浅谈运筹与优化
听过汪老师的以运筹与优化为主题的报告后，我在管理与数学之间联系上有了进一步的理解。考大学报专业时，我就想学管理但是爸妈不同意，觉得这个专业并没有传说中的火热，阴差阳错地来到了数学学院。经过了两年的学习，我接触了很多门数学科目，我也在不断地探索数学在生活中的使用价值。现在对于本科能学数学我感到荣幸！
这一次报告，汪老师清爽的语调在炎炎夏日中为我带来了一股清风。让我对运筹学，对优化问题有了一个新的见解。不得不承认自己曾经将这些问题看得太深奥，因而少了一份用心。其实在我们的生活中，运筹与优化问题无处不在。上班前选择行车路线，这是一个简单的路径优化问题，如果还要选择换乘车辆及换乘地点，就需要求解一个完整的优化调度问题。运筹(Operation)包括人类的所有活动，而优化就是让这些活动更合理、更经济。而且虽然运筹与优化问题的研究仅仅始与1940年，但其对于社会发展的重要性却日益重要，大到国家的宏观政策制定，小到一个电路板的制作流程，人员分工，运筹学的内容均贯穿其中。当我们面对资源减少，硬件创新减少时，如何提高资源利用率，如何通过优化组合提高产品的附加值就成为迫切的任务。而运筹与优化就是为此而生的学科。运筹于优化不仅仅是专家学者的研究领域，它应该成为我们处理每件事情，完成每个动作前都要考虑的问题，让运筹与优化的思想深入我们的骨髓。
运筹学，Operations Research,原意是操作研究、作业研究、运用研究、作战研究，译作运筹学，古语说：“运筹帷幄之中，决胜千里之外”，大概讲的就是运筹的巨大作用吧！在只是听说有运筹学这门学科的时候，我就是觉得这门科学肯定不是人人都能学，理解它的人一定是那种饱读诗书、有丰富阅历、聪
明绝顶的那类人，好像离大学生还是挺遥远的，可能是觉得大学生还是没有那么深厚的造诣，不太可能去完成这么深入的一门学科。所以一开始我还是很担心的，并怀着敬畏的心来学习这门科学的。
对于运筹学模型，汪老师告诉我们它是源于第二次世界大战期间的运筹学研究，有效地解决了如何将有限的资源分配于各项军事活动，以取得最优的战争效果等重大军事决策问题，为盟军在二战中取得最终的胜利做出了不可磨灭的贡献。战后，这项技术不仅在军事科学上不断发展，在工农业生产、科学实验、工程技术、经济管理和社会科学中都有着广泛的应用和发展。特别是计算机技术的引入，更使得运筹学的研究和应用如虎添翼，一些大规模或者超大规模的决策变量和约束条件问题的求解也变成了现实。
而对于管理决策分析，当代著名的英国经济与管理学家、诺贝尔经济学奖获得者赫伯特.西蒙教授就有他的至理名言：“管理就是决策”、“管理的关键在于决策”。
管理决策是为了实现战略决策而对企业内部管理进行有效的组织、协调，使企业的生产技术经济活动正常进行的一种决策。其中包括劳动组织的调整，重要的人事调配，资金的运用，设备的选择，年底生产经营计划的制定、现代管理科学的方法等方面的决策。管理决策是指组织中的中层管理者为了保证总体战略目标的实现而作出的、旨在解决组织局部重要问题的决策。管理决策旨在提高企业的管理效能，以实现企业内部各环节生产技术经济活动的高度协调及资源的合理配置与利用，如设备更新改造决策，中层干部任免，组织机构调整等决策，也称中层决策。
运筹学是在实行管理的领域，运用数学方法，对需要进行管理的问题统筹规划，作出决策的一门应用科学。”运筹学的另一位创始人定义运筹学是：“管理系
统的人为了获得关于系统运行的最优解而必须使用的一种科学方法。”它使用许
多数学工具（包括概率统计、数理分析、线性代数等）和逻辑判断方法，来研究系统中人、财、物的组织管理、筹划调度等问题，以期发挥最大效益。
有这样一句话：A successful operation is one which achieves these goals withmaximum efficiency. ... and with our Services for production,logistics and process optimization we help you keep your operationready for changes, innovative products...-------一个成功的运筹与优化在于如何以最经济的成本获得理想的收益。运筹与优化存在于我们日常生活中的每一次活动中。时刻保持优化的心态，不仅为自己节省成本，也为我们的社会节约的资源…我想这一句是现在运筹学的发展现状。比如人员分工属于资源配置类的优化，项目管理属于调度优化，即使每次的察勘也可以看成一个调度问题。工作内容就是运筹与优化的集成应用。提倡"运筹与优化"，不是要求每个人都能研究优化问题，完成优化问题的建模，算法研究与求解，而是让大家看到优化问题的普遍性与迫切性，能够在日常工作中注意到运筹与优化技术的应用，提高工作效率，提高工作质量。
再者曾经的蓝色巨人IBM已成功的从设备制造商转变为一个系统提供商或者服务提供商。他的口号是，"signs of life on your smart planet，from oilfeilds to schools, our systems are geting more smart"。当IBM把组合优化、管理优化、系统优化作为其主业时，我们不能再忽视运筹优化这个工具。
根据一些权威资料显示，近二十年来，信息科学、生命科学等现代高科技对人类社会产生了巨大影响，中国运筹学工作者还关注到其中一些运筹学起作用的新的工作方向。例如，我们的运筹学工作者，将全局最优化、图论、神经网络等运筹学理论及方法应用于分子生物信息学中的DNA与蛋白质序列比较、芯片测
试、生物进化分析、蛋白质结构预测等问题的研究；在金融管理方面，将优化及决策分析方法，应用于金融风险控制与管理、资产评估与定价分析模型等；在网络管理上，利用随机过程方法，研究排队网络的数量指标分析；在供应链管理问题中，利用随机动态规划模型，研究多重决策最优策略的计算方法。在这些重要的新方向上，我国运筹学工作者都取得了可喜的进展及成绩，有一些已进入国际先进水平的行列，被有关同行所认可。随着我国市场经济的发展，国外许多著名企业的进入，企业面临规模不断扩大、信息瞬息多变、竞争日趋激烈的经济环境，传统的经验决策已经远远不能满足管理工作的需要。现代管理与传统管理的主要区别，在于决策的科学化、定量化和高效化，定量分析和定性分析相结合，应用现代规划模型技术和信息技术，对规模庞大、结构复杂的决策问题做出准确分析和及时判断。学习现代决策知识，增强企业经营活力和竞争能力，已是各级管理人员的当务之急
