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11《运筹学》(第四版)非线性规划变尺度法

一种非线性尺度空间自适应均衡水印算法

————————————————————————————————————————————————一种非线性尺度空间自适应均衡水印算法 作者齐向明,李爽,李玥,候明君 机构辽宁工程技术大学软件学院 DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.08.0439 基金项目国家自然科学基金应急管理项目(61540056) 预排期卷《计算机应用研究》2019年第36卷第12期 摘要针对线性尺度空间水印算法嵌入水印位置定位不够精确,嵌入强度参数选取随机,提出一种非线性尺度空间自适应均衡水印算法。利用KAZE算法提取并筛选出非线性尺度空间稳定性 强的特征点,构建嵌入水印区域;将水印图像奇异值分解,构造新矩阵作为待嵌入水印载体, 通过调整果蝇优化算法的适应度函数计算嵌入强度,结合DWT-SVD算法自适应完成嵌入水 印过程。对受到攻击的水印图像提取特征点,合成特征区域矩阵,使用嵌入水印的逆过程, 提取水印。实验结果表明,PSNR值均达到44 dB以上,平均NC值高达0.99,有效均衡了水 印算法的不可见性和鲁棒性。 关键词均衡水印;非线性尺度空间;自适应;KAZE算法;果蝇优化算法;奇异值分解 作者简介齐向明(1966-)男,了辽宁阜新人,副教授,硕导,主要研究方向为图像图形处理?数字水印;李爽(1994-),女,硕士研究生,主要研究方向为图像图形处理?数字水印 (852278212@https://www.doczj.com/doc/3218230903.html,);李玥(1993-),女,硕士研究生,主要研究方向为图像图形处理? 数字水印;侯明君(1996-),男,学士,主要研究方向为软件工程. 中图分类号TP391.2 访问地址https://www.doczj.com/doc/3218230903.html,/article/02-2019-12-071.html 投稿日期2018年8月13日 修回日期2018年9月18日 发布日期2018年10月10日

2010CB428800-华北平原地下水演变机制与调控

项目名称:华北平原地下水演变机制与调控 首席科学家:石建省中国地质科学院水文地质环境 地质研究所 起止年限:2010年1月-2014年8月 依托部门:国土资源部河北省科技厅

一、研究内容 1.人类活动条件下区域地下水系统响应 基于对地下水系统结构、组成、特征、场、系统与环境相互作用的表征现象调查研究,揭示在自然与人类活动双重作用下,地下水系统诸要素的时空演化方向、路径和规模,达到规律性的认识。 重点研究近50年来区域水循环要素变化规律及其影响因素;分析历史上地下水资源开发条件下区域地下水流场变化过程,阐明浅层和深层地下水动力场特征与演变过程;揭示人类活动加剧条件下地下咸水体移动、水化学场演变和地下水资源量变化规律;建立人类活动条件下与区域水循环变化相联系的地下水系统演变模式,为地下水演变机理研究和地下水调控研究提供理论依据。 2.含水层系统结构变异与地下水可利用资源变化机理 基于地下水演变规律的研究成果和成因分析,揭示地下水动力条件与水循环机理、含水层结构与特性及演化机理、地下水溶质迁移富集与地球化学作用机理和水—土复合作用、地面沉降和地质灾害发生机理;阐明人类活动对地下水资源可利用资源组成的影响机制和趋势,为地下水资源调控提供科学依据。 研究地下水系统水动力条件变化后含水层特性的变化。研究浅层含水层结构变化规律及地下水补排的非线性过程、包气带溶质运移与浅层地下水水质演变;分析浅层地下水补给方式、过程和强度的变化;通过对人类活动影响下浅层含水层补给关键环节与影响因素的研究,确定浅层含水层结构变化规律,建立适于浅层含水层结构变化的地下水补给非线性模型。 研究深层含水层系统结构与地下水流动系统各要素对高强度开采的响应,包括弱透水层越流和压缩释水机理、浅层地下水与深层地下水相互作用机制、水动力场—土应力场耦合机理及地面沉降、地质灾害发生机制、地下淡水—咸水界面移动与驱动机制、分析地下水动力场和水化学场演化机制及其对地下水循环的影响;研究地下水资源可利用量的组成、变化机理和趋势;阐明深层地下水可更新能力的变化过程与趋势,为区域地下水资源的演变提供理论依据,为地下水合理调控的研究奠定基础。 3.地下水—环境—社会经济耦合机制与评价体系 在充分认识环境变化下的地下水循环及水资源变化机理的基础上,研究地下水开发与环境变化、经济发展的互动关系与耦合机制,建立研究区地下水资源承载力的评价体系和评价模式,建立地下水系统、经济社会系统、生态环境系统在其运动发展过程中的相互依存与相互制约的定量关系,为地下水危机识别和合理调控的研究奠定基础。 4.环境、经济约束下的地下水调控

