课程教案
最优化方法在化学化工中的应用简介
单纯形法——应用示例
例
1：色谱分离的顺序优化
色谱响应函数
∑==n
i i p CRF 1
)
ln(p ——峰分离函数i ——峰个数
CRF ：判断峰分离程度完全分离：p =1,CRF =0其它情形：CRF <0优化目标：使CRF 最大
峰分离函数的定义
例：通过变化柱温和载气流速优化2，3-二甲基己烷和
3-甲基庚烷的分离
t /℃
流量/mol?min -160
1102
10
1
2
3
4
56
7
8
t v 图6-4 无时间约束二组分单纯形优化过程
250mL含0.lg的硫酸钒溶液；250mL 20％的H2SO4溶液（体积比）；250mL 1％的H
2
O2溶液（体积比）。
在反应管中加20滴标准钒溶液，先加H
2O2溶液x l滴，再加
H2SO4溶液x2滴。搅动5min，测定吸光度。用单纯形法寻求最佳显色条件。
加入H
2
O2溶液和H2SO4溶液的边界条件：不超过100滴。
起始条件（滴）：（H
2O2，H2SO4）
（10，10），（50，20），（20，50）例2：钒显色最佳条件的搜索
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思考石油裂解最佳产值条件的优化
石油裂解是一个复杂的工艺过程。
目标函数：纯收入＝产品总价格一催化剂消耗量
独立变量一般有七个：
1.进料的预热
2.裂解炉温度
3.空气速度
4.单元负载率
5.再循环速率
6.催化剂活性
7.原料质量
采用等边长反射，不考虑收缩和
扩张。
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小结
1.单纯形法在寻找最佳反应和分析条件时是一种有用的工
具，它具有简单、可靠、准确等优点，值得在化学研究中推广。
2.单纯形法所找到的最佳条件往往不是某个孤立的点，而
是一个最佳条件范围，从而可了解最佳条件的稳定区域。
3.单纯形法的每一步都可用数学公式描述，这些公式既可
用手工计算，也可与计算机编程进行计算或与计算机联机进行控制，为进一步全自动寻找最佳条件创造了条件。
毕业论文文献综述 数学与应用数学 单纯形法的综述及其应用 一、 前言部分（说明写作的目的，介绍有关概念、综述范围，扼要说明有关 主题争论焦点） 1.写作目的 本文主要在于介绍单纯形法的历史背景，基本计算方法，改进的计算方法，以及单纯形法的应用．目的在于对单纯形法的历史背景，计算方法等进行综述，并总结单纯形法在生活各个领域的应用，单纯形法是求解线性规划问题很有效的方法，通过对单纯形法的进一步了解，最后提出一实际问题利用单纯法进行分析求解． 2.有关概念 LP 问题的一般形式[1] ()1122. Max min n n ob Z c x c x c x =+++L ()()()11112211 211222221122 12..: ,,,0 n n n n m m mn n m n a x a x a x b a x a x a x b s t a x a x a x b x x x +++≤≥?? +++≤≥?? ??+++≤≥??≥? L L L L L 线性规划问题的标准型为[2] ()()()11221111221121122222 m1122 12min a a s.t.a 01,2,,,,,n n n n n n m mn n m j n S c x c x c x S x a x a x b x a x a x b x a x a x b x j n x x x =+++?+++=? +++=?? ??+++=??≥=? L L L L L L 为目标函数（1）为决策变量 其矩阵形式为 min s.t.0 S CX AX b X ==?? ≥?（2）
其中，()12,,,n C c c c =L ，决策向量()()1212,,,,,,,T T n m X x x x b b b b ==L L ． A 为约束条件中的系数矩阵, 即 1112121 22212 n n m m mm a a a a a a A a a a ??????=??????L L M M M M L 本文除了介绍线性规划问题的一般形式、标准形式和矩阵形式以外还列举了一些定义. 定义1[3]：设矩阵A 的秩为m ，矩阵B 是A 中的一个m 阶满秩子方阵，则B 为一个基矩阵．矩阵A 中剩余元素组成的子阵为N ,即[]A BN =.把x 的分量相应地分成两部分，记成B x 和N x ，B x 的分量与B 的列对应，称为基变量；N x 的分量与N 中的列对应，称为非基 变量．在约束Ax b =中令所有的非基变量取值为零时，得到解10B N x B b x x -?? ??==???????? ，称为相 应于B 的基本解． 