线性规划问题

遇到一个线性规划问题,该如何解决呢?
1. 确定决策变量。
2. 确定目标函数。
3. 找出约束条件。
4. 求最优解。

一般线性规划问题可以表示为如下形式。

公式1

约束条件为:

公式2

  • 变量满足约束条件的一组值成为线性规划问题的一个可行解。
  • 所有可行解构成的集合成为线性规划的可行区域。
  • 使目标函数取得极值的可行解称为最优解。
  • 在最优解处目标函数的值成最优值

线性规划解的情况:
- 有唯一最优解。
- 有无数多个最优解。
- 没有最优解。

线性规划的标准型

标准型如下:

公式3

四个要求:

  1. 目标函数为最大值(即为max);
  2. 约束条件常数项bi>=0;
  3. 约束条件全部为等式约束;
  4. 决策变量xi非负约束。

线性规划标准型转化方法:

  1. 一般线性规划行驶中目标函数如果求最小值,那么令z'=-z,得到最优解后,加负号即可。
  2. 右端常数项小于零时,则不等式两边同乘-1,将其变成大于零;同时改变不等号的方向,保证恒等变形。
  3. 约束条件为大于与等于约束条件时,则在不等式左侧减去一个新的非负变量将不等式约束改为等式约束。例如2x1-3x2≥10,修改为:2x1-3x2-x3=10,x3>0。
  4. 约束条件为小于等于约束时,则在不等式左侧加去一个新的非负变量将不等式约束改为等式约束。
  5. 无约束的决策变量x,即可正可负的变量,则引入两个新的非负变量x'和x'',令x-x'-x'',其中x'≥0,x''≥0,将x带入线性规划模型。例如:2x1-3x2+x3=10,x3无约束,则可以修改为:x3=x4-x5,x4>0,x5>0,带入方程得到2x1-3x2+x4-x5=10,x4>0,x5>0
    注意:引入的新的非负变量称为松弛变量

单纯形算法图解

基本概念:
- 基本变量:每个约束条件中的系数为正,且只出现在一个约束条件中的变量。
- 非基本变量:除基本变量以外的变量。
- 基本可行解:满足标准形式约束条件的可行解称为基本可行解。
- 检验数:目标函数中非基本变量的技术。

基本定理:
- 最优解判别定理:若目标函数中关于非基本变量的所有系数小于等于0,则当前基本可行解就是最优解。
- 无穷多最优解判别定理:若目标函数中关于费基本变量的所有检验数小于等于0,同时存在某个非基本变量的检验数等于0,则线性规划问题有无穷多个最优解。
- 无界解定理:如果某个检验数cj大于0,而cj所对应的列向量的各分量a1j,a2j,...,amj都小于等于0,则该线性规划问题有无界解。

约束标准型线性规划问题单纯形算法步骤如下:

  1. 建立初始单纯形表。找出基本变量和非基本变量,将目标函数由非基本变量表示,建立初始单纯形表。注意:如果目标函数含有基本变量,要通过约束条件方程转换为非基本变量。 还要注意:基本变量的系数要转化为1 ,否则不能按照下面的计算方法。基本变量做行,非基本变量做列,检验数放第一行,常数项放低1列,约束条件中非基本变量的系数作为值,构造初始单纯形表。如下所示:
    约束条件
bx2x3x4
c0-13-2
x173-12
x512-240
x610-438
  1. 判断是否得到最优解。判别并检查目标函数的所有系数。
    • 如果所有的cj<=0,则已经获得最优解,算法结束。
    • 若在检验数cj中,有些为正数,但其中某一正的检验数所对应的列向量的各分量均小于等于0,则线性规划问题无界,算法结束。
    • 若在检验数cj中,有些为正数且它们对应的列向量中有正的分量,则转到第3步。
  2. 选入基变量。选取所有正检验数中最大的一个,记为ce,其对应的非基本变量为xe,称为入基变量,xe对应的列向量[a1e,a2e,...,ame]T为入基列。在本例中,x3为入基变量,x3对应的列向量为入基列,如下所示。

