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第九講多目標(biāo)規(guī)劃方法
多目標(biāo)規(guī)劃解的討論——非劣解多目標(biāo)規(guī)劃及其求解技術(shù)簡(jiǎn)介效用最優(yōu)化模型罰款模型約束模型目標(biāo)規(guī)劃模型目標(biāo)到達(dá)法目標(biāo)規(guī)劃方法目標(biāo)規(guī)劃模型目標(biāo)規(guī)劃的圖解法求解目標(biāo)規(guī)劃的單純形方法多目標(biāo)規(guī)劃應(yīng)用實(shí)例1編輯課件多目標(biāo)規(guī)劃是數(shù)學(xué)規(guī)劃的一個(gè)分支。研究多于一個(gè)的目標(biāo)函數(shù)在給定區(qū)域上的最優(yōu)化。又稱(chēng)多目標(biāo)最優(yōu)化。通常記為
MOP(multi-objectiveprogramming)。在很多實(shí)際問(wèn)題中,例如經(jīng)濟(jì)、管理、軍事、科學(xué)和工程設(shè)計(jì)等領(lǐng)域,衡量一個(gè)方案的好壞往往難以用一個(gè)指標(biāo)來(lái)判斷,而需要用多個(gè)目標(biāo)來(lái)比較,而這些目標(biāo)有時(shí)不甚協(xié)調(diào),甚至是矛盾的。因此有許多學(xué)者致力于這方面的研究。1896年法國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家
V.
帕雷托最早研究不可比較目標(biāo)的優(yōu)化問(wèn)題,之后,J.馮·諾伊曼、H.W.庫(kù)恩、A.W.塔克、A.M.日夫里翁等數(shù)學(xué)家做了深入的探討,但是尚未有一個(gè)完全令人滿(mǎn)意的定義。2編輯課件求解多目標(biāo)規(guī)劃的方法大體上有以下幾種:一種是化多為少的方法
,
即把多目標(biāo)化為比較容易求解的單目標(biāo)或雙目標(biāo),如主要目標(biāo)法、線(xiàn)性加權(quán)法、理想點(diǎn)法等;另一種叫分層序列法,即把目標(biāo)按其重要性給出一個(gè)序列,每次都在前一目標(biāo)最優(yōu)解集內(nèi)求下一個(gè)目標(biāo)最優(yōu)解,直到求出共同的最優(yōu)解。對(duì)多目標(biāo)的線(xiàn)性規(guī)劃除以上方法外還可以適當(dāng)修正單純形法來(lái)求解;還有一種稱(chēng)為層次分析法,是由美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家沙旦于70年代提出的,這是一種定性與定量相結(jié)合的多目標(biāo)決策與分析方法,對(duì)于目標(biāo)結(jié)構(gòu)復(fù)雜且缺乏必要的數(shù)據(jù)的情況更為實(shí)用。3編輯課件
多目標(biāo)規(guī)劃模型〔一〕任何多目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題,都由兩個(gè)根本局部組成:〔1〕兩個(gè)以上的目標(biāo)函數(shù);〔2〕假設(shè)干個(gè)約束條件?!捕硨?duì)于多目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題,可以將其數(shù)學(xué)模型一般地描寫(xiě)為如下形式:一多目標(biāo)規(guī)劃及其非劣解
式中:為決策變量向量。4編輯課件縮寫(xiě)形式:有n個(gè)決策變量,k個(gè)目標(biāo)函數(shù),m個(gè)約束方程,那么:Z=F(X)是k維函數(shù)向量,(X)是m維函數(shù)向量;G是m維常數(shù)向量;
〔1〕〔2〕5編輯課件對(duì)于線(xiàn)性多目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題,可以進(jìn)一步用矩陣表示:
式中:
X為n維決策變量向量;
C為k×n矩陣,即目標(biāo)函數(shù)系數(shù)矩陣;
B為m×n矩陣,即約束方程系數(shù)矩陣;
b為m維的向量,即約束向量。6編輯課件多目標(biāo)規(guī)劃的非劣解
多目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題的求解不能只追求一個(gè)目標(biāo)的最優(yōu)化〔最大或最小〕,而不顧其它目標(biāo)。對(duì)于上述多目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題,求解就意味著需要做出如下的復(fù)合選擇:▲每一個(gè)目標(biāo)函數(shù)取什么值,原問(wèn)題可以得到最滿(mǎn)意的解決?▲每一個(gè)決策變量取什么值,原問(wèn)題可以得到最滿(mǎn)意的解決?7編輯課件
在圖1中,max(f1,f2).就方案①和②來(lái)說(shuō),①的f2目標(biāo)值比②大,但其目標(biāo)值f1比②小,因此無(wú)法確定這兩個(gè)方案的優(yōu)與劣。在各個(gè)方案之間,顯然:④比①好,⑤比④好,⑥比②好,
