500×2+800×3=3400(元)
这种情况下,每次派车运货的体积总量为:
1×2+1×3=5(立方米)
每次派车运货的载重量总计为:
5×2+9×3=37(吨)
可以看出还有 1 立方米体积和 8 吨载重量没有利用,还可再增加一辆甲
种车,即 3 辆甲种车,这时收益为:
500×3+800×3=3900(元)
从而我们知道,四舍五入和去掉小数点后面的尾数化零为整的方法都不
能求出整数规划模型的最优结果。
有人建议将条件允许的派车方案都列举出来,一一进行计算、比较,就
可以找到最优结果。
对于上面汽车队的派车的问题,要计算 25 种方案。如果因素增加,解决
整数规划模型的方案就可能成百上千,不仅计算复杂,光列举这些方案就会
令人头晕眼花。
那该怎么办呢?现在,科学家已找到了一种解决整数规划问题的方法,
叫做“分支定界法”。这种方法首先是找到相对应的线性规划问题的最优结
果,这个结果是整数规划的界限(例如上述汽车队派车问题,相对应的线性
规划的最大收入是 4125 元,整数规划的结果一定不会超过 4125 元)。然后
作出判断并进行计算,如果线性规划求出的结果恰恰是整数,这时可以认为
已找到答案。如果线性规划求出的因素中有非整数结果,如 2.25 辆车,就要
设法分别在限制条件内把各非整数因素化整,求出结果,进行比较,最后找
到整数规划的最优结果。对于上面派车问题,可以找到的结果是,不派甲种
车,派乙种车 5 辆,可以得到最高收入:
5×0+8×5=40(百元)
在实际系统中,存在许多因素,它们一定要用整数值来表示,如机器台
数、人数、火车车厢数目、集装箱数、工厂个数、商店家数以及在某地是不
是建工厂,建不建商店、学校、车站等等,这些数值都不能有分数(如建,
可用 1 表示;若不建,用 0 表示)。涉及这些因素的线性规划模型,都要用
整数规划来解决,用分支定界法等方法求出最优结果。
分派问题也是另一类广泛应用的整数规划问题。例如学校周末劳动,有
四项工作(给树木花草浇水、打扫教室、修理桌椅、出黑板报)要分配 4 位
同学去完成。这 4 位同学中,不同的人对不同的工作所用时间不一样。有人
力气大,浇水快;有人写字娴熟,出黑板报花的时间少。安排得好,4 位同
学总计花费的时间就会最少。还有分派不同的工人到不同的车间去工作,不
同的轮船按不同的航线航行,不同的飞机去不同的城市等,都是属于分派问
题。
系统工程的妙用
植树问题
某班长带领 60 位同学上山去值树,主要的工作有 3 项:挖坑、运树苗、
挑水浇树。根据情况得知:用 20 或 20 以上的人挖坑,需要 20 分钟;用 20
或 20 以上的人运树苗,需要 15 分钟;用 20 或 20 以上的人挑水浇树,需 30
分钟。这样,便会有 5 种安排:
第 1 种,可以在一项工作完成以后,再进行第二项工作,最后进行第三
项,这样总计要花 65 分钟时间;
第 2 种是在挖坑的同时派人去运树苗,在完成挖坑工作以后再组织人力
挑水,这样需要 50 分钟;
第 3 种是在挖坑的同时就派人去挑水,在挑完水后再去运树苗,这样需
要 45 分钟;
第 4 种是在挖坑的同时就派人去挑水,在挖完坑后又派人去运树苗,这
样只需花 35 分钟;
第 5 种安排是 3 项工作同时开始,那么,总共只需要 30 分钟就可以完成
任务了。
很显然,在人力、工具等条件都允许的情况下,第 5 种安排最省时间,
其他安排费时间多,会出现“窝工”现象。
同样,对于一个生产汽车的工厂,厂长一定会安排不同的车间(分厂),
分别生产汽车的发动机、轮胎、底盘、外壳、仪表、座椅、车灯、电器等零
部件,最后进行总体装配,一辆辆崭新、漂亮、别致的汽车就会从流水作业
线上徐徐开出来。任何一位厂长都不会安排先生产一种零部件,完成后再生
产第二种,一直到最后一种零部件制造出来后,再去一一组装。这样,无疑
要浪费许多时间,没有生产效率。
建筑队要盖一幢楼房,一定要打地基,运砖瓦石、水泥、钢材等建筑材
料,砌砖,安门窗,装水管和下水道,粉刷墙面等,如果安排不当,就会出
现窝工现象。
生活中也有许多例子,需要人们开动脑筋巧妙安排。你可能听过这样一
个故事,讲的是一个人挑着一担菜,牵着一只羊,带着一条狗过河,河边只
有一小小的船,因船太小,当人不在场时,不能把狗和羊留在一起,因为狗
要咬羊,也不能把羊和菜留在一起,因为羊会把菜吃掉怎知办?这个人运用
他的聪明才智,巧妙安排,把三者安全顺利地带过了河。你知道他是怎样干
的吗?
