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危险废物物流系统的LRP改进多目标线性规划模型

危险废物物流系统的LRP改进多目标线性规划模型
危险废物物流系统的LRP改进多目标线性规划模型

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

一个基于妥协解的多目标线性规划分类模型

? 1 2 1 100049 2 100190 (MCLP) MCLP MCLP A compromise-based MCLP classi?cation model Bo Wang1Yong Shi2 (1Graduate University of Chinese Academy of Sciences,Beijing100049) (2CAS Research Center On Ficitious Economy and Data Science,Beijing100190) Abstract Although multiple criteria linear programming can deal with classi?cation problem successfully,an original MCLP model has some dif?culties in choosing parameters.To overcome the problems,compromise-based MCLP model is proposed to offer a good promotion of the original one.In the latter model,there are also two deviations for every single point;that is, interior deviation and exterior deviation.Similar to the original MCLP model,for each point,we want at least one of the deviations to be zero.In addition to modeling work,this paper also gives a proof of the existence of the parameter selection condition. Keywords MCLP Interior deviation Exterior deviation Compromise solution ? ( 70921061( ),90718042( )) BHP Billiton Co.,Australia

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

多目标线性规划的若干解法及MATLAB实现

多目标线性规划的若干解法及MATLAB 实现 一.多目标线性规划模型 多目标线性规划有着两个和两个以上的目标函数,且目标函数和约束条件全是线性函 数,其数学模型表示为: 11111221221122221122max n n n n r r r rn n z c x c x c x z c x c x c x z c x c x c x =+++??=+++?? ??=+++? (1) 约束条件为: 1111221121122222112212,,,0 n n n n m m mn n m n a x a x a x b a x a x a x b a x a x a x b x x x +++≤??+++≤?? ??+++≤?≥?? (2) 若(1)式中只有一个1122i i i in n z c x c x c x =+++ ,则该问题为典型的单目标线性规划。我们记:()ij m n A a ?=,()ij r n C c ?=,12(,,,)T m b b b b = ,12(,,,)T n x x x x = , 12(,,,)T r Z Z Z Z = . 则上述多目标线性规划可用矩阵形式表示为: max Z Cx = 约束条件:0 Ax b x ≤?? ≥? (3) 二.MATLAB 优化工具箱常用函数[3] 在MA TLAB 软件中,有几个专门求解最优化问题的函数,如求线性规划问题的linprog 、求有约束非线性函数的fmincon 、求最大最小化问题的fminimax 、求多目标达到问题的fgoalattain 等,它们的调用形式分别为: ①.[x,fval]=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub) f 为目标函数系数,A,b 为不等式约束的系数, Aeq,beq 为等式约束系数, lb,ub 为x 的下 限和上限, fval 求解的x 所对应的值。 算法原理:单纯形法的改进方法投影法 ②.[x,fval ]=fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub ) fun 为目标函数的M 函数, x0为初值,A,b 为不等式约束的系数, Aeq,beq 为等式约束

线性规划模型的应用分析

第3章线性规划模型的应用 1.某企业制造三种仪器,甲种仪器需要17小时加工装配,8小时检测,售价300元。乙种仪器需要10小时加工装配,4小时检测,售价200元。丙种仪器需要2小时加工装配,2小时检测,售价100元。三种仪器所用的元件和材料基本一样,可供利用的加工装配时间为1000小时,检测时间为500小时。又根据市场预测表明,对上述三种仪器的要求不超过50台、80台、150台。试求企业的最优生产计划。 解:首先将问题中的数据表示到如下表格: i maxZ=300x1+200x2+100x3 17x1+10x2+2x3≤1000 8x1+4x2+2x3≤500 x1≤50 x2≤80 x3≤150 x1,x2,x3≥0 2. 某铸造厂要生产某种铸件共10吨,其成分要求:锰的含量至少达到0.45%,硅的允许范围是 3.25%~5.5%。目前工厂有数量充足的锰和三种生铁可作为炉料使用。这些炉料的价格是:锰为15元/公斤,生铁A为340元/吨,生铁B为380元/吨,生铁C为280元/吨。这三种生铁含锰和含硅量(%)如表3.22所示,问工厂怎样选择炉料使成本最低。 表3.22 成分锰有部分是纯锰,部分是从生铁中提炼出来的,所以改进表格如下:

设铸件中含有三种生铁和锰的量分别为xi(i=1,2,3,4)吨,则数学模型如下: maxZ=340x1+380x2+280x3+15000x4 x1+x2+x3+x4=10 0.45%x1+0.5%x2+0.35%x3+x4≥0.45%*10 4%x1+1%x2+0. 5%x3≥3.25%*10 4%x1+1%x2+0. 5%x3≤5.5%*10 xi≥0(i=1,2,3,4) 3. 某工厂要做100套钢架,每套用长为2.9m,2.1m和1.5m的圆钢各一根。已知原料每根长7.4m,问应如何下料,可使所用原料最省。 解: 4. 绿色饲料公司生产雏鸡、蛋鸡、肉鸡三种饲料。这三种饲料是由A、B、C三种原料混合而成。产品的规格要求、产品单价、日销售量、原料单价见表3.23、表3.24。受资金和生产能力的限制,每天只能生产30吨,问如何安排生产计划才能获利最大? 表3.23 产品名称规格要求销售量(吨)售价(百元) 雏鸡饲料原料A不少于50% 5 9 原料B不超过20% 蛋鸡饲料原料A不少于30% 18 7 原料C不超过30% 肉鸡饲料原料C不少于50% 10 8 表3.24

128499-管理运筹学-第二章线性规划-习题

11(2),12,14,18 习题 2-1 判断下列说法是否正确: (1) 任何线性规划问题存在并具有惟一的对偶问题; T (2) 对偶问题的对偶问题一定是原问题;T (3) 根据对偶问题的性质,当原问题为无界解时,其对偶问题无可行解,反之, 当对偶问题无可行解时,其原问题具有无界解;F (4) 若线性规划的原问题有无穷多最优解,则其对偶问题也一定具有无穷多最优 解; (5) 若线性规划问题中的b i ,c j 值同时发生变化,反映到最终单纯形表中,不会出 现原问题与对偶问题均为非可行解的情况; (6) 应用对偶单纯形法计算时,若单纯形表中某一基变量x i <0,又x i 所在行的元素全 部大于或等于零,则可以判断其对偶问题具有无界解。 (7) 若某种资源的影子价格等于k ,在其他条件不变的情况下,当该种资源增加 5个单位时,相应的目标函数值将增大5k ; (8) 已知y i 为线性规划的对偶问题的最优解,若y i >0,说明在最优生产计划中第 i 种资源已经完全耗尽;若y i =0,说明在最优生产计划中的第i 种资源一定有剩余。 2-2将下述线性规划问题化成标准形式。 ????? ? ?≥≥-++-≤+-+-=-+-+-+-=无约束 43 214321432143214321,0,,232142224.5243max )1(x x x x x x x x x x x x x x x x st x x x x z 2-3分别用图解法和单纯形法求解下述线性规划问题,并对照指出单纯形表中的各基 可行解对应图解法中可行()?????≥≤≤-+-=++-+-=无约束 321 3213213 21,0,06 24 .322min 2x x x x x x x x x st x x x z 域的哪一顶点。 ()??? ??≥≤+≤++=0,8259 43.510max 12 1212121x x x x x x st x x z ()??? ??≥≤+≤++=0,242615 53.2max 22 121212 1x x x x x x st x x z 2-4已知线性规划问题,写出其对偶问题: 5 43212520202410max x x x x x z ++++=

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

线性规划模型在生活中的实际应用

线性规划模型在生活中的实际应用 一、线性规划的基本概念 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.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,统称为线性规划问题.满足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.决策变量、约束条件、目标函数是线性规划的三要素. 二、线性规划模型在实际问题中的应用 (1)线性规划在企业管理中的应用范围 线性规划在企业管理中的应用广泛,主要有以下八种形式: 1.产品生产计划:合理利用人力、物力、财力等,是获利最大. 2.劳动力安排:用最少的劳动力来满足工作的需要. 3.运输问题:如何制定运输方案,使总运费最少. 4.合理利用线材问题:如何下料,使用料最少. 5.配料问题:在原料供应的限制下如何获得最大利润. 6.投资问题:从投资项目中选取方案,是投资回报最大. 7.库存问题:在市场需求和生产实际之间,如何控制库存量从而获得更高利益. 8.最有经济计划问题:在投资和生产计划中如何是风险最小 . (2)如何实现线性规划在企业管理中的应用 在线性规划应用前要建立经济与金融体系的评价标准及企业的计量体系,摸清企业的资

源.首先通过建网、建库、查询、数据采集、文件转换等,把整个系统的各有关部分的特征进行量化,建立数学模型,即把组成系统的有关因素与系统目标的关系,用数学关系和逻辑关系描述出来,然后白较好的数学模型编制成计算机语言,输入数据,进行计算,不同参数获取的不同结果与实际进行分析对比,进行定量,定性分析,最终作出决策.

