运筹学课设 doc(1)

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⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥≤≤≥+≤+-01058244212121x x x x x x解：由图可得：最优解x=1.6,y=6.4Max z=5x 1+6x 2⎪⎩⎪⎨⎧≥≤+-≥-0,23222212121x 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⎪⎩⎪⎨⎧==2321x xmax Z = 8.1212125.max 23284164120,1,2maxZ .jZ x x x x x x x j =+⎧+≤⎪≤⎪⎨≤⎪⎪≥=⎩如图所示，在（4，2）这一点达到最大值为26将线性规划模型化成标准形式：Min z=x 1-2x 2+3x 3⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥≥-=++-≥+-≤++无约束321321321321,0,052327x 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’’≥0Max z ’=-x 1+2x 2-3x 3’+3x 3’’⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥≥≥≥≥≥-=++-=--+-=+-++0,0,0'',0',0,05232'''7'''5433213215332143321x x x x x x x x x x x x x x x x x x x7将线性规划模型化为标准形式Min Z =x 1+2x 2+3x 3⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥≤-=--≥++-≤++无约束，321321321321,00632442392-x x x x x x x x x x x x解：令Z ’ = -z ，引进松弛变量x 4≥0,引进剩余变量x 5≥0,得到一下等价的标准形式。

0—1规划模型中国东方航空公司需要分配他的机组成员，使其覆盖所有将要飞行的航班。

我们所研究的重点是，为驻扎在北京市的三组机组人员指定如下表第一列列出的所有航班，另外12列显示的是12条可行的航线（每列数字代表该航线覆盖的航班，及其顺序号）。

在这些航线中，需要选择3条（一对机组人员负责一条航线），但是要保证覆盖所有的航班（允许在一个航班上有多个机组人员，多出的机组人员被视为乘客，但是工会合同要求，多余的机组人员被视为正在工作，得到应有的工资）。

把一对机组人员分配给某条航线的成本由表中的最后一行给出（以万元为单位）。

目标是分配三队机组人员，使他们飞行所有的航班的总成本最小。

用0—1变量建模有12条可行的航线，相应的，我们有12个是或否的决策：应该指定一地机组人员飞行j航线吗？（j=1，2， (12)因此，我们使用12个0-1变量分别代表这些决策：1，如果给航线j指定一组机组人员；X j=0，否则。

该模型最有趣的地方是，每个约束条件实际上是保证一个航班被覆盖。

例如考虑表中的最后一个航班（西安到上海）。

五条航线（也就是6航线、9航线、10航线、11航线和12航线）包括航班，因此，公司之上会选择其中一条航线飞行。

结果约束条件是x6+x9+x10+x11+x12≥1对另外11个航班使用类似的约束完成BIP模型是Min=2X1+3X2+4X3+6X4+7X5+5X6+7X7 +8X8+9X9+9X10+8X11+9X12s.t.x1+x4+x7+x10≥1 (北京—上海)x2+x5+x8+x11≥1 (北京—广州)x3+x6+x9+x12≥1 (北京—西安)x4+x7+x9+x10+x12≥1 (上海—重庆)x1+x6+x10+x11≥1（上海—北京）x4+x5+x9≥1（重庆—广州）x7+x8+x10+x11+x12≥1（重庆—西安）x2+x4+x5+x9≥1（广州—北京）x5+x8+x11≥1（广州—重庆）x3+x7+x8+x12≥1（西安—北京）x6+x9+x10+x11+x12≥1 （西安—上海）x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8+x9+x10+x11+ x12=3 (共三队机组成员)且x j是0-1变量。

一、绪论§1 运筹学的简史运筹学作为科学名称出现于20世纪30年代末。

英、美对付德国空袭，采用雷达，技术上可行，实际运用不好用。

如何合理运用雷达？“运用研究”（Operational Research）,我国1956年用“运用学”名词，1957年正式定名为运筹学。

运筹学小组在英、美军队中成立，研究：护航舰队保护商船队的编队问题、当船队遭受德国潜艇攻击时如何使船队损失最小问题、反潜深水炸弹的合理爆炸深度（德国潜艇被摧毁数增到400%）、船只在受敌机攻击时的逃避方法（大船急转向、小船缓转向，中弹数由47%降到29%）。

运筹学组织在英、美军队（RAND）中成立，研究：战略性问题、未来武器系统的设计和合理运用方法、美国空军各种轰炸机系统的评价、未来武器系统和未来战争战略、苏联军事能力及未来预报、苏联政治局计划的行动原则和未来战争的战略、到底发展哪种洲际导弹（50年代）、战略力量的构成和数量（60年代）。

