随机优化模型和方法课件
数学建模中的优化模型ppt课件
2
3
4
• 制订月生产计划，使工厂的利润最大.
• 如果生产某一类型汽车，则至少要生产80辆，
那么最优的生产计划应作何改变？ 15
汽车厂生产计划
模型建立
设每月生产小、中、大型 汽车的数量分别为x1, x2, x3
小型 钢材 1.5 时间 280 利润 2
中型 3
250 3
大型 5
400 4
现有量 600 60000
p(t)w(t) p(t)w(t) 4
每天利润的增值 每天投入的资金
保留生猪直到利润的增值等于每天的费用时出售
由 S(t,r)=3 若 1.8 w 2.2(10%), 则 7 t 13（30%） 建议过一周后(t=7)重新估计 p, p, w, w, 再作计算。
13
研究 r, g变化时对模型结果的影响 估计r=2， g=0.1
• 设r=2不变
t 3 20 g , 0 g 0.15 g
t 对g的（相对）敏感度 30
t
S(t, g) Δ t / t dt g 20 Δ g / g dg t
S(t, g) 3 3 3 20 g
7
常用优化软件
1. LINGO软件 2. MATLAB优化工具箱 3. EXCEL软件的优化功能 4. SAS(统计分析)软件的优化功能 5. 其他
8
2.简单的优化模型
——生猪的出售时机
问 饲养场每天投入4元资金，用于饲料、人力、设 题 备，估计可使80千克重的生猪体重增加2公斤。
市场价格目前为每千克8元，但是预测每天会降 低 0.1元，问生猪应何时出售。
均为整数，重新求解. 17
模型求解 整数规划(Integer Programming,简记IP)
数学建模中的随机优化问题
数学建模中的随机优化问题数学建模作为一门提供量化方法解决实际问题的学科，已经广泛应用于各个领域。
在建模过程中，我们经常会遇到各种优化问题，其中涉及到的随机优化问题更是备受关注。
随机优化问题作为一类特殊的优化问题，其考虑了不确定性因素，具有更大的挑战性和实用性。
本文将介绍数学建模中的随机优化问题及其相关方法。
随机优化问题是指在优化问题中，目标函数或约束条件存在随机变量的情况。
这种不确定性往往由于缺乏完整的信息、难以观测或难以建模而引起。
在数学建模中，解决随机优化问题的核心是在不确定性的基础上，寻找最优解或次优解，并对问题的风险和稳定性进行评估。
一种常见的随机优化问题是随机线性规划。
在随机线性规划中，目标函数和/或约束条件包含随机向量或矩阵。
解决这类问题的方法包括随机单纯形法、Monte Carlo仿真、随机内点法等。
随机单纯形法通过适应性地调整单纯形表以降低目标函数值，并通过随机样本来估计约束条件。
Monte Carlo仿真方法通过生成服从某一特定分布的样本，以近似目标函数和约束条件的期望值。
随机内点法则通过引入随机扰动等技术，在保持可行性的同时寻找最优解。
除了随机线性规划，随机非线性规划也是数学建模中常见的问题之一。
与随机线性规划不同，随机非线性规划中的目标函数和约束条件可能包含非线性项。
为解决这类问题，可以采用Stochastic Approximation方法、Evolutionary Algorithms等。
Stochastic Approximation方法通过迭代逼近解的期望，通过随机样本估计目标函数的梯度，从而找到最优解。
Evolutionary Algorithms则通过模拟生物进化的过程，逐步优化解的质量。
另外，随机排队论也是随机优化问题的一种重要应用领域。
在许多实际问题中，涉及到人员或物品的排队等待，且到达和服务时间往往是不确定的。
通过研究和优化排队系统，可以提高服务效率、降低成本，并对供需平衡、资源分配等问题进行建模和优化。
优化模型举例PPT课件
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实例2运输问题
设有某物资从m个发点A1,A2,…,Am输送到n个收点B1,B2,…,Bn，
其中每个发点发出量分别为 a1, a2,..., am 每个收点输入量分别
为
b1, b2,...,
bn
，并且满足
m
n
ai bj
i 1
ji
从发点A到收点B的距离（或单位运费）是已知的，设
为cij (i 1,2,..., m, j 1,2,..., n) 。一个调运方案主要由一组从发
点 Ai 到收点 B j 的输送量 xij 来描述。
问题：寻求一个调运方案，使总运输费用达到最小。
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收点
发点
B1
B2
…. Bn
A1
X11 X12
….. X1n
a1
A2
s.t.
n k 1
aik
xk
bi , i
1,2,...,n.
xi 0, i 1,2,...,n.
