多目标规划建模-数学建模
多目标规划建模-数学建模
对于上述模型的三个目标,工厂 确定利润最大为主要目标。另两 个目标则通过预测预先给定的希 望达到的目标值转化为约束条件。 经研究,工厂认为总产值至少应 达到20000个单位,而污染控制 在90个单位以下,即
f 2 ( X ) 400 x1 600 x2 20000 f 3 ( X ) 3x1 2 x2 90
400 x1 600 x 2 20000 3 x 2 x 90 2 1 9 x1 4 x 2 240 4 x1 5 x 2 200 3 x1 10 x 2 300 x1 , x 2 0
由主要目标法化为单目标问题 max f1 ( X ) 70 x1 120 x 2 用单纯形法求得其最优解为
x1 12.5, x 2 26.25, f1 ( x) 4025, f 2 ( x) 20750, f 3 ( x) 90
(5)线性加权和目标规划
optF ( X ) ( f1 ( X ), f 2 ( X ),...., f p ( X )) T s.t. g i ( X ) 0 hj (X ) 0
X ( x1 , x2 ,...., xn ) 为决策变量
如对于求极大(max)型,其各种解定义如下:
绝对最优解:若对于任意的X,都有F(X*)≥F(X) 有效解:若不存在X,使得F(X*) ≤ F(X) 弱有效解:若不存在X,使得F(X*)<F(X)
2、多目标优选问题的模型结构 可用效用函数来表示。设方案的效用是目标属性 的函数:
多目标规划问题的求解
化多目标问题为单目标问题的方法大致可分为两类,
一类是转化为一个单目标问题,另一类是转化为多个 单目标问题,关键是如何转化. 下面,我们介绍几种主要的转化方法:主要目标
基于混合整数线性规划的多目标物流路径规划数学建模
基于混合整数线性规划的多目标物流路径规划数学建模多目标物流路径规划是指在满足多个目标的前提下,确定物流运输网络中各个节点之间的最佳路径和运输量。
在实际生产和配送过程中,物流路径规划的优化对于提高物流效率和降低物流成本具有重要意义。
本文将介绍基于混合整数线性规划的多目标物流路径规划数学建模方法。
首先,我们需要明确多目标物流路径规划的目标。
一般来说,物流路径规划需要同时满足以下多个目标:最短路径、最小成本、最小运输时间、最小能源消耗、最小污染排放等。
在实际问题中,可能还会根据具体需求提出其他目标。
我们将这些目标定义为优化目标函数。
其次,我们需要建立多目标物流路径规划的数学模型。
多目标规划中,常用的方法是加权法。
即将每个目标根据其重要性分配一个权重,然后将多个目标函数线性组合成一个总目标函数。
以最短路径和最小成本为例,假设分别对应的权重为w1和w2,则总目标函数可以表示为Z = w1 * f1 + w2 * f2,其中f1和f2分别表示最短路径和最小成本的目标函数。
在建立目标函数之后,我们需要确定决策变量,即模型中需要优化的变量。
在物流路径规划中,常用的决策变量包括运输路径、运输量、起点和终点等。
我们可以使用二维矩阵表示网络节点之间的路径,使用变量x[i,j]表示节点i到节点j的路径是否存在。
同时,使用变量y[i,j]表示节点i到节点j的运输量。
接下来,我们需要定义约束条件,以限制变量的取值范围。
常见的约束条件包括物流路径一致性条件、运输量限制条件、起点和终点限制条件等。
例如,路径一致性条件可以表示为sum(x[i,j]) = 1,即每个节点只能有一条进出路径。
运输量限制条件可以表示为y[i,j] <= C[i,j],即运输量不能超过节点i到节点j的最大运输能力。
最后,我们可以使用混合整数线性规划求解器对建立的多目标物流路径规划模型进行求解。
求解过程中,需要根据具体情况设置目标函数权重和约束条件,并根据求解结果进行调整和改进。
数学建模题型
数学建模题型在数学建模中,我们常常会遇到各种不同的问题和挑战。
以下是一些常见的数学建模题型,每种题型都对应着特定的数学理论和概念:1.线性规划线性规划是一种常见的数学优化问题,它涉及到在一组线性约束条件下最大化或最小化一个线性目标函数。
求解线性规划问题通常可以使用单纯形法、内点法等算法。
在现实生活中,线性规划广泛应用于生产计划、货物运输、金融投资等领域。
2.非线性规划非线性规划是优化问题的一种,目标函数或者约束条件是非线性的。
这类问题比较复杂,求解难度较大。
常见的非线性规划问题包括二次规划、多项式规划等。
在实际应用中,非线性规划常用于金融衍生品定价、风险管理、信号处理等领域。
3.动态规划动态规划是一种求解最优化问题的算法,它通过将问题分解为子问题,并保存子问题的解,从而避免重复计算,提高效率。
动态规划广泛应用于求解最短路径、最长公共子序列、背包问题等优化问题。
4.整数规划整数规划是一种特殊的数学优化问题,其中变量被限制为整数。
整数规划问题通常比连续优化问题更难求解。
常见的整数规划问题包括0-1背包问题、旅行商问题等。
在实际应用中,整数规划广泛应用于生产计划、调度、库存管理等领域。
5.多目标规划多目标规划是一种涉及多个目标的优化问题。
在多目标规划中,需要同时优化多个目标函数,这些目标函数之间通常存在冲突和竞争。
多目标规划广泛应用于生态系统管理、城市规划、经济政策制定等领域。
6.优化问题优化问题是一类数学问题,它涉及到在一组给定的约束条件下寻找最优解。
优化问题可以是线性的、非线性的、整数规划的、多目标的等等。
在实际应用中,优化问题广泛应用于各种领域,如运输、金融、制造等。
数学建模目标规划方法
30
x1
2x1
12x2 x2
d1 d2
d1 d2
2500 140
x1
d
3
d3
60
a x (,)b
ij j
i
