运筹学模型的类型
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运筹学的基本名词解释汇总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。
它涵盖了多个子领域,包括线性规划、整数规划、动态规划、网络优化、排队论、决策分析等等。
在本篇文章中,我将深入解释其中一些基本的运筹学名词。
一、线性规划线性规划是运筹学中最常用的方法之一。
它用于解决在给定的约束条件下,如何最大化或最小化一个线性目标函数的问题。
具体来说,线性规划问题可以用如下形式表示:Maximize(或Minimize):C₁X₁ + C₂X₂ + ... + CnXnSubject to:A₁₁X₁ + A₁₂X₂ + ... + A₁nXn ≤ b₁A₂₁X₁ + A₂₂X₂ + ... + A₂nXn ≤ b₂...An₁X₁ + An₂X₂ + ... + AnnXn ≤ bnX₁, X₂, ..., Xn ≥ 0其中,C₁,C₂,...,Cn为目标函数的系数,X₁,X₂,...,Xn为决策变量,Aij为约束条件的系数,bi为约束条件的右手边。
线性规划在供应链管理、资源分配、生产计划等各个领域都有广泛的应用。
二、整数规划整数规划是线性规划的一个扩展。
在整数规划中,决策变量被限制为整数值,而不仅仅是非负实数。
这在某些情况下更符合实际问题的特点。
整数规划可以用于解决许多实际问题,例如旅行商问题、资源分配问题等。
整数规划的形式与线性规划相似,只是添加了一个约束条件:X₁, X₂, ..., Xn为整数整数规划是一个NP难问题,在实际应用中通常通过割平面法、分支定界法等方法来求解。
三、动态规划动态规划是一种解决多阶段决策问题的方法。
在动态规划中,问题被分解为一系列阶段,每个阶段都有一组决策变量。
每个阶段的决策都基于之前阶段的决策结果,从而达到最优解。
动态规划可以用于解决诸如背包问题、最短路径问题等在实际问题中普遍存在的多阶段决策问题。
四、网络优化网络优化是研究在网络结构下如何优化资源分配和信息流动的方法。
时间序列模型1.时间序列模型是用于做预测的,其中包含多种预测模型:1)加法模型2)乘法模型3)混合模型2.移动平均法有简单移动平均法,加权移动平均法,趋势移动平均法(趋势移动平均法对于同时存在直线趋势与周期波动的序列,是一种既能反映趋势变)化,又可以有效地分离出来周期变动的方法。
2.指数平滑法:一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法等(在第7页)一次指数平滑法虽然克服了移动平均法的缺点。
但当时间序列的变动出现直线趋势时,用一次指数平滑法进行预测,仍存在明显的滞后偏差。
因此,也必须加以修正。
修正的方法与趋势移动平均法相同,即再作二次指数平滑,利用滞后偏差的规律建立直线趋势模型。
这就是二次指数平滑法。
当时间序列的变动表现为二次曲线趋势时,则需要用三次指数平滑法3. 差分指数平滑法:一阶差分指数平滑法、二阶差分指数平滑模型(14)4.自适应滤波法:以时间序列的历史观测值进行某种加权平均来预测的,它要寻找一组“最佳”的权数,其办法是先用一组给定的权数来计算一个预测值,然后计算预测误差,再根据预测误差调整权数以减少误差5. 趋势外推预测方法,推测出事物未来状况的一种比较常用的预测方法。
利用趋势外推法进行预测,主要包括六个阶段:(a)选择应预测的参数;(b)收集必要的数据;(c)利用数据拟合曲线;(d)趋势外推;(e)预测说明;(f)研究预测结果在进行决策中应用的可能性。
趋势外推法常用的典型数学模型有:指数曲线、修正指数曲线、生长曲线、包络曲线等。
(22)6. 平稳时间序列模型:自回归模型(Auto Regressive Model)简称AR 模型,移动平均模型(MovingAverage Model)简称MA 模型,自回归移动平均模型(Auto Regressive Moving AverageModel)简称ARMA 模型(23)1.插值1、可用于预测问题,观察相应散点的变化,预测被插值点的函数值2、主要方法有:一维插值法,二维网格插值和散点插值(contour)3、要求所求通过所有给定的点拟合1、线性拟合:一般都先画出散点图,用plot命令,然后再进行观察拟合,polyfit得系数,polyval在相关点的值。