定义2[3]：基本解得基变量都取非负值时，即满足1 0B x B b -=≥的基本解为基本可行解． 定义3[4]：满足式（1）各约束条件的解()12,,,T n X x x x =L 称为可行解.全部可行解的集合称为可行域.目标函数1 min n j j j Z c x == ∑达到最大值的可行解称为最优解. 定义4[4]：设 A 为约束方程组1 (1,...,)n ij j i j a x b i m ===∑的m n ?阶系数矩阵， 设(n m >),其秩为m ，B 为矩阵A 中的一个m m ?阶的满秩子矩阵，称B 为线性规划问题的一个基.不失一般性，设 11111...(,...,)...m m m mm a a B a a αα?? ??==?? ???? M M B 中每一个向量(1,..,)j j m α=称为基向量；与基向量j α对应的变量j x 称为基变量. 基变量以外的的变量称为非基变量. 定义5[4] ：在约束方程组 1 (1,...,)n ij j i j a x b i m ===∑中，令所有非基变量
clear clc X=[1 2 3 4 5]; A=[ 1 2 1 0 0; 4 0 0 1 0; 0 4 0 0 1]; C=[2 3 0 0 0 ]; b=[8;16;12]; t=[3 4 5]; B0=A(:,t); while 1 CB0=C(:,t); XN01=X; for i=1:length(t); for j=1:length(X); if XN01(j)==t(i) XN01(j)=0; end end end j=1; for i=1:length(X); if XN01(i)~=0 XN0(j)=XN01(i); j=j+1; end end for j=1:length(XN0); CN0(j)=C(XN0(j)); end N0=[]; for i=1:length(XN0); N0=[N0,A(:,XN0(i))]; end xiN0=CN0-CB0*B0*N0; j=1; z=[]; for i=1:length(xiN0) if xiN0(i)>0 z(j)=i; j=j+1; end end if length(z)+1==1; break; end n=1; for i=1:length(z) if z(i)>z(n) n=i; end end k=XN0(z(n));%换入变量 B=B0*b; P=B0*A(:,k); j=1; for i=1:length(P)
if P(i)>0 x(j)=i; j=j+1; end end y=1; for i=1:length(x) if B(x(y))/P(x(y))>B(x(i))/P(x(i)) y=i; end end y1=x(y); y=t(y1);%换出变量 for i=1:length(t) if t(i)==y m=i; break; end end t(m)=k; P2=B0*A(:,k); q=P2(y1); P2(y1)=-1; P2=-P2./q; E=[1 0 0;0 1 0;0 0 1]; E(:,m)=P2; B0=E*B0; end CB0*B0*b
单纯形法及其应用 摘要 单纯形法是一种主要的解决线性规划问题的方法，它在生活的成本问题、交通选择或规划学术问题等方面得到广泛应用.本文系统的研究了单纯形法的相关概念以及原理.并阐述了用单纯形法解决线性规划问题的步骤与方法及不同方法的特殊性.正确的应用单纯形法解决问题能够提高准确率，从而进行合理的规划安排，使得效果或收益达到期待化或最优化. 关键词：单纯形法；单纯形表；最优性
The Simplex Method and its Application Abstract:Simplex method is a main to solve linear programming problems, it in life cost, the choice of traffic or academic planning problems are widely used. This paper study the simplex method of the related concepts and principles. It describes the steps and methods to use simplex method to solve linear programming problems, and the different method. Correct application of the simplex method problem solving is able to improve the accuracy, in order to carry out reasonable planning arrangements, makes the effect or income reached expectations or optimization. Keywords:simplex method;simplex tableau;optimality