运筹学在工业、农业、经济、社会问题等领域有应用。

运筹数学：数学规划（线性规划（丹捷格（G.B.Dantzig）1947，单纯形法；康托洛维奇1939解乘数法，1960《最佳资源利用的经济计算》，诺贝尔奖；列昂节夫1932投入产出模型；冯.诺意曼）、非线性规划、整数规划、目标规则、动态规划、随机规划等）、图论与网络、排队论（随机服务系统理论）(丹麦工程师爱尔朗（Erlang）1917提出一些著名公式)、存贮论、对策论（冯.诺意曼和摩根斯坦，1944《对策论与经济行为》）、决策论、维修更新理论、搜索论、可靠性和质量管理等。

运筹学领域的诺贝尔奖得主：阿罗、萨谬尔逊、西蒙（经济学家）、多夫曼、胡尔威茨、勃拉凯特（Blackett,美，物理学家）。

运筹学会的建立：英国（1948年）、美国（1952年）、法国（1956年）、日本（1957年）、印度（1957年）、中国（1980年），38个国家和地区。

国际运筹学联合会（IFORS）的成立：1959年，英、美、法发起成立，中国1982年加入。

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min z=2x1 3x2a4x1 6x2 6 ）2x2 4 st.. 4x1x1, x2 0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，即该问题有无量多最优解，这时的最优值为3z min =23 0 3 2P47 1.3 用图解法和纯真形法求解线性规划问题max z=10x1 5x 2a ）3x1 4x2 95x1 2x2 8st..x1, x2 0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，3x1 4x2x1 1 T 9 3，即最优解为x*1,3即2x2 8x2 2 5x1 2这时的最优值为 z max =10 1 5 3 35 2 2纯真形法：原问题化成标准型为max z=10x15x23x1 4 x2x39st.. 5x12x2x48x1 , x2 , x3 ,x4 010 5 0 0c jC B X B b x1 x2 x3 x49 3 4 1 0x38 [5] 2 0 1x410 5 0 0C j Z j21/5 0 [14/5] 1 -3/5 x38/5 1 2/5 0 1/5 10x10 1 0 -2C j Z j53/2 0 1 5/14 -3/14 x21 1 0 -1/7 2/7 10x10 0 -5/14 -25/14C j Z j1,3 T1015335因此有 x*, zmax2 2 2P78 2.4 已知线性规划问题：max z 2 x1 4x2 x3 x4x1 3x2 x4 82x1 x2 6x2 x3 x4 6x1 x2 x3 9x1 , x2 , x3,x4 0求: (1) 写出其对偶问题；（2）已知原问题最优解为X* (2,2,4,0) ，试依据对偶理论，直接求出对偶问题的最优解。

解：（ 1）该线性规划问题的对偶问题为：min w 8 y1 6 y2 6 y3 9 y4y1 2 y2 y4 23y1 y2 y3 y4 4y3 y4 1y1 y3 1y1, y2 , y3 ,y4 0（2）由原问题最优解为X* ( 2,2,4,0) ，依据互补废弛性得：y1 2 y2 y4 23y1 y2 y3 y4 4y3 y4 1把 X * (2,2,4,0) 代入原线性规划问题的拘束中得第四个拘束取严格不等号，即 2 2 4 8 9 y4 0y1 2 y2 2进而有3y1 y2 y3 4y3 1得 y 4 , y2 3, y31, y 01 5 5 4( 4,3,1,0)T，最优值为w min16因此对偶问题的最优解为y*5 5P79 2.7考虑以下线性规划问题：min z 60x140x280x33x12x2x3 24x1x23x3 42x12x22x3 3x1, x2 , x30（ 1）写出其对偶问题；（ 2）用对偶纯真形法求解原问题；解：（ 1）该线性规划问题的对偶问题为：max w 2y1 4 y23y33y1 4 y2 2 y3602 y1 y22y340y13y22y380y1, y2 , y30（2）在原问题加入三个废弛变量x4 , x5 , x6把该线性规划问题化为标准型：max z 60x1 40x2 80x33x1 2x2 x3 x4 24x1 x2 3x3 x5 42 x1 2x2 2x3 x6 3x j 0, j 1, ,6c j-60 -40 -80 0 0 0 C B X B b x1 x2 x3 x4 x5 x6x4-2 -3 -2 -1 1 0 0x5-4 [-4] -1 -3 0 1 0x6-3 -2 -2 -2 0 0 1 C j Z j-60 -40 -80 0 0 0x41 0 -5/4 5/4 1 -1/12 080x11 1 1/4 3/4 0 -1/4 0x6-1 0 [-3/2] -1/2 0 -1/2 1C j Zj0 -25 -35 0 -15 0x411/6 0 0 5/3 1 1/3 -5/680x15/6 1 0 2/3 0 -1/3 1/640x22/3 0 1 1/3 0 1/3 -2/3C j Zj0 0 -80/3 0 -20/3 -50/3x* ( 5 , 2 ,0) T , z max 60 5 40 2 80 0 2306 3 6 3 3P81 2.12某厂生产A、B、C三种产品，其所需劳动力、资料等相关数据见下表。

