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$number{01}运筹学线性规划习题解析

目录线性规划基本概念与模型单纯形法原理与步骤详解对偶理论与灵敏度分析应用运输问题求解技巧与实例演练整数规划问题分类及求解方法探讨线性规划软件工具使用指南习题解答与案例分析

01线性规划基本概念与模型

线性规划定义及特点01线性规划是一种数学优化方法，用于求解一组线性不等式或等式约束下的线性目标函数的最优解。02线性规划的特点是目标函数和约束条件均为线性函数，且可行域为凸集。03线性规划问题广泛存在于经济管理、工程技术、交通运输等领域。

列出约束条件构建目标函数确定决策变量线性规划数学模型构建根据实际问题，选择适当的决策变量，用数学符号表示。分析实际问题中的限制条件，列出所有线性等式或不等式约束。根据决策变量的经济意义，构建目标函数，并确定其优化方向。

资源分配问题在资源有限的情况下，通过线性规划合理分配资源，达到最优效果。生产计划问题通过线性规划优化生产计划，使得成本最小化或利润最大化。运输问题解决多个产地和销地之间的物资调运问题，使得总运费最小。投资组合问题通过线性规划优化投资组合，实现风险最小化和收益最大化的目标。实际问题中线性规划应用

02单纯形法原理与步骤详解

单纯形法是一种求解线性规划问题的有效算法；其基本原理是通过不断迭代，逐步将非基变量引入基变量中，从而改进目标函数值；在每次迭代中，选择一个合适的非基变量进行换入，同时选择一个合适的基变量进行换出，以保证新的基可行解比原基可行解更优。单纯形法基本原理介绍

初始可行基寻找方法论述初始可行基的寻找是单纯形法求解线性规划问题的第一步；通常采用两阶段法或大M法来构造初始可行基；两阶段法是通过引入人工变量，将原问题转化为一个等价的线性规划问题，然后求解该等价问题得到初始可行基；大M法则是通过在目标函数中引入一个足够大的常数M，将原问题转化为一个无约束的线性规划问题，然后求解该无约束问题得到初始可行基。

迭代过程是单纯形法的核心部分，通过不断换入和换出变量来改进目标函数值；在每次迭代中，需要计算检验数并选择合适的换入和换出变量；检验数的计算通常采用单纯形表进行，通过比较检验数的大小来确定换入和换出变量；当所有非基变量的检验数均大于等于0时，当前基可行解即为最优解；否则，继续迭代直到找到最优解为止代过程及最优解判定

03对偶理论与灵敏度分析应用

对偶问题定义对偶性质弱对偶定理对偶问题概念及性质阐述在原线性规划问题的基础上，通过变换目标和约束条件，构造出一个新的线性规划问题，即为对偶问题。原问题和对偶问题之间存在一系列对应关系，如目标函数值相等、一个问题的约束条件对应另一个问题的变量等。对于任何可行解，原问题的目标函数值总是大于等于对偶问题的目标函数值。

初始化迭代过程检验数计算对偶单纯形法求解过程展示给定原问题的初始基可行解，构造对应的对偶问题。在迭代过程中，需要计算检验数以判断当前基可行解是否最优。通过对偶单纯形法的迭代过程，不断更新对偶问题的基可行解，直至达到最优解。

参数变化分析影子价格计算逐步调整法范围分析灵敏度分析方法和步骤根据参数变化的情况，逐步调整原问题的约束条件或目标函数，观察最优解的变化趋势。确定参数在一定范围内变化时，最优解保持不变的范围。当原问题中的某些参数发生变化时，分析这些变化对最优解的影响。通过计算影子价格，了解资源在最优解下的边际价值。

04运输问题求解技巧与实例演练

运输问题特点和数学模型建立特点概述运输问题是一类特殊的线性规划问题，具有特殊的结构，如产销平衡、运费固定等。其目标是最小化或最大化运输成本。数学模型建立根据实际问题，确定决策变量（运输量），列出目标函数（总运输成本），并给出约束条件（产量、销量限制等）。通过数学模型，可以将实际问题抽象化，便于求解。

123表上作业法求解运输问题过程演示最优解判断与获取当所有产销地的位势都满足一定条件时（如闭回路法则），可以判断当前方案是否为最优解。如果达到最优解，则停止调整；否则继续迭代优化。初始方案制定根据产销地的供需情况和单位运费，制定一个初始的运输方案。该方案可能不是最优解，但为后续优化提供基础。位势计算与调整通过计算各产销地的位势（即单位运费的差值），找出可以优化的运输路线。根据位势调整运输量，逐步降低总运输成本。

运输问题可以变形为多种类型的问题，如转运问题、多目标运输问题等。这些变形问题在结构上与基本运输问题相似，但具有更复杂的约束条件和目标函数。变形问题运输问题的求解方法不仅适用于物流领域，还可以扩展到其他领域，如生产计划、资源分配等。通过灵活运用运输问题的求解技巧，可以解决更多实际问题。扩展应用运输问题变形和扩展应用

05整数规划问题分类及求解方法探讨

整数规划特点纯整数规划混合整数规划整数规划问题类型和特点概述可行域