单纯形法在经济管理中的应用 [摘要]发展生产力,提高经济效益是人类发展不可或缺的要求，是合理利用现有的人力，物力资源,使经济效益达到最好的重要途径，而这些正是线性规划所研究的主要内容。本篇论文主要探讨单纯形法在经济管理中的应用，即应用单纯形法及其改进的方法来求解经济管理中的线性规划问题。详细介绍线性规划问题的基本思想和数学模型，深入研究单纯形法的原理和解法，将方法运用到生产计划模型和投资模型中。分析模型的求解结果，比较各种算法之间的优劣性，进一步说明单纯形法的实用性。 [关键字]线性规划单纯形法生产计划模型投资计划模型
The application of simplex method in economic management [Abstract]Development of productivity and economic efficiency are indispensable requirement of human development. Rational use of human and material resources is an important way to achieve the best economic benefits, which is the main contents the linear programming studies. This paper mainly discusses the application of the simplex method in economic management, namely Simplex method and the improved methods are applied to solving the economic management of the linear programming problem. The basic ideas and mathematical models of linear programming problems will be introduced in detail the research on the theory and solution of the simplex method is studied, and apply these methods to the production planning model and investment model . The results of the model will be analyzed. By comparing the advantages and disadvantages between various algorithms, the practicality of the simplex method is further illustrated. [Key words]Linear Programming Simplex Method Production planning model Investment Planning Model
单纯形法在线性规划中的实际应用 摘要:线性规划是以数学模型为基础，研究如何在一定条件下实现目标最优化，而单纯形法是求解线性规划问题的主要方法，有效提升了数学规划的应用。本文介绍了线性规划的基本理论及单纯形法的基本理论和具体算法，然后将两者结合进行实际的应用。最终以的公交排班表和蛋糕店的加工计划为例通过模型的建立与求解制定了更加合理的公交排班时刻表和各时段的司机分配数量；解决在激烈竞争市场中如何利用有限的资源、人力、时间进行统筹安排，提高效率，降低成本使总的经济效益达到最佳。 