听过报告后，我看到了运筹与优化在生活中的应用，也看到了运筹与优化在未来生活中的地位。我想我可以为之努力，争取研究生学习管理并在这一方面能深入的了解。
运筹学优化软件 Xpress-MP功能介绍 Xpress-MP是一个数学建模和优化工具包，它用于求解线性，整数，二次，非线性，以及随机规划问题。Xpress-MP的用户包括： ?需要在其产品中嵌入优化功能的OEM/ISV。 ?向顾客提供优化解决方案的咨询人员。 ?大型机构中需直接解决其自身的优化问题的商业分析师和其他最终用户。 Xpress-MP工具包可以用于所有常见的计算机平台，并具有不同性能的版本，以及解决各种不同规模的问题。本产品支持多种用户/软件接口，包括可以使用C，C++，VB，Java，和.net语言进行调用的API库，以及独立的命令行界面。请点击此处以查看详细信息。 在这里我们将介绍Xpress-MP工具包中的各种产品，这些产品使Xpress-MP能够应用于如此广泛的领域中。 求解引擎 Xpress-Optimizer中包含的优化算法使你能够求解线性规划问题（LP），混合整数规划问题（MIP），二次规划问题（QP），以及混合整数二次规划问题（MIQP）。 Xpress-SLP是一个非线性规划问题（NLP）以及混合整数非线性规划问题（MINLP）的求解器。它使用了连续线性逼近方法，这一方法从过程工业的技术中发展而来，能够解决具有数千个变量的大型问题。 Xpress-SP是一个随机规划工具，用于求解具有不确定性的优化问题。Xpress-SP可以用于建模和求解在供应链管理，能源，财务，运输，等等过程中出现的问题，它将不确定性嵌入到优化问题中，以避免未来的变数。 Xpress-Kalis是一个有约束规划软件，它构建于Artelys的Kalis求解器之上。Xpress-Kalis 专用于离散组合问题，这些问题频繁出现于诸如规划和计划制定之类的问题中。 建模和开发工具 Xpress-Mosel使你能够定义你的问题，然后使用一个或多个Xpress求解引擎进行求解，并对结果进行分析，这一切都通过一种专为此目的设计的全功能的编译型编程语言来实现。 Xpress-Mosel环境包括Mosel语言及其调试器；用于在此语言中直接访问其他软件组件和外部数据源的模块和I/O驱动；用于将模型嵌入到应用程序中的库；以及一个开放的接口，以便用户对Mosel语言进行扩展。 Xpress-BCL是一个面向对象的库，用于在应用程序中直接构建，求解，以及分析问题。
第1章系统科学方法论与系统 1、现代系统科学方法论的基本原则 （1）整体论与还原论相结合。 （2）定性描述与定量描述相结合。 （3）局部描述与整体描述相结合。 （4）分析与综合相结合。 （5）确定性描述与非确定性描述相结合。 2、系统思想就是系统思维方法，它是指唯物辩证法所体现的物质世界普遍联系及整体性的思想，是“以近乎系统的形式描绘出自然界相互联系的清晰图画”的思维方法，是关于事物整体性的观念、相互联系的观念和演化发展的观念。 3、系统是由相互联系、相互依赖、相互制约、相互作用的若干部分，是按照一定的方式、为了一定的目的组合而成的存在于特定环境之中并具有一定功能的有机整体。这个整体本身又是它所从属的更大整体的组成部分。 4、系统的属性： （1）整体性。 （2）有序性（结构性）。 （3）集合性。 （4）关联性。 （5）目的性。 （6）环境适应性。 5、系统的运行模式：系统由输入、处理、输出三部分组成。 第 2 章系统科学与系统工程 1、系统工程是一门新兴的工程技术学科，是应用科学。它不仅定性，而且定量地为系统的规划与设计、试验与研究、制造与使用和管理与决策提供科学方法的方法论科学，它的最终目的是使系统运行在最优状态。 2、系统工程的基本观点 （1）整体性观点。所谓整体性观点即全局性观点或系统性观点，也就是在处理问题时，采用以整体为出发点、以整体为归宿的观点。 （2）综合性的观点所谓综合性的观点就是在处理系统问题时，把研究对象的各部分、各因素联系起来加以考查，提炼出事物规律性和共同性的研究方法。该方法可避免片面性和主观性。 （3）科学性的观点。科学性的观点就是要准确、严密、有充足科学依据地去论证一个系统发展和变化的规律性。不仅要定性，而且必须定量地描述一个系统，使系统处于最优运行状态。 （4）关联性的观点。所谓关联性的观点是指从系统各组成部分的关联中探索系统的规律性的观点。 （5）实践性的观点。实践性的观点就是要勇于实践，勇于探索，要在实践中丰富和完善以及发展系统工程学理论。
一．单纯性法 1.用单纯形法求解下列线性规划问题（共 15 分） 12 2121212max 2515 6224..5 ,0 z x x x x x s t x x x x =+≤??+≤??+≤??≥? 2.用单纯形法求解下列线性规划问题（共 15 分） 12 121212max 2322 ..2210 ,0 z x x x x s t x x x x =+-≥-??+≤??≥? 3.用单纯形法求解下列线性规划问题（共 15 分） 1234 123412341234max 24564282 ..2341 ,,,z x x x x x x x x s t x x x x x x x x =-+-+-+≤? ?-+++≤??≥ ? 4.用单纯形法求解下列线性规划问题（共 15 分） 123 123123123123max 2360 210..20 ,,0 z x x x x x x x x x s t x x x x x x =-+++≤??-+≤??+-≤??≥? 5.用单纯形法求解下列线性规划问题（共 15 分） 123 12312123max 224 ..26,,0 z x x x x x x s t x x x x x =-++++≤??+≤??≥? 6.用单纯形法求解下列线性规划问题（共 15 分）
12 121212 max 105349..528 ,0z x x x x s t x x x x =++≤??+≤??≥? 7.用单纯形法求解下列线性规划问题（共 16 分） 12 121212max 254 212..3218 ,0 z x x x x s t x x x x =+≤??≤??+≤??≥?