《运筹学》习题线性规划部分练习题及答案.doc

《运筹学》线性规划部分练习题 一、思考题 1. 什么是线性规划模型,在模型中各系数的经济意义是什么? 2. 线性规划问题的一般形式有何特征? 3. 建立一个实际问题的数学模型一般要几步? 4. 两个变量的线性规划问题的图解法的一般步骤是什么? 5. 求解线性规划问题时可能出现几种结果,那种结果反映建模时有错误? 6. 什么是线性规划的标准型,如何把一个非标准形式的线性规划问题转化成标准形式。 7. 试述线性规划问题的可行解、基础解、基础可行解、最优解、最优基础解的概念及它们之间的相互关系。 8. 试述单纯形法的计算步骤,如何在单纯形表上判别问题具有唯一最优解、有无穷多个最优解、无界解或无可行解。 9. 在什么样的情况下采用人工变量法,人工变量法包括哪两种解法? 10.大M 法中,M 的作用是什么?对最小化问题,在目标函数中人工变量的系数取什么?最大化问题呢? 11.什么是单纯形法的两阶段法?两阶段法的第一段是为了解决什么问题?在怎样的情况下,继续第二阶段? 二、判断下列说法是否正确。 1. 线性规划问题的最优解一定在可行域的顶点达到。 2. 线性规划的可行解集是凸集。 3. 如果一个线性规划问题有两个不同的最优解,则它有无穷多个最优解。 4. 线性规划模型中增加一个约束条件,可行域的范围一般将缩小,减少一个约束条件,可行域的范围一般将扩大。 5. 线性规划问题的每一个基本解对应可行域的一个顶点。 6. 如果一个线性规划问题有可行解,那么它必有最优解。 7. 用单纯形法求解标准形式(求最小值)的线性规划问题时,与0 >j σ对应的变量都可以被选作换入变量。 8. 单纯形法计算中,如不按最小非负比值原则选出换出变量,则在下一个解中至少有一个基变量的值是负的。 9. 单纯形法计算中,选取最大正检验数k σ对应的变量k x 作为换入变量,可使目 标函数值得到最快的减少。 10. 一旦一个人工变量在迭代中变为非基变量后,该变量及相应列的数字可以从单纯形表中删除,而不影响计算结果。 三、建立下面问题的数学模型 1. 某公司计划在三年的计划期内,有四个建设项目可以投资:项目Ⅰ从第一年到 第三年年初都可以投资。预计每年年初投资,年末可收回本利120% ,每年又可以重新将所获本利纳入投资计划;项目Ⅱ需要在第一年初投资,经过两年可收回本利150% ,又可以重新将所获本利纳入投资计划,但用于该项目的最大投资额不得超过20万元;项目Ⅲ需要在第二年年初投资,经过两年可收回本利160% ,但用于该项目的最大投资额不得超过15万元;项目Ⅳ需要在第三年年初投资,年末可收回本利140% ,但用于该项目的最大投资额不得超过10万元。在这个计划期内,该公司第一年可供投资的资金有30万元。问怎样的投资方案,才能使该公司在这个计划期获得最大利润? 2.某饲养场饲养动物,设每头动物每天至少需要700克蛋白质、30克矿物质、 100克维生素。现有五种饲料可供选用,各种饲料每公斤营养成分含量及单 价如下表2—1所示:

定量遥感分析

定量遥感分析 随着经济和科技的发展,国家的宏观决策、资源调查、环境及灾害监测等影响国民经济发展的关键领域急需数据支持,要求数据具有空间上的宏观性,时间上的连续性和可获取数据的全面性。而遥感技术正具备这一能力,它能够以不同的时空尺度不断地提供多种地表特征信息。但是与遥感卫星获取数据的能力相比,遥感数据的自动、定量化处理乃至对遥感数据信息的理解能力与对遥感数据的有效利用却远远不足,这也是目前制约遥感发挥作用的瓶颈问题。因此,定量遥感逐渐成为遥感发展的主要方向。 一、什么是定量遥感 定量遥感或称遥感量化遥感研究,主要指从对地观测电磁波信号中定量提取地表参数的技术和方法研究,区别于仅依靠经验判读的定性识别地物的方法。它有两重含义:遥感信息在电磁波的不同波段内给出的地表物质的定量的物理量和准确的空间位置;从这些定量的遥感信息中,通过实验的或物理的模型将遥感信息与地学参量联系起来,定量的反演或推算某些地学或生物学信息。 定量遥感不仅要进行遥感建模与各种前向模型的研究,还要进行各种反演模型和反演策略的研究。目前在国际上,越来越多的学者们认识到遥感科学在地学从传统定点观测数据到不同空间范围多尺度空间转换和地球系统科学研究中的不可替代作用。而遥感科学能够在多远数据综合集成及地学应用方面对地球系统科学研究发挥决定性作用。然而,相对快速发展的遥感技术而言,定量遥感的基础研究仍严重不足。这对全世界遥感科学界都是一个挑战,对我们来说则更多的是一种跨越发展的机遇。 二、遥感模型分类: 1.统计模型(即经验模型):基于陆地表面变量和遥感数据的相关关系,对一系列的观测数据做经验性的统计描述或者进行相关性分析,构建遥感参数与地面观测数据之间的线性回归方程。 优点:参数少;容易建立且可以有效概括从局部区域获取的数据,简便,适用性强;

