线性规划问题计算机求解方法探究

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1、线性规划问题计算机求解方法探究  摘要:单纯形法是求解线性规划问题的一般方法,然而手工采用单纯形法求解线性规划问题时,计算量大、复杂、容易出错。借助计算机求解可以大大减轻计算者的工作量,并且快速准确地得到线性规划问题的解。研究了线性规划问题的计算机求解方法,分别给出了Matlab、Lingo、Excel求解线性规划问题的方法。关键词:线性规划问题;计算机求解;Matlab;Lingo;Excel中图分类号:TP301文献标识码:A文章编号:16727800(2012)0090025020引言线性规划问题是运筹学的一个重要的分支。对于有两个决策变量的线性规划

2、问题,可采用图解法进行求解,较为简单。当决策变量为3个及以上,手工求解线性规划问题时,需要采用单纯形法。下面给出某线性规划问题方程:6该线性规划问题若采用单纯形法手工求解,计算量大且容易出错。随着计算机技术快速发展及普遍使用,采用计算机来求解线性规划问题,可以大大减少计算量,快速准确地得到问题的解。本文以该线性规划问题为例,分别给出Matalab、Lingo、Excel求解线性规划问题的方法。2线性规划问题的MATALAB求解线性规划问题的数学描述为:记号s.t.是英文subjectto的缩写,表示满足后面的关系。约束条件还可以进一步细化为等式约束Aeq=

3、Beq,线性不等式约束AX≤B,x变量的上界向量xmax和下界xmin,使得xmin≤x≤xmax。在Matlab最优化工具箱中提供了求解线性规划问题的Linprog函数,该函数的调用格式为:3用LINDO/LINGO求线性规划问题Lindo和Lingo是美国Lindo系统公司开发的一套专门用于求解最优化问题的软件包。Lindo(LinearInteractiveandDiscreteOptimizer),即交互式的线性和离散优化求解器。主要用于解线性规划、二次规划。Lingo(LinearInteractiveandGeneralOptimizer)即“

4、交互式的线性和通用优化求解器”,可以用于求解线性规划、整数规划(包括0-1整数规划)。Lingo除了具有Lindo的全部功能外,还可以用于求解非线性规划,它不仅方便灵活,而且执行速度非常快。6一般使用Lingo求解运筹学问题可以按照以下两个步骤来完成:①根据实际问题建立数学模型;②根据该数学模型,利用Lingo来求解模型。根据Lingo软件,将数学模型转译为计算机语言,借助计算机来进行求解。首先,应用Lingo来求解式(1)所示的线性规划模型,只需要在Lingo窗口中输入以下信息即可:然后,按运行按钮,得到模型最优解,X=(0,1,0,5)T,maxz=1

5、7。在利用Lingo求解线性规划时,如自变量都为非负的话,在Lingo中输入的信息和模型基本相同;如自变量为自由变量,可以使用函数@free来把系统默认的非负变量定义为自由变量。4用EXCEL求线性规划问题利用单纯形法手工计算线性规划问题是很麻烦的。可以利用Office软件中的Excel工作表来求解线性规划问题。用Excel工作表求解线性规划问题,首先需要设计一个工作表,然后将线性规划问题中的有关数据填入该表中。可按下列步骤来设计所需的工作:(1)确定目标函数系数存放单元格,并将目标函数系数输入到这些单元格中。(2)确定决策变量存放单元格,并任意输入一组数

6、据(决策变量输入为4个1)。(3)确定约束条件中左端项系数(ZDX)存放单元格,并输入ZDX。6(4)在约束条件左端项系数(ZDX)存放单元格右边的单元格中输入约束条件左端项的计算公式,计算出约束条件左端项对应于目前决策变量的函数值。(5)在步骤(4)的数据右边输入约束条件中右端项(即常数项,用B表示)。(6)确定目标函数值存放单元格,在该单元格中输入目标函数值的计算公式。如式(1)所示的线性规划问题,按照上述步骤建立线性规划问题的Excel表。Excel表中:F\-4=B\-4*B\-2+C\-4*C\-2+D\-4*D\-2+E\-4*E\-2;F\-

7、5=B\-5*B\-2+C\-5*C\-2+D\-5*D\-2+E\-5*E\-2;F\-6=B\-6*B\-2+C\-6*C\-2+D\-6*D\-2+E\-6*E\-2;C\-7=B\-2*B\-1+C\-2*C\-1+D\-2*D\-1+E\-2*E\-1。建立了Excel工作表后,就可以利用其中的规划求解功能求解相应的线性规划问题了。求解步骤如下:(1)单击“工具”菜单中的“规划求解”命令。如果没有“规划求解”命令,可通过“加载宏”来添加规划求解功能。(2)弹出“规划求解参数”对话框,在其中输入参数。置目标单元格文本框中输入目标单元格;“等于”框架

8、中选中“最大值/最小值”单选按钮。6(3)设置可变单元格区域,按C

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