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第6章单纯形法的灵敏度分析与

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4.5 单纯形法的灵敏度分析

4.5 单纯形法的灵敏度分析

二、资源指标项的灵敏度分析
资源指标的变化在实际问题中反 映为可用资源数量的变化，由于在单
纯形表中有：
X B B b,Z CB B b
* *
1
1
运
筹
学
29
所以，如果资源指标变化，而原问题中
的其它所有参数都不改变时，将会影响原问 题最优解的可行性和对应的目标函数值。反 映到最优单纯形表上将会引起会影响到对应 的常数列上的数据。具体的讲，有以下两种
T 从而，最 指标变为 b （350, 400, 250） ，
优单纯形表上常数列应该变为：
运
筹
学
39
1 0 1 350 100 1 b B b 2 1 1 400 50 0 0 1 250 250
方程的增广矩阵不变，但是基变量的目标函数的系 数 cB 变了，则 妨设
cB (cB1, cB 2 ,L , ck ,L cBm ), 当 cB 变成 (cB1, cB 2 ,L , ck Vck ,L cBm ), 则： cB
z j ( j 1, 2,L n)
一般也变了，不
运
筹
学
5
j ( j 1, 2,m) 变成
j c j zj
) c j ( z j ck akj (c j z j ) ck akj j ck akj
运 筹 学
8
要使最优解不变，只要
0 j ck akj j ck akj
运
筹
学
3
只是 ck 变成了 ck ck . 这时 k ck zk
就变成了ck Vck zk k Vck . 要使原来 的最优解仍为最优解，只要 k Vck 0 即 可，也就是 ck 的增量 ck k即可.

第6章单纯形法的灵敏度分析与对偶

第6章单纯形法的灵敏度分析与对偶

这个约束条件的对偶价格就和这个剩余变量的
z
有关了。这将使得最优目
j
标值特别“恶化”而不是改进，故这时约束条件的对偶价格应取 z j 值的相反
数- z j。
对于含有等于号的约束条件，其约束条件的对偶价格就和该约束方
程的人工变量有关了。其约束条件的对偶价格就等于此约束方程的人工变
量的 z j值。
管理运筹学
XB
bb12
5
5
,
X
B
5
5
b3 15
15
对于b1：比值的分母取B－1的第一列，这里只有β11=1，而β21=β31=0，则
1
max
b1
11
5 1
5
Δb1无上界，即Δb1≥－5，因而b1在[35,+∞) 内变化时对偶价格不变。
管理运筹学
18
§1 单纯形表的灵敏度分析
对于b2：比值的分母取B－1的第二列，β12＜0，β22＞0，则
§1 单纯形表的灵敏度分析
一、目标函数中变量Ck系数灵敏度分析
1.在最终的单纯形表里，X k是非基变量 由于约束方程系数增广矩阵在迭代中只是其本身的行的初等变换与Ck没有任何关系， 所以当Ck变成Ck+ Ck时，在最终单纯形表中其系数的增广矩阵不变，又因为Xk是非 基变量，所以基变量的目标函数的系数不变，即CB不变，可知Zk也不变，只是Ck变
xBi di1
|
d 'i1
0
50
而Min
xBi di1
|
d 'i1
0
25,故有当 50
b1
25,即250
b
b
325第一个
约束条件的对偶价格不变。

第6章 单纯形法的灵敏度分析与对偶2007-10-15

第6章 单纯形法的灵敏度分析与对偶2007-10-15
目标:min f=300y1+400y2+250y3
s.t. y1+2y2>=50
y1+y2+y3>100
y1,y2,y3 >=0
❖ 目标:max z=50x1+100x2
❖ S.t. ❖ x1+x2<=300 ❖ 2x1+x2<=400 ❖ x2<=250
❖
❖ x1,x2>=0
原问题
目标:min f=300y1+400y2+250y3 s.t.
x1的目标函数系数C’有：
50-50=c1+ L ≤C‘=C1+△C1≤ c1+R=50+50，
0≤C‘≤100时，最优解不变。
**********************最优解如下*************************
目标函数最优值为 : 27500
变量
最优解 相差值
-------
-------- --------
设备B
2
设备C
0
II
资源限制
1
300台时
1
400
1
250
生产I可获得50元,II可获得100元,如何安排生产,获得 MAX?
模型
❖ 目标:max z=50x1+100x2 ❖ S.t. x1+x2<=300 ❖ 2x1+x2<=400 ❖ x2<=250 ❖ x1,x2>=0
假设现在有一个公司要租用工厂设备，那 么工厂获取利润有两种方法，一是自己生 产，二是出租设备资源。自己生产已有模 型。那么，如果出租，那么如何构建模型？ 设备价格为Ay1,By2,Cy3; 则