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（3）二次规划问题
目标函数为二次函数，约束条件为线性约束
min u
f (x)
n
ci xi
i 1
1n
2
i
,
j
bij
1
xi
x
j
s.t.
n j 1
aij x j
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一单位实物 行走时间(分钟) 捕获时间(分钟) 热量(焦耳)
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X
2
2
25
Y
随机优化与随机规划
随机优化与随机规划随机优化和随机规划是运筹学和数学领域中一类重要的优化问题求解方法。
它们通过引入随机变量来刻画问题中的不确定性信息，进而对问题进行求解和优化。
本文将介绍随机优化和随机规划的基本概念、方法以及应用领域。
一、随机优化的基本概念随机优化是指在优化问题中引入随机变量的方法，将确定性优化问题转化为随机优化问题，从而考虑问题中的不确定性因素。
随机优化的目标是在考虑不确定性条件下，寻找使得目标函数达到最优的解。
随机优化的基本步骤包括：建立模型、制定目标函数、确定约束条件、引入随机变量、建立随机优化模型、求解最优解。
其中，引入随机变量是随机优化的核心步骤，通过引入随机变量来刻画问题中的不确定性信息。
随机优化可以分为两类：随机线性规划和随机非线性规划。
随机线性规划是指目标函数和约束条件都是线性函数的优化问题；随机非线性规划是指目标函数和/或约束条件中存在非线性函数的优化问题。
二、随机规划的基本概念随机规划是指在规划问题中引入随机变量的方法，将确定性规划问题转化为随机规划问题，从而考虑问题中的不确定性因素。
随机规划的目标是在考虑不确定性条件下，制定合理的规划方案。
随机规划的基本步骤包括：建立模型、制定目标函数、确定约束条件、引入随机变量、建立随机规划模型、求解最优解。
与随机优化相似，引入随机变量也是随机规划的核心步骤。
随机规划可以分为两类：随机线性规划和随机非线性规划。
随机线性规划是指目标函数和约束条件都是线性函数的规划问题；随机非线性规划是指目标函数和/或约束条件中存在非线性函数的规划问题。
三、随机优化与随机规划的应用领域随机优化和随机规划在实际应用中具有广泛的应用领域，以下列举几个典型的应用领域：1. 金融风险管理：随机优化和随机规划可以应用于金融领域中的风险管理问题，通过引入随机变量来描述金融市场的不确定性，进而制定合理的投资组合方案和风险控制策略。
2. 生产调度问题：随机优化和随机规划可以应用于生产调度领域中的问题，通过引入随机变量来刻画生产过程中的各种不确定性因素，进而优化生产计划、资源调度和物流管理。
随机优化算法的原理及应用
随机优化算法的原理及应用随机算法是现代计算机科学中非常重要的一类算法，它通过随机性的引入与运用，来解决某些计算复杂度较高或解法不是很显然的问题。
其中，随机优化算法是一种非常经典的随机算法，它通过对搜索空间进行随机搜索和优化，来寻找问题的最优解或次优解。
这种算法因为效率高、便于实现、适用范围广泛，而在众多领域中被广泛应用。
随机优化算法的基本原理随机优化算法是一种基于概率模型的搜索算法，它不依靠具体的解析式或算法，而是通过随机修改问题的解，不断在解空间中“寻找”最优解。
因此，随机优化算法也被称为基于搜索的全局优化算法。
这种算法的具体实现方式主要有以下几种：随机重启优化算法随机重启算法是一种基于多重随机搜索的算法，它通过无数次随机重启，来搜索解的“临界区域”，更容易发现最优解，尤其是对于凸问题。
此算法的基本思路是在一定规定的时间内，多次随机生成解并计算其质量值，最后选出其中的最优解。
而随后，它又可以在新的一个搜索空间内，进行一开始相同的操作，直到找到最优解或时间用完为止。
模拟退火算法模拟退火算法是另外一种基于随机搜索的算法。
它通过模拟实际温度的变化，模拟系统的状态变量，来寻找全局最优解。
此算法的核心思路在于通过温度指数的不断变化，来跳出算法陷入的局部最小值，尤其是对于非凸问题。
此算法常用于最优化问题的求解，尤其是当问题的解空间比较大或需要多目标优化时。
遗传算法遗传算法是一种基于自然界遗传数据的随机优化算法，它能够模拟生物进化过程中的基因变异，交叉和选择等过程，来优化问题的解。
此算法的基本思路是依靠个体的变异和“交配配对”，来产生更有利的基因群体，在群体的不断迭代中最终得到一个最优解。
此算法适用于一些复杂的、多维度优化的问题，例如参数调节、图像处理等。