《运筹学与优化》课程教学大纲 一课程说明 1.课程基本情况 课程名称：运筹学与优化 英文名称：Operations research and optimization 课程编号：2411222 开课专业：数学与应用数学 开课学期：第6学期 学分/周学时：3/3 课程类型：专业方向选修课 2．课程性质（本课程在该专业的地位作用） 《运筹学与优化》是数学与应用数学专业的专业选修课程，它广泛应用现有的科学技术知识和数学方法，解决实际工作中提出的专门问题，为决策者选择满意方案提供定量依据。 3．本课程的教学目的和任务 目的：通过这门课程的学习，使学生掌握整体优化的基本思想，培养学生的逻辑思维能力和创新素质；使学生掌握运筹学的工作步骤，培养学生运用模型和算法并借助计算机手段解决实际问题的能力；使学生了解本领域的发展动态。 任务:使学生获得系统最优化的基本知识、必要的基础理论和常用的思维方式及运算方法，培养学生的分析思维能力和比较熟练的运算能力，为提高学生的基本素质和后继课程的学习以及进一步扩大应用数学知识解决实际问题奠定良好的基础。 4．本课程与相关课程的关系、教材体系特点及具体要求 运筹学是数学建模和数学实验的先修课程，运筹与优化需要学院具有数学分析和高等代数的基础。
5．教学时数及课时分配 二教材及主要参考书 1.于春田.运筹学.科学出版社.2006年出版.版本：第二版. 2.运筹学教材编写组.运筹学.清华大学出版社.2003年出版.版本：第三版. 三教学方法和教学手段说明 教学以课堂理论讲授为主，配合实验教学、课后作业、撰写论文等教学形式，总授课时54学时。 四成绩考核办法
运筹学试题与答题
一、判断题（正确的打“√”，错误的打“×”）： 1．图解法只能解决包含两个决策变量的线性规划问题．（是） 2．线性规划具有无界解，则可行域无界．（是） 3．若线性规划问题的可行域存在，则可行域是一个凸集．（是）4．单纯形法求解线性规划问题时每换基迭代一次必使目标函数值下降一次．（错）每迭代一次，目标函数的值都会增加，即增量大于0 5．用单纯形法求解线性规划问题时，如果表中所有的检验数0≤ σ，则表 j 中的基可行解为最优解．（是）0≤ σ，则非基变量都<=0 j 6．对偶问题的对偶就是原问题．（恩） 8．互为对偶问题，原问题有最优解，对偶问题也有最优解．（恩）且目标函数的值也一样 9．任意一个运输问题一定存在最优解．（是的）运输问题一定存在最优解10．线性规划问题的最优解只能在极点上达到．（错） 11．对偶单纯形法是直接解对偶问题的一种方法．（错）有区别的。通过判断b列的正负来进行迭代的。 12．原问题具有无界解，对偶问题无可行解．（恩）
13．可行解是基解．（错） 14．标准型中的变量要求非正．（恩）大于0 15．线性规划的基本最优解是最优解．（恩） 16．对产销平衡运输问题，各产地产量之和等于各销地销量之和．（恩）18．用单纯形法求解线性规划问题时，一定要将问题化为标准型．（恩）19．匈亚利解法是求解运输问题的一种方法．（错）匈牙利（康尼格）法是求解及小型（优化方向为极小）指派问题的一种方法 20．运输问题必存在有限最优解．（错）当非基变量为0时有无穷多最优解（关于其退化问题） 二、填空题： 1．规划问题的数学模型由目标函数、约束条件、决策变量三个要素组成。 2．满足变量非负约束条件的基解称为基可行解。 3．线性规划的约束条件个数与其对偶问题的决策变量个数相等；4．如原问题有可行解且目标函数值无界，则其对偶问题无可行解；反之，对偶问题有可行解且目标函数值无界，则其
Matlab在最优化问题中的应用 ** (**大学*学院**班) 摘要：通过对最优化问题的研究可知，在解最优化问题时的运算量非常大， 并且很复杂，运用MATLAB工具编程并解决一些实际问题（生产计划安排、指派问题） 关键词：最优化 MATLAB 生产计划安排指派问题 引言： 在实际生活中有很多问题，需要运用到最优化，以达到我们的要求。例如求最大利润、最佳安排等。 1.提出问题： ⑴某制造厂利用金属薄板生产4种产品，其生产系统有5个车间：冲压、 钻孔、装配、喷漆和包装。它们的生产数据和产品利润及市场销售量如表1和表2所示。现已知下月制造乙和丁产品的金属板的最大供应量为2000㎡，产品乙每个需2㎡.产品丁每个需1.2㎡.现要求拟定下月实现最大利润的产品搭配计划。
⑵ 4个工人分派做4项工作，规定每人只能做1项工作，每项工作只能1个人做。现设每个工人做每项工作所消耗的时间如表3所示，求总耗时最少的分派方案。 2. 建立模型： ⑴设1x 、2x 、3x 、4x 分别为产品甲、乙、丙、丁的月生产数，则从表1、表2可得问题的数学模型： Max z=4*1x +10*2x +5*3x +6*4x s.t.????? ??????? ?? ???≤≤≤≤≤≤≤≤≤+≤+++≤+++≤+++≤++≤+++1000 1003000 50050006000100020002.1240005.002.006.002.045012.003.02.004.050012.005.01.005.0400 1.01 2.006.04001.005.015.00 3.043 21424321432143214214321x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x ⑵ 本题是一个平衡的分配问题。设指派问题的效益矩阵为4*4)(ij c ，其元素ij c 表示指派第i 个人去做第j 项工作是的效率（耗时）。设问题的决策变量为 ij x ，是0-1变量，即 ?? ?=项工作 人去做第当不指派第， 项工作人去做第当指派第j i 0j i ,1ij x 则其数学模型为：