韩伯棠管理运筹学(第三版)_第六章_单纯形法的灵敏度分析与对偶

韩伯棠管理运筹学(第三版)_第六章_单纯形法的灵敏度分析与对偶

迭代 基
次数 变 量
CB
x1 x2 。 s1 50 100 0
s2
s3
0 0b
x1 50 1 0 1
0 -1 50
S2 0 0 0 -2
1 1 50
2
x2 100 0 1 0
0 1 250
zj
50 100 50 0 50
σj=cj-zj
0 0 -50
0 -50 2750 0
❖
从上表可以发现设备台时数的约束方程中的松弛变量S1
j ck akj 0, ck akj j ,
当a kj
0, ck
j
akj
,这里 j
akj
0;
当a kj
0, ck
j
akj
,这里 j
akj
0;
而当j k时, k ck ck zk ck ck zk ckaKK ,
因为xk是基变量,知 k 0, akk 1,故知 k 0.
x1 x2 s1 50 100 0 1 01 0 0 -2 0 10
s2
s3
00
b
0 -1 50
1 1 50
0 1 250
zj σj=cj-zj
50 100 50 0 0 -50
0 50 0 -50
Z= 27500
先对非基变量s1的目标函数的系数C3进行灵敏度 分析。这里σ3=-50，所以当C3 的增量ΔC3≤-(-50)即 ΔC3≤50时，最优解不变，也就是说S1的目标函数的系 数C′3=C3+△C3≤0+50=50时，最优解不变。
规划问题的对偶价格就不变。而要使所有的基变量仍然
是基变量只要当bj 变化成b′j =bj+△bj时，原来的基不变所 得到的基本解仍然是可行解，也就是所求得的基变量的

管理运筹学 第6章 目标规划

管理运筹学 第6章 目标规划

目标规划问题及模型
∵正负偏差不可能同时出现，故总有：
x1－x2+d--d+ =0
若希望甲的产量不低于乙的产量，即不希望d->0,用目标约束可
表为:
min{d }
x1
x2
d
d
0
若希望甲的产量低于乙的产量，即不希望d＋>0,用目标约束可
表为:
min{d }
x1
x2
d
d
0
若希望甲的产量恰好等于乙的产量，即不希望d＋>0,也不希望
2x1 2x2 12
s.t
4
x1 x1
2x2
8 16
4x2 12
x1 , x2 0
其最优解为x1＝4，x2＝2，z＊＝14元
目标规划问题及模型
但企业的经营目标不仅仅是利润，而且要考虑多个方面，如： (1) 力求使利润指标不低于12元； (2) 考虑到市场需求，甲、乙两种产品的生产量需保持1:1的比
标决策的需要而由线性规划逐步发展起来的一个分支。 由于现代化企业内专业分工越来越细，组织机构日益复
杂，为了统一协调企业各部门围绕一个整体的目标工作，产 生了目标管理这种先进的管理技术。目标规划是实行目标管 理的有效工具，它根据企业制定的经营目标以及这些目标的 轻重缓急次序，考虑现有资源情况，分析如何达到规定目标 或从总体上离规定目标的差距为最小。
min Z = f（ d ++ d - ）
（2） 要求不超过目标值，但允许达不到目标值，即只有使 正偏差量要尽可能地小（实现最少或为零）
min Z = f（ d +）
目标规划问题及模型
例1. 某企业计划生产甲，乙两种产品，这些产品分别要在 A,B,C,D四种不同设备上加工。按工艺文件规定，如表所示。