线性规划1

习题一 1.1 用图解法求解下列线性规划问题,并指出各问题是具有唯一最优解、无穷多最优解、无界解或无可行解。 (1) min z =6x1+4x2(2) max z =4x1+8x2 st. 2x1+x2≥1 st. 2x1+2x2≤10 3x1+4x2≥1.5 -x1+x2≥8 x1, x2≥0 x1, x2≥0 (3) max z =x1+x2(4) max z =3x1-2x2 st. 8x1+6x2≥24 st. x1+x2≤1 4x1+6x2≥-12 2x1+2x2≥4 2x2≥4 x1, x2≥0 x1, x2≥0 (5) max z =3x1+9x2(6) max z =3x1+4x2 st. x1+3x2≤22 st. -x1+2x2≤8 -x1+x2≤4 x1+2x2≤12 x2≤6 2x1+x2≤16 2x1-5x2≤0 x1, x2≥0 x1, x2≥0 1.2. 在下列线性规划问题中,找出所有基本解,指出哪些是基本可行解并分别代入目标函数,比较找出最优解。 (1) max z =3x1+5x2(2) min z =4x1+12x2+18x3 st. x1+x3=4 st. x1+3x3-x4=3 2x2+x4=12 2x2+2x3-x5=5 3x1+2x2+x5=18 x j≥0 (j=1, (5) x j≥0 (j=1, (5) 1.3. 分别用图解法和单纯形法求解下列线性规划问题,并对照指出单纯形法迭代的每一步相当于图解法可行域中的哪一个顶点。 (1) max z =10x1+5x2 st. 3x1+4x2≤9 5x1+2x2≤8 x1, x2≥0 (2) max z =100x1+200x2 st. x1+x2≤500 x1≤200 2x1+6x2≤1200 x1, x2≥0 9

运筹学-线性规划模型在实际生活中的应用

线性规划模型在实际生活中的应用 【摘要】线性规划在实际生活中扮演着很重要的角色,研究对象是计划管理工作中有关安排和估值的问题,其广泛应用于经济等领域,是实际生活中进行管理决策的最有效的方法之一。解决的主要问题是在给定条件下,按某一衡量指标来寻找安排的最优方案。本文通过对例题利用线性规划分析,如何合理的分配利用,最终找到最优解使企业利润最大,说明了线性规划在实际生活中的应用,而且对线性规划问题模型的建立,模型的解进行了分析,运用图解法和单纯形法解决问题。 【关键词】线性规划、建模、实际生活、图解法、单纯形法 前言:线性规划(Linear programming,简称LP)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。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。 在实际生活中,经常会遇到一定的人力、物力、财力等资源条件下,如何精打细算巧安排,用最少的资源取得最大的效益的问题,而这正是线性规划研究的基本容,它在实际生活中有着非常广泛的应用.任何一个组织的管理者都必须对如何向不同的活动分配资源的问题做出决策,即如何有效地利用人力、物力完成更多的任务,或在预定的任务目标下如何耗用最少的人力、物力去实现目标。在许多情况下,大量不同的资源必须同时进行分配,需要这些资源的活动可以是不同的生产活动,营销活动,金融活动或者其他一些活动。随着计算技术的不断发展,使成千上万个约束条件和决策变量的线性规划问题能迅速地求解,更为线性规划在经济等各领域的广泛应用创造了极其有利的条件。线性规划已经成为现代化管理的一种重要的手段。本文运用常用的图解法和单纯形法解决利润最大化决策问题,贴近生活,很好的吧线性规划应用到生活实践中。 1、简单线性问题步骤简单介绍 建模是解决线性规划问题极为重要的环节,一个正确的数学模型的建立要求建模者熟悉线性规划的具体实际容,要明确目标函数和约束条件,通过表格的形式把问题中的已知

