求解非线性规划模型
非线性规划模型
非线性规划模型在上一次作业中,我们对线性规划模型进行了相应的介绍及优缺点,然而在实际问题中并不是所有的问题都可以利用线性规划模型求解。
实际问题中许多都可以归结为一个非线性规划问题,即如果目标函数和约束条件中包含有非线性函数,则这样的问题称为非线性规划问题。
一般来说,解决非线性的问题要比线性的问题难得多,不像线性规划有适用于一般情况的单纯形法。
对于线性规划来说,其可行域一般是一个凸集,只要存在最优解,则其最优解一定在可行域的边界上达到;对于非线性规划,即使是存在最优解,却是可以在可行域的任一点达到,因此,对于非线性规划模型,迄今为止还没有一种适用于一般情况的求解方法,我们在本文中也只是介绍了几个比较常用的几个求解方法。
一、非线性规划的分类1无约束的非线性规划当问题没有约束条件时,即求多元函数的极值问题,一般模型为 此类问题即为无约束的非线性规划问题1.1无约束非线性规划的解法 1.1.1一般迭代法即为可行方向法。
对于问题()min 0x Rf X X ∈⎧⎪⎨≥⎪⎩给出)(x f 的极小点的初始值)0(X ,按某种规律计算出一系列的),2,1()( =k X k ,希望点阵}{)(k X 的极限*X 就是)(x f 的一个极小点。
由一个解向量)(k X求出另一个新的解向量)1(+k X向量是由方向和长度确定的,所以),2,1()1( =+=+k P X X k k k k λ即求解k λ和k P ,选择k λ和k P 的原则是使目标函数在点阵上的值逐步减小,即 检验}{)(k X 是否收敛与最优解,及对于给定的精度0>ε,是否ε≤∇+||)(||1k X f 。
1.1.2一维搜索法当用迭代法求函数的极小点时,常常用到一维搜索,即沿某一已知方向求目标函数的极小点。
一维搜索的方法很多,常用的有:(1)试探法(“成功—失败”,斐波那契法,0.618法等); (2)插值法(抛物线插值法,三次插值法等); (3)微积分中的求根法(切线法,二分法等)。
数学建模非线性规划
其一为SUMT外点法,其二为SUMT内点
法.
5
SUTM外点法
对一般的非线性规划: min f X
s.t.hgji
X X
0 0
i 1,2,..., m; j 1,2,..., l.
(1)
m
l
可设:TX , M f X M min0, gi X 2 M hj X 2 (2)
z
(
x1,
x2
)
1 1
-21
x1 x2
2 6
T
x1 x2
2、 输入命令:
s.t.
1 1
21
x1 x2
2 2
0 0
x1 x2
H=[1 -1; -1 2]; c=[-2 ;-6];A=[1 1; -1 2];b=[2;2]; Aeq=[];beq=[]; VLB=[0;0];VUB=[]; [x,z]=quadprog(H,c,A,b,Aeq,beq,VLB,VUB)
性约束条件.因为线性近似通常只在展开点附近近似程度较
高,故需要对变量的取值范围加以限制,所增加的约束条件是:
xj
x
k j
k j
j 1,, n
求解该线性规划问题,得到最优解X k1 ;
(4) 检验X k1 点对原约束是否可行。若X k1 对原约束可行,
则转步骤(5);否则,缩小步长限制,令
k j
k j
7. [x,fval,exitflag]=quaprog(...);
8. [x,fval,exitflag,output]=quaprog(...);
17
例1 min f(x1,x2)=-2x1-6x2+x12-2x1x2+2x22
非线性规划模型
进行分配,因而存在部分 DVD 的两次被租赁,但因为是处理 同一份订单,因而不存在会员的第二次租赁.
基于这个假设,为了最小化购买量,我们在允许当 前某些会员无法被满足租赁要求,让其等待,利用部分 会员还回的 DVD 对其进行租赁.
根据问题一,我们认为,一个月中每张 DVD 有 0.6 的概率被租赁两次,0.4 的概率被租赁一次。即在二次 租赁的情况下,每张 DVD 相当于发挥了0.6 2 0.4 1.6张 DVD 的作用.
