线性规划与数学建模简介

第十三章线性规划与数学建模简介

【授课对象】理工类专业学生

【授课时数】6学时

【授课方法】课堂讲授与提问相结合

【基本要求】1、了解数学模型的基本概念、方法、步骤；

2、了解线性规划问题及其数学模型；

3、了解线性规划问题解的性质及图解法.

【本章重点】线性规划问题.

【本章难点】线性规划问题、线性规划问题解的性质、图解法.

【授课内容】

本章简要介绍数学建模的基本概念、方法、步骤，并以几个典型线性规划问题为例，介绍构建数学模型的方法及其解的性质。

§1 数学建模概述

一、数学建模

数学建模是构造刻划客观事物原型的数学模型并用以分析、研究和解决实际问题的一种科学方法。运用这种科学方法，必须从实际问题出发，遵循从实践到认识再实践的认识规律，围绕建模的目的，运用观察力、想象力的抽象概括能力，对实际问题进行抽象、简化，反复探索，逐步完善，直到构造出一个能够用于分析、研究和解决实际问题的数学模型。因此，数学建模是一种定量解决实际问题的创新过程。

二、数学模型的概念

模型是人们对所研究的客观事物有关属性的模拟。例如在力学中描述力、

量和加速度之间关系的牛顿第二定律F＝ma就是一个典型的（数学）模型。一般地，可以给数学模型下这样的定义：数学模型是磁于以部分现实世界为一定目的而做的抽象、简化的数学结构。

通俗而言，数学模型是为了一定目的对原型所作的一种抽象模拟，它用数学

式子，数学符号以及程序、图表等描述客观事物的本质特征与内在联系。

三建立数学模型的方法和步骤

建立数学模型没有固定模式。下面介绍一下建立模型的大体过程：

1.建模准备

建模准备是确立建模课题的过程。这类课题是人们在生产和科研中为了使

认识和实践过一步发展必须解决的问题。因此，我们首先要发现这类需要解决的实际问题。其次要弄清所解决问题的目的要求并着手收集数据。进行建模筹划，组织必要的人力、物力等，确立建模课题。

2．模型假设

作为建模课题的实际问题都是错综复杂的、具体的。如果不对这些实际问题进行抽象简化，人们就无法准确把握它的本质属性，而模型假设就是根据建模的目的对原型进行抽象、简化，抓住反映问题本质属性的主要因素，简化掉那些非本质的

次要因素。有了这些假设，就可以在相对简单的条件下，弄清各因素之间的关系，建立相应的模型。

合理的假设是建立理想模型的必要条件和基本保证。如果假设是合理的，则模型切合实际，能解决实际问题；如果假设不合理中或过于简化，则模型与实际情况不符或部分相符，就解决不了问题，就要修改假设，修改模型。

3．构造模型

在模型假设的基础上，开始构建数学模型。首先分析变量类型，恰当使用数学工具。一般而言，如果实际问题中的变量是确定型变量，数学工具可采用微积分、微分方程、线性或非线性规划、投入产出、确定性库存论等。如果变量是随机变量，数学工具可采用概率与统计、排队论、对策论、决策论、随机微分方程、随机性库存论等。其次，抓住问题本质，简化变量之间的关系。可以说，数学的任一分支在构造模型时都可能有用，而同一实际问题也可以构造不同的数学模型。一般而言，在能够达到建模目的前提下，所用的数学工具应力求简单、易解，但要保证模型的解的精确在允许的范围内。

4．模型求解

不同的模型要选择或设计不同的数学方法和算法求解，许多模型还可以通过编写计算机程序软件包，借助计算机快速完成对模型的求解。

5．模型分析

对模型的求解结果进行分析，主要包括稳定性分析，参数的灵敏度分析，误差分析等。通过分析，若发现不符合建模要求，就要修改或增减建模假设条款，重新构造模型，直到符合要求。若模型符合要求，则可以对模型进行评价是、预测民、优化等方面的探析，力争得到最优模型。

6．模型检验

对于经过分析后符合要求的模型，还要把它放回到实际对象中去进行检验，看它是否符合实际，能否解决相应的实际问题。若不符合实际，就要修改前提假设，重新建模，重新分析，直到获得符合实际的模型。

7．模型应用

建模最终目的，是用模型来分析、研究和解决实际问题。因此，一个成功和数学模型必须能够在实践中得到成功的应用，甚至形成一套科学和理论。图13――1是上述各步骤的直观图：

图13――1数学建模步骤示意图

一、数学模型的分类

数学模型按照不同的分类标准有许多种类：

1．按照模型的数学方法分，有几何模型、代数模型、图论模型、微分方程模型

概率模型、最优控制模型、随机模型等等。

2．按模型的特征分，有静态模型和动态模型，确定性模型和随机模型，离散模型和连续性模型，线性模型和非线性模型等。

3．按模型的应用领域分，有人口模型、交通模型、经济模型、生态模型、资源模型、环境模型等。

4。按建模的目的分，有预测模型、优化模型、决策模型、控制模型等。 5．按夺模型结构的了解程度分，有白箱模型、灰箱模型、黑箱模型等。

§2线性规划问题及其数学模型

线性规划作为运筹学的一人重要分支，是研究较早，理论较完善，应用最广泛的一门科学。它所研究的问题主要包括两个方面：一是在一项任务确定后，如何以最低限度和成本（如人力、物力、资金和时间等）去完成这一任务；二是如何在现有条件下进行组织和安排，以完成更多的工作。因此，线性规划就是求一组变量的值，使它满足一组线性式子，并使一个线性函数的值最大（或最小）的数学方法。

一、运输问题

例1 设有A 1，A 2两个香蕉基地，产量分别为60吨和80吨，联合供应B 1，B 2，B 3三个销地的销售量经预测分别为50吨、50吨和40吨。两个产地到三个销地的单位运价如下表所示：

表13――1运价表（单位：元/吨）

问每个产地向每个销地各发货多少，才能使总的运费最少？

解 （1）在该问题中，所要确定的量是各产地运往各销地的香蕉数量，即决策变量是运输量。设X ij (i =1,2; j =1,2,3)分别表示由产地A i 运往销地B i 的数量。 （2）在解决问题的过程中，要受到如下条件限制，即约束条件： 各产地运出的数量应等于其产量，即

80

6023

22

21

131211=++=+

+

x

x

x

x x x

②各销地运进的数量应等于其当地预测的销售量，即

40

50502313

22122111=+=+=+x x

x x x x

③从各产地运往各销地的数量不能为负值，即

)3,2,1;2,1(0==≥j i x

ij

(3)该问题的目的是运价最低，所以运价是目标函数，即

x x x x x x S 232221121211300700400400300600+++++=因此，该问题的数学模型为：求x x x x x x S 232221131211300700400400300600min +++++=

结束条件

40

5050

80

60

23

13

2212211123

22

21

13

12

11

=+=+=+=++=++x x x x x x x x x x x x 例1的一般形式是：设某种物资有m 个产地

A A A m

??，

，2

1

产量分别为

a

a a m

??,,2

1

，有n 个销地B B B n ,,,21 ,销量分别为。吨，)(,,321b b b ??如果由

产地A i 运往销地B j 的单位运价为C ij （元/吨），在产销平衡的情况下，应如何调运才能使运费最省？

解 设x ij 表示由产地A i 运往销地B j 的数是(i=1,……，m ；j=1,2,……，n) 则该问题数学模型为：

求变量x ij 的一组值，使它们满足

)

,...,2,1;,...,2,1(0...........

................................................

