运筹学16章参考答案
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运筹学部分课后习题解答P47 1.1 用图解法求解线性规划问题a)12121212min z=23466 ..424,0x xx xs t x xx x++≥⎧⎪+≥⎨⎪≥⎩解:由图1可知,该问题的可行域为凸集MABCN,且可知线段BA上的点都为最优解,即该问题有无穷多最优解,这时的最优值为min 3z=23032⨯+⨯= P47 1.3 用图解法和单纯形法求解线性规划问题a)12121212max z=10x5x349 ..528,0x xs t x xx x++≤⎧⎪+≤⎨⎪≥⎩解:由图1可知,该问题的可行域为凸集OABCO,且可知B点为最优值点,即112122134935282xx xx x x=⎧+=⎧⎪⇒⎨⎨+==⎩⎪⎩,即最优解为*31,2Tx⎛⎫= ⎪⎝⎭这时的最优值为max335z=101522⨯+⨯=单纯形法: 原问题化成标准型为121231241234max z=10x 5x 349..528,,,0x x x s t x x x x x x x +++=⎧⎪++=⎨⎪≥⎩ j c →10 5B CB Xb 1x2x3x4x0 3x 9 3 4 1 0 04x8[5] 2 0 1 j j C Z -105 0 0 0 3x 21/5 0 [14/5] 1 -3/5 101x8/51 2/5 0 1/5 j j C Z -1 0 -2 5 2x 3/2 0 1 5/14 -3/14 101x11 0 -1/72/7j j C Z --5/14 -25/14所以有*max 33351,,1015222Tx z ⎛⎫==⨯+⨯= ⎪⎝⎭P78 2.4 已知线性规划问题:1234124122341231234max24382669,,,0z x x x x x x x x x x x x x x x x x x x =+++++≤⎧⎪+≤⎪⎪++≤⎨⎪++≤⎪≥⎪⎩求: (1) 写出其对偶问题;(2)已知原问题最优解为)0,4,2,2(*=X ,试根据对偶理论,直接求出对偶问题的最优解。
《运筹学》课后答案《运筹学》是一门研究如何在有限资源下做出最佳决策的学科,它涉及到数学、统计学、经济学等多个学科的知识。
掌握运筹学的方法和技巧对于解决实际问题具有重要意义。
下面是《运筹学》课后习题的答案:1. 什么是线性规划问题?线性规划问题是指在一组线性约束条件下,求解一个线性目标函数的最优值的问题。
线性规划问题具有优化的特点,即找到一组满足约束条件的解,使得目标函数取得最大(最小)值。
2. 线性规划问题的标准形式是什么?线性规划问题的标准形式是指将目标函数和约束条件都写成标准形式,即目标函数为最大化(最小化)一个线性函数,约束条件为一组线性不等式和线性等式。
3. 线性规划问题的解的存在性和唯一性是什么?线性规划问题的解的存在性和唯一性是由线性规划问题的特殊结构决定的。
如果线性规划问题有有界解(即目标函数有最大(最小)值),则存在解;如果线性规划问题的目标函数有最大(最小)值,且该最大(最小)值只有一个解,则解是唯一的。
4. 什么是单纯形法?单纯形法是一种解线性规划问题的常用方法,它通过迭代计算来逐步接近最优解。
单纯形法的基本思想是从一个初始可行解出发,通过一系列变换(包括基变换、基可行解的改进等)来逐步接近最优解。
5. 什么是对偶理论?对偶理论是线性规划问题的一个重要理论基础,它通过将原问题转化为对应的对偶问题来研究线性规划问题。
对偶理论可以帮助我们理解线性规划问题的性质和结构,并且可以通过对偶问题的解来得到原问题的解。
6. 什么是整数规划问题?整数规划问题是指在线性规划问题的基础上,将决策变量的取值限制为整数的问题。
整数规划问题具有更为复杂的性质,其解的搜索空间更大,求解难度更大。
7. 什么是分支定界法?分支定界法是解整数规划问题的一种常用方法,它通过将整数规划问题分解为一系列线性规划子问题,通过不断分支和约束来逐步缩小解的搜索空间,最终找到最优解。
8. 什么是动态规划?动态规划是一种解决多阶段决策问题的方法,它通过将问题分解为一系列子问题,并且利用子问题的解来构建整体问题的解。
运筹学课后习题答案运筹学课后习题答案运筹学是一门研究如何在有限资源下做出最优决策的学科。
它涉及到数学、统计学和计算机科学等多个领域,旨在解决实际问题中的优化和决策难题。