hi
第i种油的每单位的存储费用
ti
第i种油的每单位的存储空间
T
总存储公式
由历史数据得到的经验公式为 :
min
f
(x1, x2 )
a1b1 x1
h1x1 2
a2b2 x2
h2 x2 2
s.t. g(x1, x2 ) t1x1 t2x2 T
且提供数据如表5所示:
表5 数据表
石油的
例 8.(生产计划问题)某厂生产三种布料 A1, A2, A3, 该厂两班生产,每周生产时间为 80h,能耗不得超过 160t 标准煤,其它数据如下表:
布料 生产数量( m/ h ) 利润( 元 / m)
A1
400
0.15
A2
510
0.13
A3
360
0.20
最大销售量( m / 周) 40000 51000 30000
种类
ai
bi
hi
ti
1
9
3
0.50
2
2
4
5
0.20
4
已知总存储空间 T 24
代入数据后得到的模型为:
min
f
(x1, x2 )
数学建模4-非线性规划模型求解
3、会利用matlab优化工具箱求解简单的非线性规划问题。
二、实验环境(实验器材、环境要求):
1、计算机
2、Matlab软件
三、实验内容(实验原理、任务等):
1、求解下列非线性规划问题:
2、(供应与选址问题)某公司有6个建筑工地要开工,每个工地的位置(用平面坐标系a,b表示,距离单位:千米)及水泥日用量d(吨)由下表给出。目前有两个临时料场位于A(5,1),B(2,7),日储量各有20吨。假设从料场到工地之间均有直线道路相连。
湖南第一师范学院数学系实验报告
姓名:
学号:
专业:
数学与应用数学
班级:
12级
课程名称:
线性规划与数学建模
实验名称:
非线性规划模型的Matlab求解
实验类型:
基础实验
实验室名称:
数学建模实验室
实验地点:
实A302
实验时间:
2015年6月25日
指导教师:
曾
成绩评定:
一、实验目的与要求:
1、掌握非线性规划问题的求解方法。
五、实验心得(质疑、建议):
第一题把Aeq=[1 1]写成了Aeq=[1,1],习惯性以逗号分隔,然而并非所有都是逗号做分隔号的,所以在对不同类型程序语法进行编写时,要注意结合其自身特点,不能被惯性思维影响。第二题建立模型由一定难度,需要认真分析,用软件编程时也挺麻烦,不知道lingo软件是否也能解出此题,二者相比哪个操作更便捷。
(The primal residual < TolFun=1.00e-008.)
xopt = 1.0e+009 *
数学建模---非线性规划模型
某装饰材料公司欲以每桶2元的价钱购进一批彩漆 一般来说随着彩漆售价的提高,预期销售量将减少, 并对此进行了估算,见表1。为了尽快收回资金并 获得较多的赢利,装饰材料公司打算做广告投入一定 的广告费后,销售量将有一个增长,可由销售增长因 子来表示。根据经验,广告费与销售增长因子关系见 表2。现在的问题是装饰材料公司采取怎样的营销 战略预期的利润最大?
其次用MATLAB求解优化模型,因MATLAB中仅 能求极小值,为此将优化模型转化为
min( P) z (c dz ez 2 )(a bx)( x 2) s.t x 0, z 0
且x=5.9113,z=33113,函数P达到最大值16670。
第三节 多目标规划模型 在工程技术、生产管理以及国防建设等部门中,所遇 到的问题往往需要同时考虑多个目标在某种意义下的 最优问题 一、引例 例2.9 投资问题。假设在一段时间内,有数量为B亿 元的资金可用于投资,并有m个项目可供选择。如果 对第 i 个项目投资的话,需用资金 a i亿元,并可获得 收益ci亿元,试确定最佳投资方案。 解 所谓最佳投资方案系指:投资最少;收益最大。 若令目标函数为求:投资最少:收益最大.
干种资产时,总体风险可用所投资的Si中最大的一 个风险来度量。购买Si要付交易费,费率为pi,并且 当购买额不超过给定值ui时,交易费按购买ui计算 (不买当然无须付费)。另外,假定同期银行存款 利率是r0,且既无交易费又无风险(r0=5%)。 (1)已知n=4时的相关数据如下:
Si S1 S2 S3 S4 ri(%) 28 21 23 25 qi(%) 2.5 1.5 5.5 2.6 pi(%)
二、多目标规划模型 多目标规划模型的一般形式为
非线性规划
非线性规划什么是非线性规划?非线性规划(Nonlinear Programming,简称NLP)是一种数学优化方法,用于求解包含非线性约束条件的优化问题。
与线性规划不同,非线性规划中的目标函数和约束条件都可以是非线性的。
非线性规划的数学表达式一般来说,非线性规划可以表示为以下数学模型:minimize f(x)subject to g_i(x) <= 0, i = 1, 2, ..., mh_j(x) = 0, j = 1, 2, ..., px ∈ R^n其中,f(x)是目标函数,g_i(x)和h_j(x)分别是m个不等式约束和p个等式约束,x是优化变量,属于n维实数空间。
非线性规划的解法由于非线性规划问题比线性规划问题更为复杂,因此解决非线性规划问题的方法也更多样。
以下列举了几种常用的非线性规划求解方法:1. 数值方法数值方法是最常用的非线性规划求解方法之一。
它基于迭代的思想,通过不断优化目标函数的近似解来逼近问题的最优解。
常见的数值方法有梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等。
2. 优化软件优化软件是一类针对非线性规划问题开发的专用软件,它集成了各种求解算法和优化工具,可以方便地求解各种类型的非线性规划问题。