(212)

222

12

1121112

1

112

11n j m i x

b x x x b x x

x b x x x a x x

x a x x

x ij

n

mn n n m m m

mn m m n ==≥=+++=+++=+++=+++?++１＝＋

并使目标函数x C x C x C m n m n S +++=...12121111的值最小。 二、生产组织与计划问题

例2 设某用A A A m ,...,,21种原料，生产B B B m ,...,21 种产品，其中B j 种产品每单位需要A A A m ,...,21原粉分别为；而该厂现有原料a a a mj ,...,,21；的数量分别为

B B B b b b n

m

,...,,,,...,,2

1

2

1

各种产品每单位可是利润分别为C

C C n

,...,2,1 。在该厂产

品全部能销售情况下，应如何组织生产，才能使该企业获得最大？ 解 设生产产B j 中数量为),...,2,1(n j x j =，则此问题的数学模型为： 求一组变量 的值，使满足

结束条件 )

,...,1(0.. (2)

2

1

12

22

22

1

21

1

12

12

1

11

n j x b x a x a x a b

x a x a x a b x a x a x a j

m

n

mn

m m n

n

n

n

=≥≤+++≤+++≤+++

并使目标函数x C x C x C n n S +++=...2211的值最大。 三、配料问题

例 设有A A m ,...,1种原料，配制含有几种成分B B B n ,...,,21的产品，要求产品中各种成分的含量不低于a a a n ,...,21；不高于b b b n ,...,,21；B j 种成分在A i 种原料中的单位含量为，各种原料的单位价格依次为.,...,21d d d m 问如何调配原料，才能使产品符合要求，又使成本最低？

解 设x i 表示每单位产品中原料A i 的使用量(即决策变量)，,,...,2,1m i =则数学模型为：

求一组变量的值，使其满足

约束条件

)

,...,1(,01............

(2)

122112

2

2

22

1

12

2

1

1

2

21

1

11

1

m i x x x x b x C x C x C a b

x C x C x C a b x C x C x C a i

m

n n mn n n n m

m m

m =≥=+++≤+++≤≤++≤≤+++≤

并使目标函数x d x d m m S ++=...11 最小。

二、线性规划问题数学模型的一般形式和标准形式

上面我们建立了经济领域中常见的实际问题的数学模型，尽管这些实际问题本身是多种多样的，但是它们的数学模型却具有相同的特征：要确定某些变量(决策变量)的一组值，使得在确定的确定的约束条件下，目标函数是取得最大值或最小值。其中，约束条件是决策变量的线性方程或线性不等式。目标函数是决策变量的线性函数。因此，我们把这种规划问题称为线性规划问题。同时，我们可以得到对于一个线性规划问题，其数学模型应具有如下形式：

求x C x C x C n n S ++=2211min)max(或

)

,...,2,1(0)

,(...........................................)

(...)

(...x i

2

2

2

2

1

12

2

2

22

22

1

21

1

1

1

12

12

1

11

n i b b b x a x a x a b b b x a x a x a b b b x a x a x a m

n

mn

m m n

n

n

n

=≥=≥≤+++=≥≤+++=≥≤+++或或，或或，或或

我们称这种形式的线性规划模型为一般形式。其中，C j 为目标函数系数约束方程系数；b i 为约束方程常数项；(i=1,……,m;j=1,……,n).

由此可见，一个线性规划问题问题的数学模型，必须含有三个要素：决策变量、约束条件和目标函数。

由上面的例子可知，线性规划问题的数学模型的一般形式很多。目标函数有求最大值和最小值；约束条件有“≤”，“≤”，“＝”三种情况。这种多样性给问题的讨论带来很大的不便。为此，我们介绍线性规划问题的一种统一形式—标准形式。规定线性规划问题的数学模型的标准形式为：

x C x C x C n n S +++=...min 2211

S.t )

,...,2,1(0. (2)

2

1

1

2

22

22

2

21

1

12

12

1

11

n j x b x a x a x a b

x a x a x a b x a x a x a i

m

n

mn

m m n

n

n

n

=≥=+++=+++=+++

线性规划问题的标准（13.1）也可写成矩阵形式

CX S =min

s.t

≥=X b AX

其中)......,,(,21c c c n C =，

X ＝??????????????x x x 321... ，A ＝??????????????a a a a a a a a a mn m m n n ...212222111212 ，B ＝????

?

?

????????b b b m 21

对于线性规划问题的一般形式，可以按如下方法化成标准形：

（1）如果线性规划问题是求目标函数的最大值，即求x c x c n n S ++= 11max ，只要令S S -='，即可化为求目标函数的最小值，即求x c x c x c n n S ---=' 2211min （2）如果某个约束条件为线性不等式，则可将其化为线性议程式的形式。

设第k 个约束条件为b x a x a x a k n km k k ≤+++ 2211： 则加入一个新变量，将其约束条件改为：

b x

x a x a x a k k

n n

kn

k k =++++ 2

2

1

1

这个所加的变量称为松弛变量。

若第l 个约束条件为：b x a x a x a l n l l ≥++ln 2211 则加入一个新变量，将上述约束条件变为：

b x

x a x a x a l l

n n

l l =-++++ln

2

2

1

1

（3）若对某变量没有非负限制，则引进两个非负变量0,0≥≥'''x x j j

令x x x j j j '''-= 代入约束条件和目标函数，可化为全部变量都有非负限制。 例4 将下列线性规划模型化为标准形 x x S 2132m a x +-=

????

???≥≤-≥+为非负限制

x x x x x x t S 212122,0235.

解 引入松驰变量0,043≥≥x x ，令x x x S S '''-=-='222,且0,022≥≥'''x x

即可得标准形式如下 x x x S '''+-='221332m i n

S.t ??

??

???=≥≥≥=++-=--+'''''''')4,3,1(,0,0235

2222

42213221j x x x x x x x x x x x j

§3 线性规划问题解的性质及图解法 一、 线性规划问题的解的性质 对于线性规划问题（13.2）： CX S =min

???≥=0.X b

AX t S

1．几个概念

（1）可行解．．．

：满足线性规划问题所有约束条件的向量T

n x x X ),,()

0()

0(1 =称为可行解，所有可行解构成的集合称为可行域，记为R ，则R ＝｛0,|≥=x b Ax x ｝ （2）基础可行解．．．．．：若可行解X ＝0，或X 的非零分量所对应的系数列向量线性无关，则称X 为基础可行解。

（3）最优解．．．

：使目标函数取最小值的可行解称为最优解。 （4）基础最优解．．．．．

：使目标函数取最小值的基础可行解称为基础最优解。 （5）凸集．．：若连接n 维点集S 中任意两点x x 21,的线段仍要S 内，则称S 为凸集。换言之，若

()}{n

E

S S S x x x x x x ??∈≤≤-+=,,,10,1|2

1

2

1

ααα

则称S 为凸集。 （6）极点．．：若凸集S 中的点x ,不能成为S 中任何线段的内点，则称x 为S 的极点。换言之，若对任意不同两点S x x ∈21,,不存在)10(αα<，使 S x x x ∈-+=21)1(αα

则称x 为S 的极点。例如，圆周上的点都是极点。 （7）凸集合．．．

：设n

i E x ?，实数,,,2,1,0s i i

=≥λ且∑==s

i i

1

1λ

,则称

λ

λλλs

s

x x x +++=

2

1

1

为点x x x s ,,,21 的一个凸组合。

2．线性规划问题的解

由线性代数求解议程组的方法及上述概念可知，线性规划问题（LP ）的解有如下几种情况：

有唯一最优解

有可行解 有无穷多最优解 无最优解

无可行解

3．线性规划问题解的性质

性质1 线性规划问题（LP ）的可行域}{0,|≥==X b AX X R 是凸集。

性质2 可行域R 中的点x 是极点的充要条件是x 是基础可行解。

性质3 若（LP ）问题的可行域R ≠Φ，则R 至少有一极点，且极点的个数有限。 性质4 最优值可以在极点上达到。

这几条性质实际上给我们指出了线性规划问题求解的思路和方向：由于线性规划问题的最优解一定能在可行解集的极点达到，而极点的数目中有限的。所以，总可以想办法在有限的极点中经过有限次寻找，得到最优解。因而，就有了求解线性规划问题的图解法和单纯形法。由于篇幅所限，下面仅介绍图解法的应用。有兴趣

的读者可以学习一下单纯形法。

二、图解法（又称几何法）

图解法是对于只是两个决策变量的线性规划问题，在平面内建立直角坐标系，使每个决策变量的取值在一个数轴上表示出来，可行解就成为平面上的点，可行域就是平面上的一个共域，从而最优解必定是在这个平面区域内（包括边界上）的点。根据目标函数在这个平面区域内的取值找出使目标函数取得最优值的点（即最优解）。

图解法便于我们理解和了解线性规划问题的一些概念、理论及解的一些特性，也为我们进一步学习单纯方法提供一个直观图形。 例5 求解线性问题 x x S 2157m i n +=

????

