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线性规划的单纯形算法和线性代数的分块初等变换的教学结合

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Presentation on theme: "线性规划的单纯形算法和线性代数的分块初等变换的教学结合"— Presentation transcript:

1 线性规划的单纯形算法和线性代数的分块初等变换的教学结合
福建师范大学 数学与计算机科学学院 郑开杰

2 大纲 教学困惑 教学结合 其他

3 一、教学困惑 1. 线性代数的应用实例的教学困惑 (1)教师角度: 教师的教学往往是“以不变应万变”,不同专业的学生讲一样的应用实例
为讲线性代数的应用“造”实例 受制于课时,不敢完整地讲甚至不敢讲应用实例 (2)学生不买帐 老师讲的实例不真、不完整、与专业无关且无法实现 不考试

4 生产计划问题 【解】设x1、x2分别为甲、乙 产品的产量,数学模型为: 产品 资源 甲 乙 现有 材料A 2 1 40 材料B 1.5 30
利润(元/件) 300 400 【解】设x1、x2分别为甲、乙 产品的产量,数学模型为:

5 2010:把吃出来的病吃回去 令人佩服的骗子– 张悟本 福建省**次会议

6 科学食谱能否减肥? 2010:“曲美”减肥胶囊 (盐酸西布曲明胶囊) ---- 抑制食欲 2011:把吃出来的肉吃回去
---减肥疯子 XXX 福建省**次会议

7 合成前 合成后 福建省**次会议

8 5

9 一、教学困惑 2. 线性规划的单纯形算法的教学困惑 现有大部分《运筹学》课程要求完整地讲授单纯形算法,但实际上,应用工作者无需了解太深
为讲单纯形算法,需复习相关线性代数的内容,占课时 单纯形算法的迭代过程多采用表格形式,工作量极其大

10 一、教学困惑 3. 解决途径:将单纯形算法融入到线性代数中 省《运筹学》至少6课时,且仅需至多增加两个线性代数的课时 适用的学生面广
无需教授数学软件,Excel即可简便实现

11 二、分块初等行变换观点看单纯形算法 仅为叙述算法方便,不妨设 1. 线性规划概念 A =(Bm×m,N)且 r(A) = r(B) = m
Ax = b BxB+NxN = b xB = B-1b-B-1NxN 矩阵形式 标准型 max{ cTx | Ax=b, x ≥0} 其中,R (Am×n) = m 2. 最优解的判定 基变量、检验数、基本解、 基本可行解; 基本解成为最大值解当且仅当 (1)x≥0 (2)自由变量的检验数非正

12 二、分块初等行变换观点看单纯形算法 检验数的自动计算 3. 单纯形算法 标准型:max { cTx | Ax=b, x ≥0}
原始单纯形法的思路: step1:找一个自由变量等于零的非负解(初始基本可行解) step2:不断改善该基本可行解, 检验数的自动计算 xB xN B N b cB cN 基本可行解唯一取决于自由变量的选择, 故改善解的过程本质上是: “不断地调整自由变量组” 或“选择进基变量和离基变量” xB xN b E B-1N B-1b 检验数λ cN T - cBTB-1N 启发式的认为: (1)为使目标函数上升最快, 进基变量应选择检验数最大的, (2)出基变量的选择应使解可行

13 二、分块初等行变换观点看单纯形算法 step3:单纯形迭代 (单纯形过程简化写法) 4. 算例: 用单纯形法求最优解
X(1)=(0,0,40,30)T 故最优解为(x1,x2)=(15,10)

14 step3:单纯形迭代(单纯形表格写法) θi 将3/2化为1 40 20 1 -2/3 20 15 4/3 2/3 1 2/3 20 30
bi /ai2,ai2>0 基变量 进基列 出基行 (a) XB x1 x2 x3 x4 b 2 1 40 3/2 30 λj 300 400 (b) (c) 10 θi 将3/2化为1 40 20 1 -2/3 20 15 4/3 2/3 1 2/3 20 30 100/3 -800/3 1 3/4 -1/2 15 1 -1/2 1 10 -25 -250

15 二、分块初等行变换观点看单纯形算法 5. Excel实现

16 三、层次分析法与最大特征值 Step1:建立递阶层次结构模型 Step2:构造各个层次的判断矩阵 Step3:检验判断矩阵的一致性

17 三、层次分析法与最大特征值

18 Thank you !


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