經(jīng)典規(guī)劃問題描述_第1頁
經(jīng)典規(guī)劃問題描述_第2頁
經(jīng)典規(guī)劃問題描述_第3頁
經(jīng)典規(guī)劃問題描述_第4頁
經(jīng)典規(guī)劃問題描述_第5頁
已閱讀5頁,還剩22頁未讀 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

演講人:日期:經(jīng)典規(guī)劃問題描述CATALOGUE目錄經(jīng)典規(guī)劃問題概述線性規(guī)劃問題描述整數(shù)規(guī)劃問題描述動態(tài)規(guī)劃問題描述非線性規(guī)劃問題描述多目標(biāo)規(guī)劃問題描述PART01經(jīng)典規(guī)劃問題概述這類問題在人工智能、運籌學(xué)、控制論等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用。經(jīng)典規(guī)劃問題的背景通常涉及資源分配、路徑規(guī)劃、任務(wù)調(diào)度等實際場景。經(jīng)典規(guī)劃問題是指在給定條件下,尋找一系列行動以達(dá)到預(yù)定目標(biāo)的問題。定義與背景研究經(jīng)典規(guī)劃問題的目的是為了發(fā)展有效的求解方法,以應(yīng)對現(xiàn)實生活中的復(fù)雜問題。經(jīng)典規(guī)劃問題的研究對于提高決策效率、優(yōu)化資源配置、提升系統(tǒng)性能等方面具有重要意義。此外,經(jīng)典規(guī)劃問題的研究還有助于推動相關(guān)學(xué)科領(lǐng)域的發(fā)展,如自動化、計算機科學(xué)等。研究目的和意義010204經(jīng)典規(guī)劃問題分類根據(jù)問題性質(zhì),經(jīng)典規(guī)劃問題可分為確定性規(guī)劃問題和不確定性規(guī)劃問題。根據(jù)問題規(guī)模,可分為小型規(guī)劃問題和大型規(guī)劃問題。根據(jù)問題結(jié)構(gòu),可分為線性規(guī)劃問題、非線性規(guī)劃問題、整數(shù)規(guī)劃問題等。根據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域,可分為生產(chǎn)規(guī)劃問題、交通規(guī)劃問題、能源規(guī)劃問題等。03PART02線性規(guī)劃問題描述

線性規(guī)劃基本概念線性規(guī)劃是一種數(shù)學(xué)方法,用于在給定線性約束條件下,求解線性目標(biāo)函數(shù)的最大值或最小值。線性規(guī)劃涉及兩個核心要素:決策變量和目標(biāo)函數(shù)。決策變量是需要優(yōu)化的未知量,而目標(biāo)函數(shù)則是需要最大化或最小化的線性表達(dá)式。線性約束條件是對決策變量施加的限制,它們必須是線性的等式或不等式。線性規(guī)劃數(shù)學(xué)模型的標(biāo)準(zhǔn)形式包括目標(biāo)函數(shù)、約束條件和變量非負(fù)性要求三部分。約束條件包括等式約束和不等式約束,分別表示為Ax=b和Ax<=b,其中A是約束條件系數(shù)矩陣,b是約束條件常數(shù)向量。目標(biāo)函數(shù)是決策變量的線性函數(shù),通常表示為c^Tx,其中c是目標(biāo)函數(shù)系數(shù)向量,x是決策變量向量。變量非負(fù)性要求是指所有決策變量都必須是非負(fù)數(shù),即x>=0。線性規(guī)劃數(shù)學(xué)模型單純形法是求解線性規(guī)劃問題的經(jīng)典方法,它通過迭代過程逐步逼近最優(yōu)解。整數(shù)規(guī)劃是線性規(guī)劃的一個擴展,它要求決策變量取整數(shù)值。整數(shù)規(guī)劃問題通常比線性規(guī)劃問題更難求解,但可以使用分支定界法等方法進行求解。線性規(guī)劃的求解過程可以通過數(shù)學(xué)軟件或編程語言中的優(yōu)化庫來實現(xiàn),如MATLAB、Python等。這些工具提供了豐富的函數(shù)和算法,可以方便地構(gòu)建和求解線性規(guī)劃問題。