在学习运筹学的过程中,课后习题是巩固知识和理解概念的重要方式。
下面将为大家提供一些运筹学课后习题的答案,希望能对大家的学习有所帮助。
1. 线性规划问题线性规划是运筹学中最基本的问题之一。
它的目标是在给定的约束条件下,找到使目标函数达到最大或最小值的决策变量的取值。
以下是一个线性规划问题的示例及其答案:问题:某公司生产两种产品A和B,每单位产品A的利润为3万元,产品B的利润为4万元。
产品A每单位需要2个工时,产品B每单位需要3个工时。
公司总共有40个工时可用。
如果公司希望最大化利润,应该生产多少单位的产品A和产品B?答案:设产品A的生产单位为x,产品B的生产单位为y。
根据题目中的约束条件可得到以下线性规划模型:目标函数:Maximize 3x + 4y约束条件:2x + 3y ≤ 40x ≥ 0, y ≥ 0通过求解这个线性规划模型,可以得到最优解为x = 10,y = 10。
也就是说,公司应该生产10个单位的产品A和10个单位的产品B,以最大化利润。
2. 项目管理问题项目管理是运筹学的一个重要应用领域。
它涉及到如何合理安排资源、控制进度和降低风险等问题。
以下是一个项目管理问题的示例及其答案:问题:某公司需要完成一个项目,该项目包含5个任务。
每个任务的完成时间和前置任务如下表所示。
为了尽快完成项目,应该如何安排任务的执行顺序?任务完成时间(天)前置任务A 4 无B 6 无C 5 AD 3 BE 7 C, D答案:为了确定任务的执行顺序,可以使用关键路径方法。
首先,计算每个任务的最早开始时间和最晚开始时间。
然后,找到所有任务的最长路径,即关键路径。
关键路径上的任务不能延迟,否则会延误整个项目的完成时间。
根据上表中的信息,可以得到以下关键路径:A → C → E,最长时间为4 + 5 + 7 = 16天因此,任务的执行顺序应为A → C → E。
运筹学课后习题及答案运筹学是一门应用数学的学科,旨在通过数学模型和方法来解决实际问题。
在学习运筹学的过程中,课后习题是非常重要的一部分,它不仅可以帮助我们巩固所学的知识,还可以提升我们的解决问题的能力。
下面,我将为大家提供一些运筹学课后习题及答案,希望对大家的学习有所帮助。
1. 线性规划问题线性规划是运筹学中的一个重要分支,它旨在寻找线性目标函数下的最优解。
以下是一个线性规划问题的例子:Max Z = 3x + 4ySubject to:2x + 3y ≤ 10x + y ≥ 5x, y ≥ 0解答:首先,我们可以画出约束条件的图形,如下所示:```y^|5 | /| /| /| /|/+-----------------10 x```通过观察图形,我们可以发现最优解点是(3, 2),此时目标函数取得最大值为Z = 3(3) + 4(2) = 17。
2. 整数规划问题整数规划是线性规划的一种扩展,它要求变量的取值必须是整数。
以下是一个整数规划问题的例子:Max Z = 2x + 3ySubject to:x + y ≤ 52x + y ≤ 8x, y ≥ 0x, y为整数解答:通过计算,我们可以得到以下整数解之一:x = 2, y = 3此时,目标函数取得最大值为Z = 2(2) + 3(3) = 13。
3. 网络流问题网络流问题是运筹学中的另一个重要分支,它研究的是在网络中物体的流动问题。
以下是一个网络流问题的例子:有一个有向图,其中有三个节点S、A、B和一个汇点T。
边的容量和费用如下所示:S -> A: 容量为2,费用为1S -> B: 容量为3,费用为2A -> T: 容量为1,费用为1B -> T: 容量为2,费用为3A -> B: 容量为1,费用为1解答:通过使用最小费用最大流算法,我们可以找到从源点S到汇点T的最小费用流量。
在该例中,最小费用为5,最大流量为3。
运筹学第三版课后习题答案运筹学是一门研究如何在有限资源下做出最优决策的学科。
它涉及到数学、统计学、经济学等多个学科的知识,可以应用于各个领域,如物流管理、生产调度、供应链优化等。
而《运筹学》第三版是一本经典的教材,它系统地介绍了运筹学的基本概念、方法和应用。
本文将针对该教材的课后习题进行解答,帮助读者更好地理解和掌握运筹学的知识。
第一章:线性规划1. 习题1.1:求解线性规划问题的常用方法有哪些?答:求解线性规划问题的常用方法包括单纯形法、对偶理论、整数规划等。
其中,单纯形法是最常用的方法,它通过迭代寻找目标函数值最小(或最大)的解。
