目标规划的图解法ppt课件.ppt

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1、图解法同样适用两个变量的目标规划问题,但其操作简单,原理一目了然。同时,也有助于理解一般目标规划的求解原理和过程。图解法解题步骤如下:1、确定各约束条件的可行域,即将所有约束条件(包括目标约束和绝对约束,暂不考虑正负偏差变量)在坐标平面上表示出来;2、在目标约束所代表的边界线上,用箭头标出正、负偏差变量值增大的方向;§2求解目标规划问题的图解法3、求满足最高优先等级目标的解;4、转到下一个优先等级的目标,再不破坏所有较高优先等级目标的前提下,求出该优先等级目标的解;5、重复4,直到所有优先等级的目标

2、都已审查完毕为止;6、确定最优解和满意解。例一、用图解法求解目标规划问题012345678123456⑴⑵⑶Ax2x1BCB(0.6250,4.6875)C(0,5.2083),B、C线段上的所有点均是该问题的解(无穷多最优解)。例二、已知一个生产计划的线性规划模型为其中目标函数为总利润,x1,x2为产品A、B产量。现有下列目标:1、要求总利润必须超过2500元;2、考虑产品受市场影响,为避免积压,A、B的生产量不超过60件和100件;3、由于甲资源供应比较紧张,不要超过现有量140。试建立目标规划

3、模型,并用图解法求解。解:以产品A、B的单件利润比2.5:1为权系数,模型如下:0x20⑴x11401201008060402020406080100⑵⑶⑷ABCD结论:C(60,58.3)为所求的满意解。作图:检验:将上述结果带入模型,因==0;==0;=0,存在;=0,存在。所以,有下式:minZ=P3将x1=60,x2=58.3带入约束条件,得30×60+12×58.3=2499.6≈2500;2×60+58.3=178.3>140;1×60=601×58.3=58.3<100由上可知:若A、

4、B的计划产量为60件和58.3件时,所需甲资源数量将超过现有库存。在现有条件下,此解为非可行解。为此,企业必须采取措施降低A、B产品对甲资源的消耗量,由原来的100%降至78.5%(140÷178.3=0.785),才能使生产方案(60,58.3)成为可行方案。练习:用图解法求解下列目标规划问题⑴⑵⑶⑷CD结论:有无穷多最优解。C(2,4)D(10/3,10/3)Cjc1c2cn+2mCBXBbx1x2xn+2mcj1xj1bo1e11e12e1n+2mcj2xj2bo2e21e22e2n+2mcj

5、mxjmbomem1em2emn+2mσkjP1α1σ11σ12σ1n+2mP2α2σ21σ22σ2n+2mPKαKσm1σm2σmn+2m§2.2求解目标规划问题的单纯形法(一)、一般形式:1、建立初始单纯形表。一般假定初始解在原点,即以约束条件中的所有负偏差变量或松弛变量为初始基变量,按目标优先等级从左至右分别计算出各列的检验数,填入表的下半部。2、检验是否为满意解。判别准则如下:⑴.首先检查αk(k=1.2…K)是否全部为零?如果全部为零,则表示目标均已全部达到,获得满意解,停止计算转到第6步

6、;否则转入⑵。(二)、单纯形法的计算步骤⑵.如果某一个αk>0。说明第k个优先等级的目标尚未达到,必须检查Pk这一的检验数σkj(j=1.2…n+2m).若Pk这一行某些负检验数的同列上面(较高优先等级)没有正检验数,说明未得到满意解,应继续改进,转到第3步;若Pk这一行全部负检验数的同列上面(较高优先等级)都有正检验数,说明目标虽没达到,但已不能改进,故得满意解,转到第6步。3、确定进基变量。在Pk行,从那些上面没有正检验数的负检验数中,选绝对值最大者,对应的变量xs就是进基变量。若Pk行中有几个

7、相同的绝对值最大者,则依次比较它们各列下部的检验数,取其绝对值最大的负检验数的所在列的xs为进基变量。假如仍无法确定,则选最左边的变量(变量下标小者)为进基变量。4、确定出基变量其方法同线性规划,即依据最小比值法则故确定xr为出基变量,ers为主元素。若有几个相同的行可供选择时,选最上面那一行所对应得变量为xr。5、旋转变换(变量迭代)。以为主元素进行变换,得到新的单纯形表,获得一组新解,返回到第2步。6、对求得的解进行分析若计算结果满意,停止运算;若不满意,需修改模型,即调整目标优先等级和权系数,

8、或者改变目标值,重新进行第1步。例一、用单纯形法求解下列目标规划问题Cj00P1000000000000002.5P20P200000P30000CBXBbx1x2P1250030121-1000000014021001-100000601000001-1000100010000001-1σkjP1-2500-30-1201000000P2000000002.501P300000010000θ=min{2500/30,140/2,60/1}=60,故为换出变量。Cj0

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