j 1
(i 1,2, , m)
绝对约束
x 0 ( j 1,2, , n) j
d , d 0 (l 1,2, , L) ll
非负约束
K
L
min Z
pk
(kl
d
l
kl
dl
)
k 1
l 1
n
c(l) x d d g ( l 1,2, , L)
三 目标规划方法
通过前面的介绍和讨论,我们知道,目标规划方法 是解决多目标规划问题的重要技术之一。
这一方法是美国学者查恩斯(A.Charnes)和库 伯(W.W.Cooper)于1961年在线性规划的基础上提 出来的。后来,查斯基莱恩(U.Jaashelainen)和李 (Sang.Lee)等人,进一步给出了求解目标规划问题 的一般性方法——单纯形方法。
34
4
所以目标规划模型为:
min Z p d p (7d 12d ) p (d d )
11
2
2
3
34
4
70x 120x d d 50000
1
2
1
1
x 1
d d 200
2
2
x d d 250
生产甲、乙两种产品,
多目标规划matlab程序实现——【2019数学建模+思路】
优化与决策——多目标线性规划的若干解法及MATLAB 实现摘要:求解多目标线性规划的基本思想大都是将多目标问题转化为单目标规划,本文介绍了理想点法、线性加权和法、最大最小法、目标规划法,然后给出多目标线性规划的模糊数学解法,最后举例进行说明,并用Matlab 软件加以实现。
关键词:多目标线性规划 Matlab 模糊数学。
注:本文仅供参考,如有疑问,还望指正。
一.引言多目标线性规划是多目标最优化理论的重要组成部分,由于多个目标之间的矛盾性和不可公度性,要求使所有目标均达到最优解是不可能的,因此多目标规划问题往往只是求其有效解(非劣解)。
目前求解多目标线性规划问题有效解的方法,有理想点法、线性加权和法、最大最小法、目标规划法。
本文也给出多目标线性规划的模糊数学解法。
二.多目标线性规划模型多目标线性规划有着两个和两个以上的目标函数,且目标函数和约束条件全是线性函数,其数学模型表示为:11111221221122221122max n n n nr r r rn nz c x c x c x z c x c x c x z c x c x c x =+++⎧⎪=+++⎪⎨ ⎪⎪=+++⎩ (1)约束条件为:1111221121122222112212,,,0n n n n m m mn n mn a x a x a x b a x a x a x b a x a x a x bx x x +++≤⎧⎪+++≤⎪⎪ ⎨⎪+++≤⎪≥⎪⎩ (2) 若(1)式中只有一个1122i i i in n z c x c x c x =+++ ,则该问题为典型的单目标线性规划。
我们记:()ij m n A a ⨯=,()ij r n C c ⨯=,12(,,,)T m b b b b = ,12(,,,)T n x x x x = ,12(,,,)T r Z Z Z Z = .则上述多目标线性规划可用矩阵形式表示为:max Z Cx =约束条件:0Ax bx ≤⎧⎨≥⎩(3)三.MATLAB 优化工具箱常用函数[3]在MA TLAB 软件中,有几个专门求解最优化问题的函数,如求线性规划问题的linprog 、求有约束非线性函数的fmincon 、求最大最小化问题的fminimax 、求多目标达到问题的fgoalattain 等,它们的调用形式分别为:①.[x,fval]=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub)f 为目标函数系数,A,b 为不等式约束的系数, Aeq,beq 为等式约束系数, lb,ub 为x 的下限和上限, fval 求解的x 所对应的值。
数学建模多目标规划函数fgoalattain
MATLAB 中文论坛讲义多目标规划优化问题Matlab 中常用于求解多目标达到问题的函数为fgoalattain.假设多目标函数问题的数学模型为:ubx lb beqx Aeq bx A x ceq x c goalweight x F t s yx ≤≤=≤=≤≤-**0)(0)(*)(..min ,γγ weight 为权值系数向量,用于控制对应的目标函数与用户定义的目标函数值的接近程度; goal 为用户设计的与目标函数相应的目标函数值向量;γ为一个松弛因子标量;F(x)为多目标规划中的目标函数向量。
综上,fgoalattain 的优化过程就是使得F 逼近goal;工程应用中fgoalattain 函数调用格式如下:[x,fval]=fgoalattain (fun,x0,goal,weight,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon)x0表示初值;fun 表示要优化的目标函数;goal 表示函数fun 要逼近的目标值,是一个向量,它的维数大小等于目标函数fun 返回向量F 的维数大小;weight 表示给定的权值向量,用于控制目标逼近过程的步长;例1. 程序(利用fgoalattain 函数求解)23222123222132min )3()2()1(min x x x x x x ++-+-+-0,,6..321321≥=++x x x x x x t s①建立M 文件.function f=myfun(x)f(1)= x(1)-1)^2+(x(2)-2)^2+(x(3)-3)^2;f(2)= x(1)^2+2*x(2)^2+3*x(3)^2;②在命令窗口中输入.goal=[1,1];weight=[1,1];Aeq=[1,1,1];beq=[6];x0=[1;1;1];lb=[0,0,0]; %也可以写lb=zero(3,1);[x,fval]=fgoalattain(‘myfun’,x0,goal,weight,[ ],[ ],Aeq,beq,lb,[ ])③得到结果.x =3.27271.63641.0909fval =8.9422 19.6364例2.