第六章单纯形法灵敏度分析与对偶

第六章单纯形法灵敏度分析与对偶
X4 19 2 4/3 0 X3 50 -1/2 -1/3 1 σj= cj - zj -4 -2/3 0
X4 X5 X6 19 0 0 1 2/3 -10/3 0 -1/6 4/3 0 -13/3 -10/3
bθ
2 1 Z = 88
∴ 最优生产计划是：生产1个单位产品C，生产2个单位产 品D，不生产A、B产品。可得最大总利润 88 个单位。
可能改变 C – CBB-1A ≤ 0 变
求出使该表达式仍然成立的 C 的变化范围
若 C 的变化超出该范围，则原最优解将改变
例1：某工厂用甲、乙两种原料生产A、B、C、 D
四种产品，要求确定总利润最大的最优生产 计划。该问题的线性规划模型如下：
Max Z = 9 x1 +8x2 + 50x3 + 19x4
则：在原最终单纯形表上，新变量对应的系数列为Pj '= B-1Pj，
检验数为 σj= Cj – CBB-1 Pj
若 σj= Cj – CBB-1 Pj ≤ 0，则原最优解不变；
若 σj= Cj – CBB-1 Pj ≥ 0，则继续迭代以求出新的最优解。
例3： 沿用例1 ►
如果该工厂考虑引进新产品E ，已知生产 E 产品1 个单位要消耗甲材料3个单位和乙材料1个单位。
要求：⑶产品E 的利润达到多少时才值得投产？
解： 设生产 E 产品X7个单位，单位产品的利润为C7，
则模型变为：
Max Z = 9 x1 +8x2 + 50x3 + 19x4 + 0x5 + 0x6+ C7x7 3x1+ 2 x2 + 10 x3 + 4 x4 + x5 + 3 x7 = 18（甲材料） 2x3+ 1/2x4 + x6 + x7 = 3 （乙材料）

管理运筹学ppt6第六章 单纯形法的灵敏度分析与对偶ok

管理运筹学ppt6第六章 单纯形法的灵敏度分析与对偶ok

§ 1 单纯形表的灵敏度分析
解：首先求出x3在最终表上的系数列B−1P'6，zj,σj
迭代 基变
x1
x2
s1
s2
s3
x3
次数 量
cB
50 100
0
0
0
160
x1
50
1
0
1
0
-1
10.5
s2
0
0
0
-2
1
1
20
2
x2
100
0
1
0
0
1
1
zj
50
100
50
0
50 125
σj=cj-zj
0
0
-50
0
-50 35
➢ 基变量系数cB变化 ➢ 对所有的zj都变化，包括zk
z j cB p j
假设cB=(cB1, cB2,…, ck ,…,cBm)
(cB1, cB2,…, ck+ck ,…,cBm)
§ 1 单纯形表的灵敏度分析
原最优单纯形表可表示如下。
迭代 基变
…
xk
…
xj
…
次数 量
cB
…
ck
…
cj
…
xB1
若要最优解不变
j = j ck akj
当j≠k时， j
0
akj 0
ck
j
akj
akj 0
ck
j
akj
当j=k时， k ck ck zk
xk为基变量 k 0, akk 1
k = 0
=ck ck zk ck akk
max{
j

《管理运筹学》第四版 第6章 单纯形法的灵敏度分析与对偶 课后习题解析

《管理运筹学》第四版 第6章 单纯形法的灵敏度分析与对偶 课后习题解析

《管理运筹学》第四版课后习题解析第6章单纯形法的灵敏度分析与对偶1．解： （1）c 1≤24 （2）c 2≥6 （3）c s 2≤82．解：（1）c 1≥−0.5 （2）−2≤c 3≤0 （3）c s 2≤0.53．解：（1）b 1≥250 （2）0≤b 2≤50 （3）0≤b 3≤1504．解： （1）b 1≥−4 （2）0≤b 2≤10 （3）b 3≥45. 解：最优基矩阵和其逆矩阵分别为：⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=1401B ，⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=-14011B ； 最优解变为130321===x x x ，，最小值变为-78； 最优解没有变化； 最优解变为2140321===x x x ，，，最小值变为-96；6．解：（1）利润变动范围c 1≤3，故当c 1=2时最优解不变。

（2）根据材料的对偶价格为1判断，此做法有利。

（3）0≤b 2≤45。

（4）最优解不变，故不需要修改生产计划。

（5）此时生产计划不需要修改，因为新的产品计算的检验数为−3小于零，对原生产计划没有影响。

7. 解：(1)设321,,x x x 为三种食品的实际产量，则该问题的线性规划模型为,, 4005132 4505510 35010168 325.2max 321321321321321≥≤++≤++≤++++=x x x x x x x x x x x x x x x z 约束条件：解得三种食品产量分别为0,75.43321===x x x ，这时厂家获利最大为109.375万元。

