数学建模 最优化方法建模及实现.pptx
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1、实验目的实验目的实验内容实验内容3、基于最优化方法建模及实现、论文写作。、基于最优化方法建模及实现、论文写作。1、了解最优化问题的基本内容。、了解最优化问题的基本内容。2、用数学软件包、用数学软件包matlab求解求解(非非)线性规划问题。线性规划问题。4、实验题目:钢管的订购与运输。、实验题目:钢管的订购与运输。1、基础知识、例子。、基础知识、例子。3、建模案例:投资的收益与风险、建模案例:投资的收益与风险2、掌握线性规划及非线性规划建模及其、掌握线性规划及非线性规划建模及其MATLAB实现。实现。第1页/共63页最优化问题优化问题,一般是指用“最好”的方式,使用或分配有限的资源,即劳动力、
2、原材料、机器、资金等,使得费用最小或利润最大.建立优化问题的数学模型 1)确定问题的决策变量 2)构造模型的目标函数和允许取值的范围,常用一组不等式来表示.第2页/共63页(1)(2)由(1)、(2)组成的模型属于约束优化,若只有(1)式就是无约束优化,f(x)称为目标函数,gi(x)称为约束条件若目标函数f(x)和约束条件g(x)都是线性函数,则称该模型是线性规划.第3页/共63页 线性规划模型例1、生产炊事用具需要两种资源劳动力和原材料,某公司制定生产计划,生产三种不同的产品,生产管理部门提供的数据如下 A B C劳动力(小时/件)736原材料(千克/件)445利润(元/件)423第4页/
3、共63页每天供应原材料200kg,每天可使用的劳动力为150h.建立线性规划模型,使总收益最大,并求各种产品的日产量.解 第一步,确定决策变量.用 分别表示A,B,C三种产品的日产量 第二步,约束条件 原材料:劳动力:第三步,确定目标函数 第5页/共63页例2 一家广告公司想在电视、广播上做广告,其目的是尽可能多的招来顾客,下面是调查结果:电视无线电 广播杂志白天最佳时间一次广告费用(千元)40753015受每次广告影响的顾客数(千人)400900500200受每次广告影响的女顾客数(千人)300400200100第6页/共63页这家公司希望广告费用不超过800(千元)还要求:1)至少要有20
4、0万妇女收看广告;2)电视广告费用不超过500(千元)3)电视广告白天至少播出3次,最佳时间至少播出2次;4)通过广播、杂志做的广告要重复5到10次.令 分别白天,最佳电视、广播、杂志广告次数 第7页/共63页例例3:任务分配问题:某车间有甲、乙两台机床,可用于加工三种工件。假定这两台车床的可用台时数分别为800和900,三种工件的数量分别为400、600和500,且已知用三种不同车床加工单位数量不同工件所需的台时数和加工费用如下表。问怎样分配车床的加工任务,才能既满足加工工件的要求,又使加工费用最低?第8页/共63页解解 设在甲车床上加工工件1、2、3的数量分别为x1、x2、x3,在乙车床上
5、加工工件1、2、3的数量分别为x4、x5、x6。可建立以下线性规划模型:解答第9页/共63页例例4:某厂每日8小时的产量不低于1800件。为了进行质量控制,计划聘请两种不同水平的检验员。一级检验员的标准为:速度25件/小时,正确率98%,计时工资4元/小时;二级检验员的标准为:速度15小时/件,正确率95%,计时工资3元/小时。检验员每错检一次,工厂要损失2元。为使总检验费用最省,该工厂应聘一级、二级检验员各几名?解解 设需要一级和二级检验员的人数分别为x1、x2人,则应付检验员的工资为:因检验员错检而造成的损失为:第10页/共63页故目标函数为:故目标函数为:约束条件为:第11页/共63页线
6、性规划模型:线性规划模型:解答返 回第12页/共63页线性规划模型的一般形式 目标函数和所有的约束条件都是决策变量的线性函数。第13页/共63页实际问题中实际问题中的优化模型的优化模型x决策变量决策变量f(x)目标函数目标函数gi(x)0约束条约束条件件数学规划数学规划线性规划线性规划(LP)二次规划二次规划(QP)非线性规划非线性规划(NLP)纯整数规划纯整数规划(PIP)混合整数规划混合整数规划(MIP)整数规划整数规划(IP)0-1整数规划整数规划一般整数规划一般整数规划连续规划连续规划 优化模型的分类第14页/共63页线性规划问题的求解在理论上有单纯形法,在实际建模中常用以下解法:1.