图像局部特征点检测算法综述

图像局部特征点检测算法综述 研究图像特征检测已经有一段时间了,图像特征检测的方法很多,又加上各种算法的变形,所以难以在短时间内全面的了解,只是对主流的特征检测算法的原理进行了学习。总体来说,图像特征可以包括颜色特征、纹理特等、形状特征以及局部特征点等。其中局部特点具有很好的稳定性,不容易受外界环境的干扰,本篇文章也是对这方面知识的一个总结。 本篇文章现在(2015/1/30)只是以初稿的形式,列出了主体的框架,后面还有许多地方需要增加与修改,例如2013年新出现的基于非线性尺度空间的KAZE特征提取方法以及它的改进AKATE等。在应用方面,后面会增一些具有实际代码的例子,尤其是基于特征点的搜索与运动目标跟踪方面。 1. 局部特征点 图像特征提取是图像分析与图像识别的前提,它是将高维的图像数据进行简化表达最有效的方式,从一幅图像的M×N×3的数据矩阵中,我们看不出任何信息,所以我们必须根据这些数据提取出图像中的关键信息,一些基本元件以及它们的关系。 局部特征点是图像特征的局部表达,它只能反正图像上具有的局部特殊性,所以它只适合于对图像进行匹配,检索等应用。对于图像理解则不太适合。而后者更关心一些全局特征,如颜色分布,纹理特征,主要物体的形状等。全局特征容易受到环境的干扰,光照,旋转,噪声等不利因素都会影响全局特征。相比而言,局部特征点,往往对应着图像中的一些线条交叉,明暗变化的结构中,受到的干扰也少。 而斑点与角点是两类局部特征点。斑点通常是指与周围有着颜色和灰度差别的区域,如草原上的一棵树或一栋房子。它是一个区域,所以它比角点的噪能力要强,稳定性要好。而角点则是图像中一边物体的拐角或者线条之间的交叉部分。 2. 斑点检测原理与举例 2.1 LoG与DoH 斑点检测的方法主要包括利用高斯拉普拉斯算子检测的方法(LOG),以及利用像素点Hessian矩阵(二阶微分)及其行列式值的方法(DOH)。 LoG的方法已经在斑点检测这入篇文章里作了详细的描述。因为二维高斯函数的拉普拉斯核很像一个斑点,所以可以利用卷积来求出图像中的斑点状的结构。 DoH方法就是利用图像点二阶微分Hessian矩阵:

运筹学中线性规划实例汇总

实验报告 课程名称:运筹学导论 实验名称:线性规划问题实例分析专业名称:信息管理与信息系统 指导教师:刘珊 团队成员:邓欣(20112111 蒋青青(20114298 吴婷婷(20112124 邱子群(20112102 熊游(20112110 余文媛(20112125 日期:2013-10-25 成绩:___________

1.案例描述 南部联盟农场是由以色列三个农场组成的联合组织。该组织做出了一个关于农场农作物的种植计划,如下: 每一个农场的农业产出受限于两个量,即可使用的灌溉土地量和用于灌溉的水量。数据见下表: 适合本地区种植的农作物包括糖用甜菜、棉花和高粱。这三种作物的差异在于它们每亩的期望净收益和水的消耗量不同。另外农业部门已经制定了南部联盟农场作物总亩数的最大配额,见下表: 作物的任何组合可以在任何农场种植,技术部门的任务是找出一个种植方案使南部联盟农场的净收益最大化。 2.建立模型 决策变量为Xi(i=1,2,……,9,表示每个农场每种作物的种植量。 MAX Z=1000(X1+X2+X3+750(X4+X5+X6+250(X7+X8+X9 约束条件: (1)每一个农场使用的土地 X1+X4+X7≤400

X2+X5+X8≤600 X3+X6+X9≤300 (2每一个农场的水量分布 3X1+2X4+X7≤600 3X2+2X5+X8≤800 3X3+2X6+X9≤375 (3每一种作物的总种植量 X1+X2+X3≤600 X4+X5+X6≤500 X7+X8+X9≤325 非负约束Xi≥0 , i=1,2, (9) 3.计算机求解过程 步骤1.生成表格 步骤2.输入数据

