生产量为0。 6、在计算成本时，当年生产当年交货不加存储成本，但对未交付的产品，第二年要付一个年的存储费4万元，依此类推。 根据上面的分析，可得运价表如下。 年度1 年度2 年度3 年度4 库存生产能力（辆） 0 4 8 12 16 20 20 1 50 54 58 6 2 66 20 1’55 59 63 67 71 30 2 56 60 64 68 38 2’61 65 69 74 24 3 60 6 4 68 15 3’65 69 74 30 4 53 57 42 4’58 62 23 合同需求量（辆）40 40 40 40 25 这是一个产大于销的运输模型，代入求解模型可得： 即：生产安排的方案： 最短路径问题的算法分析及建模案例 最短路径问题的算法分析及建模案例 一.摘要 (3) 二.网络最短路径问题的基础知识 (5) 2.1有向图 (7) 2.2连通性................... 错误！未定义书签。 2.3割集....................... 错误！未定义书签。 2.4最短路问题 (8) 三．最短路径的算法研究.. 错误！未定义书签。 3.1最短路问题的提出 (9) 3.2 Bellman最短路方程错误！未定义书签。 3.3 Bellman-Ford算法的基本思想错误！未定义书签 3.4 Bellman-Ford算法的步骤错误！未定义书签。 3.5实例....................... 错误！未定义书签。 3.6 Bellman-FORD算法的建模应用举例错误！未定义 3.7 Dijkstra算法的基本思想 (9) 3.8 Dijkstra算法的理论依据 (9) 3.9 Dijkstra算法的计算步骤 (9) 3.10 Dijstre算法的建模应用举例 (10) 3.11 两种算法的分析错误！未定义书签。 1.Diklstra算法和Bellman-Ford算法 思想有很大的区别错误！未定义书签。 Bellman-Ford算法在求解过程中，每 次循环都要修改所有顶点的权值，也就 是说源点到各顶点最短路径长度一直 要到Bellman-Ford算法结束才确定下 来。...................... 错误！未定义书签。 2.Diklstra算法和Bellman-Ford算法 的限制.................. 错误！未定义书签。 3.Bellman-Ford算法的另外一种理解错误！未定 4.Bellman-Ford算法的改进错误！未定义书签。 摘要 近年来计算机发展迅猛，图论的研究也得到了很大程度的发展，而最短路径 问题一直是图论中的一个典型问题，它已应用在地理信息科学，计算机科学等 诸多领域。而在交通路网中两个城市之间的最短行车路线就是最短路径问题的 一个典型例子。 由于最短路径问题在各方面广泛应用，以及研究人员对最短路径的深入研究， 使得在最短路径问题中也产生了很多经典的算法。在本课题中我将提出一些最 短路径问题的算法以及各算法之间的比较，最后将这些算法再应用于实际问题 47页1.1b 用图解法找不到满足所有约束条件的公共范围，所以该问题无可行解47页1.1d 无界解 1.2（b） 约束方程的系数矩阵 A= 1 2 3 4 ( ) 2 1 1 2 P1 P2 P3 P4 最优解A=(0 1/2 2 0)T和(0 0 1 1)T 49页13题 设Xij为第i月租j个月的面积 minz=2800x11+2800x21+2800x31+2800x41+4500x12+4500x22+4500x32+6000x13 +6000x23+7300x14 s.t. x11+x12+x13+x14≥15 x12+x13+x14+x21+x22+x23≥10 x13+x14+x22+x23+x31+x32≥20 x14+x23+x32+x41≥12 Xij≥0 用excel求解为： 用LINDO求解： LP OPTIMUM FOUND AT STEP 3 OBJECTIVE FUNCTION VALUE 1) 118400.0 VARIABLE VALUE REDUCED COST Z 0.000000 1.000000 X11 3.000000 0.000000 X21 0.000000 2800.000000 X31 8.000000 0.000000 X41 0.000000 1100.000000 X12 0.000000 1700.000000 X22 0.000000 1700.000000 X32 0.000000 0.000000 X13 0.000000 400.000000 X23 0.000000 1500.000000 X14 12.000000 0.000000 ROW SLACK OR SURPLUS DUAL PRICES 2) 0.000000 -2800.000000 3) 2.000000 0.000000 4) 0.000000 -2800.000000 5) 0.000000 -1700.000000 NO. ITERATIONS= 3 答若使所费租借费用最小，需第一个月租一个月租期300平方米，租四个月租期1200平方米，第三个月租一个月租期800平方米， 最短路径问题的算法分析及建模案例 一.摘要 (2) 二.网络最短路径问题的基础知识 (3) 2.1有向图 (5) 2.2连通性.............................................................................................. 错误！未定义书签。 2.3割集.................................................................................................. 错误！