???≥≤+≤+0

,4228.21212142x x x x x x t S 解 第一步，在平面直角坐标系x x O 21上绘出约束条件图（图13－2） ①画出这条直线28221=+x x ，再定出28221≤+x x 区域。

把（0，0）代入不等式得0＋2〃0＜28，所以，原点所在半平面及直线本身就是

2822

1

≤+x

x 代表的区域。

②画出42421=+x x 这条直线，定出42421≤+x x 代表的区域，有（0，0）代入不等式得0〃4＋0＜42所以，42421≤+x x 代表的区域是包括原点的下半平面与直线本身。

③定出0,021≥≥x x 的区域，它就是第一象限。从图

13－2看出，满足全部约束条件的点所构成的区域（即

可行域），就是凸多边形OABC 。

第二步，绘制目标函数图形。对于目标函数x x S 2157+= 将S 看作参数，即得到一簇平行直线（图13－2中虚线所

示），直线上每一点的目标函数值为S 。由图可见，直线离 原点越远，S 值越大，我们寻找的是在可行域内使S 值最大 点。可见，B 点即为可行域内使目标函数最大的点，即为最 优解。

第三步，确定最优解。B 点是直线4242822121x ＝＋与x x x =+ 交点，所以

解方程组?????=+=+42

42822121x x x x 得到10,821==x x

21571+x 571+x

这就是最优解。将其代入目标函数，得最优解10610587max =?+?=S

例5有可行解且有唯一最优解将目标函数改为

x x x x S S 212142+=+=或仍求其最大值，则BC 或AB 上每一点的坐标均为最优解，最优解有无穷多个，而它们对应的目标函数数值是28或42。读者可以证明习题中第4题的（1）小题有可行解但无最优解（2）小题没有可行解。这就说明了线性规划问题解的情况。

习题十三 1．写出下列问题的数学模型：

（1） 某工厂生产甲、乙两种产品，每件纯利为5元和4元，生产这两种产品每件

需机器工作时间2小时和3小时，需人力工时4小时和2小时。已知该工厂每天能提供300小时的机器工作和320小时的人力工时，问应如何安排生产，才能使工厂获利最多？

（2） 某产品需经两道工序加工才能完成，共有工人30名，按照过去的经验，第一

道工序每个工人每天能加工产品100件，第二道工序每个工人每天能加工产品200件，问应如何安排生产才能使连续生产过程中出成品最多？ 2．将下列线性规划问题的数学模型化为标准形式

（1）x x S 2132max += （2）x x S 212min +=

???????≥≥≤+-≥-0,0221.212121x x x x x x t S ??

??

???≥≥≥-≤+0

,054.212121x x x x x x t S 3．用图解法解第1题。

4．用图解法解第2题。

数学建模优秀论文模板(全国一等奖模板)

Haozl觉得数学建模论文格式这么样设置 版权归郝竹林所有，材料仅学习参考 版权：郝竹林 备注☆ ※§等等字符都可以作为问题重述左边的。。。。。一级标题 所有段落一级标题设置成段落前后间距13磅 图和表的标题采用插入题注方式题注样式在样式表中设置居中五号字体 Excel中画出的折线表字体采用默认格式宋体正文10号 图标题在图上方段落间距前0.25行后0行 表标题在表下方段落间距前0行后0.25行 行距均使用单倍行距 所有段落均把4个勾去掉 注意Excel表格插入到word的方式在Excel中复制后，粘贴，word2010粘贴选用使用目标主题嵌入当前 Dsffaf 所有软件名字第一个字母大写比如E xcel 所有公式和字母均使用MathType编写 公式编号采用MathType编号格式自己定义

农业化肥公司的生产与销售优化方案 摘 要 要求总分总 本文针对储油罐的变位识别与罐容表标定的计算方法问题，运用二重积分法和最小二乘法建立了储油罐的变位识别与罐容表标定的计算模型，分别对三种不同变位情况推导出的油位计所测油位高度与实际罐容量的数学模型，运用matlab 软件编程得出合理的结论，最终对模型的结果做出了误差分析。 针对问题一要求依据图4及附表1建立积分数学模型研究罐体变位后对罐容表的影响，并给出罐体变位后油位高度间隔为1cm 的罐容表标定值。我们作图分析出实验储油罐出现纵向倾斜 14.时存在三种不同的可能情况，即储油罐中储油量较少、储油量一般、储油量较多的情况。针对于每种情况我们都利用了高等数学求容积的知识，以倾斜变位后油位计所测实际油位高度为积分变量，进行两次积分运算，运用MATLAB 软件推导出了所测油位高度与实际罐容量的关系式。并且给出了罐体倾斜变位后油位高度间隔为1cm 的罐容标定值（见表1），最后我们对倾斜变位前后的罐容标定值残差进行分析，得到样本方差为4103878.2-?，这充分说明残差波动不大。我们得出结论：罐体倾斜变位后，在同一油位条件下倾斜变位后罐容量比变位前罐容量少L 243。 表 1.1 针对问题二要求对于图1所示的实际储油罐，试建立罐体变位后标定罐容表的数学模型，即罐内储油量与油位高度及变位参数（纵向倾斜角度α和横向偏转角度β）之间的一般关系。利用罐体变位后在进/出油过程中的实际检测数据（附件2），根据所建立的数学模型确定变位参数，并给出罐体变位后油位高度间隔为10cm 的罐容表标定值。进一步利用附件2中的实际检测数据来分析检验你们模型的正确性与方法的可靠性。我们根据实际储油罐的特殊构造将实际储油罐分为三部分，左、右球冠状体与中间的圆柱体。运用积分的知识，按照实际储油罐的纵向变位后油位的三种不同情况。利用MATLAB 编程进行两次积分求得仅纵向变位时油量与油位、倾斜角α的容积表达式。然后我们通过作图分析油罐体的变位情况，将双向变位后的油位h 与仅纵向变位时的油位0h 建立关系表达式01.5(1.5)cos h h β=--，从而得到双向变位油量与油位、倾斜角α、偏转角β的容积表达式。利用附件二的数据，采用最小二乘法来确定倾斜角α、偏转角β的值，用matlab 软件求出03.3=α、04=β α=3.30，β=时总的平均相对误差达到最小，其最小值为0.0594。由此得到双向变位后油量与油位的容积表达式V ，从而确定了双向变位后的罐容表(见表2)。 本文主要应用MATLAB 软件对相关的模型进行编程求解，计算方便、快捷、准确，整篇文章采取图文并茂的效果。文章最后根据所建立的模型用附件2中的实际检测数据进行了误差分析，结果可靠，使得模型具有现实意义。 关键词：罐容表标定；积分求解；最小二乘法；MATLAB ；误差分

