<< Chapter < Page Chapter >> Page >

a- Tổng lượng trên dòng vào nút i bất kỳ phải bằng tổng lượng trên dòng ra khỏi nút i (luật bảo toàn dòng). Như vậy :

b i + j I ( i ) x ji = j Q ( i ) x ij ( i N ) size 12{b rSub { size 8{i} } + Sum cSub { size 8{j in I \( i \) } } {x rSub { size 8{"ji"} } } = Sum cSub { size 8{j in Q \( i \) } } {x rSub { size 8{"ij"} } } " " \( forall i in N \) } {} (1)

Trong đó :

I(i)= {nút j / cung (j,i)A} : những nút có cung nối đến nút i

O(i)= {nút j / cung (i,j)A} : những nút có cung nối từ nút i đến nó

b- Dòng trên cung là không âm và không vượt quá tải năng của cung. Như vậy :

0 x ij u ij ( i,j ) A size 12{0<= x rSub { size 8{ ital "ij"} }<= u rSub { size 8{ ital "ij"} } " " forall \( "i,j" \) in A} {} (2)

Mọi vectơ x có các thành phần xij , (i,j)A, được gọi là một dòng. Dòng x thoả điều kiện (1) và (2) được gọi là dòng chấp nhận được. Lấy tổng của (1) theo các nút i ta được :

i N b i = 0 size 12{ Sum cSub { size 8{i in N} } {b rSub { size 8{i} } } =0} {} (3)

Điều này có nghĩa là tổng dòng từ bên ngoài vào mạng phải bằng tổng dòng từ mạng ra ngoài. Nếu điều này điều này không thoả thì bài toán là không chấp nhận được.

Mục tiêu của bài toán là làm cực tiểu cước phí dòng trên mạng, tức là :

min ( i,j ) A c ij x ij size 12{"min" Sum cSub { size 8{ \( "i,j" \) in A} } {c rSub { size 8{"ij"} } x rSub { size 8{ ital "ij"} } } } {} (4)

trong đó cực tiểu lấy trên mọi dòng chấp nhận được. Như vậy ta nhận được một bài toán quy hoạch tuyến tính như sau :

min ( i,j ) A c ij x ij b i + j I ( i ) x ji = j O ( i ) x ij ( i N ) 0 x ij u ij ( i,j ) A { alignl { stack { size 12{"min" Sum cSub { size 8{ \( "i,j" \) in A} } {c rSub { size 8{"ij"} } x rSub { size 8{ ital "ij"} } } } {} #alignl { stack { left lbrace b rSub { size 8{i} } + Sum cSub { size 8{j in I \( i \) } } {x rSub { size 8{"ji"} } } = Sum cSub { size 8{j in O \( i \) } } {x rSub { size 8{"ij"} } } " " \( forall i in N \) {} #right none left lbrace 0<= x rSub { size 8{ ital "ij"} }<= u rSub { size 8{ ital "ij"} } " " forall \( "i,j" \) in A {} # right no } } lbrace {} #" " {} } } {}

QUY HOẠCH NGUYÊN

Mở đầu

Quy hoạch nguyên (Integer Programming) , viết tắt là IP, là bài toán quy hoạch mà trong đó tất cả hoặc một phần các biến bị ràng buộc chỉ lấy giá trị nguyên. Trường hợp thứ nhất được gọi là quy hoạch nguyên hoàn toàn (Pure Integer Programming – PIP), trường hợp thứ hai được gọi là quy hoạch nguyên bộ phận (Mixed Integer Programming – MIP). Tuy vậy thuật ngữ ’’quy hoạch nguyên’’ được dùng chung cho cả hai trường hợp.

Mảng các bài toán có vẻ đơn giản nhất mà cũng là quan trọng nhất trong lớp các bài toán quy hoạch nguyên là các bài toán chọn các quyết định (chọn/không chọn). Chẳng hạn như bài toán bổ nhiệm, biến quyết định việc bổ nhiệm nhận giá trị như sau :

1 nÕu ng­êi i nhËn c«ng viÖc j 0 nÕu ng­êi i kh«ng nhËn c«ng viÖc j x ij = { size 12{x rSub { size 8{ ital "ij"} } =alignl { stack { left lbrace 1" ""nÕu ng­êi i nhËn c«ng viÖc j" {} #right none left lbrace 0" ""nÕu ng­êi i kh«ng nhËn c«ng viÖc j" {} # right no } } lbrace } {}

Vì các biến quyết định thường chỉ nhận một trong hai giá trị nên bài toán này còn được gọi là bài toán quy hoạch nguyên nhị phân (Binary Integer Programming) .

Một ý tưởng tự nhiên để giải bài toán quy hoạch nguyên là cứ giải như một bài toán quy hoạch tuyến tính tổng quát tạm bỏ qua ràng buộc biến phải nguyên. Khi tìm được phương án tối ưu thì sẽ làm tròn nó để được phương án tối ưu nguyên gần đúng. Phương pháp này có thể áp dụng trong thực tế nhưng phải chú ý đến hai nguy cơ sau đây :

- Một là phương án tối ưu đã được làm tròn không chấp nhận được đối với bài toán quy hoạch nguyên.