学号系统工程与运筹学课程设计设计说明书层次分析法应用系统最优化问题起止日期：2013年11月25 日至2013 年11月29日学生姓名班级成绩指导教师经济与管理学院2013年11月29日成绩评定表目录Ⅰ研究报告 (1)课程设计题目1：改革新形式下的大学生形象评价 (1)1.问题的提出 (1)2.分层递阶结构模型 (2)3.判断矩阵及相关计算结果 (2)4.单排序及总排序计算过程及结果 (6)5.结果分析 (6)5.1结果 (6)5.2分析 (6)课程设计题目2：人员合理分配问题 (7)1.问题的提出 (7)2.问题分析 (7)3.基本假设与符号说明 (7)4.模型的建立及求解结果 (8)5.模型评价 (9)课程设计题目3：生产调运问题 (10)1.问题的提出 (10)2.问题分析 (11)3.基本假设与符号说明 (11)4.模型的建立及求解结果 (12)5.模型评价 (18)II工作报告 (19)III 参考文献 (20)附件一：人员合理分配问题lingo程序及结果 (21)附件二：生产调运问题lingo程序及结果 (22)Ⅰ研究报告课程设计题目1：改革新形式下的大学生形象评价摘要：大学生如何塑造个人形象？首先我们要了解形象这个概念以及它的重要性，得体的塑造和维护形象，会给初次见面的人以良好第一印象。

塑造大学生形象还要关注社会，放眼世界，注重群体性，同时作为大学生形象塑造最重要主体的大学生，在平时学习、生活中就应该有意识地培养、塑造自身形象，为自己在人际交往过程中、特别是未来就业求职道路上增加重要的竞争砝码。

有的人说青春就是最好的包装，天生丽质、潇洒帅气就是大学生的理想形象。

但是，我们觉得所谓的形象，并不能简单地理解为人的外表特征，更应是人的精神和内在素质通过外表的一种自然流露和表现；大学生必须在学习和实践中不断扩展自己的知识面，掌握一定的技能，如果只重外表，不重内涵构造出来的形象，则只能是肤浅和苍白无力的。

运筹学复习一、单纯形方法（表格、人工变量、基础知识）线性规划解的情况：唯一最优解、多重最优解、无界解、无解。

其中，可行域无界，并不意味着目标函数值无界。

无界可行域对应着解的情况有：唯一最优解、多重最优解、无界解。

有界可行域对应唯一最优解和多重最优解两种情况。

线性规划解得基本性质有：满足线性规划约束条件的可行解集（可行域）构成一个凸多边形；凸多边形的顶点（极点）与基本可行解一一对应（即一个基本可行解对应一个顶点）；线性规划问题若有最优解，则最优解一定在凸多边形的某个顶点上取得。

单纯形法解决线性规划问题时，在换基迭代过程中，进基的非基变量的选择要利用比值法，这个方法是保证进基后的单纯型依然在解上可行。

换基迭代要求除了进基的非基变量外，其余非基变量全为零。

检验最优性的一个方法是在目标函数中，用非基变量表示基变量。

要求检验数全部小于等于零。

“当x 1由0变到45/2时，x 3首先变为0，故x 3为退出基变量。

”这句话是最小比值法的一种通俗的说法，但是很有意义。

这里，x 1为进基变量，x 3为出基变量。

将约束方程化为每个方程只含一个基变量，目标函数表示成非基变量的函数。

单纯型原理的矩阵描述。

在单纯型原理的表格解法中，有一个有趣的现象就是，单纯型表中的某一列的组成的列向量等于它所在的单纯型矩阵的最初的基矩阵的m*m 矩阵与其最初的那一列向量的乘积。

最初基变量对应的基矩阵的逆矩阵。

这个样子：'1222 1 0 -32580 1 010 0 158P B P -⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦５１＝５所有的检验数均小于或等于零，有最优解。

但是如果出现非基变量的检验数为0，则有无穷多的最优解，这时应该继续迭代。

解的结果应该是：X *= a X 1*+(1-a)X 2* （0<=a<=1）说明：最优解有时不唯一，但最优值唯一；在实际应用中，有多种方案可供选择；当问题有两个不同的最优解时，问题有无穷多个最优解。

《运筹学》习题答案一、单选题1.用动态规划求解工程线路问题时，什么样的网络问题可以转化为定步数问题求解（ ）BA.任意网络B.无回路有向网络C.混合网络D.容量网络2.通过什么方法或者技巧可以把工程线路问题转化为动态规划问题？（ ）BA.非线性问题的线性化技巧B.静态问题的动态处理C.引入虚拟产地或者销地D.引入人工变量3.静态问题的动态处理最常用的方法是？BA.非线性问题的线性化技巧B.人为的引入时段C.引入虚拟产地或者销地D.网络建模4.串联系统可靠性问题动态规划模型的特点是（ ）DA.状态变量的选取B.决策变量的选取C.有虚拟产地或者销地D.目标函数取乘积形式5.在网络计划技术中，进行时间与成本优化时，一般地说，随着施工周期的缩短，直接费用是( )。