一、解决管理决策中实际问题的一般程序： 明确问题→将问题归类-→构建数学模型-→求解模型-→结果分析与模型检验-→实施 二、现代优化算法与传统优化算法 1、现代优化算法又称智能优化算法或现代启发式算法，是一种具有全局优化性能、通用性强、且适合于并行处理的算法。这种算法一般具有严密的理论依据,而不是单纯凭借专家经验，理论上可以在一定的时间内找到最优解或近似最优解。 主要有：禁忌搜索算法 模拟退火算法 遗传算法 人工神经网络 蚁群算法 粒子群算法 混合算法 ①待解决的问题 离散性、不确定性、大规模 ②现代的优化方法 启发式算法（heuristic algorithm ） 追求满意（近似解） 实用性强（解决实际工程问题） ③现代的评价方法 算法复杂性 共同特点：都是从任一解出发，按照某种机 制，以一定的概率在整个求解空间中探索最 优解。由于它们可以把搜索空间扩展到整个 问题空间，因而具有全局优化性能。 2.传统优化方法 主要有：线性与非线性规划、动态规划、多目标规划、整数规划、排队论、库存论、对策论、决策论 ①待解决的问题 连续性问题，以微积分为基础，规模较小 ②传统的优化方法 理论上的准确与完美，主要方法：线性与非线性规划、动态规划、多目标规划、整数规划等；排队论、库存论、对策论、决策论等。 ③传统的评价方法 算法收敛性、收敛速度 三、遗传算法 1.概念 Darwin(1859): “物竟天择，适者生存” GA 主要采用的进化规则是“适者生存” 较好的解保留，较差的解淘汰 特点： 基于客观世界中的一些自然现象； 建立在计算机迭代计算的基础上； 具有普适性，可解决实际应用问题。 特点： 1)不依赖于初始条件； 2)不与求解空间有紧密关系,对解域无可微或连续的要求;容易实现，求解稳健。 3)但收敛速度慢,能获得全局最优;适合于求解空间不知的情况。 4)SA,GA 可应用于大规模、多峰多态函数、含离散变量等全局优化问题;求解速度和质量远超过常规方法。
个人学习时间优化分配 设计总说明（摘要） 合理的安排时间方案，采取最优化的时间组合，有利于我们充分发挥各个时间阶段的学习效益。同时可以使我们的学习符合日常行为及自身特点，不仅使时间得到有效安排，也使得我们的身心得到和谐。此次，研究分配一天中四个阶段四门课程的学习时间，就是根据学生的身心特点，和各阶段对各课程学习的收获程度，采取获得程度量化的方法，设计出一个最优的时间组合方案，从而获得最大的收获效益。即获得学习的最大价值。 在这个过程中要将运筹学的各种理论知识与具体实际情况相结合。首先是确 定所要研究的问题，考虑所需要的各种数据，根据实际需求确定所需要的数据和模拟量化的数据。将数据整理形成分析和解决问题的具体模型。其次对已得模型利用计算机进行求解，得出方程的最优解。最后结合所研究问题的实际背景，对模型的解进行评价、分析以及调整，并对解的实施与控制提出合理化的建议。 关键词：时间优化，线性规化，最优解，获得效益最大 目录 1.绪论 1.1研究的背景 (3) 1.2研究的主要内容与目的 (3) 1.3研究的意义 (3) 1.4研究的主要方法与思路 (3) 2.理论方法的选择 2.1所研究的问题的特点 (4) 2.2拟采用的运筹学理论方法的特点 (4) 2.3理论方法的适用性及有效性论证 (5) 3.模型的建立 3.1 基础数据的确定 (5) 3.2变量的设定 (6) 3.3目标函数的建立 (6) 3.4限制条件的确定 (6) 3.5模型的建立 (7) 4.模型的求解及解的分析 4.1模型的求解 (7) 4.2解的分析与评价 (9) 5.结论与建议 5.1研究结论 (11)
案例：连续投资的优化问题 一、题目： 某企业在今后五年内考虑对下列项目投资，已知：，从第一年到第四年每年年初需要投资，并于次年末收回本利115%。项目A，但规定最大投资额不超B，第三年年初需要投资，到第五年末能收回本利125%项目40万元。过，但规定最大投资额不超，第二年年初需要投资，到第五年末能收回本利140%项目C 30万元。过6%。项目D，五年内每年年初可购买公债，于当年末归还，并加利息问它应如何确定给这些项目的每年投100万元，该企业5年内可用于投资的资金总额为资使得到第五年末获得的投资本利总额为最大？ 二、建立上述问题的数学模型的投资额，它们都是待定的年初给项目A,B,C,D, X （i=1.2.3.4.5）为第i设X,X , X iDiB1AiC每年年初均可投资，年末收回本利，固每年的投资额应该等于手中拥未知量。由于项目D 有的资金额。建立该问题的线性规划模型如下： +1.06X+1.40X+1.25XMax Z=1.15X5D 2C4A3B X+X=1000000 (1) 1D1A X+X+X=1.06X (2) 1D2C2A2D X+X+X=1.15X+1.06X (3) 3A 3B 3D 1A 2D s.t. X+X=1.15X+1.06X(4) 3D 4A 4D 2A X=1.15X+1.06X (5)5D 3A4D X<=400000 (6) 3B X<=300000 (7) 2C X , X , X, X>=0 i=1,2,3,4,5 iD1AiCiB 经过整理后如下： Max Z=1.15X+1.40X+1.25X+1.06X5D 2C4A3B X+X=1000000 1D1A-1.06X+ X+X+X =0 2D2A2C1D-1.15X-1.06X+ X+X+X=0 3D3A1A3B2D s.t. -1.15X-1.06X +X+X=0 4D3D4A2A-1.15X-1.06X+ X=0 5D4D3A X<=400000 3B X<=300000 2C i=1,2,3,4,5 , X , X, X>=0 X iDiBiC1A 求解过程以及相应的结果三、Excel中进行布局并输入相应的公式）在Excel1 （