常见的优化软件有MATLAB、GAMS、AMPL等。
3. 线性化方法线性化方法是一种将非线性规划问题转化为等价的线性规划问题的求解方法。
它通过线性化目标函数和约束条件,将非线性规划问题转化为线性规划问题,然后利用线性规划的求解方法求解得到最优解。
4. 分类方法分类方法是一种将非线性规划问题分解为若干个子问题求解的方法。
它将原始的非线性规划问题分解为多个子问题,然后将每个子问题分别求解,并逐步逼近原始问题的最优解。
以上仅是非线性规划求解方法的一小部分,实际上还有很多其他的方法和技巧可供选择。
在实际应用中,选择合适的方法和工具是非常重要的。
非线性规划的应用非线性规划在实际生活和工程中有着广泛的应用。
非线性规划模型
非线性规划模型在上一次作业中,我们对线性规划模型进行了相应的介绍及优缺点,然而在实际问题中并不是所有的问题都可以利用线性规划模型求解。
实际问题中许多都可以归结为一个非线性规划问题,即如果目标函数和约束条件中包含有非线性函数,则这样的问题称为非线性规划问题。
一般来说,解决非线性的问题要比线性的问题难得多,不像线性规划有适用于一般情况的单纯形法。
对于线性规划来说,其可行域一般是一个凸集,只要存在最优解,则其最优解一定在可行域的边界上达到;对于非线性规划,即使是存在最优解,却是可以在可行域的任一点达到,因此,对于非线性规划模型,迄今为止还没有一种适用于一般情况的求解方法,我们在本文中也只是介绍了几个比较常用的几个求解方法。
一、非线性规划的分类1无约束的非线性规划当问题没有约束条件时,即求多元函数的极值问题,一般模型为 此类问题即为无约束的非线性规划问题无约束非线性规划的解法 一般迭代法即为可行方向法。
对于问题()min 0x Rf X X ∈⎧⎪⎨≥⎪⎩给出)(x f 的极小点的初始值)0(X ,按某种规律计算出一系列的),2,1()(Λ=k X k ,希望点阵}{)(k X 的极限*X 就是)(x f 的一个极小点。
由一个解向量)(k X求出另一个新的解向量)1(+k X向量是由方向和长度确定的,所以),2,1()1(Λ=+=+k P X X k k k k λ即求解k λ和k P ,选择k λ和k P 的原则是使目标函数在点阵上的值逐步减小,即 检验}{)(k X 是否收敛与最优解,及对于给定的精度0>ε,是否ε≤∇+||)(||1k X f 。
一维搜索法当用迭代法求函数的极小点时,常常用到一维搜索,即沿某一已知方向求目标函数的极小点。
一维搜索的方法很多,常用的有: (1)试探法(“成功—失败”,斐波那契法,法等); (2)插值法(抛物线插值法,三次插值法等); (3)微积分中的求根法(切线法,二分法等)。
数学建模:模型---非线性模型求解
点(严格全局最优 罚函数法
SUTM外点法 SUTM内点法(障碍罚函数法)
2. 近似规划法
返回
罚函数法
罚函数法基本思想是通过构造罚函数把 约束问题转化为一系列无约束最优化问题, 进而用无约束最优化方法去求解.这类方法 称为序列无约束最小化方法.简称为SUMT 法.
数,简记: f : Rn R1, gi : Rn R1, h j : Rn R1
其它情况: 求目标函数的最大值,或约束条件小于等于零 两种情况,都可通过取其相反数化为上述一般形式.
定义1 把满足问题(1)中条件的解 X ( Rn )称为可行解(或可行
点),所有可行点的集合称为可行集(或可行域).记为D.即
返回(3).
近似规划法
近似规划法的基本思想:将问题(3)中的目标函数 f X 和约束条件 gi X 0 (i =1,...,m); hj X = 0 (j =1, ,l)
近似为线性函数,并对变量的取值范围加以限制,从 而得到一个近似线性规划问题,再用单纯形法求解之, 把其符合原始条件的最优解作为(3)的解的近似.
SUTM外点法(罚函数法)的迭代步骤
1.任意给定初始点 X0,取M1>1,给定允许误差 0,令k=1;
2.求无约束极值问题 min
minT
X R n
X,M
=
T
(
X
k
,
X Rn
Mk )
T
;
X
,
M
的最优解,设Xk=X(Mk),即
3.若存在 i 1 i m ,使 gi X k ,则取Mk>M(Mk1 = M, = 10),
2
s.t. AX≤b
Aeq X = beq
VLB≤X≤VUB
非线性规划模型
Fun.m 文件要同时给出目标函数f和约束条件g。形式为 [f,g]=fun(x); x0为迭代初值; opt为算法选择; v1为下界;v2为上界; grad.m文件要(用分析法)同时给出目标函数f和约束条 件g的梯度,形式为[df,dg]=fun(x);g和dg的表达形式请 见下例:
2:例:研究:
2 6
2 目标函数为(总吨千米 数) :
min f cij
j 1 i 1
x
j
ai y j bi 3
2 2
(3)约束条件 : 各工地日用量必须满足 :
c
j 1
2
ij
d i , i 1, ,6 4
各料场运送量不能超过 日储量, 所以 :
1 2 3 4 1.25 8.75 0.5 5.75 1.25 0.75 4.75 5 3 5 4 7 工地位置(a,b)及水泥日用量 d 5 3 6.5 6 6 7.25 7.25 11
a b c
解:(1)假设变量:
• • • • 记(ai ,bi)为6个工地位置,i=1,……,6; di为6个工地位置的水泥日用量; 料场位置(xj ,yj),日储量为ej,j=1,2; 从料场j向工地i运送量为cij
3:对有不等式约束的(8);可讨论其约束条件