如果在家里做饭烧菜,你一定会先煮米饭(或蒸馒头),并利用煮饭的
时间去洗菜、切菜,等饭(或馒头)做好了,你的准备工作也做得差不多了,
然后再烧菜,这样可节约不少时间。
当你仔细观察一下周围发生的事情,或者回想一下你的经历,你就会了
解到,生活当中有着许多精明的“管家”——他们能管理好班级,管理好企
业,管理好农业生产。这里介绍的内容,就是用图和网络的方法,解决前面
提到的各种问题,帮助人们统筹安排时间,精打细算,提高工作效率。
著名的哥尼斯堡七桥问题
欧洲有一座城市,叫哥尼斯堡。有一条河流经城区,河中有两个小岛,
共有七座桥将河的两岸和两个小岛联接起来。图中 A、B 表示两岸,C、D 表
示两个小岛,数字 1 至 7 表示七座桥。
有人提出一个问题,能不能从某一地点出发(例如 D 点),通过七座桥
各一次(即不能重复过桥),然后回到出发地(也就是 D 点)?这就是有名
的哥尼斯堡七桥问题。
1736 年,数学家欧拉发表了一篇论文,将上面的问题用下图表示出来。
同样地,图上 A、B 表示两岸,C、D 表示两个小岛,数字 1 至 7 表示七座桥。
图中的点叫顶点,用来表示具体的事物。图中的线叫做边,用来表示事
物之间的某种关系。这种图不是按比例画出的,边长不代表真正距离或其他
数量关系,顶点和边的位置也不与实际位置一一对应。这样,就可以将复杂
的工程系统、运输系统、管理系统等等简化成图,来解决工程任务花费时间
最少、运输距离最短、管理费用最省等最优化问题。
欧拉将哥尼斯堡七桥问题抽象成一个图,将上述过桥问题抽象成一笔画
问题后,他证明,上图中的顶点都只与奇数条边相连接,因此不能将图一笔
画成而不重复任一条边。假设第 4 条桥不是连接 C、D 小岛,而是连接 A、B
两岸,则可用下图表示。可以明显地看出各点均与偶数条边相连接,此图就
可以不重复地一笔画成。
我们再看一下架设电话线的例子。在下图中,要在各单位之间架设电话
线。电话线必须将它们连接,但为了节省线路,两单位之间也可以通过其他
单位接通电话,例如乙村可以通过甲村、汽车站同学校接通电话,因此不必
在乙村与学校间再架设一条电话线。这种简单形式的图就是“树”。
由于每两单位之间架线的长度不同,因此,实际上要求找到所架电线最
短的“树”,按这“树”的样子架线,所花时间最少、也最省钱。
架设电话线的“树”
供应问题
请看供水系统管路图,某村供水站要向新开垦的土地送水浇地,供水管
路要经过东南西北 4 片地区,每段管线最大供水能力分别表示在线中边上,
如供水站向南片土地每分钟最多能供应 5 立方米水,再由南片向东片最多每
分钟供应 2 立方米水等等。而这种有发点(如供水站)和收点(如新开垦地)
的有方向的图(从发点开始到收点为止)就组成了一个网络。研究供水站通
过这个网络每分钟最多能供给新开地多少立方米的水,这就是网络最大流问
题。
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