引言
今天被一个人问到了一个线性规划问题,这个问题我印象中只有在数学建模中会出现,于是就研究了一下,这里做一个记录。
示例
线性规划问题如下:
max z = 90 x 1 + 70 x 2 s . t . { x 1 + x 2 ≤ 16 3 x 1 + 2 x 2 ≤ 36 5 x 2 ≤ 65 x 1 , x 2 ≥ 0 (1) \text{max} \quad z = 90x_1 + 70x_2 \\ \begin{align} s.t.\left\{\begin{matrix} x_1 + x_2 &\le 16 \\ 3x_1 + 2x_2 &\le36 \\ 5x_2 &\le 65\\ x_1, x_2 &\ge 0 \end{matrix}\right. \nonumber \end{align} \tag{1}maxz=90x1+70x2s.t.⎩⎨⎧x1+x23x1+2x25x2x1,x2≤16≤36≤65≥0(1)
先将模型化为标准型:
max z = 90 x 1 + 70 x 2 s . t . { x 1 + x 2 + x 3 = 16 3 x 1 + 2 x 2 + x 4 = 36 5 x 2 + x 5 = 65 x 1 , x 2 , x 3 , x 4 , x 5 ≥ 0 (2) \text{max} \quad z = 90x_1 + 70x_2 \\ \begin{align} s.t.\left\{\begin{matrix} x_1 + x_2 + x_3 &= 16 \\ 3x_1 + 2x_2 + x_4 &= 36\\ 5x_2 + x _5 &= 65\\ x_1, x_2,x_3,x_4,x_5 &\ge 0 \nonumber \end{matrix}\right. \end{align} \tag{2}maxz=90x1+70x2s.t.⎩⎨⎧x1+x2+x33x1+2x2+x45x2+x5x1,x2,x3,x4,x5=16=36=65≥0(2)
标准形式下的约束条件系数矩阵的增广矩阵可以表示为:
[ 1 1 1 0 0 ∣ 16 3 2 0 1 0 ∣ 36 0 5 0 0 1 ∣ 65 ] \begin{bmatrix} 1 & 1 & 1 & 0 & 0 &| 16\\ 3 & 2 & 0 & 1 & 0 &|36 \\ 0 & 5 & 0 & 0 & 1 &|65 \end{bmatrix}130125100010001∣16∣36∣65
显然,我们应将 x 3 , x 4 , x 5 x_3, x_4, x_5x3,x4,x5 视为基变量,且将 x 1 , x 2 x_1, x_2x1,x2 视作非基变量。接下来,令 x 1 , x 2 = 0 x_1, x_2 = 0x1,x2=0,找到初始基可行解 X = ( 0 , 0 , 16 , 36 , 65 ) X = \left(0, 0, 16, 36, 65\right)X=(0,0,16,36,65),列出初始的单纯形表:
| x B x_BxB | b | x 1 x_1x1 | x 2 x_2x2 | x 3 x_3x3 | x 4 x_4x4 | x 5 x_5x5 | θ \thetaθ |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| x 3 x_3x3 | 16 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 16 |
| x 4 x_4x4 | 36 | 3 | 2 | 0 | 1 | 0 | 12 |
| x 5 x_5x5 | 65 | 0 | 5 | 0 | 0 | 1 | |
| z | 0 | 90 | 70 | 0 | 0 | 0 |
观察(2)式可知,其中只有两个关于 x 1 x_1x1 的约束条件:
x 1 + x 2 + x 3 = 16 3 x 1 + 2 x 2 + x 4 = 36 \begin{align} x_1 + x_2 + x_3 &= 16 \tag{3} \\ 3x_1 + 2x_2 + x_4 &= 36 \tag{4} \end{align}x1+x2+x33x1+2x2+x4=16=36(3)(4)
现在我们要对 x 1 x_1x1 进行研究,因此,首先令 x 2 = 0 x_2 = 0x2=0。
对于(3)式,如果我们令 x 3 x_3x3 减小到 0, 那么 x 1 x_1x1 最大可以取到 16。对于(4)式,如果我们令 x 4 x_4x4 减小到 0,那么 x 1 x_1x1 最大可以取到 12。因为两个约束条件共同作用,因此,x 1 x_1x1 最大只能增加到 12。如上述表格中的 θ \thetaθ 所示。
此时,我们需要将 x 1 x_1x1 作为换入变量,将 x 4 x_4x4 作为换出变量。那么当完成替换后,z 值的增量为:
z increase = 12 × 90 = 1080 z_{\text{increase}} = 12 \times 90 = 1080zincrease=12×90=1080
我们需要将上表中所有 x 4 x_4x4 对应行中的 x 1 x_1x1 的系数化简为 1,其余行 x 1 x_1x1 的系数化 0,因此,我们需要进行行列式变换,变换后,我们得到新的单纯形表为:
| x B x_BxB | b | x 1 x_1x1 | x 2 x_2x2 | x 3 x_3x3 | x 4 x_4x4 | x 5 x_5x5 | θ \thetaθ |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| x 3 x_3x3 | 4 | 0 | 1 3 \frac{1}{3}31 | 1 | -1 3 \frac{1}{3}31 | 0 | 16 |
| x 1 x_1x1 | 12 | 1 | 2 3 \frac{2}{3}32 | 0 | 1 3 \frac{1}{3}31 | 0 | 12 |
| x 5 x_5x5 | 65 | 0 | 5 | 0 | 0 | 1 | |
| z | 1080 | 0 | 10 | 0 | -35 | 0 |
对于(4)式,当 x 3 = 0 x_3 = 0x3=0,x 2 x_2x2 每增大 1,x 1 x_1x1 需要减小 2 3 \frac{2}{3}32,因此,x 2 x_2x2 每增大 1,对应 z 值的变化量为:
