
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
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文檔簡介
關(guān)于數(shù)學(xué)規(guī)劃模型實(shí)驗(yàn)第一頁,共二十二頁,2022年,8月28日優(yōu)化問題及其一般模型:
引言
優(yōu)化問題是人們?cè)诠こ碳夹g(shù)、經(jīng)濟(jì)管理和科學(xué)研究等領(lǐng)域中最常遇到的問題之一。例如:設(shè)計(jì)師要在滿足強(qiáng)度要求等條件下選擇材料的尺寸,使結(jié)構(gòu)總重量最輕;公司經(jīng)理要根據(jù)生產(chǎn)成本和市場需求確定產(chǎn)品價(jià)格,使所獲利潤最高;調(diào)度人員要在滿足物質(zhì)需求和裝載條件下安排從各供應(yīng)點(diǎn)到需求點(diǎn)的運(yùn)量和路線,使運(yùn)輸總費(fèi)用最低;投資者要選擇一些股票,債券下注,使收益最大,而風(fēng)險(xiǎn)最小…………第二頁,共二十二頁,2022年,8月28日一般地,優(yōu)化模型可以表述下:
這是一個(gè)多元函數(shù)的條件極值問題,其中.
許多實(shí)際問題歸結(jié)出的這種優(yōu)化模型,若決策變量個(gè)數(shù)較少可用微分法求解;但是其決策變量個(gè)數(shù)n和約束條件個(gè)數(shù)m較大,并且最優(yōu)解往往在可行域的邊界上取得,數(shù)學(xué)規(guī)劃就是解決這類問題的有效方法。
第三頁,共二十二頁,2022年,8月28日數(shù)學(xué)規(guī)劃模型分類:
“數(shù)學(xué)規(guī)劃是運(yùn)籌學(xué)和管理科學(xué)中應(yīng)用及其廣泛的分支。數(shù)學(xué)規(guī)劃包括線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃、幾何規(guī)劃、多目標(biāo)規(guī)劃等,用數(shù)學(xué)規(guī)劃方法解決實(shí)際問題,就要將實(shí)際問題經(jīng)過抽象、簡化、假設(shè),確定變量與參數(shù),建立適當(dāng)層次上的數(shù)學(xué)模型,并求解。
第四頁,共二十二頁,2022年,8月28日建立數(shù)學(xué)規(guī)劃模型的步驟:Step1.尋求決策,即回答什么?必須清楚,無歧義。閱讀完題目的第一步不是尋找答案或者解法,而是……Step2.確定決策變量第一來源:Step1的結(jié)果,用變量固定需要回答的決策第二來源:由決策導(dǎo)出的變量(具有派生結(jié)構(gòu))其它來源:輔助變量(聯(lián)合完成更清楚的回答)Step3.確定優(yōu)化目標(biāo)用決策變量表示的利潤、成本等。Step4.尋找約束條件決策變量之間、決策變量與常量之間的聯(lián)系。第一來源:需求;第二來源:供給;其它來源:輔助以及常識(shí)。Step5.構(gòu)成數(shù)學(xué)模型將目標(biāo)以及約束放在一起,寫成數(shù)學(xué)表達(dá)式。
第五頁,共二十二頁,2022年,8月28日目錄
線性規(guī)劃非線性規(guī)劃二次規(guī)劃整數(shù)規(guī)劃第六頁,共二十二頁,2022年,8月28日例1:加工奶制品的生產(chǎn)計(jì)劃
一奶制品加工廠用牛奶生產(chǎn)A1,A2兩種奶制品,一桶牛奶可以在設(shè)備甲上用12小時(shí)加工成3公斤A1,或者在設(shè)備乙上用8小時(shí)加工成4公斤A2。根據(jù)市場需求,生產(chǎn)的A1、A2全部能夠售出,且每公斤A1獲利24元,每公斤A2獲利16元?,F(xiàn)在加工廠每天能夠得到50桶牛奶的供應(yīng),每天正式工人總的勞動(dòng)時(shí)間為480小時(shí),并且設(shè)備甲每天至多能加工100公斤A1,設(shè)備乙的加工能力沒有限制。試為該廠制定一個(gè)生產(chǎn)計(jì)劃,使每天獲利最大?第七頁,共二十二頁,2022年,8月28日每天50桶牛奶
時(shí)間480小時(shí)
至多加工100公斤A1
制訂生產(chǎn)計(jì)劃,使每天獲利最大
1桶牛奶3公斤A1
12小時(shí)
8小時(shí)
4公斤A2
或獲利24元/公斤
獲利16元/公斤
問題分析第八頁,共二十二頁,2022年,8月28日引入決策變量
