实验二 线性规划问题及对偶问题求解

实验2 线性规划问题及对偶问题的求解

一、实验学时、类型

2学时、设计型实验

二、实验目的

1.掌握线性规划问题的LINGO模型的设计与求解；

2.对原问题建立对偶问题并求解，分析解；

3.分析所得解，进行灵敏度分析，进一步分析问题的决策方案。

三、预习要求

1.LIGNO软件的应用

2.线性规划问题的建模：设决策变量，确定目标函数，列出约束条件

3.原问题与对偶问题的模型建立及解的对照分析

四、实验内容与步骤

题1 线性规划问题的灵敏度分

美佳公司计划制造 I、II 两种家电产品。已知各制造一件时分别占用设备 A、B 的台时、调试时间、调试工序每天可用于这种家电的能力、各售出一件时的获利情况，如下表所示。

1.问该公司应制造两种家电各多少件，使其获取的利润最大。

2.如果资源出租，资源出租的最低价格至少是多少（建立对偶模型进行求解）。

3.若家电 I 的利润不变，家电 II 的利润在什么范围内变化时，则该公司的最优生产计划将不发生变化。

4 若设备 A 和 B 每天可用能力不变，则调试工序能力在什么范围内变化时，问题的最优解不变。

题2、生产安排问题

某大型汽车制造公司的一家装配工厂装配两种家用轿车：中型轿车和豪华轿车。中型轿车是一咱四门轿车，省油性能出色，购买这种轿车对于生活不是十分富裕的中产家庭来说是一个明智的选择。每辆中型轿车可为公司带来中等水平的利润3600元，豪华轿车是一种双门轿车，它定位于较高层次的中产家庭。

每辆豪华轿车能够为公司带来5400元的可观利润。

装配厂经理目前正在为下个月的制订生产计划。具体地说，就是他要确定中型和豪华轿车各需要装配生产多少，才能使工厂的获利最大。已知工厂每月有48000工时的生产能力，装配一辆中型轿车需要6工时，装配一辆豪华轿车需要10.5工时。经理知道下个月他只能从车门供应厂得到20000扇车门。中型轿车和豪华轿车都使用相同的车门。另外根据公司最近对各种车型的月需求预测，豪华轿车的产量控制在3500辆以内，在装配厂生产能力范围内，中型轿车的产量没有限制。

（1）建立该问题的线性规划模型并求解，确定中型和豪华型车应当各装配多少？

（2）营销部得知他们可以花费50万元做一个广告，使得下个月对豪华轿车的需求增加20%，这个广告是否应该做？

（3）经理知道通过让工人加班工作，可以增加下个月工厂的生产能力，加班工作可以使工厂的工时能力增长25%。装配厂在新的工时能力的情况

下，中型和豪华型轿车应当各装配多少？

（4）经理知道没有额外的成本，加班工作是不可能实现的。除了正常工作时间外，他愿意为加班工作支付的最大费用是多少？

（5）经理考虑了同时做广告和加班工作，做广告使得对豪华轿车的需求增加20%，加班使得工作工时能力增加25%。装配厂在同时做广告和加班工

作的情况下，中型和豪华轿车应当各装配多少？

（6）在知道了广告费用为50万元以及最大限度地使用加班工作的成本为160万元的情况下，问题（5）的决策是否仍然优于问题（1）的决策？（7）公司发现实际上分销商还在大幅度降低中开型轿车的售价，以消减库存，由于公司与分销商签订和利润分配协议，每辆中型轿车的利润将不再是

3600元，而是2800元，在这种情况下，中型轿车和豪华轿车应当各装

配多少？

（8）通过在装配线末端对中型轿车的随机测试，公司发现了质量问题。测试人员发现超过60%的中型轿车的四扇门的两扇子不能完全密封。需增加

测试环节，则工时由原来的6工时上升到7.5工时，在这种情况下豪华

轿车应当各装配多少？

（9）经理现在通过综合考虑问题（6）（7）（8）提出的新情况，做出最终决策。

对于是否做广告，是否加班工作，中型轿车的生产数量、豪华轿车的生

产数量的决策是什么？

五、实验要求

每个学生自主独立完成实验，编写程序代码，运行结果、分析结果

六、实验报告要求

写出具体的实验内容，要有实验数据、实验结果、实验心得。

附件：

提示：灵敏度分析设置方式：先在lingo菜单options里面设置general solver的dual computation里面加上ranges然后在lingo菜单里面选range就行了注意lingo 只能对线性的模型做灵敏度分析

线性规划总结

线性规划总结 Document number：NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT

线性规划题型总结 知识点 （1）在坐标系中画不等式Ax＋By＋C>0(或<0)所表示的区域时，把直线Ax＋By＋C＝0画成虚线以表示区域不包括边界直线；而画不等式Ax＋By＋C≥0(或≤0)所表示的平面区域时，要把直线画成实线以表示区域包括边界直线． （2）简单线性规划问题是求线性目标函数在线性约束条件下的最优解，无论此类题目是以什么实际问题提出，其解题步骤为：一是寻求线性约束条件与线性目标函数；二是由二元一次不等式表示的平面区域作出可行域；三是在可行域内求目标函数的最优解． （3）．确定不等式Ax＋By＋C>0(<0，≥0，≤0)表示直线Ax＋By＋C＝0的哪一侧时，常用下面的方法：先由等式定直线，然后在直线的某一侧任取一点（x0，y0），把它代入Ax＋By＋C>0，若不等式成立，则和(x0，y0)同侧的点都满足不等式，从而平面区域被找到，否则，直线的另一侧区域为不等式Ax＋By＋C>0所表示的区域，当C≠0时，常取特殊点（0，0）为代表，当C＝0时，直线过（0，0），常选（1，0）或（0，1）加以判断．这种方法可称为“直线定界，特殊点定域”． （4）．求在线性约束条件下的线性目标函数t＝ax＋by的最值问题时，应先作出线性约束条件所表示的平面区域即可行域，再作出直线ax＋by＝0，平移直线ax＋by＝0，此时，在经过可行域内

