【运筹一下】使用整数规划解决生产调度问题(附Python代码实现)

什么是整数规划

整数规划(Integer Programming,IP)是线性规划(Linear Programming,LP)的扩展,它要求决策变量取整数值。与线性规划相比,整数规划问题更加复杂,但也更接近实际问题。整数规划在许多实际问题中具有重要的应用价值,例如生产调度、货车路径规划等。

有哪些应用场景

整数规划在工业界具有广泛的应用场景,比如:

  • 生产调度问题:例如在一定的生产能力和时间限制下,如何安排生产任务顺序和时间,使得生产效率最大化。

  • 货车路径规划问题:例如在多个货物和多个目的地之间,如何规划货车的路径,使得路程最短。

  • 设备布置问题:例如在给定的空间和设备数量下,如何布置设备,使得设备利用率最高。

  • 作业调度问题:例如在多个作业中,如何安排作业的执行顺序,使得完成时间最短。

数学化的表示

整数规划(Integer Programming,IP)通常可以用以下数学化表达式来表示:

maximize ∑ i = 1 n c i x i  subject to ∑ i = 1 n a j , i x i ≤ b j , j = 1 , … , m   x i ∈ Z , i = 1 , … , n \begin{aligned} \text{maximize} \quad & \sum_{i=1}^n c_i x_i \ \text{subject to} \quad & \sum_{i=1}^n a_{j,i} x_i \leq b_j, \quad j=1,\ldots,m \ & x_i \in \mathbb{Z}, \quad i=1,\ldots,n \end{aligned} maximizei=1ncixi subject toi=1naj,ixibj,j=1,

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