整数线性规划.ppt

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1、第5章整数线性规划第1节整数线性规划问题的提出第2节分支定界解法第3节割平面解法第4节0-1型整数线性规划第5节指派问题第1节整数线性规划问题的提出在前面讨论的线性规划问题中，有些最优解可能是分数或小数，但对于某些具体问题，常有要求解答必须是整数的情形(称为整数解)。例如，所求解是机器的台数、完成工作的人数或装货的车数等，分数或小数的解答就不合要求。为了满足整数解的要求，初看起来，似乎只要把已得到的带有分数或小数的解经过“舍入化整”就可以了。但这常常是不行的，因为化整后不见得是可行解；或虽是可行解，但不一定是最优解。因此，对求最优整数解的问题，有必要另行研究。我们

2、称这样的问题为整数线性规划(integerlinearprogramming)，简称ILP，整数线性规划是最近几十年来发展起来的规划论中的一个分支。整数线性规划中如果所有的变数都限制为(非负)整数，就称为纯整数线性规划(pureintegerlinearprogramming)或称为全整数线性规划(allintegerlinearprogramming)；如果仅一部分变数限制为整数，则称为混合整数计划(mixedintegerlinearprogramming)。整数线性规划的一种特殊情形是0-1规划，它的变数取值仅限于0或1。本章最后讲到的指派问题就是一个0-1

3、规划问题。现举例说明用前述单纯形法求得的解不能保证是整数最优解。例1某厂拟用集装箱托运甲乙两种货物，每箱的体积、重量、可获利润以及托运所受限制如表5-1所示。问两种货物各托运多少箱，可使获得利润为最大?表5-1现在我们解这个问题，设x1，x2分别为甲、乙两种货物的托运箱数(当然都是非负整数)。这是一个(纯)整数线性规划问题，用数学式可表示为：maxz=20x1+10x2①5x1+4x2≤24②2x1+5x2≤13③(5.1)x1，x2≥0④x1，x2整数⑤它和线性规划问题的区别仅在于最后的条件⑤。现在我们暂不考虑这一条件，即解①～④(以后我们称这样的问题为与原问题

4、相应的线性规划问题)，很容易求得最优解为:x1=4.8，x2=0，maxz=96但x1是托运甲种货物的箱数，现在它不是整数，所以不合条件⑤的要求。是不是可以把所得的非整数的最优解经过“化整”就可得到合于条件⑤的整数最优解呢?如将(x1=4.8，x2=0)凑整为(x1=5，x2=0)，这样就破坏了条件②(关于体积的限制)，因而它不是可行解；如将(x1=4.8，x2=0)舍去尾数0.8，变为(x1=4，x2=0)，这当然满足各约束条件，因而是可行解，但不是最优解，因为当x1=4，x2=0,时z=80.非整数的最优解在C(4.8，0)点达到。但当x1=4，x2=1(这也

5、是可行解)时，z=90。图中画(+)号的点表示可行的整数解。凑整的(5，0)点不在可行域内，而C点又不合于条件⑤。为了满足题中要求，表示目标函数的z的等值线必须向原点平行移动，直到第一次遇到带“+”号B点(x1=4，x2=1)为止。这样，z的等值线就由z=96变到z=90，它们的差值Δz=96-90=6表示利润的降低，这是由于变量的不可分性(装箱)所引起的。由上例看出，将其相应的线性规划的最优解“化整”来解原整数线性规划，虽是最容易想到的，但常常得不到整数线性规划的最优解，甚至根本不是可行解。因此有必要对整数线性规划的解法进行专门研究。第2节分支定界解法在求解整数

6、线性规划时，如果可行域是有界的，首先容易想到的方法就是穷举变量的所有可行的整数组合，就像在图5-1中画出所有“+”号的点那样，然后比较它们的目标函数值以定出最优解。对于小型的问题，变量数很少，可行的整数组合数也是很小时，这个方法是可行的，也是有效的。。在例1中，变量只有x1和x2由条件②，x1所能取的整数值为0、1、2、3、4共5个；由条件③，x2所能取的整数值为0、1、2共3个，它的组合(不都是可行的)数是3×5=15个，穷举法还是勉强可用的。对于大型的问题，可行的整数组合数是很大的。例如在本章第5节的指派问题(这也是整数线性规划)中，将n项任务指派n个人去完成

7、，不同的指派方案共有n!种，当n=10，这个数就超过300万；当n=20，这个数就超过2×1018，如果一一计算，就是用每秒百万次的计算机，也要几万年的功夫，很明显，解这样的题，穷举法是不可取的。所以我们的方法一般应是仅检查可行的整数组合的一部分，就能定出最优的整数解。分支定界解法(branchandboundmethod)就是其中的一个.分支定界法可用于解纯整数或混合的整数线性规划问题。在20世纪60年代初由LandDoig和Dakin等人提出。由于这方法灵活且便于用计算机求解，所以现在它已是解整数线性规划的重要方法。设有最大化的整数线性规划问题A，与它相应的线

8、性规划为问