的点且平行于ax ＋by ＝0的直线中，找出对应于t 最大（或最小）时的直线，最后求其最值．生产实际中的许多问题都可以归结为线性规划问题来求解． 题型一：给出具体的变量,x y 满足约束条件，求线性目标函数的最值。常用的方法：（1）画出变量所满足的可行区域，将目标函数变形，平行移动找出目标函数的最值；（2）直接找出这几条线的的交点，直接代入即可，这个方法只适用于封闭区域，若非封闭区域，只能采用第一用方法，画图。 例1、已知变量,x y 满足约束条件241y x y x y ≤?? +≥??-≤? ，则3z x y =+的最大值为( ) 【解析】选B 约束条件对应ABC ?边际及内的区域：53 (2,2),(3,2),(,)22 A B C 则3[8,11]z x y =+∈ 例2、若,x y 满足约束条件：02323x x y x y ≥?? +≥??+≤?；则x y -的取值范围为_____ 【解析】x y -的取值范围为_____[3,0]- 约束条件对应ABC ?边际及内的区域：3 (0,3),(0,),(1,1)2 A B C 则[3,0]t x y =-∈- 练习题： 1、设变量,x y 满足-100+20015x y x y y ≤?? ≤≤??≤≤? ，则2+3x y 的最大值为（D ）. A ．20 B ．35 C ．45 D ．55 2、若,x y 满足约束条件10 30330x y x y x y -+≥??? +-≤??+-≥??，则3z x y =-的最小值为 。 答案：1-

线性规划所有类型总结(很全的)

线性规划，想说懂你很容易 线性规划是近两年高考的必考内容。学习简单线性规划的有关知识其最终目的就是运用它们去解决在线性约束条件下目标函数的最值（最大值或最小值）问题。而有关的题型种类较多，变化多样，应用线性规划的思想解题不能完全拘泥于课本中的z=ax+by 的形式，下面就从规划思想出发探讨常见的简单线性规划求最值问题。 1、目标函数形如z=ax+by 型： 例1（2008.全国Ⅱ）设变量x y ，满足约束条件：222y x x y x ?? +??-? ，，．≥≤≥，则 y x z 3-=的最小值是（ ） A ．2- B ．4- C ．6- D ．8- 解：画出可行域（如图1），由y x z 3-=可得331z x y -=，所以3 z -表示直线 331z x y -=的纵截距，由图可知当直线过点A （-2，2）时，z 的最小值是-8，选 D. 2、目标函数形如a x b y z --=型： 例2（2007.辽宁）已知变量x y ，满足约束条件20170x y x x y -+?? ??+-? ≤，≥，≤， 则 y x 的取值范围是（ ） A ．]6,59[ B ．[)965??-∞+∞ ??? ，， C ．(][)36-∞+∞ ，， D ．[36]， 解：画出可行域（如图2）， y x 表示可行域内的点（x,y ）与原点连线的斜率，求得A （1，6），C （29 ,25）, 且求得K OA =6，K OC =5 9， 所以659≤≤x y ，选A. 3、目标函数形如z=a bx+cy 型： 例3.（2008.北京）若实数x y ，满足1000x y x y x ?-+? +???， ，，≥≥≤则23x y z +=的 最小值是（ ）A ．0 B ．1 C D ．9 图1 图2 图3

线性规划总结

线性规划总结 Last revised by LE LE in 2021

线性规划题型总结 知识点 （1）在坐标系中画不等式Ax ＋By ＋C >0(或<0)所表示的区域时，把直线Ax ＋By ＋C ＝0画成虚线以表示区域不包括边界直线；而画不等式Ax ＋By ＋C ≥0(或≤0)所表示的平面区域时，要把直线画成实线以表示区域包括边界直线． （2是以什么实际问题提出，其解题步骤为：一是寻求线性约束条件与线性目标函数；二是由二元一次不等式表示的平面区域作出可行域；三是在可行域内求目标函数的最优解． （3）．确定不等式Ax ＋By ＋C >0(<0，≥0，≤0)表示直线Ax ＋By ＋C ＝0的哪一侧时，常用下面的方法：先由等式定直线，然后在直线的某一侧任取一点（x 0，y 0），把它代入Ax ＋By ＋C >0，若不等式成立，则和(x 0，y 0)同侧的点都满足不等式，从而平面区域被找到，否则，直线的另一侧区域为不等式Ax ＋By ＋C >0所表示的区域，当C ≠0时，常取特殊点（0，0）为代表，当C ＝0时，直线过（0，0），常选（1，0）或（0，1）加以判断．这种方法可称为“直线定界，特殊点定域”． （4）．求在线性约束条件下的线性目标函数t ＝ax ＋by 的最值问题时，应先作出线性约束条件所表示的平面区域即可行域，再作出直线ax ＋by ＝0，平移直线ax ＋by ＝0，此时，在经过可行域内的点且平行于ax ＋by ＝0的直线中，找出对应于t 最大（或最小）时的直线，最后求其最值．生产实际中的许多问题都可以归结为线性规划问题来求解． 题型一：给出具体的变量,x y 满足约束条件，求线性目标函数的最值。常用的方法：（1）画出变量所满足的可行区域，将目标函数变形，平行移动找出目标函数的最值；（2）直接找出这几条线的的交点，直接代入即可，这个方法只适用于封闭区域，若非封闭区域，只能采用第一用方法，画图。 例1、已知变量,x y 满足约束条件241y x y x y ≤?? +≥??-≤? ，则3z x y =+的最大值为( ) 【解析】选B 约束条件对应ABC ?边际及内的区域：53 (2,2),(3,2),(,)22 A B C

