線性規(guī)劃和整數(shù)規(guī)劃的解法匯報人：XX2024-01-28CATALOGUE目錄線性規(guī)劃概述線性規(guī)劃解法整數(shù)規(guī)劃概述整數(shù)規(guī)劃解法線性規(guī)劃與整數(shù)規(guī)劃比較案例分析與計算實例線性規(guī)劃概述01定義與基本思想線性規(guī)劃（LinearProgramming，簡稱LP）是一種數(shù)學(xué)優(yōu)化技術(shù)，用于優(yōu)化線性目標函數(shù)，同時滿足一系列線性約束條件。線性規(guī)劃的基本思想是通過在可行域（滿足所有約束條件的解集）中尋找最優(yōu)解，使得目標函數(shù)達到最優(yōu)值。決策變量、目標函數(shù)和約束條件。線性規(guī)劃數(shù)學(xué)模型一般包括三個要素是問題中需要確定的未知量，通常用向量表示。決策變量是需要優(yōu)化的函數(shù)，通常是決策變量的線性函數(shù)。目標函數(shù)是對決策變量的限制條件，通常表示為一系列線性不等式或等式。約束條件線性規(guī)劃數(shù)學(xué)模型根據(jù)目標函數(shù)的性質(zhì)，線性規(guī)劃問題可分為最大化問題和最小化問題。根據(jù)約束條件的類型，線性規(guī)劃問題可分為標準型和非標準型。標準型是指所有約束條件都是“≤”或“=”形式，而非標準型則可能包含“≥”形式的約束條件。根據(jù)決策變量的取值范圍，線性規(guī)劃問題可分為連續(xù)型和整數(shù)型。連續(xù)型問題中決策變量可以取任意實數(shù)，而整數(shù)型問題中決策變量只能取整數(shù)值。線性規(guī)劃問題分類線性規(guī)劃解法02適用于兩個決策變量的線性規(guī)劃問題在平面上畫出約束條件和目標函數(shù)，通過圖形求解最優(yōu)解直觀易懂，但只適用于小規(guī)模問題圖解法010203適用于大規(guī)模線性規(guī)劃問題通過迭代的方式，在可行域的頂點上尋找最優(yōu)解理論基礎(chǔ)完善，是線性規(guī)劃的標準解法單純形法大M法01適用于含有人工變量的線性規(guī)劃問題02通過引入一個足夠大的正數(shù)M，將問題轉(zhuǎn)化為標準型線性規(guī)劃問題可以避免單純形法中出現(xiàn)循環(huán)的情況0303第二階段在原問題上利用第一階段得到的基可行解進行迭代，求解最優(yōu)解01適用于含有人工變量的線性規(guī)劃問題02第一階段求解一個輔助問題，得到一組基可行解兩階段法整數(shù)規(guī)劃概述03整數(shù)規(guī)劃是指規(guī)劃中的變量（全部或部分）限制為整數(shù)，若在線性規(guī)劃模型中，變量限制為整數(shù)，則稱為整數(shù)線性規(guī)劃。整數(shù)規(guī)劃問題的求解，通常是在相應(yīng)的線性規(guī)劃問題求解的基礎(chǔ)上，通過增加約束條件、變量取整、松弛變量取整等方法，逐步逼近原問題的最優(yōu)解。整數(shù)規(guī)劃是從線性規(guī)劃中引申出來的，它要求決策變量取整數(shù)值。在實際問題中，例如指派問題、裝貨問題、固定費用問題等，都要求某些或全部決策變量必須取整數(shù)值。定義與基本思想整數(shù)規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型與線性規(guī)劃類似，只是在約束條件中增加了整數(shù)約束。整數(shù)規(guī)劃的一般形式為：minz=c1x1+c2x2+...+cnxn，s.t.a11x1+a12x2+...+a1nxn≤(或=，≥)b1，a21x1+a22x2+...+a2nxn≤(或=，≥)b2，...am1x1+am2x2+...+amnxn≤(或=，≥)bm，x1，x2，...，xn為非負整數(shù)。其中，目標函數(shù)z是決策變量的線性函數(shù)，約束條件是一組線性不等式或等式，決策變量x1，x2，...，xn取非負整數(shù)值。整數(shù)規(guī)劃數(shù)學(xué)模型整數(shù)規(guī)劃問題分類純整數(shù)規(guī)劃所有決策變量都限制為整數(shù)的規(guī)劃問題?；旌险麛?shù)規(guī)劃部分決策變量限制為整數(shù)的規(guī)劃問題。