z variation = z x 1 + z x 2 = 90 × ( − 2 3 ) + 70 × 1 = − 60 + 70 = 10 \begin{align} z_{\text{variation}} &= z_{x_1} + z_{x_2} \nonumber \\ &= 90 \times (-\frac{2}{3}) + 70 \times 1 \nonumber \\ & = -60 + 70 \nonumber \\ &= 10 \nonumber \end{align}zvariation=zx1+zx2=90×(−32)+70×1=−60+70=10
对于(4)式,当 x 1 = 0 x_1 = 0x1=0,x 2 x_2x2 每增大 1,x 2 x_2x2 需要减小 1 2 \frac{1}{2}21,因此,x 4 x_4x4 每增大 1,对应 z 值的变化量为:
z variation = − 1 2 × 70 = − 35 \begin{align} z_{\text{variation}} &= -\frac{1}{2} \times 70 \nonumber \\ &= -35 \nonumber \end{align}zvariation=−21×70=−35
替换完成后的非基变量变成了 x 2 , x 4 x_2, x_4x2,x4,接下来需要考虑将 x 2 x_2x2 换入,三个约束条件均包含 x 2 x_2x2 变量:
x 1 + x 2 + x 3 = 16 3 x 1 + 2 x 2 + x 4 = 36 5 x 2 + x 5 = 65 \begin{align} x_1 + x_2 + x_3 &= 16 \tag{5} \\ 3x_1 + 2x_2 + x_4 &= 36 \tag{6} \\ 5x_2 + x _5 &= 65 \tag{7} \end{align}x1+x2+x33x1+2x2+x45x2+x5=16=36=65(5)(6)(7)
现在我们要对 x 2 x_2x2 进行研究,因此,首先令 x 1 = 0 x_1 = 0x1=0。
对于(5)式,当 x 3 x_3x3 减小到 0 时,x 2 x_2x2 最大可以取到 16。对于(6)式,当 x 4 x_4x4 减小到 0 时,x 2 x_2x2 最大可以取到 18。对于(7)式,当 x 5 x_5x5 减小到 0 时,x 2 x_2x2 最大可以取到 13。因此,x 2 x_2x2 的最大值只能取到 13。
类比上面相同的行列式操作,最终我们可以得到的单纯形表为:
| x B x_BxB | b | x 1 x_1x1 | x 2 x_2x2 | x 3 x_3x3 | x 4 x_4x4 | x 5 x_5x5 | θ \thetaθ |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| x 3 x_3x3 | 1 3 \frac{1}{3}31 | 0 | 0 | 1 | -1 3 \frac{1}{3}31 | 1 15 \frac{1}{15}151 | |
| x 1 x_1x1 | 10 3 \frac{10}{3}310 | 1 | 0 | 0 | 1 3 \frac{1}{3}31 | -2 15 \frac{2}{15}152 | |
| x 2 x_2x2 | 13 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 5 \frac{1}{5}51 | |
| z | 1210 | 0 | 0 | 0 | -14 | -2 |
对应上述单纯表,最终我们可以将标准模型变为:
max z = 90 x 1 + 70 x 2 s . t . { x 3 − 1 3 x 4 + 1 15 x 5 = 1 3 x 1 + 1 3 x 4 − 2 15 x 5 = 10 3 x 2 + 1 5 x 5 = 13 x 1 , x 2 , x 3 , x 4 , x 5 ≥ 0 (8) \text{max} \quad z = 90x_1 + 70x_2 \\ \begin{align} s.t.\left\{\begin{matrix} x_3 - \frac{1}{3}x_4 + \frac{1}{15}x_5&= \frac{1}{3} \\ x_1 + \frac{1}{3}x_4 - \frac{2}{15}x_5 &= \frac{10}{3} \\ x_2 + \frac{1}{5}x _5 &= 13 \\ x_1, x_2,x_3,x_4,x_5 &\ge 0 \nonumber \end{matrix}\right. \end{align} \tag{8}maxz=90x1+70x2s.t.⎩⎨⎧x3−31x4+151x5x1+31x4−152x5x2+51x5x1,x2,x3,x4,x5=31=310=13≥0(8)
对于(7)式,x 5 x_5x5 每增大 1,x 2 x_2x2 需要减小 1 5 \frac{1}{5}51,因此,x 5 x_5x5 每增大 1,对应 z 值的变化量为:
z variation = − 1 5 × 10 = − 2 \begin{align} z_{\text{variation}} &= -\frac{1}{5} \times 10 \nonumber \\ &= -2 \nonumber \end{align}zvariation=−51×10=−2
对于(7)式,x 5 x_5x5 每增大 1,x 2 x_2x2 需要减小 1 5 \frac{1}{5}51,再考虑约束(6)式,x 2 x_2x2 每减小 1,x 4 x_4x4 需要增加 2 5 \frac{2}{5}52,对应 z 值的变化量为:
z variation = − 2 5 × 35 = − 14 \begin{align} z_{\text{variation}} &= -\frac{2}{5} \times 35 \nonumber \\ &= -14 \nonumber \end{align}zvariation=−52×35=−14
最终,z 值的最大值为:
z increase = 1080 + 10 × 13 = 1080 + 130 = 1210 z_{\text{increase}} = 1080 + 10 \times 13 = 1080 + 130 = 1210zincrease=1080+10×13=1080+130=1210
因此,我们说,我们求解的原始线性规划问题等同于求解方程y = 1210 − 14 x 4 − 2 x 5 y = 1210 -14x_4 - 2x_5y=1210−14x4−2x5的最大值问题。
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