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文档简介
1、第7节 灵敏度分析 以前讨论线性规划问题时,假定aij, bi, cj都是常数。但实际上这些系数往往是估计值和预测值。 如市场条件一变,cj值就会变化;aij往往是因工艺条件的改变而改变;bi是根据资源投入后的经济效果决定的一种决策选择。 因此提出这样两个问题:(1)当这些系数有一个或几个发生变化时,已求得的线性规划问题的最优解会有什么变化;(2)或者这些系数在什么范围内变化时,线性规划问题的最优解或最优基不变。后一个问题将在第8节参数线性规划中讨论。线性规划问题中某一个或几个系数发生变化 显然,当线性规划问题中某一个或几个系数发生变化后,原来已得结果一般会发生变化。当然可以用单纯形法从头计算
2、,以便得到新的最优解。这样做很麻烦,而且也没有必要。因在单纯形法迭代时,每次运算都和基变量的系数矩阵B有关,因此可以把发生变化的个别系数,经过一定计算后直接填入最终计算表中,并进行检查和分析,可按表2-9中的几种情况 进行处理。表 2-9下面就各种情况分别按节进行讨论。 7.1 资源数量变化的分析 资源数量变化是指资源中某系数br发生变化,即br=br+br。并假设规划问题的其他系数都不变。这样使最终表中原问题的解相应地变化为XB= B-1(b+b) 这里b=(0,,br,0,,0)T。只要XB0,因最终表中检验数不变,故最优基不变,但最优解的值发生了变化,所以XB为新的最优解。新的最优解的值
3、可允许变化范围用以下方法确定。B-1 是最终计算表中的最优基的逆mrirrrrmrrirrrrraaabbabababBbBbBbBbBbbB111111110000)(b列的元素变化0min0maxiririiriririiaabbaab例如求第1章例1中第二个约束条件b2的变化范围。 解:可以利用第1章例1的最终计算表中的数据:可计算b2:0008/12/14/12440008/12/112/1204/102440022211bbbBbB由上式,可得 b2-4/0.25=-16,b2-4/0.5=-8,b22/0.125=16。所以b2的变化范围是-8,16;显然原b2 =16,加它的变化
4、范围后,b2的变化范围是8,32。例7 从表1-5得知第1章例1中,每设备台时的影子价格为1.5元,若该厂又从其他处抽调4台时用于生产产品,。求这时该厂生产产品,的最优方案。 解 先计算B-1b,将结果反映到最终表1-5中,得表2-10。2800040125. 05 . 015 . 02025. 001bB由于表2-10中b列有负数,故用对偶单纯形法求新的最优解。计算结果见表2-11。 表2-11 即该厂最优生产方案应改为生产4件产品,生产3件产品,获利 z*=42+33=17(元) 从表2.11 看出x3=2,即设备还有2小时未被利用。7.2 目标函数中价值系数cj的变化分析分别就cj对应的
5、非基变量和基变量两种情况讨论。(1) 若cj是非基变量xj的系数,这时它在计算表中所对应的检验数是 j=cj-CBB-1Pj 或 当cj变化cj后,要保证最终表中这个检验数仍小于或等于零,即j=cj+cj-CBB-1Pj0那么cj+cjYPj,即cj的值必须小于或等于YPj-cj,才可以满足原最优解条件,确定cj的范围。 miiijjjyac1(2) 若cr是基变量xr的系数。因crCB,当cr变化cr时,就引起CB的变化,这时(CB+ CB)B-1A= CBB-1A+(0, cr ,0) B-1A= CBB-1A+cr (ar1,ar2,arn) cr 可变化的范围 0min0maxrjrj
6、jjrrjrjjjaacaanjacaacarjjrrjrjjrrj, 2 , 1;, 0当;, 0当例8 试以第1章例1的最终表表1-5为例。设基变量x2的系数c2变化c2,在原最优解不变条件下,确定c2的变化范围。解解 这时表1-5最终计算表便成为表2-12所示。 若保持原最优解,从表2-12的检验数行可见应有 由此可得c2-3 和c21。 c2的变化范围为 -3c21 即x2的价值系数c2可以在0,4之间变化,而不影响原最优解。 0818025 . 122cc和7.3 技术系数ij的变化 分两种情况来讨论技术系数ij的变化,下面以具体例子来说明。 例9 分析在原计划中是否应该安排一种新产
7、品。以第1章例1为例。设该厂除了生产产品,外,现有一种新产品。已知生产产品,每件需消耗原材料A,B各为6kg,3kg,使用设备2台时;每件可获利5元。问该厂是否应生产该产品和生产多少?解解 分析该问题的步骤是: (1) 设生产产品为x3台,其技术系数向量P3=(2,6,3)T,然后计算最终表中对应x3的检验数3=c3- CB-13 =5-(1.5,0.125,0)(2,6,3)T =1.250 说明安排生产产品是有利的。 分析该问题的步骤(2)是: 表 2-13(a)由于b列的数字没有变化,原问题的解是可行解。但检验数行中还有正检验数,说明目标函数值还可以改善。分析该问题的步骤(3)是:(3)
8、 将x3作为换入变量,x5作为换出变量,进行迭代,求出最优解。表2-13(b) 计算结果见表2-13(b),这时得最优解: x1=1,x2=1.5,x3=2 总的利润为16.5元,比原计划增加了2.5元。 例10 分析原计划生产产品的工艺结构发生变化。仍以第1章例1为例,若原计划生产产品的工艺结构有了改进,这时有关它的技术系数向量变为P1=(2,5,2)T,每件利润为4元,试分析对原最优计划有什么影响? 解 把改进工艺结构的产品看作产品,设x1为其产量。于是在原计算的最终表中以x1代替x1,计算对应x1的列向量。375. 05 . 025. 12520125. 05 . 015 . 02025