⑦比③好……。非劣解可以用圖1說(shuō)明。圖1多目標(biāo)規(guī)劃的劣解與非劣解8編輯課件而對(duì)于方案⑤、⑥、⑦之間那么無(wú)法確定優(yōu)劣,而且又沒(méi)有比它們更好的其他方案,所以它們就被稱(chēng)為多目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題的非劣解或有效解,其余方案都稱(chēng)為劣解。所有非劣解構(gòu)成的集合稱(chēng)為非劣解集。當(dāng)目標(biāo)函數(shù)處于沖突狀態(tài)時(shí),就不會(huì)存在使所有目標(biāo)函數(shù)同時(shí)到達(dá)最大或最小值的最優(yōu)解,于是我們只能尋求非劣解〔又稱(chēng)非支配解或帕累托解〕。9編輯課件效用最優(yōu)化模型罰款模型約束模型目標(biāo)到達(dá)法目標(biāo)規(guī)劃模型二多目標(biāo)規(guī)劃求解技術(shù)簡(jiǎn)介
為了求得多目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題的非劣解,常常需要將多目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題去處理。實(shí)現(xiàn)這種轉(zhuǎn)化,有如下幾種建模方法。10編輯課件
是與各目標(biāo)函數(shù)相關(guān)的效用函數(shù)的和函數(shù)。
方法一效用最優(yōu)化模型〔線(xiàn)性加權(quán)法〕〔1〕〔2〕思想:規(guī)劃問(wèn)題的各個(gè)目標(biāo)函數(shù)可以通過(guò)一定的方式進(jìn)行求和運(yùn)算。這種方法將一系列的目標(biāo)函數(shù)與效用函數(shù)建立相關(guān)關(guān)系,各目標(biāo)之間通過(guò)效用函數(shù)協(xié)調(diào),使多目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題轉(zhuǎn)化為傳統(tǒng)的單目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題:
11編輯課件在用效用函數(shù)作為規(guī)劃目標(biāo)時(shí),需要確定一組權(quán)值
i
來(lái)反映原問(wèn)題中各目標(biāo)函數(shù)在總體目標(biāo)中的權(quán)重,即:式中,
i
應(yīng)滿(mǎn)足:向量形式:12編輯課件方法二罰款模型〔理想點(diǎn)法〕思想:規(guī)劃決策者對(duì)每一個(gè)目標(biāo)函數(shù)都能提出所期望的值〔或稱(chēng)滿(mǎn)意值〕;通過(guò)比較實(shí)際值fi與期望值fi*之間的偏差來(lái)選擇問(wèn)題的解,其數(shù)學(xué)表達(dá)式如下:或?qū)懗删仃囆问剑?/p>
式中,是與第i個(gè)目標(biāo)函數(shù)相關(guān)的權(quán)重;
A是由(i=1,2,…,k)組成的m×m對(duì)角矩陣。13編輯課件理論依據(jù):假設(shè)規(guī)劃問(wèn)題的某一目標(biāo)可以給出一個(gè)可供選擇的范圍,那么該目標(biāo)就可以作為約束條件而被排除出目標(biāo)組,進(jìn)入約束條件組中。假設(shè),除第一個(gè)目標(biāo)外,其余目標(biāo)都可以提出一個(gè)可供選擇的范圍,那么該多目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題就可以轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題:方法三約束模型〔極大極小法〕14編輯課件方法四目標(biāo)到達(dá)法首先將多目標(biāo)規(guī)劃模型化為如下標(biāo)準(zhǔn)形式:15編輯課件在求解之前,先設(shè)計(jì)與目標(biāo)函數(shù)相應(yīng)的一組目標(biāo)值理想化的期望目標(biāo)fi*(i=1,2,…,k),每一個(gè)目標(biāo)對(duì)應(yīng)的權(quán)重系數(shù)為
i*(i=1,2,…,k),再設(shè)
為一松弛因子。那么,多目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題就轉(zhuǎn)化為:16編輯課件方法五目標(biāo)規(guī)劃模型〔目標(biāo)規(guī)劃法〕
需要預(yù)先確定各個(gè)目標(biāo)的期望值fi*,同時(shí)給每一個(gè)目標(biāo)賦予一個(gè)優(yōu)先因子和權(quán)系數(shù),假定有K個(gè)目標(biāo),L個(gè)優(yōu)先級(jí)(L≤K),目標(biāo)規(guī)劃模型的數(shù)學(xué)形式為:
17編輯課件式中:di+和di-分別表示與fi相應(yīng)的、與fi*相比的目標(biāo)超過(guò)值和缺乏值,即正、負(fù)偏差變量;pl表示第l個(gè)優(yōu)先級(jí);lk+、lk-表示在同一優(yōu)先級(jí)pl中,不同目標(biāo)的正、負(fù)偏差變量的權(quán)系數(shù)。18編輯課件三目標(biāo)規(guī)劃方法通過(guò)前面的介紹和討論,我們知道,目標(biāo)規(guī)劃方法是解決多目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題的重要技術(shù)之一。這一方法是美國(guó)學(xué)者查恩斯〔A.Charnes〕和庫(kù)伯〔W.W.Cooper〕于1961年在線(xiàn)性規(guī)劃的根底上提出來(lái)的。后來(lái),查斯基萊恩〔U.Jaashelainen〕和李〔Sang.Lee〕等人,進(jìn)一步給出了求解目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題的一般性方法——單純形方法。目標(biāo)規(guī)劃模型目標(biāo)規(guī)劃的圖解法求解目標(biāo)規(guī)劃的單純形方法19編輯課件