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=2x1+x2 ? ? ? ? ? ? ? ≥ ≤ ≤ ≥ + ≤ + - 10 5 8 24 4 2 1 2 1 2 1 x 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 12 1 2 5.max23 28 416 412 0,1,2 maxZ. 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=x1-2x2+3x3 ? ? ? ? ? ? ? ≥ ≥ - = + + - ≥ + - ≤ + + 无约束 3 2 1 3 2 1 3 2 1 3 2 1 ,0 ,0 5 2 3 2 7 x x x x x x x x x x x x 解：令Z’=-Z,引进松弛变量x4≥0，引入剩余变量x5≥0，并令x3=x3’-x3’’,其中x3’≥0,x3’’≥0 Max z’=-x1+2x2-3x3’+3x3’’ ? ? ? ? ? ? ? ≥ ≥ ≥ ≥ ≥ ≥ - = + + - = - - + - = + - + + ,0 ,0 '' ,0 ' ,0 ,0 5 2 3 2 '' ' 7 '' ' 5 4 3 3 2 1 3 2 1 5 3 3 2 1 4 3 3 2 1 x x x x x x x x x x x x x x x x x x x
第1章 最优化问题的基本概念 §1.1最优化的概念 最优化就是依据最优化原理和方法，在满足相关要求的前提下，以尽可能高的效率求得工程问题最优解决方案的过程。 §1.2最优化问题的数学模型 1.最优化问题的一般形式 ??? ????===≤q v x x x h p u x x x g t s x x x f x x x f i n d n v n u n n ,,2,10),,,(,,2,10),,,(..),,,(m i n ,,,21212121 2.最优化问题的向量表达式 ??? ? ???=≤0)(0)(..)(m i n X H X G t s X f X f i n d 式中：T n x x x X ],,,[21 = T p X g X g X g X G )](,),(),([)(21 = T p X h X h X h X H )](,),(),([)(21 = 3.优化模型的三要素 设计变量、约束条件、目标函数称为优化设计的三要素！ 设计空间：由设计变量所确定的空间。设计空间中的每一个点都代表一个设计方案。 §1.3优化问题的分类 按照优化模型中三要素的不同表现形式，优化问题有多种分类方法： 1按照模型中是否存在约束条件，分为约束优化和无约束优化问题 2按照目标函数和约束条件的性质分为线性优化和非线性优化问题 3按照目标函数个数分为单目标优化和多目标优化问题 4按照设计变量的性质不同分为连续变量优化和离散变量优化问题 第2章 最优化问题的数学基础 §2.1 n 元函数的可微性与梯度
一、可微与梯度的定义 1.可微的定义 设)(X f 是定义在n 维空间n R 的子集D 上的n 元实值函数，且D X ∈0。若存在n 维向量L ，对于任意n 维向量P ，都有 0)()(lim 000=--+→P P L X f P X f T P 则称)(X f 在0X 处可微。 2.梯度 设有函数)(X F ，T n x x x X ],,,[21 =，在其定义域内连续可导。我们把)(X F 在定义域内某点X 处的所有一阶偏导数构成的列向量，定义为)(X F 在点X 处的梯度。记为： T n k x F x F x F X F ????????????=?,,,)(21 梯度有3个性质： ⑴函数在某点的梯度方向为函数过该点的等值线的法线方向； ⑵函数值沿梯度方向增加最快，沿负梯度方向下降最快； ⑶梯度描述的只是函数某点邻域内的局部信息。 §2.2极小点及其判别条件 一、相关概念 1.极小点与最优解 设)(X f 是定义在n 维空间n R 的子集D 上的n 元实值函数，若存在D X ∈*及实数 0>δ，使得)(),(**X X D X N X ≠?∈?δ都有)()(*X f X f ≤，则称*X 为)(X f 的局部极小点；若)()(*X f X f <，则称*X 为)(X f 的严格局部极小点。 若D X ∈?，都有)()(*X f X f ≤，则称*X 为)(X f 的全局极小点，若)()(*X f X f <，则称*X 为)(X f 的全局严格极小点。 对最优化问题??? ? ???=≤0)(0)(..)(min X H X G t s X f X find 而言 满足所有约束条件的向量T n x x x X ],,,[21 =称为上述最优化问题的一个可行解，全体可行解组成的集合称为可行解集。在可行解集中，满足： )(m i n )(*X f X f =的解称为优化问题的最优解。
. .. . 运筹学-学习指南 一、名词解释 1松弛变量 为将线性规划问题的数学模型化为标准型而加入的变量。 2可行域 满足线性约束条件的解（x,y）叫做可行解，由所有可行解组成的集合叫做可行域。 3人工变量 亦称人造变量.求解线性规划问题时人为加入的变量。用单纯形法求解线性规划问题，都是在具有初始可行基的条件下进行的,但约束方程组的系数矩阵A中所含的单位向量常常不足m个，此时可加入若干(至多m)个新变量，称这些新变量为人工变量。 4对偶理论 每一个线性规划问题都存在一个与其对偶的问题，在求出一个问题解的同时，也给出了另一个问题的解。研究线性规划中原始问题与对偶问题之间关系的理论 5灵敏度分析 研究与分析一个系统（或模型）的状态或输出变化对系统参数或周围条件变化的敏感程度的方法。在最优化方法中经常利用灵敏度分析来研究原始数据不准确或发生变化时最优解的稳定性。通过灵敏度分析还可以决定哪些参数对系统或模型有较大的影响。 6影子价格 反映资源配置状况的价格。影子价格是指在其他资源投入不变的情况下,每增加一单位的某种资源的投入所带来的追加收益。