线性规划的对偶原理

线性规划的对偶原理 3.1 线性规划的对偶问题 一、 对偶问题的提出 换位思考 家具厂的线性规划问题，该问题站在家具厂管理者的角度追求销售收入最大 213050max x x z += ?? ? ??≥≤+≤+0 ,50212034212121x x x x x x 某企业家有一批待加工的订单，有意利用该家具厂的木工和油漆工资源来加工他的产品。他 需要与家具厂谈判付给该厂每个工时的价格。如果该企业家已对家具厂的经营情况有详细了 解，他可以构造一个数学模型来研究如何才能既让家具厂觉得有利可图，肯把资源出租给他， 又使自己付的租金最少。 目标:租金最少；1y -付给木工工时的租金；2y -付给油漆工工时的租金 2150120min y y w += 所付租金应不低于家具厂利用这些资源所能得到的利益 1）支付相当于生产一个桌子的木工、油漆工的租金应不低于生产一个桌子的收 入 502421≥+y y 2）支付相当于生产一个椅子的木工、油漆工的租金应不低于生产一个椅子的收 入 30321≥+y y 3）付给每种工时的租金应不小于零 0,021≥≥y y 二、 原问题与对偶问题的数学模型 1. 对称形式的对偶

原问题和对偶问题只含有不等式约束时，一对对偶问题的模型是对称的，称为对称形式的对偶。 原问题： ?? ? ??≥≥=0min X b AX CX z 对偶问题： ?? ? ??≥≤=0max Y C YA Yb w 2. 非对称形式的对偶 若原问题的约束条件全部是等式约束（即线性规划的标准型），即 ?? ? ??≥==0min X b AX CX z 则其对偶问题的数学模型为 ?? ? ??≤=是自由变量Y C YA Yb w max 可把原问题写成其等价的对称形式： min z =CX AX ≥b AX ≤b X ≥0 即 min z =CX ? ? ????-A A X ≥??????-b b X ≥0 设Y 1=(y 1,y 2,…,y m ), Y 2=(y m+1,y m+2,…,y 2m )。根据对称形式的对偶模型，写出上述问题的对偶问题：

重磅-八种经典线性规划例题最全总结(经典)

线性规划常见题型及解法 由已知条件写出约束条件，并作出可行域，进而通过平移直线在可行域内求线性目标函数的最优解是最常见的题型，除此之外，还有以下六类常见题型。 一、求线性目标函数的取值范围 例1、若G、P满足约束条件，则z=G+2P的取值范围是（） A、[2,6] B、[2,5] C、[3,6] D、（3,5] 解：如图，作出可行域，作直线l：G+2P＝0，将 l向右上方平移，过点A（2,0）时，有最小值 2，过点B（2,2）时，有最大值6，故选A 二、求可行域的面积 例2、不等式组表示的平面区域的面积为（） A、4 B、1 C、5 D、无穷大 解：如图，作出可行域，△ABC的面积即为所求，由梯形OMBC的面积减去梯形OMAC的面积即可，选B 三、求可行域中整点个数 例3、满足|G|＋|P|≤2的点（G，P）中整点（横纵坐标都是整数）有（） A、9个 B、10个 C、13个 D、14个 解：|G|＋|P|≤2等价于 作出可行域如右图，是正方形内部（包括边界），容易得到整点个数为13个，选D 四、求线性目标函数中参数的取值范围 取得最小值的最优解有无数个，则a的值为 （）

A 、－3 B 、3 C 、－1 D 、1 解：如图，作出可行域，作直线l ：G+aP ＝0，要使目标函数z=G+aP(a>0)取得最小值的最优解有无数个，则将l 向右上方平移后与直线G+P ＝5重合，故a=1，选D 五、求非线性目标函数的最值 例5、已知G 、P 满足以下约束条件 ，则z=G 2+P 2的最大值和最小值分别是（ ） A 、13，1 B 、13，2 C 、13， D 、， 解：如图，作出可行域,G 2+P 2是点（G ，P ）到原点 的距离的平方，故最大值为点A （2,3）到原点的距 离的平方，即|AO|2=13，最小值为原点到直线2G ＋P －2=0的距离的平方，即为，选C 六、求约束条件中参数的取值范围 例6、已知|2G －P ＋m|＜3表示的平面区域包含点（0,0）和（－1,1），则m 的取值范围是 （ ） A 、（-3,6） B 、（0,6） C 、（0,3） D 、（-3,3） 解：|2G －P ＋m|＜3等价于 由右图可知,故0＜m ＜3，选C 七、比值问题 当目标函数形如时,可把z 看作是动点与定点连线的斜率，这样目标函数的最值就转化为PQ 连线斜率的最值。 例已知变量G ，P 满足约束条件?????x －y ＋2≤0，x ≥1，x ＋y －7≤0，则y x 的取值范围是（）. （A ）[95，6]（B ）（－∞，95 ]∪[6，＋∞） （C ）（－∞，3]∪[6，＋∞）（D ）[3，6] 解析y x 是可行域内的点M （G ，P ）与原点O

运筹学线性规划实验报告

《管理运筹学》实验报告 实验日期：2016年04月21日——2016年05月18日 实验目的： 通过实验学生应该熟练掌握“管理运筹学 3.0”软件的使用，并能利用“管理运筹学 3.0” 对具体问题进行问题处理，且能对软件处理结果进行解释和说明。实验所用软件及版本：管理运筹学3.0 实验过程：（含基本步骤及异常情况记录等―） 一、实验步骤（以P31页习题1为例） 1?打开软件“管理运筹学3.0” 2?在主菜单中选择线性规划模型，屏幕中会出现线性规划页面 3?在点击“新建”按钮以后，按软件的要求输入目标函数个数和约束条件个数，输入目标函数级约束条件的歌变量的系数和b值，并选择好“w”、“》”或“二”, 如图二所示，最后点击解决 班级2014级04班姓名杨艺玲学号2014190456实验 名称 管理运筹学问题的计算机求解 n 幵 目标的数 娈童个数约束条件个数 芙 遇出 保存解决关于