9、. 0011PB同时计算出x1的检验数为 c1-CBB-1P1=4-(1.5,0.125,0)(2,5,2)T=0.375将以上计算结果填入最终表x1的列向量位置。得表2-14。表 2-14可见x1为换入变量,x1为换出变量,经过迭代。得到表2-15 表 2-15 表2-15表明原问题和对偶问题的解都是可行解。所以表中的结果已是最优解。即应当生产产品,3.2单位;生产产品,0.8单位。可获利15.2元。 注意:若碰到原问题和对偶问题均为非可行注意:若碰到原问题和对偶问题均为非可行解时,就需要引进人工变量后重新求解。解时,就需要引进人工变量后重新求解。例11 假设例10的产品的技术系数向量变为P
10、1=(4,5,2)T,而每件获利仍为4元。试问该厂应如何安排最优生产方案? 解解 方法与例10相同,以x1代替x1,并计算列向量375. 15 . 325. 12540125. 05 . 015 . 02025. 0011PBx1的检验数为c1-CBB-1P1=4-(1.5,0.125,0)(4,5,2)T = -2.625。将这些数字填入最终表1-15的x1列位置,得到表2-16。表 2-16将表2-16的x1变换为基变量,替换x1,得表2-17。 表 2-17从表2-17可见原问题和对偶问题都是非可行解。于是引入人工变量引入人工变量x x6 6。 因在表2-17中x2所在行,用方程表示时为
11、 0 x1+x2+0.5x3-0.4x4+0 x5= -2.4 引入人工变量x6后,便为-x2-0.5x3+0.4x4+x6=2.4 将x6作为基变量代替x2,填入表2-17,得到表2-18。表 2-18 这时可按单纯形法求解。 X4为换入变量,x6为换出变量。经基变换运算后,得到表2-19的上表。 在表2-19的上表中,确定x2为换入变量,x5为换出变量。经基变换运算后,得到表2-19的下表。表 2-19 除以上介绍的几项分析以外,还可以作增减约束条件等分析。留给读者自己考虑。此表的所有检验数都为非正,已得最优解。最优生产方案为生产产品,0.667单位;产品,2.667单位,可得最大利润10
12、.67元。 第第8 8节节* * 参数线性规划参数线性规划 灵敏度分析时,主要讨论在最优基不变情况下,确定系数aij,bi,cj的变化范围。 而参数线性规划是研究这些参数中某一参数连续变化时,使最优解发生变化的各临界点的值。即把某一参数作为参变量,而目标函数在某区间内是这个参变量的线性函数,含这个参变量的约束条件是线性等式或不等式。 因此仍可用单纯形法和对偶单纯形法分析参数线性规划问题。其步骤是: (1) 对含有某参变量t的参数线性规划问题。先令t=0,用单纯形法求出最优解; (2) 用灵敏度分析法,将参变量t直接反映到最终表中; (3) 当参变量t连续变大或变小时,观察b列和检验数行各数字的
13、变化。若在若在b b列出现某负值时列出现某负值时,则以它对应的变量为换出变量;用对偶单纯形法迭代用对偶单纯形法迭代。若在检验数行出现某正值时若在检验数行出现某正值时,则将它对应的变量为换入变量;用单纯形法迭代用单纯形法迭代。 (4) 在经迭代一步后得到的新表上,令参变量t继续变大或变小,重复步骤(3),直到b列不能再出现负值,检验数行不能再出现正值为止。8.1 8.1 参数参数c c的变化的变化 例12 试分析以下参数线性规划问题。当参数t0时的最优解变化。0,18231224)5()23()(max21212121xxxxxxxtxttz解 将此模型化为标准型0,18231224)(0)5(
14、)23()(max54321521423154321xxxxxxxxxxxxxxxxtxttz令t=0,用单纯形法求解的结果,见表2-20。将c的变化直接反映到最终表2-20中,得表2-21。计算t的变化范围 当 t 增大,在40,即0t9/7时,为最优解(2,6,2,0,0)T; 当 t 继续增大,t(3/2)/(7/6)=9/7时,在检验数行首先出现40;表示还可以继续改进。 t=9/7为第一临界点。当t9/7时,40,这时x4作为换入变量。用单纯形法迭代一步,得表2-22。 当t继续增大t(5/2)/(1/2)=5时,在检验数行首先出现50,在50,即9/7t5时,最优解(4,3,0,6
15、,0)T。 t=5为第二临界点。当t5时,50,这时x5作为换入变量,用单纯形法迭代一步,得表2-23。t 继续增大时,在检验数行恒有2,30,故当t5时,最优解为(4,0,0,12,6)T。8.2 8.2 参数参数b b的变化分析的变化分析例13 分析以下线性规划问题,当t0时,其最优解的变化范围。 0,6263max21212121xxtxxtxxxxz解解 将上述模型化为标准型0,626)(03max43214213214321xxxxtxxxtxxxxxxxz令t=0,用单纯形法迭代两次,求解的结果,见表2-24。 将此计算结果反映到最终表2-24,得表2-25。 在表2-25中进行分析,当t增大至t2时,则b0;即0t2时,最优解为 (2-t,4,0,0)T。当t2时,则b10;故将x1作为换出变量,用对偶单纯形法迭代一步,得表2-26 结论 从表2-26可见,当t6时,问题无可行解; 当2t6时,问
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