即影子价格等于资源投入的边际收益。只有在资源短缺的情况下,每增加一单位的投入才能带来收益的增加 7产销平衡运输 一种特殊的线性规划问题。产品的销售过程中，产销平衡是指工厂产品的产量等于市场上的销售量。 8西北角法 是运筹学中制定运输问题的初始调运方案（即初始基可行解）的基本方法之一。也就是从运价表的西北角位置开始，依次安排m个产地和n个销地之间的运输业务，从而得到一个初始调运方案的方法。 9最优性检验 检验当前调运方案是不是最优方案的过程。 10动态规划 解决多阶段决策过程优化问题的方法：把多阶段过程转化为一系列单阶段问题，利用各阶段之间的关系，逐个求解 11状态转移方程 从阶段K到K+1的状态转移规律的表达式 12逆序求解法 在求解时，首先逆序求出各阶段的条件最优目标函数和条件最优决策，然后反向追踪，顺序地求出改多阶段决策问题的最优策略和最优路线。 13最短路问题 最短路径问题是图论研究中的一个经典算法问题，旨在寻找图（由结点和路径组成的）中两结点之间的最短路径。 14最小费用最大流 在一个网络中每段路径都有“容量”和“费用”两个限制的条件下，此类问题的研究试图寻找出：流量从A到B，如何选择路
运筹学习题答案 第一章（39页） 1.1用图解法求解下列线性规划问题，并指出问题是具有唯一最优解、无穷多最优解、无界解还是无可行解。 （1）max 12z x x =+ 51x +102x ≤50 1x +2x ≥1 2x ≤4 1x ，2x ≥0 （2）min z=1x +1.52x 1x +32x ≥3 1x +2x ≥2 1x ，2x ≥0 （3）max z=21x +22x 1x -2x ≥-1 -0.51x +2x ≤2 1x ，2x ≥0 （4）max z=1x +2x 1x -2x ≥0 31x -2x ≤-3 1x ，2x ≥0 解： （1）（图略）有唯一可行解，max z=14 （2）（图略）有唯一可行解，min z=9/4 （3）（图略）无界解 （4）（图略）无可行解 1.2将下列线性规划问题变换成标准型，并列出初始单纯形表。
（1）min z=-31x +42x -23x +54x 41x -2x +23x -4x =-2 1x +2x +33x -4x ≤14 -21x +32x -3x +24x ≥2 1x ，2x ，3x ≥0，4x 无约束 （2）max k k z s p = 11 n m k ik ik i k z a x ===∑∑ 1 1(1,...,)m ik k x i n =-=-=∑ ik x ≥0 (i=1…n; k=1,…,m) （1）解：设z=-z ',4x =5x -6x , 5x ,6x ≥0 标准型： Max z '=31x -42x +23x -5(5x -6x )+07x +08x -M 9x -M 10x s. t . -41x +2x -23x +5x -6x +10x =2 1x +2x +33x -5x +6x +7x =14 -21x +32x -3x +25x -26x -8x +9x =2 1x ,2x ,3x ,5x ,6x ,7x ,8x ,9x ,10x ≥0
硕士研究生课程大纲 课程名称（中文）：运筹学与最优化理论 课程名称（英文）：Operations Research and Optimization Theory 课程编码：Y04020B 开课单位：电气信息学院 授课对象：管理科学与工程、控制理论与控制工程、电力系统及其自动化专业硕士研究生任课教师：游文霞 学时：48 学分： 3 学期：2 考核方式: 撰写论文 先修课程：线性代数、高等数学、概率论、数理统计 课程简介： 运筹学是以定量分析为主来研究经济管理与生产实践等问题。它将工程思想和管理思想相结合，应用系统的、科学的、数学分析的方法，通过建模、检验和求解数学模型获得最优决策方案。 一、教学目的与基本要求：（150字以内） 通过讲授和各种实践环节(作业、讨论)，使学生掌握运筹学整体优化的思想和若干定量分析的优化技术，能正确应用各类模型分析、解决各种实际问题，培养和提高学生科学思维、科学方法、实践技能和创新能力。 二、课程内容与学时分配 1、课程主要内容：（200字以内） 主要讲授线性规划，单纯形法，线性规划的对偶理论及灵敏度分析，非线性规划，整数规划，目标规划，动态规划，网络模型，决策理论等与经济、管理、控制领域密切相关的运筹学分支的基本模型、方法和应用。 2、课程具体安排：（按教学章节编写，重点章节下划线）
三、实验、实践环节及习题内容与要求 针对每个章节的内容，结合实际应用，布置相应的习题作业，要求学生在大量做练习题的过程中，学习如何采用定量的分析方法来分析、求解相关的实际问题，掌握相关的优化方法的基本思想与求解算法。 四、教材及主要参考文献（顺序为：文献名，作者，出版时间，出版单位）： 教材名称： Frederick S. Hillier, Gerald J. Lieberman. Introduction to Operation Research (8e) (运筹学导论，第八版). McGraw-Hill Press, 2005. 参考书： [1]Wayne L. Winston.《运筹学：数学规划》（影印版）[M]. 北京：清华大学出版社，2004. [2]Wayne L. Winston.《运筹学：决策方法》（影印版）[M]. 北京：清华大学出版社，2004. [3]V.G..Kulkarni.《运筹学：应用数学模型》（影印版）[M]. 北京：清华大学出版社，2006. [4]胡运权，郭耀煌. 运筹学教程（第二版）[M]. 北京：清华大学出版社，2003. [5]运筹学教材组编. 运筹学(修订版) [M]. 北京：清华大学出版社，2004. [6]徐渝，贾涛. 运筹学[M]. 北京：清华大学出版社，2005. [7]熊伟.运筹学[M].北京：机械工业出版社，2005. [8]胡运权.运筹学习题集[M].北京：清华大学出版社，2002. 撰写人：游文霞 学位分委员会签字： 学院主管研究生教学院长签字：
