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文档简介
1、漳州师范学院毕业论文文 献 综 述题 目: 线性规划在现实生活中的应用 姓 名: 宋巧玲 学 号: 070401113 系 别: 数学与信息科学 专 业: 数学与应用数学 年 级: 07级 指导教师: 吴晓霞 年 月 日文献综述一、 前言线性规划是运筹学的一个基本分支,它广泛应用现有的科学技术和数学方法,解决实际中的问题,帮助决策人员选择最优方针和决策。把线性规划的知识运用到企业中去,可以使企业适应市场激烈的竞争,及时、准确、科学的制定生产计划、投资计划、对资源进行合理配置。过去企业在制定计划,调整分配方面很困难,既要考虑生产成本,又要考虑获利水平,人工测算需要很长时间,不易做到机动灵活,运用
2、线性规划并配合计算机进行测算非常简便易行,几分钟就可以拿出最优方案,提高了企业决策的科学性和可靠性。其决策理论是建立在严格的理论基础之上,运用大量基础数据,经严格的数学运算得到的,从而在使企业能够在生产的各个环节中优化配置,提高了企业的效率,对企业是大有益处的。二、主体1、线性规划的发展法国数学家 J.- B.- J.傅里叶和 C.瓦莱普森分别于1832和1911年独立地提出线性规划的想法,但未引起注意。 1939年苏联数学家.康托罗维奇在生产组织与计划中的数学方法一书中提出线性规划问题,也未引起重视。 1947年美国数学家G.B.丹齐克提出线性规划的一般数学模型和求解线性规划问题的通用方法单
3、纯形法,为这门学科奠定了基础。 1947年美国数学家J.von诺伊曼提出对偶理论,开创了线性规划的许多新的研究领域,扩大了它的应用范围和解题能力。 1951年美国经济学家T.C.库普曼斯把线性规划应用到经济领域,为此与康托罗维奇一起获1975年诺贝尔经济学奖。 50年代后对线性规划进行大量的理论研究,并涌现出一大批新的算法。例如,1954年C.莱姆基提出对偶单纯形法,1954年S.加斯和T.萨迪等人解决了线性规划的灵敏度分析和参数规划问题,1956年A.塔克提出互补松弛定理,1960年G.B.丹齐克和P.沃尔夫提出分解算法等。 线性规划的研究成果还直接推动了其他数学规划问题包括整数规划、随机规
4、划和非线性规划的算法研究。由于数字电子计算机的发展,出现了许多线性规划软件,如MPSX,OPHEIE,UMPIRE等,可以很方便地求解几千个变量的线性规划问题。 1979年苏联数学家L. G. Khachian提出解线性规划问题的椭球算法,并证明它是多项式时间算法。 1984年美国贝尔电话实验室的印度数学家N.卡马卡提出解线性规划问题的新的多项式时间算法。用这种方法求解线性规划问题在变量个数为5000时只要单纯形法所用时间的1/50。现已形成线性规划多项式算法理论。50年代后线性规划的应用范围不断扩大。 建立线性规划模型的方法。2、线性规划的概念线性规划是指如何最有效或最佳地谋划经济活动。它所
5、研究的问题有两类: 一类是指一定资源的条件下,达到最高产量、最高产值、最大利润;一类是,任务量一定,如何统筹安排,以最小的消耗取完成这项任务。如最低成本问题、最小投资、最短时间、最短距离等问题。前者是求极大值问题,后者是求极小值问题。总之,线性规划是一定限制条件下,求目标函数极值的问题。经济大词典定义线性规划:一种具有确定目标,而实现目标的手段又有一定限制,且目标和手段之间的函数关系是线性的条件下,从所有可供选择的方案中求解出最优方案的数学方法。 3、线性规划的模型建立 从实际问题中建立数学模型一般有以下三个步骤;1)根据影响所要达到目的的因素找到决策变量; 2)由决策变量和所在达到目的之间的
6、函数关系确定目标函数; 3)由决策变量所受的限制条件确定决策变量所要满足的约束条件。 所建立的数学模型具有以下特点: 1)每个模型都有若干个决策变量(x1,x2,x3,xn),其中n为决策变量个数。决策变量的一组值表示一种方案,同时决策变量一般是非负的。 2)目标函数是决策变量的线性函数,根据具体问题可以是最大化(max)或最小化(min),二者统称为最优化(opt)。 3)约束条件也是决策变量的线性函数。 当我们得到的数学模型的目标函数为线性函数,约束条件为线性等式或不等式时称此数学模型为线性规划模型。 线性规划模型的一般形式:Min Z= + + + (1) + (2) + (m) , ,
7、0 或Max Z= + + + (1)+ (2) + (m) , ,0 4、线性规划的求解1)图解法(一)可行解 线性规划问题的可行解是指,满足规划中所有约束条件及非负约束的决策变量的一组取值,其仅与约束条件有关而与目标函数值的大小无关。 (二)可行域 可行域是由所有可行解构成的集合。根据线性规划的基本理论,任一个线性规划问题的可行域,都是一个有限或无限的凸多边形,凸多边形的每个角,称为可行域的极点。 (三)最优解 线性规划的最优解是指,使目标函数值达到最优(最大或最小)的可行解。一个线性规划问题可以是有解的,也可能是无解的,最优解的个数可能是惟一的,也可能是有无穷多个,即决策变量有许多组不同
