简单的优化模型
数学建模第二讲简单的优化模型
数学建模第二讲简单的优化模型数学建模是利用数学方法对实际问题进行建模、分析和求解的过程。
在实际问题中,常常需要针对一些指标进行优化,以达到最优的效果。
本讲将介绍一些简单的优化模型。
一、线性规划模型线性规划是一种重要的数学优化方法,广泛应用于工程、经济、管理等领域。
其数学模型可以表示为:\begin{aligned}&\text{max} \quad c^Tx \\&\text{s.t.} \quad Ax \leq b, \quad x \geq 0\end{aligned}\]其中,$x$为决策变量,$c$为目标函数系数,$A$为约束条件系数矩阵,$b$为约束条件右端向量。
线性规划模型指的是目标函数和约束条件都是线性的情况。
通过线性规划模型,可以求解出使得目标函数取得最大(或最小)值时的决策变量取值。
二、非线性规划模型非线性规划模型指的是目标函数或约束条件中存在非线性部分的情况。
非线性规划模型相对于线性规划模型更为复杂,但在实际问题中更为常见。
对于非线性规划问题,通常采用数值优化方法进行求解,如梯度下降法、牛顿法等。
这些方法通过迭代的方式逐步靠近最优解。
三、整数规划模型整数规划模型是指决策变量必须为整数的规划模型。
整数规划在实际问题中应用广泛,如物流配送问题、工程调度问题等。
整数规划模型通常难以求解,因为整数规划问题是一个NP难问题。
针对整数规划问题,常用的求解方法有枚举法、分支定界法、遗传算法等。
四、动态规划模型动态规划模型是指将问题划分为子问题,并通过求解子问题最优解来求解原问题最优解的方法。
动态规划通常用于求解具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。
动态规划模型具有递推性质,通过递归或迭代的方式求解子问题的最优解,并保存中间结果,以提高求解效率。
五、模拟退火模型模拟退火是一种用来求解组合优化问题的随机优化算法。
模拟退火算法基于固体退火过程的模拟,通过温度的控制和随机跳出来避免陷入局部最优解。
简单的优化模型
整数规划模型的基本概念
整数规划定义
整数规划是一类要求决策变量取整数值的数学优化问题。在 实际应用中,由于某些决策变量可能要求取整数值,如设备 数量、人员分配等,因此整数规划具有广泛的应用背景。
整数规划分类
根据决策变量的限制条件,整数规划可分为纯整数规划(所 有决策变量均取整数值)和混合整数规划(部分决策变量取 整数值)。
多目标优化模型的求解方法
权重法
通过给每个目标函数分配一个权 重,将多目标问题转化为单目标 问题进行求解。权重的确定可以
根据实际情况或专家经验。
ε约束法
将多个目标中的一个作为主目标, 其他目标作为约束条件,通过不断 调整约束条件的参数ε来求解多目 标问题。
遗传算法
通过模拟生物进化过程中的选择、 交叉和变异等操作,搜索帕累托最 优解集。遗传算法适用于复杂非线 性多目标问题的求解。
线性规划模型的应用案例
生产计划优化
利用线性规划模型确定各 种产品的生产数量,以最 大化利润或最小化成本。
资源分配问题
在有限资源的条件下,通 过线性规划模型实现资源 的最优分配,满足需求并 最大化效益。
投资组合优化
投资者可以通过线性规划 模型,根据预期收益和风 险约束,求解最优投资组 合。
03
整数规划模型
多目标优化模型的应用案例
水资源分配问题
在水资源规划中,需要同时考虑供水、灌溉、发电、防洪等多个目标。通过构建多目标优 化模型,可以寻求水资源分配方案,使得各个目标在整体上达到最优。
投资组合优化问题
在金融领域,投资者需要在多个投资项目中选择合适的投资组合,以最大化收益并最小化 风险。这是一个典型的多目标优化问题,可以通过多目标优化模型求解得到帕累托最优解 集,供投资者决策参考。
简单的优化模型
分析问题中的约束条 件
从问题中分析出各种约束条件,如资 源限制、时间限制、物理条件等。
02
将约束条件转化为数 学表达式
将上述约束条件转化为数学表达式, 如不等式、等式等。
03
将约束条件加入目标 函数中
将上述数学表达式加入目标函数中, 作为目标函数的约束条件。
选择适当的变量类型和范围
确定变量的类型和范围
03
优化算法的选择
梯度下降法
1 2
基本概念
梯度下降法是一种基于梯度下降的优化算法, 通过迭代计算函数梯度,逐步逼近函数的最小 值点。
应用场景