关键词 : 线性规划；单纯形法；最优性；Lingo Abstract:Linear programming is based on the mathematical model to study how to achieve th e goal optimization under certain conditions, and the simplex method is the main method to solve t he linear programming problem, which effectively improves the application of mathematical progra mming. This paper introduces the basic theory of linear programming and the basic theory and spec ific algorithm of simplex method, and then combines the two into practical application. Finally, the bus schedule and the processing plan of the cake shop in Chongqing second Teachers ' College (Na nshan Campus) are used as examples to establish a more reasonable bus scheduling timetable and t he number of drivers assigned to each period. To solve the problem of how to make use of the limit ed resources, manpower and time in the competitive market to improve the efficiency Reduce costs to achieve the best overall economic benefits. Key words: Linear programming; Simplex method; Optimality; Lingo
单纯形法的简述及应用 摘要 自1947年G.B.Dantzig提出单纯形法以来，他一直是求线性规划的最有效的计算方法。但是，单纯形法要求已知一个基本可行解，且线性规划需化典式。而在一般情况下，线性规划问题并无明显的可行解。如用两阶段法获得基本可行解，必须增加人工变量，从而增加计算量。针对这一问题，本文提出了改进单纯形法（一），在不增加人工变量的前提下，采用较简单的方法，求出一基本可行解，并在求解过程中剔除多余约束，判断问题是否有解，同时将线性规划的约束方程化为典式。此方法减少了比较次数，且简单易行，容易在计算机上实现。本文针对线性规划问题在变量和约束的个数较多时，传统单纯形法占据较大的内存空间，且有不少多余计算的情况提出改进单纯形法（二），能以较少的计算量及较小的占用存储空间方法从基的逆矩阵计算出新基的逆矩阵。从而既能使迭代过程持续进行下去，又能克服上述单纯形法的不足，是解决这些问题的一种实用且较有效的方法。 关键词：线性规划、单纯形法、基本可行解、初等变换。 绪论 引言 运筹学是近六十年发展起来的一门学科。运筹学在生产管理、工程技术、军事作战、科学实验。财政经济。社会科学以及自然科学和其他学科都应经取得了很多令人瞩目的成果。线性规划是运筹学的一个重要分支，是运筹学中最重要的一种数量方法，其应用范围非常广泛。主要用于研究解决有限资源的最佳分配问题，即如何对有限的资源做出最佳方式的调配和最有力的使用，以便最充分地发挥资源的效能去获取最佳经济效益。从数学的角度来说，也就是在对决策变量施加一组线性等式、不等式以及等号的约束下，求决策变量的线性目标函数的最大化和最小化。 与其他的数学学科相比，线性规划是一个相当年轻又非常活跃的应用数学分支。自从一般线性规划问题求解的方法——单纯形法被提出之后，线性规划在理论上趋向成熟，在使用中日益广发与深入。线性规划的广泛应用以及涉及到的数学理论和计算方法，都引起了专业人员和学者们的很大兴趣。 线性规划基础及单纯形法 线性规划问题及数学模型 凡是同时满足以下三个条件的问题，就叫做线性规划问题： （1）可用一些变量表示问题的待定方案，这些变量的一组定值就代表一个具体的方案。因此，可将这些变量称为决策变量，并往往要求它们为非负的。 （2）存在一定的约束条件，这些约束条件都能用关于决策变量的线性等式或线性不等式来表示。 （3）有一个期望达到的目标，它可用决策变量的线性函数（称为目标函数）来表示，根据具体问题的不同，要求目标函数实现最大化或最小化。 线性规划就是研究并解决上述问题的一种理论和方法。满足以上三个条件的数学模型称为线性规划的数学期望，简称线性规划模型。期一般形式如下：