- Hai là phương án tối ưu đã được làm tròn chấp nhận được nhưng có thể giá trị mục tiêu tương ứng là rất xa với mục tiêu tối ưu của bài toán quy hoạch tuyến tính nguyên.

Bài toán quy hoạch nguyên trong thực tế

a- Bài toán balô

Một nhà thám hiểm mang theo một balô chỉ chứa được một trọng lượng không quá b. Có n loại vật dụng phải mang theo. Mỗi vật loại vật i có trọng lượng là ai và giá trị sử dụng là ci. Hỏi ông ta phải chọn lựa các vật mang theo như thế nào để có giá trị sử dụng là lớn nhất ?

Gọi xi (i=1n) là số lượng vật loại i mà ông ta mang theo thì mô hình toán của bài toán balô này là quy hoạch nguyên như sau :

max z = i = 1 n c i x i i = 1 n a i x i b x i 0 vµ nguyªn ( i = 1 n ) { alignl { stack { size 12{"max"" z"= Sum cSub { size 8{i=1} } cSup { size 8{n} } {c rSub { size 8{i} } x rSub { size 8{i} } } } {} #alignl { stack { left lbrace Sum cSub { size 8{i=1} } cSup { size 8{n} } {a rSub { size 8{i} } x rSub { size 8{i} } }<= b {} # right none left lbrace x rSub { size 8{i} }>= 0" ""vµ nguyªn " \( i=1 rightarrow n \) {} # right no } } lbrace {}} } {}

Về mặt toán học thì nếu hàm mục tiêu là min z hoặc ràng buộc là đẳng thức thì bài toán cũng gọi là bài toán balô. Bài toán balô có dạng đặc biệt và đơn giản vì chỉ có một ràng buộc ngoài ràng buộc dấu và tính nguyên. Người ta nghiên cứu được nhiều cách giải riêng cho bài toán và đưa bài toán quy hoạch nguyên về bài toán balô để giải.

b- Bài toán sản xuất có lệ phí cố định

Giả sử một nhà máy có kế hoạch sẽ sản xuất n sản phẩm. Chi phí sản xuất sản phẩm j=1n gồm lệ phí cố định kj , không phụ thuộc vào số lượng sản phẩm j, và cước phí cj đối với mỗi đơn vị sản phẩm j.

Gọi xj  0 là lượng sản phẩm j=1n sẽ sản xuất thì chi phí sản xuất sản phẩm j sẽ là :

k j + c j x j nÕu x j > 0 0 nÕu x j = 0 c j ( x j ) = { size 12{c rSub { size 8{j} } \( x rSub { size 8{j} } \) =alignl { stack { left lbrace k rSub { size 8{j} } +c rSub { size 8{j} } x rSub { size 8{j} } " ""nÕu x" rSub { size 8{j} }>0 {} # right none left lbrace 0" ""nÕu x" rSub { size 8{j} } =0 {} #right no } } lbrace } {}

mục tiêu sản xuất với chi phí cực tiểu sẽ là :

min z = j = 1 n c j ( x j ) size 12{"min"" z"= Sum cSub { size 8{j=1} } cSup { size 8{n} } {c rSub { size 8{j} } \( x rSub { size 8{j} } \) } } {}

Trong trường hợp này hàm mục tiêu z là hàm phi tuyến với các đối số là xj (j=1n) mặc dù các ràng buộc thực tế như nguyên liệu, thị truờng,.... đều là tuyến tính nên bài toán rất khó giải. Người ta có thể đưa bài toán này về bài toán quy hoạch tuyến tính nguyên bộ phận bằng cách đưa vào các biến phụ nhị phân như sau :

1 nÕu x j > 0 0 nÕu x j = 0 y j = { size 12{y rSub { size 8{j} } =alignl { stack { left lbrace 1" ""nÕu x" rSub { size 8{j} }>0 {} # right none left lbrace 0" ""nÕu x" rSub { size 8{j} } =0 {} #right no } } lbrace } {} (1)

Để biểu thị yj (j=1n) là biến nhị phân độc lập, không phụ thuộc vào xj như trong (1) người ta đưa vào một ràng buộc tuyến tính như sau :

xj  Myj (j=1n)

ở đây M>0 và rất lớn để ràng buộc xj   là thừa. Khi đó hàm mục tiêu và ràng buộc trên trở thành :

min z = j = 1 n ( k j y j + c j x j ) 0 x j My j y j = [ 0 [ 1 [ { alignl { stack { size 12{"min"" z"= Sum cSub { size 8{j=1} } cSup { size 8{n} } { \( k rSub { size 8{j} } y rSub { size 8{j} } +c rSub { size 8{j} } x rSub { size 8{j} } \) } } {} #alignl { stack { left lbrace 0<= x rSub { size 8{j} }<= ital "My" rSub { size 8{j} } {} # right none left lbrace y rSub { size 8{j} } =alignl { stack {\[0 {} # \[1 {}} } \[ " " {} # right no } } lbrace {}} } {} (2)

Thật vậy :

- Nếu xj>0 thì yj không thể bằng 0 nên yj =1

- Nếu xj = 0 thì yj = 0 hoặc yj=1

Nhưng vì kj>0 ( nếu kj= 0 thì không cần đưa vào biến phụ yj) và hàm mục tiêu là min z nên ở thuật toán tìm phương án tối ưu luôn lấy yj=0 vì phương án với xj=0 và yj=1 không thể là tối ưu. Khi viết đủ các ràng buộc tuyến tính khác vào ta được bài toán quy hoạch tuyến tính nguyên bộ phận.