应用案例1. 电子商务推荐系统推荐系统是如今电子商务网站中的重要组成部分，它可以提高购物效率，为用户提供更符合其需求的商品和优惠信息，产生更多交易额。
随机优化算法在推荐系统中的应用，主要用于个性化推荐，即针对用户的个人喜好和购买记录，提供更具针对性的推荐。
随机优化问题常见方法介绍
粒子群优化算法在处理多峰值、非线性、离散和 连续问题方面具有较好的性能表现。
粒子群优化算法的优缺点
优点
粒子群优化算法简单易实现，收敛速度快，对初值和参数设置不敏感，能够处理 多峰值问题。
缺点
粒子群优化算法容易陷入局部最优解，在处理大规模问题时性能较差，且对参数 设置敏感，需要调整的参数较多。
02
蒙特卡洛模拟法
蒙特卡洛模拟法的原理
蒙特卡洛模拟法是一种基于概率统计的数值计算方法，通过模拟随机过程和随机事 件的结果来求解问题。
该方法的基本思想是通过大量随机抽样，得到一个近似解，随着抽样次数的增加， 近似解逐渐逼近真实最优解。
蒙特卡洛模拟法的精度取决于抽样次数和分布的准确性，精度越高，计算量越大。
03
遗传算法
遗传算法的原理
遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，通过模拟生 物进化过程中的自然选择、交叉和变异等过程，寻找最优解 。
在遗传算法中，每个解被称为一个“个体”，所有个体组成一 个“种群”。通过不断迭代，种群中的优秀个体被选择出来， 经过交叉和变异操作，产生更优秀的后代，最终得到最优解。
通过从概率分布中采样 来近似随机优化问题， 如蒙特卡洛方法。
通过设计近似算法来求 解随机优化问题，如遗 传算法、粒子群算法等 。
在不确定环境下，寻找 对各种可能出现的状态 都具有较好性能的最优 决策，如鲁棒线性规划 、鲁棒二次规划等。
基于贝叶斯统计理论， 通过构建概率模型来描 述不确定性的分布，并 利用该模型来寻找最优 决策。
随机优化问题的应用领域
金融
如投资组合优化、风险管理等。
物流
优化模型举例课件
03
非线性规划模型
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
非线性规划模型的定义
非线性规划模型是一种数学优化模型，用于解决具有非线 性约束和目标函数的优化问题。
它通过寻找一组变量的最优组合，使得目标函数达到最小 或最大值，同时满足一系列非线性约束条件。
非线性规划模型的求解方法
ERA
动态规划模型的定义
动态规划模型是一种通过将原问题分 解为相互重叠的子问题，并存储子问 题的解以避免重复计算，从而高效地 解决优化问题的数学方法。
它通常用于处理具有重叠子问题和最 优子结构的问题，通过将问题分解为 较小的子问题并存储它们的解，以避 免重复计算，从而提高算法的效率。
动态规划模型的求解方法
投资组合优化
利用非线性规划模型对投 资组合进行优化，实现风 险和收益的平衡。
物流配送优化
通过非线性规划模型优化 物流配送路线和车辆调度 ，降低运输成本和提高效 率。
04
整数规划模型
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
整数规划模型的定义
整数规划模型是数学优化模型的一种，它要求决策变量取整数值，以实现某种最优 目标。
Ford算法。
背包问题
使用动态规划求解0/1背包问题和 完全背包问题等优化问题。
排班问题
使用动态规划求解医生排班问题和 工厂调度问题等资源分配问题。
THANKS
感谢观看
整数规划模型广泛应用于组合优化、生产计划、资源分配、金融投资等领域。
整数规划模型的一般形式为：min/max (c^T x) s.t. (A x <= b) and (x) is integer 。
数学建模～最优化模型(课件ppt)
用Matlab编程求解程序如下：
[X,FVAL,EXITFLAG,OUTPUT] = LINPROG(f,A,b) f = -[10 5]; A = [0.3 0.4;0.5 0.2]; B = [9;8];
[X,FVAL,EXITFLAG,OUTPUT] = LINPROG(f,A,b)
X= 10.0000
2
建立无约束优化模型为：min y =- ( 3 2 x ) x ， 0< x <1.5
2
先编写M文件fun0.m如下: function f=fun0(x) f=-(3-2*x).^2*x; 主程序为wliti2.m: [x,fval]=fminbnd('fun0',0,1.5); xmax=x fmax=-fval