某钢铁公司因生产需要欲采购一批钢材,市面上的钢材有两种规格,第1种规格的单价为3500元/t ,第2种规格的单价为4000元/t.要求购买钢材的总费用不超过1000万元,够得钢材总量不少于2000t.问如何确定最好的采购方案,使购买钢材的总费用最小且购买的总量最多.解:设采购第1、2种规格的钢材数量分别为1x 和2x .根据题意建立如下多目标优化问题的数学模型.0,200010000040003500max 40003500)(min212121211≥≥+≤++=x x x x x x x x x f ①建立M 文件. 在Matlab 编辑窗口中输入:function f=myfun(x)f(1)= 3500*x(1)+4000*x(2);f(2)=-x(1)-x(2);②在命令窗口中输入.goal=[10000000,-2000];weight=[10000000,-2000];x0=[1000,1000];A=[3500,4000;-1,-1];b=[10000000;-2000];lb=[0,0]; %也可以写lb=zero(3,1);[x,fval]=fgoalattain(‘myfun ’,x0,goal,weight,A,b,[ ],[ ],lb,[ ])③得到结果.x =1000 1000fval =7500000 -2000。
数学建模-数学规划
(4)图上作业与表上作业法
前一种是50年代由我国数学工作者提出的,后者是1950年 Dantzing提出的; 这二种方法主要是为解决运输问题(特殊的线性规划)而设计的。 据统计在用线性规划解决的实际问题中,70%以上属于运输问题类 型。
3. 线性规划问题的软件解法
求解线性规划的常用方法是1947年G.B.Dantzig提出的单 纯形法。
min f 5x1 5x2 8x3 2x4 6x5 3x6 s.t x1 x2 x3 x4 x5 x6 140
0.45x1 0.45x2 1.05x3 0.40x4 0.50x5 0.50x6 6 10x1 28x2 59x3 25x4 22x5 75x6 25 415x1 9065x2 2550x3 75x4 15x5 235x6 17500 8x1 3x2 53x3 27x4 5x5 8x6 245 0.30x1 0.35x2 0.60x3 0.15x4 0.25x5 0.80x6 5
n
max f (x1, x2,..., xn ) c j x j
n
j 1
s.t.gi (x1,..., xn ) aij x j bi ,i 1,..., m
j 1
x j 0, j 1,..., n
• 约束条件的意义是:每种原料生产n种产品所需要的资源总量不能超 过该种资源的库存量;每种产品的生产计划数不能为负。
约束条件: (1)铁的需求量至少6个单位数:
0.45x1 0.45x2 1.05x3 0.40x4 0.50x5 0.50x6 6
(2)磷的需求量至少25个单位数:
10x1 28x2 59x3 25x4 22x5 75x6 25
(3)维生素A的需求量至少17500个单位:
数学建模股票多目标规划模型
数学建模股票多目标规划模型
数学建模在股票多目标规划模型中可以起到非常重要的作用。
股票投资是一个复杂的决策过程,需要考虑多个目标和约束条件。
数学建模可以帮助我们将问题转化为数学表达式,并使用数学方法进行求解。
在股票多目标规划模型中,我们需要考虑的目标可能包括风险、收益、流动性等。
我们可以根据投资者的偏好和风险承受能力,权衡这些目标,并建立相应的数学模型。
例如,我们可以使用线性规划模型,将投资组合的权重作为决策变量,收益和风险等目标作为目标函数,约束条件可以包括资金限制、投资比例限制、行业限制等。
通过求解这个数学模型,我们可以得到一个最优的投资组合,从而实现多目标优化。
另外,还可以使用非线性规划或者多目标规划等方法进行建模,以更准确地表示实际情况。
同时,还可以考虑引入时间序列分析、模拟等方法,以提高模型的准确性和可靠性。
需要注意的是,股票市场的变化非常复杂,数学建模只是一种工具,不能保证投资的成功。
在进行股票投资时,还需要考虑市场风险、信息不对称等因素,并做出合理的决策。
数学建模-数学规划模型
将决策变量、目标函数和约束条件用数学方程表示出来,形成线性规划模型。
线性规划的求解方法
单纯形法
单纯形法是线性规划最常用的求解方法,它通过不断迭代和调整决策 变量的值,逐步逼近最优解。
对偶法
对偶法是利用线性规划的对偶性质,通过求解对偶问题来得到原问题 的最优解。
分解法
分解法是将一个复杂的线性规划问题分解为若干个子问题,分别求解 子问题,最终得到原问题的最优解。
混合法
将优先级法和权重法结合起来,既考虑目标的优先级又考虑目标的 权重,以获得更全面的优化解。
多目标规划的求解方法
约束法
通过引入约束条件,将多目标问题转化为单目标问题求解。常用的约束法包括线性约束 、非线性约束等。
分解法
将多目标问题分解为若干个单目标问题,分别求解各个单目标问题,然后综合各个单目 标问题的解得到多目标问题的最优解。
特点
多目标规划问题通常具有多个冲突的目标, 需要权衡和折衷不同目标之间的矛盾,因此 求解难度较大。多目标规划广泛应用于经济 、管理、工程等领域。
多目标规划的建模方法
优先级法
根据各个目标的重要程度,给定不同的优先级,然后结合优先级 对目标进行优化。
