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文檔簡介
線性規(guī)劃數(shù)學(xué)建模實驗實驗?zāi)康膶嶒瀮?nèi)容2、掌握用數(shù)學(xué)軟件包求解線性規(guī)劃問題。1、了解線性規(guī)劃的基本內(nèi)容。*2線性規(guī)劃的基本算法。3用數(shù)學(xué)軟件包求解線性規(guī)劃問題。1兩個引例。問題一:
任務(wù)分配問題:某車間有甲、乙兩臺機床,可用于加工三種工件。假定這兩臺車床的可用臺時數(shù)分別為800和900,三種工件的數(shù)量分別為400、600和500,且已知用三種不同車床加工單位數(shù)量不同工件所需的臺時數(shù)和加工費用如下表。問怎樣分配車床的加工任務(wù),才能既滿足加工工件的要求,又使加工費用最低?兩個引例解
設(shè)在甲車床上加工工件1、2、3的數(shù)量分別為x1、x2、x3,在乙車床上加工工件1、2、3的數(shù)量分別為x4、x5、x6??山⒁韵戮€性規(guī)劃模型:
解答問題二:
某廠每日8小時的產(chǎn)量不低于1800件。為了進行質(zhì)量控制,計劃聘請兩種不同水平的檢驗員。一級檢驗員的標準為:速度25件/小時,正確率98%,計時工資4元/小時;二級檢驗員的標準為:速度15件/小時,正確率95%,計時工資3元/小時。檢驗員每錯檢一次,工廠要損失2元。為使總檢驗費用最省,該工廠應(yīng)聘一級、二級檢驗員各幾名?解設(shè)需要一級和二級檢驗員的人數(shù)分別為x1、x2人,則應(yīng)付檢驗員的工資為:因檢驗員錯檢而造成的損失為:故目標函數(shù)為:約束條件為:線性規(guī)劃模型:解答返回1.線性規(guī)劃的一般形式:用單純法求解時,常將標準形式化為:2.線性規(guī)劃的基本算法——單純形法線性規(guī)劃的基本算法——單純形法引入松弛變量x3,x4,x5,將不等式化為等式,即單純形標準形:顯然A的秩ran(A)=3,任取3個線性無關(guān)的列向量,如P3P4P5稱為一組基,記為B.其余列向量稱為非基,記為N.于是f=cBxB+cNxN,Ax=BxB+NxN=b,
則xB=B-1b-B-1NxN,f=cBB-1b+(cN–cBB-1N)xN
若可行基進一步滿足:
cN–cBB-1N≥0,即:cBB-1N-cN≤0則對一切可行解x,必有f(x)≥cBB-1b,此時稱基可行解x=(B-1b,0)T為最優(yōu)解.3.最優(yōu)解的存在性定理將A的列向量重排次序成A=(B,N),相應(yīng)x=(xB,xN)T,c=(cB,cN)基對應(yīng)的變量xB稱為基變量,非基對應(yīng)的變量xN稱為非基變量.定理1如果線性規(guī)劃(1)有可行解,那么一定有基可行解.定理2如果線性規(guī)劃(1)有最優(yōu)解,那么一定存在一個基可行解是最優(yōu)解.4.基可行解是最優(yōu)解的判定準則因為f=cBB-1b+(cN–cBB-1N)xN,即f-0?xB+(cBB-1N-cN)xN=cBB-1b5.基可行解的改進改進方法:返回用MATLAB優(yōu)化工具箱解線性規(guī)劃minz=cX
1、模型:命令:x=linprog(c,A,b)
2、模型:minz=cX
命令:x=linprog(c,A,b,Aeq,beq)注意:若沒有不等式:存在,則令A(yù)=[],b=[].3、模型:minz=cX
VLB≤X≤VUB命令:[1]x=linprog(c,A,b,Aeq,beq,VLB,VUB)
[2]x=linprog(c,A,b,Aeq,beq,VLB,VUB,X0)
注意:[1]若沒有等式約束:,則令A(yù)eq=[],beq=[].[2]其中X0表示初始點4、命令:[x,fval]=linprog(…)返回最優(yōu)解x及x處的目標函數(shù)值fval.解編寫M文件xxgh1.m如下:c=[-0.4-0.28-0.32-0.72-0.64-0.6];A=[0.010.010.010.030.030.03;0.02000.0500;00.02000.050;000.03000.08];b=[850;700;100;900];Aeq=[];beq=[];vlb=[0;0;0;0;0;0];vub=[];[x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,vlb,vub)
D:/MATLAB6p1/bin/win32/matlab.exeMatlab(xxgh1)解:編寫M文件xxgh2.m如下:c=[634];A=[010];b=[50];Aeq=[111];beq=[120];vlb=[30,0,20];vub=[];[x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,vlb,vub)ToMatlab(xxgh2)S.t.改寫為:例3問題一的解答編寫M文件xxgh3.m如下:f=[1391011128];A=[0.41.110000000.51.21.3];b=[800;900];Aeq=[100100010010001001];beq=[400600500];vlb=zeros(6,1);vub=[];[x,fval]=linprog(f,A,b,Aeq,beq,vlb,vub)ToMatlab(xxgh3)結(jié)果:x=0.0000600.00000.0000400.00000.0000500.0000fval=1.3800e+004即在甲機床上加工600個工件2,在乙機床上加工400個工件1、500個工件3,可在滿足條件的情況下使總加工費最小為13800。例2問題二的解答
問題改寫為:編寫M文件xxgh4.m如下:c=[40;36];A=[-5-3];b=[-45];Aeq=[];beq=[];vlb=zeros(2,1);vub=[9;15];%調(diào)用linprog函數(shù):[x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,vlb,vub)ToMatlab(xxgh4)結(jié)果為:x=9.00000.0000fval=360即只需聘用9個一級檢驗員。
注:本問題應(yīng)還有一個約束條件:x1、x2取整數(shù)。故它是一個整數(shù)線性規(guī)劃問題。這里把它當成一個線性規(guī)劃來解,求得其最優(yōu)解剛好是整數(shù):x1=9,x2=0,故它就是該整數(shù)規(guī)劃的最優(yōu)解。若用線性規(guī)劃解法求得的最優(yōu)解不是整數(shù),將其取整后不一定是相應(yīng)整數(shù)規(guī)劃的最優(yōu)解,這樣的整數(shù)規(guī)劃應(yīng)用專門的方法求解。返回用Mathematica軟件包解線性規(guī)劃問題LinearProgramming[c,m,b]findsthevectorxwhichminimizesthequantityc.x
subjecttotheconstraintsm.x≥bandx≥0.例:In[1]:=LinearProgramming[{2,-3},{{-1,-1},{1,-1},{1,0}},{-10,2,1}]Out[1]={6,4}ConstrainedMin[f,{inequalities},{x,y,…}]findstheglobalminimumoffinthedomainspecifiedbytheinequalities.Thevariablesx,y,…areallassumedtobenon-negative.例In[2]:=ConstrainedMin[2x-3y,{x+y<10,x-y>2,x>1},{x,y}]Out[2]={0,{x->6,y->4}}ConstrainedMax[f,{inequalities},{x,y,…}]findstheglobalmaximumoffinthedomainspecifiedbytheinequalities.Thevariablesx,y,…areallassumedtobenon-negative.例In[2]:=ConstrainedMax[x+3y+7z,{x-3y<7,2x+3z>=5,x+y+z<=10},{x,y,z}]Out[2]={70,{x->0,y->0,z->10}實驗作業(yè)
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