数学建模(教案)第一章--线性规划

数学建模 第一章 线性规划 §1 线性规划 在人们的生产实践中，经常会遇到如何利用现有资源来安排生产，以取得最大经济效益的问题。此类问题构成了运筹学的一个重要分支—数学规划，而线性规划(Linear Programming 简记LP)则是数学规划的一个重要分支。自从1947年G. B. Dantzig 提出求解线性规划的单纯形方法以来，线性规划在理论上趋向成熟，在实用中日益广泛与深入。特别是在计算机能处理成千上万个约束条件和决策变量的线性规划问题之后，线性规划的适用领域更为广泛了，已成为现代管理中经常采用的基本方法之一。 1.1 线性规划的实例与定义 例1 某机床厂生产甲、乙两种机床，每台销售后的利润分别为4000元与3000元。生产甲机床需用B A 、机器加工，加工时间分别为每台2小时和1小时；生产乙机床需用C B A 、、三种机器加工，加工时间为每台各一小时。若每天可用于加工的机器时数分别为A 机器10小时、B 机器8小时和C 机器7小时，问该厂应生产甲、乙机床各几台，才能使总利润最大？ 上述问题的数学模型：设该厂生产1x 台甲机床和2x 乙机床时总利润最大，则21,x x 应满足 （目标函数） 2134m ax x x z += (1) s.t. （ 约 束 条 件 ） ?????? ?≥≤≤+≤+0 ,781022122 121x x x x x x x （2） 这里变量21,x x 称之为决策变量，（1）式被称为问题的目标函数，（2）中的几个不等式是问题的约束条件，记为s.t.(即subject to)。

上述即为一规划问题数学模型的三个要素。由于上面的目标函数及约束条件均为线性函数，故被称为线性规划问题。 总之，线性规划问题是在一组线性约束条件的限制下，求一线性目标函数最大或最小的问题。 在解决实际问题时，把问题归结成一个线性规划数学模型是很重要的一步，但往往也是困难的一步，模型建立得是否恰当，直接影响到求解。而选取适当的决策变量，是我们建立有效模型的关键之一。 1.2 线性规划的Matlab 标准形式 线性规划的目标函数可以是求最大值，也可以是求最小值，约束条件的不等号可以是小于号也可以是大于号。为了避免这种形式多样性带来的不便，Matlab 中规定线性规划的标准形式为 b Ax x c x T ≤ that such min 其中c 和x 为n 维列向量，b 为m 维列向量，A 为n m ?矩阵。 例如线性规划 b Ax x c x T ≥ that such max 的Matlab 标准型为 b Ax x c x T -≤-- that such min 1.3 线性规划问题的解的概念 一般线性规划问题的标准型为 ∑==n j j j x c z 1min (3) ∑==≤n j i j ij m i b x a 1,,2,1 s.t.Λ (4) 可行解 满足约束条件（4）的解),,,(21n x x x x Λ=，称为线性规划问题的可行解，而使目标函数（3）达到最小值的可行解叫最优解。

线性规划模型及其举例

线性规划模型及其举例 摘要：在日常生活中，我们常常对一个问题有诸多解决办法，如何寻找最优方案，成为关键，本文提出了线性规划数学模型及其举例，在一定约束条件下寻求最优解的过程，目的是想说明线性规划模型在生产中的巨大应用。 关键词：资源规划；约束条件；优化模型；最优解 在工农业生产与经营过程中，人们总想用有限的资源投入，获得尽可能多的使用价值或经济利益。如：当任务或目标确定后，如何统筹兼顾，合理安排，用最少的资源（如资金、设备、原材料、人工、时间等）去完成确定的任务或目标；企业在一定的资源条件限制下，如何组织安排生产获得最好的经济效益（如产品量最多，利润最大）。 一.背景介绍 如果产出量与投入量存在（或近似存在）比例关系，则可以写出投入产品的线性函数式： 1()n i ij j j f x a x ==∑，1,2,,,1i m m =+ (1) 若将（1）式中第（1m +）个线性方程作为待求的目标函数，其余m 个线性方程作为资源投入的限制条件（或约束条件），则（1）式变为： OPT. 1()n j j j f x c x ==∑ ST. 1 n ij j j a x =∑> ( =, < )i b , 1,2,,i m = (2) 0,j x ≥ 1,2,,j n =… （2）式特点是有n 个待求的变量j x （1,2,,j n =…）；有1个待求的线性目标函数()f x ，有m 个线性约束等式或不等式，其中i b （1,2,,i m =…）为有限的资源投入常量。将客观实际问题经过系统分析后，构建线性规划模型，有决策变量，目标函数和约束条件等构成。 1．决策变量（Decision Variable,DV ）在约束条件范围内变化且能影响（或限定）目标函数大小的变量。决策变量表示一种活动，变量的一组数据代表一个解决方案，通常这些变量取非负值。 2．约束条件（Subject To,ST ）在资源有限与竞争激烈的环境中进行有目的性的一切活动，都

LINGO线性规划数学建模论文-工作人员的最优时间分配问题的研究

工作人员的最优时间分配问题的研究 【摘要】 由于每个人的工作效率不同，导致不同的分配方式会有不同的时间开销。本文建立了0-1规划模型对最少时间成本下的工作人员分配问题进行了研究。 本问题中首先确定第i人做或者不做第j工作将问题定量化，再以全部的工作时间为目标函数，最后使用Lingo对目标函数求最优解得出最终结果。 关键词：最少时间最优解时间分配 0-1模型 Lingo 线性规划

一、问题重述 设有人员12个，工作10件，且一人做一个工作，第i人做第j件工作的时间（或费用）c（取值见表1.1），问：如何分派可使工作时间（或总费用）最少。 为 ij 表1.1 c ij 二、问题假设 1.每个人都能在自己的花销时间内完成工作。 2.每个人只能做一个工作，即既不能同时做两个工作，也不能在一个工作做完后再做其他工作。 3.每件工作都必须有人做，且只能由一个人独立完成。 4.各个工作之间没有相互联系。即一个工作的完成与否，不受另一个工作的制约。 三、符号说明 z：完成所有工作的总时间 x：第i人做第j件工作的时间 ij 四、问题分析、模型的建立与求解 1.问题的分析 最少时间（即人力资源成本）是最大利润一个很有参考价值的数据，往往需要利用数学建模的方法对其进行定量的分析，首先确定第i人做或者不做第j工作将问题定量化，再以全部的工作时间为目标函数，最后对目标函数求最优解得出最终结果。 2.模型的建立 设：

10...3,2,112...3,2,1{.1.0=== j i x ij j i j i ，件工作 人做第第件工作人不做第第 则工作时间为： ∑∑===12110 1z i ij j ij x c 限定条件为： 12...3,2,11101=≤∑=i x j ij ，（即每个人只能做一个工作（假设2） ，可以小于1是因为人比工作多，允许有人空闲） 10...3,2,11121i ==∑=j x ij ，（即每个工作都要有人做，且只能由一个人做 （假设3）） 10or x ij = 不能完成任务的人： ,, , ,,,,, , ,, ,,,, 4 ,122,129,1099989610,77865575110,448474326=x x x x x x x x x x x x x x x x 3.模型的求解 化为标准形式如下： ∑∑===12110 1 z Min i ij j ij x c s.t. 12...3,2,11101=≤∑=i x j ij ， 10...3,2,11121i ==∑=j x ij ， 10or x ij =