权重法
给定各个目标的权重,将多目标问题转化为加权单目标问题,通过 求解加权单目标问题得到多目标问题的最优解。
数学建模-数学规划 模型
目录
• 数学规划模型概述 • 线性规划模型 • 非线性规划模型 • 整数规划模型 • 多目标规划模型
01
CATALOGUE
数学规划模型概述
定义与分类
定义
数学规划是数学建模的一种方法,通 过建立数学模型描述和解决优化问题 。
分类
数学建模多目标规划
虑利润,还需要考虑多个方面,因此增加下列因素(目标):
• 力求使利润指标不低于1500元 • 考虑到市场需求,甲、乙两种产品的产量比应尽量保持1:2 • 设备A为贵重设备,严格禁止超时使用 • 设备C可以适当加班,但要控制;设备B既要求充分利用,又 尽可能不加班,在重要性上,设备B是设备C的3倍 从上述问题可以看出,仅用线性规划方法是不够的,需 要借助于目标规划的方法进行建模求解
4 5 6 7 8 9
∗ ∗ ∗
多目标规划
• 对学分数和课程数加权形成一个目标,如三七开。
Min Y = λ1Z − λ2W = 0.7 Z − 0.3W
课号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 课名 微积分 线性代数 最优化方法 数据结构 应用统计 计算机模拟 计算机编程 预测理论 数学实验 学分 5 4 4 3 4 3 2 2 3
u( f (x)) = ∑λi fi (x)
i =1
m
∑λ = 1
i =1 i
m
转化单目标法
3. 极大极小点法
1≤ i ≤ m
min u ( f ( x )) = min max{ f i ( x )}
x∈ X 1≤ i ≤ m
4. 范数理想点法
dp
(
p⎤ ⎡ f ( x ), f ;ω = ⎢ ∑ ω i f i ( x ) − f i ⎥ ⎣ i =1 ⎦ m
0-1规划模型
课号 课名 微积分 线性代数 最优化方法 数据结构 应用统计 计算机模拟 计算机编程 预测理论 数学实验 先修课要求
约束条件 先修课程要求 x3=1必有x1 = x2 =1
∗ 1 ∗ 2 ∗ 3 ∗ ∗ ∗
4 5 6 7 8 9
微积分;线性代数 计算机编程 微积分;线性代数 计算机编程 应用统计 微积分;线性代数
2023年数学建模c题讲解
2023年数学建模c题讲解
2023年数学建模C题涉及数学建模的多个领域,包括线性规划、整数规划、动态规划、多目标规划、预测问题和评价问题等。
1. 线性规划:如果目标函数和约束条件都是线性函数,则该问题属于线性规划。
线性规划是数学规划的一个重要分支,用于解决资源分配和优化问题。
2. 整数规划:在数学规划中,如果规划中的变量(全部或部分)限制为整数,则称为整数规划。
整数规划问题在现实生活中有着广泛的应用,如生产计划、物流调度等。
3. 动态规划:动态规划是一种解决优化问题的数学方法,适用于处理具有重叠子问题和最优子结构的问题。
动态规划可以解决背包问题、生产经营问题、资金管理问题、资源分配问题、最短路径问题等。
4. 多目标规划:多目标规划是数学规划的一个分支,用于解决具有多个目标函数的优化问题。
在多目标规划中,需要权衡多个目标之间的矛盾和冲突,寻求最优解。
5. 预测问题:预测问题是数学建模中的一个重要问题,用于根据历史数据和相关因素预测未来的趋势和结果。
常用的预测方法包括回归分析、时间序列分析等。
6. 评价问题:评价问题是数学建模中的另一个重要问题,用于对方案、系统或项目进行评估和比较。
常用的评价方法包括层次分析法、优劣解距离法等。
针对2023年数学建模C题的具体要求和数据,需要结合以上数学建模领域的知识和方法进行分析和建模。
具体解题思路和步骤需要根据题目要求和数据特点进行详细规划和实施。
数学建模常用模型及代码
数学建模常用模型及代码
一.规划模型
1.线性规划
线性规划与非线性规划问题一般都是求最大值和最小值,都是利用最小的有限资源来求最大利益等,一般都利用lingo工具进行求解。
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2.整数规划
求解方式类似于线性规划,但是其决策变量x1,x2等限定都是整数的最优化问题。
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3. 0-1规划
决策变量只能为0或者为1的一类特殊的整数规划。
n个人指派n项工作的问题。
传送门
4.非线性规划
目标函数或者存在约束条件函数是决策变量的非线性函数的最优化问题。
传送门
5.多目标规划
研究多于一个的目标函数在给定区域上的最优化。
把求一个单目标,在此单目标最优的情况下将其作为约束条件再求另外一个目标。
传送门
6.动态规划
运筹学的一个分支。
求解决策过程最优化的过程。
传送门
二. 层次分析法
是一种将定性和定量相结合的,系统化的,层次化的分析方法,主要有机理分析法和统计分析法。
传送门
三.主成分分析
指标之间的相关性比较高,不利于建立指标遵循的独立性原则,指标之间应该互相独立,彼此之间不存在联系。
传送门。
多目标优化问题的数学建模与求解方法研究
多目标优化问题的数学建模与求解方法研究1. 引言多目标优化问题是现实生活中常见的一个重要问题,其目标是在给定的约束条件下,同时优化多个矛盾的目标函数。
本文旨在研究多目标优化问题的数学建模方法和求解方法,以帮助解决该类问题。
2. 数学建模方法多目标优化问题的数学建模主要包括目标函数的定义和约束条件的建立。
在定义目标函数时,需要明确多个目标的优先级和权重。
常用的目标函数形式包括线性函数、非线性函数和混合整数线性规划等。