CA.降低的 B .不增不减的 C .增加的 D .难以估计的6.最小枝权树算法是从已接接点出发，把( )的接点连接上CA.最远B.较远C.最近D.较近7.在箭线式网络固中，( )的说法是错误的。

DA.结点不占用时间也不消耗资源B.结点表示前接活动的完成和后续活动的开始C.箭线代表活动D.结点的最早出现时间和最迟出现时间是同一个时间8.如图所示，在锅炉房与各车间之间铺设暖气管最小的管道总长度是( )。

CA.1200B.1400C.1300D.17009.在求最短路线问题中，已知起点到A ，B ，C 三相邻结点的距离分别为15km ，20km,25km ，则（ ）。

DA.最短路线—定通过A 点B.最短路线一定通过B 点C.最短路线一定通过C 点D.不能判断最短路线通过哪一点10.在一棵树中，如果在某两点间加上条边，则图一定( )AA.存在一个圈B.存在两个圈 C .存在三个圈 D .不含圈11.网络图关键线路的长度( )工程完工期。

CA.大于B.小于C.等于D.不一定等于 600 700300 500 400锅炉房12312.在计算最大流量时，我们选中的每一条路线( )。

运筹学排队论1. 简介排队论是运筹学中重要的一个分支，它研究了在人员、物品或信息流动过程中产生的排队现象，并通过建立数学模型和分析这些模型来探讨和优化系统中的排队行为。

排队论在各个领域都有广泛的应用，如交通运输、电信网络、生产制造等。

2. 排队模型排队论中常用的模型包括M/M/1模型、M/M/s模型、M/G/1模型等。

其中，M表示到达过程的分布，而G表示服务时间的分布。

而数字1或s则表示系统中的服务通道数。

2.1 M/M/1模型M/M/1模型是排队论中最简单的一个模型，它假设到达过程和服务时间都服从指数分布。

该模型中只有一个服务通道。

2.2 M/M/s模型M/M/s模型是M/M/1模型的扩展，它假设到达过程和服务时间仍然服从指数分布，但有s个服务通道。

M/M/s模型适用于有多个并行服务通道的排队系统。

2.3 M/G/1模型M/G/1模型假设到达过程服从泊松分布，而服务时间服从一般分布。

该模型在实际应用中更为常见，因为服务时间往往不服从指数分布。

3. 排队论的性能度量排队论的性能度量是对排队模型进行定量分析和评估的重要手段，常见的性能度量指标包括平均等待时间、平均逗留时间、系统繁忙率等。

3.1 平均等待时间平均等待时间是指在排队系统中，每个顾客平均等待的时间长度。

通过对排队模型的分析和计算，可以得到平均等待时间的具体数值。

3.2 平均逗留时间平均逗留时间是指每个顾客在排队系统中逗留的平均时间长度。

它等于平均等待时间加上服务时间。

3.3 系统繁忙率系统繁忙率是指服务通道在单位时间内处于工作状态的比例。

它可以用来评估系统是否能够满足顾客的需求。

4. 排队论的应用4.1 交通运输排队论在交通运输领域的应用非常广泛。

例如，交通信号灯的控制就可以通过排队论进行优化，以减少车辆的等待时间和交通拥堵。

4.2 电信网络在电信网络中，排队论被用于研究数据包的传输和路由机制。

通过对排队论模型的分析，可以提高网络的传输效率和质量。

设计总说明进入21世纪以后，随着人们生活水平的提高和对基本营养的需求。

人们都希望一日三餐的食物既能满足基本营养的需求并且合理搭配又能经济实惠。

我们在选择不同食物组合作为日常食谱的想法可归纳如下：首先，以最小的消费来满足人体每天基本营养要素的需求；其次，避免人们对食物单一性的厌倦。

根据相关资料得知，人体每日必需的七大营养素及营养标准：蛋白质、脂肪、维生素（维生素A、B、C、D、E、K）、碳水化合物、矿物质（钾、钙、钠、镁、氯及微量元素）、膳食纤维素、水。

每日需求量分别为，蛋白质1—1.2g/每人.公斤，脂肪1—1.5g/每人.公斤，维生素4000国标单位，矿物质2.5g,膳食纤维24g,水1200g。

现在我根据本人身体情况和学校食堂饮食情况通过线性规划建立模型并用计算机相关软件求解出自己对基本营养素摄取的最佳搭配数量和最小的消费，最终设计出适合自己的食谱和优化方案。

关键字：基本营养需求，合理搭配，最小消费，运筹学，线性规划1绪论1.1研究的背景随着社会和经济的发展，健康与饮食问题引起了人们的高度关注，一日三餐的营养和搭配也受到人们的重视，同时也在探索着食谱搭配与优化问题。