2. 习题1.2:什么是线性规划的对偶问题?如何求解线性规划的对偶问题?答:线性规划的对偶问题是指通过原始问题的约束条件构造一个新的问题,该问题的目标是最大化(或最小化)原始问题的目标函数值。
求解线性规划的对偶问题可以使用对偶理论,通过将原始问题转化为对偶问题的等价形式,再利用对偶问题的特性进行求解。
第二章:整数规划1. 习题2.1:什么是整数规划问题?与线性规划问题有何不同?答:整数规划问题是指决策变量的取值必须为整数的线性规划问题。
与线性规划问题相比,整数规划问题的解空间更为有限,求解难度更大。
整数规划问题在实际应用中常常涉及到资源的离散分配、路径选择等问题。
2. 习题2.2:列举几个整数规划问题的应用场景。
答:整数规划问题的应用场景包括生产调度、物流路径优化、设备配置等。
例如,在生产调度中,需要确定每个生产批次的数量和时间,以最大化产能利用率和最小化生产成本。
第三章:动态规划1. 习题3.1:什么是动态规划?它的基本思想是什么?答:动态规划是一种通过将问题划分为多个子问题,并保存子问题的解来求解原问题的方法。
其基本思想是利用子问题的解构建全局最优解,从而避免重复计算和提高求解效率。
2. 习题3.2:动态规划在哪些问题中有应用?答:动态规划在最短路径问题、背包问题、序列比对等问题中有广泛的应用。
第2章 线性规划的图解法1.解:x`A 1 (1) 可行域为OABC(2) 等值线为图中虚线部分(3) 由图可知,最优解为B 点, 最优解:1x =712,7152=x 。
最优目标函数值:7692.解: x 2 10 1(1) 由图解法可得有唯一解 6.02.021==x x ,函数值为3.6。
(2) 无可行解 (3) 无界解 (4) 无可行解 (5)无穷多解(6) 有唯一解 3832021==x x ,函数值为392。
3.解:(1). 标准形式:3212100023m ax s s s x x f ++++=,,,,9221323302932121321221121≥=++=++=++s s s x x s x x s x x s x x(2). 标准形式:21210064m in s s x x f +++=,,,46710263212121221121≥=-=++=--s s x x x x s x x s x x(3). 标准形式:21''2'2'10022m in s s x x x f +++-=,,,,30223505527055321''2'2'12''2'2'1''2'2'11''2'21≥=--+=+-=+-+-s s x x x s x x x x x x s x x x4.解:标准形式:212100510m ax s s x x z +++=,,,8259432121221121≥=++=++s s x x s x x s x x松弛变量(0,0) 最优解为 1x =1,x 2=3/2.标准形式:32121000811m in s s s x x f ++++=,,,,369418332021032121321221121≥=-+=-+=-+s s s x x s x x s x x s x x剩余变量(0.0.13) 最优解为 x 1=1,x 2=5.6.解:(1) 最优解为 x 1=3,x 2=7. (2) 311<<c (3) 622<<c (4)4621==x x(5) 最优解为 x 1=8,x 2=0. (6) 不变化。
运筹学(第2版)习题答案第1章 线性规划 P36~40第2章 线性规划的对偶理论 P68~69 第3章 整数规划 P82~84 第4章 目标规划 P98~100第5章 运输与指派问题 P134~136 第6章 网络模型 P164~165 第7章 网络计划 P185~187 第8章 动态规划 P208~210 第9章 排队论 P239~240 第10章 存储论 P269~270 第11章 决策论 Pp297-298 第12章 博弈论 P325~326 全书360页习题一1.1 讨论下列问题:(1)在例1.2中,如果设x j (j=1,2,…,7)为工作了5天后星期一到星期日开始休息的营业员,该模型如何变化.(2)在例1.3中,能否将约束条件改为等式;如果要求余料最少,数学模型如何变化;简述板材下料的思路.(3)在例1.4中,若允许含有少量杂质,但杂质含量不超过1%,模型如何变化.(4)在例1.6中,假定同种设备的加工时间均匀分配到各台设备上,要求一种设备每台每天的加工时间不超过另一种设备任一台加工时间1小时,模型如何变化.(5)在单纯形法中,为什么说当00(1,2,,)k ik a i m λ>≤=并且时线性规划具有无界解。
