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【运筹学】线性规划数学模型 ( 知识点回顾 | 可行解 | 最优解 | 阶梯型矩阵 | 阶梯型矩阵向量 | 基 | 基向量 | 基变量 | 非基变量 )

發(fā)布時(shí)間:2025/6/17 47 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 【运筹学】线性规划数学模型 ( 知识点回顾 | 可行解 | 最优解 | 阶梯型矩阵 | 阶梯型矩阵向量 | 基 | 基向量 | 基变量 | 非基变量 ) 小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

文章目錄

  • 一、知識(shí)點(diǎn)回顧
    • 1、線性規(guī)劃三要素
    • 2、線性規(guī)劃一般形式
    • 3、線性規(guī)劃標(biāo)準(zhǔn)形式
  • 二、線性規(guī)劃解、可行解、最優(yōu)解
  • 三、階梯型矩陣
  • 四、階梯型矩陣向量
  • 五、基、基向量、基變量、非基變量





一、知識(shí)點(diǎn)回顧





1、線性規(guī)劃三要素


線性規(guī)劃三要素 :

  • 決策變量 : x1,x2,?x_1 , x_2 , \cdotsx1?,x2?,?
  • 目標(biāo)條件 : 決策變量的線性函數(shù) , 求最大值或最小值 ;
  • 約束條件 : 一組由決策變量組成的等式或不等式 ;


2、線性規(guī)劃一般形式


max(min)z=∑j=1ncjxj{∑j=1naijxj=bi(i=1,2?m)xj≥0(i=1,2?n)\begin{array}{lcl}max (min) z = \sum_{j=1}^{n}c_j x_j\\ \\ \begin{cases} \sum_{j=1}^{n} a_{ij}x_j = b_i & (i = 1 , 2 \cdots m) \\ \\x_j \geq 0 & (i = 1 , 2 \cdots n) \end{cases}\end{array}max(min)z=j=1n?cj?xj???????j=1n?aij?xj?=bi?xj?0?(i=1,2?m)(i=1,2?n)??



3、線性規(guī)劃標(biāo)準(zhǔn)形式


標(biāo)準(zhǔn)形式特點(diǎn)及轉(zhuǎn)化步驟 : 按照如下順序進(jìn)行處理 ;

  • 約束條件都是等式 , 且右側(cè)常數(shù) ≥0\geq 00 , 小于等于不等式加上松弛變量 , 大于等于不等式減去剩余變量 ;
  • 決策變量 ≥0\geq 00 , 沒有約束的變量 xj=xj′?xj′′x_j = x_j' - x_j''xj?=xj??xj? , 使用兩個(gè)變量代替 111 個(gè)變量 ;
  • 目標(biāo)函數(shù)求最大值 , 如果是求最小值 , 目標(biāo)函數(shù) ×?1\times -1×?1 ;

線性規(guī)劃標(biāo)準(zhǔn)形式 :

maxZ=∑j=1ncjxjs.t{∑j=1naijxj≤(=?≥)bii=1,2,?,mxj≥0j=1,2,?,n\begin{array}{lcl}max Z = \sum_{j = 1}^{n} c_j x_j\\\\ s.t \begin{cases} \sum_{j = 1}^{n} a_{ij} x_j \leq ( = \cdot \geq) b_i & i = 1,2,\cdots,m \\ \\ x_j \geq 0 & j= 1, 2,\cdots,n \end{cases}\end{array}maxZ=j=1n?cj?xj?s.t??????j=1n?aij?xj?(=?)bi?xj?0?i=1,2,?,mj=1,2,?,n??





二、線性規(guī)劃解、可行解、最優(yōu)解



線性規(guī)劃標(biāo)準(zhǔn)形式如下 :

maxZ=∑j=1ncjxjs.t{∑j=1naijxj=bii=1,2,?,mxj≥0j=1,2,?,n\begin{array}{lcl}max Z = \sum_{j = 1}^{n} c_j x_j\\\\ s.t \begin{cases} \sum_{j = 1}^{n} a_{ij} x_j = b_i & i = 1,2,\cdots,m \\ \\ x_j \geq 0 & j= 1, 2,\cdots,n \end{cases}\end{array}maxZ=j=1n?cj?xj?s.t??????j=1n?aij?xj?=bi?xj?0?i=1,2,?,mj=1,2,?,n??