目標(biāo)規(guī)劃模型
給定假設(shè)干目標(biāo)以及實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)的優(yōu)先順序,在有限的資源條件下,使總的偏離目標(biāo)值的偏差最小。1.根本思想:2.目標(biāo)規(guī)劃的有關(guān)概念例1:某一個(gè)企業(yè)利用某種原材料和現(xiàn)有設(shè)備可生產(chǎn)甲、乙兩種產(chǎn)品,其中,甲、乙兩種產(chǎn)品的單價(jià)分別為8萬(wàn)元和10萬(wàn)元;生產(chǎn)單位甲、乙兩種產(chǎn)品需要消耗的原材料分別為2個(gè)單位和1個(gè)單位,需要占用的設(shè)備分別為1單位臺(tái)時(shí)和2單位臺(tái)時(shí);原材料擁有量為11個(gè)單位;可利用的設(shè)備總臺(tái)時(shí)為10單位臺(tái)時(shí)。試問(wèn):如何確定其生產(chǎn)方案使得企業(yè)獲利最大?20編輯課件由于決策者所追求的唯一目標(biāo)是使總產(chǎn)值到達(dá)最大,這個(gè)企業(yè)的生產(chǎn)方案可以由如下線(xiàn)性規(guī)劃模型給出:求x1,x2,使將上述問(wèn)題化為標(biāo)準(zhǔn)后,用單純形方法求解可得最正確決策方案為:〔萬(wàn)元〕。甲乙擁有量原材料2111設(shè)備(臺(tái)時(shí))1210單件利潤(rùn)810生產(chǎn)甲、乙兩種產(chǎn)品,有關(guān)數(shù)據(jù)如表所示。試求獲利最大的生產(chǎn)方案?21編輯課件
但是,在實(shí)際決策時(shí),企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者必須考慮市場(chǎng)等一系列其它條件,如:②超過(guò)方案供給的原材料,需用高價(jià)采購(gòu),這就會(huì)使生產(chǎn)本錢(qián)增加。③應(yīng)盡可能地充分利用設(shè)備的有效臺(tái)時(shí),但不希望加班。④應(yīng)盡可能到達(dá)并超過(guò)方案產(chǎn)值指標(biāo)56萬(wàn)元。這樣,該企業(yè)生產(chǎn)方案確實(shí)定,便成為一個(gè)多目標(biāo)決策問(wèn)題,這一問(wèn)題可以運(yùn)用目標(biāo)規(guī)劃方法進(jìn)行求解。①根據(jù)市場(chǎng)信息,甲種產(chǎn)品的需求量有下降的趨勢(shì),因此甲種產(chǎn)品的產(chǎn)量不應(yīng)大于乙種產(chǎn)品的產(chǎn)量。22編輯課件假定有L個(gè)目標(biāo),K個(gè)優(yōu)先級(jí)(K≤L),n個(gè)變量。在同一優(yōu)先級(jí)pk中不同目標(biāo)的正、負(fù)偏差變量的權(quán)系數(shù)分別為kl+、kl-,那么多目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題可以表示為:
目標(biāo)規(guī)劃模型的一般形式
目標(biāo)函數(shù)目標(biāo)約束絕對(duì)約束非負(fù)約束23編輯課件在以上各式中,
kl+
、
kl-
、分別為賦予pl優(yōu)先因子的第k
個(gè)目標(biāo)的正、負(fù)偏差變量的權(quán)系數(shù),
gk為第k個(gè)目標(biāo)的預(yù)期值,
xj為決策變量,
dk+
、dk-
、分別為第k個(gè)目標(biāo)的正、負(fù)偏差變量,目標(biāo)函數(shù)目標(biāo)約束絕對(duì)約束非負(fù)約束24編輯課件目標(biāo)規(guī)劃數(shù)學(xué)模型中的有關(guān)概念。(1)偏差變量在目標(biāo)規(guī)劃模型中,除了決策變量外,還需要引入正、負(fù)偏差變量d+、d-。其中,正偏差變量表示決策值超過(guò)目標(biāo)值的局部,負(fù)偏差變量表示決策值未到達(dá)目標(biāo)值的局部。因?yàn)闆Q策值不可能既超過(guò)目標(biāo)值同時(shí)又未到達(dá)目標(biāo)值,故有d+×d-=0成立。(2)
絕對(duì)約束和目標(biāo)約束
絕對(duì)約束,必須嚴(yán)格滿(mǎn)足的等式約束和不等式約束,譬如,線(xiàn)性規(guī)劃問(wèn)題的所有約束條件都是絕對(duì)約束,不能滿(mǎn)足這些約束條件的解稱(chēng)為非可行解,所以它們是硬約束。
