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《运筹学》课程教学资源(PPT课件讲稿)第一章 线性规划(1.4)线性规划的应用(实战篇)

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1.4 线性规划的应用

、使用疯世视州方处实除向题 必须具各的条悴!缝模条件): 1优化条件一问题的目标有极大化或极 小化的要求,而且能用决策变量的线性 函数来表示。 2)选择条件—有多种可供选择的可行方 案,以便从中选取最优方案

一、使用线性规划方法处理实际问题 必须具备的条件(建模条件): 1)优化条件---问题的目标有极大化或极 小化的要求,而且能用决策变量的线性 函数来表示。 2)选择条件---有多种可供选择的可行方 案,以便从中选取最优方案

3)限制条件一达到目标的条件是有一定限 制的(比如,资源的供应量有限度等) 而且这些限制可以用决策变量的线性等 式或线性不等式表示出来。 此外,描述问题的决策变量相互之 间应有一定的联系,有可能建立数学关 系,即这些变量之间是内部相关的

3)限制条件---达到目标的条件是有一定限 制的(比如,资源的供应量有限度等), 而且这些限制可以用决策变量的线性等 式或线性不等式表示出来。 此外,描述问题的决策变量相互之 间应有一定的联系,有可能建立数学关 系,即这些变量之间是内部相关的

二、建媒当腺: 第一步:设置要求解的决策变量。决策变量 选取得当,不仅能顺利地建立模型而且能方便 地求解,否则很可能事倍功半。 第二步:找出所有的限制,即约束条件,并 用决策变量的线性方程或线性不等式来表示。 当限制条件多,背景比较复杂时,可以采用图 示或表格形式列出所有的已知数据和信息,以 避免“遗漏”或“重复”所造成的错误

二、建模步骤:  第一步:设置要求解的决策变量。决策变量 选取得当,不仅能顺利地建立模型而且能方便 地求解,否则很可能事倍功半。  第二步:找出所有的限制,即约束条件,并 用决策变量的线性方程或线性不等式来表示。 当限制条件多,背景比较复杂时,可以采用图 示或表格形式列出所有的已知数据和信息,以 避免“遗漏”或“重复”所造成的错误

第三步:明确目标要求,并用决策变量 的线性函数来表示,确定对函数是取极大 还是取极小的要求。 决策变量的非负要求可以根据问题的 实际意义加以确定。 讨论:这三步的顺序可以颠倒吗? 为什麼?

 第三步:明确目标要求,并用决策变量 的线性函数来表示,确定对函数是取极大 还是取极小的要求。 决策变量的非负要求可以根据问题的 实际意义加以确定。 讨论:这三步的顺序可以颠倒吗? 为什麽?

、经济管理领域中 几类舆型的LP向题 经济管理领域中有大量的实际问题可以归结 为线性规划问题来研究,这些问题背景不同, 表现各异,但数学模型却有着完全相同的形式。 尽可能多地掌握一些典型的模型不仅有 助于深刻理解线性规划本身的理论和方法,而 且有利于灵活地处理千差万别的实际问题,提 高解决实际问题的能力

三、 经济管理领域中 几类典型的LP问题 经济管理领域中有大量的实际问题可以归结 为线性规划问题来研究,这些问题背景不同, 表现各异,但数学模型却有着完全相同的形式。 尽可能多地掌握一些典型的模型不仅有 助于深刻理解线性规划本身的理论和方法,而 且有利于灵活地处理千差万别的实际问题,提 高解决实际问题的能力

(一)生产组织与计划问题 1.产品计划问题 2.产品配套问题

(一) 生产组织与计划问题 1. 产品计划问题 2. 产品配套问题

1、产品计划问题 问题的一般提法:用若干种原材 料(资源)生产某几种产品,原材 料(或资源)供应有一定限制,要 求制定一个产品生产计划,使其在 定数量的资源限制条件下能得到 最大的收益

1、产品计划问题 问题的一般提法:用若干种原材 料(资源)生产某几种产品,原材 料(或资源)供应有一定限制,要 求制定一个产品生产计划,使其在 一定数量的资源限制条件下能得到 最大的收益

如果用B,B2,…,Bn种资源 生产4,A2,…L种产品 单位产品所需资源数(如原材料、人 力、时间等)、所得利润及可供应的资源 总量已知,如表所示,问应如何组织生产 才能使利润最大?

如果用 , 单位产品所需资源数(如原材料、人 力、时间等)、所得利润及可供应的资源 总量已知,如表所示,问应如何组织生产 才能使利润最大? 生产A1 ,A2 ,An 种产品 B1 ,B2 ,  ,Bm 种资源

产品计划问题有关信息表 单位 产品 品 、所需 可供应资源 资源 资源 B 1 12 a2n mn 单位产品所得利润

产品计划问题有关信息表 单位 产 产品 品 所需 资源 资源 A1 A2  An 可 供 应 资 源 Bm B B  2 1 m m m n n n a a a a a a a a a        1 2 2 1 2 1 2 1 1 1 2 1 mb b b  2 1 单位产品所得利润 n c c  c 1 2

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