(2)如表中所示，工序1对于的对偶价格为0.313万元，由题意每增加10工时可以多获利3.13万元，但是消耗成本为10万元，所以厂家这样做不合算。

（3）B 食品的加工工序改良之后，仍不投产B ，最大利润不变；若是考虑生产甲产品，则厂家最大获利变为169.7519万元，其中667.31110,167.144321====x x x x ，，；（4）若是考虑生产乙产品，则厂家最大获利变为163.1万元，其中382.70,114321====x x x x ，，；所以建议生产乙产品。

第6章 运筹学课件单纯形法的灵敏度分析

第6章 运筹学课件单纯形法的灵敏度分析
第六章 单纯形法的灵敏度 分析与对偶
管 理
运 筹
学
1
§1 单纯形表的灵敏度分析 §2 线性规划的对偶问题 §3 对偶规划的基本性质 §4 对偶单纯形法
管 理
运 筹
学
2
第一节 单纯形表的灵敏度分析
管 理
运 筹
学
3
一,目标函数中变量Ck系数灵敏度分析 目标函数中变量C
1.在最终的单纯形表里, 1.在最终的单纯形表里,Xk是非基变量 在最终的单纯形表里 由于约束方程系数增广矩阵在迭代中只是其 没有任何关系, 本身的行的初等变换与ck 没有任何关系,所以当 ck 变成 ck + ck 时,在最终单纯形表中其系数的增 广矩阵不变,又因为X 是非基变量, 广矩阵不变,又因为Xk是非基变量,所以基变量的 目标函数的系数不变, 目标函数的系数不变,即CB不变,可知Zk也不变, 不变,可知Z 也不变,
管 理 运 筹 学
20X2 100 0 0 1 100 0
S1 0 1 -2 0 50 -50
S2 0 0 1 0 0 0
S3 0 -1 1 1 50 27500 -50
CB
50 0
50 1 0
b
50 50 250
2
X2
100 0 ZJ 50 0
CJ -ZJ
管 理
学
5
2. 在最终的单纯形表中, k 是基变量 在最终的单纯形表中, x 当 ck 变成 ck + ck 时,最终单纯形表中约束
方程的增广矩阵不变,但是基变量的目标函数的系 方程的增广矩阵不变, 数 cB 变了,则 变了, 妨设
cB = (cB1 , cB 2 , L , ck , L cBm ), 当 cB 变成 cB = (cB1 , cB 2 ,L , ck +Vck , L cBm ), 则:

第六章 单纯形法的灵敏度分析与对偶对偶问题

第六章 单纯形法的灵敏度分析与对偶对偶问题
0 1 0 0 1 0 1 -1 1 1 300 400 250 = 50 50 250
b'= B-1 b=
-2 0
σj= Cj-CBB-1 P j
CB CB 0 0 0 XB x3 x4 x5 j CB CB 50 0 XB x1 x4 b b
50 x1 1 2 0
50
100 x2 1 1 1
怎么样 简单吧
对称型线性规划问题
2、非对称型对偶问题
表 对偶变换的规则
好难记呀！
原问题(max,) 技术系数矩阵 A 价值系数 C 右端项 b 第 i 行约束条件为 型 第 i 行约束条件为 型 第 i 行约束条件为 = 型 决策变量 xj 0 决策变量 xj 0 决策变量 xj 不限
最 终 3/5 -3/10 1/10 3/10 -1/10 单 纯 -2/5 1/5 -2/5 -1/5 2/5 形 表 0 -1/2 -1/2 ½-M ½-M 格
x3
x4
x5
x6
x7
例5：对称形线性规划问题：
maxZ=50x1+100x2+0x3 +0x4 +0x5 maxZ=50x1+100x2 x1 +x2 ≤300 x1 +x2 +x3 =300
XS
b
B CB
检验数j
当迭代若干步，基变量为X B时，新的单纯形表: Cj
CB XB CB CN XN B-1N CN- CB B-1N 0 XS B-1 - CB B-1
XB
B-1b
I 0
检验数j
举例
maxZ=3x1 +5 x2 +0x3 +0x4+0x5 =0 x1 + x3 =8 2x2 + x4 =12 3x1 +4 x2 + x5=36