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件/小时，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 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：
综上得，
函数f(x)在x=4取得在[-3,4]上得最大值f(4)=142，在 x=1处取得在[-3,4]上取得最小值f(1)=7
用MATLAB解无约束优化问题
1. 一元函数无约束优化问题: min f ( x )
常用格式如下： （1）x= fminbnd (fun,x1,x2) （2）x= fminbnd (fun,x1,x2 ，options) （3）[x，fval]= fminbnd（…） （4）[x，fval，exitflag]= fminbnd（…）
数学中的随机优化
数学中的随机优化数学在各个领域都扮演着重要的角色，其中一个应用广泛的分支就是随机优化。
随机优化是一种利用随机性和概率模型来解决优化问题的方法。
它结合了优化理论、概率论和统计学的知识，能够在复杂的问题中找到近似最优解。
本文将介绍随机优化的基本概念和方法，并探讨其在实际问题中的应用。
一、基本概念随机优化主要涉及三个概念：目标函数、约束条件和决策变量。
目标函数是需要最小化或最大化的指标，约束条件是问题中的限制条件，而决策变量则是需要优化的变量。
随机优化的目标是在给定的约束条件下，找到使目标函数取得极值的决策变量。
随机优化的方法主要包括随机搜索、模拟退火和遗传算法等。
随机搜索是最简单的随机优化方法，它通过随机地在搜索空间中生成样本点，并根据目标函数的取值来决定是否接受这些样本点。
模拟退火算法是基于固体退火原理设计的一种全局优化算法，它通过在搜索过程中允许一定概率接受差解，以避免局部最优解。
遗传算法则是受到自然界进化理论启发的一种优化方法，通过模拟基因的遗传、交叉和变异操作来搜索最优解。
二、应用领域随机优化在实际问题中有着广泛的应用。
在工程领域，它可以应用于资源分配、生产调度、工艺优化等问题。
例如，在物流管理中，随机优化可以帮助决定最优的装载方案，以减少运输成本。
在电力系统调度中，随机优化可以用来确定发电机组的出力分配，以满足用户需求并降低发电成本。
在金融领域，随机优化可以用于投资组合优化和风险管理。
投资组合优化的目标是在给定的投资标的和约束条件下，找到能够最大化风险与收益之间的平衡的投资组合。
风险管理则是通过随机优化方法来评估和控制金融风险，提高资产组合的稳定性。
此外，随机优化在机器学习领域也得到广泛应用。
在模型训练过程中，优化算法被用来调整模型参数以使得目标函数最小化。
一种常用的随机优化算法是随机梯度下降法，它通过随机选择样本来估计目标函数的梯度，并以此更新模型参数。
三、挑战与展望尽管随机优化在许多领域都有着成功的应用，但也面临着一些挑战。
数学建模之优化模型PPT课件
（二）优化模型的分类
1.根据是否存在约束条件 有约束问题和无约束问题。
2.根据设计变量的性质 静态问题和动态问题。
3.根据目标函数和约束条件表达式的性质 线性规划，非线性规划，二次规划，多目标规划等。
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（1）非线性规划
目标函数和约束条件中，至少有一个非线性函数。
minu f (x) x
配件厂为装配线生产若干种部件，轮换生 产不同的部件时因更换设备要付生产准备费 （与生产数量无关），同一部件的产量大于需 求时因积压资金、占用仓库要付存贮费。今已 知某一部件的日需求量100件，生产准备费5000 元，存贮费每日每件1元。如果生产能力远大于 需求，并且不允许出现缺货，试安排该产品的 生产计划，即多少天生产一次（称为生产周 期），每次产量多少，可使总费用最小。
由相对变化量衡量对参数的敏感程度。
T 对c1 的敏感程度记为 S(T, c1) 2
S(T , c1)
T c1
T c1
dT d c1
c1 T
1 2
c2r c1 1 2c1 T 2
c2r
1
1
S (T , c2 ) 2
S(T , r) 2
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S (T , c1)
1 2
S
(T
,
一 优化模型的一般意义
（一）优化模型的数学描述
将一个优化问题用数学式子来描述，即求函数
u f ( x) x (x1, x2, x3,...,xn ) 在约束条件 hi (x) 0,i 1,2,...,m.