a1 b1 a1 x b1 Ax b x a b a x b m m m m
把其中起约束的不等式改为不等式,不起约束的不等式 去掉,化为等式约束的二次规划求解。称为有效集 法。
3:例:求解:
2 2 min f ( x1 , x2 ) x1 2 x1 x2 2 x2 4 x1 12x2
非线性规划模型
非线性规划模型一、非线性规划问题线性规划和整数规划的目标函数和约束条件都是自变量的线性函数,但在实践中还有大量的问题,其目标函数或约束条件很难用线性函数来表达.如果目标函数或约束条件中有非线性函数,则称这种规划问题为非线性规划问题.问题1 容器设计问题.(1) 问题提出:某公司专门生产储藏用容器,订货合同要求该公司制造一种敞口的长方体容器,容积恰好为12m 3,该种容器的底必须为正方形,容器总质量不超过68kg.已知用作容器四壁的材料为10元/m 2,重3kg ;用作容器底的材料20元/m 2,重2kg.试问制造该容器所需的最小费用是多少?(2) 模型建立:设该容器的底边长和高分别为1x 、2x ,则问题的数学模型为2121min ()4020()f X x x x =+容器的费用21221211212..122680,0x x s t x x x x x ⎧=⎪+≤⎨⎪≥≥⎩问题2 营业计划的制定.(1) 问题提出:某公司经营两种设备,第一种设备每件售价450元,据统计,售出一件第一种设备所需要的营业时间平均是0.5h ,第二种设备是(2+0.252x )h ,其中2x 是第二种设备的售出数量.已知该公司在这段时间内的总营业时间为800h ,试决定使其营业额最大的营业计划.(2) 模型建立:该公司计划经营第一种设备1x 件和第二种设备2x 件,其数学模型为(同问题一类似)二、非线性规划问题的数学模型非线性规划问题的数学模型常表示成以下形式:min(max)()f X 或()0(1,2,,)..()(0)(1,2,,)i i h X i m s t g X i n ==⎧⎨≥≤=⎩或其中,12(,,,),()n X x x x f X =为目标函数,()0()0i i h X X =≥和g 为约束条件.训练题某厂向用户提供发动机,合同规定,第一、二、三季度末分别交货40台、60台、80台.每季度的生产费用为()2f x ax bx =+(单位:元), 其中x 是该季度生产的台数.若交货后有剩余,可用于下季度交货,但需支付存储费,每台每季度c 元.已知工厂每季度最大生产能力为100台,第一季度开始时无存货,设a=50、b=0.2、c=4,问:工厂应如何安排生产计划,才能既满足合同又使总费用最低.讨论a 、b 、c 变化对计划的影响,并作出合理的解释.。
非线性规划的理论与算法
非线性规划的理论与算法非线性规划(Nonlinear Programming, NLP)是数学规划的一个重要分支,其研究对象是带有非线性约束条件的最优化问题。
非线性规划模型常见于各类工程技术问题的优化,如工业系统优化、经济系统优化、交通运输系统优化等。
本文将介绍非线性规划的基本理论和常用的求解算法。
一、非线性规划模型min f(x)s.t.g(x)≤0,h(x)=0其中,f(x)为目标函数;g(x)≤0与h(x)=0为约束条件;x为决策变量,其取值范围由约束条件决定。
非线性规划模型常见的类型包括无约束问题、等式约束问题和不等式约束问题等。
二、非线性规划的求解算法1. 顺序二次规划算法(Sequential Quadratic Programming, SQP)顺序二次规划算法是一种常用的非线性规划求解算法。
该算法通过构造拉格朗日函数来将非线性规划问题转化为一系列二次规划子问题。
通过迭代求解这些二次规划子问题,最终得到原始非线性规划问题的最优解。
SQP算法具有高效、稳定性强等优点,已广泛应用于实际问题中。
2. 内点法(Interior Point Methods)内点法是一种常用的非线性规划求解算法,可以有效处理约束条件较多的非线性规划问题。
该算法通过构造适当的增广 Lagrange 函数,将非线性规划问题转化为一系列无约束优化问题。
通过迭代求解这些无约束优化问题,最终找到原始非线性规划问题的解。
内点法具有收敛速度快、计算精度高等优点。
3. 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)遗传算法是一种模拟生物进化过程的启发式优化算法,常用于求解非线性规划问题。
该算法通过借鉴自然选择、交叉和突变等遗传操作,逐步演化出一组较好的解,寻找最优解。
遗传算法不需要假设目标函数和约束条件的具体形式,因此适用于复杂的非线性规划问题。
4. 粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)粒子群优化算法是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法,也常用于求解非线性规划问题。
《非线性规划模型》课件
一般形式的非线性规划
一般形式的非线性规划同时包含等式约束和不等式约束,目标函数和约束条 件均为非线性。
非线性规划的求解方法
1
牛顿法
通过使用二阶导数信息ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ迭代逼近最优解。
2
梯度下降法
利用目标函数梯度方向确定下降方向,逐步逼近最优解。
3
共轭梯度法
结合梯度信息,迭代快速逼近最优解。
粒子群算法及其应用
多解性
非线性规划模型可能存在多 个最优解,需要综合考虑问 题的不同方面。
计算复杂度