单纯形法灵敏度分析线性规划对偶理论

单纯形法灵敏度分析线性规划对偶理论
单纯形法的灵敏度分析与 线性规划对偶理论
1 23 4 5
图解法的灵敏度分析
灵敏度分析： 建立数学模型和求得最优解后，研究线性规 划的一个或多个参数（系数）ci , aij , bj 变化 时，对最优解产生的影响。
• 参数多为估计值或预测值，常常不精确 • 参数常常随着其他条件变化而变化
图解法的灵敏度分析
线性规划的对偶问题
• 假设另外一工厂要租用该厂的设备A、B、C，那么 该厂的厂长应该如何来确定合理的租金呢？
• 从出租人的角度：
– 生产1个单位Ⅰ产品所需的各设备的台时的总租金不应少 于自己生产1个单位Ⅰ产品的利润50元。
– 生产1个单位Ⅱ产品所需的各设备的台时的总租金不应少 于自己生产1个单位Ⅱ产品的利润100元。
• 另外， y1 , y2 , y3 ≥ 0
线性规划的对偶问题
max z = 50 x1 + 100 x2 s.t. x1 + x2 ≤ 300 2 x1 + x2 ≤ 400 x2 ≤ 250 x1 , x2 ≥ 0
原问题
min f = 300 y1 + 400 y2 + 250 y3
图解法的灵敏度分析
• 在一定范围内，当约束条件右边常数增加1 个单位时
– 若约束条件的对偶价格大于0，则其最优目标函 数值得到改善（变好）；
– 若约束条件的对偶价格小于0，则其最优目标函 数值受到影响（变坏）；
– 若约束条件的对偶价格等于0，则最优目标函数 值不变。
线性规划的矩阵描述
max z = c1x1 + c2x2 + … + cnxn s.t. a11 x1 + a12 x2 + … + a1n xn = b1

单纯形法解法的矩阵描述及灵敏度分析讲解

单纯形法解法的矩阵描述及灵敏度分析讲解

1.5 x1 7 / 2 1 0 0 1/ 4 1/ 2
2 x2 3 / 2 0 1 0 1/ 4 3 / 2
cj zj 0 0 0 1/8 9/ 4
对变化后的单纯形表继续迭代
c j 1.5 2 0 0
0
CB X B b x1 x2 x3 x4
x5
0 x3 15 / 2 0 0 1 5 / 4 15 / 2
2
-2
-2
B的逆阵 B-1
知识点1
• 目标函数为max时，判断最优的准则为 б≤0；
• 目标函数为min时，迭代过程与max一样 ，判断最优的准则为σ≥0。
知识点2
• 性质6：线性规划的原问题与其对偶问题 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，则在另一个问题的解中是 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=ω。
单纯形法解法的矩阵描述及 灵敏度分析
张林刚 经济与管理学院
单纯形解法的矩阵描述
• 线性规划问题
max z CX
s.t.
AX b X 0
• 引入松弛变量Xs,化为标准型：
max z CX 0X s
s.t.
AX IX X 0, X
s s

b 0
单纯形解法的矩阵描述
2
x1 x1
x2 2x3 4x3 4
2
x1, x2, x3 0
加入松弛变量x4、x5，对上述模型进行标准化处理
max z 6x1 2x2 3x3 0x4 0x5
2

4.5 单纯形法的灵敏度分析解析

4.5 单纯形法的灵敏度分析解析

将其反映到最优单纯形表上可得下表
运
筹
学
40
迭 代 次 数
基 变 量
X1 S2
X1
X2 100 0 0
S1 0 1 -2
S2 0 0 1
S3 0 -1 1
CB
50 0
50 1 0
b
100 -50
2
X2
100 0
ZJ 50 0
1
100 0
0
50 -50
0
0 0
1
50 -50
250
CJ -ZJ
26000
的供应量没有变化，第二种资源的供
应量变为270个单位时，该工厂的最优
生产计划有什么变化；
运
筹
学
32
（2） 如果两种原料的供应量 没有变化，则设备的台时数在什么
范围变化时，该工厂的原来最优生
产计划中所生产的产品仍然投入生
产（最优基不变）；
运
筹
学
33
（3） 如果两种原料的供应量没有 变化，设备的台时数变为350个单位，
运
筹
学
3
只是 ck 变成了 ck ck . 这时 k ck zk
就变成了ck Vck zk k Vck . 要使原来 的最优解仍为最优解，只要 k Vck 0 即 可，也就是 ck 的增量 ck k即可.
运
筹
学
4
2. 在最终的单纯形表中， xk 是基变量 当 ck 变成 ck ck 时，最终单纯形表中约束
0 1 -2
x4
0 0 1
x5
0 -1 1
b
50 50
比值
-50
x1