和 gi (x) 0(gi (x) 0),i 1,2,...,p.
下的最大值或最小值，其中
工厂定期订购原料，存入仓库供生产之用； 车间一次加工出一批零件，供装配线每天生产之用； 商店成批购进各种商品，放在货柜里以备零售； 水库在雨季蓄水，用于旱季的灌溉和发电。
随机优化问题常见方法
微粒群算法：
算法流程： 1). 初始化一群微粒（群体规模为m），包括随机 的位置和速度； 2). 评价每个微粒的适应度； 3). 对每个微粒，将它的适应值和它经历过的最好 位置pbest的作比较，如果较好，则将其作为当前 的最好位置pbest； 4). 对每个微粒，将它的适应值和全局所经历最好 位置gbest的作比较，如果较好，则重新设置 gbest的索引号； 5). 根据方程⑴变化微粒的速度和位置； 6). 如未达到结束条件（通常为足够好的适应值或 达到一个预设最大代数Gmax），回到b）
差分进化算法：
Differential Evolution（DE）
要点分析：DE是一种模拟生物进化的随机模型，通过反复迭代，使得那些适应环境的个体被 保存了下来。DE保留了基于种群的全局搜索策略，采用实数编码、基于差分的简单变异操作 和一对一的竞争生存策略，降低了遗传操作的复杂性。同时，DE特有的记忆能力使其可以动 态跟踪当前的搜索情况，以调整其搜索策略，具有较强的全局收敛能力和鲁棒性。
基本概念： 知识点：知识点是位于知识空间(例如搜索空间 s)中对位 置 X和水平(例如适应度 )的描述构成 的点。 库：库是—个包含一系列知识点的表，这个表是有大小的。 学习代理：学习代理是一个行为 个体，支配库中的一个知识点。 领域搜索：有两个点 X 和 X：，对 X：的领域搜索就是以X。 作为参考选出一个新的点 ，对 第D维的点。在这里 Rand()是一个在 (0，1)的随机值， 和 分别定义为 参考点和中心点。
基于假设检验的模拟退火（SA）算法：
基本思想及模型： (1) 初始化：初始温度T(充分大)，初始解状态 S(是算法迭代的起点)，每个T值的迭代次数L (2) 对k=1，……，L做第(3)至第6步： (3) 产生新解S′ (4) 计算增量Δt′=C(S′)-C(S)，其中C(S)为评价函 数 (5) 若Δt′<0则接受S′作为新的当前解，否则以概 率exp(-Δt′/T)接受S′作为新的当前解. (6) 如果满足终止条件则输出当前解作为最优解， 结束程序。 终止条件通常取为连续若干个新解都没有被接受 时终止算法。 (7) T逐渐减少，且T->0，然后转第2步。
随机优化问题常见方法
结果分析
对求解结果进行分析，评 估算法的性能和求解质量。
05
案例分析
案例一：金融投资组合优化
总结词
金融投资组合优化问题是一个经典的随机优化问题，旨在通过合理配置资产组合，在风险可控 的前提下实现收益最大化。
详细描述
金融投资组合优化问题需要考虑多种资产之间的相关性、波动率和预期收益率等因素，通过建 立数学模型和算法，确定最优的投资组合配置。常见的算法包括均值-方差优化、随机优化和遗 传算法等。
• 应用场景：函 数极值寻找、神经网络权值调整等。
• 优点与局限：粒子群优化算法简单易实现，能够处理连续型变量的优化问题； 但缺点是容易陷入局部最优解，且对初始解的依赖性较强。
模拟退火算法
• 总结词：模拟退火算法是一种基于物理退火过程的优化算法，通过模拟金属退火过程来寻找最优解。 • 详细描述：模拟退火算法从高温状态开始逐渐降温，在每个温度下进行一定次数的迭代搜索，接受不好的解的
案例三：路径规划问题
总结词
路径规划问题是一个与实际生活密切相关的随机优化问题， 旨在在满足一定约束条件下，寻找最优的路径方案。
详细描述
路径规划问题需要考虑路径长度、交通状况、时间限制等多 种因素，通过建立数学模型和算法，寻找最优的路径方案。 常见的算法包括Dijkstra算法、A*算法和模拟退火等。
02 设置算法参数