一般线性规划数学模型

一般线性规划问题 1. 线性规划的条件： ① 决策变量有没有---------------------必须有 ② 目标函数和约束条件是不是决策变量的线性表达式------------------必须是 ③ 决策变量非负条件是否满足-------------必须满足 ④ 目标函数是否表现出极大化或极小化------必须表现 2. 线性规划的表达式 目标函数： x c x c x c n n z Max Min +???++=2211)( 约束条件： b x a x a x a n n 112 12 1 11 )(≤≥+???++ b x a x a x a n n 222 2 21 21 )(≤≥+???++ b x a x a x a n n 332 2 31 31 )(≤≥+???++ ..............

b x a x a x a n n nn n )(2 2 1 n1 ≤≥+???++ 非负性约束： 0,,0,02 1 ≥???≥≥x x x n 问题重述 某储蓄所每天的营业时间是上午9时到下午5时。根据经验，每天不同时间段所需要的服务员数量如表17所示。储蓄所可以雇用全时和半时两类服务员。全时服务员每天报酬100元，从上午9时到下午5时工作，但中午12时到下午2时之间必须安排1h 的午餐时间。储蓄所每天可以雇用不超过3名的半时服务员，每个半小时服务员必须连续工作4h ，报酬40元。（1）问该储蓄所应如何雇用全时和半时两类服务员。（2）如果不能雇用半时服务员，每天至少增加多少费用。（3）如果雇用半时服务员的数量没有限制，每天可以减少多少费用？ 表16 每天不同时间段所需要的服务员数量

数学建模 线性规划模型

数学建模线性规划模型 数学建模教案,线性规划模型 一、问题的提出 在生产管理和经营活动中经常提出一类问题，即如何合理地利用有限的人力、物力、财力等资源，以便得到最好的经济效果。 例1 若需在长为4000mm的圆钢上，截出长为698mm和518mm两种毛坯，问怎样截取才能使残料最少, 初步分析可以先考虑两种“极端”的情况: (1)全部截出长为698mm的甲件，一共可截出 EQ F(4000,698) ?5件，残料长为510mm。 (2)全部截出长为518mm的乙件，一共可截出 EQ F(4000,518) ?7件，残料长为374mm。由此可以想到，若将 x个甲件和y 个乙件搭配起来下料，是否可能使残料减少,把截取条件数学化地表示出来就是: 698 x + 518y ? 4000 x ，y都是非负整数 目标是使:z = EQ F(698x + 518y,4000) (材料利用率)尽可能地接近或等于1。(尽可能地大) 该问题可用数学模型表示为: 目标函数 : max z = EQ F(698x + 518y,4000) 满足约束条件: 698 x + 518y ? 4000 ， (1) x ，y都是非负整数 . (2) 例2 某工厂在计划期内要安排生产I 、II两种产品，已知生产单位产品所需的设备台数及A、B两种原料的消耗，如下表所示。

I II 设备 1 2 8台数 原材料A 4 0 16kg 原材料B 0 4 12kg 该工厂每生产一件产品I可获利 2 元，每生产一件产品II可获利 3 元，问应如何安排生产计划使工厂获利最多, 这问题可以用以下的数学模型来描述:设 x, x分别表示在计划期内产品I、II 的产量。 1 2 因为设备的有效台数为8 ，这是一个限制产量的条件，所以在确定I 、II的产量时，要考虑不超过设备的有效台数，即可用不等式表示为: x + 2x ? 8 . 1 2同理，因原材料A 、B的限量，可以得到以下不等式: 4 x ? 16 1 4 x ? 12. 2 该工厂的目标是在不超过所有资源限量的条件下，如何确定产量x、x以得到最大 1 2的利润。若用 z 表示利润，这时z = 2x + 3 x。综上所述，该计划问题可用数学模型表 1 2 示为: 目标函数 : max z = 2x + 3 x 1 2 满足约束条件: x + 2x ? 8 1 2 4 x ? 16 1 4 x ? 12. 2

数学建模线性规划论文1

红十字会善款投资优化设计 摘要 作为慈善机构，某省红十字会为救助四川灾区患病儿童，打算将救灾的剩余善款存入银行或购买国库券，为了充分利用这笔善款，必须要做出合理的分配方案来提高每年的救助金额，并且保证在n年末仍保留原有善款数额，才能最大限度使用剩余善款。 为了给红十字会提供一种最优方案，本文本着为红十字会设计一种能最大限度使用善款存款本息且n年末仍保留原有善款数额的原则，以n年内用于存款或购买国库券的利息额之和的最大值为目标函数，运用线性规划的相关知识，并通过LINGO软件对模型进行求解，递出了一种符合题目要求的最优分配方案。 关键词：线性规划，LINGO软件

某省红十字会打算将四川特大地震后全国人民捐款救灾的剩余善款存入银行或购买国库券。 红十字会计划在n年内用此剩余善款的部分本息救助患病儿童，并使每年的救助金额大致相同，且在n年内仍保留原有善款数额。 通过设计最佳的使用方案，提高每年的救助金额，帮助红十字会在如下情况下，设计这笔剩余善款的使用方案，并对5000 n=年给出具体结果。 M=万元，10 （1）只在银行存款而不购买国库券； （2）既可存款也可以购买国库券； （3）红十字会在剩余的善款到位后的第三年要举行成立30周年庆典，红十字会希望这一年的救助金额比其他年度多20%。 二、模型的假设 1、假设存款期间不出现紧急用钱的情况，只有在每年的最后一天，才从银行中取出钱用于捐款，且在整个存款周期中银行利率不变； 2、假设存款的银行采用单利的形式进行利息的结算； 3、假设每次使用于救助的金额都为投资所获得的利息，即用于各种投资类型的本金金额不变，然后再次将用于原投资类型的本金金额继续该种投资方式； 4、假设每年的救助金额大致相同； 5、红十字会在n年内的各种开支忽略不记； 6、假设投资不出现亏损状况。 三、符号的说明

数学建模线性规划

线性规划 1.简介： 线性规划是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛、方法较成熟的一个重要分支,它是辅助人们进行科学管理的一种数学方法.在经济管理、交通运输、工农业生产等经济活动中，提高经济效果是人们不可缺少的要求，而提高经济效果一般通过两种途径：一是技术方面的改进，例如改善生产工艺，使用新设备和新型原材料.二是生产组织与计划的改进，即合理安排人力物力资源. 线性规划所研究的是：在一定条件下，合理安排人力物力等资源，使经济效果达到最好.规划问题。一般地，求线性目标函数在线性约束条件下的最大值或最小值的问题，统称为线性线性约束条件的解叫做可行解，由所有可行解组成的集合叫做可行域。 (x)都是线性函数，则该模型称为在优化模型中，如果目标函数f(x)和约束条件中的g i 线性规划。 2.线性规划的3个基本要素 （1）决策变量 （2）目标函数f(x) (x)≤0称为约束条件） （3）约束条件（g i 3.建立线性规划的模型 （1）找出待定的未知变量（决策变量），并用袋鼠符号表示他们。 （2）找出问题中所有的限制或者约束，写出未知变量的线性方程或线性不等式。

（3）找到模型的目标或判据，写成决策变量的线性函数，以便求出其最大值或最小值。以下题为例，来了解一下如何将线性规划用与实际的解题与生活中。 生产计划问题 某工厂生产甲乙两种产品，每单位产品消耗和获得的利润如表 试拟订生产计划，使该厂获得利润最大 解答：根据解题的三个基本步骤 （1）找出未知变量，用符号表示： 设甲乙两种产品的生产量分别为x 1与x 2 吨，利润为z万元。 （2）确定约束条件： 在这道题目当中约束条件都分别为：钢材，电力，工作日以及生产量不能为负的限制 钢材：9x 1+5 x 2 ≤360， 电力：4x 1+5 x 2 ≤200， 工作日：3x 1+10 x 2 ≤300， x 1≥0 ，x 2 ≥0， （3）确定目标函数： Z=7x 1+12 x 2