俗话说“病从口入”，资料显示，现在的许多疾病都是吃出来，或者说是由于营养搭配不均衡和饮食结构不完善导致的。

这些疾病已经成为人类可怕的杀手，例如高血压、脑血栓、冠心病等各种心脑血管病，它们正吞噬着人类宝贵的生命。

合理的营养搭配和膳食结构对于健康有着如此重大的意义，那么一日三餐的搭配和营养对我们健康是至关重要的。

所以在消费金额一定的情况下怎样搭配食物才能既健康有满足人体基本营养的需求成为许多人们研究和探索的问题。

我此次的课设课题为：根据本人实际身体情况和本校的实际饮食情况研究食谱设计与优化问题。

1.2研究的主要内容和目的每种食物的营养元素的含量都不同，其原材料的价格也各有所异，经查阅资料，下表-1是我根据学校食堂（夏季）情况列出的部分食物及其所含主要营养物质的含量。

运筹学实验报告一、实验目的：通过实验熟悉单纯形法的原理，掌握matlab循环语句的应用，提高编程的能力和技巧，体会matlab在进行数学求解方面的方便快捷。

二、实验环境：Matlab2012b,计算机三、实验内容（包含参数取值情况）：构造单纯形算法解决线性规划问题Min z=cxs.t. Ax=bxj>=0,j=1,…,n函数功能如下：function[S,val]=danchun(A1,C,N)其中，S为最优值，Val为最优解，A1为标准形式LP问题的约束矩阵及最后一列为资源向量（注：资源向量要大于零），A1=[A+b]；C是目标函数的系数向量，C=c；N为初始基的下标（注：请按照顺序输入，若没有初始基则定义N=[]）。

先输入A1,C,N三个必要参数，然后调用danchun（A1,C,N）进行求解。

在此函数中，首先判断N的长度是否为空，若为空，则flag=1，进入初始解问题的迭代求值，添加辅助问题，构建单纯形表，求g所对应的RHS值，若其>0,则返回该问题无解，若其=0，则返回A1,C,N三个参数，继续构造单纯形表求解。