用遥感和地理信息系统研究传染病时空分布

184 中国科学 C 辑 生命科学 2006, 36 (2): 184~192 用遥感和地理信息系统研究传染病时空分布 * 宫 鹏 ①** 徐 冰② 梁 松 ①③ (① 中国科学院遥感应用研究所/北京师范大学 遥感科学国家重点实验室, 北京 100101; ② Department of Geography, Uni-versity of Utah, Salt Lake City, UT 84112, USA; ③ School of Public Health, University of California, Berkeley, CA 94720, USA) 摘要 和其他物种迁移或生物入侵过程类似, 传染病的时空传播与流行伴随着人类活动的全球化而加剧. 以血吸虫病时空传播流行定量模拟为例, 提出一种对已知传染源→媒介→宿主传播关系前提下的疾病传播的时空动态概念模型. 用西昌郊区血吸虫病流行区为例, 证明这类概念模型的可行性. 展示了遥感和地理信息系统在这类模型中具体的应用方法. 利用建立的模型, 模拟给不同村居民服药所达到的不同效果, 证明这类模型在传染病防治和控制中可以起到空间决策支持的作用. 本文介绍的模拟方法对鼠疫、肾综合征出血热、莱姆病等传染病有直接借鉴意义; 遥感和地理信息系统方法对其他有关的传染病, 甚至生物入侵过程的研究有所帮助. 关键词 时空动态模拟 空间关联性 传染病防治与控制 生物入侵 收稿日期: 2005-05-13; 接受日期: 2005-11-15 * 国家自然科学基金委员会重大基金项目(批准号: 30590370)、国家“十五”攻关项目(批准号: 2004BA718B06)、中国科学院百人计划和美国NIH(批准号: RO1-AI-43961)资助 ** E-mail: gong@https://www.doczj.com/doc/3218230903.html, 近20年来, 出现很多新异传染病, 一些已控制的传染病死灰复燃, 这使得人们对这些病的传统认识发生彻底改变, 并激发人们探索人类生存环境和这些病原体相互关系及影响. 2003年初, 大约半年时间严重急性呼吸道综合症(SARS)就从广东迅速传播到世界30多个国家和地区, 导致8000多人感染, 造成700多人死亡(https://www.doczj.com/doc/3218230903.html,/ncidod/sars/). 起源于非洲乌干达的西尼罗病毒1999年在美国纽约首次出现, 至2002年已遍及美国44个州, 仅2003和2004两年就感染12000多人, 造成350人死亡(http:// https://www.doczj.com/doc/3218230903.html,/ncidod/dvbid/westnile/). 经过多年努力, 我国长江流域流行的水媒传染性血吸虫病在一些地区曾一度得到有效控制. 然而, 近些年又出现反弹, 仅在四川川北2004年就发现7个血吸虫病控制县又出现复发和流行. 这几个例子均表明, 在经济全球化的今天传染病传播的空间范围越来越大, 传播速度也在加速, 往往能影响到全世界的人口. 哪些因素在主导这些传染病传播? 比如, 便捷的空中交通是造成SARS 在全球传播的直接原因. 但除此之外, 人们对于这些病毒自然传播的起源、传播途径和媒介等往往知之甚少. 其实, 随着任何一种疾病的出现或复发, 可能有许多其他病毒也从不同地

尺度空间理论和SIFT算法小结

尺度空间理论 尺度空间(scalesPace)思想最早由Iijima 于1962年提出([l]),但当时并未引起算机视觉领域研究者们的足够注意,直到上世纪八十年代,witkin([2])Koenderink([3])等人的奠基性工作使得尺度空间方法逐渐得到关注和发展。此后,随着非线性扩散方程、变分法和数学形态学等方法在计算机视觉领域中的广泛应用,尺度空间方法进入了快速发展阶段。尺度空间方法本质上是偏微分方程对图像的作用。 尺度空间方法的基本思想是:在视觉信息(图像信息)处理模型中引入一个被视为尺度的参数,通过连续变化尺度参数获得不同尺度下的视觉处理信息,然后综合这些信息以深入地挖掘图像的本质特征。尺度空间方法将传统的单尺度视觉信息处理技术纳入尺度不断变化的动态分析框架中,因此更容易获得图像的本质特征。尺度空间的生成目的是模拟图像数据的多尺度特征。高斯卷积核是实现尺度变换的唯一线性核。 尺度空间是一个用来控制观察尺度或表征图像数据多尺度自然特性的框架;信号的尺度空间表征是信号的特征结构集合并包含有一个连续的尺度参量(即观察尺度)。尺度空间理论[8]是通过对原始图像进行尺度变换,获得图像多尺度下的尺度空间表示序列,对这些序列进行尺度空间主轮廓的提取,并以该主轮廓作为一种特征向量,实现边缘、角点检测和不同分辨率上的特征提取等。尺度空间表示是一种基于区域而不是基于边缘的表达,它无需关于图像的先验知识。与通过减小图像尺寸而提高计算效率的其他多尺度或多分辨率表达相比,尺度空间表示由平滑获得,在多由尺度上都保持了不变的空间取样,但对同一特征而言,它在粗糙尺度上对应更多的像素点,这样就使得对这些数据的计算任务得到连续的简化。尺度空间表示的另一个重要特征,就是基于尺度的结构特性能以一种简单的方式解析的表达,不同尺度上的特征可以一种精确的方式联系起来。作为尺度空间理论中的一个重要概念,尺度空间核被定义为:in out f K f *= (1) 对于所有的信号in f ,若它与变换核K 卷积后得到的信号out f 中的极值(一阶微分过零点数)不超过原图像的极值,则称K 为尺度空间核,所进行的卷积变换称为尺度变换。尺度空间表示通过平滑获得,可描述为),(σx 空间(?y 呢?),x 和σ分别为位置参数和尺度参数。当采用不同尺度的平滑函数对同一图像进行滤波时,得到的一簇图像就是原始图像相对于该平滑函数的尺度空间,σ为尺度空间坐标。 在高斯尺度空间,同一类型特征点和边缘在不同的尺度上具有因果性,即当尺度变化时,新的特征点可能出现,而老的特征点可能移位或消失。这种因果性带来的含糊性是固有的,不可避免的,不能企求消除,但可以减小。然而,由于高斯核[9] 具有线性、平移不变性、旋转不变性和子集特性等特性,可以证明,