数学建模论文基本结构

数学建模论文基本结构 一、题目（突出问题和模型，即什么问题，哪类数学模型，要反映主题思想） 最优捕鱼策略模型 零件参数的优化设计 风险投资组合的线性规划模型 投资组合方案的模糊规划模型 灾情巡视路线的图论模型 关于洗衣机节水的数学模型 二、摘要(200-300字，包括研究的意义、模型的主要思想、特点、建模方法和 主要结果) 论文特色讲清楚，让人看到论文的新意. 全国评阅时将首先根据摘要和论文整体结构及概貌对论文优劣进行初步筛选 a. 模型的数学归类（在数学上属于什么类型）； b. 建模的思想（思路）； c. 算法思想（求解思路）； d. 建模特点（模型优点，建模思想或方法，算法特点，结果检验，灵敏度分析， 模型检验……）； e. 主要结果（数值结果，结论；回答题目所问的全部“问题”）。 ▲注意表述：准确、简明、条理清晰、务必认真校对。 三、关键词（求解问题、使用的方法中的重要术语3—5个） 四、正文 1、问题重述 2、问题分析 3、模型假设与符号说明 4、模型建立与求解 ①补充假设条件，明确概念，引进参数； ②模型形式（可有多个形式的模型）； 5、模型检验(使用数据计算结果，进行分析与检验) 6、进一步讨论（参数的变化、假设改变对模型的影响） 7、模型优缺点（改进方向，推广新思想） 五、参考文献 参考文献 参考文献中书籍的表述方式为：序号，作者，书名，版本(第１版不标注) ，出版地：出版社，出版年，页码。 参考文献中期刊杂志论文的表述方式为：序号，作者，论文名，杂志名，卷期号：起止页码，出版年。 参考文献中网上资源的表述方式为：序号，作者，资源标题，网址，访问时间（年月日）。 六、附录 (计算程序，框图；各种求解演算过程，计算中间结果；各种图形、表格)

线性规划的数学模型

线性规划的数学模型及其标准形式 线性规划问题是工作和生活中最常见的问题，也是运筹学中最简单和最基础的问题。因此，研究现线性规划在经济中的应用问题必须对线性规划的概念和数学模型的掌握和了解是十分必要的。下面让我们对线性规划的数学模型加以介绍。 线性规划的数学模型 在许多实际问题中总是存在着已知量和未知量，若将这些量之间的依赖关系用数学式子表示出来，那么就称这些式子为实际问题的数学模型，或者说数学模型就是描述实际问题共性的抽象的数学形式，线性规划的数学模型包含两个组成部分，一是目标函数，二是约束条件，目标函数是一个由欲达到最优目的的有关量所构成的关系式，根据研究的目标是最大还是最小，在目标函数前面冠以“max ”或“min ”；约束条件是欲达到预期目的所受到的现实客观环境的制约，将这种制约用不等式或不等式表示，即为约束条件，以后减记..s t ；是“subject to “的缩写。 研究数学模型有助于认识这类问题的性质和寻求它的一般解法，但线性规划问题涉及到的实际问题是非常广泛的，我们只能先从其中某些典型的实际问题开始，不能面面俱到，但这些问题的做法都是类似的，下面我们通过例题研究线性规划的数学模型。 例 1 某工厂有生产甲，乙两种产品的能力，且生产一吨甲产品需要3个工日和0.35吨小麦，生产一吨乙产品需要4个工日和0.25吨小麦，该厂仅有工人12人一个月只能出300个工日，小麦一个月只能进12吨，并且还知道生产一吨甲产品可盈利80（百元），生产一吨乙产品可盈利90（百元）。那么，这个工厂在一个月中应如何根据现有条件安排这两种产品的生产，使之获得最大盈利？建立数学模型。 解：设1x ，2x 分别表示一个月生产甲，乙两种产品的数量，则最大盈利为： 1280S x x =+ 工日的约束为1234300x x +≤，原料小麦的约束为120.350.2521x x +≤，那么该问题的数学模型即为：

数学建模习题——线性规划

某银行经理计划用一笔资金进行有价证券的投资，可供购进的证券以及其信用等级、到期年限、收益如下表所示．按照规定，市政证券的收益可以免税，其他证券的收益需按50%的税率纳税．此 表四 问：（1）若该经理有1000万元资金，应如何投资？ （2）如果能够以2.75%的利率借到不超过100万元资金，该经理应如何操作？ （3）在1000万元资金情况下，若证券A的税前收益增加为4.5%，投资应否改变？若证券C的税前收益减少为4.8%，投资应否改变？ 解：设利润函数为M(x),投资A、B、C、D、E五种类型的证券资金分别为

12345,,,,x x x x x 万元，则由题设条件可知 12345123452341234512345123451234512345()0.0430.0270.0250.0220.0451000400 225 1.4()9154325(),,,,0 M x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x =++++++++≤++≥++++≤++++++++≤++++≥ 利用MATLAB 求解最优解，代码如下： c=[-0.043 -0.027 -0.025 -0.022 -0.045]; A=[1 1 1 1 1;0 -1 -1 -1 0;0.6 0.6 -0.4 -0.4 3.6;4 10 -1 -2 -3]; b=[1000;-400;0;0]; Aeq=[]; beq=[]; vlb=[0;0;0;0;0]; vub=[]; [x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,vlb,vub) 运行结果如下：

数学建模-线性规划

-1- 第一章线性规划 §1 线性规划 在人们的生产实践中，经常会遇到如何利用现有资源来安排生产，以取得最大经济 效益的问题。此类问题构成了运筹学的一个重要分支—数学规划，而线性规划(Linear Programming 简记LP)则是数学规划的一个重要分支。自从1947 年G. B. Dantzig 提出 求解线性规划的单纯形方法以来，线性规划在理论上趋向成熟，在实用中日益广泛与深入。特别是在计算机能处理成千上万个约束条件和决策变量的线性规划问题之后，线性 规划的适用领域更为广泛了，已成为现代管理中经常采用的基本方法之一。 1.1 线性规划的实例与定义 例1 某机床厂生产甲、乙两种机床，每台销售后的利润分别为4000 元与3000 元。 生产甲机床需用A、B机器加工，加工时间分别为每台2 小时和1 小时；生产乙机床 需用A、B、C三种机器加工，加工时间为每台各一小时。若每天可用于加工的机器时 数分别为A 机器10 小时、B 机器8 小时和C 机器7 小时，问该厂应生产甲、乙机床各几台，才能使总利润最大？ 上述问题的数学模型：设该厂生产1 x 台甲机床和2 x 乙机床时总利润最大，则1 2 x , x 应满足 （目标函数）1 2 max z = 4x + 3x (1) s.t.（约束条件） ?? ? ?? ? ? ≥ ≤ + ≤ + ≤ , 0 7 8 2 10 1 2 2 1 2 1 2 x x x x x x x （2） 这里变量1 2 x , x 称之为决策变量，（1）式被称为问题的目标函数，（2）中的几个不等式是问题的约束条件，记为s.t.(即subject to)。由于上面的目标函数及约束条件均为线性