非线性规划求解过程通常需 要使用迭代算法,计算时间 较长。
不等式约束的非线性规划
当目标函数和约束条件都包含不等式关系时,我们称之为不等式约束的非线 性规划。
等式约束的非线性规划
当约束条件中包含等式关系,但目标函数仍为非线性函数时,我们称之为等 式约束的非线性规划。
《非线性规划模型》PPT 课件
非线性规划是一种优化问题求解方法,本课件将介绍非线性规划的定义、特 点以及不同约束形式下的求解方法,展示非线性规划在各个领域中的应用案 例。
什么是非线性规划
非线性规划是一种优化问题的求解方法,它考虑目标函数和约束条件为非线 性的情况。
非线性规划的特点
复杂性
非线性规划模型通常比线性 规划更加复杂,涉及更多变 量和限制条件。
粒子群算法模拟群体行为,通过协作和随机搜索找到最优解,广泛应用于非 线性规划问题。
遗传算法及其应用
遗传算法模拟生物进化过程,通过选择、交叉和变异等操作找到最优解,在非线性规划中有着广泛的应用。
非线性规划问题的混合整数模型及求解算法研究
非线性规划问题的混合整数模型及求解算法研究非线性规划(Nonlinear Programming,NLP)问题是指目标函数或约束条件中至少存在一个非线性函数的优化问题。
而混合整数规划(Mixed Integer Programming,MIP)问题是指在线性规划的基础上,还包含了整数(或整数和0-1变量)的优化问题。
在实际应用中,很多问题涉及到同时考虑连续变量和离散变量的情况,即混合整数非线性规划(Mixed Integer Nonlinear Programming,MINLP)问题。
解决MINLP问题具有很高的理论和实际意义,但由于其复杂性,一直以来都是计算最困难的类型之一。
针对非线性规划问题的混合整数模型及其求解算法的研究,可以从下面几个方面展开:1. 混合整数非线性规划问题的数学建模混合整数非线性规划问题的数学建模是研究的基础,通过将实际问题转化为数学模型,可以更好地理解和解决问题。
在建模过程中,需要考虑目标函数、约束条件和决策变量等因素,确保模型的准确性和可行性。
2. 混合整数非线性规划问题的求解算法针对混合整数非线性规划问题的求解算法,有许多经典的方法可以利用。
比较常用的方法包括分支定界法、割平面法、列生成法、松弛法等。
这些算法可以根据实际问题的特点选择合适的方法进行求解,并提高求解效率和准确性。
3. 混合整数非线性规划问题的应用领域混合整数非线性规划问题的应用领域广泛,包括生产计划、资源分配、供应链优化、网络设计等。
对于不同的应用领域,需要结合实际情况对模型和算法进行特定的定制和优化,以更好地解决实际问题。
4. 混合整数非线性规划问题的软件工具和案例分析市场上有许多专门用于求解混合整数非线性规划问题的软件工具,比如GAMS、AMPL等。
通过对这些工具的学习和实际案例的分析,可以更好地理解混合整数非线性规划问题的求解方法和技巧。
5. 混合整数非线性规划问题的研究前景和挑战对于混合整数非线性规划问题的研究还存在许多挑战,如精确解和近似解的求解、多目标优化、不确定性建模等。
非线性规划理论和算法
非线性规划理论和算法非线性规划是一种数学规划问题,其目标函数和约束条件是非线性的。
与线性规划相比,非线性规划更具挑战性,因为非线性函数的特性使得求解过程更加困难。
然而,非线性规划在实际应用中具有广泛的应用领域,例如优化问题、工程规划、经济决策等。
为了解决非线性规划问题,需要发展相应的理论和算法。
1.非线性规划理论凸规划理论:凸规划是非线性规划的一个特殊情况,其目标函数和约束条件都是凸函数。
凸规划具有许多重要的性质,如唯一最优解、稀疏性、全局最优解等。
凸规划理论为非线性规划提供了重要的指导。
拉格朗日乘子法:拉格朗日乘子法是一种常用的求解非线性规划的方法,其基本思想是通过构建拉格朗日函数将原问题转化为无约束优化问题。
拉格朗日乘子法为非线性规划提供了一种有效的解法。
拟牛顿法:拟牛顿法是一类迭代方法,用于求解无约束和约束非线性优化问题。
其基本思想是通过构建近似的黑塞矩阵来更新方向。
拟牛顿法具有收敛速度快和全局收敛性好的优点,被广泛应用于实际问题求解中。
2.非线性规划算法直接方法:直接方法包括穷举法、划分法、割平面法等。
这些方法适用于问题维度和约束条件较少的情况,可以通过枚举或分割解空间来找到最优解。
然而,直接方法的计算复杂度较高,在高维问题中效率较低。
迭代方法:迭代方法通过迭代更新方向来逐步逼近最优解。
常用的迭代方法包括牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法等。
这些方法在求解非线性规划问题时表现出较好的收敛性和效率。
近年来,随着计算机性能的提高和优化算法的进一步发展,一些先进的非线性规划算法也得到了广泛应用,例如粒子群优化算法、遗传算法、模拟退火算法等。
这些算法基于不同的策略和模拟自然现象的原理,可以有效克服非线性规划问题中的局部最优和高维度等挑战。
总结起来,非线性规划理论和算法是解决实际问题中非线性优化问题的重要工具。
非线性规划理论提供了问题求解的基本原理和数学模型,而非线性规划算法则根据不同问题的特点和性质选择合适的求解方法。
非线性多目标规划模型的建立与求解
非线性多目标规划模型的建立与求解一、绪论随着时代的发展,我国经济已经进入高速发展时期,各个行业都在迫切地需要优化自己的生产和管理模式。
而其中最重要的部分便是如何将多个目标的指标统合起来做出科学的决策。
在这种情况下,多目标规划成为了一个热门的技术,而非线性多目标规划模型更为适用于实际问题。