A1为经过变换后的系数及资源向量，C为单纯形表的第一行，N为经过辅助问题求解之后的基的下标。

否则，直接构建单纯形表，对该问题进行求解，此时flag=2,多次迭代后找到解。

另外，若在大于零的检验数所对应的系数均小于零时，会显示“此问题无界”。

若找到最优解和最优值时，会输出“val”和“S=”以及具体数值。

四、源程序（在matlab中输入edit后回车，写在.M文件中，并保存为danchun.M）function[S,val]=danchun(A1,C,N)if(length(N)==0)gN=zeros(1,length(A1(:,1)));gC=[-C,gN,0];%原文题的检验数的矩阵G=[zeros(1,length(C)),-ones(1,length(gN)),0];val=zeros(1,length(C));%val为最优解；for i=(length(C)+1):length(C)+length(A1(:,1))%生成基变量gN(i-length(C))=i;endNn=gN;%%%%%%%ll=zeros(1,length(N));%比值最小原则%生成除了最上端两行的表的矩阵gb=A1(:,length(C)+1);A1(:,length(C)+1)=[];l=zeros(length(gN),length(gN));gA=[A1,l,gb];for i=1:length(gb)gA(i,gN(i))=1;endfor i=1:length(gN)%J为基本可行基所对应的检验数J(i)=G(gN(i));endfor i=1:length(gN)%找到基本可行基的检验数，将其赋值为0 if(J(i)~=0)G=G-(J(i)/gA(i,gN(i)))*gA(i,:);endendflag=1;elseflag=2;A=A1;Z=[-C,0];%单纯形表的第一行val=zeros(1,length(C));%val为最优解；ll=zeros(1,length(N));%比值最小原则end%%初始解问题while flag==1for i=1:length(gN)%J为基本可行基所对应的G的检验数J(i)=G(gN(i));JZ(i)=Z(gN(i));%JZ为基本可行基所对应的Z的检验数endfor i=1:length(gN)%找到基本可行基的检验数，将其赋值为0 if(J(i)~=0)G=G-(J(i)/gA(i,gN(i)))*gA(i,:);Z=Z-(JZ(i)/gA(i,gN(i)))*gA(i,:);endG1=G;%G1为检验数G1(:,length(G1))=[];D=max(G1);%找到检验数的最大值if(D<=0)%检验数都小于0if(G(length(G))>=1)disp('此情况无解');flag=0;elseif(G(length(G))>=0)for i=1:length(gN)if(max(gN)<=length(A1(1,:)));flag=2;for j=1:length(Nn)a=Nn(1);gA(:,a)=[];Z(a)=[];endA=gA;N=gN;break;endendendendelse%检验数大于0for i=1:length(G)if(G(i)==D)%找到最大的那个检验数所对应的元素for j=1:length(gN)if(gA(j,i)>0)ll(j)=gA(j,length(G))/gA(j,i);%求比值elsell(j)=10000;endendd=min(ll);for k=1:length(ll)%找到进基和离基if(ll(k)==d)gN(k)=i;gA(k,:)=gA(k,:)/gA(k,i);for m=1:k-1gA(m,:)=-(gA(m,i)/gA(k,i))*gA(k,:)+gA(m,:);endfor n=k+1:length(ll)gA(n,:)=-(gA(n,i)/gA(k,i))*gA(k,:)+gA(n,:);endbreak;endendendendendendwhile(flag==2)for i=1:length(N)%J为基本可行基所对应的检验数J(i)=Z(N(i));endfor i=1:length(N)%找到基本可行基的检验数，将其赋值为0if(J(i)~=0)Z=Z-(J(i)/A(i,N(i)))*A(i,:);endendZ1=Z;%Z1为检验数Z1(:,length(Z1))=[];D=max(Z1);%找到检验数的最大值if(D<=0)%检验数都小于0disp('已找到最优解和最优值')for i=1:length(N)val(N(i))=A(i,length(Z));endS=Z(length(Z));disp('val');disp(val);flag=0;else%检验数大于0for i=1:length(Z)if(Z(i)==D)%找到最大的那个检验数所对应的元素for j=1:length(N)if(A(j,i)>0)ll(j)=A(j,length(Z))/A(j,i);%求比值elsell(j)=10000;endendd=min(ll);if(d==10000)disp('此问题无界')flag=0;break;endfor k=1:length(ll)%找到进基和离基if(ll(k)==d)N(k)=i;A(k,:)=A(k,:)/A(k,i);for m=1:k-1A(m,:)=-(A(m,i)/A(k,i))*A(k,:)+A(m,:);endfor n=k+1:length(ll)A(n,:)=-(A(n,i)/A(k,i))*A(k,:)+A(n,:);endbreakendendendendendend五、运行结果与数据测试参考例题：例1：Min z=3x1+x2+x3+x4s.t. -2x1+2x2+x3=43x1+2x+x4=6Xj>=0,j=1,2,3,4在workspace中写入，形式如下：>> A=[-2 2 1 0 43 1 0 1 6]A =-2 2 1 0 43 1 0 1 6>> C=[3 1 1 1]C =3 1 1 1>> N=[3 4]N =3 4>> danchun(A,C,N)已找到最优解和最优值val0 2 0 4ans =6例2：初始解问题Min z=5x1+21x3s.t. x1-x2+6x3-x4=2x1+x2+2x3-x5=1xj>=0,j=1,…,5在workspace中写入，形式如下：>> A=[1 -1 6 -1 0 21 12 0 -1 1]A =1 -1 6 -1 0 21 12 0 -1 1 >> C=[5 0 21 0 0]C =5 0 21 0 0>> N=[]N =[]>> danchun(A,C,N)已找到最优解和最优值val0.5000 0 0.2500 0 0ans =7.7500六、求解实际问题（即解决附件中的实验题目）实验题目列出下列问题的数学模型，并用你自己的单纯形算法程序进行计算，最后给出计算结果。

习 题 11 用图解法求解下列线性规划问题，并指出问题具有唯一最优解、无穷最优解、无界解还是无可行解。

⎪⎩⎪⎨⎧≥≥+≥++=0x x 42x 4x 66x 4x 3x 2x minz )a (21212121， ⎪⎩⎪⎨⎧≥≥+≤++=0x ,x 124x 3x 2x 2x 2x 3x maxz )b (21212121⎪⎩⎪⎨⎧≤≤≤≤≤++=8x 310x 512010x 6x x x maxz )c (212121 ⎪⎩⎪⎨⎧≥≤+-≥-+=0x ,x 23x 2x 2x 2x 6x 5x maxz )d (21212121 答案： (a)唯一解3*,)5.0,75.0(*==z X T); (b)无可行解;(c)唯一解16*,)6,10(*==z X T); (d)无界解）2 用单纯形法求解下列线性规划问题。

⎪⎩⎪⎨⎧≥≤+≤++=0x ,x 82x 5x 94x 3x 5x 10x maxz )a (21212121 ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥≤+≤+≤+=0x ,x 5x x 242x 6x 155x x 2x maxz )b (212121221 答案： (a)唯一解5.17*,)5.1,1(*==z X T )，对偶问题5.17*,)786.1,357.0(*==w Y T ; (b)唯一解5.8*,)5.1,5.3(*==z X T ），5.8*,)5.0,25.0,0(*==w Y T3 用大M 法和两阶段法求解下列线性规划问题，并指出属于哪一类解。

⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥≥-≥+-≥+++-=0x x x 0x 2x 2x 2x 6x x x 2x x 2x maxz )a (3,2,13231321321 ⎪⎩⎪⎨⎧≥≥+≥++++=0x ,x ,x 62x 3x 82x 4x xx 3x 2x minz )b (32121321321 答案：(a)无界解；(b)唯一解8*,)0,8.1,8.0(*==z X T)，对偶问题8*,)0,1(*==w Y T4已知线性规划问题的初始单纯形表（如表1-54所示）和用单纯形法迭代后得到的表（如表1-55所示）如下，试求括弧中未知数a ～l 的值。