根据所选算法的要求，设置合适的参数，如种群 大小、迭代次数等。
03 参数调整
根据问题的复杂性和求解结果，适时调整算法参 数，以提高求解效率。
迭代求解与结果分析
迭代求解
按照所选算法的步骤，进 行迭代求解，直到满足终 止条件。
可行解选择
根据问题的实际需求，从 多个可行解中选择最优解 或次优解。
6随机优化模型
c2 (m − X ) , X < m 当m ≥ n时，C = c3 ( X − m ) , X ≥ m c0 + c1 ( N − m ) + c2 ( N − X ) , X < N 当m < n时，C = c0 + c1 ( N − m ) + c3 ( X − N ) , X ≥ N
30 − 10 M , X ≥ 2 R= ,X <2 − 10 M
平均收入： 平均收入： ER = − 10 Mp( x )dx +
0
∫
2
∫
+∞ 2
( 30 − 10 M ) p( x )dx
2− M ) − 10 M = 30[1 − F ( 2)] − 10 M = 30 − 30Φ( 0.1
, X ≥ N (b − a ) N ,X ≥ N (b − a ) N Y= = bX + c ( N − X ) − aN , X < N (b − c ) X − (a − c ) N , X < N
目标函数
EY = ∫ −∞ yp( x)dx
N N N
+∞
= ∫ 0 [(b − c) x − (a − c) N ] p ( x)dx + ∫ N (b − a ) Np ( x)dx
>with(stats):solve((2-M)/0.1=2.82,M); 注意， 注意，上述模型中只考虑了平均每加工一根收益最大的轧机 设定值,这个值不是经济学中的平均收益最大的设定值 这个值不是经济学中的平均收益最大的设定值？ 设定值 这个值不是经济学中的平均收益最大的设定值？从经济学 平均收益考虑该如何建模？ 平均收益考虑该如何建模？ 经济学中的平均收益应为：总收益÷总产量。 经济学中的平均收益应为：总收益÷总产量。
数学的随机优化
数学的随机优化在我们的日常生活和各种科学研究、工程技术领域中，数学一直都扮演着至关重要的角色。
而数学中的随机优化，则是一个充满魅力和挑战的领域，它为解决许多实际问题提供了强大的工具和方法。
那么，什么是随机优化呢？简单来说，随机优化就是处理包含随机因素的优化问题。
想象一下，你要规划一次旅行，但是天气情况是不确定的，这就是一个带有随机因素的问题。
在这种情况下，你不能仅仅基于确定的信息做出最佳决策，而是要考虑各种可能的天气情况以及它们对应的结果，然后找到一个相对最优的旅行计划。
随机优化的应用场景非常广泛。
在金融领域，投资组合的选择就是一个典型的例子。
投资者需要在众多的资产中进行选择，以实现收益最大化和风险最小化。
然而，资产的价格是波动的，具有随机性。
通过随机优化的方法，投资者可以根据对市场的预测和不确定性的估计，制定出更合理的投资策略。
在物流和供应链管理中，随机优化也发挥着重要作用。
比如，货物的运输时间可能会因为交通状况等因素而变化，库存的需求也可能存在不确定性。
通过运用随机优化技术，企业可以优化运输路线、库存水平等，从而降低成本、提高效率。
在通信网络中，资源的分配也面临着随机性。
用户的需求、信号的强度等都是不确定的。
随机优化能够帮助网络运营商更有效地分配频谱资源、带宽等，以提供更好的服务质量。
随机优化的方法多种多样。
其中，随机模拟是一种常用的手段。
它通过模拟随机事件的发生，来评估不同决策的效果。
比如，在评估一个投资组合的绩效时，可以多次模拟不同市场情况下资产价格的变化，从而得到更准确的评估结果。
另一种重要的方法是随机梯度下降。
这在机器学习中被广泛应用。
假设我们要训练一个模型来预测股票价格，模型的参数需要不断调整以达到最优。