适用于凸函数或非凸函数,尤其在大数据处理 和机器学习领域,用于优化损失函数。
3
注意事项
在处理非凸函数时,可能会陷入局部最小值点 ,需要结合全局优化算法使用。
简单的优化模型
xx年xx月xx日
contents
目录
• 引言 • 优化模型的分类 • 优化算法的选择 • 优化模型的建立 • 应用案例展示
01
引言
定义和重要性
定义
优化模型是一套用于描述、分析和解决特定问题的数学 模型,通过采用数学方法和算法,寻找最优解决方案。
重要性
优化模型在各行各业都有广泛的应用,如制造业、物流 、金融等。通过优化模型,可以提高效率、降低成本、 增加效益,为企业和社会创造价值。
金融投资优化模型
要点一
总结词
提高投资收益、降低投资风险
要点二
详细描述
金融投资优化模型是针对金融投资领域的一种优化模型 。它通过优化投资组合,提高投资收益、降低投资风险 。该模型考虑了多种资产价格波动、相关性等因素,并 利用统计学习或机器学习算法计算出最优的投资组合方 案。应用该模型可以帮助投资者在保证本金安全的前提 下获得更高的投资收益。
简单的优化模型
多目标规划问题通常有多个目标函数,用于描述 不同目标之间的权衡关系。
决策变量
决策变量是问题中可以控制的变量,通过调整决 策变量的取值来达到优化目标的目的。
约束条件
约束条件是对决策变量的限制,可以是等式约束 或不等式约束,用于保证求解结果的可行性。
多目标规划求解方法
线性加权法
将多个目标函数通过加 权求和转化为单目标函 数进行求解,权重可以 根据实际情况进行调整 。
解。
03
整数规划模型
整数规划问题描述
实际问题的离散性
01
某些优化问题中,决策变量只能取整数值,如设备数量、人员
分配等。
约束条件的整数性
02
某些约束条件要求决策变量为整数,如资源分配、时间划分等
。
目标函数的整数要求
03
某些问题要求目标函数取整数值,如项目收益、成本等。
整数规划数学模型
整数线性规划(Integer Linear Programming, ILP):决策变量限制 为整数的线性规划问题,数学模型包括 目标函数、约束条件和整数变量。
优化模型应用场景
01
工业生产
通过优化生产计划和调度,提高生 产效率,降低成本。
金融投资
通过优化投资组合,实现风险最小 化和收益最大化。
03
02
物流运输
通过优化运输路径和方式,缩短运 输时间,减少运输成本。
城市规划
通过优化城市规划和交通布局,提 高城市运行效率和居民生活质量。
动态规划数学模型
阶段
动态规划问题可以划分为若干 个阶段,每个阶段对应一个决
策过程。
状态
状态表示每个阶段的起始条件 和结束条件,通常用一个变量 或一组变量来描述。
数学建模简明教程课件:简单优化模型
由上面三个表达式可求得:
r
1
4a 4,
cos
r1
4
r 2
r1
22
这也是在能量消耗最小原则下血管分岔处几何形状的 结果.由这个结果得:
a4
cos 2a 4
r 若取a=1和a=2可得 r1 和θ的大致范围约为:
r
1.26
1.32
r1
37
49
23
3.模型检验
记动物大动脉和最细的毛细血管半径分别为rmax和rmin
时刻为t=t2,设t时刻森林烧毁面积为B(t),则造成损失的森
林烧毁面积为B(t2);单位时间烧毁的面积为 dB(t) (这 dt
也表示了火势蔓延的程度).在消防队员到达之前,即0≤t≤t1
期间,火势越来越大,从而
dB随(t )t的增加而增加 dt
;开始救火之后,即t1≤t≤t2期间,如果消防队员救火能力足
合来确定.式(3.3.2)还表明最优价格包括两部分:一部分为
成本的一半,另一部分与“绝对需求量”成正比,与市场
需求对价格的敏感系数成反比.
29
3.4 存贮模型
为了使生产和销售有条不紊地进行,一般的工商企业 总需要存贮一定数量的原料或商品,然而大量库存不但积 压了资金,而且会使仓库保管的费用增加.因此,寻求合理 的库存量乃是现代企业管理的一个重要课题.
min[订货费(或生产费)+存贮费+缺货损失费]
下面我们讨论几个重要的存贮模型.
31
3.4.1 不允许缺货的订货销售模型
为了使问题简化,我们作如下假设: (1)由于不允许缺货,所以规定缺货损失费为无穷大. (2)当库存量为零时,可立即得到补充. (3)需求是连续均匀的,且需求速度(单位时间的需求量) 为常数. (4)每次订货量不变,订货费不变. (5)单位存贮费不变.