线性规划模型的应用与灵敏度分析

摘要 线性规划是解决稀缺资源最优分配的有效方法,使付出的费用最少或获得的利益最大。它的研究对象是有一定的人力、财力、资源条件下,如何合理安排使用,效益最高;某项任务确定后,如何安排人、财、物,使之最省。它要解决的问题的目标可以用数值指标反映,对于要实现的目标有多种方案可以选择,有影响决策的若干约束条件。本文主要介绍了线性规划模型在实际生活中的应用,其中包括解线性方程组的各种方法,如图解法、单纯形法、以及对偶单纯形法等等,以及简单介绍了有关灵敏度分析的方法。由于许多问题仅仅利用线性规划的方法还不足以解决,因此用到了对偶理论,也因此引出了对偶单纯形法。对偶规划是线性规划问题从另一个角度进行研究,是线性规划理论的进一步深化,也是线性规划理论整体的一个不可分割的组成部分。灵敏度分析是对线性规划结果的再发掘,是对线性规划理论的充要应用,本文以实例验证灵敏度分析的实际应用。 关键词:线性规划;单纯形法;对偶单纯形法

ABSTRCT Linear programming is an effective method to solve the optimal allocation of scarce resources, make the cost of pay or receive at least the interests of the largest. Its object of study is the human and financial resources, resource conditions, how to reasonably arrange to use, benefit is supreme; A task is determined, how to arrange people, goods, and make it the most provinces. It to the target can be used to solve the problem of the numerical indicators, to achieve a variety of solutions to choose from, have an impact on the decision of some constraint conditions. Through the subject design, can deepen the operations research, optimization method, linear programming, nonlinear programming, to improve the integrated use of knowledge, improve the ability of using the sensitivity analysis to solve various practical problems. This article mainly introduces the application of linear programming model in real life, including the various methods of solving linear equations, as shown in figure method, simplex method and dual simplex method, etc., and simply introduces the method of sensitivity analysis. Due to many problems just by using the method of linear programming is not enough to solve, so use the duality theory, thus raises the dual simplex method. The dual programming is linear programming problem from another Angle, is the further deepening of linear programming theory, linear planning theory as a whole is also an integral part of. Sensitivity analysis is to discover, the result of the linear programming is the charge to application of linear programming theory. Keywords: linear programming;Simplex method;The dual simplex method

线性规划的实际应用模型

目录 摘要 ---------------------------------------------------1 引言 ---------------------------------------------------2 一线性规划的概念 -------------------------------------3 二线性规划的实际应用 ----------------------------------4 ( (四)体育上的应用 1.合理安排比赛问题 -------------13 2.选拔选手问题 -----------------14 (五)旅行上的问题:旅行背包问题 ------------------------15 (六)航空上的问题:航空时间安排问题 --------------------16 (七)城市规划的应用:设施布点问题 ----------------------18 (八)日常生活上的应用 1.食用油的结构优化问题 ---------19 2.饮食问题 ---------------------21 (九)农业上的应用:农业种植问题 ------------------------23 三总结及参考文献 --------------------------------------25 线性规划的实际应用模型 王丽娜 (渤海大学数学系辽宁锦州 121000 中国)

摘要:本文从运筹学的角度分析线性规划的实际应用模型,随着人类社会的进步,科学 技术的发展,经济全球化进程的日益加快,线性规划在实际中的应用越来越广泛,主要应用 于经济与管理,军事,金融,体育,旅行,航空,城市规划,日常生活,农业九大方面,因此,线性 规划作为一门科学已被人们广泛接受,并已日益成为人类社会和经济生活中一种不可或缺的 工具。 关键词:运筹学线性规划分析模型 Zhe model in practical application of linear programming Wang lina (Department of Mathematics Bohai University Liaoning Jinzhou 121000 China) Abstract:This article analyse the practical application of linear programming from the sight of operational research,with the advancement of human society,the development of science and technology and the faster grogramming has wider application in the practical,has been applied to nine aspects,in econemy,management,military,finance,physical education,travelling,airline,city planning,daily life, agriculture.The examples will be given to show the application in the nine aspects given abo。 Key word:operational research ,linaear programming, analy ,model 引言 线性规划是运筹学的一个重要分支。也是研究较早的,发展较快 的,应用较广而比较成熟的一个分支。