运筹学标准型运筹学是一门研究如何有效地组织、管理和规划资源的学科,它涉及数学、工程学和经济学等多个领域。
在当今社会,运筹学已经成为许多行业中不可或缺的一部分,它的应用范围涵盖了物流管理、生产调度、交通规划、金融风险控制等诸多领域。
因此,了解运筹学的基本概念和标准型是非常重要的。
首先,运筹学的标准型包括线性规划、整数规划、动态规划、网络流和排队论等。
其中,线性规划是运筹学中最基本的模型之一,它的主要目标是在一定的约束条件下,最大化或最小化线性函数的值。
整数规划则是在线性规划的基础上增加了整数限制条件,动态规划则是通过递推关系来解决多阶段决策问题,网络流是研究网络中资源分配和流量问题,排队论则是研究排队系统中的等待时间和效率问题。
这些标准型模型在实际应用中都有着广泛的用途,可以帮助企业和组织进行决策和规划,提高资源利用效率。
其次,运筹学的标准型在实际应用中需要结合具体的情况进行调整和优化。
因为现实生活中的问题往往是复杂多样的,标准型模型可能无法直接适用于某些特定情况。
因此,运筹学的研究者需要根据实际情况对标准型进行改进和扩展,以适用于更广泛的领域和问题。
这就需要运筹学研究者具备扎实的数学基础和丰富的实践经验,能够灵活运用各种方法和技巧来解决实际问题。
最后,运筹学的标准型在未来的发展中将继续发挥重要作用。
随着科技的不断进步和社会的不断发展,运筹学将面临更多更复杂的挑战和机遇。
因此,研究者需要不断地完善和创新标准型模型,以应对未来的需求和变化。
同时,运筹学的教育和培训也需要与时俱进,培养更多具有创新精神和实践能力的专业人才,为社会和经济的可持续发展做出贡献。
总之,运筹学的标准型是运筹学研究和实践的重要基础,它在各个领域都有着广泛的应用和重要的意义。
了解和掌握运筹学的标准型,对于提高个人素质和解决实际问题都具有重要意义。
希望通过不断的学习和实践,能够更好地应用运筹学的标准型,为社会的发展和进步做出贡献。
运筹学知识点要求运筹学知识点要求第一部分结论1、运筹学的特点(1)以最优性或合理性为核心。
(2)以数量化、模型化为基本方法。
(3)具有强烈的系统性、交叉性特征。
(4)以计算机为重要的技术支持。
2、运筹学模型求解方法:知道迭代算法的原理步骤。
3、运筹学模型(1)运筹学模型:使用较多的是符号或数学模型,大多数为优化模型。
(2)模型的一般结构(3)模型的三大要素决策变量、目标函数及优化方向、约束条件。
(4)了解模型的分类4、建立优化模型解决实际问题(1)要求能对较简单的实际问题建立优化模型。
主要涉及:一般线性规划模型,整数(特别是0-1规划)规划模型。
5、了解运筹学运用领域。
第二部分线性规划1、线性规划模型的几种表示形式及特点2、线性规划模型的标准形式及如何标准化3、线性规划问题各种解的概念及关系(关系图示)(可行解、非可行解、基本解、基本可行解、最优解,基本可行解的个数小于等于)4、线性问题有关解的基本定理(主要是概念理解)(1)不一定都有最优解(2)若有,一定会在基本可行解上达到(3)基本可行解的个数有限小于等于(4)并非所有最优解都是基本可行解(5)了解凸集与凸组合的概念,理解两个最优解的凸组合都是最优解。
(6)可行解为基本可行解的充要条件5、线性规划单纯形法(1)制作初始单纯表(注意非基变量检验系数的求法,特别注意求有待定系数时的检验系数)(2)各种解的判别条件,对于最大化目标函数问题,包括:唯一最优解:有最优解无穷多最优解存在一个k 有:(或称之为线性规划问题存在可择最优解)无界解,存在k 有:(3)线性规划问题求解结果中解的情况有最优解(唯一最优解、无穷多最优解),无界解,无可行解(4)基变换中入基变量的确定A 、入基变量的必要条件()B 、最速上升准则的理解,不是使目标函数改进最大,而是使目标函数改进速度最大。
m nC m nC 0<j σ0≤j σ0≤j σ0=j σ0,0'≤>k k p 且σ0≥j σ(5)最小比值确定出基变量的目的:保证基变换后新的基本解是可行的。
运筹学模型
运筹学模型,又称作“模型解决方案”,是一种将抽象的或复杂
的问题转化成客观的数字模型的方法。
它的研究内容包括对数学模型、解答技术和应用技术的研究。
运筹学模型可以解决许多复杂的解答问题,如飞机起降时间安排、体育竞赛规则、战略规划等,这些问题比较复杂,无法通过决策树或经验分析来解决。
运筹学模型,最早由英国经济学家威廉赫尔贝克(William R. Hertz)提出。
他在1898年发表了著名的《运筹学模型》,认为模型