可行解 : 滿足約束條件的解 , 稱為可行解 ;

可行域 : 所有的可行解組成的集合 , 稱為可行域 ;

最優(yōu)解 : 使目標(biāo)函數(shù)達(dá)到最大值的可行解 , 稱為最優(yōu)解 ;


線性規(guī)劃求解就是在 可行解 中找出一個(gè) 最優(yōu)解 ;


將線性規(guī)劃轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)形式 , 就可以使用求解方程組的方法 , 求解線性規(guī)劃的可行解 ;





三、階梯型矩陣



拿到一個(gè)方程組 AX=BAX = BAX=B , 其中

  • AAAm×nm \times nm×n 的矩陣
  • XXXn×1n \times 1n×1 維向量
  • BBBm×1m \times 1m×1 維向量

這是線性規(guī)劃的矩陣形式 , 參考 【運(yùn)籌學(xué)】線性規(guī)劃數(shù)學(xué)模型 ( 三要素 | 一般形式 | 向量形式 | 矩陣形式 ) VI 線性規(guī)劃數(shù)學(xué)模型矩陣形式


解上述方程組 , 使用高斯方程 , 高斯消元法 ;

將系數(shù)矩陣 AAABBB 做成一個(gè)矩陣 (AB)\bigl( A B \bigr)(AB) , 進(jìn)行行變換 , 消元成階梯形式 , 此時(shí)可以判斷該方程組是否有解 , 如果有 , 可以將所有的解解出來 , 求解時(shí) , 階梯元素很關(guān)鍵 ,

階梯型矩陣參考 : 矩陣中每行的第一個(gè)不為零的元素 , 其左側(cè)和下方全是 0 ;



高斯消元法示例 : 求解下面的方程組 ;

{x1+x2+x3=8x2?x3=2\begin{cases} x_1 + x_2 + x_3 = 8 \\ \\ x_2 - x_3 = 2 \end{cases}??????x1?+x2?+x3?=8x2??x3?=2?

(AB)\bigl( A B \bigr)(AB) 矩陣為 [111801?12]\begin{bmatrix} &1 & 1 & 1 & 8 & \\\\ &0 & 1 & -1 & 2 & \end{bmatrix}????10?11?1?1?82?????


找到階梯型矩陣 : 前兩列就是階梯型矩陣 ;

前兩列的矩陣 [1101]\begin{bmatrix} &1 & 1 & \\\\ &0 & 1 & \end{bmatrix}????10?11????? 就是特殊矩陣 , 分別是 x1x_1x1?x2x_2x2? 對(duì)應(yīng)的矩陣 ;

x3x_3x3? 是特殊的變量 , 其可以任意取值的 , 當(dāng) x3x_3x3? 取任意值時(shí) , 通過階梯型矩陣 , 可以計(jì)算出 x1x_1x1?x2x_2x2? 的值 ;


假設(shè) x3x_3x3? 取值為 kkk , 那么 :

  • x2=k+2x_2 = k + 2x2?=k+2
  • x1=6?2kx_1 = 6 - 2kx1?=6?2k




四、階梯型矩陣向量



{x1+x2+x3=8x2?x3=2\begin{cases} x_1 + x_2 + x_3 = 8 \\ \\ x_2 - x_3 = 2 \end{cases}??????x1?+x2?+x3?=8x2??x3?=2?

方程組中有如下向量 :

  • x1x_1x1? 對(duì)應(yīng)的矩陣列向量 [10]\begin{bmatrix} &1 & \\\\ &0 & \end{bmatrix}????10????? 稱為 P1P_1P1? ,

  • x2x_2x2? 對(duì)應(yīng)的矩陣列向量 [11]\begin{bmatrix} &1 & \\\\ &1 & \end{bmatrix}????11????? 稱為 P2P_2P2? ,

  • x3x_3x3? 對(duì)應(yīng)的矩陣列向量 [1?1]\begin{bmatrix} &1 & \\\\ &-1 & \end{bmatrix}????1?1????? 稱為 P3P_3P3? ,

寫成向量形式 (P1P2P3b)\bigl( \ P_1 \ P_2 \ P_3 \ b \ \bigr)(?P1??P2??P3??b?) , 在上方程組的矩陣中 , 找到階梯型矩陣后 , 階梯型矩陣對(duì)應(yīng)的向量 P1P_1P1?P2P_2P2? 是特殊的 ;


(P1P2)\bigl( \ P_1 \ P_2 \ \bigr)(?P1??P2??) 兩個(gè)列向量構(gòu)成了 2×22 \times 22×2 二階方陣 , 該方陣是階梯型矩陣 , 是可逆的 ;