运筹学第七章动态规划

习题七7.1计算如图所示的从A 到E 的最短路线及其长度(单位:km ): (1) 用逆推解法;2用标号法。 7.2 用动态规划方法求解下列问题 (1) max z =x 12x 2 x 33 x 1+x 2+x 3 ≤6 x j ≥0 (j =1,2,3) (2)min z = 3x 12+4x 22 +x 32 x 1x 2 x 3 ≥ 9 x j ≥0 (j =1,2,3) 7.3 利用动态规划方法证明平均值不等式: n n n x x x n x x x 12121)()( ≥+++ 设x i ≥0,i =1,2,…,n 。 7.4 考虑一个有m 个产地和n 个销地的运输问题。设a i (i =1,2,…,m )为产地i 可发运的物资数,b j (j =1,2,…,n )为销地j 所需要的物资数。又从产地i 到销地j 发运x ij 单位物资所需的费用为h ij (x ij ),试将此问题建立动态规划的模型。 7.5 某公司在今后三年的每一年的开头将资金投入A 或B 项工程,年末的回收及其概率如下表所示。每年至多做一项投资,每次只能投入1000万元。求出三年后所拥有的期望金额达到最大的投资方案。 投 资 回 收 概 率 A 0 0.4 2000 0.6 B 1000 0.9 2000 0.1 7.6 某公司有三个工厂,它们都可以考虑改造扩建。每个工厂都有若干种方案可供选择,各种方案的投资及所能取得的收益如下表所示(单位:千万元)。现公司有资金5千万元,问应如何分配投资使公司的总收益最大?

7.7 某厂准备连续3个月生产A种产品,每月初开始生产。A的生产成本费用为x2,其中x是A产品当月的生产数量。仓库存货成本费是每月每单位为1元。估计3个月的需求量分别为d1=100,d2=110,d3=120。现设开始时第一个月月初存货s0=0,第三个月的月末存货s3=0。试问:每月的生产数量应是多少才使总的生产和存货费用为最小。 7.8 设有一辆载重卡车,现有4种货物均可用此车运输。已知这4种货物的重量、容积及价值关系如下表所示。 货物代号重量(吨)容积(立方米)价值(千元) 1 2 2 3 2 3 2 4 3 4 2 5 4 5 3 6 若该卡车的最大载重为15吨,最大允许装载容积为10立方米,在许可的条件下,每车装载每一种货物的件数不限。问应如何搭配这四种货物,才能使每车装载货物的价值最大。 7.9 某警卫部门有12支巡逻队负责4个仓库的巡逻。按规定对每个仓库可分别派2-4支队伍巡逻。由于所派队伍数量上的差别,各仓库一年内预期发生事故的次数如下表所示。试应用动态规划的方法确定派往各仓库的巡逻队数,使预期事故的总次数为最少。 巡逻队数预期事故次数仓库 1 2 3 4 2 18 38 14 34 3 16 36 12 31 4 12 30 11 25 7.10 (生产计划问题)根据合同,某厂明年每个季度末应向销售公司提供产品,有关信息见下表。若产品过多,季末有积压,则一个季度每积压一吨产品需支付存贮费0.2万元。现需找出明年的最优生产方案,使该厂能在完成合同的情况下使全年的生产费用最低。 季度j生产能力a j(吨)生产成本d j(万元/吨)需求量b j(吨) 1 30 15.6 20 2 40 14.0 25 3 25 15.3 30 4 10 14.8 15 (1)请建立此问题的线性规划模型。(提示:设第j季度工厂生产产品x j吨,第j季度初存贮的产品为y j吨,显然y1=0)(2)请建立此问题的动态规划模型。(均不用求解)

线性规划基本概念及模型构建

LP (Linear Programming)

Alex 有一个家庭农场。除了农场上的农作物以外,他还饲养了一些猪拿到市场上出售,猪可获得的饲料及其所含成分如下表:Alex如何喂养猪更好? 成分/每公斤 玉米槽料苜蓿每日最小需求量碳水化合物 蛋白质 维他命 成本(美分)903010842080207240606060200180150 问题1:科学养猪线性规划建模(猪饲料的配方)饲养成本最小