数学建模之线性规划

第一章 线性规划 §1 线性规划 在人们的生产实践中，经常会遇到如何利用现有资源来安排生产，以取得最大经济效益的问题。此类问题构成了运筹学的一个重要分支—数学规划，而线性规划(Linear Programming 简记LP)则是数学规划的一个重要分支。自从1947年G. B. Dantzig 提出求解线性规划的单纯形方法以来，线性规划在理论上趋向成熟，在实用中日益广泛与深入。特别是在计算机能处理成千上万个约束条件和决策变量的线性规划问题之后，线性规划的适用领域更为广泛了，已成为现代管理中经常采用的基本方法之一。 1.1 线性规划的实例与定义 例1某机床厂生产甲、乙两种机床，每台销售后的利润分别为4000元与3000元。生产甲机床需用B A 、机器加工，加工时间分别为每台2小时和1小时；生产乙机床需用C B A 、、三种机器加工，加工时间为每台各一小时。若每天可用于加工的机器时数分别为A 机器10小时、B 机器8小时和C 机器7小时，问该厂应生产甲、乙机床各几台，才能使总利润最大？ 上述问题的数学模型：设该厂生产1x 台甲机床和2x 乙机床时总利润最大，则2 1,x x 应满足 （目标函数）2134m ax x x z += (1) s.t.（约束条件）???????≥≤≤+≤+0 ,781022122 121x x x x x x x （2） 这里变量21,x x 称之为决策变量，（1）式被称为问题的目标函数，（2）中的几个不等式 是问题的约束条件，记为s.t.(即subject to)。由于上面的目标函数及约束条件均为线性函数，故被称为线性规划问题。 总之，线性规划问题是在一组线性约束条件的限制下，求一线性目标函数最大或最小的问题。 在解决实际问题时，把问题归结成一个线性规划数学模型是很重要的一步，但往往也是困难的一步，模型建立得是否恰当，直接影响到求解。而选适当的决策变量，是我们建立有效模型的关键之一。 1.2 线性规划的Matlab 标准形式 线性规划的目标函数可以是求最大值，也可以是求最小值，约束条件的不等号可以是小于号也可以是大于号。为了避免这种形式多样性带来的不便，Matlab 中规定线性规划的标准形式为 b Ax x c x T ≤ that such min beq x Aeq =? ub x lb ≤≤ 其中c 和x 为n 维列向量，A 、Aeq 为适当维数的矩阵，b 、beq 为适当维数的列向 量。 例如线性规划 b Ax x c x T ≥ that such max

关于企业利益最大化的数学建模论文

《数学建模与数学实验综合实验》 课程设计任务书 一、设计目的 通过《数学建模与数学实验综合实验》课程设计，使学生能够将课堂上学到数学建模的理论知识与实际问题相联系，在提高学生学习兴趣的同时逐渐培养实际操作技能，强化对课程内容的了解。本课程设计不仅有助于学生提高学生的建模能力，而且也有助于培养学生门的创新意识和动手能力。 二、设计教学内容 本题要求运用数学建模知识解决人力资源管理中所遇到的问题。本论文针对各项工程对技术人员限制的实际需求，充分合理地对专业技术人员进行合理配置，最终给出了该模型下的最优解，使公司收益最大化。在模型求解过程中运用matlab软件得出模型中技术力量配置的最优解，最终解决了本题中的人力资源安排问题。 三、设计时间 2011—2012学年第1学期：第16周共计1周 教师签名: 2010年12月12日

摘要 随着现代企业的发展，企业之间的竞争力越来越大，如何尽量满足客户的要求并且符合公司的人力资源，使企业的收益最大，这就涉及人员的分配问题。 合理的人力资源配置应使人力资源的整体功能强化，使人的能力与岗位要求相对应。企业的岗位有层次与种类之分，它们占据着不同的位置，处于不同的能级水平。每个人也都具有不同水平的能力，在纵向上处于不同的能级位置。企业岗位人员的配置，应能做到能级对应，也就是说每一个人所具有的能级水平与所处的层次和岗位的能及要求相对应。 本文针对各项工程对技术人员限制的实际需求，充分合理地对专业技术人员进行合理配置，最终给出了该模型下的最优解，使公司收益最大化。 首先明确目标函数为公司最大收益，根据题目要求综合考虑了各项目客户对公司各专业技术人员人数的限制及总技术人员人数的限制，以及公司各类专业技术人员资源的限制等因素，将这些因素量化，即为本题的约束条件。再利用Matlab软件得出模型中技术力量配置的最优解，即得以解决了本题中的人力资源安排问题。 关键词：多目标规划，最优化模型，约束量化

线性规划与数学建模简介

第十三章线性规划与数学建模简介 【授课对象】理工类专业学生 【授课时数】6学时 【授课方法】课堂讲授与提问相结合 【基本要求】1、了解数学模型的基本概念、方法、步骤； 2、了解线性规划问题及其数学模型； 3、了解线性规划问题解的性质及图解法. 【本章重点】线性规划问题. 【本章难点】线性规划问题、线性规划问题解的性质、图解法. 【授课内容】 本章简要介绍数学建模的基本概念、方法、步骤，并以几个典型线性规划问题为例，介绍构建数学模型的方法及其解的性质。 §1 数学建模概述 一、数学建模 数学建模是构造刻划客观事物原型的数学模型并用以分析、研究和解决实际问题的一种科学方法。运用这种科学方法，必须从实际问题出发，遵循从实践到认识再实践的认识规律，围绕建模的目的，运用观察力、想象力的抽象概括能力，对实际问题进行抽象、简化，反复探索，逐步完善，直到构造出一个能够用于分析、研究和解决实际问题的数学模型。因此，数学建模是一种定量解决实际问题的创新过程。 二、数学模型的概念 模型是人们对所研究的客观事物有关属性的模拟。例如在力学中描述力、 量和加速度之间关系的牛顿第二定律F＝ma就是一个典型的（数学）模型。一般地，可以给数学模型下这样的定义：数学模型是磁于以部分现实世界为一定目的而做的抽象、简化的数学结构。 通俗而言，数学模型是为了一定目的对原型所作的一种抽象模拟，它用数学 式子，数学符号以及程序、图表等描述客观事物的本质特征与内在联系。 三建立数学模型的方法和步骤 建立数学模型没有固定模式。下面介绍一下建立模型的大体过程： 1.建模准备 建模准备是确立建模课题的过程。这类课题是人们在生产和科研中为了使 认识和实践过一步发展必须解决的问题。因此，我们首先要发现这类需要解决的实际问题。其次要弄清所解决问题的目的要求并着手收集数据。进行建模筹划，组织必要的人力、物力等，确立建模课题。 2．模型假设 作为建模课题的实际问题都是错综复杂的、具体的。如果不对这些实际问题进行抽象简化，人们就无法准确把握它的本质属性，而模型假设就是根据建模的目的对原型进行抽象、简化，抓住反映问题本质属性的主要因素，简化掉那些非本质的

线性规划在数学建模中的应用

线性规划在数学建模中的应用 摘要： 线性规划是运筹学中发展较快、应用广泛、方法较成熟的一个重要分支，它是辅助人们进行科学管理的一种数学方法。研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的数学理论和方法，英文缩写LP。它是运筹学的一个重要分支，广泛应用于军事作战、经济分析、经营管理和工程技术等方面。为合理地利用有限的人力、物力、财力等资源作出的最优决策，提供科学的依据。 本文在阅读了大量材料的基础上，集中体现了线性规划是如何应用到数学建模中去的。并且在利用数学建模的思想以线性规划为工具可以解决哪些实际问题，为我们的生活提供哪些便利。本文大体上可分为三章，第一章主要对线性规划和数学建模这两个理论做简要描述。并且叙述这两个理论的发展历程，以及研究的背景及意义。第二章主要介绍线性规划在数学建模中的应用，其中包括现在性规划在物流运输中的应用，线性规划在经济生活中的应用，以及线性规划在现代管理中的应用，并且配备了相应的例子。第三章主要讨论线性规划在实际应用方面应注意哪些细节，并对第二章的数学模型进行优化，以及对最优解方面的讨论。关键词：线性规划数学模型物流运输经济生活现代管理 Abstract: Linear programming is developed rapidly and widely applied in operational research, the method is an important branch of mature, it is one of the scientific management of auxiliary people mathematical method. Study of linear objective function under the linear constraint condition extremum problems of mathematics theory and method of LP abbreviations. It is an important branch of operational research, widely used in military, economic analysis, management and engineering technology, etc. For reasonable use of the limited manpower and material resources, financial resources and other resources to make the optimal decision, provide the scientific basis. In this paper, on the basis of reading a lot of material, how concentrated the linear programming is applied to the mathematical modeling. And in using the ideas of mathematical modeling by means of linear programming can solve practical problems, which provide which is convenient for our life. The article in general can be divided into three chapters, the first chapter mainly on linear programming and mathematical modeling the two theories are described briefly. And the development of the two theories, as well as the research background and significance. The second chapter mainly introduces the application of linear programming in mathematical modeling, including the planning in the application of logistics transportation, now the application of linear programming in economic life, as well as the application of linear programming in the modern management, and equipped with corresponding examples. The third chapter mainly discuss details which should be paid attention to in practical application of linear programming, and optimize the mathematical model of the second chapter, and the optimal solution for the discussion. Keywords: Linear programming Mathematical model Logistics transportation The economic life Modern management

