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第5章目标规划11-4-26.ppt


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第五章目标规划2011年4月GoalProgramming本章主要内容:一、问题提出与目标规划的数学模型二、目标规划的解法一、问题提出与目标规划的数学模型线性规划:在一组线性约束下一个线性函数的极值问题。线性规划的局限性只能解决一组线性约束条件下,某一目标而且只能是一个目标的最大或最小值的问题。实际决策中,衡量方案优劣常常需要考虑多个目标,比如1).生产计划决策中,通常要考虑产值、利润、满足市场需求、降低消耗、提高质量、提高劳动生产率等;2).生产布局决策中,除了要考虑运输费用、投资、原料供应、产品需求量等经济指标外,还要考虑到污染和其它社会因素等。这些目标中,有主要的,也有次要的;有最大的,也有最小的;有定量的,也有定性的;有互相补充的,也有互相对立的,LP则无能为力。目标规划(GoalProgramming)在线性规划的基础上发展起来的解决多目标规划问题的最有效的方法之一。美国经济学家查恩斯()和库柏()在1961年出版的《管理模型及线性规划的工业应用》一书中,首先提出的。1976年伊格尼齐奥发表了《目标规划及其扩展》一书,系统归纳总结了目标规划的理论和方法。、乙两种产品,这些产品分别要在A、B、C、D四种不同的设备上加工。各产品占用资源数量,资源拥有量及产品利润见下表。问如何安排生产,才能获得最大的总利润?32利润(百元/件)1240D1604C821B1222A设备工作台时乙甲消耗产品设备解:设x1,x2分别表示甲乙产品的产量,则相应的线性规划模型为:它的最优解为:x1=4,x2=2,z=14假设企业的经营目标不仅仅是利润,而是要考虑多个方面的目标:(1)企业利润不低于12(百元)。(2)力争使甲乙两种产品的比例大致为1:1。(3)设备B必要时可以加班,但不希望加班;设备A既要充分利用,又尽可能不加班。是否可以用线性规划解决上述多目标的问题?为了解决上述多目标的规划问题,就需要使用目标规划的方法。线性规划模型存在以下几方面的局限性:。因此,线性规划模型中人为地将一些次要目标转化为约束。(在实际中,目标和约束可以相互转化),但实际中并非所有约束都必须严格满足。(实际上也可以看作目标)都处于同等重要地位,但实际问题中各个目标既有层次上的差别,又有权重上的区分。,但很多问题只要找到满意解即可。目标规划解决上述LP建模中的局限性的方法:对每个目标函数确定一个希望达到的期望值(目标值或理想值);由于各种条件的限制,这些目标值往往不可能全部都达到;对每一个目标函数引入正的或负的偏差变量,分别表示超过或未达到目标值的情况;对所有的目标函数建立约束方程,并入原来的约束条件中,组成新的约束条件;引入目标的优先等级和加权系数;建立使组合偏差最小的目标函数。(或目标值、理想值)。根据历史资料、市场需求或上级部门的布置等来确定。,用来表明实际值同目标值之间的差异。d+——超出目标的差值,称正偏差变量;d-——未达到目标的差值,称负偏差变量。d+与d-两者必有一个为零(1)d-=0,d+>0表示实际值超出规定目标值;(2)d->0,d+=0表示实际值未达到目标值;(3)d-=0,d+=0表示实际值同规定目标值恰好一致。(硬约束):对资源使用上有严格限制的约束,用严格的等式或不等式表示(同线性规划中的约束)。如:4x116(设备C的使用时间)4x212(设备D的使用时间)目标约束(软约束):引入正、负偏差变量后,对各个目标建立的目标约束方程。原来的目标函数变成了约束条件的一部分,即目标约束(软约束)设备A既要充分利用,又尽可能不加班,可以写成min{d3-+d3+}2x1+2x2+d3--d3+=12(设备A)设备B允许加班,只是不希望加班或少加班,可以写成min{d4+}x1+2x2+d4--d4+=8(设备B)原来的目标函数,在目标规划中只是成了问题要达到的目标之一,“目标利润不低于12(百元)”,可以表示成min{d1-}2x1+3x2+d1--d1+=12要求甲、乙两种产品的比例尽可能接近1∶1,可以表示成min{d2-+d2+}x1-x2+d2--d2+=0

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  • 时间2020-03-27