二、基本概念通俗地说,多目标规划便是在优化模型中不只考虑一个效益函数,而是考虑多个函数同时优化。
它的基本思想是将多个目标指标进行量化和权重分配,然后采用数学模型对这些指标进行统一的优化处理。
而非线性多目标规划模型就是在此基础上引入非线性约束的模型。
简单来说,就是指被优化的一系列目标函数和约束条件至少有一个是非线性函数的优化过程。
三、模型的建立非线性多目标规划模型的建立是一项非常关键的工作。
它不仅要考虑到多个目标的优化,还要考虑对象的多样性和求解难度。
因此,建模过程需要分为以下几步:(1)判断目标的数量和性质,确定优化的目标函数集。
(2)确定约束条件,包括等式约束条件和不等式约束条件。
同时,非线性约束条件也需要被特别考虑。
(3)确定目标函数和约束条件的权重系数。
(4)将以上条件用数学语言表示出来,构建出一个可求解的优化模型。
四、模型的求解非线性多目标规划模型的求解面临的主要问题在于约束条件多、非线性程度高、求解难度大。
为了解决这一问题,我们就需要利用一些优化算法来对模型进行求解。
目前比较常用的算法有以下几种:(1)遗传算法优点:适用于面临约束多、寻优复杂的问题;易于并行化实现。
缺点:缺少数学理论支持;参数设置对结果影响较大。
(2)蚁群算法优点:对复杂的问题具有一定的较强的全局寻优能力;可应用于连续和离散型等多种优化问题。
缺点:求解时间比较长;对问题的依赖性较强。
(3)遗传蚁群算法优点:具有强的全局搜索能力,解的质量较高;求解速度快且稳定性好。
缺点:对于变量的次序和约束的复杂性有一定的敏感度。
(4)粒子群算法优点:能够快速找到全局最优解;发现多种多样的解。
求解非线性规划
非线性规划的实例与定义如果目标函数或约束条件中包含非线性函数,就称这种规划问题为非线性规划问题。
一般说来,解非线性规划要比解线性规划问题困难得多。
而且,也不象线性规划有单纯形法这一通用方法,非线性规划目前还没有适于各种问题的一般算法,各个方法都有自己特定的适用范围。
1.2 线性规划与非线性规划的区别如果线性规划的最优解存在,其最优解只能在其可行域的边界上达到(特别是可行域的顶点上达到);而非线性规划的最优解(如果最优解存在)则可能在其可行域的任意一点达到。
1.3 非线性规划的Matlab 解法Matlab 中非线性规划的数学模型写成以下形式)(min x f⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=≤=⋅≤0)(0)(x Ceq x C Beq x Aeq B Ax , 其中)(x f 是标量函数,Beq Aeq B A ,,,是相应维数的矩阵和向量,)(),(x Ceq x C 是非线性向量函数。
Matlab 中的命令是X=FMINCON(FUN,X0,A,B,Aeq,Beq,LB,UB,NONLCON,OPTIONS)它的返回值是向量x ,其中FUN 是用M 文件定义的函数)(x f ;X0是x 的初始值;A,B,Aeq,Beq 定义了线性约束Beq X Aeq B X A =≤*,*,如果没有等式约束,则A=[],B=[],Aeq=[],Beq=[];LB 和UB 是变量x 的下界和上界,如果上界和下界没有约束,则LB=[],UB=[],如果x 无下界,则LB=-inf ,如果x 无上界,则UB=inf ;NONLCON 是用M 文件定义的非线性向量函数)(),(x Ceq x C ;OPTIONS 定义了优化参数,可以使用Matlab 缺省的参数设置。
例2 求下列非线性规划问题⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥=+--≥-++=.0,0208)( min 212212212221x x x x x x x x x f (i )编写M 文件fun1.mfunction f=fun1(x);f=x(1)^2+x(2)^2+8;和M 文件fun2.mfunction [g,h]=fun2(x);g=-x(1)^2+x(2);h=-x(1)-x(2)^2+2; %等式约束(ii )在Matlab 的命令窗口依次输入options=optimset;[x,y]=fmincon('fun1',rand(2,1),[],[],[],[],zeros(2,1),[], ... 'fun2', options)就可以求得当1,121==x x 时,最小值10=y 。
学习非线性规划的基本方法
学习非线性规划的基本方法非线性规划(Nonlinear Programming,简称NLP)是数学规划中的一种重要方法,被广泛应用于工程、经济、管理、物理等领域。
与线性规划相比,非线性规划在模型的描述和求解方法上更为复杂,但也更为灵活和准确。
本文将介绍非线性规划的基本方法,包括问题的建模、常用的求解算法和实际应用。
一、非线性规划问题的建模在开始学习非线性规划之前,我们首先需要对非线性规划问题进行合理的建模。
通常,一个典型的非线性规划问题可以表示为以下形式:最小化 f(x)约束g_i(x) ≤ 0, i = 1, 2, ..., mh_j(x) = 0, j = 1, 2, ..., n其中,f(x)是目标函数,g_i(x)是不等式约束条件,h_j(x)是等式约束条件,x为决策变量,m和n分别表示不等式约束条件和等式约束条件的个数。
在建模时,需要特别注意以下几点:1. 选择合适的决策变量,使得问题的描述和求解更加精确和高效。
2. 明确目标函数和约束条件,确保数学模型的准确性。
3. 充分考虑实际问题的特性,对问题进行合理的简化和假设。