25編輯課件目標(biāo)約束,目標(biāo)規(guī)劃所特有的,可以將約束方程右端項(xiàng)看作是追求的目標(biāo)值,在到達(dá)此目標(biāo)值時(shí)允許發(fā)生正的或負(fù)的偏差,可參加正負(fù)偏差變量,是軟約束。線(xiàn)性規(guī)劃問(wèn)題的目標(biāo)函數(shù),在給定目標(biāo)值和參加正、負(fù)偏差變量后可以轉(zhuǎn)化為目標(biāo)約束,也可以根據(jù)問(wèn)題的需要將絕對(duì)約束轉(zhuǎn)化為目標(biāo)約束。(3)優(yōu)先因子〔優(yōu)先等級(jí)〕與權(quán)系數(shù)一個(gè)規(guī)劃問(wèn)題,常常有假設(shè)干個(gè)目標(biāo),決策者對(duì)各個(gè)目標(biāo)的考慮,往往是有主次的。凡要求第一位到達(dá)的目標(biāo)賦予優(yōu)先因子p1,次位的目標(biāo)賦予優(yōu)先因子p2,……,并規(guī)定pl>>pl+1(l=1,2,..)表示pl比pl+1有更大的優(yōu)先權(quán)。即:首先保證p1級(jí)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn),這時(shí)可以不考慮次級(jí)目標(biāo);而p2級(jí)目標(biāo)是在實(shí)現(xiàn)p1級(jí)目標(biāo)的根底上考慮的;依此類(lèi)推。26編輯課件假設(shè)要區(qū)別具有相同優(yōu)先因子pl的目標(biāo)的差異,就可以分別賦予它們不同的權(quán)系數(shù)i*(i=1,2,…,k)。這些優(yōu)先因子和權(quán)系數(shù)都由決策者按照具體情況而定。(3)優(yōu)先因子〔優(yōu)先等級(jí)〕與權(quán)系數(shù)一個(gè)規(guī)劃問(wèn)題,常常有假設(shè)干個(gè)目標(biāo),決策者對(duì)各個(gè)目標(biāo)的考慮,往往是有主次的。凡要求第一位到達(dá)的目標(biāo)賦予優(yōu)先因子p1,次位的目標(biāo)賦予優(yōu)先因子p2,……,并規(guī)定pl>>pl+1(l=1,2,..)表示pl比pl+1有更大的優(yōu)先權(quán)。即:首先保證p1級(jí)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn),這時(shí)可以不考慮次級(jí)目標(biāo);而p2級(jí)目標(biāo)是在實(shí)現(xiàn)p1級(jí)目標(biāo)的根底上考慮的;依此類(lèi)推。27編輯課件(4)目標(biāo)函數(shù)目標(biāo)規(guī)劃的目標(biāo)函數(shù)〔準(zhǔn)那么函數(shù)〕是按照各目標(biāo)約束的正、負(fù)偏差變量和賦予相應(yīng)的優(yōu)先因子而構(gòu)造的。當(dāng)每一目標(biāo)確定后,盡可能縮小與目標(biāo)值的偏離。因此,目標(biāo)規(guī)劃的目標(biāo)函數(shù)只能是:a)要求恰好到達(dá)目標(biāo)值,就是正、負(fù)偏差變量都要盡可能小,即b)要求不超過(guò)目標(biāo)值,即允許達(dá)不到目標(biāo)值,就是正偏差變量要盡可能小,即
c)要求超過(guò)目標(biāo)值,也就是超過(guò)量不限,但負(fù)偏差變量要盡可能小,即根本形式有三種:28編輯課件例2:在例1中,如果斷策者在原材料供給受?chē)?yán)格控制的根底上考慮:首先是甲種產(chǎn)品的產(chǎn)量不超過(guò)乙種產(chǎn)品的產(chǎn)量;其次是充分利用設(shè)備的有限臺(tái)時(shí),不加班;再次是產(chǎn)值不小于56萬(wàn)元。并分別賦予這三個(gè)目標(biāo)優(yōu)先因子p1,p2,p3。試建立該問(wèn)題的目標(biāo)規(guī)劃模型。分析:題目有三個(gè)目標(biāo)層次,包含三個(gè)目標(biāo)值。第一目標(biāo):p1d1+;即產(chǎn)品甲的產(chǎn)量不大于乙的產(chǎn)量。第二目標(biāo):p2(d2++d2-);即充分利用設(shè)備的有限臺(tái)時(shí),不加班;第三目標(biāo):p3d3-
;即產(chǎn)值不小于56萬(wàn)元;29編輯課件例2:在例1中,如果斷策者在原材料供給受?chē)?yán)格控制的根底上考慮:首先是甲種產(chǎn)品的產(chǎn)量不超過(guò)乙種產(chǎn)品的產(chǎn)量;其次是充分利用設(shè)備的有限臺(tái)時(shí),不加班;再次是產(chǎn)值不小于56萬(wàn)元。并分別賦予這三個(gè)目標(biāo)優(yōu)先因子p1,p2,p3。試建立該問(wèn)題的目標(biāo)規(guī)劃模型。解:根據(jù)題意,這一決策問(wèn)題的目標(biāo)規(guī)劃模型是30編輯課件例3、某廠方案在下一個(gè)生產(chǎn)周期內(nèi)生產(chǎn)甲、乙兩種產(chǎn)品,資料如表所示。(1)試制定生產(chǎn)方案,使獲得的利潤(rùn)最大?12070單件利潤(rùn)3000103設(shè)備臺(tái)時(shí)200054煤炭360049鋼材資源限制乙甲單位產(chǎn)品資源消耗解:設(shè)生產(chǎn)甲產(chǎn)品:x1
,乙產(chǎn)品:x2,(1)31編輯課件假設(shè)在例3中提出以下要求:1、完成或超額完成利潤(rùn)指標(biāo)50000元;2、產(chǎn)品甲不超過(guò)200件,產(chǎn)品乙不低于250件;3、現(xiàn)有鋼材3600噸必須用完。試建立目標(biāo)規(guī)劃模型。分析:題目有三個(gè)目標(biāo)層次,包含四個(gè)目標(biāo)值。第一目標(biāo):p1d1-第二目標(biāo):有兩個(gè)要求即甲d2+,乙d3-,但兩個(gè)具有相同的優(yōu)先因子,因此需要確定權(quán)系數(shù)。此題可用單件利潤(rùn)比作為權(quán)系數(shù)即70:120,化簡(jiǎn)為7:12。第三目標(biāo):32編輯課件所以目標(biāo)規(guī)劃模型為:33編輯課件