(完整word版)第二章运筹学 线性规划

第二章 线性规划 主要内容:1、线性规划问题及数学模型 2、线性规划问题的解及其性质 3、图解法 4、单纯形法 5、大M 法和两阶段法 重点与难点:线性规划数学模型的建立:一般形成转化为标准型的方法:单纯形法的求解步骤。 要 求:理解本章内容,掌握本章重点与难点问题;深刻理解线性规划问题的基本概念、基本性质,熟练掌握 其求解技巧;培养解决实际问题的能力。 §1 线性规划的数学模型及解的性质 一、数学模型(一般形式) 例 1 已知某市有三种不同体系的建筑应予修建,其耗用资源数量及可用的资源限量如下表,问不同体系的面积应各建多少,才能使提供的住宅面积总数达到最大? 解:设三种体系的建筑面积依次为1x ,2x ,3x 万平方米, 则目标函数为 321max x x x z ++= 约束条件为 ?? ?? ???????=≥≤++≤≤++≤++≤++3,2,10 4005.335.41470021015000 180190110200025301211000 122137105 3211321321321j x x x x x x x x x x x x x x j 例2 某工厂要安排生产甲、乙两种产品。已知:

问:如何安排两种产品的生产数量,才能使总产值最高? 解:设 21,x x 分别为甲、乙两种产品的生产量: 则目标函数为 21127m ax x x z += 约束条件为??? ??? ?=≥≤+≤+≤+2,1,03001032005436049112121j x x x x x x x j 从以上两例可以看出,它们都属于一类优化问题。它们的共同特征: ①每一个问题都有一组决策变量(n x x x 21,)表示某一方案;这组决策变量的值就代表一个具体方案。一般这 些变量的取值是非负的。 ②存在一定的约束条件,这些约束条件可以用一组线性等式或不等式来表示。 ③都有一个要求达到的目标,它可用决策变量的线性函数(称为目标函数)来表示;按问题的不同,要求目标函数实现最大化或最小化。 满足以上三个条件的数学模型称为线性规划的数学模型。其一般形式为: 目标函数 n n x c x c x c z +++= 2211m ax (m in) 约束条件 ()()()????? ????=≥=≥≤+++=≥≤+++=≥≤+++n j x b x a x a x a b x a x a x a b x a x a x a j m n mn m m n n n n ,,2,1,0,,,22112222212111212111 可行解:满足约束条件的一组决策变量,称为可行解。 最优解:使目标函数取得最大(小)值的可行解,称为最优解。 最优值:目标函数的最大(小)值,称为最优值。 二、标准型 (一)问题的标准形式: n n x c x c x c z +++= 2211ma x ????? ?? ??=≥=+++=+++=+++n j x b x a x a x a b x a x a x a b x a x a x a j m n mn m m n n n n ,,2,1,022112222212111212111

运筹学_第1章_线性规划习题

第一章线性规划 习题1.1(生产计划问题)某企业利用A、B、C三种资源,在计划期内生产甲、乙两种产品,已知生产单位产品资源的消耗、单位产品利润等数据如下表,问如何安排生产计划使企业利润最大? 解:设x1、x2分别代表甲、乙两种产品的生产数量(件),z表示公司总利润。依题意,问题可转换成求变量x1、x2的值,使总利润最大,即 ma x z=50x1+100x2 且称z=50x1+100x2为目标函数。 同时满足甲、乙两种产品所消耗的A、B、C三种资源的数量不能超过它们的限量,即可分别表示为 x1 + x2≤300 2x1 + x2≤400 x2≤250 且称上述三式为约束条件。此外,一般实际问题都要满足非负条件,即x1≥0、x2≥0。 这样有 ma x z=50x1+100x2 x1 + x2≤300 2x1 + x2≤400 x2≤250 x1、x2≥0

习题1.2 靠近某河流有两个化工厂,流经第一化工厂的河流流量为每天500万m 3,在两个工厂之间有一条流量为200万m 3的支流。两化工厂每天排放某种有害物质的工业污水分别为2万m 3和1.4万m 3。从第一化工厂排出的工业污水流到第二化工厂以前,有20%可以自然净化。环保要求河流中工业污水含量不能大于0.2%。两化工厂处理工业污水的成本分别为1000元/万m 3和800元/万m 3。现在要问在满足环保要求的条件下,每厂各应处理多少工业污水,使这两个工厂处理工业污水的总费用最小。 解:设x 1、x 2分别代表工厂1和工厂2处理污水的数量(万m 3)。则问题的目标可描述为 min z =1000x 1+800x 2 约束条件有 第一段河流(工厂1——工厂2之间)环保要求 (2-x 1)/500 ≤0.2% 第二段河流(工厂2以下河段)环保要求 [0.8(2-x 1) +(1.4-x 2)]/700≤0.2% 此外有 x 1≤2; x 2≤1.4 化简得到 min z =1000x 1+800x 2 x 1 ≥1 0.8x 1 + x 2 ≥1.6 x 1 ≤2 x 2≤1.4 x 1、x 2≥0 习题1.3 ma x z =50x 1+100x 2 x 1 + x 2≤300 2x 1 + x 2≤400 x 2≤250 图1—1 x 2

