整数线性规划及0-1规划.ppt

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1、典型的整数线性规划问题一、背包问题有一徒步旅行者要带一背包,设对背包的总重量限制为b千克,今有n种物品可供选择,已知第j种物品每件重量为aj千克,使用价值为cj,问旅行者应如何选取这些物品,使得总价值最大?整数线性规划及0-1规划令xj表示第j种物品的装入件数模型建立整数线性规划模型(IP)典型的整数线性规划问题二、投资问题今有一笔资金,设金额为b个单位,可以投资的发展项目有n个,要求对每个发展项目的的投资单位数必须是非负整数,且只考虑两种决策:要么投资,要么不投资,若对第j个发展项目投资,所花资金为a

2、j。已知对第j个发展项目每投资一单位可获利cj个单位,问如何投资才能使总利润最大?令xj表示对第j个发展项目的投资数量模型建立整数线性规划0-1模型(IP)如果生产某一类型汽车,则至少要生产80辆,那么最优的生产计划应作何改变?例1汽车厂生产计划汽车厂生产三种类型的汽车,已知各类型每辆车对钢材、劳动时间的需求,利润及工厂每月的现有量。小型中型大型现有量钢材(吨)1.535600劳动时间(小时)28025040060000利润(万元)234制订月生产计划,使工厂的利润最大。整数线性规划及0-1规划设每月生

3、产小、中、大型汽车的数量分别为x1,x2,x3汽车厂生产计划模型建立小型中型大型现有量钢材1.535600时间28025040060000利润234线性规划模型(LP)模型求解3)模型中增加条件:x1,x2,x3均为整数,重新求解。OBJECTIVEFUNCTIONVALUE1)632.2581VARIABLEVALUEREDUCEDCOSTX164.5161290.000000X2167.7419280.000000X30.0000000.946237ROWSLACKORSURPLUSDUALPRIC

4、ES2)0.0000000.7311833)0.0000000.003226结果为小数,怎么办?1)舍去小数:取x1=64,x2=167,算出目标函数值z=629,与LP最优值632.2581相差不大。2)试探:如取x1=65,x2=167;x1=64,x2=168等,计算函数值z,通过比较可能得到更优的解。但必须检验它们是否满足约束条件。为什么?IP可用LINDO直接求解整数规划(IntegerProgramming,简记IP)“gin3”表示“前3个变量为整数”,等价于:ginx1ginx2ginx

5、3IP的最优解x1=64,x2=168,x3=0,最优值z=632max2x1+3x2+4x3st1.5x1+3x2+5x3<600280x1+250x2+400x3<60000endgin3OBJECTIVEFUNCTIONVALUE1)632.0000VARIABLEVALUEREDUCEDCOSTX164.000000-2.000000X2168.000000-3.000000X30.000000-4.000000模型求解IP结果输出其中3个子模型应去掉,然后逐一求解,比较目标函数值,再加上整数约

6、束,得最优解:方法1:分解为8个LP子模型汽车厂生产计划若生产某类汽车,则至少生产80辆,求生产计划。x1,x2,,x3=0或80x1=80,x2=150,x3=0,最优值z=610LINDO中对0-1变量的限定:inty1inty2inty3方法2:引入0-1变量,化为整数规划M为大的正数,可取1000OBJECTIVEFUNCTIONVALUE1)610.0000VARIABLEVALUEREDUCEDCOSTX180.000000-2.000000X2150.000000-3.000000

7、X30.000000-4.000000Y11.0000000.000000Y21.0000000.000000Y30.0000000.000000若生产某类汽车,则至少生产80辆,求生产计划。x1=0或80x2=0或80x3=0或80最优解同前NLP虽然可用现成的数学软件求解(如LINGO,MATLAB),但是其结果常依赖于初值的选择。方法3:化为非线性规划非线性规划(Non-LinearProgramming,简记NLP)实践表明,本例仅当初值非常接近上面方法算出的最优解时,才能得到正确的结果。

8、若生产某类汽车,则至少生产80辆,求生产计划。x1=0或80x2=0或80x3=0或80丁的蛙泳成绩退步到1’15”2;戊的自由泳成绩进步到57”5,组成接力队的方案是否应该调整?如何选拔队员组成4100米混合泳接力队?例2混合泳接力队的选拔甲乙丙丁戊蝶泳1’06”857”21’18”1’10”1’07”4仰泳1’15”61’06”1’07”81’14”21’11”蛙泳1’27”1’06”41’24”61’09”61’23”8自由泳

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