单纯形法在线性规划中的应用 摘要 求解线性规划问题，就是在各项资源条件的限制下，如何确定方案，使预期的目标达到最优。本文重点介绍了求解线性规划问题目前最常见的两种方法，图解法和单纯形法。图解法适合于只含两个变量的线性规划问题，文中只做了简单的描述。而单纯形法是求解线性规划问题的通用方法，适合于求解大规模的线性规划问题，本文作了重点描述，对单纯形法中的基本概念如基变量、非基变量、基向量、非基向量、可行基以及基本可行解等概念作了详细的陈述，在此基础上，介绍了线性规划问题的标准化、单纯形法的基本原理、确定初始可行解、最优性检验、解的判别、基本可行解的改进、换入变量的确定-最大增加原则、换出变量的确定-最小比值原则、表格单纯形法、大M法、两阶段法等。 关键词：线性规划图解法单纯形法基变量基向量可行基基本可行解
正文 引言 在生产管理和经济活动中，经常遇到这些问题，如生产计划问题，即如何合理利用有限的人、财、物等资源，以便得到最好的经济效果；材料利用问题，即如何下料使用材最少；配料问题，即在原料供应量的限制下如何获取最大利润；劳动力安排问题，即如何用最少的劳动力来满足工作的需要；运输问题，即如何制定调运方案，使总运费最小；投资问题，即从投资项目中选取方案，使投资回报最大等等。对于这些问题，都能建立相应的线性规划模型。事实上，线性规划就是利用数学为工具，来研究在一定条件下，如何实现目标最优化。 解线性规划问题目前最常见的方法有两种，图解法和单纯形法。单纯形法是求解线性规划问题的通用方法。 1 线性规划问题的求解方法 1.1 图解法解线性规划问题 只含两个变量的线性规划问题，可以通过在平面上作图的方法求解，步骤如下： (1)以变量x 1为横坐标轴，x 2 为纵坐标轴，适当选取单位坐标长度建立平面 坐标直角坐标系。由变量的非负性约束性可知，满足该约束条件的解均在第一象限内。 (2)图示约束条件，找出可行域（所有约束条件共同构成的图形）。 (3)画出目标函数等值线，并确定函数增大（或减小）的方向。 (4)可行域中使目标函数达到最优的点即为最优解。 然而，图解法虽然直观、简便，但当变量数多于三个以上时，其实用意义不大。
最优化方法课程论文 题目：单纯形法的发展及其应用 系别：理学院 专业：信息与计算科学 姓名： 班级：信息101班
单纯形法的发展及其应用 一．单纯形法简介： 单纯形法，求解线性规划问题的通用方法。单纯形是美国数学家G.B.丹齐克于1947年首先提出来的。它的理论根据是：线性规划问题的可行域是n维向量空间Rn中的多面凸集，其最优值如果存在必在该凸集的某顶点处达到。顶点所对应的可行解称为基本可行解。单纯形法的基本思想是：先找出一个基本可行解，对它进行鉴别，看是否是最优解；若不是，则按照一定法则转换到另一改进的基本可行解，再鉴别；若仍不是，则再转换，按此重复进行。因基本可行解的个数有限，故经有限次转换必能得出问题的最优解。如果问题无最优解也可用此法判别。 二．单纯形法在线性规划中的应用 1.单纯形法解线性规划问题 在生产管理和经济活动中，经常遇到这些问题，如生产计划问题，即如何合理利用有限的人、财、物等资源，以便得到最好的经济效果；材料利用问题，即如何下料使用材最少；配料问题，即在原料供应量的限制下如何获取最大利润；劳动力安排问题，即如何用最少的劳动力来满足工作的需要；运输问题，即如何制定调运方案，使总运费最小；投资问题，即从投资项目中选取方案，使投资回报最大等等。对
于这些问题，都能建立相应的线性规划模型。事实上，线性规划就是利用数学为工具，来研究在一定条件下，如何实现目标最优化。单纯形法是求解线性规划问题的通用方法。 (1)单纯形法解线性规划问题的理论根据是： 线性规划问题的可行域是 n维向量空间Rn中的多面凸集，其最优值如果存在必在该凸集的某顶点处达到。顶点所对应的可行解称为基本可行解。 (2)单纯形法的基本思想是： 先找出一个基本可行解，对它进行鉴别，看是否是最优解；若不是，则按照一定法则转换到另一改进的基本可行解,再鉴别；若仍不是，则再转换,按此重复进行。因基本可行解的个数有限，故经有限次转换必能得出问题的最优解。如果问题无最优解也可用此法判别。 (3)单纯形法的一般解题步骤可归纳如下： ①把线性规划问题的约束方程组表达成典范型方程组，找出基本可行解作为初始基本可行解。②若基本可行解不存在，即约束条件有矛盾，则问题无解。③若基本可行解存在，从初始基本可行解作为起点，根据最优性条件和可行性条件，引入非基变量取代某一基变量，找出目标函数值更优的另一基本可行解。④按步骤3进行迭代,直到对应检验数满足最优性条件（这时目标函数值不能再改善），即得到