X 4?注意事项： (1)输入的系数可以是整数、小数，但不能是分数，要把分数化为小数再输入。 (2)输入前要合并同类项。 当约束条件输入完毕后，请点击“解决”按钮，屏幕上讲显现线性规划问题的结果, 如 图所示 D tiff 0% 关于遇出 变童个数约朿条件个数F目标的数3V 标淮北结杲: 上一曲

5.输出结果如下 me車最优解如下***#尊1林*祜除目标函数最优值知2?20 变1 最优解相差値 XI 4.00 0.00 X2 8.00 0100 釣束松弛颅11余变量对偶价格 01. 00 16. 5€ 0.00 13.33 目标函数系数范園: 娈1下限当前值上限 XI 120. 30 200.00430. 00 X2 100. 0D 240.00400.00 常数【页范園； 的束T眼当前值上限 143.00120 00152.00 240.00 64.00 160.00 5.课后习题： 一、P31习题1 某家具公司生产甲、乙两种型号的组合柜，每种组合柜需要两种工艺（制白坯和油漆）.甲型号组合柜需要制白坯6工时，油漆8工时：乙型号组合柜需要制白坯12工时，油漆4工时.已知制白坯工艺的生产能力为120工时/天，油漆工艺的生产能力为64工时/天，甲型号组合柜单位利润200元，乙型号组合柜单位利润为240 元. max z = 200x 240y; 约束条件：6x，12心2°, 8x +4y 兰64, x 一0, y -0. 问题： （1）甲、乙两种柜的日产量是多少？这时最大利润是多少？ 答：由实验过程中的输出结果得甲组合柜的日产量是4个，乙的事8个

数学建模实验报告3 线性规划与整数规划、

数学建模与实验课程实验报告 实验名称三、线性规划与整数规划实验地点日期2014-10-28 姓名班级学号成绩 【实验目的及意义】 [1] 学习最优化技术和基本原理，了解最优化问题的分类； [2] 掌握规划的建模技巧和求解方法； [3] 学习灵敏度分析问题的思维方法； [4] 熟悉MATLAB软件求解规划模型的基本命令； [5] 通过范例学习，熟悉建立规划模型的基本要素和求解方法。 通过该实验的学习，使学生掌握最优化技术，认识面对什么样的实际问题，提出假设和 建立优化模型，并且使学生学会使用MATLAB、Lingo软件进行规划模型求解的基本命令， 并进行灵敏度分析。解决现实生活中的最优化问题是本科生学习阶段中一门重要的课程，因 此，本实验对学生的学习尤为重要。 【实验要求与任务】 根据实验内容和步骤，完成以下实验，要求写出实验报告（符号说明—模型的建立—模型 的求解（程序）—结论） A组 高校资金投资问题 高校现有一笔资金100万元，现有4个投资项目可供投资。 项目A：从第一年到底四年年初需要投资，并于次年年末回收本利115%。 项目B：从第三年年初需要投资，并于第5年末才回收本利135%，但是规定最大投资总 额不超过40万元。 项目C：从第二年年初需要投资，并于第5年末才回收本利M%，但是规定最大投资总 额不超过30万元。(其中M为你学号的后三位+10) 项目D：五年内每年年初可以买公债，并于当年年末归还，并可获得6%的利息。 试为该校确定投资方案，使得第5年末他拥有的资金本利总额最大。 该校在第3年有个校庆，学校准备拿出8万元来筹办，又应该如何安排投资方案，使得 第5年末他拥有的资金本利总额最大。 B组题 1)最短路问题, 图1中弧上的数字为相邻2点之间的路程，求从1到7的最短路。 图1 图 2 r为你的学号后2位+10 其中 1 2)最大车流量, 图1中弧上的数字为相邻2点之间每小时的最大车流量。求每小时1到7最大

线性规划知识总结

线性规划知识总结 1. 二元一次不等式（组）表示的平面区域 （1）直线0:=++C By Ax l 把平面内不在直线上的点分成两部分，对于同一侧所有点的坐标代入Ax ＋By ＋C 中所得的值的符号都相同，异侧所有点的坐标代入Ax ＋By ＋C 所得的值的符号都相反。 （2）对于直线:l Ax ＋By ＋C ＝0，当B ≠0时，可化为：y ＝kx ＋b 的形式。对于二元一次不等式b kx y +≥表示的平面区域在直线y ＝kx ＋b 的上方（包括直线y ＝kx ＋b ）。对于二元一次不等式b kx y +≤表示的平面区域在直线y ＝kx ＋b 的下方（包括直线y ＝kx ＋b ）。 注意：二元一次不等式)0(0<>++或C By Ax 与二元一次不等式)0(0≤≥++C By Ax 所表示的平面区域不同，前者不包括直线Ax ＋By ＋C ＝0，后者包括直线Ax ＋By ＋C ＝0。 2. 线性规划 我们把求线性目标函数在线性目标条件下的最值问题称为线性规划问题。解决这类问题的基本步骤是： （1）确定好线性约束条件，准确画出可行域。 （2）对目标函数z ＝ax ＋by ，若b ＞0，则 b z 取得最大值（或最小值）时，z 也取得最大值（或最小值）；若b ＜0，则反之。 （3）一般地，可行域的边缘点有可能是最值点，有些问题可直接代入边缘点找最值。 （4）注意实际问题中的特殊要求。 说明：1. 线性目标函数的最大值、最小值一般在可行域的顶点处取得； 2. 线性目标函数的最大值、最小值也可在可行域的边界上取得，即满足条件的最优解有无数个。 知识点一：二元一次不等式（组）表示的平面区域 例1：基础题 1. 不等式组201202 y x x y -->?? ?-+≤??表示的平面区域是 （ ） A B C D 2. 如图，不等式组50 03x y x y x -+≥?? +≥??≤? 表示的平面区域面积是 ________________。