7、图解法 2.LINGO 软件包;3.Excel中的规划求解;4.MATLAB软件包.第15页/共63页min z=cX 1、模型:命令:x=linprog(c,A,b)2、模型:min z=cX 命令:x=linprog(c,A,b,Aeq,beq)或或 x=linprog(c,A,b,Aeq,beq,x0)或或 x,fval=linprog(c,A,b,Aeq,beq)注意注意:若没有不等式:存在,则令A=,b=.用MATLAB优化工具箱解线性linear规划第16页/共63页3、模型:min z=cX VLBXVUB 命令:1 x=linprog(c,A,b,Aeq,beq,VLB,VUB
8、)2 x=linprog(c,A,b,Aeq,beq,VLB,VUB,X0)注意:1 若没有等式约束:,则令Aeq=,beq=.2其中X0表示初始点 4、命令:x,fval=linprog()返回最优解返回最优解及及处的目标函数值处的目标函数值fval.第17页/共63页解解:编写编写M文件文件xxgh1.m如下:如下:c=6 3 4;A=1,2,-3;0 1 0;b=80;50;Aeq=1 1 1;beq=120;vlb=30,0,20;vub=;x,fval=linprog(c,A,b,Aeq,beq,vlb,vub)To Matlab(xxgh1)例5第18页/共63页解解 编写编写M文
9、件文件xxgh2.m如下:如下:c=-0.4-0.28-0.32-0.72-0.64-0.6;A=0.01 0.01 0.01 0.03 0.03 0.03;0.02 0 0 0.05 0 0;0 0.02 0 0 0.05 0;0 0 0.03 0 0 0.08;b=850;700;100;900;Aeq=;beq=;vlb=0;0;0;0;0;0;vub=;x,fval=linprog(c,A,b,Aeq,beq,vlb,vub)To Matlab(xxgh2)例6第19页/共63页S.t.改写为:问题问题例3的解答第20页/共63页编写编写M文件文件xxgh3.m如下如下:f=13 9
10、10 11 12 8;A=0.4 1.1 1 0 0 0 0 0 0 0.5 1.2 1.3;b=800;900;Aeq=1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1;beq=400 600 500;vlb=zeros(6,1);vub=;x,fval=linprog(f,A,b,Aeq,beq,vlb,vub)To Matlab(xxgh3)第21页/共63页x=0.0000 600.0000 0.0000 400.0000 0.0000 500.0000fval=1.3800e+004计算结果:即在甲机床上加工600个工件2,在乙机床上加工400个工件1、500个
11、工件3,可在满足条件的情况下使总加工费最小为13800。第22页/共63页 问题问题改写为:例4的解答第23页/共63页编写编写M文件文件xxgh4.m如下:如下:c=40;36;A=-5-3;b=-45;Aeq=;beq=;vlb=zeros(2,1);vub=9;15;%调用linprog函数:x,fval=linprog(c,A,b,Aeq,beq,vlb,vub)To Matlab(xxgh4)第24页/共63页结果为:结果为:x=9.0000 0.0000 fval=360即只需聘用9个一级检验员。注:注:本问题应还有一个约束条件:x1、x2取整数。故它是一个整数线性规划整数线性规划
12、问题。这里把它当成一个线性规划来解,求得其最优解刚好是整数:x1=9,x2=0,故它就是该整数规划的最优解。若用线性规划解法求得的最优解不是整数,将其取整后不一定是相应整数规划的最优解,这样的整数规划应用专门的方法求解。返 回第25页/共63页第26页/共63页 1)首先建立M文件fun.m,定义目标函数F(X):function f=fun(X);f=F(X);其中X为n维变元向量,G(X)与Ceq(X)均为非线性函数组成的向量,其它变量的含义与线性规划、二次规划中相同.用Matlab求解上述问题,基本步骤分三步:二、非线性规划问题及其MatlabMatlab第27页/共63页 3)建立主程
13、序.非线性规划求解的函数是fmincon,命令的基本格式如下:(1)x=fmincon(fun,X0,A,b)(2)x=fmincon(fun,X0,A,b,Aeq,beq)(3)x=fmincon(fun,X0,A,b,Aeq,beq,VLB,VUB)(4)x=fmincon(fun,X0,A,b,Aeq,beq,VLB,VUB,nonlcon)(5)x=fmincon(fun,X0,A,b,Aeq,beq,VLB,VUB,nonlcon,options)(6)x,fval=fmincon(.)(7)x,fval,exitflag=fmincon(.)(8)x,fval,exitflag,o
14、utput=fmincon(.)输出极值点M文件迭代的初值参数说明变量上下限第28页/共63页注意:注意:1 fmincon函数提供了大型优化算法和中型优化算法。默认时,若在fun函数中提供了梯度(options参数的GradObj设置为on),并且只有上下界存在或只有等式约束,fmincon函数将选择大型算法。当既有等式约束又有梯度约束时,使用中型算法。2 fmincon函数的中型算法使用的是序列二次规划法。在每一步迭代中求解二次规划子问题,并用BFGS法更新拉格朗日Hessian矩阵。3 fmincon函数可能会给出局部最优解,这与初值X0的选取有关。第29页/共63页1.写成标准形式写成
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