Algorithm之PrA:PrA之IP整数规划(包括0-1整数规划)算法经典案例剖析+Matlab编程实现(一)

简介: Algorithm之PrA:PrA之IP整数规划(包括0-1整数规划)算法经典案例剖析+Matlab编程实现

分枝定界法


     对有约束条件的最优化问题(其可行解为有限数)的所有可行解空间恰当地进行系统搜索,这就是分枝与定界内容。通常,把全部可行解空间反复地分割为越来越小的子集,称为分枝;并且对每个子集内的解集计算一个目标下界(对于最小值问题),这称为定界。在每次分枝后,凡是界限超出已知可行解集目标值的那些子集不再进一步分枝,这样,许多子集可不予考虑,这称剪枝。这就是分枝定界法的主要思路。

    分枝定界法可用于解纯整数或混合的整数规划问题。在本世纪六十年代初由 LandDoig 和Dakin 等人提出的。由于这方法灵活且便于用计算机求解,所以现在它已是解整数规划的重要方法。目前已成功地应用于求解生产进度问题、旅行推销员问题、工厂选址问题、背包问题及分配问题等。


基本思想:设有最大化的整数规划问题 A ,与它相应的线性规划为问题B ,从解问题B 开始,若其最优解不符合 A的整数条件,那么B的最优目标函数必是 A的最优目标函数z*的上界,记作z上 ;而 A的任意可行解的目标函数值将是z*的一个下界z下。分枝定界法就是将B的可行域分成子区域的方法。逐步减小z 上和增大z下 ,最终求到z*。

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整数规划例题


      用分枝定界法求解整数规划(最大化)问题的步骤为:首先,将要求解的整数规划问题称为问题 A ,将与它相应的线性规划问题称为问题B 。


1、求解下述整数规划


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(1)、先利用LP思路求出最优解

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(2)、利用IP思路分析解,先对x1进行分枝、定界

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(3)、先对B1进行分枝、定界


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(4)、还要对B2进行分枝、定界


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