第五章 简单的优化模型
每个消防队员单位时间的费用为 C2 ,于是每个队员的救 火费用是 C2 (t2 t1 ) ,每个队员的一次性支出是C3 .
dB dt
b
0
x
t1
t2
t
模型构成:
B(t2 )
t2
dB 1 dt bt2 dt 2 0
而 t2 t1
t1 b x x
设某商品的市场需求量为 Q ,价格为 p ,需求函数 Q Q( p) 可导,则该商品需求对价格的弹性为
EQ p dQ Ep Q dp
由于需求函数 Q Q( p) 一般是单调减少的,因而需求对价格 的弹性常为负值。 除需求对价格的弹性外,在经济学中还常需研究收益对价格 的弹性: ER p dR Ep R dp 因为 R pQ 于是有 ER 1 d ( pQ) 1 dQ EQ (Q p ) 1 Ep Q dp Q dp Ep 上述公式建立了收益对价格的弹性与需求对价格的弹性二者 之间的关系。
t t2 时
dB 0。 dt
基于上述分析,我们作以下假设: 损失费与森林烧毁面积 B(t2 ) 成正比,比例系数 C1 为烧毁单 位面积的损失费。
dB 从失火到开始救火这段时间 (0 t t1 ) 内, dt 与 t 成正 比,比例系数 为火势蔓延速度。
派出消防队员 x 名,开始救火以后 (t t1 ) 火势蔓延速度降 为 x ,其中 可视为每个队员的平均灭火速度。显然应 有 x .
MR R ' ( x) 50 x
从而边际利润
50 ML MR MC x 3 x
收益对价格的弹性
ER p dR p2 10000 ( ) 1 2 Ep R dp 10000 p
简单的优化模型
整数规划模型的求解方法
穷举法
通过列举所有可能的解来找出最优解。适用于小规模问题,但对于 大规模问题效率低下。
分支定界法
通过不断分割问题空间并排除不可能的解来逼近最优解。适用于大 规模问题,但需要较高的计算复杂度。
启发式算法
通过设计一些启发式规则来加速搜索过程,如贪心算法、遗传算法等 。适用于一些特定类型的问题,但可能无法保证找到全局最优解。
通过动态规划可以求解资源分配问题 ,如任务调度、生产计划等,以实现 资源利用的最优化。
背包问题
通过动态规划可以求解0/1背包问题 、完全背包问题等,避免重复计算物 品的价值和重量。
05
模拟退火算法
模拟退火算法的定义与特点
定义
模拟退火算法是一种启发式搜索算法 ,通过模拟物理退火过程来寻找问题 的最优解。
运输问题
线性规划模型可以用于解决运输问题,如货 物运输、车辆调度等。
投资组合优化
线性规划模型可以用于优化投资组合,降低 风险并提高收益。
03
整数规划模型
整数规划模型的定义与特点
定义
整数规划是一种特殊类型的线性规划,其中一部分或全部变量被约束为整数。
特点
整数规划的变量取值范围受到限制,通常用于解决资源分配、组合优化等问题 。
特点
遗传算法具有全局搜索能力,能够处理多维、非线性、非凸问题;同时,它还具有很好的鲁棒性和自适应性,能 够处理大规模、复杂的问题。
遗传算法的求解方法
编码方式
遗传算法需要对问题 进行编码,通常采用 二进制编码、实数编 码等。
适应度函数
适应度函数用于评估 个体的优劣,根据问 题的不同,适应度函 数也会有所不同。
简单优化模型的特点
优化模型]
(1)
(2)
(3) j 1,2,, l .
gi ( X ) 0
i 1,2,, m .
X D T n 其中X ( x1, x2 ,, xn ) , D R 为可行集
f(X)为目标函数,(2)、(3)为约束条件, (2)为不等式约束,(3)为等式约束; 若只有(1)称为无约束问题。
第二年初: x21 x23 x24 1.06x14 第三年初 x31 x32 x34 1.15x11 1.06x24
x11 x14 10
19
项目A,从第一年到第四年每年初投资,次年末收回本金且获利15%; 项目B,第三年初投资,第五年末收回本金且获利25%,最大投资额为4万元; 项目C,第二年初投资,第五年末收回本金且获利40%,最大投资额为3万元; 项目D,每年初投资,年末收回本金且获利6%。
22
二、货机装运
问题 某架货机有三个货舱:前仓、中仓、后仓。三个 货舱所能装载的货物的最大重量和体积都有限制,如表 3所示。并且,为了保持飞机的平衡,三个货舱中实际 装载货物的重量必须与其最大容许重量成比例。
重量限制 (吨)
前仓 中仓 后仓 10 16 8 6800 8700 5300
体积限制 (米3)
5
解:设 xij表示 Ai (i=1.2)煤厂提供给 B j (j=1.2.3)居民区的煤量; f表示总运输费 此问题归结为:
min f 10x11 5 x12 6 x13
s.t
x11 x12 x13 60 x21 x22 x23 100
x11 x21 50
i 1,2 m j 1,2 n