约束条件的建立与具体的问题相关,可以是线性约束、非线性约束或整数约束等。
3. 求解方法多目标优化问题的求解方法主要分为传统方法和进化算法两大类。
3.1 传统方法传统的多目标优化问题求解方法包括加权法、ε-约束法和多目标规划法等。
加权法将多个目标函数线性组合成一个综合指标,然后通过调整各个目标函数的权重来找到最优解。
这种方法简单直观,但是对权重的选择要求较高。
ε-约束法将多目标优化问题转化为单目标优化问题的一系列子问题,每个子问题将其中一个目标函数作为主要目标进行优化,同时将其他目标函数作为约束条件。
通过遍历不同的ε值来得到Pareto前沿。
多目标规划法将多个目标函数转化为多个单目标优化问题,然后通过使用序列二次可行规划、权重法或相关约束法等方法来求解。
这种方法充分考虑了不同目标之间的关联性,但求解过程较为复杂。
3.2 进化算法进化算法是一类启发式优化算法,主要包括遗传算法、粒子群优化算法和模拟退火算法等。
遗传算法模拟自然进化过程,通过交叉、变异和选择等操作来生成新的解,并利用适应度函数来评估解的质量。
通过多代进化,逐步逼近Pareto前沿。
粒子群优化算法模拟鸟群觅食行为,通过每个粒子的经验和社会信息来更新自身的位置和速度。
通过多次迭代,逐步逼近Pareto前沿。
模拟退火算法模拟固体退火过程,通过随机选择邻域解并接受差解的概率来搜索更优解。
通过温度的降低逐步逼近Pareto前沿。
进化算法具有较强的全局搜索能力和鲁棒性,但是在求解大规模多目标优化问题时,计算复杂度较高。
数学建模必备LINGO在多目标规划和最大最小化模型中的应用
数学建模必备LINGO 在多目标规划和最大最小化模型中的应用一、多目标规划的常用解法多目标规划的解法通常是根据问题的实际背景和特征,设法将多目标规划转化为单目标规划,从而获得满意解,常用的解法有:1.主要目标法确定一个主要目标,把次要目标作为约束条件并设定适当的界限值。
2.线性加权求和法对每个目标按其重要程度赋适当权重0≥i ω,且1=∑ii ω,然后把)(x f i ii ∑ω作为新的目标函数(其中p i x f i ,,2,1),( =是原来的p 个目标)。
3.指数加权乘积法设p i x f i ,,2,1),( =是原来的p 个目标,令∏==pi a i ix f Z 1)]([其中i a 为指数权重,把Z 作为新的目标函数。
4.理想点法先分别求出p 个单目标规划的最优解*i f ,令∑-=2*))(()(iifx f x h然后把它作为新的目标函数。
5.分层序列法将所有p 个目标按其重要程度排序,先求出第一个最重要的目标的最优解,然后在保证前一个目标最优解的前提条件下依次求下一个目标的最优解,一直求到最后一个目标为止。
这些方法各有其优点和适用的场合,但并非总是有效,有些方法存在一些不足之处。
例如,线性加权求和法确定权重系数时有一定主观性,权重系数取值不同,结果也就不一样。
线性加权求和法、指数加权乘积法和理想点法通常只能用于两个目标的单位(量纲)相同的情况,如果两个目标是不同的物理量,它们的量纲不相同,数量级相差很大,则将它们相加或比较是不合适的。
二、最大最小化模型在一些实际问题中,决策者所期望的目标是使若干目标函数中最大的一个达到最小(或多个目标函数中最小的一个达到最大)。
例如,城市规划中需确定急救中心的位置,希望该中心到服务区域内所有居民点的距离中的最大值达到最小,称为最大最小化模型,这种确定目标函数的准则称为最大最小化原则,在控制论,逼近论和决策论中也有使用。
最大最小化模型的目标函数可写成)}(,),(),(max{min 21X f X f X f p X或)}(,),(),(min{max 21X f X f X f p X式中T n x x x X ),,,(21 是决策变量。
大学生数学建模--多目标规划建模
多目标规划问题的求解
一般来说,其基本途径是,把求解多目标问题转化为 求解单目标问题. 然后利用单目标模型的方法,求出 单目标模型的最优解,以此作为多目标问题的解.
下面,我们介绍几种主要的转化方法: • 线性加权和法 • 理想点法 • 极大极小法 • 主要目标法
多目标规划问题的求解
hj(X) 0
X (x1, x2 ,...., xn ) 为决策变量
如对于求极小(min)型,其各种解定义如下: 绝对最优解:若对于任意的X,都有F(X*)≤ F(X) 有效解:若不存在X,使得F(X*)≥F(X)且有一至少一个
fi0 (x) fi0 (x*)
2、多目标优选问题的模型结构
多目标规划模型
基本内容:
1、多目标规划的基本概念 2、多目标规划的问题的特征 3、多目标规划的求解方法 4、目标规划模型 5、应用实例模型.
一、多目标的基本概念
多目标的问题:在现实生活中,决策的目标往往 有多个,例如,对企业产品的生产管理,既希望达到高 利润,又希望优质和低消耗,还希望减少对环境的污 染等.这就是一个多目标决策的问题. 。
二、多目标规划问题的分类
一般来说,多目标规划问题有两类.一类是多 目标规划问题,其对象是在管理决策过程中求解 使多个目标都达到满意结果的最优方案.另一类 是多目标优选问题,其对象是在管理决策过程中 根据多个目标或多个准则衡量和得出各种备选 方案的优先等级与排序.
三、多目标规划问题的求解
多目标决策由于考虑的目标多,各目标之间的矛盾性 和不可公度性,这就使多目标问题成为一个复杂而困 难的问题.所谓矛盾性是指采用某种方案去改进一个 目标的同时,可能会使另一个目标值变劣。而目标 间的不可公度性是指各目标间一般没有统一的度量 标准,因而不能直接进行比较和运算。但由于客观 实际的需要,多目标决策问题越来越受到重视,因而 出现了许多解决此决策问题的方法.