随机梯度下降通过随机选取一些样本数据，计算参数的梯度，并根据梯度来更新参数，逐步找到最优的模型参数。
还有随机动态规划，它适用于处理多阶段的随机决策问题。
比如在生产计划中，需要根据市场需求的不确定性，在不同阶段做出生产数量的决策。
数学的随机优化
数学的随机优化数学的随机优化方法是一种通过随机化技术来优化数学模型的方法，它在众多领域中得到了广泛应用，包括计算机科学、工程学、经济学等。
随机优化的目标是通过随机样本或随机过程来获得优化问题的解，以此来提高算法的效率和精度。
一、随机优化的基本原理随机优化的基本原理是通过引入随机性来探索优化问题的解空间。
与传统的确定性优化方法相比，随机优化能够在全局范围内搜索最优解，降低陷入局部最优解的风险。
随机优化算法通常包括以下几个步骤：1. 初始化：随机生成一个解作为当前最优解；2. 迭代搜索：根据一定的策略或规则，生成新的解，并比较其与当前最优解的优劣；3. 更新最优解：如果新的解优于当前最优解，则更新当前最优解；4. 终止条件：重复迭代搜索过程，直到满足一定的停止条件。
二、常见的随机优化算法1. 模拟退火算法（Simulated Annealing）模拟退火算法是一种基于统计物理学的随机优化算法，它模拟了固体退火的过程。
算法通过引入"温度"的概念，使得在搜索过程中接受差解的概率随温度的降低而减小。
这样可以在初始阶段较容易接受差解，以避免陷入局部最优解，并在搜索过程逐渐降低温度，最终找到全局最优解。
2. 遗传算法（Genetic Algorithm）遗传算法是一种模拟生物进化过程的随机优化算法。
它通过模拟遗传、交叉和变异等操作，逐代生成新的解，并根据适应度函数来评估解的优劣。
优秀的解将有更高的概率被选择作为"父代"参与下一代的繁衍过程，从而逐渐逼近最优解。
3. 粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization）粒子群优化算法是一种基于群体智能的随机优化算法。
算法中的每个解被看作是一个粒子，通过模拟粒子在解空间中的移动和搜索，来寻找最优解。
粒子根据自身的历史最优解和群体最优解进行调整和更新，通过信息的共享和合作实现全局最优解的搜索。
三、应用案例随机优化方法在各个领域中都有广泛的应用。
随机优化模型和方法ppt课件
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Nf Nf
则有
m k ( V k 1 ,- i) x n k ( u k * ) P { I k 1 x j|I k x i } m k 1 ( V k ,x j)
nk
)
Pf
考虑可靠性约束的一个行之有效的方法是
罚函数法： Bk BkPk
Pk 0,(Nf
Nk Nf Nk),Nk Nf
.
动态规划递推方程
加入惩罚项后，模型变成： n maxE[Bk ] k 1 s.u tk . k,k 1 ,2 , ,n
在k时段初，水库存水Vk-1已知，时段平均入库流 量Ik由预报可得。反应水库的运行情况，可作 为状态变量；决策uk可取泄水流量或时段平均 出力；定义最优值函数Rk(Vk-1,Ik) （余留效益函 数）,表示在k时段水库状态为Vk-1,Ik时,按最优决 策运行到最后可得到的总发电效益期望值。
计算示意图
1 n 1
.
Rk(Vk-1,Ik)
B k k k+1
R k 1
n
nk
m k 1
mk(Vk-1,Ik)
随机动态规划方法的特点
理论完善，符合径流随机性的实际； 能得到最优调度规则 uk*(Vk1,Ik).
使用条件概率，需要大量的历史径流资料， 才能保证条件概率的准确性。
每个水库两个状态变量，由于动态规划的 “维数灾”，使得对多库问题的计算变 得不可能。
.
长期调度随机优化模型和方法
.
模型
水库优化调度的目标通常有三个方面：安 全、可靠和经济。
优化模型
分析B(t)比较困难, 转而讨论森林烧毁 速度dB/dt.