二、非线性规划问题的求解算法非线性规划问题的求解算法可以分为两类:直接法和间接法。
直接法直接对非线性规划问题进行求解,而间接法先将非线性规划问题转化为等价的特殊结构问题,再对等价问题进行求解。
下面介绍两种常用的求解算法:单纯形法和内点法。
1. 单纯形法单纯形法是线性规划中常用的一种求解算法,但也可以用于求解非线性规划问题。
该算法通过寻找可行解的连续改进路径,不断接近最优解。
单纯形法的核心思想是在可行域内搜索目标函数极小值点。
2. 内点法内点法是一类有效的非线性规划求解方法,其基本思想是将原问题转化为一个等价的凸优化问题,通过寻找问题凸对偶的极值点来求解原问题。
该方法的优点是能够处理大规模的非线性规划问题,并具有较好的收敛性和全局最优性。
三、非线性规划的实际应用非线性规划方法在实际应用中具有广泛的应用前景。
非线性规划模型
非线性规划模型非线性规划模型在上一次作业中,我们对线性规划模型进行了相应的介绍及优缺点,然而在实际问题中并不是所有的问题都可以利用线性规划模型求解。
实际问题中许多都可以归结为一个非线性规划问题,即如果目标函数和约束条件中包含有非线性函数,则这样的问题称为非线性规划问题。
一般来说,解决非线性的问题要比线性的问题难得多,不像线性规划有适用于一般情况的单纯形法。
对于线性规划来说,其可行域一般是一个凸集,只要存在最优解,则其最优解一定在可行域的边界上达到;对于非线性规划,即使是存在最优解,却是可以在可行域的任一点达到,因此,对于非线性规划模型,迄今为止还没有一种适用于一般情况的求解方法,我们在本文中也只是介绍了几个比较常用的几个求解方法。
一、非线性规划的分类1无约束的非线性规划当问题没有约束条件时,即求多元函数的极值问题,一般模型为()min 0x Rf X X ∈⎧⎪⎨≥⎪⎩ 此类问题即为无约束的非线性规划问题1.1无约束非线性规划的解法 1.1.1一般迭代法即为可行方向法。
对于问题()min 0x Rf X X ∈⎧⎪⎨≥⎪⎩给出)(x f 的极小点的初始值)0(X ,按某种规律计算出一系列的),2,1()(Λ=k X k ,希望点阵}{)(k X 的极限*X 就是)(x f 的一个极小点。
由一个解向量)(k X求出另一个新的解向量)1(+k X向量是由方向和长度确定的,所以),2,1()1(Λ=+=+k P X X k k k k λ即求解k λ和k P ,选择k λ和k P 的原则是使目标函数在点阵上的值逐步减小,即.)()()(10ΛΛ≥≥≥≥k X f X f X f检验}{)(k X 是否收敛与最优解,及对于给定的精度0>ε,是否ε≤∇+||)(||1k X f 。
1.1.2一维搜索法当用迭代法求函数的极小点时,常常用到一维搜索,即沿某一已知方向求目标函数的极小点。
一维搜索的方法很多,常用的有: (1)试探法(“成功—失败”,斐波那契法,0.618法等); (2)插值法(抛物线插值法,三次插值法等); (3)微积分中的求根法(切线法,二分法等)。
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实验报告
学生姓名:
学号:
1.一、实验题目名称:求解非线性规划模型
二、实验内容:
某钢管零售商从钢管厂进货,将钢管按照顾客的要求切割后售出,从钢管厂进货时原料钢管都是168米。现有顾客需要968根12米、848根23米、1253根28米和988根35米的钢管。
1.因为零售商如果采用不同切割模式太多,将会导致生产过程复杂化,从而增加生产成本,所以该零售商规定采用的切割模式不超过3种。请你确定下料方案。
R41
R42
R43
Row Slack or Surplus
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
即按照模式1,2,3分别切割389,144,70根原料钢管,使用原料钢管总根数为603根。
第一种切割模式下原料钢管切割成2根12m,2根23m,1根28m,2根35m的钢管。
第二种切割模式下原料钢管切割成6根28m的钢管。
四、模型假设与变量符合说明:
题一:
由于不同切割模式不能超过3种,可以用xi表示按照第i种模式(i=1,2,3)切割的原料钢管的根数,显然他们应当是非负数。设所使用的第i种切割模式下每根原料钢管生产12m,23m,28m和35m的钢管数量分别为r1i,r2i,r3i,r4i(非负整数)。
题二:
由于不同切割模式不能超过4种,可以用xi表示按照第i种模式(i=1,2,3,4)切割的原料钢管的根数,显然他们应当是非负数。设所使用的第i种切割模式下每根原料钢管生产12m,23m,28m和35m的钢管数量分别为r1i,r2i,r3i,r4i(非负整数)。
r21*x1+r22*x2+r23*x3+r24*x4>=848;
r31*x1+r32*x2+r33*x3+r34*x4>=1253;
r41*x1+r42*x2+r43*x3+r44*x4>=988;
12*r11+23*r21+28*r31+35*r41>=156;
12*r12+23*r22+28*r32+35*r42>=156;
12*r13+23*r23+28*r33+35*r43>=156;
12*r14+23*r24+28*r34+35*r44>=156;
12*r11+23*r21+28*r31+35*r41<=168;
12*r12+23*r22+28*r32+35*r42<=168;
12*r13+23*r23+28*r33+35*r43<=168;