1.2 工厂每月生产A 、B 、C 三种产品 ,单件产品的原材料消耗量、设备台时的消耗量、资源限量及单件产品利润如表1-23所示.310和130.试建立该问题的数学模型,使每月利润最大.【解】设x 1、x 2、x 3分别为产品A 、B 、C 的产量,则数学模型为123123123123123max 1014121.5 1.2425003 1.6 1.21400150250260310120130,,0Z x x x x x x x x x x x x x x x =++++≤⎧⎪++≤⎪⎪≤≤⎪⎨≤≤⎪⎪≤≤⎪≥⎪⎩ 1.3 建筑公司需要用6m 长的塑钢材料制作A 、B 两种型号的窗架.两种窗架所需材料规格及数量如表1-24所示:【解】设x j (j =1,2,…,14)为第j 种方案使用原材料的根数,则 (1)用料最少数学模型为14112342567891036891112132347910121314min 2300322450232400232346000,1,2,,14jj j 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 x x j ==⎧+++≥⎪++++++≥⎪⎪++++++≥⎨⎪++++++++≥⎪⎪≥=⎩∑ 用单纯形法求解得到两个基本最优解X (1)=( 50 ,200 ,0 ,0,84 ,0,0 ,0 ,0 ,0 ,0 ,200 ,0 ,0 );Z=534 X (2)=( 0 ,200 ,100 ,0,84 ,0,0 ,0 ,0 ,0 ,0 ,150 ,0 ,0 );Z=534 (2)余料最少数学模型为134131412342567891036891112132347910121314min 0.60.30.70.40.82300322450232400232346000,1,2,,14j 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 x x x x x x j =+++++⎧+++≥⎪++++++≥⎪⎪++++++≥⎨⎪++++++++≥⎪⎪≥=⎩ 用单纯形法求解得到两个基本最优解X (1)=( 0 ,300 ,0 ,0,50 ,0,0 ,0 ,0 ,0 ,0 ,200 ,0 ,0 );Z=0,用料550根 X (2)=( 0 ,450 ,0 ,0,0 ,0,0 ,0 ,0 ,0 ,0 ,200 ,0 ,0 );Z=0,用料650根 显然用料最少的方案最优。
1.4某企业需要制定1~6月份产品A 的生产与销售计划。
已知产品A 每月底交货,市场需求没有限制,由于仓库容量有限,仓库最多库存产品A1000件,1月初仓库库存200件。
1~6月份产品A 的单件成本与售价如表1-25所示。
表1-25(2)当1月初库存量为零并且要求6月底需要库存200件时,模型如何变化。
【解】设x j 、y j (j =1,2,…,6)分别为1~6月份的生产量和销售量,则数学模型为(1)112233445566111211223112233411223344511223344556max 300350330340320350360420360410300340800800800800800Z x y x y x y x y x y x y x x y x x y x y x x y x y x y x x y x y x y x y x x y x y x y x y x y x =-+-+-+-+-+-+≤-+≤-+-+≤-+-+-+≤-+-+-+-+≤-+-+-+-+-+≤111122112233112233441122334455112233445566800200200200200200200,0;1,2,,6j jx y x y x y x y x y x y x y x y x y x y x y x y x y x y x y x y x y x y x y x y x y x y j ⎧⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪-+≤⎨⎪-+-+≤⎪⎪-+-+-+≤⎪-+-+-+-+≤⎪⎪-+-+-+-+-+≤⎪-+-+-+-+-+-+≤⎪⎪≥=⎩(2)目标函数不变,前6个约束右端常数800改为1000,第7~11个约束右端常数200改为0,第12个约束“≤200”改为“=-200”。