线性规划总结 (1)

线性规划题型总结 知识点 （1）在坐标系中画不等式Ax＋By＋C>0(或<0)所表示的区域时，把直线Ax＋By＋C＝0画成虚线以表示区域不包括边界直线；而画不等式Ax＋By＋C≥0(或≤0)所表示的平面区域时，要把直线画成实线以表示区域包括边界直线． （2 际问题提出，其解题步骤为：一是寻求线性约束条件与线性目标函数；二是由二元一次不等式表示的平面区域作出可行域；三是在可行域内求目标函数的最优解． （3）．确定不等式Ax＋By＋C>0(<0，≥0，≤0)表示直线Ax＋By＋C＝0的哪一侧时，常用下面的方法：先由等式定直线，然后在直线的某一侧任取一点（x0，y0），把它代入Ax＋By＋C>0，若不等式成立，则和(x0，y0)同侧的点都满足不等式，从而平面区域被找到，否则，直线的另一侧区域为不等式Ax＋By＋C>0所表示的区域，当C≠0时，常取特殊点（0，0）为代表，当C＝0时，直线过（0，0），常选（1，0）或（0，1）加以判断．这种方法可称为“直线定界，特殊点定域”．（4）．求在线性约束条件下的线性目标函数t＝ax＋by的最值问题时，应先作出线性约束条件所表示的平面区域即可行域，再作出直线ax＋by＝0，平移直线ax＋by＝0，此时，在经过可行域内的点且平行于ax＋by＝0的直线中，找出对应于t最大（或最小）时的直线，最后求其最值．生产实际中的许多问题都可以归结为线性规划问题来求解． 题型一：给出具体的变量,x y满足约束条件，求线性目标函数的最值。常用的方法：（1）画出变量所满足的可行区域，将目标函数变形，平行移动找出目标函数的最值；（2）直接找出这几条线的的交点，直接代入即可，这个方法只适用于封闭区域，若非封闭区域，只能采用第一用方法，画图。 例1、已知变量,x y满足约束条件 2 4 1 y x y x y ≤ ? ? +≥ ? ?-≤ ? ，则3 z x y =+的最大值为( ) 【解析】选B约束条件对应ABC ?边际及内的区域： 53 (2,2),(3,2),(,) 22 A B C 则3[8,11] z x y =+∈

运筹学线性规划实验报告

《管理运筹学》实验报告实验日期： 2016年 04月 21日—— 2016 年 05 月 18 日

3.在点击“新建”按钮以后，按软件的要求输入目标函数个数和约束条件个数，输入目标函数级约束条件的歌变量的系数和b值，并选择好“≤”、“≥”或“＝”，如图二所示，最后点击解决

4.注意事项： （1）输入的系数可以是整数、小数，但不能是分数，要把分数化为小数再输入。（2）输入前要合并同类项。 当约束条件输入完毕后，请点击“解决”按钮，屏幕上讲显现线性规划问题的结果，如图所示

5.输出结果如下

5.课后习题： 一、P31习题1 某家具公司生产甲、乙两种型号的组合柜，每种组合柜需要两种工艺（制白坯和油漆）.甲型号组合柜需要制白坯6工时，油漆8工时：乙型号组合柜需要制白坯12工时，油漆4工时.已知制白坯工艺的生产能力为120工时/天，油漆工艺的生产能力为64工时/天，甲型号组合柜单位利润200元，乙型号组合柜单位利润为240元. 约束条件： 问题： （1）甲、乙两种柜的日产量是多少？这时最大利润是多少？ 答：由实验过程中的输出结果得甲组合柜的日产量是4个，乙的事8个。 . 0,0,6448,120126;240200 z max ≥≥≤+≤++=y x y x y x y x

（2）图中的对偶价格13.333的含义是什么？ 答： 对偶价格13.333的含义是约束条件2中，每增加一个工时的油漆工作，利润会增加13.33元。 （3）对图中的常数项围的上、下限的含义给予具体说明，并阐述如何使用这些信息。 答：当约束条件1的常数项在48~192围变化，且其他约束条件不变时，约束条件1的对偶价格不变，仍为15.56；当约束条件2的常数项在40~180围变化，而其他约束条件的常数项不变时，约束条件2的对偶价格不然，仍为13.333。 （4）若甲组合柜的利润变为300，最优解不变？为什么？ 答：目标函数的最优值会变，因为甲组合柜的利润增加，所以总利润和对偶价格增加；甲、乙的工艺耗时不变，所以甲、乙的生产安排不变。 二、学号题 约束条件： 无约束条件 （学号）学号43214321432143214321 0 0,30 9991285376)(53432max x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x z ≤≥≤-+-+≥-+-+=-++-+++=??????????????-≥?-?-?-?-?-7606165060~5154050~414 )30(40~313)20(30~21210 20~11 10~1）（学号）（学号）（学号学号学号）（学号不变学号规则