单纯形法的灵敏度分析

单纯形法的灵敏度分析

bk bk
时，也就是原来的初始单
纯形表中的b向量变成了b’向量
0 0 ... 令 b bk ... 0 则有 b ' b b
9
这样在最终单纯形表中基变量XB的解就变成了
X 'B B .(b b ) B b B b 。
中从0变到Z3=50时，也就是只要当前余下一台时数设备从不能获利变成获利 50元时，譬如有人愿意出50元买一个设备时，我们就不必为生产Ι、П产品
而使用完所有的设备台时了，这说明了设备台时数的对偶价格就是Z3=50元。
对于含有大于等于号的约束条件，添加剩余变量化为标准型。这时 这个约束条件的对偶价格就和这个剩余变量的 z j有关了。这将使得最优目
+ CK a’Kj 。要使最优解不变，只要当J
δj a' kj
δ j ΔC k a' kj 0, ΔC k a' kj δ j 当 a' kj 0时 , ΔC
k

, 这里
0;
当 a' kj 0时 , ΔC
k
, 这里
δj a' kj
0; Z k ΔC a' kk , 因为 X K 是基变量， δj a' kj
14
zj 标值 “变差”而不是改进，故这时约束条件的对偶价格应取
值的相反数-j z
。
对于含有等于号的约束条件，其约束条件的对偶价格就和该约束方程的 人工变量有关了。其约束条件的对偶价格就等于此约束方程的人工变量的 值z j 。
7
下表给出了一个由最终单纯形表对于不同约束类型的对偶价格的取值。

运筹学单纯形法的灵敏度分析课件

运筹学单纯形法的灵敏度分析课件
• 基变量的cj发生变化，由于影响到cB，从而所有非基变 量的检验数均受到影响（基变量的检验数仍保持为0）。
• 如上例中x1、x2为基变量，则甲、乙产品单位利润变化，将影 响除甲、乙外其他变量的检验数。
运筹学单纯形法的灵敏度分析
6
（一）非基变量目标函数系数的改变
• 上例中，x1、x2为基变量，x3为非基变量，它的最优解为x3=0， 既不安排生产。为什么不生产丙产品呢？因为x3所对应的检 验数Cj-Zj不是绝对值最大者，无法调入成为基变量。
最优 ZC B 值 b运筹2 学单纯3 形法 的1 2 灵敏 度 分析8 最优 Z8值 20
分析
• 从以上计算结果表明，增加一个单位b1（劳动力数量）会使总利 润增加，但在实际经济工作中，b1增加不可能是无限的，因为劳 动力增加太多，而其他条件不变时，势必造成劳动力过剩，影响 生产率，进而影响利润率，即Cj会变化，因此，b1的变化也是有 范围的。
运筹学单纯形法的灵敏度分析
8
• 所以，丙产品单位利润的变动范围是c3<4；
• 讨论： • 假设此时c3增加到6元，产量应为多少？
运筹学单纯形法的灵敏度分析
9
C3已超出变动范围
• 代入单纯形表 最后一段 继续计算。
段
Cj ↓
→ 基
0 b
23 x1 x2
6 x3
0 0 Qi x4 x5
2
x1
1
1
0 （-1） 4 -1
但变量值发生变动（产量变化），最优值也会变动
（总利润变化），即运筹学单纯形法的灵敏度分析
23
x1 4 b1 3 x 2 b1 3 x3 0
Z 2 x1 3 x2
2 4 b1 3 3 b1 3