运筹学A卷） 一、单项选择题（从下列各题四个备选答案中选出一个正确答案，答案选错或未选者，该题不得分。每小题1分，共10分） 1．线性规划具有唯一最优解是指 A．最优表中存在常数项为零 B．最优表中非基变量检验数全部非零 C．最优表中存在非基变量的检验数为零 D．可行解集合有界 2．设线性规划的约束条件为 则基本可行解为 A．(0, 0, 4, 3) B．(3, 4, 0, 0) C．(2, 0, 1, 0) D．(3, 0, 4, 0) 3．则 A．无可行解B．有唯一最优解medn C．有多重最优解D．有无界解 4．互为对偶的两个线性规划, 对任意可行解X 和Y，存在关系 A．Z > W B．Z = W C．Z≥W D．Z≤W 5．有6 个产地4个销地的平衡运输问题模型具有特征 A．有10个变量24个约束
B．有24个变量10个约束 C．有24个变量9个约束 D．有9个基变量10个非基变量 6.下例错误的说法是 A．标准型的目标函数是求最大值 B．标准型的目标函数是求最小值 C．标准型的常数项非正 D．标准型的变量一定要非负 7. m+n－1个变量构成一组基变量的充要条件是 A．m+n－1个变量恰好构成一个闭回路 B．m+n－1个变量不包含任何闭回路 C．m+n－1个变量中部分变量构成一个闭回路 D．m+n－1个变量对应的系数列向量线性相关 8．互为对偶的两个线性规划问题的解存在关系 A．原问题无可行解，对偶问题也无可行解 B．对偶问题有可行解，原问题可能无可行解 C．若最优解存在，则最优解相同 D．一个问题无可行解，则另一个问题具有无界解 9.有m个产地n个销地的平衡运输问题模型具有特征 A．有mn个变量m+n个约束…m+n-1个基变量 B．有m+n个变量mn个约束 C．有mn个变量m+n－1约束 D．有m+n－1个基变量，mn－m－n－1个非基变量 10．要求不超过第一目标值、恰好完成第二目标值，目标函数是
运筹学 课程案例分析 设计题目： 线性规划问题的食品搭配最优方案 专业金融学 班级金融112 学生卢雪贞 学号
2012—2013 年第1 学期 目录 一．摘要............................................... 错误!未定义书签。 1.问题的提出.................................................................................................... 错误!未定义书签。 2.关键字............................................................................................................ 错误!未定义书签。二．正文............................................... 错误!未定义书签。 1.研究背景........................................................................................................ 错误!未定义书签。 2.研究目的........................................................................................................ 错误!未定义书签。 3.研究方法........................................................................................................ 错误!未定义书签。4．建立模型..................................................................................................... 错误!未定义书签。5．结果与分析................................................................................................. 错误!未定义书签。6．结论 ............................................................................................................. 错误!未定义书签。三．参考文献........................................ 错误!未定义书签。四．感想和体会 .................................... 错误!未定义书签。
运筹学与最优化MATLAB编程 实验报告 院系： 专业： 姓名： 学号： 指导老师： 完成日期： 割平面法求解整数规划问题 一、引言： 通过对MATLAB实践设计的学习，学会使用MATLAB解决现实生活中的问题。该设计是在MATLAB程序设计语言的基础上，对实际问题建立数学模型并设计程序，使用割平面法解决一个整数规