数学建模-多目标规划
1 ( X ) 0 2( X ) 0 ( X ) ( X ) 0 m
2 x1 x2 11 x1 2 x2 10 x ,x 0 1 2
将上述问题化为标准后,用单纯形方法求解可得最佳决策
方案为: x1 4, x 2 3, Z 62 (万元)。
但是,在实际决策时,企业领导者必须考虑市场等 一系列其它条件,如: ① 根据市场信息,甲种产品的需求量有下降的趋势,因 此甲种产品的产量不应大于乙种产品的产量。 ②超过计划供应的原材料,需用高价采购,这就会使生产 成本增加。 ③应尽可能地充分利用设备的有效台时,但不希望加班。 ④应尽可能达到并超过计划产值指标56万元。 这样,该企业生产方案的确定,便成为一个多目标决 策问题,这一问题可以运用目标规划方法进行求解。
T 式中: X [ x1 , x 2 , , x n ] 为决策变量向量。
缩写形式:
max(min) Z F ( X )
(1) (2)
s .t .
( X ) G
有n个决策变量,k个目标函数, m个约束方程, 则: Z=F(X) 是k维函数向量, (X)是m维函数向量; G是m维常数向量;
生产甲、乙两种产 品,有关数据如表所 示。试求获利最大的 生产方案?
原材料 设备(台时) 单件利润
甲 2 1 8
乙 1 2 10
拥有量 11 10
由于决策者所追求的唯一目标是使总产值达到最 大,这个企业的生产方案可以由如下线性规划模型给出: 求x1,x2,使
max z 8 x1 10 x2
数学建模四大模型归纳
四类基本模型1 优化模型1.1 数学规划模型线性规划、整数线性规划、非线性规划、多目标规划、动态规划。
1.2 微分方程组模型阻滞增长模型、SARS 传播模型。
1.3 图论与网络优化问题最短路径问题、网络最大流问题、最小费用最大流问题、最小生成树问题(MST)、旅行商问题(TSP)、图的着色问题。
1.4 概率模型决策模型、随机存储模型、随机人口模型、报童问题、Markov 链模型。
1.5 组合优化经典问题● 多维背包问题(MKP)背包问题:n 个物品,对物品i ,体积为i w ,背包容量为W 。
如何将尽可能多的物品装入背包。
多维背包问题:n 个物品,对物品i ,价值为i p ,体积为i w ,背包容量为W 。
如何选取物品装入背包,是背包中物品的总价值最大。
多维背包问题在实际中的应用有:资源分配、货物装载和存储分配等问题。
该问题属于NP 难问题。
● 二维指派问题(QAP)工作指派问题:n 个工作可以由n 个工人分别完成。
工人i 完成工作j 的时间为ij d 。
如何安排使总工作时间最小。
二维指派问题(常以机器布局问题为例):n 台机器要布置在n 个地方,机器i 与k 之间的物流量为ik f ,位置j 与l 之间的距离为jl d ,如何布置使费用最小。
二维指派问题在实际中的应用有:校园建筑物的布局、医院科室的安排、成组技术中加工中心的组成问题等。
●旅行商问题(TSP)旅行商问题:有n个城市,城市i与j之间的距离为d,找一条经过n个城ij市的巡回(每个城市经过且只经过一次,最后回到出发点),使得总路程最小。
●车辆路径问题(VRP)车辆路径问题(也称车辆计划):已知n个客户的位置坐标和货物需求,在可供使用车辆数量及运载能力条件的约束下,每辆车都从起点出发,完成若干客户点的运送任务后再回到起点,要求以最少的车辆数、最小的车辆总行程完成货物的派送任务。
TSP问题是VRP问题的特例。
●车间作业调度问题(JSP)车间调度问题:存在j个工作和m台机器,每个工作由一系列操作组成,操作的执行次序遵循严格的串行顺序,在特定的时间每个操作需要一台特定的机器完成,每台机器在同一时刻不能同时完成不同的工作,同一时刻同一工作的各个操作不能并发执行。
【数学建模】多目标规划
≥
绝对最优解=有效解
有效解= 弱有效解
定义3 像集F(R)={F(x)|x∈R}ÅÆ约束集R在映像F之下的值域 F*是有效点 ÅÆ不存在F∈F(R), 使得F≤F*; F *是弱有效点ÅÆ 不存在F∈F(R), 使得F<F;
f2
f2
f2 *
f1
f1 *
f2
f2 * f1 *
f2 *
f1 *
有效点
f1
fj(X )
j = 1,2,L, p
定义评价函数:
∑ ( ) h(F ( X )) = h( f1,L, f p ) =
p j =1
fj(X)− fj * 2
求解非线性规划问题: min h(F ( X )) X∈D 原理:距理想点最近的点作为最优解!
多目标规划的基本解法
4. 评价函数法——这是一种最常见的方法,就是用一个评价 函数来集中反映各不同目标的重要性等因素,并极小化此评价 函数,得到问题的最优解。常见的以下几种方法:
4.1 理想点法:
{ } V- min X ∈D
f1(X ), f2 (X ),L, f p (X )
⇒
f j*
=
min
X∈D
宽容值ε>0, 即此 目标值再差ε也是 可接受的!
缺点:当前面的问题最优解唯
一时,后面的求解失去意义!