单纯形法的灵敏度分析28页PPT

单纯形法的灵敏度分析28页PPT

66、节制使快乐增加并使享受加强。 ——德 谟克利 特 67、今天应做的事没有做，明天再早也 是耽误 了。——裴斯 泰洛齐 68、决定一个人的一生，以及整个命运 的，只 是一瞬 之间。 ——歌 德 69、懒人无法享受休息之乐。——拉布 克 70、浪费时间是一桩大罪过。——卢梭
单纯形法的灵敏度分析
16、自己选择的路、跪着也要把它走 完。 17、一般情况下)不想三年以后的事， 只想现 在的事 。现在 有成就 ，以后 才能更 辉煌。
18、敢于向黑暗宣战的人，心里必须 充满光 明。 19、学习的关键--重复。
20、懦弱的人只会裹足不前，莽撞的 人只能 引为烧 身，只 有真正 勇敢的 人才能 所向披 靡。
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X1
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0
1
0
0
0
1
-2
0
1
-1
1
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50
2
X2 ZJ
CJ -ZJ
100
0 50
0
1 100
0
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-50
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0 0
0
1 50
-50
250 27500
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§1
单纯形表的灵敏度分析
对非基变量目标函数系数： C3 我们先对非基变量S1的目标函数的系数C3进行灵敏度分析。 这里δ3=-50，所以当c3的增量Δ c3≤-（-50），最优解不变。 对基变量目标函数系数： c1 再对基变量x1的目标函数的系数c1进行灵敏度分析。 在a11’,a12’,a13’,a14’,a15’中，除了知道a11’和 a13’大于 0， a15
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§1
约束条件 ≤ ≥ =
单纯形表的灵敏度分析
对偶价格的取值
最终单纯形表对于不同约束类型的对偶价格的取值。
等于这个约束条件对应的松弛变量的 等于这个约束条件对应的剩余变量的 等于这个约束条件对应的人工变量的
z j 值,即为 j 的相反数 z j 值的相反数 zj 值
常数项的灵敏度分析-》使对偶价格不变的bj灵敏度分析-》知道对偶价格Zj等于Cb*Pj的转置。 我们知道单纯型法是增广矩阵的行的初等变换，bj的变化并不影响系数矩阵的变化。所以Pj 是不变的。 所以要使对偶价格不变，只要使Cb不变就可以，就是最终单纯形表中的最优基不变，即最终 单纯型表中的基变量还是基变量，怎么保证基变量还是基变量？（即最优基不变，所得 到的基本解是可行解，也就是基变量的值仍然大于等于零） 所以原问题转化为：使最优解的所有基变量不变，且所得的最优解仍然是可行的Bj的变 化范围。
迭代次数 基变量 CB X1 50 X2 100 0 S1 0 1 S2 0 0 S3 0 -1 50 b
2
X1
50
1
S2
X2 ZJ CJ -ZJ
0
100
0
0 50 0
0
1 100 0
-2
0 50
1
0 0
1
1 50 -50
50
250 27500
-50 0
从上表我们可以发现各个松弛变量的Zj值，正好等于相应变量的对偶价格。
Dk d '1k d '2 k ... d' mk b k d' 2k -1 , 则B b b k d' 3k ... b k d' mk
X B1 b k d'1k X B 2 b k d' 2k 新的最优解为 X'B， 有X'B ... ... X b d' mk Bm k
上节回顾
• 4.退化问题（求出基变量过程中存在两个以 上的最小比值，这样在下一次迭代就有一个 或多个基变量等于零，造成的后果是：最优 值在经过了一次或几次迭代而没有改善，降 低了单纯型算法的效率） • 5.针对退化问题，讲解了一个迭代循环的例 子，引出了勃兰特法则： • 按照决策变量、松弛变量、人工变量顺序排 序。不管是检验数相等，还是比值相等，都 选下标最小的为入基变量或出基变量。 • 时间问题，习题没有做。
管 理 运 筹 学
20
§1
允许变化范围是
单纯形表的灵敏度分析
要使X'B 0也就是各个分量均不小于0，用一个数学式子来表示b k的 x x Max Bi | d 'ik 0 b k Min Bi | d 'ik 0 d 'ik d 'ik
由于单纯形表的迭代是约束方程的增广矩阵的行变换，Pk变成Pk’仅仅影响最终单纯形表上第k
列数据，包括Xk的系数列、Zk以及 k，这时最终单纯形表上的Xk的系数列就变成了B-1Pj’,而Zk
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§1
迭代次数 基变量 X1 S2
单纯形表的灵敏度分析
CB X1 1 0 100 0 0 X2 0 0 1 S1 0 1 -2 0 S2 0 0 1 0 0 0 S3 0 -1 1 1 C’1-100
另外一种求最优解不变的C’1变化范围方法 在最终的单纯形表中，用C’1代替原来的C1=50,计算得表
δj δj Max a'kj 0 ΔCk Min a'kj 0（其中 k是某个固定的值， j是1到n的所有数） a' a' kj kj
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6
§1
单纯形表的灵敏度分析
例： 目标函数：Max z=50X1+100X2 约束条件：X1+X2≤300 2X1+X2≤400 X2≤250 X1，X2≥0 最优单纯形表如下 迭代次数 基变量 CB X1 50 X2 100 S1 0 S2 0 S3 0 b
T
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§1
根据上式可知 检验数
单纯形表的灵敏度分析
K时，有

