线性规划(二):运输问题 (产销平衡)  & 指派问题

本文介绍了线性规划的基本概念及应用实例,包括如何将特定问题转换为线性规划问题、运输问题的康—希表上作业法、指派问题及其匈牙利算法,并提供了使用Matlab和LINGO软件求解指派问题的具体步骤。

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线性规划系列

线性规划(一):基本概念

线性规划(二):运输问题 (产销平衡)  & 指派问题

线性规划(三): 对偶理论与灵敏度分析

线性规划(四): 投资的收益和风险


目录

1.可以转化为线性规划的问题

2. 运输问题(产销平衡)  :康—希表上作业法

3. 指派问题的数学模型                 求解指派问题的匈牙利算法 

 4. 指派问题的计算机求解


1.可以转化为线性规划的问题

很多看起来不是线性规划的问题也可以通过变换变成线性规划的问题来解决。下面举几个例子:

 

2. 运输问题(产销平衡)  :康—希表上作业法

3. 指派问题的数学模型 

上述指派问题的可行解可以用一个矩阵表示,其每行每列均有且只有一个元素为 1,其余元素均为 0;可以用 1,...,n 中的一个置换表示。 问题中的变量只能取 0 或 1,从而是一个 0-1 规划问题。一般的 0-1 规划问题求解 极为困难。但指派问题并不难解,其约束方程组的系数矩阵十分特殊(被称为全单位模矩阵,其各阶非零子式均为 \pm 1 ),其非负可行解的分量只能取0或1,故约束x_{ij} =0或1 可改写为x_{ij}\geq 1 而不改变其解。此时指派问题被转化为一个特殊的运输问题,其中m=n,a_{i} =b_{j} =1 .

求解指派问题的匈牙利算法 

有时问题会稍复杂一些。

例 9 求解系数矩阵C 的指派问题 

 

 

 4. 指派问题的计算机求解

整数规划问题的求解可以使用 Lingo 等专用软件。对于一般的整数规划问题,无法 直接利用 Matlab 的函数,必须利用 Matlab 编程实现分枝定界解法和割平面解法。但对 于指派问题等 0−1整数规划问题,可以直接利用 Matlab 的函数 bintprog 进行求解。 

解:编写 Matlab 程序如下: 求得最优值为 21,最优指派方案为 x_{15}=x_{23}=x_{32}=x_{44}=x_{51}=1.

c=[3 8 2 10 3;8 7 2 9 7;6 4 2 7 5    
   8 4 2 3 5;9 10 6 9 10]; 
c=c(:); 
a=zeros(10,25); 
for i=1:5    
    a(i,(i-1)*5+1:5*i)=1;    
    a(5+i,i:5:25)=1; 
end 
b=ones(10,1); 
[x,y]=bintprog(c,[],[],a,b); 
x=reshape(x,[5,5]),y 

求解的 LINGO 程序如下: 

model: 
sets: 
var/1..5/; 
link(var,var):c,x; 
endsets 
data: 
c=3 8 2 10 3   
  8 7 2 9 7   
  6 4 2 7 5   
  8 4 2 3 5   
  9 10 6 9 10; 
enddata 
min=@sum(link:c*x); 
@for(var(i):@sum(var(j):x(i,j))=1); 
@for(var(j):@sum(var(i):x(i,j))=1); 
@for(link:@bin(x)); 
end 


线性规划系列

线性规划(一):基本概念

线性规划(二):运输问题 (产销平衡)  & 指派问题

线性规划(三): 对偶理论与灵敏度分析

线性规划(四): 投资的收益和风险


 

产销平衡问题是指在给定的产量和销量条件下,通过优化算法找到最佳的产品分配方案,以最小化总成本或最大化总利润。引用和引用提供了使用Python解决产销平衡问题的示例代码。 在引用的示例中,使用了scipy库中的`linear_sum_assignment`函数来求解最优指派问题。通过输入成本矩阵,该函数可以计算出每个供应商与需求者之间的最佳分配方案,并返回相应的行索引和列索引。通过提取这些索引对应的元素,可以得到最佳分配的成本,并通过求和得到最小总成本。 在引用的示例中,也使用了`linear_sum_assignment`函数来求解最优指派问题。不同的是,这个示例中的成本矩阵代表了供应商与需求者之间的开销,通过最小化开销来实现产销平衡。代码中的`row_ind`和`col_ind`分别表示开销矩阵对应的行索引和列索引,而`cost[row_ind, col_ind]`则提取了每个行索引的最优指派列索引所在的元素,形成一个数组。最后,可以通过对这个数组求和来得到最小开销。 因此,根据上述两个示例代码,你可以使用Python中的scipy库来解决产销平衡问题,并得到最佳的产品分配方案。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* *4* [Python数学建模—线性规划](https://blog.youkuaiyun.com/qq_21402983/article/details/126313619)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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