第三章目標規劃

2021-03-03 21:07:04 字數 4492 閱讀 2249

第一節目標規劃的數學模型

目標規劃法是求一組變數的值,在一組資源約束和目標約束條件下,實現管理目標與實際目標之間的偏差最小的一種方法。應用目標規劃法解決多種目標決策問題時,首先要建立目標規劃模型。目標規劃模型由變數、約束和目標函式組成。

為具體說明目標規劃與線性規劃在處理問題方法上的區別,先通過例子介紹目標規劃的有關概念及數學模型。

一、舉例

例 1 某廠生產ⅰ、ⅱ兩種產品,已知計畫期有關資料如下,求獲利最大的生產方案。

生產有關資料表

用線性規劃方法求解:

設ⅰ、ⅱ兩種產品產量分別為x1,x2

可得 z=62元,x=(4,3)t

但實際決策時,有可能考慮市場等其它方面因素,例如按重要性排序的下列目標:

據市場資訊,產品ⅰ銷售量下降,要求產品ⅰ產量低於產品ⅱ產量;

盡可能充分利用現有裝置,但不希望加班;

達到並超過計畫利潤指標56元。

這樣考慮生產計畫問題即為多目標規劃問題。下面結合上述例題介紹有關建立目標規劃數學模型的基本概念。

二、目標規劃基本概念

1. 設x1,x2為決策變數,並引入正、負偏差變數d+、d—

正偏差變數d+表示決策值超過目標值的部分;負偏差變數d—表示決策值未達到目標值的部分,d+,d-≥0。決策值不可能既超過又未達到目標值,因此恒有d+×d-=0。

2.絕對約束和目標約束

絕對約束指必須嚴格滿足的「≤,≥,=」 約束,稱為硬約束,例如線性規劃中的約束,不滿足它們的約束稱為非可行解;目標約束是目標規劃所特有的,它把約束的右端常數項看作追求的目標值,允許出現正、負偏差,用「d+、d-」表示,稱為軟約束。

約束的一般形式為:

式中——第個目標約束的目標值;

——目標約束中決策變數的引數;

——以目標值為標準而設定的偏差變數。

線性規劃問題的目標函式,在給定目標值和加入正、負偏差變數後可變為目標約束;同樣,線性規劃問題的絕對約束,加入正、負偏差變數後也可變為目標約束。

例如,例1中線性規劃問題的目標函式:z = 8 x1 + 10x2 ,可變換為目標規劃問題中的目標約束:8 x1 + 10x2 =56 + d+-d- ;而同樣,線性規劃問題的絕對約束:

2x1 + x2 ≤11,可變換為目標規劃問題中的目標約束:2x1 + x2 = 11-d- 。

建立約束需注意的問題時:

(1)對於絕對約束,則為資源限制值,上式中不加。

(2)非負約束是指偏差變數非負,,至於決策變數是否要求非負,依具體問題要求決定。

(3)在目標規劃約束中,凡已列入目標約束的資源約束,不應再列入資源約束。

(4)如果有明顯的目標要求,可在中只選乙個。

3.優先順序與權係數

要解決的規劃問題往往有多個目標,而決策者對於要達到的目標是有主次之分的。要求首先達到的目標賦予優先順序p1,稍次者賦予p2 ,…。這裡規定:

不同級目標重要性差異懸殊,pk >> pk+1,即先保證上一級目標實現的基礎上再考慮下一級目標,低階目標的多大收穫也不能彌補高階目標的微小損失。若要區別具有相同優先順序的目標的差別,可賦予不同的權係數wj 。

4.目標函式

目標規劃問題的目標函式是由各目標約束不同的正、負偏差變數d+、d-,優先順序pk與權係數wj所構成的。與線性規劃不同的是目標函式中不含決策變數xj 。當各目標值確定之後,決策者希望的是盡可能縮小對目標值的偏離。

因此,目標規劃問題的目標函式只能是:

min z = f (d+,d-)。其基本形式有下列三種:

要求恰好達到目標值,即正、負偏差變數都應盡可能的小,這時目標函式的形式:

min z = f (d+ + d-)

要求不超過目標值,即正偏差變數應盡可能的小,這時目標函式的形式:

min z = f (d+ )

要求超過目標值,即負偏差變數應盡可能的小,這時目標函式的形式:

min z = f ( d-)

由此可見,目標規劃比線性規劃體現了新的靈活思想,約束和目標都不看作是絕對的。決策者根據要求賦予各目標不同的優先順序、權係數,構造目標函式。下面舉例說明。

例2 某構件公司商品混凝土車間生產能力為20t/h,每天工作8h,現有2個施工現場分別需要商品混凝土a為150t,商品混凝土b為100t,兩種混凝土的構成、單位利潤及企業所擁有的原材料見下表所示,現管理部門提出:

原材料消耗、擁有量r單位利潤表

(1)充分利用生產能力;

(2)加班不超過2h;

(3)產量盡量滿足兩工地需求;

(4)力爭實現利潤2萬元/天

試建立目標規劃模型擬定乙個滿意的生產計畫。

解:1.確定變數

設分別為兩種混凝土的產量。

2.約束條件

(1)目標約束:

級:要求生產能力充分利用,即要求剩餘工時越小越好。

其中要求

級:要求可以加班,但每日不超過2h,即日產量不超過200t。

其中要求

級:兩個工地需求盡量滿足,但不能超過需求。

其中要求

其中要求

因需求量不能超過其需求,故=0

級:目標利潤超過2萬元。

其中要求

(2)資源約束

水泥需求不超過現有資源:

砂需求不超過現有資源:

(3)非負約束

3.目標函式

依目標約束中的要求,第三層目標中有兩個子目標,其權數可依其利潤多少的比例確定,即100:80,故w1=5,w2=4。故目標函式為

整理得該問題的目標規劃模型為:

目標:約束條件:

例 3 例1的決策者在原材料**受嚴格限制的基礎上考慮:產品ⅰ產量低於產品ⅱ產量;其次,盡可能充分利用現有裝置,但不希望加班;再次,達到並超過計畫利潤指標56元,求決策方案。

解按決策者的要求,分別賦予三個目標不同的優先順序p1,p2,p3。然後建立目標規劃模型如下:

min z = p1d1+ + p2(d2++d2-) + p3d3-

2x1 + x211

x1-x2 + d1-- d1+ = 0

x1 +2x2 + d2-- d2+ = 10

8x1 +10x2 + d3--d3+ = 56

x1,x2,di-,di+ ≥ 0, i = 1,2,3

目標規劃數學模型的一般形式:

建立目標規劃數學模型時,需要確定目標值,優先順序,權係數等,它們都具有一定的主觀性,模糊性,通常採用專家評定法給予量化。

第二節目標規劃的**法

對於只有兩個決策變數的目標規劃數學模型,可採用**法分析求解,這對於了解目標規劃一般問題的解題思路也很有幫助。下面用例2加以說明。

類似於線性規劃,先在平面直角座標系第一象限繪出各約束條件。絕對約束的作圖與線性規劃相同,對於目標約束,先繪出di+,di-= 0對應的直線,然後在直線旁相應側標註di+,di-,如圖3-1所示。根據目標函式中的優先順序對下圖進行分析,即可找到滿意解(由於目標規劃問題常出現非可行解,因此稱目標規劃問題的最優解為滿意解)。

圖3-1例2的目標規劃的**

由圖可見,首先考慮絕對約束:2x1 + x2 ≤11,解的可行域為三角形0ab,然後按優先順序p1,目標函式中要求min d1+,解域縮減至0bc內;再按優先順序p2,目標函式中要求min (d2++d2-),解域縮減至線段ed上;最後按優先順序p3,目標函式中要求min d3-,因此最終滿意解域為線段gd。可求得相應座標:

g(2,4),d(10/3,10/3)。gd的凸線性組合都是該目標規劃的解。目標規劃問題求解時,把絕對約束作為最高優先順序(但不必賦p1)例中能依次滿足d1+=0,d2++d2-=0 d3-=0,因此z*=0。

但大多數情況下並非如此,還可能出現矛盾,這可以通過下面的例子加以說明。

例 3 某電子裝置廠裝配a、b兩種型號同類產品,每裝配一台需占用裝配線1小時。每週裝配線開動40小時,預計每週銷售:a產品24臺,每台可獲利80元;b產品30臺,

每台可獲利40元。該廠確定的目標為:

第一目標:充分利用裝配線每週開動40小時;

第二目標:允許裝配線加班,但加班時間每週不超過10小時;

第三目標:裝配數量盡量滿足市場需求。

要求建立上述問題的數學模型並求解。

解設x1,x2分別為產品a、b的計畫產量。對於第三目標,由於每台a產品利潤是b產品的2倍,因此取其權係數分別為2,1。

建立目標規劃模型:

min z = p1d1-+ p2d2+ + p3(2d3-+d4-)

x1 + x2 + d1-- d1+ = 40

x1+ x2 + d2- - d2+ = 50

x1 + d3- - d3+ = 24

x2 + d4-- d4+ = 30

x1,x2,di-,di+ ≥ 0, i = 1,2,3,4

圖3-2 例3的目標規劃的**

由圖3-2可見,在考慮了第一目標和第二目標之後,x1和x2的取值範圍為abcd。考慮p3的目標要求時,由於d3-的權係數大於d4-,應先滿足d3-= 0,因此這時x1和x2的取值範圍是aceh,而其中只有h點使d4-取值最小,故取h點為滿意解。其座標為(24,26),即該廠每週應裝配a產品24臺,b產品26臺。

(可與g端點的結果比較一下利潤上的差別。)

對於多於兩個變數的情況,類似於線性規劃,可用單純型法求解。

第三章運輸問題第四章目標規劃練習題答案

一 判斷下列說法是否正確 1 表上作業法實質上就是求運輸問題的單純形法。2 在運輸問題中,只要任意給出一組含 m n 1 個非零的,且滿足,就可以作為乙個初始可行解。3 建立目標規劃模型時,正偏差變數應取正值,負偏差變數應取負值。4 線性規劃問題是目標規劃問題的一種特殊形式。二 用表上作業法求解下表...

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