1.5 某投资人现有下列四种投资机会, 三年内每年年初都有3万元(不计利息)可供投资: 方案一:在三年内投资人应在每年年初投资,一年结算一次,年收益率是20%,下一年可继续将本息投入获利;方案二:在三年内投资人应在第一年年初投资,两年结算一次,收益率是50%,下一年可继续将本息投入获利,这种投资最多不超过2万元;方案三:在三年内投资人应在第二年年初投资,两年结算一次,收益率是60%,这种投资最多不超过1.5万元;方案四:在三年内投资人应在第三年年初投资,一年结算一次,年收益率是30%,这种投资最多不超过1万元.投资人应采用怎样的投资决策使三年的总收益最大,建立数学模型. 数学模型为112131122334111211212312213134122334max 0.20.20.20.50.60.3300001.2300001.5 1.2300002000015000100000,1,,3;1,4ij Z x x x x x x x x x x x x x x x x x x x i j =+++++⎧+≤⎪-++≤⎪⎪--++≤⎪⎪≤⎨⎪≤⎪⎪≤⎪≥==⎪⎩最优解X=(30000,0,66000,0,109200,0);Z =847201.6 炼油厂计划生产三种成品油,不同的成品油由半成品油混合而成,例如高级汽油可以由中石脑油、重整汽油和裂化汽油混合,辛烷值不低于94,每桶利润5元,见表1-26。
表1-27解 设x ij 为第i (i =1,2,3,4)种成品油配第j (j =1,2,…,7)种半成品油的数量(桶)。
总利润:11121321222334353637444546475() 4.2()3() 1.5()Z x x x x x x x x x x x x x x =+++++++++++++高级汽油和一般汽油的辛烷值约束11121321222311121321222380115105)8011510594,8494x x x x x x x x x x x x ++++≥≤≤++++航空煤油蒸气压约束34353637343536371.50.60.051x x x x x x x x ++≤++++一般煤油比例约束44454647:::10:4:3:1x x x x =即4546444546471043,,431x x x x x x === 半成品油供应量约束1121122213233444354536463747200010001500120010001000800x x x x x x x x x x x x x x +≤+≤+≤+≤+≤+≤+≤ 整理后得到111213212223343536374445464711121321222321222335363744454546464max 555 4.2 4.2 4.23333 1.5 1.5 1.5 1.5142111014211104312100.50.40.95041003403Z 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 x x x x x =+++++++++++++-++≥-++≤-++≥--≤-=-=-7112112221323344435453646374702000100015001200100010008000;1,2,3,4;1,2,,7ij x x x x x x x x x x x x x x x i j ⎧⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪=⎪⎪+≤⎨⎪+≤⎪⎪+≤⎪+≤⎪⎪+≤⎪+≤⎪⎪+≤⎪≥==⎪⎩1.7 图解下列线性规划并指出解的形式:(1) 121211212max 2.52280.5 1.5210,0Z x x x x x x x x x =++≤⎧⎪≤⎪⎨+≤⎪⎪≥⎩【解】最优解X =(2,4);最优值Z=13(2)12 1212112max38122 23,0Z x x x xx xxx x=++≤⎧⎪+≤⎪⎨≤⎪⎪≥⎩【解】有多重解。