线性规划的对偶问题

第二章线性规划的对偶问题 习题 2.1 写出下列线性规划问题的对偶问题 (1) max z ＝10x1＋x2＋2x3(2) max z ＝2x1＋x2＋3x3＋x4 st. x1＋x2＋2 x3≤10 st. x1＋x2＋x3 ＋x4≤5 4x1＋x2＋x3≤20 2x1－x2＋3x3＝－4 x j≥0 （j＝1,2,3）x1－x3＋x4≥1 x1，x3≥0，x2，x4无约束 (3) min z ＝3x1＋2 x2－3x3＋4x4(4) min z ＝－5 x1－6x2－7x3 st. x1－2x2＋3x3＋4x4≤3 st. －x1＋5x2－3x3≥15 x2＋3x3＋4x4≥－5 －5x1－6x2＋10x3≤20 2x1－3x2－7x3 －4x4＝2＝x1－x2－x3＝－5 x1≥0，x4≤0，x2，，x3无约束x1≤0，x2≥0，x3无约束 2.2 已知线性规划问题max z＝CX，AX=b，X≥0。分别说明发生下列情况时，其对偶问题的解的变化： （1）问题的第k个约束条件乘上常数λ（λ≠0）； （2）将第k个约束条件乘上常数λ（λ≠0）后加到第r个约束条件上； （3）目标函数改变为max z＝λCX（λ≠0）； 'x代换。 （4）模型中全部x1用3 1 2.3 已知线性规划问题min z＝8x1＋6x2＋3x3＋6x4 st. x1＋2x2＋x4≥3 3x1＋x2＋x3＋x4≥6 x3 ＋x4＝2 x1 ＋x3 ≥2 x j≥0（j＝1,2,3,4） (1) 写出其对偶问题； (2) 已知原问题最优解为x*＝（1，1，2，0），试根据对偶理论，直接求出对偶问题的最优解。 2.4 已知线性规划问题min z＝2x1＋x2＋5x3＋6x4 对偶变量 st. 2x1 ＋x3＋x4≤8 y1 2x1＋2x2＋x3＋2x4≤12 y2 x j≥0（j＝1,2,3,4） 其对偶问题的最优解y1*=4；y2*=1，试根据对偶问题的性质，求出原问题的最优解。 2.5 考虑线性规划问题max z＝2x1＋4x2＋3x3 st. 3x1＋4 x2＋2x3≤60 2x1＋x2＋2x3≤40 x1＋3x2＋2x3≤80 x j≥0 （j＝1,2,3） （1）写出其对偶问题 （2）用单纯形法求解原问题，列出每步迭代计算得到的原问题的解与互补的对偶问题的解；

线性规划的对偶问题

第二章 线性规划的对偶问题 习题 2.1 写出下列线性规划问题的对偶问题 ⑴ max z = 10x i + X 2 + 2x 3 st. x i + X 2 + 2 X 3W 10 4x i + X 2 + X 3 W 20 X > 0 (j = 1,2,3) (3) min z = 3x i + 2 X 2 — 3x 3 + 4x 4 st. x i －2x 2+ 3x 3+ 4x 4W 3 X 2 + 3X 3 + 4X 4》一5 2x i — 3x 2 — 7x 3 — 4x 4= 2 = x i >0, X 4W 0, X 2，, X 3 无约束 (2) max z = 2x i + x 2+ 3x 3+ x 4 st. x i + x 2+ x 3 + x 4 W 5 2x i － x 2+ 3x 3 =－ 4 X i — X 3 + X 4> i X i , X 3 > 0, X 2, X 4 无约束 (4) min z =— 5 x i — 6x 2— 7x 3 st. — X i + 5X 2— 3X 3 > i5 — 5X i — 6X 2+ i0X 3 W 20 X i — X 2 — X 3=— 5 X i W 0, X 2>0 , X 3 无约束 2.2已知线性规划问题 max z = CX , AX=b , X >0。分别说明发生下列情况时，其对偶问题的解的 变化： (1 )问题的第k 个约束条件乘上常数 入(炉0); (2) 将第k 个约束条件乘上常数 入(苗0)后加到第r 个约束条件上； (3) 目标函数改变为 max z = 2CX (入工0)； 4)模型中全部 X i 用 3 X'i 代换。 2.3 已知线性规划问题 min z = 8X i + 6X 2+ 3X 3+ 6X 4 st. x i + 2X 2 + X 4》3 3x i + X 2 + X 3+ X 4 A 6 X 3 + X 4= 2 X i + X 3 A 2 X j A 0(j =i,2,3,4) (1) 写出其对偶问题； (2) 已知原问题最优解为 X*=(i ，i ，2，0) ，试根据对偶理论，直接求出对偶问题的最优解。 2.4 已知线性规划问题 min z = 2X i + X 2+ 5X 3+ 6X 4 对偶变量 st. 2X i + X 3+ X 4W 8 y i 2X i + 2X 2+ X 3+ 2X 4W i2 y 2 X j A 0(j =i,2,3,4) 其对偶问题的最优解 y i *=4； y 2*=i ，试根据对偶问题的性质，求出原问题的最优解。 2.5 考虑线性规划问题 maX z = 2X i + 4X 2+ 3X 3 st. 3X i +4 X 2+ 2X 3W 60 2X i + X 2+ 2X 3W 40 X i + 3X 2+ 2X 3W 80 X j A 0 (j = i,2,3) ( i )写出其对偶问题 ( 2)用单纯形法求解原问题，列出每步迭代计算得到的原问题的解与互补的对偶问题的解； ( 3)用对偶单纯形法求解其对偶问题，并列出每步迭代计算得到的对偶问题解及与其互补的对偶 问题的解； ( 4)比较( 2)和( 3)计算结果。 2.6已知线性规划问题 max z = 10x i + 5x 2

数学建模 matlab求解线性规划实验报告

实验三 线性规划 程序： linprog c=[-0.4 -0.28 -0.32 -0.72 -0.64 -0.6]; A=[0.01 0.01 0.01 0.03 0.03 0.03;0.02 0 0 0.05 0 0;0 0.02 0 0 0.05 0;0 0 0.03 0 0 0.08]; b=[850;700;100;900]; Aeq=[]; beq=[]; vlb=[0;0;0;0;0;0]; vub=[]; [x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,vlb,vub) Exam5: function f=fun3(x); f=-x(1)-2*x(2)+(1/2)*x(1)^2+(1/2)*x(2)^2 实验目的 2、掌握用数学软件包求解线性规划问题。 1、了解线性规划的基本内容。 例1 max 6543216.064.072.032.028.04.0x x x x x x z +++++= 85003.003.003.001.001.001.0..654321≤+++++x x x x x x t s 70005.002.041≤+x x 10005.002.052≤+x x 90008.003.063≤+x x 6,2,10 =≥j x j