bx2x3x4
c0-13-2
x173-12
x512-240
x610-438
  1. 选离基变量、选取“常数列元素/入基列元素”正比值最小者,所对应的基本变量xk为离基变量。xk对应的行向量为离基行。在本例中,x5为离基变量,对应的行向量为离基行。
  2. 换基变换。在单纯形表上将入基变量和离基变量互换位置,即在本例中将x3和x5交换位置,换基变换后如下所示。
bx2x5x4
c0-13-2
x173-12
x312-240
x610-438
  1. 计算新的单纯形表。按照下面的方法计算新的单纯形表,然后转第2步。4个特殊位置如下:
    • 入基列:-原值/交叉位值(不包括交叉位)。
    • 离基行=原值/交叉位值(不包括交叉位)
    • 交叉位=原值取倒数。
    • c0:原值+同行入基列元素*同列离基行元素/交叉位值。
    • 一般位置元素=原值-同行入基列元素*同列离基行元素/交叉位值。
bx2x5x4
c90.5-0.75-2
x1102.50.252
x33-0.50.250
x61-2.5-0.758
  1. 判断是否得到最优解,若没有继续第3~6步,直到找到最优解或判定无界解停止。在本例中,再次选定基列变量x2和离基变量x1,将他们互换位置,重新计算单纯形表,得到下面的表。
bx1x5x4
c11-0.2-0.8-2.4
x240.40.10.8
x350.20.30.4
x6111-0.510

可以看出目标函数的检验数全部都小于0,得到最优解。c0就是我们要的最优值(11),而最优解是由基本变量对应的常数项组成的,即x2=4,x3=5,x6=11,非基本变量全部置零。以上算法获得的是max z',而本题要求是min z,所以答案是-11。

工厂最大效益——单纯形算法

题目描述

某食品加工厂有三个车间,第一车间用1个单位的原料N可以加工5个单位的产品A或者2个单位的产品B。产品A若直接出售,价格10元,如果第二车间继续加工,加工费5元,加工后售价19元,产品B直接出售16元,第三车间继续加工加工费4元,然后售价24元。原料N的单位购入价为5元,每工时工资为15元,第一车间加工一个单位N,需要0.05工时,第二个0.1工时,第三个0.08工时,每个月最多得到12000个N,工时最多为1000工时。如何生产,收益最大?

问题分析

假设变量:
x1:产品A的售出量。
x2:产品A在第二车间加工后售出量.
x3:产品B售出量。
x4:产品B在第三车间加工后售出量。
x5:第一车间所用原材料数量。

  • 第一车间所有原材料费和人工费为:5x5+0.05×15x5=5.75x5(下面计算盈利时,均已除去第一车间的材料和人工费)

  • A直接售出,盈利:10x1

  • A加工后售出,因为有额外加工费、人工费:5+0.1×15=6.5,售价-额外成本=19-6.5=12.5,盈利12.5x2
  • B直接售出,盈利16x3
  • B加工后售出,额外费用4+0.08×15=5.2,售价-成本=24-5.2=18.8,盈利18.8x4
  • 总盈利:z=10x1+12.5x2+16x3+18.8x4-5.75x5
  • 所以目标函数和约束条件如下:

约束条件

完美图解

转化为标准型,目标函数也重新表示:

约束条件

基本变量为:x1,x3,x6,x7
非基本变量:x2,x4,x5

建立单纯形表如下:

bx2x4x5
c02.52.876.25
x1010-5
x3001-2
x612000001
x710000.10.080.05

具体图解过程不再重述。

代码实现

全局变量如下:

代码内容如下:

复杂度分析

  1. 时间复杂度:在输入基本变量和非基本变量中用了n+m循环次数,在输入单纯形表时有nm此循环,打印最优解时有n+nm次的时间打印结果,在寻找入基列和离基行中,最坏情况下有O(n*m)次循环,在循环迭代中最坏情况需要2n迭代,则时间复杂度为O(2n)。
  2. 空间复杂度:O(1)。