B B(t2)
0
t1
t2
t
模型假设
1）0tt1, dB/dt 与 t成正比，系数 (火势蔓延速度） 2）t1tt2, 降为-x (为队员的平均灭火速度） 3）f1(x)与B(t2)成正比，系数c1 (烧毁单位面积损失费） 4）每个队员的单位时间灭火费用c2, 一次性费用c3 火势以失火点为中心， 均匀向四周呈圆形蔓延， r 假设1） 半径 r与 t 成正比 的解释 B
要 不只是回答问题，而且要建立生产周期、产量与 求 需求量、准备费、贮存费之间的关系。
问题分析与思考
日需求100件，准备费5000元，贮存费每日每件1元。
• 每天生产一次，每次100件，无贮存费，准备费5000元。
每天费用5000元
• 10天生产一次，每次1000件，贮存费900+800+…+100 =4500 元，准备费5000元，总计9500元。
问题
1
存贮模型
配件厂为装配线生产若干种产品，轮换产品时因更换设 备要付生产准备费，产量大于需求时要付贮存费。该厂 生产能力非常大，即所需数量可在很短时间内产出。 已知某产品日需求量100件，生产准备费5000元，贮存费 每日每件1元。试安排该产品的生产计划，即多少天生产 一次（生产周期），每次产量多少，使总费用最小。
支出 C( p) qx 建模 收入 I ( p) px 与求解 利润 U ( p) I ( p) C( p) 求p使U(p)最大
建模 与求解
使利润 U(p)最大的最优价格 p*满足
dU dp
0
p p*
dI dp
p p*
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1
模型
水库优化调度的目标通常有三个方面：安全、可 靠和经济。
安全：防洪、灌溉等综合利用部门对水库水位 （存水量）的限制
水电站设备容量约束
Vk Vk Vk
Nk Nk Nk ,
Q k
Qk
Qk ,
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2
可靠：
令
nk
可靠性要求为
1, Nk 0, Nk
策运行到最后可得到的总发电效益期望值。
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5
则状态转移方程为
V k V k 1 (Ik Q k(u k) )tk P { Ik 1 x j|Ik x i} p i(k j ),j 1 ,2 , ,m .
动态规划递推方程
Rk(Vk1-,Ik xi)um kka{Bxk(Vk1,Ik,uk)
Nf Nf
1 n
经济：k时段的发E电(n效k益1 nk
)
Pf
经济性要求可B 表k 示B k 为(N k) B k(V k 1 ,Ik,Q k)
n
maxE[Bk ] k 1
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3
在满足安全、可靠性条件的前提下，使年发电效 益的期望值最大：
n
maxE[Bk ] k 1
s.u tk . k,k1 ,2 , ,n
j
mn1 0
Pf m0(V0,I1)/n.
可靠性
完成一年计算后，进行初始条件转换
Rn1(Vn,In1)R1(V0,I1),
继续计m 算n，1(V直n,I到n1)调度m1规(V0则,I1函).数稳定为止。
统计保证率，若达到设计保证率要求，则得到最 优调度规则，否则，加大惩罚，直到达到设计 保证率要求为止。
初始条件 P{Ik1xj |Ik xi}Rk1(Vk,xj)}
j
Rn1 0
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6
保证率统计
定义mk(Vk-1,Ik)表示在k时段,水库存水为Vk-1, 来水 为Ik条件下,按最优决策运行到最后，正常运行
时段数的期望值，并定义
则有
nk(uk*)
10,,NNkk
Nf Nf
m k ( V k 1 ,- i) x n k ( u k * ) P { I k 1 x j|I k x i } m k 1 ( V k ,x j)
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9
考法虑：可靠性约束E的(1n一kn个1 n行k) 之P有f 效的方法是罚函数
Bk Bk Pk
Pk 0,(Nf
Nk Nf Nk),Nk Nf
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4
动态规划递推方程
加入惩罚项后，模型变成：
n
maxE[Bk ] k 1
s.u tk . k,k1 ,2 , ,n
在k时段初，水库存水Vk-1已知，时段平均入库流 量Ik由预报可得。反应水库的运行情况，可作为 状态变量；决策uk可取泄水流量或时段平均出 力；定义最优值函数Rk(Vk-1,Ik) （余留效益函 数）,表示在k时段水库状态为Vk-1,Ik时,按最优决
计算示意图
1 n 1
Rk(Vk-1,Ik)
B k k
k+1
nk
R k 1
n
m k 1
mk(Vk-1,Ik)
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8
随机动态规划方法的特点
理论完善，符合径流随机性的实际； 能得到最优调度规则 uk*(Vk1,Ik).
使用条件概率，需要大量的历史径流资料，才能 保证条件概率的准确性。
每个水库两个状态变量，由于动态规划的“维数 灾”，使得对多库问题的计算变得不可能。