x0=[1;1]; A=[2 3 ;1 4]; b=[6;5]; Aeq=[];beq=[]; VLB=[0;0]; VUB=[]; [x,fval]=fmincon('fun3',x0,A,b,Aeq,beq,VLB,VUB) 书 求下列非线性规划 2221232212322 1232 12223123min 8020 ..2023,,0x x x x x x x x x s t x x x x x x x +++?-+≥?++≤??--+=??+=? ?≥? 在Matlab 2013软件中输入如下程序： （i ）编写M 文件fun1.m 定义目标函数 function f=fun1(x); f=sum(x.^2)+8; （ii ）编写M 文件fun2.m 定义非线性约束条件 function [g,h]=fun2(x); g=[-x(1)^2+x(2)-x(3)^2 x(1)+x(2)^2+x(3)^3-20]; %非线性不等式约束 h=[-x(1)-x(2)^2+2 x(2)+2*x(3)^2-3]; %非线性等式约束 （iii ）编写主程序文件example2.m 如下： options=optimset('largescale','off'); [x,y]=fmincon('fun1',rand(3,1),[],[],[],[],zeros(3,1),[], ... 'fun2', options) 就可以求得当1230.5522 1.2033,,0.9478x x x ===时，最小值y =10.6511。 4. 选修课的策略 决策目标为选修的课程总数最少，即 921min x x x +++ 约束条件： (1) 满足课程要求：（至少２门数学课程，３门运筹学课程和２门计算机课程）

高考数学中的线性规划问题的总结分析

线性规划问题的专题研究 新教材试验修订本中简单的线性规划是新增的内容，在线性约束条件下研究目标函数的最值问题是一类常见的问题，在近几年高考试题中均有出现，而且灵活多变。本文结合08年高考出现的几个线性规划问题，对常见的线型规划问题作以专题总结研究。 一、08年高考中的线性规划问题的总结分析 1.基本问题 （1）（08年安徽理）如果实数x y 、满足条件101010x y y x y -+≥??+≥??++≤? ，那么2x y -的最大值为（ ） A ．2 B ．1 C ．2- D ．3- 解：本题为较基本的线性规划问题，解决方式应该是： 画定可行域；做目标函数对应平行线束；找到最 大值，如图所示显然是平行线过A 点时取 最大值，将A 点坐标代入有 max 1Z =，故选择B （2）（08年福建文） 已知实数x 、y 满足1,1,y y x ≤???≥-?? 则2x y +的最大值是＿＿＿＿ 解：本题也是一个基本题型，但从给定的约束条件来看，难度加大了，解法如图所示 当平行线过点()2,1B 时，2x y + 区的最大值为4

（3）（08年山东理）某公司招收男职员x 名，女职员y 名，x 和y 须 满足约束条件?? ???≤≥+-≥-.112,932,22115x y x y x 则z =10x +10y 的最大值是 (A)80 (B) 85 (C) 90 (D)95 解：本题是一个应用性的线性规划问题，经转化实质上是一个整点问题，实际的约束条件应为 51122,239,211, ,x y x y x x N y N -≥-??+≥??≤??∈∈?，画出区域如右图 过A 点时z 值最大，但由于A 点不是整点 故不能取到，所以应该是图中过整点（5，4）的直线使z 取最大值90 整点问题是线性规划部分的一个难点，但本题由于只是求最大值，唯有涉及到取整点是什么，所以难度降低了，但鉴于它是个应用题，还是比较灵活的。 （4）（08年辽宁理）双曲线224x y -=的两条渐近线与直线3x =围成一个三角形区域,表示该区域的不等式组是 (A)0003x y x y x -≥??+≥??≤≤? (B)0003x y x y x -≥??+≤??≤≤? (C) 0003x y x y x -≤??+≤??≤≤? (D) 0003x y x y x -≤??+≥??≤≤? 解：本题是一个综合性问题，既考查了线性规划又考查了双曲线的渐近线问题，但从难度上来说不大，但从此题可以看出，线性规划题型的灵活性，此题结果如下：双曲线224x y -=的两条渐近线方程为

高中数学线性规划题型总结

高考线性规划归类解析 一、已知线性约束条件，探求线性目标关系最值问题 例1、设变量x 、y 满足约束条件?? ???≥+-≥-≤-1122y x y x y x ，则y x z 32+=的最大值为 。 解析：如图1，画出可行域，得在直线2x-y=2与直 线x-y=-1的交点A(3,4)处，目标函数z 最大值为18 点评：本题主要考查线性规划问题,由线性约束条件画出 可行域,然后求出目标函数的最大值.，是一道较为简单的送 分题。数形结合是数学思想的重要手段之一。 二、已知线性约束条件，探求非线性目标关系最值问题 例2、已知1,10,220x x y x y ≥??-+≤??--≤? 则22x y +的最小值是 . 解析：如图2，只要画出满足约束条件的可行域，而22x y +表 示可行域内一点到原点的距离的平方。由图易知A （1，2）是满 足条件的最优解。22x y +的最小值是为5。 点评：本题属非线性规划最优解问题。求解关键是在挖掘目 标关系几何意义的前提下，作出可行域，寻求最优解。 三、约束条件设计参数形式，考查目标函数最值范围问题。 例3、在约束条件0 024x y y x s y x ≥??≥??+≤??+≤?下，当35s ≤≤时，目标函数32z x y =+的最大值的变化范围是（） A.[6,15] B. [7,15] C. [6,8] D. [7,8] 解析：画出可行域如图3所示,当34s ≤<时, 目标函数 32z x y =+在(4,24)B s s --处取得最大值, 即 max 3(4)2(24)4[7,8)z s s s =-+-=+∈;当45s ≤≤时, 目标函数 32z x y =+在点 (0,4)E 处取得最大值,即max 30248z =?+?=,故[7,8]z ∈,从而选D; 点评：本题设计有新意，作出可行域，寻求最优解条件，然后转化为目标函数Z 关于S 的函数关系是求解的关键。 四、已知平面区域，逆向考查约束条件。 例4、已知双曲线22 4x y -=的两条渐近线与直线3x =围成一个三 角形区域,表示该区域的不等式组是（） (A)0003x y x y x -≥??+≥??≤≤? (B) 0003x y x y x -≥??+≤??≤≤? (C) 0003x y x y x -≤??+≤??≤≤? (D) 图2 图 C

用对偶单纯形法求解线性规划问题

用对偶单纯形法求解线性 规划问题 The final edition was revised on December 14th, 2020.