通过统计分析和多元解释的方式来描述经济行为和社会发展趋势。
他在这篇文章中提出了“多元线性回归模型”,这是当时关于经济运筹
学模型领域第一次重大突破。
赫尔贝克的模型可以分为两类:定性模型和定量模型。
定性模型,例如允许研究者进行排除法分析,以此发现模式的多样性。
此外,它还可以运用其他定性分析工具,如思维网络、分类树、社会格局等,来解决复杂的运筹学问题。
而定量模型,则可以利用多元线性回归,对复杂的数据进行建模,探寻其规律性和行为规律。
运筹学模型在许多领域都有重要作用,如工程、管理、决策分析、运输等领域,它们能够更有效地帮助解决复杂的实际问题,节约时间和资源,从而提高生产效率。
例如,对于运输问题,可以使用运筹学模型来分析最佳路线;如果是生产问题,则可以使用运筹学模型来计算最优的生产策略。
另外,运筹学模型还可以用来评估决策的风险和收益,从而指导企业决策。
总之,运筹学模型是一种有效的解决复杂问题的方法,它不但能够有效地解决实际问题,而且还可以提供给企业更有成效的决策和策略框架,为企业提供有效的发展指引。
运筹学标准型运筹学是一门研究如何有效地进行决策和规划的学科,它涉及到数学、工程学、经济学等多个领域。
在实际应用中,人们常常会遇到各种各样的问题,如资源分配、生产调度、物流运输等,而运筹学正是为了解决这些问题而存在的。
在运筹学的研究中,有一种标准型模型,它是一种常见的数学模型,可以用来描述和解决许多实际问题。
本文将对运筹学标准型进行介绍和分析。
首先,我们来看一下什么是运筹学标准型。
运筹学标准型是指一类特定形式的数学优化模型,通常包括一个目标函数和一组约束条件。
目标函数是需要最大化或最小化的目标,而约束条件则是对决策变量的限制。
通过对这些约束条件的分析和优化,可以得到最优的决策方案。
在实际应用中,我们可以将许多问题转化为标准型模型,然后利用数学方法进行求解,从而得到最佳的解决方案。
运筹学标准型有许多不同的形式,其中最常见的包括线性规划、整数规划、非线性规划等。
线性规划是指目标函数和约束条件均为线性的优化问题,它在资源分配、生产计划等方面有着广泛的应用。
整数规划则是在线性规划的基础上增加了决策变量必须为整数的限制,通常用于离散决策问题。
非线性规划则是指目标函数或约束条件中至少有一个是非线性的优化问题,它在工程设计、经济决策等领域有着重要的应用。
在实际问题中,我们常常需要根据具体情况选择合适的运筹学标准型。
例如,在生产调度中,我们可以利用线性规划来优化生产计划,最大化利润或最小化成本;在物流配送中,我们可以利用整数规划来安排车辆路线,使得配送成本最低。
通过运用运筹学标准型,我们可以更加科学地进行决策和规划,提高资源利用效率,降低成本,从而取得更好的经济效益。
总之,运筹学标准型是运筹学中的重要概念,它为我们解决实际问题提供了重要的工具和方法。
通过对标准型模型的研究和应用,我们可以更加有效地进行决策和规划,实现资源的最优配置,从而取得更好的经济效益。
希望本文对运筹学标准型有所了解,并能在实际问题中加以应用。
运筹学模型的分类和类型运筹学是一门应用于决策制定和问题解决的学科,它通过数学模型和分析方法来优化资源的利用。
运筹学模型是在特定情境中描述问题和优化目标的数学表示。
根据问题的性质和优化目标的类型,运筹学模型可以被分类为多种类型。
在本文中,我将介绍一些常见的运筹学模型分类。
一、线性规划模型:线性规划模型是最基本的运筹学模型之一。
它的特点是目标函数和约束条件均为线性的。
线性规划模型常用于求解资源分配、生产计划、物流运输等问题。
通过线性规划模型,我们可以找到使资源利用最优化的决策方案。
某公司需要确定每种产品的生产数量,以最大化总利润,且需满足各种资源约束条件,这时可以使用线性规划模型进行求解。
二、整数规划模型:整数规划模型是在线性规划模型的基础上引入整数变量的扩展。
在某些情况下,问题的决策变量只能取整数值,这时就需要使用整数规划模型进行求解。
某物流公司需要确定车辆的调度方案,每辆车的装载量可以是整数,这时可以使用整数规划模型来求解最佳调度方案。
三、动态规划模型:动态规划模型是一种考虑时间因素的决策模型。
它通常用于求解多阶段决策问题。
动态规划模型通过将问题划分为多个阶段,并建立各阶段之间的转移方程,来寻找最优决策序列。
在项目管理中,我们需要确定每个阶段的最佳决策,以最小化总工期和成本,这时可以使用动态规划模型进行求解。
四、网络流模型:网络流模型是一种描述网络中资源分配和流量传输的模型。
