运筹学大M法学习.pptx

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1、例第1页/共16页解:引入松弛变量x4、剩余变量x5,将数学模型标准化第2页/共16页观察约束条件系数矩阵AA矩阵不存在完全单位向量组。应人工地构建一个完全单位向量组。第3页/共16页人为增加两列相当于又加入两个变量 x6、x7第4页/共16页调整后的A矩阵还原成约束条件为:由于加入的两个变量只起辅助计算的作用,不能影响目标函数和约束条件,因此它的取值只能是0。第5页/共16页大M法的原理 引入一个非常大的正数M,用来制约人工变量的取值,并使目标函数变为:这样,如果计算结果xt0,那么由于M是一个非常大的正数,可以使得F0,也就是使F无法达到最大值。所以,M也被称为罚金系数,这种方法称为大M法

2、。第6页/共16页例:加入人工变量x6,x7后,原模型变为:第7页/共16页用单纯形法求解此时,各系数矩阵、向量为:第8页/共16页段段Cj03-1-100-M-MQi注注基基bP1P2P3P4P5P6P710 x4111-21100011-Mx63-4120-1103/2-Mx71-20(1)00011Cj-Zj4M-6M+3M-13M-10-M0020 x4103-20100-1-Mx610(1)00-11-21-1x31-2010001Cj-ZjM+11M-100-M0-3M+130 x412(3)001-2 2-5-1x210100-11-2-1x31-2010001Cj-Zj2100

3、0-1-M+1-M-143x141001/3-2/32/3-5/3-1x210100-11-2-1x390012/3-4/34/3-7/3Cj-Zj-2000-1/3-1/3-M+1/3-M+2/3第9页/共16页结论 cj-zj均为非正数 得到最优解和最优值。x1=4,x2=1,x3=9,x4=x5=x6=x7=0,minF=-maxF=-2 第10页/共16页例2:用大M法求解第11页/共16页大M法引入人工变量x5,x6,x7,将原问题化为 第12页/共16页段段Cj0-2-111-M-M-MQi注注基基bP1P2P3P4P5P6P71-Mx52(1)-12-11002-Mx6621-3

4、10103-Mx7711110017Cj-Zj15M4M-2M-11M+10002-2x121-12-100-Mx6203-7(3)102/3-Mx7502-12015/2Cj-Zj7M+405M-3-8M+55M-1003-2x18/310-1/3001x42/301-7/310-Mx711/300(11/3)01Cj-Zj11/3M+14/30-211/3M+7/3004-2x1310001x43010(1)1x310010Cj-Zj20-200第13页/共16页特殊情况特殊情况1、无可行解无可行解:线性规划最优解中存在人工变量大于零,则此线性规划无可行解;2、无界解无界解:在求目标函数最

5、大值的问题中,在某次迭代的单纯形表中,如果存在着一个不满足符号条件的检验数,并且该列的系数向量的每个元素都小于或等于零,则此线性规划问题无界。3、无穷多最优解无穷多最优解:对于某个最优的基本可行解,如果存在某个非基变量的检验数为零,则此线性规划问题有无穷多最优解;4、退化退化:在单纯形法计算过程中,基变量有时存在两个以上相同的最小比值,这样在下一次迭代中就有一个或几个基变量等于零,这称之为退化。退化易产生循环迭代,为避免循环,遵守以下两条原则:在所有检验数小于零的非基变量中,选一个下标最小的作为调入变量;在存在两个以上最小比值时,选一个下标最小的作为调出变量。第14页/共16页练习题第15页/共16页感谢您的观看!第16页/共16页

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