0-1整數(shù)規(guī)劃決策變量只取0或1的整數(shù)規(guī)劃問題，這是一種特殊的整數(shù)規(guī)劃，廣泛應(yīng)用于許多實際問題中，如背包問題、分配問題等。多目標整數(shù)規(guī)劃具有多個目標函數(shù)的整數(shù)規(guī)劃問題，需要同時考慮多個目標的最優(yōu)化。整數(shù)規(guī)劃解法04步驟首先確定一個初始可行解，然后不斷對問題進行分支，即劃分問題的解空間，對每個分支求解并更新當(dāng)前最優(yōu)解，直到滿足終止條件。原理將原問題分解為若干個子問題，每個子問題對應(yīng)原問題的一個子集，通過求解子問題的最優(yōu)解來逐步逼近原問題的最優(yōu)解。優(yōu)缺點分支定界法可以求得整數(shù)規(guī)劃的最優(yōu)解，但計算量較大，適用于變量較少、約束條件較簡單的問題。分支定界法通過添加割平面（即新的約束條件）來縮小問題的可行域，從而逐步逼近最優(yōu)解。原理在求解過程中，當(dāng)遇到非整數(shù)解時，通過添加割平面來排除該非整數(shù)解，然后繼續(xù)求解新的問題，直到找到整數(shù)最優(yōu)解。步驟割平面法可以較快地找到整數(shù)最優(yōu)解，但添加的割平面可能過多，導(dǎo)致計算量增加。優(yōu)缺點割平面法原理01通過隱式地枚舉問題的所有可行解來找到最優(yōu)解。步驟02首先確定問題的所有可能取值范圍，然后按照一定的順序逐步枚舉所有可行解，并計算每個可行解的目標函數(shù)值，最后找到最優(yōu)解。優(yōu)缺點03隱枚舉法可以求得整數(shù)規(guī)劃的最優(yōu)解，但當(dāng)問題規(guī)模較大時，枚舉所有可行解的計算量會非常大。隱枚舉法步驟首先將問題轉(zhuǎn)化為二分圖最大匹配問題，然后利用匈牙利算法求解最大匹配，最后根據(jù)最大匹配結(jié)果得到原問題的最優(yōu)解。優(yōu)缺點匈牙利法可以高效地解決一類特殊的整數(shù)規(guī)劃問題，但適用范圍有限。原理基于二分圖最大匹配問題的求解方法，用于解決指派問題等一類特殊的整數(shù)規(guī)劃問題。匈牙利法線性規(guī)劃與整數(shù)規(guī)劃比較05適用范圍比較線性規(guī)劃適用于目標函數(shù)和約束條件均為線性的優(yōu)化問題，變量可以取連續(xù)值。整數(shù)規(guī)劃適用于目標函數(shù)和約束條件為線性的優(yōu)化問題，但要求部分或全部變量取整數(shù)值。解法相對成熟，有多種高效的算法，如單純形法、內(nèi)點法等，可以在多項式時間內(nèi)找到最優(yōu)解。由于整數(shù)約束的存在，使得問題變得復(fù)雜，是NP-hard問題。常用的解法有分支定界法、割平面法等，但求解難度較大，計算量較大。解法復(fù)雜度比較整數(shù)規(guī)劃線性規(guī)劃線性規(guī)劃廣泛應(yīng)用于資源分配、生產(chǎn)計劃、運輸問題等領(lǐng)域，可以處理連續(xù)變量的優(yōu)化問題。整數(shù)規(guī)劃在實際問題中，很多情況下變量需要取整數(shù)值，如人員安排、設(shè)備配置等問題。整數(shù)規(guī)劃能夠處理這類問題，但求解難度較大。實際應(yīng)用比較案例分析與計算實例06案例一生產(chǎn)計劃問題。某公司生產(chǎn)兩種產(chǎn)品，受到原材料、勞動力、資金等資源的限制，需要確定各種產(chǎn)品的最優(yōu)生產(chǎn)量以最大化利潤。通過構(gòu)建線性規(guī)劃模型，可以找到最優(yōu)解。案例二運輸問題。某公司需要將產(chǎn)品從多個工廠運輸?shù)蕉鄠€銷售點，受到運輸成本、運輸能力、銷售需求等條件的限制，需要確定最優(yōu)的運輸方案以最小化總成本。利用線性規(guī)劃方法，可以得到最優(yōu)運輸策略。線性規(guī)劃案例分析投資組合問題。投資者需要在多個投資項目中分配資金，每個項目有不同的投資回報率和風(fēng)險等級，同時投資者有投資總額的限制。通過整數(shù)規(guī)劃模型，可以求解出使得總收益最大或總風(fēng)險最小的投資組合方案。案例一排班問題。某醫(yī)院需要為護士安排工作班次，每個護士有不同的工作時間要求和休假需求，同時醫(yī)院需要保證每個班次都有足夠數(shù)量的護士值班。通過構(gòu)建整數(shù)規(guī)劃模型，可以找到滿足所有約束條件的最優(yōu)排班方案。案例二整數(shù)規(guī)劃案例分析使用單純形法求