第3讲 线性规划模型
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第3章02线性规划模型的标准形式同学们大家好,上次我们讲了线性规划模型的结构和特征,然后在后面没给出了要定义线性规划的标准型的原因,今天我们就来介绍一下线性规划的标准型。
首先我们要说标准形式定义出来的,在不同的教材里面的定义并不相同。
在我们教材里面我们是这么定义的:我们先看目标函数,一般形式中可能是关于目标函数的最大化问题,有可能最小化问题,但在标准型里面我们定义目标函数必须是求最大化问题。
1111max(min c max c n n n nz x c x z x c x =++⇒=++ 或)我们再来看一下常约束条件。
在一般形式里面,常约束可能是等式,也可能是不等式,但在标准形式中,定义每个常约束都必须取等号。
112211221,2,,i i i i in in i i i i i in in i a x a x a x b a x a x a x b i m+++≤=≥⇒+++== (或,),再来看非负约束。
在一般形式里面,并不要求每个变量都有非负约束,但是在标准形式里面,要求每一个变量都是非负的。
1212,,0,,,,0k j j j n x x x k n x x x ≥≤⇒≥ 另外,标准形式还要求每一个右端常数项都是大于等于0的,当然这个不是很重要,因为如果右端常数项是负数,可以给这个方程左右两边乘以-1,就把它变成了整数。
最后,我们总结一下,在我们的教材里,标准形式有四个要求:目标函数是求最大化问题,所有常约束为等式,所有变量都有大于等于0,右端常数项都大于等于0。
所以,我们的标准形式可以规范地写成下面的形式。
11112212max , 1,2,,st.,,0n ni i i i in in i n z c x c x a x a x a x b i m x x x =+++++==⎧⎨≥⎩ 关于标准形式,它还有几种等价的形式需要大家熟悉。
第一种是简写形式。
也就是用和式号对标准形式进行简写,形式如下:⎪⎩⎪⎨⎧=≥===∑∑==n j x m i b x a x c z jnj i j ij nj j j ,,2,1,0 ,2,1st.max 11 ,第二种是矩阵形式。
线性规划模型线性规划(Linear Programming,LP)是一种用于求解线性优化问题的数学建模方法。
线性规划模型是在一组线性约束条件下,通过线性目标函数来寻找最优解的数学模型。
其基本形式如下:最大化或最小化:Z = c₁x₁ + c₂x₂ + … + cₙxₙ(目标函数)约束条件为:a₁₁x₁ + a₁₂x₂ + … + a₁ₙxₙ ≤ b₁a₂₁x₁ + a₂₂x₂ + … + a₂ₙxₙ ≤ b₂…aₙ₁x₁ + aₙ₂x₂ + … + aₙₙxₙ ≤ bₙx₁, x₂, …, xₙ ≥ 0其中,c₁, c₂, …, cₙ为目标函数中各项的系数;a₁₁,a₁₂, …, aₙₙ为约束条件中各项的系数;b₁, b₂, …, bₙ为约束条件中的常数项;x₁, x₂, …, xₙ为决策变量。
线性规划模型的求解过程分为以下几个步骤:1. 建立数学模型:根据问题的描述,确定决策变量,确定最优化目标,建立目标函数和约束条件。
2. 确定可行解区域:根据约束条件,画出约束条件所确定的可行解区域。
3. 求解最优解:在可行解区域内寻找目标函数最大化或最小化的解。
常用的求解方法有单纯形法和对偶单纯形法。
4. 解释结果:根据最优解,给出对决策变量和目标函数的解释,进一步分析结果的意义。
线性规划模型适用于许多实际问题的求解,如生产计划、资源分配、物流调度等。
通过构建适当的数学模型,可以帮助管理者做出理性决策,最大化或最小化目标函数。
然而,线性规划模型也有其局限性。
首先,线性规划只能处理线性约束条件和线性目标函数,对于非线性问题无法求解。
其次,线性规划假设决策变量是连续的,对于离散的决策问题,线性规划无法适用。
此外,线性规划模型还需要求解算法的支持,对于复杂问题需要较高的计算资源。
总之,线性规划模型是一种常用的数学建模方法,通过线性约束条件和线性目标函数,求解最优解,帮助解决实际问题。
但线性规划模型也有其适用范围和局限性,需要根据具体问题来选择合适的求解方法。