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一個簡單的線性規劃問題

Dtzl_SCAnalytic ? 來源:未知 ? 作者:李倩 ? 2018-05-29 10:25 ? 次閱讀

Linear Programming線性規劃,就是目標函數和約束條件都是線性的優化問題,是運籌學中研究較早、發展較快、應用廣泛、方法較成熟的一個重要分支,它是輔助人們進行科學管理的一種數學方法,英文縮寫LP。

一、業務問題描述:這是一個簡單的線性規劃問題,具體要求如下:

公司生產氨氣(NH3)和氯化銨(NH4CI), 公司的日處理能力為50單位的氮(N), 180單位的氨(H), 40單位氯(CI). 氨氣的利潤為30$/每單位、氯化銨的利潤為40$/每單位,如何確定氨氣和氯化銨的產量,使利潤最大?

二、從數學的角度理解和定義該問題:

將上述生產問題轉為為數學問題,建立數學模型一般有以下三個步驟:

1.根據影響所要達到目的的因素找到決策變量;

2.由決策變量和所在達到目的之間的函數關系確定目標函數;

3.由決策變量所受的限制條件確定決策變量所要滿足的約束條件。

三、OPL模型建立的步驟

下面用OPL語言來理解和定義該問題,OPL模型就是尋找決策變量,使得決策變量滿足約束條件并取得目標函數最值的過程。下面是求解該問題的幾個步驟:

1.定義該問題的數據變量,

為了方便起見,以下定義的數據變量均為數組變量,數組是有序數據的集合,一個數組中的每一個元素都屬于同一種數據類型。

(1)Products 代表氣體的名稱,

{string}Products = ...;

即定義了數組名為“Products”的字符串數組,一維數組。

(2)Components 代表所含的成分,

{string} Components = ...;

即定義了數組名為“Components”的字符串數組,一維數組。

(3)Demand 代表每種氣體所含的成分,

floatDemand[Products][Components] = ...;

即定義了數組名為“Demand”的浮點型數組,二維數組。

(4)Profit 代表對應氣體的利潤,

float Profit[Products] =...;

即定義了數組名為“Profit”的浮點型數組,一維數組。

(5)Stock 代表該成分的日處理能力,

float Stock[Components] =...;

即定義了數組名為“Stock”的浮點型數組,一維數組。

2.數據的初始化;

定義了數據變量之后,要進行數據的初始化,所謂初始化就是給數據變量賦值,下面依次給上述定義的數據變量賦值:

Products = { "NH3" "NH4CI"};

Components = { "N" "H" "CI"};

Demand = [ [1 3 0] [1 4 1] ];

Profit = [30 40];

Stock = [50 180 40];

3.定義決策變量,數據變量和決策變量是有區別的,數據變量是具體數據的名稱,比如之前定義的數據變量“Products”,代表該公司生產氣體的名稱,而決策變量是針對數學模型來說的,這個問題所需做的決策即每種氣體的產量,

dvar float+Production[Products];

dvar(decision variable)是定義決策變量的一個最常用的關鍵字,

此處定義了變量名為”Production”的決策變量,代表兩種氣體的產量,其實是浮點型數組。

4. 目標函數的定義,即利潤最大化,目標函數是決策變量的線性函數,

maximize

sum( p in Products )

Profit[p] * Production[p];

5. 約束條件的設定,有三種成分有日處理能力的限制,用很簡潔的寫法實現:

subject to {

forall( c in Components )

ct:

sum( p in Products )

Demand[p][c] * Production[p] <= Stock[c];

}

四、用IBM ILOG CPLEX Optimization Studio 12.8來求解該問題

IBM ILOG CPLEX Optimization Studio 12.8來求解該問題的具體操作過程如下:

打開軟件界面,有四個常用的窗口,分別是OPL項目導航窗口、編輯窗口、問題瀏覽器窗口、輸出窗口;

新建一個OPL項目,項目名稱是“gaseous”,勾選”Adda default Run Configuration”、“CreateModel”和“CreateData”,即該OPL項目包含一個模型文件和一個數據文件;

編輯模型文件的內容,即“gaseous.mod”文件

該模型文件的內容包含四部分內容:

(1) 定義數據變量;

(2) 定義決策變量;

(3) 設定目標函數;

(4) 設定約束條件;

編輯數據文件的內容,即“gaseous.dat”文件

然后在”Configuration(default)”上執行:

執行 Run Configuration,得到如下輸出結果:

五、業務解讀

從IBM ILOG CPLEX Optimization Studio 12.8的運行結果,可知當氨氣的產量為6.6667個單位,氯化銨的產量為40個單位時,該公司得到最大利潤,并滿足當日每種成分的處理能力限制。

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原文標題:IBM ILOG CPLEX Optimization Studio : 一個線性規劃的案例

文章出處:【微信號:SCAnalyticsPlatform,微信公眾號:IBM大數據技術團隊】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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