它通常用于求解网络优化问题,如最小费用流问题、最大流问题等。
网络流模型中,节点表示资源或流量的源点、汇点和中间节点,边表示资源或流量的传输通道。
通过建立网络流模型,我们可以确定资源的最优分配方案,以及网络中的最大流量或最小成本。
在供应链管理中,我们需要确定货物从生产商到消费者的最佳流向,以最小化总运输成本,这时可以使用网络流模型进行求解。
五、排队论模型:排队论模型是一种描述排队系统的模型。
它通常用于评估系统性能指标,如平均等待时间、平均逗留时间等。
运筹学优化模型与算法运筹学是一门研究如何做出最优决策的学科,它利用数学模型和算法来解决各种优化问题。
在现实生活中,我们经常面临各种决策问题,比如如何合理安排生产计划、如何规划物流配送路线、如何优化投资组合等等。
这些问题都可以通过运筹学的优化模型和算法来解决。
运筹学的优化模型是建立在一定的假设和约束条件下的数学描述,它可以帮助我们理清问题的结构和关系,并将问题转化为数学形式。
通过对模型进行求解,我们可以得到最优解或者近似最优解,从而指导我们做出决策。
在运筹学的优化模型中,目标函数是至关重要的。
目标函数是衡量优化问题的指标,我们希望通过优化算法来使目标函数取得最大值或最小值。
在实际应用中,目标函数可以是利润最大化、成本最小化、效率最大化等等,具体取决于问题的特点和需求。
除了目标函数,约束条件也是运筹学优化模型中不可或缺的一部分。
约束条件是对问题的限制和要求,它们限制了决策变量的取值范围和关系。
通过合理设置约束条件,我们可以确保最优解在可行解空间内,从而使得优化结果具有实际意义。
在运筹学的优化模型中,常见的建模方法包括线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划等等。
这些方法各有特点,适用于不同类型的优化问题。
线性规划适用于目标函数和约束条件均为线性的问题;整数规划适用于决策变量为整数的问题;非线性规划适用于目标函数或约束条件为非线性的问题;动态规划适用于具有重叠子问题性质的问题等等。
根据问题的特点,我们可以选择合适的建模方法来求解。
除了优化模型,运筹学还涉及到优化算法的设计和求解。
优化算法是用来求解优化模型的具体方法和步骤。
常见的优化算法包括单纯形法、分支定界法、梯度下降法、遗传算法等等。
这些算法各有优缺点,适用于不同类型的优化问题。
通过合理选择和设计优化算法,我们可以高效地求解复杂的优化问题。
运筹学的优化模型和算法在各个领域都有广泛的应用。
在生产管理中,通过合理安排生产计划和调度,可以提高生产效率和降低成本;在物流配送中,通过优化路线和运输方式,可以提高物流效率和降低物流成本;在金融投资中,通过优化投资组合和风险控制,可以获得更高的投资收益和降低投资风险等等。
数学:运筹学(三)1、判断题凡基本解一定是可行解()正确答案:错2、单选无界解是指()。
A.可行域无界B.目标函数值无界C.两者均无界D.以上均不正确正确答案:B3、填空题运输问题的模型中,含有的方程(江南博哥)个数为()个正确答案:n+M4、单选关于互为对偶的两个模型的解的存在情况,下列说法不正确的是()。
A.都有最优解B.都无可行解C.都为无界解D.一个为无界解,另一个为无可行解正确答案:C5、单选在用对偶单纯形法解最大化线性规划问题时,每次迭代要求单纯形表中()A.b列元素不小于零B.检验数都大于零C.检验数都不小于零D.检验数都不大于零正确答案:D6、填空题目标规划建模中要对多个目标优先等级进行区分,采用给目标赋予()与权系数的方法。
正确答案:优先因子7、名词解释专家小组法正确答案:是在接受咨询的专家之间组成一个小组,面对面地进行讨论与磋商,最后对需要预测的课题得出比较一致的意见。
8、填空题线性规划问题有可行解,则必有()正确答案:基可行解9、单选对偶单纯形法解最大化线性规划问题时,每次迭代要求单纯形表中()A.b列元素不小于零B.检验数都大于零C.检验数都不小于零D.检验数都不大于零正确答案:D10、填空题运筹学的主要研究对象是各种有组织系统的管理问题,()正确答案:经营活动11、填空题特尔斐法和专家小组法都是请一批专家进行判断预测,二者的主要区别是,前者专家们发表意见是背靠背,后者专家们面对面进行讨论与()。
正确答案:磋商12、填空题在解决最大流问题的算法中,图解法引出了()的基本原理正确答案:最大流-最小割集13、判断题如线性规划问题存在最优解,则最优解一定应可行域边界上的一个点。
正确答案:对14、问答题简述应用系统分析的原则。
