下载文档原格式
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。
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。
《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12.在计算最大流量时，我们选中的每一条路线( )。
CA.一定是一条最短的路线B.一定不是一条最短的路线C.是使某一条支线流量饱和的路线D.是任一条支路流量都不饱和的路线13.从甲市到乙市之间有—公路网络，为了尽快从甲市驱车赶到乙市，应借用（）CA.树的逐步生成法B.求最小技校树法C.求最短路线法D.求最大流量法14.为了在各住宅之间安装一个供水管道．若要求用材料最省，则应使用( )。
《运筹学》第七章决策分析习题及答案1． 摸索题〔1〕简述决策的分类及决策的程序； 〔2〕试述构成一个决策问题的几个因素；〔3〕简述确定型决策、风险型决策和不确定型决策之间的区别。
不确定型决策能否转化成风险型决策？〔4〕什么是决策矩阵？收益矩阵，缺失矩阵，风险矩阵，后悔值矩阵在含义方面有什么区别；〔5〕试述不确定型决策在决策中常用的四种准那么，即等可能性准那么、最大最小准那么、折衷准那么及后悔值准那么。
指出它们之间的区别与联系； 〔6〕试述效用的概念及其在决策中的意义和作用；〔7〕如何确定效用曲线；效用曲线分为几类，它们分别表达了决策者对待决策风险的什么态度；〔8〕什么是转折概率？如何确定转折概率？〔9〕什么是乐观系数，它反映了决策人的什么心理状态？ 2． 判定以下说法是否正确〔1〕不管决策问题如何变化，一个人的效用曲线总是不变的；〔2〕具有中间型效用曲线的决策者，对收入的增长和对金钱的缺失都不敏锐； 〔3〕3． 考虑下面的利润矩阵(表中数字矩阵为利润)准那么〔3〕折衷准那么〔取λ=0．5〕〔4〕后悔值准那么。
4． 某种子商店期望订购一批种子。
据已往体会，种子的销售量可能为500，1000，1500或2000公斤。
假定每公斤种子的订购价为6元，销售价为9元，剩余种子的处理价为每公斤3元。
要求：〔1〕建立损益矩阵；〔2〕分别用悲观法、乐观法〔最大最大〕及等可能法决定该商店应订购的种子数；〔3〕建立后悔矩阵，并用后悔值法决定商店应订购的种子数。
5． 依照已往的资料，一家超级商场每天所需面包数〔当天市场需求量〕可能是以下当中的某一个：100，150，200，250，300，但其概率分布不明白。
假如一个面包当天卖不掉，那么可在当天终止时每个0.5元处理掉。
新奇面包每个售价1.2元，进价0.9元，假设进货量限制在需求量中的某一个，要求 〔1〕建立面包进货问题的损益矩阵；〔2〕分别用处理不确定型决策问题的各种方法确定进货量。
熊伟运筹学习题答案ppt熊伟运筹学习题答案ppt熊伟运筹学习题是运筹学领域的一种经典问题，它涉及到了线性规划、整数规划、动态规划等多个数学模型和算法。
对于运筹学爱好者来说，熊伟运筹学习题是一道难度适中、涵盖广泛的练习题，可以帮助他们提高解决实际问题的能力。
在解答熊伟运筹学习题时，我们首先需要了解题目的背景和要求。
通常，这些题目会给出一个具体的场景或问题，然后要求我们设计一个数学模型，并通过运筹学方法来求解最优解。
在这个过程中，我们需要考虑各种约束条件，如资源限制、时间限制等，并找到最佳的决策方案。
对于线性规划问题，我们可以使用线性规划模型来解决。
线性规划是一种数学优化方法，它通过线性目标函数和线性约束条件来求解最优解。
在解答熊伟运筹学习题时，我们可以根据题目给出的具体情况，构建线性规划模型，然后使用线性规划算法求解最优解。
对于整数规划问题，我们需要考虑决策变量只能取整数值的情况。
整数规划是一种求解决策变量为整数的优化问题的方法。
在解答熊伟运筹学习题时，我们可以将线性规划模型进行扩展，加上整数约束条件，然后使用整数规划算法求解最优解。
对于动态规划问题，我们需要考虑决策变量的选择与状态转移的关系。
动态规划是一种求解多阶段决策问题的方法，它通过将问题分解为子问题，并使用递推关系求解最优解。
在解答熊伟运筹学习题时，我们可以根据题目给出的具体情况，构建动态规划模型，然后使用动态规划算法求解最优解。
除了以上提到的数学模型和算法，还有很多其他的方法可以用来解答熊伟运筹学习题。
例如，我们可以使用贪心算法、模拟退火算法、遗传算法等启发式算法来求解最优解。
这些方法都有各自的特点和适用范围，在解答熊伟运筹学习题时，我们可以根据具体情况选择合适的方法。
总之，熊伟运筹学习题是一种非常有挑战性和实用性的问题，它可以帮助我们提高解决实际问题的能力。
在解答这些题目时，我们需要掌握一定的数学知识和算法技巧，并能够灵活运用这些方法。