156<=12r13+23r23+28r33+35r43<=168
156<=12r14+23r24+28r34+35r44<=168
模型求解:
由于3钟切割模式的排列顺序是无关紧要的,所以不妨增加以下约束
x1>=x2>=x3>=x4
所需原料钢管的总根数有着明显的上界和下界。首先,无论如何,原料钢管的总根数不能少于[(968*12+848*23+1253*28+988*35)/168]+=600。其次,考虑一种非常特殊的生产计划:
12*r13+23*r23+28*r33+35*r43<=168;
x1+x2+x3>=600;
x1+x2+x3<=698;
x1>=x2;
x2>=x3;
@gin(x1);@gin(x2);@gin(x3);
@gin(r11);@gin(r12);@gin(r13);
@gin(r21);@gin(r22);@gin(r23);
每一种切割模式必须克星、合理,所以每根原料钢管的成品量不能超过168m,也不能少于156m,于是
156<=12r11+23r21+28r31+35r41<=168
156<=12r12+23r22+28r32+35r42<=168
156<=12r13+23r23+28r33+35r43<=168
模型求解:
@gin(r21);@gin(r22);@gin(r23);@gin(r24);
@gin(r31);@gin(r32);@gin(r33);@gin(r34);
@gin(r41);@gin(r42);@gin(r43);@gin(r44);
end
六、结果分析与模型检验:
题一:
Local optimal solution found.
12*r11+23*r21+28*r31+35*r41>=156;
12*r12+23*r22+28*r32+35*r42>=156;
12*r13+23*r23+28*r33+35*r43>=156;
12*r11+23*r21+28*r31+35*r41<=168;
12*r12+23*r22+28*r32+35*r42<=168;
600<= x1+x2+x3<=698
LINGO程序如下:
model:
min=x1+x2+x3;
r11*x1+r12*x2+r13*x3>=968;
r21*x1+r22*x2+r23*x3>=848;
r31*x1+r32*x2+r33*x3>=1253;
r41*x1+r42*x2+r43*x3>=988;
12*r14+23*r24+28*r34+35*r44<=168;
x1+x2+x3+x4>=600;
x1+x2+x3+x4<=648;
x1>=x2;
x2>=x3;
x3>=x4;
@gin(x1);@gin(x2);@gin(x3);@gin(x4);
@gin(r11);@gin(r12);@gin(r13);@gin(r14);
2.若该零售商规定采用的切割模式不超过4种。请你重新确定下料方案。
三、问题分析和建模方向:
一个合理的切割模式式的余料不应该大于或等于客户需要的钢管的最小尺寸(本题中为12m),切割计划中只使用合理的切割模式,而由于本题中的参数都是整数,所以合理切割下的余量不能大于12m。此外,这里仅选择总根最少为目标进行求解。
r31x1+r32x2+r33x3+r34x4>=1253
r41x1+r42x2+r43x3+r44x4>=988
每一种切割模式必须克星、合理,所以每根原料钢管的成品量不能超过168m,也不能少于156m,于是
156<=12r11+23r21+28r31+35r41<=168
156<=12r12+23r22+28r32+35r42<=168
第一种切割模式下原料钢管切割成2根12m,2根23m,1根28m,2根35m的钢管。
第二种切割模式下原料钢管切割成6根28m的钢管。
第三种切割模式下原料钢管切割成1根12m,1根23m,1根28m,3根35m的钢管。
第四种切割模式下原料钢管切割成11根12m,1根28m的钢管。
七、评价与改进方向:
八、总结及心得体会:
第二种切割模式下只生产28 m的钢管,一根原料钢管切割成6根28m钢管,为满足1253根28m钢管需求,需要209根原料钢管。
第三种切割模式下只生产35 m的钢管,一根原料钢管切割成4根35m钢管,为满足988根35m钢管需求,需要247根原料钢管。
所以可产计划需要242+209+247=698根原料钢管。因此
Objective value:
Objective bound:
Infeasibilities:
Extended solver steps: 3446
Total solver iterations: 99244
Variable Value
R13
R21
R22
R23
R31
R32
R33
由于3钟切割模式的排列顺序是无关紧要的,所以不妨增加以下约束
x1>=x2>=x3。
所需原料钢管的总根数有着明显的上界和下界。首先,无论如何,原料钢管的总根数不能少于[(968*12+848*23+1253*28+988*35)/168]+=600。其次,考虑一种非常特殊的生产计划:
第一种切割模式下只生产12 m、23 m的钢管,一根原料钢管切割成4根12 m和5根23 m钢管,为满足968根12 m和848根23 m钢管需求,需要242根原料钢管。
第三种切割模式下原料钢管切割成3根12m,1根23m,3根35m的钢管。
题二:
Local optimal solution found.
Objective value:
Objective bound: