线性规划的一些方法.ppt

线性规划的一些方法
第1页，共32页，编辑于2022年，星期一
数学建模的基本方法
机理分析
测试分析
根据对客观事物特性的认识，
找出反映内部机理的数量规律
将对象看作“黑箱”,通过对量测数据的
统计分析，找出与数据拟第16页，共32页，编辑于2022年，星期一
：
c=[6 3 4];
A=[0 1 0];
b=[50];
Aeq=[1 1 1];
beq=[120];
vlb=[30,0,20];
vub=[];
[x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,vlb,vub)
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.
改写为：
例2 问题一的解答
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:
f = [13 9 10 11 12 8];
A = [ 1 0 0 0
0 0 0 ];
b = [800; 900];
Aeq=[1 0 0 1 0 0
0 1 0 0 1 0
0 0 1 0 0 1];
beq=[400 600 500];
vlb = zeros(6,1);
vub=[];
[x,fval] = linprog(f,A,b,Aeq,beq,vlb,vub)
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结果:
x =






fval =+004
即在甲机床上加工600个工件2,在乙机床上加工400个工件1、500个工件3，可在满足条件的情况下使总加工费最小为13800。
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例3 问题二的解答
改写为：
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：
c = [40;36];
A=[-5 -3];
b=[-45];
Aeq=[];
beq=[];
vlb = zeros(2,1);
vub=[9;15];
[x,fval] = linprog(c,A,b,Aeq,beq,vlb,vub)
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结果为：
x =


fval =360
即只需聘用9个一级检验员。
注：本问题应还有一个约束条件：x1、x2取整数。故它是一个整数线性规划问题。这里把它当成一个线性规划来解，求得其最优解刚好是整数：x1=9，x2=0，故它就是该整数规划的最优解。若用线性规划解法求得的最优解不是整数，将其取整后不一定是相应整数规划的最优解，这样的整数规划应用专门的方法求解。
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投资的收益和风险
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二、基本假设和符号规定
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三、模型的建立与分析
,即max{ qixi|i=1，2,…n}
4. 模型简化：
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四、模型1的求解
由于a是任意给定的风险度，到底怎样给定没有一个准则，不同的投资者有不同的风险度。我们从a=0开始，以步长△a=，编制程序如下：
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a=0;
while(-a)>1
c=[- - - - -];
Aeq=[1 ]; beq=[1];
A=[0 0 0 0;0 0 0 0;0 0 0 0;0 0 0 0 ];
b=[a;a;a;a];
vlb=[0,0,0,0,0];vub=[];
[x,val]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,vlb,vub);
a
x=x'
Q=-val
plot(a,Q,'.')，axis([0 0 ])，hold on
a=a+;
end
xlabel('a'),ylabel('Q')
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计算结果：
第30页，共3