正确答案:(1)坚持问题导向;(2)以整体为目标;(3)多方案模型分析和优选;(4)定量分析与定性分析相结合;(5)多次反复进行。
15、单选运输问题求解时,得到最优解的条件是数字格的检验数为零,空格的检验数全部()A.非负B.非正C.零D.大于零正确答案:A16、填空题在线性规划问题中,基可行解的非零分量所对应的列向量线性()正确答案:无关17、单选满足线性规划问题全部约束条件的解称为()A.最优解B.基本解C.可行解D.多重解正确答案:B18、名词解释单一时间估计法正确答案:就是在估计各项活动的作业时间时,只确定一个时间值19、填空题运筹学的主要目的在于求得一个合理运用人力、物力和财力的()正确答案:最佳方案20、填空题20世纪40年代后,Dantzig给出线性规划的有效解法称为()正确答案:单纯形法21、单选以下关系中,不是线性规划与其对偶问题的对应关系的是()。
运筹学的基本理论与方法运筹学(Operations Research)是一门应用数学学科,旨在通过量化建模和优化方法,解决实际问题和做出最优决策。
本文将介绍运筹学的基本理论与方法,包括问题建模、优化模型、经典算法等方面。
一、问题建模运筹学的第一步是把实际问题转化为数学模型,以便进行分析和求解。
问题建模通常涉及以下几个方面:1. 目标:明确问题的目标是什么,如最大化利润、最小化成本、优化资源利用率等。
2. 决策变量:确定可以控制或调整的变量,即决策变量,如生产数量、采购量、分配方案等。
3. 约束条件:考虑问题的限制条件,如资源限制、技术限制、时间限制等。
二、优化模型基于问题建模的基础上,可以建立相应的优化模型,常见的几种常用优化模型如下:1. 线性规划:线性规划是最经典的优化模型之一,目标函数和约束条件都是线性的。
线性规划可以通过诸如单纯形法、内点法等算法求解。
2. 整数规划:整数规划是线性规划的拓展,决策变量需要取整数值。
整数规划一般通过分支定界法、割平面法等算法求解。
3. 动态规划:动态规划适用于具有决策阶段和状态转移的问题,通过将问题分解为子问题,利用最优子结构性质,建立递推关系来求解。
4. 近似算法:对于复杂优化问题,精确求解往往是不可行的,此时可以采用近似算法,如启发式算法、模拟退火算法、遗传算法等。
三、经典算法运筹学中有一些经典的算法常用于求解各类优化问题,下面介绍几个典型的算法:1. 单纯形法:单纯形法是一种求解线性规划问题的经典算法,通过不断在可行域内移动以达到最优解。
2. 分支定界法:分支定界法通常用于解整数规划问题。
通过不断划分问题的可行域,并对每个子问题求解,最终得到整数规划的最优解。
3. 模拟退火算法:模拟退火算法是一种全局优化算法,通过模拟金属退火过程来避免陷入局部最优解。
4. 遗传算法:遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法,通过选择、交叉、变异等操作来搜索最优解。
四、应用领域运筹学方法在各个领域都有广泛应用,包括但不限于以下几个方面:1. 生产与物流:优化生产计划、供应链管理、仓储布局等,以提高生产效率和降低成本。
运筹学方法与模型运筹学是运用数学、统计学和计算机科学等专业知识和技术,以科学化的方法帮助人们做出最佳决策的学科。
运筹学研究的对象包括决策分析、优化算法、模拟系统、控制论以及信息论等多个方面。
方法。
1.数学方法:运筹学在问题解决中利用了大量数学原理和方法,如线性规划、非线性规划、统计分析、概率论等。
2.统计方法:运筹学在处理大量数据时应用的方法,如数据采集、整理、分析和解释等,让人们可以据此推断数据的趋势。
3.计算机方法:运筹学借助计算机技术,使用计算机建模和仿真技术,将复杂的问题转化为简单的研究对象,并求解其最优解。
4.运筹思想:运筹学旨在找到最优策略,其思想是在各种因素和条件的制约下,达到最佳结果的决策。
这是一个重要的应用范畴。
模型。
1.线性规划模型:这是一种基本的运筹学模型,它通过建立一系列线性等式或不等式来描述形式化问题。
通过优化算法求解,找到最优解。
2.整数规划模型:整数规划模型是在线性规划的基础上,加上整数限制条件的扩展。
为求解整数规划问题,需要使用各种启发式算法、分枝限界法等。
3.随机规划模型:随机规划模型是在考虑风险或不确定性因素的情况下,寻找最优策略的模型。
4.动态规划模型:动态规划模型是用于描述决策过程的数学模型。
通过建立方程组,求解最优决策方案,它广泛应用于生产、库存、资源分配问题等领域。