x1桶牛奶生產(chǎn)A1,x2桶牛奶生產(chǎn)A2(每天)目標(biāo)函數(shù)(每天獲利)生產(chǎn)A1獲利:24×3x1
生產(chǎn)A2獲利:16×4x2
每天獲利總額:z=72x1+64x2
約束條件原料供應(yīng):x1+x2≤50勞動(dòng)時(shí)間:12x1+8x2≤480加工能力:3x1≤100非負(fù)約束:x1,x2≥0模型構(gòu)成:第九頁,共二十二頁,2022年,8月28日線性規(guī)劃數(shù)學(xué)模型:第十頁,共二十二頁,2022年,8月28日線性規(guī)劃求解標(biāo)準(zhǔn)形式:其中:均為列向量,為矩陣。調(diào)用格式:[x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,lb,ub,options)其中:x給出極小點(diǎn),fval給出目標(biāo)函數(shù)極小值,options是控制參數(shù),可用help查詢。第十一頁,共二十二頁,2022年,8月28日Matlab程序如下:
c=[-72,64];A=[1,1;12,8;3,0];b=[50;480;100];Ib=[0;0];ub=1e+10*[1;1];[x,fval]=linprog(c,A,b,[],[],lb,ub)結(jié)果如下:
x=[20;30]fval=-3360第十二頁,共二十二頁,2022年,8月28日例2:求解線性規(guī)劃問題Matlab程序如下:c=[2;3;-5];A=[-2,5,-1];b=-10;Aeq=[1,1,1];beq=7;lb=[0;0;0];
[x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,lb)
第十三頁,共二十二頁,2022年,8月28日例3:求解非線性規(guī)劃問題第十四頁,共二十二頁,2022年,8月28日非線性規(guī)劃求解標(biāo)準(zhǔn)形式:其中:調(diào)用格式:[x,fval,h]=fmincon(f,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,@nonlcon)其中:nonlcon是非線性約束函數(shù),x0是迭代初始點(diǎn)。和是非線性約束。第十五頁,共二十二頁,2022年,8月28日Matlab程序如下:
建立非線性約束函數(shù)的m文件lpnon.mfunction[c,ceq]=lpcon(x)c=(x(1)-1)^2-x(2);Ceq=[];建立目標(biāo)函數(shù)的m文件fun.mfunctionf=fun(x)f=x(1)^2+x(2)^2-x(1)*x(2)-2*x(1)-5*x(2);在命令窗口中輸入x0=[0;1];A=[-23];b=6;Aeq=[];beq=[];lb=[];ub=[];[x,fval,h]=fmincon(@fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,@lpcon)結(jié)果:x=[3;4],fval=-13,h=1第十六頁,共二十二頁,2022年,8月28日例4:求解二次規(guī)劃問題第十七頁,共二十二頁,2022年,8月28日二次規(guī)劃求解標(biāo)準(zhǔn)形式:其中:H是實(shí)對(duì)稱矩陣。調(diào)用格式:[x,fval]=quadprog(H,c,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0)第十八頁,共二十二頁,2022年,8月28日Matlab程序如下:
H=[1,-1;-1,2];c=[-2;-6];A=[1,1;-1,2;2,1];b=[2;2;3];Aeq=[];beq=[];lb=zeros(2,1);ub=[];[x,fval]=quadprog(H,c,A,b,Aeq,beq,lb,ub)結(jié)果:x=[0.6667;1.3333],fval=-8.2222第十九頁,共二十二頁,2022年,8月28日例5:求解整數(shù)規(guī)劃問題第二十頁,共二十二頁,2022年,8月28日整數(shù)規(guī)劃求解----隨機(jī)投點(diǎn)法編寫目標(biāo)函數(shù)和約束條件的m文件:function[f,g]=mengte(x)f=x(1)^2+x(2)^2+3*x(3)^2+4*x(4)^2+2*x(5)^2-8*x(1)-2*x(2)-3*x(3)-x(4)-2*x(5);g(
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