单纯形法 可按现代电子计算机标准程序求解线性规划模型的一般方法。分为代数形式 的单纯形法和表格形式的单纯形法。前者提供基本算法所依据的逻辑规则，适用 于在电子计算机上进行求解运算；后者将变量和数据列成表格，适用于笔算。两 者在数学上是等价的。单纯形法是由美国数学家G.B.丹齐克（1914～）于1947 年提出来的，它与苏联数学家Л.Β.坎托罗维奇（1912～）于1938年提出的 解乘数法相类似。 根据单纯形法的原理，在线性规划问题中，决策变量（控制变量）x1，x2， (x) 的值称为一个解,满足所有的约束条件的解称为可行解。使目标函数达到最大n 值（或最小值）的可行解称为最优解。这样，一个最优解能在整个由约束条件所 确定的可行区域内使目标函数达到最大值（或最小值）。求解线性规划问题的目 的就是要找出最优解。 可能出现下列情况之一：①存在着一个最优解；②存在着无穷多个最优解； ③不存在最优解，这只在两种情况下发生，即没有可行解或各项约束条件不阻止 目标函数的值无限增大（或向负的方向无限增大）。 要缩小对最优解的搜索范围，就必须认识最优解的一般性质，最优解如果存 在的话，则它必然处于可行区域的边界上。 任何一项约束条件的边界方程是用“＝”号来替换该约束条件中的“≤”或 “≥”号而得到的。每一个边界方程确定一个超平面。因此，可行区域的边界是 由那些满足一个或同时满足几个边界方程（即处在作为边界的一个或几个超平面 上）的可行解所组成，而且最优解必在其中。最优解不仅是在可行区域的边界上， 而且也在这个区域的一个隅角上。一个可行解，如果不处在由另两个可行解连接 起来的任何线段上，它就是一个角点可行解。如果连接两个角点可行解的线段处 在可行区域的边界上，这两个角点可行解就称为相邻的角点可行解。角点可行解 具有下列三个重要性质：①如果存在着一个最优解，那么它必定是角点可行解。 如果存在有多个最优解，那么至少有两个最优解必定是相邻的角点可行解。②只 存在有限个数的角点可行解。③如果一个角点可行解按目标函数值来衡量时比其 所有的相邻角点可行解更好一些，那它就比所有其他角点可行解都更好，也就是 最优解。
算法实现与分析 算法1．单纯形法 具体算例： min z=?3x1+x2+2x3 3x1+2x2?3x3=6 x1?2x2+x3+x5=4 x1,x2,x3≥0 标准化后： min z=?3x1+x2+2x3+Mx4+Mx5 3x1+2x2?3x3+x4=6 x1?2x2+x3+x5=4 x1,x2,x3,x4,x5≥0 用单纯形法求解，程序如下： clear clc M=1000000; A=[3,2,-3,1,0;1,-2,1,0,1];%系数矩阵 C=[-3,1,2,M,M,0];%价值矩阵 B=[6;4]; Xt=[4 5]; for i=1:length(C)-1 D=0; for j=1:length(Xt) D=D+A(j,i)*C(Xt(j)); end xi(i)=C(i)-D; end s=[]; for i=1:length(xi) if xi(i)<0 s=[s,i]; end end f=length(s); h=1; while(f) for k=1:length(s) j=1; A x=[]; for i=1:length(Xt) if A(i,s(k))>0
x(j)=i; j=j+1; end end x if(length(x)+1==1) break; end y=1 x for i=1:length(x) if B(x(i))/A(x(i),s(k)) 目录 第一章单纯形法的提出…………………………………………………………… 1.1 单纯形法提出背景……………………………………………………………第二章单纯形法的一般原理……………………………………………………… 2.1 单纯形法的基本思路………………………………………………………… 2.2 确定初始基本可行解………………………………………………………… 2.3 最优性检验…………………………………………………………………… 2.4 基变换………………………………………………………………………… 2.5 解的判别定理………………………………………………………………… 2.6 单纯形法求解线性规划问题的程序框图……………………………………第三章表格单纯形法……………………………………………………………… 3.1单纯型表求解………………………………………………………………… 3.2 用单纯形法求解线性规划问题的举例………………………………………第四章人工变量及其处理方法…………………………………………………… 4.1大M法………………………………………………………………………… 4.2两阶段法……………………………………………………………………… 4.3无最优解和无穷多最优解…………………………………………………… 4.4退化与循环……………………………………………………………………第五章单纯形法的矩阵表示………………………………………………………总结……………………………………………………………………………………参考文献………………………………………………………………………………单纯形法
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