例4-7用对偶单纯形法求解线性规划问题. Min z =5x1+3x 2 .-2 x1 + 3x 2 ≥6 3 x1 - 6 x 2 ≥4 Xj≥0（j=1,2） 解：将问题转化为 Max z = -5 x1 - 3 x 2 . 2 x1 - 3x 2+ x 3 = -6 -3 x1 + 6 x 2+ x 4 ≥-4 Xj≥0（j=1,2，3,4） 其中，x3 ，x4为松弛变量，可以作为初始基变量，单纯形表见表4-17. 表4-17 例4-7单纯形表 在表4-17中,b=-16<0,而y≥0,故该问题无可行解. 注意: 对偶单纯形法仍是求解原问题,它是适用于当原问题无可行基,且所有检验数均为负的情况.

若原问题既无可行基,而检验数中又有小于0的情况.只能用人工变量法求解. 在计算机求解时,只有人工变量法,没有对偶单纯形法. 3.对偶问题的最优解 由对偶理论可知,在原问题和对偶问题的最优解之间存在着密切的关系,可以根据这些关系,从求解原问题的最优单纯形表中,得到对偶问题的最优解. (1)设原问题(p)为 Min z=CX . ???≥=0X b AX 则标准型(LP)为 Max z=CX . ???≥=0X b AX 其对偶线性规划（D ）为 Max z=b T Y . ???≥=0X b AX 用对偶单纯形法求解（LP ），得最优基B 和最优单纯形表T （B ）。对于（LP ）来说，当j=n+i 时，有Pj=-e i ，c j =0 从而，在最优单纯形表T （B ）中，对于检验数，有 （σn+1，σn+2…σn+m ）=（c n+1，c n+2…，c n+m ）-C B B -1（Pn +1,Pn+2…,Pn+m ）=- C B B -1 (-I)

线性规划原问题与对偶问题的转化及其应用

线性规划原问题与对偶问题的转化及其应用 摘要 线性规划对偶问题是运筹学中应用较广泛的一个重要分支，它是辅助人们进行科学管理的一种数学方法.线性规划对偶问题能从不同角度为管理者提供更多的科学理论依据，使管理者的决定更加合理准确.本文主要探讨了线性规划原问题与对偶问题之间的关系、线性规划原问题与对偶问题的转化以及对偶理论的应用.本文的研究主要是将复杂的线性规划原问题转化成对偶问题进行解决，简化了线性规划问题，使人们能够快速的找出线性规划问题的最优解. 关键词：线性规划；原问题；对偶问题；转化

Linear Programming is the Original Problem and the Transformation of the Dual Problem and Applications Abstract: Linear programming in operational research is research earlier, rapid development and wide application, the method is an important branch of mature, it is one of the scientific management of auxiliary people mathematical method. Can from different angles to linear programming dual problem for policy makers to provide more scientific theory basis. This article mainly probes into the linear programming problem and the relationship between the dual problem, linear programming problem and the transformation of the dual problem, the application of linear programming dual problem. This article is the complex of the original problem into its dual problem to be solved, simplifies the linear programming problem, enables us to rapidly find the optimal solution of linear programming problem. Keywords: linear programming; the original problem; the dual problem; conversion

高考数学线性规划题型总结

高考数学线性规划题型 总结 文档编制序号：[KKIDT-LLE0828-LLETD298-POI08]

线性规划常见题型及解法 一、已知线性约束条件，探求线性目 标关系最值问题 例1、设变量x 、y 满足约束条件?? ? ??≥+-≥-≤-1122y x y x y x ，则y x z 32+=的最大值为 。 解析：如图1，画出可行域，得在直线2x-y=2与直线x-y=-1的交点A(3,4)处，目标函数 z 最大值为18 点评：本题主要考查线性规划问题,由线性约束条件画出可行域,然后求出目标函数的最大值.，是一道较为简单的送分题。数形结合是数学思想的重要手段之一。 习题1、若x 、y 满足约束条件222x y x y ≤?? ≤??+≥? ，则z=x+2y 的取值范围是 （ ） A 、[2,6] B 、[2,5] C 、[3,6] D 、（3,5] 解：如图，作出可行域，作直线l ：x+2y ＝0，将 l 向右上方平移，过点A （2,0）时，有最小值 2，过点B （2,2）时，有最大值6，故选A 二、已知线性约束条件，探求非线性目标关系最值问题 例2、已知1,10,220x x y x y ≥?? -+≤??--≤? 则22x y +的最小值是 . 22x y +解析：如图2，只要画出满足约束条件的可行域，而表示可行域内一点到原点的距离的平方。由图易知A （1， 2）是满足条件的最优解。22x y +的最小值是为5。 点评：本题属非线性规划最优解问题。求解关键是在挖掘目标 关系几何意义的前提下，作出可行域，寻求最优解。 习题2、已知x 、y 满足以下约束条件 220240330x y x y x y +-≥??-+≥??--≤? ，则z=x 2+y 2 的最大值和最小值分别是（ ） A 、13，1 B 、13，2 C 、13， 4 5 D 、13，25 图2 x y O 2 2 x=2 y =2 x + y =2 B A 2x + y - 2= 0 x – 2y + 4 = 0 3x – y – 3 = 0 O y x A