多目标规划的基本解法
3. 功效系数法——对不同类型的目标函数统一量纲,分别得
到一个功效系数函数,然后求所有功效系数乘积的最优解。例
如:
{ } V- min X∈D
f1 (X ), f2 (X ),L, f p (X )
主要目标的最优值。
{ } V- min X ∈D
数学建模中的多目标决策与多准则决策
数学建模中的多目标决策与多准则决策在数学建模中,决策问题一直是一个重要而复杂的研究领域。
在实际应用中,我们常常会面临多个目标和多个准则的抉择,这就需要采用多目标决策和多准则决策的方法来解决。
本文将讨论数学建模中的多目标决策与多准则决策的应用和方法。
一、多目标决策多目标决策是指在决策问题中,存在多个相互联系但又有所独立的目标,我们需要在这些目标之间进行权衡和取舍。
多目标决策的核心是建立一个评价指标体系,将多个目标统一地考虑在内,并找到一个最优化的结果。
在多目标决策中,我们可以采用多种方法来求解最优解。
其中比较常用的方法有以下几种:1.加权法:加权法是将每个指标的重要性进行加权后进行综合评价,得到一个加权和最大的方案作为最优解。
这种方法简单直观,但也存在一定的主观性。
2.约束法:约束法是在满足一定约束条件的前提下,使目标函数最小化或最大化。
通过对各个目标进行约束,可以有效避免因为某个目标过分追求而导致其他目标的损失。
3.非支配排序遗传算法:非支配排序遗传算法是一种基于进化计算的多目标优化算法。
通过对候选解进行非支配排序,并根据解的适应度进行遗传操作,最终得到一组非劣解。
二、多准则决策多准则决策是指在决策问题中,存在多个相互独立但又有一定重叠性的准则,我们需要在这些准则之间进行权衡和衡量,找到最优的方案。
多准则决策通常需要考虑到几个关键因素:准则权重、准则的计算方法和准则的分值范围等。
在多准则决策的过程中,我们可以采用以下几种方法:1.正交实验设计法:正交实验设计法是一种常用的多准则决策方法。
通过合理选择实验设计方案,对多个准则进行全面而又系统地评估,得到最终的决策结果。
2.层次分析法:层次分析法是一种定量分析问题的层次结构的方法。
通过构建层次结构模型,并通过对每个层次的准则进行权重赋值,最终得到一个最优方案。
3.模糊综合评判法:模糊综合评判法是一种基于模糊数学的多准则决策方法。
通过将准则的评价结果转化为模糊数,并进行模糊集的运算,最终得到一个最优的决策方案。
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二、多目标规划问题的分类
一般来说,多目标规划问题有两类.一类是多目 标规划问题,其对象是在管理决策过程中求解使多个 目标都达到满意结果的最优方案.另一类是多目标优 选问题,其对象是在管理决策过程中根据多个目标或 多个准则衡量和得出各种备选方案的优先等级与排 序.
三、多目标规划问题的求解
多目标决策由于考虑的目标多,有些目标之间又彼此 有矛盾,这就使多目标问题成为一个复杂而困难的问 题.但由于客观实际的需要,多目标决策问题越来越 受到重视,因而出现了许多解决此决策问题的方法. 一般来说,其基本途径是,把求解多目标问题转化为 求解单目标问题.其主要步骤是,先转化为单目标问 题,然后利用单目标模型的方法,求出单目标模型的 最优解,以此作为多目标问题的解.
值域中的一个理想点。 将多目标问题转化为目标函数
f ( x)
与 f
之间的最小“距离”的单目标问题:
min U ( x) f ( x) f
多目标规划问题的求解
(3)极大极小法:基本思想是在最不利的情况下求最 有利的策略。即求多目标中最大目标函数值最小。于 是可化为如下单目标问题:
min U ( x) max ( f j ( x))
j 1 6
故最优方案为选购A3型卡车
U ( X 3 ) j a3 j 57.925
j 1 6
U ( X 4 ) j a 4 j 40.27
j 1
U * maxU U ( X 3 ) 57.925
(6)分层序列法:
1.基本步骤:把(VP)中的p个目标 f1 ( x),, f p ( x) 按其重要程度排序。 依次求单目标规划的最优解。 2. 过程:无妨设其次序为 f1 , f 2 ,, f p min f1 ( x ) 先求解 ( P1 ) * * S S x f ( x ) f s.t. x S f 1 1 1 得最优值 ,记 1 再解 ( P )min f 2 ( x) * * 2 S1 S x f ( x ) f f s . t . x S 2 2 2 1 得最优值 , 2 依次进行,直到 min f p ( x) ( Pp ) * f p s.t. x S p 1 得最优值
1 j p
也可以给每个
f j ( x)
配上权系数
aj
,即考虑:
1 j p
min U ( x) max (a j f j ( x))
多目标规划问题的求解
(4)主要目标法 在有些多目标决策问题中,各种目标的重要性程 度往往不一样。其中一个重要性程度最高和最为关 键的目标,称之为主要目标法。其余的目标则称为 T optF ( X ) ( f ( X ), f ( X ),...., f ( X )) 1 2 p 非主要目标。
多目标规划问题的求解
(1)线性加权法: 取
0 ai 1 (i 1,, p)
a1 a2 a p 1
对p个目标函数作线性加权化为单目标问题
min F ( x) a1 f1 ( x) a2 f 2 ( x) a p f p ( x)
多目标规划问题的求解
s.t. g i ( X ) 0 hj (X ) 0
例如,在上述多目标问题中,假定f1(X)为主要目标,其余p-1 个为非主要目标。这时,希望主要目标达到极大值,并要求 max f1 ( X ) 其余的目标满足一定的条件,即
g i ( X ) 0, i 1,2,...,n s.t.h j ( X ) 0, j 1,2,...,m f k ( X ) k , k 1,2,..., p 1