內(nèi)點法是一種適用于大規(guī)模線性規(guī)劃問題的求解方法,它通過在可行域內(nèi)部尋找最優(yōu)解來避免單純形法的邊界搜索。線性規(guī)劃求解方法PART03整數(shù)規(guī)劃問題描述整數(shù)規(guī)劃是數(shù)學(xué)規(guī)劃的一個分支,要求決策變量取整數(shù)值。根據(jù)約束條件的不同,整數(shù)規(guī)劃可分為純整數(shù)規(guī)劃、混合整數(shù)規(guī)劃和0-1整數(shù)規(guī)劃等。整數(shù)規(guī)劃問題在實際生活中廣泛應(yīng)用,如生產(chǎn)調(diào)度、貨物配送、資源分配等。整數(shù)規(guī)劃基本概念整數(shù)規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型與線性規(guī)劃類似,但需額外添加整數(shù)約束。目標(biāo)函數(shù)和約束條件均為線性函數(shù),決策變量為整數(shù)。整數(shù)規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型可表示為:min/maxz=cx,s.t.Ax<=b,x為整數(shù)。整數(shù)規(guī)劃數(shù)學(xué)模型分支定界法切割平面法枚舉法啟發(fā)式算法整數(shù)規(guī)劃求解方法01020304將原問題分解為多個子問題,通過不斷縮小解的范圍來求解整數(shù)規(guī)劃問題。通過添加切割平面來縮小可行域,逐步逼近最優(yōu)解。對于小規(guī)模問題,可通過枚舉所有可能的解來找到最優(yōu)解。如遺傳算法、模擬退火算法等,可在較短時間內(nèi)找到近似最優(yōu)解。PART04動態(tài)規(guī)劃問題描述狀態(tài)描述階段的狀況,通常用一個狀態(tài)變量來表示。狀態(tài)是無后效性的,即當(dāng)前階段的狀態(tài)只與上一階段的狀態(tài)和決策有關(guān)。階段把原問題分解為若干個相互聯(lián)系的階段,每個階段都對應(yīng)著一組決策。決策在每個階段,根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)選擇一個行動方案,這個行動方案稱為決策。狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程描述從一個階段到下一個階段狀態(tài)變化的規(guī)律。策略由每個階段的決策組成的序列稱為策略。動態(tài)規(guī)劃基本概念最優(yōu)化原理邊界狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程目標(biāo)函數(shù)動態(tài)規(guī)劃數(shù)學(xué)模型大問題的最優(yōu)解可以由小問題的最優(yōu)解推出,即邊界和狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程是遞推的。描述了子問題之間是如何轉(zhuǎn)化的,即一個問題的解與其子問題的解之間的關(guān)系。問題的起點,通常對應(yīng)著遞推關(guān)系的起點。評價策略優(yōu)劣的指標(biāo),通常是要求最小化或最大化的某個量。從最小的子問題開始求解,逐步合并子問題的解,直到得到原問題的解。這種方法可以避免大量的重復(fù)計算,提高算法效率。自底向上法在遞歸的過程中,將已經(jīng)計算過的子問題的解保存下來,當(dāng)再次遇到相同的子問題時,直接返回保存的結(jié)果,避免重復(fù)計算。記憶化搜索法通過一些技巧將狀態(tài)空間進行壓縮,減少狀態(tài)的數(shù)量,從而降低問題的復(fù)雜度。這種方法在解決一些具有特殊性質(zhì)的問題時非常有效。狀態(tài)壓縮法利用循環(huán)數(shù)組來存儲子問題的解,通過不斷更新數(shù)組的內(nèi)容來逐步推進求解過程。這種方法可以節(jié)省空間復(fù)雜度,適用于狀態(tài)空間較大但轉(zhuǎn)移過程具有規(guī)律性的問題。