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时间:2020-09-26
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1、第二章第2节线性规划问题的基本理论一、线性规划问题的标准化二、线性规划问题的解三、线性规划问题的几何意义一、线性规划问题的标准化一般形式目标函数:Max(Min)z=c1x1+c2x2+…+cnxn约束条件:a11x1+a12x2+…+a1nxn≤(=,≥)b1a21x1+a22x2+…+a2nxn≤(=,≥)b2…………am1x1+am2x2+…+amnxn≤(=,≥)bm决策变量:x1,x2,…,xn≥(≤)0标准形式目标函数:Maxz=c1x1+c2x2+…+cnxn约束条件:a11x1+a12x2+…+a1nxn=b1
2、a21x1+a22x2+…+a2nxn=b2…………am1x1+am2x2+…+amnxn=bm决策变量:bi≥0x1,x2,…,xn≥0一般型和标准型的区别可以看出,线性规划的标准形式有如下四个特点:目标最大化;约束为等式;决策变量均非负;右端项非负。对于各种非标准形式的线性规划问题,我们总可以通过以下变换,将其转化为标准形式:1、极小化目标函数的问题:设目标函数为Minf=c1x1+c2x2+…+cnxn(可以)令z=-f,则该极小化问题与下面的极大化问题有相同的最优解,即Maxz=-c1x1-c2x2-…-cnxn但必须
3、注意,尽管以上两个问题的最优解相同,但它们最优解的目标函数值却相差一个符号,即Minf=-Maxz2、约束条件不是等式的问题:设约束条件为ai1x1+ai2x2+…+ainxn≤bi可以引进一个新的变量s,使它等于约束右边与左边之差(一般称S为松弛变量)s=bi–(ai1x1+ai2x2+…+ainxn)显然,s也具有非负约束,即s≥0,这时新的约束条件成为ai1x1+ai2x2+…+ainxn+s=bi当约束条件为ai1x1+ai2x2+…+ainxn≥bi时,类似地令s=(ai1x1+ai2x2+…+ainxn)-bi显然
4、,s也具有非负约束,即s≥0,这时新的约束条件成为ai1x1+ai2x2+…+ainxn-s=bi称S为剩余变量。不等式情况下:当≤,引入松弛变量s当≥,引入剩余变量s松弛变量:需要补充的资源剩余变量:没有使用的资源如果原问题中有若干个非等式约束,则将其转化为标准形式时,必须对各个约束引进不同的松弛变量。3、右端项有负值的问题:在标准形式中,要求右端项必须每一个分量非负。当某一个右端项系数为负时,如bi<0,则把该等式约束两端同时乘以-1,得到:-ai1x1-ai2x2-…-ainxn=-bi。4、决策变量不定:当Xi<0,令
5、Xi`=-Xi,则Xi``>o当某一个变量xj没有非负约束时,可以令xj=xj’-xj”其中xj’≥0,xj”≥0即用两个非负变量之差来表示一个无符号限制的变量,当然xj的符号取决于xj’和xj”的大小。例:将以下线性规划问题转化为标准形式Minf=2x1-3x2+4x3s.t.3x1+4x2-5x3≤62x1+x3≥8x1+x2+x3=-9x1,x2,x3≥0解:首先,将目标函数转换成极大化:令z=-f=-2x1+3x2-4x3其次考虑约束,有2个不等式约束,引进松弛变量x4,和剩余变量x5≥0。第三个约束条件的右端值为负,
6、在等式两边同时乘-1。通过以上变换,可以得到以下标准形式的线性规划问题:Maxz=-2x1+3x2-4x3s.t.3x1+4x2-5x3+x4=62x1+x3-x5=8-x1-x2-x3=9x1,x2,x3,x4,x5≥0练习:P24习题3(1)和(2)作业:P24习题3(3)二、线性规划问题的解1、解的情况2、几个重要的解概念1、解的情况(1)存在有限最优解:a)唯一最优解b)无穷多个最优解(2)不存在最优解a)无有限最优解(无界解)b)无可行解(可行域空)判断题:线性规划问题无有限最优解的充要条件是可行域为空?2、几个重要
7、的解概念(1)可行解、可行域、最优解、最优值(2)基、基本解(3)基本可行解(基可行解)(4)可行基(1)可行解、可行域、最优解、最优值满足约束条件(1-2)、(1-3)式的解X=(x1,x2,…,xn)T,称为线性规划问题的可行解,其中使目标函数达到最大值的可行解称为最优解。由可行解组成的集合就是可行域(满足约束条件不等式所有点组成的集合),将最优解代目标函数得到的函数值就是最优值。例:Maxz=1500x1+2500x2s.t.3x1+2x2≤652x1+x2≤403x2≤75x1,x2≥0(2)基、基本解设B为A中的一个
8、基,令Ax=b,中所有的非基变量(n-m个)为0,得出的解x,称为是B的基本解。x1x2x3x4x5bi321006521010400300175P1P2P3P4P5A=(P1,P2,P3,P4,P5)B=(P1,P2,P3),基变量(x3x4x5)非基变量(x1x2),B的
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