f3 67 1 100 67
f4 50.5 100 1 25.75
f5 34 1 67 100
6 j 1 6
f6 50.5 1 100 1
设权系数向量为W=(0.2,0.1,0.1,0.1,0.2,0.3),
U ( X 1 ) j a1 j 34 U ( X 2 ) j a 2 j 40.6
g i ( X ) 0 s.t. h j ( X ) 0
例如,某公司计划购进一批新卡车,可供选择的卡车有如 下4种类型:A1,A2,A3,A4。现考虑6个方案属性:维 修期限f1,每100升汽油所跑的里数f2,最大载重吨数f3,价 格(万元)f4,可靠性f5,灵敏性f6。这4种型号的卡车分别 关于目标属性的指标值fij如下表所示。 fij A1 A2 A3 f1 2.0 2.5 2.0 f2 1500 2700 2000 f3 4 3.6 4.2 f4 55 65 45 f5 一般 低 高 f6 高 一般 很高
A4
2.218004源自50很高一般
首先对不同度量单位和不同数量级的指标值进行标准化处理。 先将定性指标定量化:
效益型指标
很低 低 1 3 很高 高
一般 高 很高 5 7 9 一般 低 很低 成本型指标
可靠性和灵敏性都属于效益型指标,其打分如下
可靠性 灵敏性 一般 5 高 7 低 3 一般 5 高 7 很高 9 很高 9 一般 5
在上述目标规划中,假定f1(X),f2(X),…,fp(X)具有相同的量纲, 按照一定的规则分别给fi赋予相同的权系数ωi,作线性加权和 评价函数 p
U ( X ) i f i ( X )
i 1
则多目标问题化为如下的单目标问题
maxU ( X ) i f i ( X )
i 1 p
多目标决策问题中的方案即为决策变量,也称为多目 标问题的解。备选方案即决策问题的可行解。在多目标决 策中,有些问题的方案是有限的,有些问题 的方案是无限 的。方案有其特征或特性,称之为属性。
1、多目标规划问题的模型结构
optF( X ) ( f1 ( X ), f 2 ( X ),...., f p ( X ))T s.t. g i ( X ) 0 hj (X ) 0
400x1 600x 2 20000 3 x 2 x 90 2 1 9 x1 4 x 2 240 4 x1 5 x 2 200 3 x1 10x 2 300 x1 , x 2 0
由主要目标法化为单目标问题 max f1 ( X ) 70x1 120x 2 用单纯形法求得其最优解为
X ( x1 , x2 ,....,xn ) 为决策变量
如对于求极大(max)型,其各种解定义如下:
绝对最优解:若对于任意的X,都有F(X*)≥F(X)
有效解:若不存在X,使得F(X*) ≤ F(X) 弱有效解:若不存在X,使得F(X*)<F(X)
2、多目标优选问题的模型结构
可用效用函数来表示。设方案的效用是目标属性 的函数:
x1 12.5, x2 26.25, f1 ( x) 4025 , f 2 ( x) 20750 , f 3 ( x) 90
(5)线性加权和目标规划
optF( X ) ( f1 ( X ), f 2 ( X ),...., f p ( X ))T s.t. g i ( X ) 0 hj (X ) 0
按以下公式作无量纲的标准化处理
aij
其中:
99 ( f ij f j * *) f j * f j **
i
1
f j * max f ij
f j * * min f ij
i
变换后的指标值矩阵为:
aij A1 A2 A3 A4
则
f1 1 100 1 40.6
f2 1 100 42.25 25.75
f2
1 2
5 3
4
6
7 8 f
二、模型结构
多目标决策问题包含有三大要素:目标、方案和决策者。 在多目标决策问题中,目标有多层次的含义。从最高层次 来看,目标代表了问题要达到的总目标。如确定最满意的 投资项目、选择最满意的食品。从较低层次来看,目标可 看成是体现总目标得以实现的各个具体的目标,如投资项 目的盈利要大、成本要低、风险要小;目标也可看成衡量 总目标得以实现的各个准则,如食品的味道要好,质量要 好,花费要少。
(2)理想点法:对每一个目标 给出一个目标理想值
即f j min f j ( x),
f j ( x)
f ,
为多目标函数
j
则称 f
f , f , , f
f ( x) f1 ( x), f 2 ( x),, f p ( x)
1
j
j 1,2,, p
T p
T
2
数学建模
主讲 薛长虹
E-mail 地址: xuechanghong@home.swjt
QQ: 315165
多目标规划模型
基本内容:
1、多目标规划的基本概念 2、多目标规划的问题的特征 3、多目标规划的求解方法 4、目标规划模型 5、应用实例模型.
一、多目标的基本概念
多目标的问题:在现实生活中,决策的目标往往 有多个,例如,对企业产品的生产管理,既希望达到高 利润,又希望优质和低消耗,还希望减少对环境的污 染等.这就是一个多目标决策的问题. 。 又如选购一个好的计算机系统,似乎只有一个目 标,但由于要从多方面去反映,要用多个不同的准则 来衡量,比如,性能要好,维护要容易,费用要省.这些 准则自然构成了多个目标,故也是一个多目标决策问 题. 应用:研究多目标决策问题的前提,因此研究解决这 类问题在实际中是很有意义的,特别是在政治、经 济、社会及军事管理、工程技术及科学决策等领域 都有重要的应用价值。
资源A单位消耗 资源B单位消耗 资源C单位消耗 单位产品的价格 单位产品的利润 单位产品的污染
解:问题的多目标模型如下
max f 1 ( X ) 70x1 120x 2 max f 2 ( X ) 400x1 600x 2 max( f 3 ( X )) 3 x1 2 x 2 9 x1 4 x 2 240 4 x 5 x 200 1 2 3 x1 10x 2 300 x1 , x 2 0