圖解法同樣適用兩個(gè)變量的目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題,但其操作簡(jiǎn)單,原理一目了然。同時(shí),也有助于理解一般目標(biāo)規(guī)劃的求解原理和過(guò)程。圖解法解題步驟如下:1、確定各約束條件的可行域。即將所有約束條件〔包括目標(biāo)約束和絕對(duì)約束,暫不考慮正負(fù)偏差變量〕在坐標(biāo)平面上表示出來(lái);2、在目標(biāo)約束所代表的邊界線(xiàn)上,用箭頭標(biāo)出正、負(fù)偏差變量值增大的方向;目標(biāo)規(guī)劃的圖解法
3、求滿(mǎn)足最高優(yōu)先等級(jí)目標(biāo)的解;4、轉(zhuǎn)到下一個(gè)優(yōu)先等級(jí)的目標(biāo),再不破壞所有較高優(yōu)先等級(jí)目標(biāo)的前提下,求出該優(yōu)先等級(jí)目標(biāo)的解;5、重復(fù)4,直到所有優(yōu)先等級(jí)的目標(biāo)都已審查完畢為止;6、確定最優(yōu)解和滿(mǎn)意解。34編輯課件例4、用圖解法求解目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題012345678123456
⑴⑵⑶Ax2
x1BC由于d2-取最小,所以,〔2〕線(xiàn)可向上移動(dòng),故B,C線(xiàn)段上的點(diǎn)是該問(wèn)題的最優(yōu)解。35編輯課件例5、一個(gè)生產(chǎn)方案的線(xiàn)性規(guī)劃模型為其中目標(biāo)函數(shù)為總利潤(rùn),x1,x2為產(chǎn)品A、B產(chǎn)量?,F(xiàn)有以下目標(biāo):1、要求總利潤(rùn)必須超過(guò)2500元;2、考慮產(chǎn)品受市場(chǎng)影響,為防止積壓,A、B的生產(chǎn)量不超過(guò)60件和100件;3、由于甲資源供給比較緊張,不要超過(guò)現(xiàn)有量140。試建立目標(biāo)規(guī)劃模型,并用圖解法求解。36編輯課件解:以產(chǎn)品A、B的單件利潤(rùn)比2.5:1為權(quán)系數(shù),模型如下:37編輯課件0x2
0⑴x11401201008060402020406080100⑵⑶⑷ABCD結(jié)論:C(60,58.3)為所求的滿(mǎn)意解。38編輯課件
檢驗(yàn):將上述結(jié)果帶入模型,因d1+=d1-=0
;d3+=d3-=0
;d2-=0,d2+存在;d4+=0,d4-存在。所以,有下式:minZ=
將x1=60,x2=58.3帶入約束條件,得30×60+12×58.3=2499.6≈2500;2×60+58.3=178.3>
140;1×60=601×58.3=58.3<100由上可知:假設(shè)A、B的方案產(chǎn)量為60件和58.3件時(shí),所需甲資源數(shù)量將超過(guò)現(xiàn)有庫(kù)存。在現(xiàn)有條件下,此解為非可行解。為此,企業(yè)必須采取措施降低A、B產(chǎn)品對(duì)甲資源的消耗量,由原來(lái)的100%降至78.5%〔140÷178.3=0.785〕,才能使生產(chǎn)方案〔60,58.3〕成為可行方案。39編輯課件求解目標(biāo)規(guī)那么的單純形方法目標(biāo)規(guī)劃模型仍可以用單純形方法求解,在求解時(shí)作以下規(guī)定:①因?yàn)槟繕?biāo)函數(shù)都是求最小值,所以,最優(yōu)判別檢驗(yàn)數(shù)為:②因?yàn)榉腔兞康臋z驗(yàn)數(shù)中含有不同等級(jí)的優(yōu)先因子,所以檢驗(yàn)數(shù)的正、負(fù)首先決定于P1的系數(shù)1j的正負(fù),假設(shè)1j=0,那么檢驗(yàn)數(shù)的正、負(fù)就決定于p2的系數(shù)2j的正負(fù),40編輯課件所以檢驗(yàn)數(shù)的正、負(fù)首先決定于p1的系數(shù)1j的正、負(fù),假設(shè)1j=0,那么檢驗(yàn)數(shù)的正、負(fù)就決定于p2的系數(shù)2j的正、負(fù),下面可依此類(lèi)推。據(jù)此,我們可以總結(jié)出求解目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題的單純形方法的計(jì)算步驟如下:①建立初始單純形表,在表中將檢驗(yàn)數(shù)行按優(yōu)先因子個(gè)數(shù)分別排成L行,置l=1。②檢查該行中是否存在負(fù)數(shù),且對(duì)應(yīng)的前L-1行的系數(shù)是零。假設(shè)有,取其中最小者對(duì)應(yīng)的變量為換入變量,轉(zhuǎn)③。假設(shè)無(wú)負(fù)數(shù),那么轉(zhuǎn)⑤。41編輯課件①建立初始單純形表,在表中將檢驗(yàn)數(shù)行按優(yōu)先因子個(gè)數(shù)分別排成L行,置l=1。②檢查該行中是否存在負(fù)數(shù),且對(duì)應(yīng)的前L-1行的系數(shù)是零。