划问题。经实验，该算法可成功运行并求解出最优整数解。 二、 算法说明： 割平面法有许多种类型，本次设计的原理是依据Gomory 的割平面法。Gomory 割平面法首先求解非整数约束的线性规划，再选择一个不是整数的基变量，定义新的约束，增加到原来的约束中，新的约束缩小了可行域，但是保留了原问题的全部整数可行解。 算法具体设计步骤如下： 1、首先，求解原整数规划对应的线性规划 ,*)(m i n x c x f =???≥≤0 ..x b Ax t s ，设最优解为x*。 2、如果最优解的分量均为整数，则x*为原整数规划的最优解；否则任选一个x*中不为整数的分量，设其对应的基变量为x p ，定义包含这个基变量的切割约束方程con j j ij p b x r x =+∑，其中x p 为非基变量。 3、令][ij ij ij r r r -=，][con con con b b b -=，其中[]为高斯函数符号，表示不大于某数的最大整数。将切割约束方程变换为 ∑∑-=-+j j ij con con j j ij p x r b b x r x ][][，由于0 运筹学与控制论专业硕士研究生培养方案 一、培养目标 在学校的总体培养目标要求基础上，根据教育要“面向现代化、面向世界、面向未来”的指导方针，为培养德、智、体全面发展的、能适应社会、经济和科学技术发展需要的高层次专门人才，对硕士研究生的培养提出如下要求： 系统掌握运筹学与控制论及其相关学科的基础理论和专业知识，了解所研究领域的历史、现状和发展动态，了解本学科与相关学科的交叉渗透；掌握相关领域的研究方法和计算技术；掌握一门外语；具有从事科学研究、大学教学或独立担负专门技术工作的能力。 二、研究方向及主要研究内容介绍：见附件一 三、学习年限及时间分配 硕士生的学制为2年。课程学习在2个学习单元内完成，学位论文时间不应少于1年。 四、课程设置及时间要求：见附件二 硕士生所修课程总学分不少于26学分，其中学位课(包括公共课、专业必修课)不低于16学分。 五、文献阅读 研究生在导师的指导下，从第二学期开始查阅的文献资料应在15篇以上（其中外文文献资料应在三分之一以上）。在查阅大量文献资料的基础上作选题报告，确定研究课题。 学位论文选题报告应具有一定的学术意义，工程应用价值，或对国家经济、教育、文化和社会发展具有一定实用价值。首次选题未通过者，应在3个月内补作。硕士生选题报告一般应在科研所（教研室）内公开组织进行。考核通过，获得1个必修学分。 六、开题报告 硕士生应首先搜集有关文献资料并进行实际调查，把握学科发展前沿，重视知识产权，写好文献综述，在此基础上，写出开题报告，并在硕士点导师组统一安排的开题报告会上作公开报告、答辩，经审核通过者方可进入学位论文工作。考核通过，获得1个必修学分。 七、中期考核 对硕士研究生在论文工作期间必须进行一次中期考核，由培养单位统一组织并制定考核内容及要求，对于未通过者提出再次开题的具体要求。考核结果保存在学生所在培养单位，研究生院将随机抽查。凡不符合要求者，令其重做，并延期毕业论文答辩。 八、论文工作 论文工作应与课程学习交叉进行，硕士生用于科学研究和撰写论文的累计时间一般不应少于一年。倒是要全面掌握硕士研究生的论文工作进度，根据实际需要对论文工作计划进行及时和必要的调整。硕士论文的具体要求按学校学位管理条例规定执行。 第一章概论 运筹学是一门应用科学，它广泛应用现有的科学技术知识和数学方法，解决实际中提出的专门问题，为决策者选择最优决策提供定量依据。 运筹学的模型有三种基本形式：(1)形象模型(2)模拟模型(3)符号或数学模型 目标的评价准则：达到最佳、适中、满意 随机模型的评价准则：期望值、方差、概率分布 第二章图解法 目标函数为变量的线性函数，约束条件也为变量的线性等式或不等式的模型称之为线性规划。 如果目标函数是变量的非线性函数，或约束条件中含有变量非线性的等式或不等式的数学模型则称之为非线性规划。 满足所有约束条件的解称为该线性规划的可行解。 把使得目标函数值最大(即利润最大)的可行解称为该线性规划的最优解.此目标函数值称为最优目标函数值，简称最优值 如果某一个线性规划问题有最优解，则一定有一个可行域的顶点对应一个最优解。 求解线性规划问题时，解的情况有；唯一最优解；无穷多最优解：无界解；无可行解。 若线性规划问题的可行域存在，则可行域是一个凸集。 若线性规划问题的最优解存在，则最优解或最优解之一(如果有无穷多的话)一定是可行域的凸集的某个顶点。 灵敏度分析：在建立数学模型和求得最优解之后，研究线性规划的一些系数Cj、aij、bi变化时，对最优解产生什么影响 在约束条件右边常量增加一个单位而使最优目标函数值得到改进的数量称之为这个约束条件的对偶价格。 当约束条件右边常数增加一个单位时： 1)如果对偶价格大于零，则其最优目标函数值得到改进，即求最大值时，变得更大；求最小值时，变得更小。 2)如果对偶价格小于零，则其最优目标函数值变坏了求最大值时变小了；求最小值时变大了。 3)如果对偶价格等于零，则其最优目标函数值不变. 第三章单纯形法 线性规划的最优解里有人工变量大于零，则此线性规划无可行解。 无界解是指在约束条件下目标函数值可以任意的大。 在一个已得到最优解的单纯形表中，如果存在一个非基变量的检验数σS为零，则此线性规划问题有无穷多最优解。 在单纯形法计算过程中，入基变量所对应列向量与常数项相除有时存在两个以上相同的最小比值,这样在下一次迭代中就有了一个或几个基变量的值等于零，这称之为退化。 第四章线性规划灵敏分析与对偶 对于两个有对偶关系的线性规划的问题我们只要求得了其中一个最优解，就可以从这个问题的对偶价格而求得其对偶问题的最优解，知道了其中一个最优值也就找到了其对偶问题的最优值，因为这两个最优值相等。 原问题的最优解是对偶问题约束条件的对偶价格；原问题约束条件的对偶价格是对偶问题的最优解。 松弛变量=0，对偶价格≠0，松弛变量≠0 ，对偶价格=0 单纯形法是在保持原问题的所有约束条件的常数大于等于零的情况下，通过迭代，使得所有运筹学与控制论专业硕士研究生培养方案
运筹学
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