8、的取值,都使目标函数达到同一个最优值。 (四)最优性定理 若一个线性规划问题有最优解,则最优解一定可以在可行域的某个极点上找到一个最优解。同时仍有可能有其他最优解存在,但它们也只可能存在于可行域的其他极点或是边界上。如果我们的目的是找出一个最优解而不是全部最优解,这一定理实际上是把寻找的范围,从可行域中的无穷多个可行点,缩小到可行域的有限几个极点上。 (五)最大化问题的图解法第一步,找出问题的可行域第二步,在可行域中寻求最优解,方法有两种 : A.查点法 B.图解法例:某农户有耕地20公顷,可采用甲乙两种种植方式。甲种植方式每公顷需投资280元,每公顷投工6个,可获收入1000元,乙方式每公顷
9、需投资150元,劳动15个工日,可获收入1200元,该户共有可用资金4200元、240个劳动工日。问如何安排甲乙两种方式的生产,可使总收入最大?解:设甲方式种x1公顷,乙方式种x2公顷,总收入为Z,则有: Max Z=200 +150 +100 +12 (1) 6+6+248 (2) 36+24+18360 (3) 0,0,0有图解可得: 2)单纯形法 可按现代电子计算机标准程序求解线性规划模型的一般方法。分为代数形式的单纯形法和表格形式的单纯形法。前者提供基本算法所依据的逻辑规则,适用于在电子计算机上进行求解运算;后者将变量和数据列成表格,适用于笔算。两者在数学上是等价的。根据单纯形法的原理
10、,在线性规划问题中,决策变量(控制变量)x1,x2,x n的值称为一个解,满足所有的约束条件的解称为可行解。使目标函数达到最大值(或最小值)的可行解称为最优解。这样,一个最优解能在整个由约束条件所确定的可行区域内使目标函数达到最大值(或最小值)。求解线性规划问题的目的就是要找出最优解。 可能出现下列情况之一:存在着一个最优解;存在着无穷多个最优解;不存在最优解,这只在两种情况下发生,即没有可行解或各项约束条件不阻止目标函数的值无限增大(或向负的方向无限增大)。 要缩小对最优解的搜索范围,就必须认识最优解的一般性质,最优解如果存在的话,则它必然处于可行区域的边界上。 任何一项约束条件的边界方程是
11、用“”号来替换该约束条件中的“”或“”号而得到的。每一个边界方程确定一个超平面。因此,可行区域的边界是由那些满足一个或同时满足几个边界方程(即处在作为边界的一个或几个超平面上)的可行解所组成,而且最优解必在其中。最优解不仅是在可行区域的边界上,而且也在这个区域的一个隅角上。一个可行解,如果不处在由另两个可行解连接起来的任何线段上,它就是一个角点可行解。如果连接两个角点可行解的线段处在可行区域的边界上,这两个角点可行解就称为相邻的角点可行解。角点可行解具有下列三个重要性质:如果存在着一个最优解,那么它必定是角点可行解。如果存在有多个最优解,那么至少有两个最优解必定是相邻的角点可行解。只存在有限个
12、数的角点可行解。如果一个角点可行解按目标函数值来衡量时比其所有的相邻角点可行解更好一些,那它就比所有其他角点可行解都更好,也就是最优解。 上述这些性质构成单纯形法的原理基础。最后一个性质的重要性在于它为一个角点可行解是否是最优解提供了一种简便的检验标准,因而毋需列举所有的可行解。单纯形法正是利用了这个性质,只要检查少数的角点可行解,并且一旦这个最优性检验获得通过就可立即停止运算。 单纯形法的运算步骤可归结为:起始步骤在一个角点可行解上开始。迭代步骤移动至一个更好一些的相邻角点可行解(根据需要反复进行这一步骤)。停止法则在当前角点可行解比所有相邻角点可行解都更好些时停止。当前角点可行解就是一个最
13、优解。 单纯形法的优点及其成功之处在于它只需要较少的有限次数的迭代,即可找到最优解。 4、技术经济研究中运用线性规划方法的特点及局限性特点:1.可以使研究对象具体化、数量化。可以对所研究的技术经济问题做出明确的结论;2.线性3.允许出现生产要素的剩余量4.有一套完整的运算程序局限性:1. 线性规划它是以价格不变和技术不变为前提条件的,不能处理涉及到时间因素的问题。因此,线性规划只能以短期计划为基础。2.在生产活动中,投入产出的关系不完全是线性关系,由于在一定的技术条件下,报酬递减规律起作用,所以要满足线性假定是不可能的。在线性规划解题中,常常把投入产出的非线性关系转化为线性关系来处理,以满足线性的假定性,客观上产生误差。3.线性规划本身只是一组方程式,并不提供经济概念,它不能代替人们对现实经济问题的判断。 三、总结线性规划是经济领域广泛应用的一种经济分析方法。掌握线性规划分析法的基本原理,掌握图解法和单纯形解法的程序及运算,并借助软件工具,能够初步应用线性规划法解决最低成本的农业生产资源最优配合方式和最大收益的生产结构问题。 参考文
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