目录一、问题提出 ........................................................................ - 1 -二、问题分析 ........................................................................ - 1 -三、模型建立 ........................................................................ - 2 -3.1建立目标函数 (2)3.2建立约束方程 (2)3.3建立数学模型 (3)四、问题求解 ........................................................................ - 3 -五、结果分析 ........................................................................ - 7 - 总结.................................................................................... - 11 - 参考文献............................................................................... - 12 -一、问题提出某商场对售货员的需求分析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5天，休息2天，并且要求休息的两天是连续的，那么应该如何安排售货员的作息，就能满足工作需求，又使配备的售货人员的数目最少呢？二、问题分析如何在保证售货员充分休息，售货员每周工作五天，连续休息两天的前提下，排售货员分配问题，既满足工作需求，又能使配备的收货人员的数目最少，这是一个线性规划的问题，以你我们可以建立模型，然后用lindo软件求得最优解。

运筹学课程设计题目1~7题:谭代伦,李军编《运筹学简明教程》73页至75页:第3题至第9题(共7题)8原油采购问题某公司用两种原油（A和B）混合加工成两种汽油（甲和乙）。

甲、乙两种汽油含原油A的最低比例分别为50%和60%，每吨售价分别为4800元和5600元。

该公司现有原油A 和B的库存量分别为500吨和1000吨，还可以从市场上买到不超过1500吨的原油A。

原油A的市场价为：购买量不超过500吨时的单价为10000元/吨；购买量超过500吨但不超过1000吨时，超过500吨的部分8000元/吨；购买量超过1000吨时，超过1000吨的部分6000元/吨。

请为该公司应安排最优的原油的采购和加工方案。

9钢管切割问题某钢管零售商从钢管厂进货，将钢管按照顾客的要求切割后售出。

从钢管厂进货时得到的原料钢管都是19米长。

(1) 现有一客户需要50根4米长、20根6米长和15根8米长的钢管。

应如何下料最节省？(2) 零售商如果采用的不同切割模式太多，将会导致生产过程的复杂化，从而增加生产和管理成本，所以该零售商规定采用的不同切割模式不能超过3种。

此外，该客户除需要1）中的三种钢管外，还需要10根5米长的钢管。

应如何下料最节省？10农场经营方案问题某农场有100亩土地及2万元资金可用于发展生产。

农场劳动力情况为秋冬季3600人日，春夏季5400人日。

该农场种植三种作物：大豆、玉米、小麦，并饲养奶牛和鸡。

种植作物时不需要专门投资，而饲养家畜和家禽时，每头奶牛需投资400元，每只鸡需投资3元。

养奶牛时每头需拨出0.05亩饲料地，秋冬季需人工30人日，春夏季需人工50人日，年净收入为600元/每头。

养鸡时，秋冬季需人工0.6人日/每只，春夏季需人工0.3人日/每只，年净收入为3元/每只。

农场现有鸡舍最多能养4000只鸡，牛栏最多能养40头奶牛。

三种作物每年需要的人工及收入情况如表1所示。

闲置？11饲料配比问题为了发展家禽饲养业，某养猪场所用饲料由6种饲料混合而成，各种饲料每单位所含营养成分如表2所示。

运筹学教学大纲一、引言运筹学是管理科学的一个重要分支，致力于以系统分析和定量方法来解决决策问题。

本课程旨在帮助学生掌握运筹学的基本理论和方法，培养其系统思维和决策能力。

二、课程目标1. 理解运筹学的基本概念和原则；2. 掌握线性规划、整数规划、网络优化等运筹学方法；3. 能够运用运筹学方法解决实际管理问题；4. 培养学生团队合作和逻辑推理能力。

三、课程内容1. 运筹学概述- 运筹学的发展历程- 运筹学在管理决策中的应用2. 线性规划- 线性规划模型与理论- 单纯形法及其应用- 线性规划在生产计划、资源分配中的应用3. 整数规划- 整数规划模型及解法- 分支定界法与割平面法- 整数规划在工程项目管理、运输规划中的应用4. 网络优化- 关键路径法与程序评价与审查技术（PERT）- 最小生成树与最短路径算法- 网络优化在项目管理、物流规划中的应用5. 动态规划- 动态规划原理与应用- 动态规划在资源分配、生产排程中的应用6. 多目标决策- Pareto最优解与加权求和法- 多目标规划在环境评估、投资决策中的应用四、教学方法1. 理论讲授：通过讲解理论知识，帮助学生建立起对运筹学的整体认识。

2. 实例分析：通过案例分析与解决实际问题，帮助学生理解理论知识与实际应用的联系。

3. 小组讨论：组织学生分组进行运筹学问题讨论，培养学生团队合作与沟通能力。

五、考核方式1. 课堂作业：布置相关习题，要求学生独立完成并及时交回。

2. 期中考试：考查学生对课程内容的掌握程度。

3. 期末论文：要求学生结合实际案例，运用所学方法解决实际问题，撰写学术论文。

六、教材参考1. 《运筹学导论》王明达，北京大学出版社2. 《线性规划原理与方法》朱利民，清华大学出版社3. 《网络优化算法导论》张三，人民邮电出版社七、备注本教学大纲仅作为参考，具体教学内容和安排可能根据实际情况有所调整。