未定义书签。 2.4最短路问题 (6) 三．最短路径的算法研究............................................................................. 错误！未定义书签。 3.1最短路问题的提出 (6) 3.2 Bellman最短路方程...................................................................... 错误！未定义书签。 3.3 Bellman-Ford算法的基本思想.................................................... 错误！未定义书签。 3.4 Bellman-Ford算法的步骤............................................................ 错误！未定义书签。 3.5实例.................................................................................................. 错误！未定义书签。 3.6 Bellman-FORD算法的建模应用举例............................................ 错误！未定义书签。 3.7 Dijkstra算法的基本思想 (6) 3.8 Dijkstra算法的理论依据 (6) 3.9 Dijkstra算法的计算步骤 (6) 3.10 Dijstre算法的建模应用举例 (7) 3.11 两种算法的分析........................................................................... 错误！未定义书签。 1.Diklstra算法和Bellman-Ford算法思想有很大的区别 ...... 错误！未定义书签。 Bellman-Ford算法在求解过程中，每次循环都要修改所有顶点的权值，也就是说 源点到各顶点最短路径长度一直要到Bellman-Ford算法结束才确定下来。错误！未定义书签。 2.Diklstra算法和Bellman-Ford算法的限制.......................... 错误！未定义书签。 3.Bellman-Ford算法的另外一种理解........................................ 错误！未定义书签。 4.Bellman-Ford算法的改进........................................................ 错误！未定义书签。 运筹学 请在以下五组题目中任选一组作答，满分100分。 第一组： 计算题（每小题25分，共100分） 1.福安商场是个中型的百货商场，它对售货人员的需求经过统计分析如下表所示，为了保证售货人员充分休息，售货人员每周工作五天，休息两天，并要求休息的两天是连续的，问该如何安排售货人员的休息，既满足了工作需要，又使配备的售货人员的人数最少，请列出此问题的数学模型。 2.A、B两人分别有10分(1角)、5分、1分的硬币各一枚，双方都不知道的情况下各出一枚，规定和为偶数，A赢得8所出硬币，和为奇数，8赢得A所出硬币，试据此列出二人零和对策模型，并说明此游戏对双方是否公平。 3、某厂生产甲、乙两种产品，这两种产品均需在A、B、C三种不同的设备上加工，每种产品在不同设备上加工所需的工时不同，这些产品销售后所能获得利润以及这三种加工设备 问：该厂应如何组织生产，即生产多少甲、乙产品使得该厂的总利润为最大？ 4、用图解法求解 max z = 6x1+4x2 s.t. 第二组： 计算题（每小题25分，共100分） 1、用图解法求解 min z =－3x1+x2 s.t. ????? ????≥≤+≥+≤≤0 8 2125234212 12121 x x x x x x x x ， 2、用单纯形法求解 max z =70x1+30x2 s.t. ?????? ?≥≤+≤+≤+072039450555409321212121x x x x x x x x ， 3、用单纯形法求解 max z =7x1+12x2 s.t. ⑵ ⑶ ⑷ ⑸、⑹ 1212212 210870x x x x x x x +≤??+≤?? ≤? ?≥?， ⑴ ⑵ ⑶ ⑷ ⑸ ⑹、⑺ ⑴ 运筹学排班问题地建模和程序设计报告 级工业工程一班 杨添淇 前言 本报告共分为五个部分： .排班问题地提出 .建模地心路历程 .新地背景与设定 .新地建模 .建模后地思考 其中，第二部分与第五部分最为用力，集中体现了作者想要表达地观点.其实这两部分应该写在分析报告里吧？好像搞反了…个人收集整理勿做商业用途 是为序. 排班问题地提出 某小区组建维修保洁服务，现需要招聘维修保洁人员若干轮班工作.其中包括电工，水管工，和保洁员.工作采用计时制，每人工作满小时后可以下班，如张三在点上班，可在下午点下班.根据统计，小区需求人数如下表：个人收集整理勿做商业用途 时间电工水管工保洁 点点 点点 点点 点点 点点 点点 点点 点点 点点 点点 点点 点点 维修保洁服务地收费标准是：电工元小时，水工元小时，保洁元小时.试制定招聘计划和工人地排班表（即：招聘工人地数量和每个工人地上班时间）.个人收集整理勿做商业用途 建模地心路历程 余以为，老师要我们交报告，绝不是走个形式，也不仅仅是要看我们写出地冷冰冰地代码，求解问题地能力，更是要看我们思维地走向：从哪里来，到哪里去，最终形成一条清晰地路径.确实，看这个路径地形成过程是一件非常有趣地事，记录这个过程亦然.是故，我采用了完全写实地笔法，彻头彻尾地记录下了自己地真实想法，怎么想地怎么写地，想怎么写就怎么写.