线性规划中超过约束最低限的部分,称为剩余量。 记s1,s2为剩余变量,s3为松弛变量,则s1=0, s2=125,
s3=0,加入松弛变量与剩余变量后例2的数学模型变为 标准型: 目标函数: min f =2x1+3x2+0s1+0s2+0s3 约束条件: x1+x2-s1=350, x1-s2=125, 2x1+x2+s3=600, x1, x2, s1,s2,s3≥0.
阴影部分的每 一点都是这个线 性规划的可行解, 而此公共部分是 可行解的集合, 称为可行域。
B
X2=250
100
100
300
x1
B点为最优解, X1+X2=300 坐标为(50, 250), Z=0=50x1+100x2 此时Z=27500。 Z=10000=50x1+100x2 问题的解: 最优生产方案是生产I产品50单位,生产Ⅱ产品250单位,可得 最大利润27500元。
Z=10000=50x1+50x2
线段BC上的所有点都代表了最优解,对应的最优值相 同: 50x1+50x2=15000。
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3. 无界解,即无最优解的情况。对下述线性规划问题:
目标函数:max z =x1+x2 约束条件:x1 - x2≤1 -3x1+2x2≤6 x1≥0, x2≥0.
x2 -3x1+2x2=6 3
其中ci为第i个决策变量xi在目标函数中的系数, aij为第i个约束条件中第j个决策变量xj的系数, bj(≥0)为第j个约束条件中的常数项。
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灵敏度分析
灵敏度分析:求得最优解之后,研究线性规划的