运筹学--第一章 线性规划

习题一1.1 用图解法求解下列线性规划问题,并指出各问题是具有唯一最优解、 无穷多最优解、无界解或无可行解。 (1) min z =6x1+4x2(2) max z =4x1+8x2 st. 2x1+x2≥1 st. 2x1+2x2≤10 3x1+4x2≥1.5 -x1+x2≥8 x1, x2≥0 x1, x2≥0 (3) max z =x1+x2(4) max z =3x1-2x2 st. 8x1+6x2≥24 st. x1+x2≤1 4x1+6x2≥-12 2x1+2x2≥4 2x2≥4 x1, x2≥0 x1, x2≥0 (5) max z =3x1+9x2(6) max z =3x1+4x2 st. x1+3x2≤22 st. -x1+2x2≤8 -x1+x2≤4 x1+2x2≤12 x2≤6 2x1+x2≤16 2x1-5x2≤0 x1, x2≥0 x1, x2≥0 1.2. 在下列线性规划问题中,找出所有基本解,指出哪些是基本可行解并分别代入目标函数,比较找出最优解。 (1) max z =3x1+5x2(2) min z =4x1+12x2+18x3 st. x1+x3=4 st. x1+3x3-x4=3 2x2+x4=12 2x2+2x3-x5=5 3x1+2x2+x5=18 x j≥0 (j=1, (5) x j≥0 (j=1, (5) 1.3. 分别用图解法和单纯形法求解下列线性规划问题,并对照指出单纯形法迭代的每一步相当于图解法可行域中的哪一个顶点。 (1) max z =10x1+5x2 st. 3x1+4x2≤9 5x1+2x2≤8 x1, x2≥0 (2) max z =100x1+200x2 st. x1+x2≤500 x1≤200 2x1+6x2≤1200 x1, x2≥0 1.4. 分别用大M法和两阶段法求解下列线性规划问题,并指出问题的解属于哪一类: 9

《运筹学》之线性规划 (2)

运筹学 线性规划基本性质

线形规划基本性质目录 线性规划(概论) 线性规划问题:生产计划问题 例1.1 生产计划问题(资源利用问题)例1.1生产计划问题分析 例1.1生产计划问题模型 例1.1生产计划问题表格描述 例1 .2 营养配餐问题 各种食物的营养成分表 各种食物的营养成分表(转置) 例1 .2 营养配餐问题求解 用于成功决策的实例 线形规划的一般模型:特点 线形规划的一般模型:数学模型线性规划问题隐含的假定 比例性假定 可加性假定 连续性假定 确定性假定 线形规划的图解法 线形规划解的可能结果 线形规划的标准形式1 线形规划的标准形式2 非标准型LP的标准化:目标函数 非标准型LP的标准化:约束函数1 非标准型LP的标准化:约束函数2 非标准型LP的标准化:决策变量 线形规划解的概念:可行解 线形规划解的概念:最优解 线形规划解的概念:基本解 线形规划解的概念:最优基本解 线形规划的应用模型 生产计划问题 生产计划问题:表格分析 生产计划问题:模型 产品配套问题 产品配套问题:工时分析 产品配套问题:配套分析 产品配套问题:模型 结束放映

线性规划(概论) 线形规划是研究解决有限资源最佳分配的运筹学方法,即如何对有限的资源做出最佳方式的调配和最有利的利用,以便最充分地发挥资源的效能去获得最佳经济效益。

线性规划问题:生产计划问题 1、如何合理使用有限的人力、物力和资 金,实现最好的经济效益。 2、如何合理使用有限的人力、物力和资 金,以达到最经济的方式,完成生产 计划的要求。

例1.1 生产计划问题(资源利用问题) 胜利家具厂生产桌子和椅子两种家具。桌子售价50元/张,椅子销售价格30元/把,生产桌子和椅子要求需要木工和油漆工两种工种。生产一张桌子需要木工4小时,油漆工2小时。生产一把椅子需要木工3小时,油漆工1小时。该厂每个月可用木工工时为120小时,油漆工工时为50小时。问该厂如何组织生产才能使每月的销售收入最大?