假設(shè)有,取其中最小者對(duì)應(yīng)的變量為換入變量,轉(zhuǎn)③。假設(shè)無(wú)負(fù)數(shù),那么轉(zhuǎn)⑤。③按最小比值規(guī)那么〔規(guī)那么〕確定換出變量,當(dāng)存在兩個(gè)和兩個(gè)以上相同的最小比值時(shí),選取具有較高優(yōu)先級(jí)別的變量為換出變量。④按單純形法進(jìn)行基變換運(yùn)算,建立新的計(jì)算表,返回②。⑤當(dāng)l=L時(shí),計(jì)算結(jié)束,表中的解即為滿(mǎn)意解。否那么置l=l+1,返回②。42編輯課件例4:試用單純形法求解例2所描述的目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題.解:首先將這一問(wèn)題化為如下標(biāo)準(zhǔn)形式:43編輯課件①取為初始基變量,列出初始單純形表。②取l=1,檢查檢驗(yàn)數(shù)的p1行,因該行無(wú)負(fù)檢驗(yàn)數(shù),故轉(zhuǎn)⑤。⑤因?yàn)閘=1<L=3,置l=l+1=2,返回②。②檢查發(fā)現(xiàn)檢驗(yàn)數(shù)p2行中有-1,-2,因?yàn)橛衜in{-1,-2}=-2,所以x2為換入變量,轉(zhuǎn)入③。
44編輯課件③按規(guī)那么計(jì)算:,所以d2-為換出變量,轉(zhuǎn)入④。④進(jìn)行換基運(yùn)算,得表3。以此類(lèi)推,直至得到最終單純形表4為止。45編輯課件表246編輯課件表3由表3可知,x1*=2,x2*=4,為滿(mǎn)意解。檢查檢驗(yàn)數(shù)行,發(fā)現(xiàn)非基變量d3+的檢驗(yàn)數(shù)為0,這說(shuō)明該問(wèn)題存在多重解。47編輯課件表4
在表3中,以非基變量d3+為換入變量,d1-為換出變量,經(jīng)迭代得到表4。
從表4可以看出,x1*=10/3,x2*=10/3也是該問(wèn)題的滿(mǎn)意解。48編輯課件用目標(biāo)到達(dá)法求解多目標(biāo)規(guī)劃的計(jì)算過(guò)程,可以通過(guò)調(diào)用Matlab軟件系統(tǒng)優(yōu)化工具箱中的fgoalattain函數(shù)實(shí)現(xiàn)。該函數(shù)的使用方法,如下:多目標(biāo)規(guī)劃的Matlab求解X=FGOALATTAIN(FUN,X0,GOAL,WEIGHT)X=FGOALATTAIN(FUN,X0,GOAL,WEIGHT,A,B,Aeq,Beq,LB,UB)
[X,FVAL,ATTAINFACTOR,EXITFLAG,OUTPUT]=FGOALATTAIN(FUN,X0,...)49編輯課件在MATLAB中,多目標(biāo)問(wèn)題的標(biāo)準(zhǔn)形式為:其中:x、b、beq、lb、ub是向量;A、Aeq為矩陣;C(x)、Ceq(x)和F(x)是返回向量的函數(shù);F(x)、C(x)、Ceq(x)可以是非線(xiàn)性函數(shù);weight為權(quán)值系數(shù)向量,用于控制對(duì)應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)與用戶(hù)定義的目標(biāo)函數(shù)值的接近程度;goal為用戶(hù)設(shè)計(jì)的與目標(biāo)函數(shù)相應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)值向量;
為一個(gè)松弛因子標(biāo)量;F(x)為多目標(biāo)規(guī)劃中的目標(biāo)函數(shù)向量。50編輯課件例:某工廠因生產(chǎn)需要,欲采購(gòu)一種原料,市場(chǎng)上這種原材料有兩個(gè)等級(jí),甲級(jí)單價(jià)2元/kg,乙級(jí)單價(jià)1元/kg,現(xiàn)要求總費(fèi)用不超過(guò)200元,購(gòu)得原料總量不少于100kg,其中甲級(jí)原料不少于50kg,問(wèn)如何確定最好的采購(gòu)方案。分析:列出方程
x1≥50;2x1+x2≤200;x1+x2≥100;x1,x2≥0化為標(biāo)準(zhǔn)形minf1=2x1+x2minf2=-
x1-
x2minf3=-
x1s.t
:
2x1+x2≤200
-
x1-
x2≤-
100
-
x1≤-
50
x1,x2≥051編輯課件matlab程序
fun='[2*x(1)+x(2),-x(1)-x(2),-x(1)]';a=[21;-1-1;-10];b=[200-100-20]';goal=[200,-100,-50];weight=goal;x0=[55,55];lb=[0,0]';[X,FVAL,ATTAINFACTOR,EXITFLAG,OUTPUT,LAMBDA]=fgoalattain(fun,x0,goal,weight,a,b,[],[],lb,[])
化為標(biāo)準(zhǔn)形minf1=2x1+x2minf2=-
x1-
x2minf3=-
x1s.t
:
2x1+x2≤200
-
x1-
x2≤-
100
-
x1≤-
50
x1,x2≥052編輯課件Optimizationterminated:Searchdirectionlessthan2*options.TolX
andmaximumconstraintviolationislessthanoptions.TolCon.