--- 每天玉米、槽料、苜蓿各喂多少公斤? --- 必须满足要求12--- 追求成本最低 Min. 84x 1+ 72x 2+ 60x 3 3x 1x 2x 3 知识点 建模三要素 决策变量约 束目标 90x 1+ 20x 2+ 40x 3 ≥ 20030x 1+ 80x 2+ 60x 3 ≥ 18010x 1+ 20x 2+ 60x 3 ≥ 150 x i ≥0 , i =1,2,3 成分/每公 斤 玉米槽料苜蓿每日最小需求量碳水化合物 蛋白质 维他命 成本(美分)903010842080207240606060200180150

s.t. 90x 1+ 20x 2+ 40x 3 ≥ 200 30x 1 + 80x 2+ 60x 3 ≥ 180 10x 1+ 20x 2+ 60x 3 ≥ 150 x i ≥0 , i =1,2,3 Min . 84x 1+ 72x 2+ 60x 3 目标函数约束函数符号中必含等号符号的右侧为常数线性--变量均为1次方 Max. 或 Min.线性--所有变量均为1次方常规约束:变量非负!知识点 模型表示

?线性规划模型能求解出来吗? 能!--- 万能的单纯形法 结合软件 QSB应用

线性规划多目标线性规划读书笔记

《多目标线性规划模型》的读书笔记 一、线性规划 (一)线性规划的概述 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.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,统称为线性规划问题。满足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。决策变量、约束条件、目标函数是线性规划的三要素. (二)线性规划问题的数学模型的一般形式: (1)列出约束条件及目标函数 (2)画出约束条件所表示的可行域 (3)在可行域内求目标函数的最优解及最优值 一般地,假设线性规划数学模型中,有m 个约束,有n 个决策变量xj, j=1,2…,n ,目标函数的变量系数用cj 表示, cj 称为价值系数。约束条件的变量系数用aij 表示,aij 称为工艺系数。约束条件右端的常数用bi 表示,bi 称为资源限量。则线性规划数学模型的一般表达式可写成 为了书写方便,上式也可写成: 在实际中一般xj ≥0,但有时xj ≤0或xj 无符号限制。 关于上述模型有两点需要加以说明。第一任何一个实际问题,严格的说都是非线性的。那么,是问题的什么特性能容许我们做出线性性质的假定。这一点是建立模型时应当明确的。第二,在有些模型中还要求决策变量取整数值,在线性规划的范围内来处理这一问题,通常是将连续最优解通过四舍五入取整。当变量的最优值都比较大时,这种做法可行。要想得到精确的112211112211211222221122max(min)(,)(,)(,)0,1,2,,n n n n n n m m mn n m j Z c x c x c x a x a x a x b a x a x a x b a x a x a x b x j n =++++++≤=≥??+++≤=≥????+++≤=≥?≥=??或或或11max(min)(,)1,2,,0,1,2,,n j j j n ij j i j j Z c x a x b i n x j n ===?≤=≥=???≥=?∑∑ 或

线性规划模型在企业生产计划中的应用

诚信声明 我声明,所呈交的毕业论文是本人在老师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我查证,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,我承诺,论文中的所有内容均真实、可信。 毕业论文作者签名:签名日期:年月日

摘要:在企业生产过程中,生产资源的分配直接影响到企业的经济效益。因此,企业在制定生产计划时,人力物力和时间等资源的优化配制是首要面对的关键问题,而建立线性规划模型则是目前解决该问题的有效方法之一。本文旨在针对上述有限资源条件的约束下,通过建立相应的线性规划模型来制定生产计划以实现企业资源最优化、利益最大化,同时利用LINGO 11.0软件求解线性规划模型并分析在某些资源变动时对该模型所产生的影响并寻求最优生产方案。 关键词:企业生产计划;线性规划;数学模型;LINGO 11.0

Abstract:In the enterprise production process, the allocation of production resources directly affects the economic efficiency of enterprises. Therefore, enterprises in the development of production plan, formulated to optimize the resources of manpower and time is the key problem of face. And to establish the linear programming model is one of the effective ways to solve the problem. This paper aimed at the limited resource constraints, by establishing linear programming model corresponding to make production plan in order to realize the maximization of enterprise resource optimization, interest, and using LINGO11.0 software to solve the linear programming model and analysis the influence on the model in some resource changes and seek the optimal production plan. Key words:Production plan;Linear programming;Mathematical model; LINGO 11.0 目录

第三章线性规划

第三章 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)2134max 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 1 min (3) ∑==≤n j i j ij m i b x a 1 ,,2,1 s.t. (4) 可行解 满足约束条件(4)的解),,,(21n x x x x =,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。 可行域 所有可行解构成的集合称为问题的可行域,记为R 。 1.3 线性规划的图解法

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