LINGO线性规划数学建模论文-工作人员的最优时间分配问题的研究 - 副本

学号：1114070115 数学建模 课程设计 题目工人的时间分配问题的研究 学院数学系 专业数学与应用数学 班级2011级本科一班 姓名 指导教师 2013 年12 月 2 日

数学建模课程设计任务书 学院滨州学院专业数学与应用数学年级2011级本科一班姓名学号1114070115 课程设计题 工人的时间分配问题的研究 目 设计内容及要求： 内容：由于每个人的工作效率不同，导致不同的分配方式会有不同的时间开销。本文建立了时间规划模型对最少时间成本下的工作人员分配问题进行了研究。 要求：按《滨州学院课程设计工作规范》完成报告。 学生应完成的工作： 根据任务书的要求，为完成任务，进行考察，获取数据，进行计算，撰写一篇数学建模论文。

目前资料收集情况（含指定参考资料）： [1] 胡运权著，《运筹学基础及应用》，第五版，高等教育出版社 [2] 姜启源,谢金星,叶俊. 数学模型[M].北京:高等教育出版社 课程设计的工作计划： 1.选题、建模准备阶段（2013.11.12—2013.11.20） 2 .建模及论文撰写阶段（2013.11.21—2013.12.3） 3.论文答辩阶段（2013.12.3—2013.12.10） 任务下达日期 2013年11月19日完成日期 2013年12月2日指导老师（签名）学生（签名）

工人的时间分配问题的研究 摘要 由于每个人的工作效率不同，导致不同的分配方式会有不同的时间开销。本文建立了时间规划模型对最少时间成本下的工作人员分配问题进行了研究。 本问题中首先确定第i人做或者不做第j工作将问题定量化，再以全部的工作时间为目标函数，最后使用Lingo对目标函数求最优解得出最终结果。 关键词：最少时间最优解时间分配模型 Lingo 线性规划

线性规划问题及其数学模型

第二章 线性规划的对偶理论与灵敏度分析习题 1. 写出下列线性规划问题的对偶问题。 (1)????? ? ?≥=++≤++≥++++=无约束 3213213213213 21,0,5343 32243422min x x x x x x x x x x x x x x x z (2) ????? ? ?≤≥≤++≥-+-=++++=0 ,0,8374355 22365max 3213213213213 21x x x x x x x x x x x x x x x z 无约束 (3)?? ??? ??? ???==≥=====∑∑∑∑====) ,,1;,,1(0) ,,1(),,1(min 1 111n j m i x n j b x m i a x x c z ij m i j ij n j i ij m i ij n j ij (4)???????????=≥++==<=<=∑∑∑===),,,,1(0),,2,1() ,,1(min 1 211111n n j x m m m i b x a m m i b x a x c z j n j i j ij n j i j ij n j j j 无约束 2. 判断下列说法是否正确，为什么? (1)如果线性规划的原问题存在可行解，则其对偶问题也一定存在可行解； (2)如果线性规划的对偶问题无可行解，则原问题也一定无可行解； ( 3)在互为对偶的一对原问题与对偶问题中，不管原问题是求极大或极小，原问题可行解的目标函数值一定不超过其对偶问题可行解的目标函数值； (4)任何线性规划问题具有唯一的对偶问题。 3. 已知某求极大化线性规划问题用单纯形法求解时的初始单纯形表及最终单纯形表如下表所示，求表中各括弧内未知数的值。

优秀的数学建模论文

队长: 余正刚 联系方式:

编号专用页 评阅编号（由组委会评阅前进行编号）： 统一编号： 评阅编号： A__余正刚(公司的最优产销方案)

摘要 本文主要研究的是某企业生产一种轻工艺品公司如何安排生产使公司获利最大的问题。主要方法是利用LINGO9.0软件和MATLAB7.0求一定约束条件下的非线性最优化解。 通过对题目的分析，我们从已知的预测数据中，发现1月到5月之间各具体数据之间存在着一定的递增关系，运用这些递增关系将每月不变成本费用分摊到轻工艺品的标准成本中。 对于第一个问题中的最优产销方案是一个非线性规划问题, 我们以追求利润的最大化为目标，充分考虑了限制轻工艺品生产量的各种因素，借助LINGO9.0求得了最优产销方案如下表所示：

关键字:非线性规划最优产销方案毛收益最大化

一、符号说明和名词解释 P:月毛利率 S：月销售额 C：月生产总成本 t：月需求量 x：解雇员工人数 z：招聘员工人数 y：上月剩余产品量 h：月加班时间 q：促销月毛利益 e：促销月后两个月利益 二、基本假设 1.轻工艺品的销售价为240元，不随市场波动。在现有的营销策略下，每月产品的需求量与年初对上半年6个月的产品需求预测量相同，每个月的销售独立且保持稳定，无月份联系。 2.每个月的产品数目是独立的，各个月之间是离散的。 3.该公司对纯收入所得税的税率保持不变。 4.该公司追求每月毛利益的最大化，而无需计算税后纯收入即先不考虑销售行政过程中的费用以及所得税。. 5.公司的员工按时上下班且所有工人每月工作时间相同，社会声誉稳定。

三、问题的提出与分析 3.1问题的提出 某企业生产轻工艺品，在现有的营销策略下生产的产品按照年初前六个月的出售预测量售出。当前的市场情况是：产品由某些工人生产，这些人的生产能力有限且一定；员工可以解雇或者招聘，可以加班但每人月加班时间不超过15小时；产品的销售价格为240元/件，原材料成本为100元/件；不足的产品需要增加每件月20元的缺货损失或可以以每件200元的价钱外包加工。根据月初对产品的预测需求量，产品的销售为平均每月1028件，此时每个月的生产能力已经处于满荷状态。现在有三种提高公司利润的方案即：1、员工人数不做调整且员工按时上下班，不加班；2、对员工人数进行改动，即招聘或者解雇员工；3、重新规划安排生产，增加员工加班时间；现需要建立模型，讨论这三个方案是否有利于提高公司利润。 3.2问题的分析 经过我们的分析，认为该问题是一个在一定约束条件下的最优化问题。该企业要制定一套合理的生产计划，需要考虑的约束条件主要来自一下几个方面：其一，企业员工生产能力的限制；其二，市场对于产品需求量的限制；其三，每月剩余产品的库存成本。 分析题意后可知约束条件是非线性的，所以问题是一个非线性规划问题。 企业的毛收益（CROSS MARGIN）P为销售额S和出售产品的总成本C之差，即P=S-C。