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1、线性规划数学建模与数学实验西安交通大学理学院实验目的实验内容2、掌握用数学软件包求解线性规划问题。1、了解线性规划的基本内容，学会根据实际问题建立线性规划模型，求解线性极值问题。*2、线性规划的基本算法。5、实验作业。3、用数学软件包求解线性规划问题。1、两个引例。4、建模案例：投资的收益与风险问题一：任务分配问题：某车间有甲、乙两台机床，可用于加工三种工件。假定这两台车床的可用台时数分别为800和900，三种工件的数量分别为400、600和500，且已知用三种不同车床加工单位数量不同工件所需的
2、台时数和加工费用如下表。问怎样分配车床的加工任务，才能既满足加工工件的要求，又使加工费用最低？两个引例解设在甲车床上加工工件1、2、3的数量分别为x1、x2、x3，在乙车床上加工工件1、2、3的数量分别为x4、x5、x6。可建立以下线性规划模型：解答问题二：某厂每日8小时的产量不低于1800件。为了进行质量控制，计划聘请两种不同水平的检验员。一级检验员的标准为：速度25件/小时，正确率98%，计时工资4元/小时；二级检验员的标准为：速度15小时/件，正确率95%，计时工资3元/小时。检验员每错检
3、一次，工厂要损失2元。为使总检验费用最省，该工厂应聘一级、二级检验员各几名？解设需要一级和二级检验员的人数分别为x1、x2人,则应付检验员的工资为：因检验员错检而造成的损失为：故目标函数为：约束条件为：线性规划模型：解答返回实验目的本实验通过具体问题介绍线性规划的一些基本概念和性质；掌握线性规划问题的图解法、软件解法以及当线性规划问题规模较小，并且存在最优解时的理论解法。实验内容线性规划(LinearProgramming)是运筹学的一个重要分支，在科学实践中有着广泛的应用，不仅许多实际课题属于
4、线性规划问题，而且运筹学其它分支中的一些问题也可转化为线性规划问题来计算，因此，线性规划在最优化学科中占有重要地位。本实验通过具体问题介绍线性规划的一些基本概念和性质，给出求解线性规划问题的图解法和软件解法以及当线性规划问题规模较小，并且存在最优解时的理论解法。什么是优化问题？建立优化问题的数学模型，首先要确定问题的变量，优化方法的优劣：1、收敛性2、收敛速度3、占用内存？建立数学模型某厂生产甲乙两种口味的饮料，每百箱甲饮料需用原料6千克，工人10名，可获利10万元；每百箱乙饮料需用原料5千克，
5、工人20名，可获利9万元，今工厂共有原料60千克，工人150名，又由于其它条件所限甲饮料产量不能超过8百箱，问如何安排生产计划，即两种饮料各生产多少使获利最大?解例生产计划问题在可行域中对于每一个固定的值z，使目标函数f(x)=z的点构成的直线称为目标函数等值线，根据z的不同取值得到一族平行等值直线。将目标函数等值线自坐标原点开始向上（下）平移，与可行域的最后一个交点就是最优解，并求解最优解坐标及最优值。线性规划—图解法可行域最优点线性规划图解法可行域最优点例线性规划图解法线性规划的标准形式：用
6、单纯法求解时，常将标准形式化为：2.线性规划的基本算法——单纯形法线性规划的基本算法——单纯形法作如下变形：引入松弛变量x3,x4,x5,将不等式化为等式,即单纯形标准形:显然A的秩ran(A)=3,任取3个线性无关的列向量,如P3P4P5称为一组基,记为B.其余列向量称为非基,记为N.于是f=cBxB+cNxN,Ax=BxB+NxN=b,则xB=B-1b-B-1NxN,f=cBB-1b+(cN–cBB-1N)xN若可行基进一步满足:cN–cBB-1N≥0,即:cBB-1N-cN≤0则对一切可行
7、解x,必有f(x)≥cBB-1b,此时称基可行解x=(B-1b,0)T为最优解.3.最优解的存在性定理将A的列向量重排次序成A=(B,N),相应x=(xB,xN)T,c=(cB,cN)基对应的变量xB称为基变量,非基对应的变量xN称为非基变量.定理1如果线性规划(1)有可行解，那么一定有基可行解.定理2如果线性规划(1)有最优解，那么一定存在一个基可行解是最优解.4.基可行解是最优解的判定准则因为f=cBB-1b+(cN–cBB-1N)xN，即f-0•xB+(cBB-1N-cN)xN=cBB-1
8、b5.基可行解的改进改进方法：返回用MATLAB优化工具箱解线性规划minz=cX1、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：若没有不等式：存在，则令A=[]，b=[].3、模型：minz=cXVLB≤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]若没有等式约束:,则令Aeq=[],