总结。
运筹学作为一门独立的学科,旨在建立数学模型,找到最优决策方案。
在现代企业管理和科学研究中,它的应用越来越广泛。
运筹学所涉及的方法和模型丰富多样,它不断的激发着人们通过科学的手段来寻找最佳解决方案的创新思维。
一、填空题:1. 表1中给出某线性规划问题计算过程中的一个单纯形表,目标函数为654228max x x x z ++=,约束条件为≤,表中321,,x x x 为松弛变量,表中解的目标函数值为14=z 。
(1)a =______,b =______,c =______,d =______,e =______,f =______,g =______; (2)表中给出的解为___________(提示:最优解,满意解,可行解……)。
2.在单纯形法的计算中,按照最小比值θ来确定换出基的变量时,有时出现存在两个以上相同的最小比值,从而出现_______现象。
3.使用动态规划方法解决多阶段决策问题,首先要将实际问题写成动态规划模型,此时要用到5个概念:_______、_______、_______、状态转移方程和指标函数。
二、判断题1.图解法同单纯形法虽然求解的形式不同,但从几何上理解,两者是一致的。
( )2.根据对偶问题的性质,当原问题为无界解时,其对偶问题无可行解;反之,当对偶问题无可行解时,其原问题具有无界解。
( )3.运输问题时一种特殊的线性规划模型,因而求解结果也可能出现下列四种情况之一:唯一最优解、无穷多最优解、无界解、无可行解。
( )4.动态规划中,定义状态时应保证在各个阶段中所作决策的相互独立性。
( )5.求图的最小支撑树以及求图中一点至另一点的最短路问题,都可以归结为求解整数规划问题。
( )三、简答题1.简述影子价格的经济意义。
2.简述不确定型决策方法中的悲观准则。
四、计算题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、无界解或无可行解。
(8分)⎪⎩⎪⎨⎧≥≥+≥++=0,5.14312.46min 21212121x x x x x x st x x z 2.已知表2为求解某线性规划问题的最终单纯形表,表中4x ,5x 为松弛变量,问题的约束为≤形式。
运筹学模型(一)本章重点:线性规划基础模型、目标规划模型、运输模型及其应用、图论模型、最小树问题、最短路问题复习要求:1. 进一步理解基本建模过程,掌握类比法、图示法以及问题分析、合理假设的内涵.2. 进一步理解数学模型的作用与特点.本章复习重点是线性规划基础模型、运输问题模型和目标规划模型. 具体说来,要求大家会建立简单的线性规划模型,把实际问题转化为线性规划模型的方法要掌握,当然比较简单. 运输问题模型主要要求善于将非线性规划模型转化为运输规化模型,这种转化后求解相当简单. 你至少把一个很实际的问题转化为用表格形式写出的模型,至于求解是另外一回事,一般不要求. 目标模型一般是比较简单的线性规模模型在提出新的要求之后转化为目标规划模型. 另外,关于图论模型的问题涉及到最短路问题,具体说来用双标号法来求解一个最短路模型. 这之前恐怕要善于将一个实际问题转化为图论模型. 还有一个最小数的问题,该如何把一个网络中的最小数找到. 另外在个别场合可能会涉及一笔划问题.1. 营养配餐问题的数学模型m i Z n =C 1x 1+C 2x + C n x n⎧a 11x 1+a 12x 2+ +a 1n x n ≥b 1, ⎪⎪a 21x 1+a 22x 2+ +a 2n x n ≥b 2, ⎪ s ⋅t⋅⎨⎪a x +a x + +a x ≥b , m 22mn n m ⎪m 11⎪⎩x j ≥0(j =1, 2, , n或更简洁地表为m i Z n =∑C x jj =1n j⎧n ⎪∑a ij x j ≥b i ⎪j =1s ⋅t ⋅⎨⎪x ≥0(i =1, 2, , m j ⎪j =1, 2, , n ⎩其中的常数C j 表示第j 种食品的市场价格,a ij 表示第j 种食品含第i 种营养的数量,b i 表示人或动物对第i 种营养的最低需求量.2. 合理配料问题的数学模型有m 种资源B 1,B 2,…,B m ,可用于生产n 种代号为A 1,A 2,…,A n 的产品. 单位产品A j 需用资源B i 的数量为a ij ,获利为C j 单位,第i 种资源可供给总量为b i 个单位. 问如何安排生产,使总利润达到最大?