同学们在学习过程中应主动思考、积极参与，丰富自己的知识储备，提升自我能力。

《运筹学》教案（2014 年2 月）授课班级：2010级农林经济管理教材：《运筹学》，熊伟，机械工业出版社学分：4学分学时：64学时教学过程1.运筹学与线性规划基本概念（10分钟）2.应用模型举例（60分钟）生产计划问题、人员安排问题、合理用料问题、配料问题、投资问题教学过程3•线性规划的一般模型（10分钟）4.课堂练习（10分钟）5.课堂小结（5分钟）6.布置作业教学过程教学过程 1. 引例:（P41）两个模型的对应关系：（20分钟） 2. 线性规划的规范形式（10分钟） 3. 对偶模型（5分钟）4. 对称型对偶关系的一般形式（5分钟）5. 对称型对偶关系的一般形式（三个特点）（10分钟）非对称型对偶关系 对于非对称型且具有对偶关系的两个PL 问题，总结得出:定理：互为对偶的两个PL 问题，如果原问题中第k 个约束条件 是等式，则它的对偶规划中的第k 个变量无非负限制，反之亦然.线性规划的原始问题和对偶问题的对应关系可归纳为下表5. 6. 课堂小结，布置作业教学过程【性质1】（对称性）对偶问题的对偶是原问题。

（5分钟）【性质2】（弱对偶性）设F、r分别为LP（max）与DP （min）的可行解，则CX°<Y°b（10分钟）由性质2可得到下面几个推论：推论1：的任一可行解的目标值是（龙）的最优值下界；（龙）任一可行解的目标是（2乃的最优值的上界；推论2:在互为对偶的两个问题中，若一个问题具有无界解，则另一个问题无可行解；推论3:若原问题可行且另一个问题不可行，则原问题具有无界解。

【性质3］（最优性）设F与尸分别是（2P）与（莎）的可行解，则F、尸是JLP）与（矿）的最优解当且仅当C X0 =卩呢（10分钟）【性质4】（对偶性）若互为对偶的两个问题其中一个有优解，则另一个也有最优解，且最优值相同。

（20分钟）教学过程由性质4还可推出另一结论：若（2P）与（矿）都有可行解，则两者都有最优解；若一个问题无最优解，则另一问题也无最优解。

工业大学课程设计报告课程设十名称：运筹学课程设计专业：班级：学生姓名：指导教师：2011 年7月8日1．设计进度本课程设计时间分为两周：第一周（2011年6月27日2011 年7月1日）：建模阶段。

此阶段各小组根据给出的题目完成模型的建立。

主要环节包括：（1） 6 月27日上午：发指导书；按组布置设计题目；说明进度安排。

（2） 6 月27日下午至28日：各小组审题，查阅资料，进行建模前的必要准备（包括求解程序的编写与查找）。

（3） 6 月29日至7月1日：各个小组进行建模，并根据题目及设计要求拟定设计提纲，指导教师审阅；同时阅读，理解求解程序，为上机求解做好准备。

第二周（2011年7月4日---7 月8日）：上机求解，结果分析及答辩。

主要环节包括：（1） 7 月4日至7月6日：上机调试程序，完成计算机求解与结果分析。

并撰写设计报告。

（2） 7 月7日下午：检查设计报告初稿。

（3） 7 月8日：设计答辩及成绩评定。

2. 设计题目某厂生产I、n、川三种产品，都分别经A B两道工序加工。

设A工序可分别在设备A1或A2上完成，有B1、B2、B3三种设备可用于完成B工序。

已知产品I可在A、B任何一种设备上加工；产品H可在任何规格的A设备上加工，但完成B工序时，只能在B1设备上加工，产品川只能在A2与B2设备上加工。

加工单位产品所需工序时间及其它各项数据如下表所示，试安排最优生产计划，使该厂获利最大。

按要求分别完成下列分析：（1）产品H的售价在何范围内变化时最优生产计划不变？（2）B1 设备有效台时数在何范围内变化时最优基不变？（3）设备A2 的加工费在何范围内变化时最优生产计划不变？（4）产品的生产量至少为80 件时的最优生产计划。

3.建模过程3.1设定变量设Xi表示采用九种不同的方式进行生产I、n、川三种产品的数量。

I 产品有六种组合，以X i、X2、、X、X4、X5、X6分别表示（A i, B1 ）、（A i, B2）、（A i、B3）、（A2,B i）、（A2,B2）、（A2, B s）加工的I 产品数量；n有两种组合，以为、X8分别表示（A i, Bi）、（A2, B i）加工的n产品的数量；川有一种组合，即（A2 , B2）,以沟表示加工川产品的数量；不同的设备组合带来的利润也不同。