J
(J=1,2,…..,M)变成了 ’J,只要当J
J
’ J=CJ-Z’ J=
当a'kj 0时, ΔCk 当a'kj 0时, ΔCk δj a'kj δj a'kj
CK a’Kj 。要使最优解不变， ’J <=0
管 理 运 筹 学
1
第六章 单纯形法的灵敏度分析与对偶问题
• §1 • §2 • §3 • §4
单纯形表的灵敏度分析 线性规划的对偶问题 对偶规划的基本性质 对偶单纯形法
管
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单纯形表
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3
§1
单纯形表的灵敏度分析
一、目标函数中变量系数Ck灵敏度分析（在什么范围内变化， 最优解不变，与第二章，第三章联系起来） 在线性规划的求解过程中，目标函数系数的变动将会影响检 验数的取值，但是，当目标函数的系数的变动不破坏最优判 别准则时，原最优解不变，否则，原最优解将发生变化，要 设法求出新的最优解。下面我们具体的分析 1.在最终的单纯形表里，X k是非基变量 由于约束方程系数增广矩阵在迭代中只是其本身的行的初等 变换与Ck没有任何关系， 所以当Ck变成Ck+ Ck时，在最终单纯形表中其系数的增广 矩阵不变，又因为Xk是非基变量，所以基变量的目标函数的 系数不变，即CB不变，可知Zk也不变，只是Ck变成了Ck+ Ck。这时 K= Ck-Zk就变成了 Ck+ Ck- Zk= K+ Ck。 要使原来的最优解仍为最优解，只要 K+ Ck≤0即可，也 就是Ck的增量 Ck≤ - K。
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§1
单纯形表的灵敏度分析
当bj中的第k项bK 变成 bk bk 时，也就是原来的初始单 纯形表中的b向量变成了b’向量
0 0 ... 则有b' b b 令b bk ... 0
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§1
单纯形表的灵敏度分析
这样在最终单纯形表中基变量XB的解就变成了 X'B B-1.(b b) B-1 b B-1 b。 如要使XB成为可行解，只要使上述等式的右边>0，就可求出 bk 的取值范围，也就是使得第K个约束条件的对偶价格不变的 bk的变化范围。 b k d'1k
δj a'kj δj a'kj 0; 0;
δ j - ΔCk a'kj 0, ΔCk a'kj δ j , 这里 , 这里
当j k时，δ'k C k ΔCk Z k ' C k ΔCk Z k ΔCk a'kk ,因为X K 是基变量， 知δ k 0，a'kk 1，可知δ'k 0。所以j k这种情况最优解不变。 要使得最优解不变，对 于除了a'kk 以外的所有大于 0的a'kj ，满足ΔCk 满足ΔCk δj a'kj ，所以可知ΔCk的变化范围为 δj a'kj ，所有小于0的a'kj
C’1 100 b 50 50 250
2
X2 ZJ CJ -ZJ
C’1 100 C’1+100 0 0
C’1 - C’1
从δ 3≤0，得到-c1’≤0,即c1’≥0，并且从δ 5≤0，得 到c1’≤100。 那么如果c1’取值超出这个范围，必然存在一个检验数 大于0，我们可以通过迭代来得到新的最优解。
实际意义可以描述为：设备台时数在250与325之间变化，则设备台时
数的对偶价格不变，都为每台设备台时50元。
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§1
下面分两种情况讨论
单纯形表的灵敏度分析
三、约束方程系数矩阵A灵敏度分析（约束条件改变，对最优解的影响，比如 有新产品要生产、生产工艺改进等） 1.在最终单纯形表上Xk是非基变量：在初始单纯形表上的变量Xk的系数列Pk 改变为P’k经过迭代后，在最终单纯形表上Xk是非基变量。
’小于0，可知
c1≤50时，也就是x1的 目标函数c1’在0≤c1’≤100时最优解不变。
j ' min a 1 j 0 50 。这样可以知道当-50≤Δ a ' 1 j