设生产第j 种产品x j 个单位(j =1,2,…,n ),则有m a Z x =C 1x 1+C 2x 2+ +C n x n⎧a 11x 1+a 12x 2+ +a 1n x n ≤b 1, ⎪⎪a 21x 1+a 22x 2+ +a 2n x n ≤b l , ⎪ s ⋅t⋅⎨⎪a x +a x + +a x ≤b , m 22mn n m ⎪m 11⎪⎩x j ≥0(j =1, 2, , n或更简单地写为m a z x =∑Cj =1n j x j⎧n ⎪∑a ij x j ≤b i ⎪j =1 s ⋅t ⋅⎨i =1, 2, , m ⎛⎫⎪x ≥0 j =1, 2, , n ⎪⎪⎪j ⎝⎭⎩3. 运输问题模型运输问题也是一种线性规划问题,只是决策变量设置为双下标变量. 假如问题具有m 个产地和n 个销地,第i 个产地用A i 表示,其产量为a i (i =1,2,…,m ),第j 个销地用B j 表示,其销量为b j (j =1,2,…,n ),从A i 运往B j 的运价为c ij ,而写成为∑a i =1m i =∑b j =1n j 表示产销平衡. 那么产销平衡运输问题的一般模型可以min Z =∑∑c ij x iji =1j =1m n⎧n ⎪∑x ij =a i ⎪j =1⎪⎪m s ⋅t ⋅⎨∑x ij =b j ⎪i =1⎪⎛i =1, 2, , m ⎫⎪x ij ≥0 j =1, 2, , n ⎪⎪⎪⎝⎭⎩4. 目标规划模型某工厂生产代号为Ⅰ、Ⅱ的两种产品,这两种产品都要经甲、乙两个车间加工,并经检验与销售两部门处理. 已知甲、乙两车间每月可用生产工时分别为120小时和150小时,每小时费用分别为80元和20元,其它数据如下表表4-1工厂领导希望给出一个可行性生产方案,使生产销售及检验等方面都能达标.问题分析与模型假设经与工厂总经理交谈,确定下列几条:p 1:检验和销售费每月不超过4600元;p 2:每月售出产品I 不少于50件;p 3:两车间的生产工时充分利用(重要性权系数按两车间每小时费用比确定);p 4:甲车间加班不超过20小时;p 5:每月售出产品Ⅱ不少于80件;p 6:两车间加班总时数要有控制(对权系数分配参照第三优先级).模型建立设x 1,x 2分别为产品Ⅰ和Ⅱ的月产量,先建立一般约束条件组,依题设50x 1+30x 2≤4600x 1≥50 售出量x 2≥80 2x 1+x 2≤120 两车间总工时x 1+3x 2≤150+ 设d 1表检验销售费偏差,则希望d 1达最小,有p 1d 1+, 相应的目标约束为 5x 1+30x 2+d 1--d 1+ = 4600; --达最小,有p 2d 2, 相应的目标约束 d 2表产品I 售量偏差,则希望d 2-+x 1+d 2-d 2=50,以d 3、d 4表两车间生产工时偏差,则由于充分利用,故希望d 320=4:1,有--p 3(4d 3+d 4 . 相应的目标约束应为 --达最小,考虑到费用比例为80:, d 4-+-+=150, -d 42x 1+x 2+d 3-d 3=120和x 1+3x 2+d 4以d 5表甲车间加班偏差,则有+-+d 3+d 5-d 5=20, p 4d 5+, 相应目标约束为以d 6表产品Ⅱ售量偏差,则希望d 6达最小,有相应约束为-+x 2+d 6-d 6=80.++++表示,考虑到权系数,有p6(4d 3+d 4, 其目标约束由于利用超生+d 4- 最后优先级p 6可利用d 3产工时,已在工时限制中体现,于是得到该问题的目标规划模型为---+-++m i z n =p 1d 1++p 2d 2+p 3(4d 3+d 4 +p 4d 5+p 5d 6+p 6(4d 3+d 4 ⎧50x 1+30x 2+d 1--d 1+⎪-+x 1+d 2-d 2⎪⎪-+2x +x +d -d 1233⎪⎪-+s ⋅t ⋅⎨x 1+3x 2+d 4-d 4⎪+-+d +d -d 355⎪⎪x 2+d 6--d 6+⎪-+⎪⎩x 1, x 2≥0, d l , d l≥0=4600=50=120=150=20=80(l =1, 2, , 65. 最小树问题一个图中若有几个顶点及其边的交替序列形成闭回路,我们就说这个图有圈;若图中所有连顶点间都有边相接,就称该图是连通的;若两个顶点间有不止一条边连接,则称该图具有多重边. 一个图被称为是树意味着该图是连通的无圈的简单图. .在具有相同顶点的树中,总赋权数最小的树称为最小树.