Câu hỏi chương 4

1- Trình bày chiến lược bị trội hơn.

2- Trình bày chiến lược MaxiMin và MiniMax.

3- Xây dựng quy hoạch tuyến tính trong trường hợp không có nghiệm ổn định.

4- Trình bày các giai đoạn giải bài toán vận tải.

Bài tập chương 4

1- Tìm phương án tối ưu cho bài toán lý thuyết trò chơi có ma trận điểm được cho như sau :

2 3 -2 -1
-1 5 4 -2
-2 -5 0 3

2- Giải bài toán vận tải có ma trận cước phí

60 70 40 30
100 2 1 4 3
80 5 3 2 6
20 6 2 1 5

Questions & Answers

Do somebody tell me a best nano engineering book for beginners?
s. Reply
what is fullerene does it is used to make bukky balls
Devang Reply
are you nano engineer ?
s.
what is the Synthesis, properties,and applications of carbon nano chemistry
Abhijith Reply
so some one know about replacing silicon atom with phosphorous in semiconductors device?
s. Reply
Yeah, it is a pain to say the least. You basically have to heat the substarte up to around 1000 degrees celcius then pass phosphene gas over top of it, which is explosive and toxic by the way, under very low pressure.
Harper
how to fabricate graphene ink ?
SUYASH Reply
for screen printed electrodes ?
SUYASH
What is lattice structure?
s. Reply
of graphene you mean?
Ebrahim
or in general
Ebrahim
in general
s.
Graphene has a hexagonal structure
tahir
On having this app for quite a bit time, Haven't realised there's a chat room in it.
Cied
what is biological synthesis of nanoparticles
Sanket Reply
what's the easiest and fastest way to the synthesize AgNP?
Damian Reply
China
Cied
types of nano material
abeetha Reply
I start with an easy one. carbon nanotubes woven into a long filament like a string
Porter
many many of nanotubes
Porter
what is the k.e before it land
Yasmin
what is the function of carbon nanotubes?
Cesar
I'm interested in nanotube
Uday
what is nanomaterials​ and their applications of sensors.
Ramkumar Reply
what is nano technology
Sravani Reply
what is system testing?
AMJAD
preparation of nanomaterial
Victor Reply
Yes, Nanotechnology has a very fast field of applications and their is always something new to do with it...
Himanshu Reply
good afternoon madam
AMJAD
what is system testing
AMJAD
what is the application of nanotechnology?
Stotaw
In this morden time nanotechnology used in many field . 1-Electronics-manufacturad IC ,RAM,MRAM,solar panel etc 2-Helth and Medical-Nanomedicine,Drug Dilivery for cancer treatment etc 3- Atomobile -MEMS, Coating on car etc. and may other field for details you can check at Google
Azam
anybody can imagine what will be happen after 100 years from now in nano tech world
Prasenjit
after 100 year this will be not nanotechnology maybe this technology name will be change . maybe aftet 100 year . we work on electron lable practically about its properties and behaviour by the different instruments
Azam
name doesn't matter , whatever it will be change... I'm taking about effect on circumstances of the microscopic world
Prasenjit
how hard could it be to apply nanotechnology against viral infections such HIV or Ebola?
Damian
silver nanoparticles could handle the job?
Damian
not now but maybe in future only AgNP maybe any other nanomaterials
Azam
Hello
Uday
I'm interested in Nanotube
Uday
this technology will not going on for the long time , so I'm thinking about femtotechnology 10^-15
Prasenjit
can nanotechnology change the direction of the face of the world
Prasenjit Reply
At high concentrations (>0.01 M), the relation between absorptivity coefficient and absorbance is no longer linear. This is due to the electrostatic interactions between the quantum dots in close proximity. If the concentration of the solution is high, another effect that is seen is the scattering of light from the large number of quantum dots. This assumption only works at low concentrations of the analyte. Presence of stray light.
Ali Reply
how did you get the value of 2000N.What calculations are needed to arrive at it
Smarajit Reply
Privacy Information Security Software Version 1.1a
Good
Berger describes sociologists as concerned with
Mueller Reply
Got questions? Join the online conversation and get instant answers!
QuizOver.com Reply

Get the best Algebra and trigonometry course in your pocket!





Source:  OpenStax, Quy hoạch tuyến tính. OpenStax CNX. Aug 08, 2009 Download for free at http://cnx.org/content/col10903/1.1
Google Play and the Google Play logo are trademarks of Google Inc.

Notification Switch

Would you like to follow the 'Quy hoạch tuyến tính' conversation and receive update notifications?

Ask