滾動數(shù)組法動態(tài)規(guī)劃求解方法PART05非線性規(guī)劃問題描述非線性規(guī)劃是一種數(shù)學(xué)優(yōu)化技術(shù),用于求解涉及非線性函數(shù)和約束條件的最優(yōu)化問題。在非線性規(guī)劃中,目標(biāo)函數(shù)和/或約束條件至少有一個是非線性的,這使得問題更加復(fù)雜和難以求解。非線性規(guī)劃廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟、金融、工程、科學(xué)等領(lǐng)域,如生產(chǎn)計劃、資源分配、參數(shù)估計等。非線性規(guī)劃基本概念非線性規(guī)劃數(shù)學(xué)模型一般表示為:min/maxf(x),s.t.g_i(x)≤0,h_j(x)=0,其中x為決策變量,f(x)為目標(biāo)函數(shù),g_i(x)和h_j(x)為約束條件。目標(biāo)函數(shù)f(x)是非線性的,可以是連續(xù)可微的,也可以是不連續(xù)或不可微的。約束條件包括等式約束h_j(x)=0和不等式約束g_i(x)≤0,它們也可以是非線性的。非線性規(guī)劃數(shù)學(xué)模型非線性規(guī)劃求解方法包括解析法和數(shù)值法兩大類。數(shù)值法包括梯度下降法、牛頓法、擬牛頓法、內(nèi)點法等,它們通過迭代計算逐步逼近最優(yōu)解,適用于更廣泛的問題類型。非線性規(guī)劃求解方法解析法是通過求解非線性規(guī)劃問題的KKT條件(Karush-Kuhn-Tucker條件)來獲得最優(yōu)解,但通常只適用于特定類型的問題。在實際應(yīng)用中,由于非線性規(guī)劃問題的復(fù)雜性和多樣性,通常需要結(jié)合問題特點選擇合適的求解方法,并進行算法優(yōu)化和調(diào)整。PART06多目標(biāo)規(guī)劃問題描述要點三多目標(biāo)規(guī)劃多目標(biāo)規(guī)劃是數(shù)學(xué)規(guī)劃的一個分支,研究多于一個的目標(biāo)函數(shù)在給定區(qū)域上的最優(yōu)化,又稱多目標(biāo)最優(yōu)化,記為MOP(multi-objectiveprogramming)。0102目標(biāo)函數(shù)在多目標(biāo)規(guī)劃中,同時存在多個需要優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù),這些目標(biāo)函數(shù)之間可能存在沖突,需要找到一種折衷的解??尚薪馀c最優(yōu)解滿足所有約束條件的解稱為可行解,使所有目標(biāo)函數(shù)都達(dá)到最優(yōu)的解稱為最優(yōu)解,在多目標(biāo)規(guī)劃中,通常不存在使所有目標(biāo)函數(shù)同時達(dá)到最優(yōu)的絕對最優(yōu)解,而是存在一組相對最優(yōu)解,稱為Pareto最優(yōu)解。03多目標(biāo)規(guī)劃基本概念目標(biāo)函數(shù)表示每個目標(biāo)函數(shù)都是決策變量的函數(shù),表示了在不同目標(biāo)下對決策變量的要求,目標(biāo)函數(shù)之間可能存在量綱和數(shù)量級的差異,需要進行適當(dāng)?shù)奶幚?。?biāo)準(zhǔn)形式多目標(biāo)規(guī)劃問題通常可以表示為多個目標(biāo)函數(shù)在一組約束條件下的最優(yōu)化問題,其標(biāo)準(zhǔn)形式包括目標(biāo)函數(shù)、決策變量和約束條件三部分。約束條件表示約束條件是對決策變量的限制,包括等式約束和不等式約束,反映了實際問題的限制條件。多目標(biāo)規(guī)劃數(shù)學(xué)模型多目標(biāo)規(guī)劃求解方法加權(quán)和方法將多個目標(biāo)函數(shù)通過加權(quán)的方式轉(zhuǎn)化為單個目標(biāo)函數(shù),然后利用單目標(biāo)規(guī)劃的方法進行求解,加權(quán)系數(shù)的選擇對結(jié)果影響較大。逐次逼近法從一個初始解出發(fā),通過迭代逐步逼近

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論