运筹学-线性规划模型在实际生活中的应用

线性规划模型在实际生活中的应用 【摘要】线性规划在实际生活中扮演着很重要的角色,研究对象是计划管理工作中有关安排和估值的问题,其广泛应用于经济等领域,是实际生活中进行管理决策的最有效的方法之一。解决的主要问题是在给定条件下,按某一衡量指标来寻找安排的最优方案。本文通过对例题利用线性规划分析,如何合理的分配利用,最终找到最优解使企业利润最大,说明了线性规划在实际生活中的应用,而且对线性规划问题模型的建立,模型的解进行了分析,运用图解法和单纯形法解决问题。 【关键词】线性规划、建模、实际生活、图解法、单纯形法 前言:线性规划(Linear programming,简称LP)是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛、方法较成熟的一个重要分支,它是辅助人们进行科学管理的一种数学方法。研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的数学理论和方法。英文缩写LP。它是运筹学的一个重要分支,广泛应用于军事作战、经济分析、经营管理和工程技术等方面。为合理地利用有限的人力、物力、财力等资源作出的最优决策,提供科学的依据。 在实际生活中,经常会遇到一定的人力、物力、财力等资源条件下,如何精打细算巧安排,用最少的资源取得最大的效益的问题,而这正是线性规划研究的基本内容,它在实际生活中有着非常广泛的应用.任何一个组织的管理者都必须对如何向不同的活动分配资源的问题做出决策,即如何有效地利用人力、物力完成更多的任务,或在预定的任务目标下如何耗用最少的人力、物力去实现目标。在许多情况下,大量不同的资源必须同时进行分配,需要这些资源的活动可以是不同的生产活动,营销活动,金融活动或者其他一些活动。随着计算技术的不断发展,使成千上万个约束条件和决策变量的线性规划问题能迅速地求解,更为线性规划在经济等各领域的广泛应用创造了极其有利的条件。线性规划已经成为现代化管理的一种重要的手段。本文运用常用的图解法和单纯形法解决利润最大化决

运筹学线性规划习题.doc

一、需要掌握的主要内容 1、单纯形法的计算过程 (1)确定初始基本可行解 (2)最优性检验; (3)基变换。 2、单纯形法的灵敏度分析 (1)最终单纯形表中,变量系数的灵敏度分析针对最优解不变时,判断其变化范围; (2)约束条件常数项b的灵敏度分析针对最优解不变时,判断其变化范围; (3)增加一个变量的灵敏度分析 首先,确定增加变量在初始单纯形表中的系数列P j ;然后,求出其对应在最终单纯形表 中的系数列P j ;最后求出σ j =C j -C B B-1P j 。 若σ j ≤0,则最优解不变;σ j ≥0,则继续进行基变换,直到求出最优解。 二、需要基本掌握的内容 1、解、基本解、可行解、基本可行解等基本概念; 2、利用单纯形法求解如何判断无可行解、无界解和无穷最优解等基本理论; 3、如何写出一个线性规划的对偶问题; 4、对偶单纯形法的基本思路和过程。 一、填空题 (1)线性规划模型中,松弛变量的经济意义是,它在目标函数中的系数是。 (2)设有线性规划问题:max z=CX AX≤b X≥0 有一可行基B,记相应基变量为X B ,非基变量为X N ,则可行解的定义为,基本可行 解的定义为,B为最优基的条件是。 (3)线性规划模型具有可行域,若其有最优解,必能在上获得。 二、选择题 1.线性规划一般模型中,自由变量可以用两个非负变量的()代换。 A.和 B.差 C.积 D.商 2.满足线性规划问题全部约束条件的解称为() A.最优解 B.基本解 C.可行解 D.多重解 3.当满足最优检验,且检验数为零的变量的个数大于基变量的个数时,可求得() A.多重解 B.无解 C.无界解 D.退化解 4.原问题与对偶问题的()相同。 A.最优解 B.最优目标值 C.解结构 D.解的分量个数 5.记线性规划原问题(p)max z=CX,对偶问题(D) min w=Yb AX≤b YA≥C

运筹学线性规划

1 人力资源分配的问题 例1.某昼夜服务的公交线路每天各时间段内所需司机和乘务人员数如下: 设司机和乘务人员分别在各时间段开始时上班,并连续工作八小时,问该公交线路怎样安排 司机和乘务人员,既能满足工作需要,又配备最少司机和乘务人员? 分析:不同上班班次时段的司机和乘务人员数 (图见书) 解:设 xi 表示第i 班次时开始上班的司机和乘务人员数,这样我们建立如下的数学模型。 ?? ? ??? ???? ? =≥≥+≥+≥+≥+≥+≥++++++=6,,2,1030205060 7060.6554433221616 54321 j x x x x x x x x x x x x x t s x x x x x x minZ j 且为整数 例2.一家中型的百货商场,它对售货员的需求经过统计分析如下表所示。为了保证售货人员充分休息,售货人员每周工作5天,休息两天,并要求休息的两天是连续的。问应该如何安排售货人员的作息,既满足工作需要,又使配备的售货人员的人数最少?