可逆矩陣參考


上述方程組可以寫成 P1x1+P2x2+P3x3=bP_1x_1 + P_2 x_2 + P_3x_3 = bP1?x1?+P2?x2?+P3?x3?=b 形式 ;

有如下計(jì)算推導(dǎo)過程 :

AX=BAX = BAX=B

P1x1+P2x2+P3x3=bP_1x_1 + P_2 x_2 + P_3x_3 = bP1?x1?+P2?x2?+P3?x3?=b

(P1P2)(x1x2)+P3x3=b\bigl( \ P_1 \ P_2 \ \bigr) \begin{pmatrix} x_1 \\ x_2 \end{pmatrix} + P_3x_3 = b(?P1??P2??)(x1?x2??)+P3?x3?=b

(P1P2)\bigl( \ P_1 \ P_2 \ \bigr)(?P1??P2??) 當(dāng)做一個(gè)矩陣 BBB , 將 (x1x2)\begin{pmatrix} x_1 \\ x_2 \end{pmatrix}(x1?x2??) 當(dāng)做一個(gè)矩陣 XBX_BXB? ;

將整個(gè)系數(shù)矩陣 除了 BBB 之外剩下的矩陣稱為 NNN , 對(duì)應(yīng)的變量矩陣稱為 XNX_NXN? ;

BXB+NXN=bBX_B + NX_N = bBXB?+NXN?=b


在上述矩陣的表達(dá)式中 , 方程組 {x1+x2+x3=8x2?x3=2\begin{cases} x_1 + x_2 + x_3 = 8 \\ \\ x_2 - x_3 = 2 \end{cases}??????x1?+x2?+x3?=8x2??x3?=2?一定有一個(gè)系數(shù)矩陣的子矩陣 BBB 是特殊的矩陣 ;



BBB 矩陣與 AAA 矩陣的關(guān)系 :


  • AAA 矩陣是 m×nm \times nm×n 維的矩陣 , mmm 行 , nnn 列 , nnn 個(gè)變量 , mmm 個(gè)等式 ;

  • AAA 的秩為 mmm , n≥mn \geq mnm ;

  • 矩陣 BBB 就是 m×mm \times mm×m 的方陣 ;


線性規(guī)劃前提 :

  • 這里說明一下 , 如果 n≤mn \leq mnm , 那么該方程組有唯一解 , 或無解 ;

  • 整個(gè)運(yùn)籌學(xué)討論的就是等式個(gè)數(shù) mmm 少于變量個(gè)數(shù) nnn , 有多個(gè)解的情況下 , 如何找出最優(yōu)解 , 因此其矩陣的秩就是等式個(gè)數(shù) mmm ;





五、基、基向量、基變量、非基變量



AAA 矩陣是 m×nm \times nm×n 維的矩陣 , mmm 行 , nnn 列 , 線性規(guī)劃中 , nnn 個(gè)變量 , mmm 個(gè)等式 ;

矩陣 AAA 的秩是 mmm , 即等式個(gè)數(shù) ;

矩陣 AAA 中肯定能找到一個(gè)可逆的方陣 , 矩陣 BBB ;

矩陣 BBB 是矩陣 AAA 中的滿秩子矩陣 , 則稱該 矩陣 BBB 是線性規(guī)劃問題的一個(gè) 基 ;


P1x1+P2x2+P3x3=bP_1x_1 + P_2 x_2 + P_3x_3 = bP1?x1?+P2?x2?+P3?x3?=b

上述示例中的 (P1P2)\bigl( \ P_1 \ P_2 \ \bigr)(?P1??P2??) 就是線性規(guī)劃中的基 ;

(P1P2)\bigl( \ P_1 \ P_2 \ \bigr)(?P1??P2??) , (P1P3)\bigl( \ P_1 \ P_3 \ \bigr)(?P1??P3??) , (P2P3)\bigl( \ P_2 \ P_3 \ \bigr)(?P2??P3??) 都是線性規(guī)劃的基 ;



基向量 : 上述 基矩陣 中的 P1,P2,P3P_1 , P_2 , P_3P1?,P2?,P3? 列向量 , 稱為 基向量 ;

基變量 : 與基向量相乘的 x1,x2,x3x_1 , x_2, x_3x1?,x2?,x3? 變量 , 稱為 基變量 ;

非基變量 : 基變量之外的其它變量 , 稱為非基變量 ;

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【运筹学】线性规划数学模型 ( 知识点回顾 | 可行解 | 最优解 | 阶梯型矩阵 | 阶梯型矩阵向量 | 基 | 基向量 | 基变量 | 非基变量 )的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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