Activeinequalities(towithinoptions.TolCon=1e-006):
lower
upper
ineqlin
ineqnonlin
2
2
3x=
50.0000
50.0000fval=
150.0000-100.0000
-50.0000attainfactor=
-1.4476e-024exitflag=
4
53編輯課件一、土地利用問(wèn)題二、生產(chǎn)方案問(wèn)題三、投資問(wèn)題四多目標(biāo)規(guī)劃應(yīng)用實(shí)例
54編輯課件大豆一、土地利用問(wèn)題例:某農(nóng)場(chǎng)I、II、III等耕地的面積分別為100hm2、300hm2和200hm2,方案種植水稻、大豆和玉米,要求三種作物的最低收獲量分別為190000kg、130000kg和350000kg。I、II、III等耕地種植三種作物的單產(chǎn)如下表所示。假設(shè)三種作物的售價(jià)分別為水稻1.20元/kg,大豆1.50元/kg,玉米0.80元/kg。那么,〔1〕如何制訂種植方案,才能使總產(chǎn)量最大和總產(chǎn)值最大?
I等耕地II等耕地III等耕地水稻1100095009000大豆800068006000玉米14000120001000055編輯課件
取xij決策變量,它表示在第j等級(jí)的耕地上種植第i種作物的面積。如果追求總產(chǎn)量最大和總產(chǎn)值最大雙重目標(biāo),那么,目標(biāo)函數(shù)包括:②追求總產(chǎn)值最大①追求總產(chǎn)量最大
56編輯課件根據(jù)題意,約束方程包括:
非負(fù)約束
對(duì)上述多目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題,我們可以采用如下方法,求其非劣解。耕地面積約束最低收獲量約束57編輯課件1.用線(xiàn)性加權(quán)方法取
1=
2=0.5,重新構(gòu)造目標(biāo)函數(shù):這樣,就將多目標(biāo)規(guī)劃轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)線(xiàn)性規(guī)劃。用單純形方法對(duì)該問(wèn)題求解,可以得到一個(gè)滿(mǎn)意解〔非劣解〕方案,結(jié)果見(jiàn)表58編輯課件
此方案是:III等耕地全部種植水稻,I等耕地全部種植玉米,II等耕地種植大豆19.1176公頃、種植玉米280.8824公頃。在此方案下,線(xiàn)性加權(quán)目標(biāo)函數(shù)的最大取值為6445600。用單純形方法對(duì)該問(wèn)題求解,可以得到一個(gè)滿(mǎn)意解〔非劣解〕方案,結(jié)果見(jiàn)表59編輯課件2.目標(biāo)規(guī)劃方法
實(shí)際上,除了線(xiàn)性加權(quán)求和法以外,我們還可以用目標(biāo)規(guī)劃方法求解上述多目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題。如果我們對(duì)總產(chǎn)量f1(X)和總產(chǎn)值f1(X),分別提出一個(gè)期望目標(biāo)值〔kg〕〔元〕并將兩個(gè)目標(biāo)視為相同的優(yōu)先級(jí)。60編輯課件如果d1+、d1-分別表示對(duì)應(yīng)第一個(gè)目標(biāo)期望值的正、負(fù)偏差變量,d2+、d2-分別表示對(duì)應(yīng)于第二個(gè)目標(biāo)期望值的正、負(fù)偏差變量,而且將每一個(gè)目標(biāo)的正、負(fù)偏差變量同等看待〔即可將它們的權(quán)系數(shù)都賦為1〕,那么,該目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題的目標(biāo)函數(shù)為:對(duì)應(yīng)的兩個(gè)目標(biāo)約束為:即:
61編輯課件
除了目標(biāo)約束以外,該模型的約束條件,還包括硬約束和非負(fù)約束的限制。其中,硬約束包括耕地面積約束式和最低收獲量約束式;非負(fù)約束,不但包括決策變量的非負(fù)約束式,還包括正、負(fù)偏差變量的非負(fù)約束:解上述目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題,可以得到一個(gè)非劣解方案,詳見(jiàn)表:在此非劣解方案下,兩個(gè)目標(biāo)的正、負(fù)偏差變量分別為,,,。62編輯課件二、生產(chǎn)方案問(wèn)題某企業(yè)擬生產(chǎn)A和B兩種產(chǎn)品,其生產(chǎn)投資費(fèi)用分別為2100元/t和4800元/t。A、B兩種產(chǎn)品的利潤(rùn)分別為3600元/t和6500元/t。A、B產(chǎn)品每月的最大生產(chǎn)能力分別為5t和8t;市場(chǎng)對(duì)這兩種產(chǎn)品總量的需求每月不少于9t。