解:设xi ( i = 1,2,…,7)表示星期一至日开始休息的人数,这样我们建立如下的数学模型。 (图见书) ?? ? ??? ? ? ???? ?=≥≥++++≥++++≥++++≥++++≥++++≥++++≥++++++++++=7,6,,2,1028311925241528.432173217621765176547654365432543217654321 j x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x t s x x x x x x x minZ j 且为整数 约束条件:目标函数: 2 生产计划的问题 例3.某企业生产甲、乙、丙三种产品,每一产品均须经过A 、B 两道工序。A 工序有两种设备可完成,B 工序有三种设备可完成,除甲产品和乙产品的A 工序可随意安排外,其余只能在要求的设备上完成。加工单位产品所需工序时间及其他各项数据的费用有关资料见下表。试制订利润最大的产品加工方案。 (图见书) 解:用8个单下标变量分别表示3种产品在相应工序中的生产量,如表所示。 在约束条件中需考虑 x1+x2=x3+x4+x5 线性规划模型的目标函数为: max z=[(1.25-0.25)(x1+x2)+(2-0.35)(x6+x7)+(2.8-0.5)x8] - [0.05(5x1+10x6)+0.0321(7x2+9x7+12x8)+0.0625(6x3+8x6+8x7)+0.111857(4x4+11x8)+0.05×7x5] 即:max z=0.75x1+0.7753x2+0.65x6+0.8611x7+0.6844x8-0.375x3-0.4474x4-0.35x5 该问题线性规划模型为: max z= 0.75x1+0.7753x2+0.65x6+0.8611x7+0.6844x8-0.375x3-0.4474x4-0.35x5 ? ????? ??? ??=≥=---+≤≤+≤++≤++≤+8 ,,2,1004000770001144000886100012976000105..543215 8476387261 j x x x x x x x x x x x x x x x x x t s j 3 套裁下料问题 例4.现要做100套钢架,每套用长为2.9m,2.1m 和1.5m 的圆钢各一根。已知原料长7.4m ,问应如何下料使所用料最省? 若用套裁,下面有几种套裁方案,都可以考虑采用

运筹学 线性规划在管理中的应用案例

第五章线性规划在管理中的应用 某企业停止了生产一些已经不再获利的产品,这样就产生了一部分剩余生产力。管理层考虑将这些剩余生产力用于新产品Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ的生产。可用的机器设备是限制新产品产量的主要因素,具体数据如下表: 司的利润最大化。 1、判别问题的线性规划数学模型类型。 2、描述该问题要作出决策的目标、决策的限制条件以及决策的总绩效测度。 3、建立该问题的线性规划数学模型。 4、用线性规划求解模型进行求解。 5、对求得的结果进行灵敏度分析(分别对最优解、最优值、相差值、松驰/剩余量、对偶价格、目标函数变量系数和常数项的变化范围进行详细分析)。 6、若销售部门表示,新产品Ⅰ、Ⅱ生产多少就能销售多少,而产品Ⅲ最少销售18件,请重新完成本题的1-5。 解: 1、本问题是资源分配型的线性规划数学模型。 2、该问题的决策目标是公司总的利润最大化,总利润为: + + 决策的限制条件: 8x1+ 4x2+ 6x3≤500 铣床限制条件 4x1+ 3x2≤350 车床限制条件 3x1 + x3≤150 磨床限制条件 即总绩效测试(目标函数)为: max z= + + 3、本问题的线性规划数学模型 max z= + + S.T. 8x1+ 4x2+ 6x3≤500 4x1+ 3x2≤350 3x1 + x3≤150 x1≥0、x2≥0、x3≥0 4、用Excel线性规划求解模板求解结果:最优解(50,25,0),最优值:30元。 5、灵敏度分析

目标函数最优值为 : 30 变量最优解相差值 x1 50 0 x2 25 0 x3 0 .083 约束松弛/剩余变量对偶价格 1 0 .05 2 75 0 3 0 .033 目标函数系数范围 : 变量下限当前值上限 x1 .4 .5 无上限 x2 .1 .2 .25 x3 无下限 .25 .333 常数项数范围 : 约束下限当前值上限 1 400 500 600 2 275 350 无上限 3 150 (1)最优生产方案: 新产品Ⅰ生产50件、新产品Ⅱ生产25件、新产品Ⅲ不安排。最大利润值为30元。 (2)x3 的相差值是意味着,目前新产品Ⅲ不安排生产,是因为新产品Ⅲ的利润太低,若要使新产品Ⅲ值得生产,需要将当前新产品Ⅲ利润元/件,提高到元/件。 (3)三个约束的松弛/剩余变量0,75,0,表明铣床和磨床的可用工时已经用完,而车床的可用工时还剩余75个工时; 三个对偶价格,0,表明三种机床每增加一个工时可使公司增加的总利润额。 (4)目标函数系数范围 表明新产品Ⅰ的利润在元/件以上,新产品Ⅱ的利润在到之间,新产品Ⅲ的利润在以下,上述的最佳方案不变。 (5)常数项范围 表明铣床的可用条件在400到600工时之间、车铣床的可用条件在275工时以上、磨铣床的可用条件在到工时之间。各自每增加一个工时对总利润的贡献元,0元,元不变。 6、若产品Ⅲ最少销售18件,修改后的的数学模型是: max z= + + S.T. 8x1+ 4x2+ 6x3≤500 4x1+ 3x2≤350 3x1 + x3≤150 x3≥18 x1≥0、x2≥0、x3≥0 这是一个混合型的线性规划问题。 代入求解模板得结果如下: 最优解(44,10,18),最优值:元。 灵敏度报告: 目标函数最优值为 : 变量最优解相差值 x1 44 0 x2 10 0 x3 18 0 约束松弛/剩余变量对偶价格

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