最优解X(1)=(3/2,1/2);X(2)=(4/5,6/5)最优值Z=2(3)12 1212121212min32211410 2731,0Z x x x xx xx xx xx x=-++≤⎧⎪-+≤⎪⎪-≤⎨⎪-≤⎪⎪≥⎩【解】最优解X=(4,1);最优值Z=-10,有唯一最优解(4)12 1212212min4628830,0Z x x x xx xxx x=++≥⎧⎪+≤⎪⎨≤⎪⎪≥≥⎩【解】最优解X=(2,3);最优值Z=26,有唯一最优解(5) ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥≤≥≥-+=0,6322max 21212121x x x x x x x x Z【解】无界解。
(6)12 121212min25262,0Z x x x xx xx x=-+≥⎧⎪+≤⎨⎪≥⎩【解】无可行解。
1.8 将下列线性规划化为标准形式 (1)123123123123123max 423205743103650,0,Z x x x x x x x x x x x x x x x =+-++≤⎧⎪-+≥⎪⎨++≥-⎪⎪≥≥⎩无限制【解】(1)令654''3'33,,,x x x x x x -=为松驰变量 ,则标准形式为'''1233'''12334'''12335'''12336'''1233456max 42332057443103665,,,,,,0Z 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 =+-+⎧++-+=⎪-+--=⎪⎨---++=⎪⎪≥⎩ (2) 123123112123min 935|674|205880,0,0Z x x x x x x x x x x x x =-++-≤⎧⎪≥⎪⎨+=-⎪⎪≥≥≥⎩ 【解】(2)将绝对值化为两个不等式,则标准形式为123123412351612123456max 9356742067420588,,,,,0Z x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x '=-+-+-+=⎧⎪--++=⎪⎪-=⎨⎪--=⎪⎪≥⎩ (3)1211212max 231510,0Z x x x x x x x =+≤≤⎧⎪-+=-⎨⎪≥≥⎩【解】方法1:121314121234max 23151,,,0Z x x x x x x x x x x x x =+-=⎧⎪+=⎪⎨-=⎪⎪≥⎩ 方法2:令111111,1,514x x x x x '''=-+≤-=有= 1211212max 2(1)34(1)1,0Z x x x x x x x '=++'≤⎧⎪'-++=-⎨⎪≥⎩则标准型为121312123max 22340,,0Z x x x x x x x x x '=++'+=⎧⎪'-+=⎨⎪'≥⎩(4) 12123123123123123max min(34,)2304215965,0Z x x x x x x x x x x x x x x x x x =+++++≤⎧⎪-+≥⎪⎨++≥-⎪⎪≥⎩无约束、【解】令1212311134,,y x x y x x x x x x '''≤+≤++=-,线性规划模型变为11211231123112311231123max 3()42304()2159()65,,0Z yy x x x y x x x xx x x x x x x x x x x x x x x x ='''≤-+⎧⎪'''≤-++⎪⎪'''-++≤⎪⎨'''--+≥⎪⎪'''-++≥-⎪'''≥⎪⎩、 标准型为112411235112361123711238112345678max 33400230442159965,,,,,,,,0Z yy x x x x y 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 x x ='''-+-+=⎧⎪'''-+--+=⎪⎪'''-+++=⎪⎨'''--+-=⎪⎪'''-+--+=⎪'''≥⎪⎩1.9 设线性规划⎪⎩⎪⎨⎧=≥=+-=+++=4,,1,06024503225max 42132121 j x x x x x x x x x Z j取基11322120(P )4041B B ⎡⎤⎡⎤==⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦,P 、=,分别指出B B 12和对应的基变量和非基变量,求出基本解,并说明B B 12、是不是可行基.【解】B 1:x 1,x 3为基变量,x 2,x 4为非基变量,基本解为X=(15,0,20,0)T ,B 1是可行基。