試問(wèn)該企業(yè)應(yīng)該如何安排生產(chǎn)方案,才能既能滿(mǎn)足市場(chǎng)需求,又節(jié)約投資,而且使生產(chǎn)利潤(rùn)到達(dá)最大?分析:該問(wèn)題是一個(gè)線(xiàn)性多目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題。如果方案決策變量用x1和x2表示,它們分別代表A、B產(chǎn)品每月的生產(chǎn)量〔單位:t〕;f1(x1,x2)表示生產(chǎn)A、B兩種產(chǎn)品的總投資費(fèi)用〔單位:元〕;f2(x1,x2)表示生產(chǎn)A、B兩種產(chǎn)品獲得的總利潤(rùn)〔單位:元〕。那么,該多目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題就是:求x1和x2,使:63編輯課件分析:該問(wèn)題是一個(gè)線(xiàn)性多目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題。如果方案決策變量用x1和x2表示,它們分別代表A、B產(chǎn)品每月的生產(chǎn)量〔單位:t〕;f1(x1,x2)表示生產(chǎn)A、B兩種產(chǎn)品的總投資費(fèi)用〔單位:元〕;f2(x1,x2)表示生產(chǎn)A、B兩種產(chǎn)品獲得的總利潤(rùn)〔單位:元〕。那么,該多目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題就是:求x1和x2,使:而且滿(mǎn)足:64編輯課件對(duì)于上述多目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題,如果斷策者提出的期望目標(biāo)是:〔1〕每個(gè)月的總投資不超30000元;〔2〕每個(gè)月的總利潤(rùn)到達(dá)或超過(guò)45000元;〔3〕兩個(gè)目標(biāo)同等重要。那么,借助Matlab軟件系統(tǒng)中的優(yōu)化計(jì)算工具進(jìn)行求解,可以得到一個(gè)非劣解方案為:而且滿(mǎn)足:65編輯課件而且滿(mǎn)足:
[X,FVAL,ATTAINFACTOR,EXITFLAG,OUTPUT]=FGOALATTAIN(FUN,X0,...)X=FGOALATTAIN(FUN,X0,GOAL,WEIGHT,A,B,Aeq,Beq,LB,UB)按照此方案進(jìn)行生產(chǎn),該企業(yè)每個(gè)月可以獲得利潤(rùn)44000元,同時(shí)需要投資29700元。66編輯課件三、投資問(wèn)題
某企業(yè)擬用1000萬(wàn)元投資于A、B兩個(gè)工程的技術(shù)改造。設(shè)x1、x2分別表示分配給A、B工程的投資〔萬(wàn)元〕。據(jù)估計(jì),投資工程A、B的年收益分別為投資的60%和70%;但投資風(fēng)險(xiǎn)損失,與總投資和單項(xiàng)投資均有關(guān)系:據(jù)市場(chǎng)調(diào)查顯示,A工程的投資前景好于B工程,因此希望A工程的投資額不小B工程。試問(wèn)應(yīng)該如何在A、B兩個(gè)工程之間分配投資,才能既使年利潤(rùn)最大,又使風(fēng)險(xiǎn)損失為最???67編輯課件
該問(wèn)題是一個(gè)非線(xiàn)性多目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題,將它用數(shù)學(xué)語(yǔ)言描述出來(lái),就是:求x1、x2,使:而且滿(mǎn)足:
對(duì)于上述多目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題,如果斷策者提出的期望目標(biāo)是:〔1〕每一年的總收益不小于600萬(wàn)元;〔2〕希望投資風(fēng)險(xiǎn)損失不超過(guò)800萬(wàn)元;〔3〕兩個(gè)目標(biāo)同等重要。那么,借助Matlab軟件中的優(yōu)化計(jì)算工具進(jìn)行求解,可以得到一個(gè)非劣解方案為:68編輯課件
x1=646.3139萬(wàn)元,x2=304.1477萬(wàn)元此方案的投資風(fēng)險(xiǎn)損失為799.3082萬(wàn)元,每一年的總收益為600.6918萬(wàn)元。matlab程序
fun='[-0.60*x(1)-0.70*x(2),0.001*x(1)^2+0.002*x(2)^2+0.001*x(1)*x(2)]';a=[-1,1];b=[0];Aeq=[1,1];beq=[1000];goal=[600,800];weight=goal;x0=[600,600];lb=[0,0];[x,fval,attainfactor,exitflag]=fgoalattain(fun,x0,goal,weight,a,b,Ae
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