所以，报告地这个部分叫做：建模地心路历程（多么温润而厚重地小标题啊）.个人收集整理勿做商业用途 问题地最后提到了收费问题，旋即戛然而止，留给了解题人无限地遐想空间.我想老师地本意，是好地.但读完题后，我地第一个问题便出在这最后一句上：“收费标准”中地“收费”二字作何解.个人收集整理勿做商业用途 作业： 课堂作业：书本P182第5题第(1)题 ()? ??=）这条弧，未经过（这条弧，经过（j i j ij V V V V f 0)(1i 6714131220...81510m in f f f f z ++++= ()()()()?????????????===-=+-=-+++=+-+=++-=+++-=-+=++7,6,5,4,3,2;6,5,4,3,2,1101 00000000167576765646365255753 6434146353231334122523 141312j i f f f f f f f f f f f f f f f f f f f f f f f f f ij ，或 最短路径为7521v v v v --- 课后作业： 1、 求下列赋权无向网络图s 到t 的最短路径 P:∑∈= A v v ij ij j i f w z ),(min 3 2 5 6 3 4 4 7 1 2 2 4 3 7 S 1 2 3 4 5 6 t 8 6 1 ()??? ????=-=-≠=-==-∈=∑∑∑∑∑∑t i f f t s i f f s i f f A v v f ji ij ji ij ji ij j i ij ,1,,0,110,，或 最短路径为 S-3-5-T 2、某公司正在研制一种有极好销售潜力的新产品。当研究工作接近完成时，公司获悉一家竞争者正计划生产这种产品。要突击赶制出这种产品以参与竞争，还有四个互不重叠的阶段。为了加快进度，每个阶段都可采取“优先”或“应急”的措施。不同的措施下每段工作所需要的时间（月）和费用（百万元）如小下表示。现有一千万元资金供这四个阶段使用，则每段应采取什么措施能使这种产品尽早上市。试将此问题化成最短路问题并求解。 阶段 措施 剩余研究 试制 工艺设计 生产与调拨 时间 费用 时间 费用 时间 费用 时间 费用 正常 5 1 优先 4 2 3 2 5 3 2 1 应急 2 3 2 3 3 4 1 2 43131211...245m in f f f f Z ++++= 第一章 线性规划 1、 由图可得：最优解为 2、用图解法求解线性规划： Min z=2x 1+x 2 ????? ??≥≤≤≥+≤+-01058 2442 12121x x x x x x 解： 由图可得：最优解x=1.6,y=6.4 Max z=5x 1+6x 2 ? ?? ??≥≤+-≥-0 ,23222212 121x x x x x x 解： 由图可得：最优解Max z=5x 1+6x 2, Max z= +∞ Maxz = 2x 1 +x 2 ????? ? ?≥≤+≤+≤0,5242261552121211x x x x x x x 由图可得：最大值?????==+35121x x x ， 所以?????==2 3 21x x max Z = 8. 12 12125.max 2328416412 0,1,2maxZ .j Z x x x x x x x j =+?+≤? ≤?? ≤??≥=?如图所示，在（4，2）这一点达到最大值为2 6将线性规划模型化成标准形式： Min z=x 1-2x 2+3x 3 ????? ??≥≥-=++-≥+-≤++无约束 321 321321321,0,05232 7x x x x x x x x x x x x 解：令Z ’=-Z,引进松弛变量x 4≥0，引入剩余变量x 5≥0，并令x 3=x 3’-x 3’’,其中 x 3’≥0,x 3’’≥0 Max z ’=-x 1+2x 2-3x 3’+3x 3’’ ????? ? ?≥≥≥≥≥≥-=++-=--+-=+-++0 ,0,0'',0',0,05 232 '''7'''543321 3215332143321x x x x x x x x x x x x x x x x x x x 西安科技大学 运筹学课程设计报告姓名：袁薪洋 一、算法思想 运用Dijkstra算法求解图的最短路径。 Dijkstra算法思想为：设G=(V,E)是一个带权有向图，把图中顶点集合V分成两组，第一组为已求出最短路径的顶点集合（用S 表示，初始时S中只有一个源点，以后每求得一条最短路径, 就将加入到集合S中，直到全部顶点都加入到S中，算法就结束了），第二组为其余未确定最短路径的顶点集合（用U表示），按最短路径长度的递增次序依次把第二组的顶点加入S中。在加入的过程中，总保持从源点v到S中各顶点的最短路径长度不大于从源点v到U中任何顶点的最短路径长度。此外，每个顶点对应一个距离，S中的顶点的距离就是从v到此顶点的最短路径长度，U中的顶点的距离，是从v到此顶点只包括S中的顶点为中间顶点的当前最短路径长度。 二、算法流程或步骤 Dijkstr算法具体步骤： （1）初始时，S只包含源点，即S＝，v的距离为0。U包含除v 外的其他顶点，U中顶点u距离为边上的权（若v与u有边）或）（若u不是v的出边邻接点）。 （2）从U中选取一个距离v最小的顶点k，把k，加入S中（该选定的距离就是v到k的最短路径长度）。 （3）以k为新考虑的中间点，修改U中各顶点的距离；若从源点v到顶点u（u U）的距离（经过顶点k）比原来距离（不经过顶点 k）短，则修改顶点u的距离值，修改后的距离值的顶点k的距离加上边上的权。 （4）重复步骤（2）和（3）直到所有顶点都包含在S中。 三、算法源程序 #include 运筹学典型考试试题及答案
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