最小树的求法有两种,一种称为“避圈法”,一种是“破圈法”,两法各具优缺点,它们具有共同的特征——去掉图中的圈并且每次都是去掉圈中边权较大的边.6. 最短路问题的数学模型最短路问题一般描述如下:在一个图(或者说网络)中,给定一个始点v s 和一个终点v t ,求v s 到v t 的一条路,使路长最短(即路的各边权数之和最小).狄克斯屈(E.D.Dijkstra )双标号法该法亦称双标号法,适用于所有权数均为非负(即一切w ij ≥0 w ij 表示顶点v i 与v j 的边的权数)的网络,能够求出网络的任一点v s 到其它各点的最短路,为目前求这类网络最短路的最好算法.该法在施行中,对每一个点v j 都要赋予一个标号,并分为固定标号P (v j )和临时标号T (v j )两种,其含义如下:P (v j )——从始点v s 到v j 的最短路长;T (v j )——从始点v s 到v j 的最短路长上界.一个点v j 的标号只能是上述两种标号之一. 若为T 标号,则需视情况修改,而一旦成为P 标号,就固定不变了.开始先给始点v s 标上P 标号0,然后检查点v s ,对其一切关联边(v s ,vj )的终点v j ,给出v j 的T 标号w ij ;再在网络的已有T 标号中选取最小者,把它改为P 标号. 以后每次都检查刚得到P 标号那点,按一定规则修改其一切关联边终点的T 标号,再在网络的所有T 标号中选取最小者并把它改为P 标号. 这样,每次都把一个T 标号点改为P 标号点,因为网络中总共有n 个结点,故最多只需n -1次就能把终点v t 改为P 标号. 这意味着已求得了v s 到v t 的最短路.狄克斯屈标号法的计算步骤如下:1°令S ={v s }为固定标号点集,=V \{v s }为临时标号点集,再令P (v i =0,v t ∈S ; 2°检查点v i ,对其一切关联边(v i , vj )的终点v j∈,计算并令 min{T (v j , P (v i +w ij }⇒T (v j3°从一切v j∈中选取并令 min{T (v j }=T (v r ⇒T (v r 选取相应的弧(v i , vr ). 再令 S {v r }⇒S , \{v r }⇒=∅,则停止,P (v j 即v s 到v j 的最短路长,特别P (v t 即v s 到v t 的最短路长,而已选出 4°若的弧即给出v s 到各点的最短路;否则令v r ⇒v i ,返2°. 注意:若只要求v s 到某一点v t 的最短路,而没要求v s 到其他各点的最短路,则上述步骤4°可改为 4°若r = t 则结束,P (v r 即为所求最短路长;否则令v r ⇒v i ,返2°.。
运筹学模型的类型
运筹学模型是指通过数学方法来描述和解决复杂问题的一种工具。
根
据问题的性质和要求,运筹学模型可以分为以下几种类型:
1. 线性规划模型(Linear Programming Model,简称LP):线性规划是一种优化问题,它的目标是在满足一些约束条件下,使某个线性
函数取得最大或最小值。
线性规划模型广泛应用于生产调度、资源分配、物流运输等领域。
2. 整数规划模型(Integer Programming Model,简称IP):整数
规划是线性规划的扩展,它要求决策变量只能取整数值。
整数规划模
型常用于生产调度、排产计划、网络设计等问题。
3. 非线性规划模型(Nonlinear Programming Model,简称NLP):非线性规划是一种优化问题,它的目标函数和约束条件都可以是非线
性的。
非线性规划模型广泛应用于经济学、金融学、工程学等领域。
4. 动态规划模型(Dynamic Programming Model,简称DP):动
态规划是一种优化方法,它将一个复杂问题分解为若干个子问题,并
逐步求解这些子问题。
动态规划模型常用于生产调度、资源分配、投
资决策等问题。
5. 排队论模型(Queuing Theory Model,简称QT):排队论是一种研究等待线性的数学理论,它可以用来描述和分析顾客到达、服务时间、系统容量等因素对系统性能的影响。
排队论模型广泛应用于交通运输、通信网络、医疗卫生等领域。
6. 决策树模型(Decision Tree Model,简称DT):决策树是一种分类和回归的方法,它可以将一个问题分解为若干个子问题,并逐步求解这些子问题。
决策树模型常用于金融风险评估、医学诊断、市场营销等领域。
总之,不同类型的运筹学模型适用于不同的问题领域和求解目标,选择合适的模型可以帮助我们更好地解决实际问题。