决策变量是连续变量,最优解可能是小数或分数。
第3章简单的优化模型
第3章简单的优化模型第3章简单的优化模型优化问题可以说是⼈们在⼯程技术、经济管理和科学研究等领域中最常⽤的⼀类问题。
其要求就是在已给定的能够满⾜的条件下,设计⼀个具体可⾏的策略,使我们能得到最为满意的结果。
⽐如公司经理要根据⽣产成本和市场需求确定产品价格,使所获利润最⾼;投资者要选择⼀些股票、债券下注,使收益最⼤,风险最⼩。
这些问题都属于优化问题,本节我们要介绍的优化模型就是⽤来模拟解决这样的问题。
本节我们介绍⼀些⽐较简单的优化模型,归结为微积分中的函数极值问题,可以直接⽤微分法求解。
3.1存储模型⼯⼚定期订购原料,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需;商店成批购进各种商品,放在货柜⾥以备零售;显然这些情况下都有⼀个贮存量多⼤才合适的问题。
贮存量过⼤,贮存费⽤太⾼;贮存量太⼩,会导致⼀次性订购费⽤增加,或不能及时满⾜需求。
本⼩节在需求量稳定的前提下讨论两个简单的贮存模型:不允许缺货模型和允许缺货模型。
前者适⽤于⼀旦出现缺货会造成重⼤损失的情况(如炼铁⼚对原料的需求),后者适⽤于像商店购货之类的情况,缺货造成的损失可以允许和估计。
不允许缺货的存储模型先考察这样的问题: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、占⽤仓库要付储存费。
今已知某⼀部件的⽇需求量100件,⽣产准备费5000元,储存费每⽇每件1元。
如果⽣产能⼒远⼤于需求,并且不允许出现缺货,是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。
问题分析让我们试算⼀下:若每天⽣产⼀次,每次⼀百件,⽆储存费,⽣产准备费5000元,每天费⽤5000元;若10天⽣产⼀次,每次1000件,储存费900+800+…100=4500元,⽣产准备费5000元,总计9500元,平均每天费⽤950元;若50天⽣产⼀次,每次5000件,储存费4900+4800+…100=122500元,⽣产准备费5000元,总计127500元,平均每天费⽤2550元。
简单的优化模型
智能优化算法
对于难以用数学规划方法求解的混合 型优化问题,可以考虑采用智能优化 算法,如遗传算法、粒子群算法、模 拟退火算法等。这些算法通过模拟自 然界的演化过程,利用群体搜索的方 式寻找最优解。
05
应用案例:简单的生产计 划问题
问题描述
01
02
03
生产计划问题
某制造企业需要制定一周 的生产计划,以满足客户 需求并最大化利润。
客户需求限制
每天的生产量需满足客户需求,超过需求会造成库存 积压,低于需求会损失销售机会。
库存水平限制
周一至周日每天的库存水平不能低于设定的最低库存 水平,也不能高于设定的最高库存水平。
建立数学模型
原材料供应限制
每天的生产量需考虑原材料的供应情况 ,超过供应量会造成原材料短缺,低于 供应量会影响生产计划。
在线性优化模型中,我们通常用线性不等式、等式约束以及线性目标函数来表示问 题。
线性优化模型在现实生活中的许多场景中都有广泛的应用,如资源分配、成本效益 分析等。
线性优化模型的特点
线性优化模型的一个显著特点是它的严格性,即所有的约束条件和目标函数都是 线性的。
线性优化模型的另一个特点是它的可解性,即对于给定的线性优化问题,我们可 以通过特定的算法在有限的时间内找到最优解。
02
简单整数优化模型
定义与概念
定义
简单整数优化模型是指在约束条件下,求解整数变量的最优化问题。整数变量是指取值只能为整数的 变量。
概念
整数优化模型是数学优化领域的一个重要分支,其主要目标是找到满足一定约束条件下,整数变量的 最优解。这个最优解通常是一个或多个整数变量的组合,可以最大化或最小化某个目标函数。
深度学习是一种基于神经网络 的机器学习方法,具有强大的 表示能力。它可以用于许多复 杂的优化问题,如图像识别、 自然语言处理等。
第二章简单优化模型ppt课件
h=2.0m 模型二 模型一
v=10m/s s=12.04m s=10.20m
v=12m/s s=16.57m s=14.69m
模型二s比模型一约增2m.
正是一个出手高度h.
敏感性分析 v, θ, h的微小改变对s的影响
模型一 s v2 sin 2
g
数值计算
v提高5%
=1.1025s
s增加约10% θ变化5% 45°→42.75 °(47.25°)
理论分析
ds2(v2gh)dv, ds v dh
gv22gh
v22gh
d ss(1v2 v2 2gh)d vv,
d ssv2 gh 2ghd h h
ds s
dv v
ds dh sh
v=12m/s,h=2.0m ds1.78dv, ds0.11dh
s
vs
h
v的微小改变对s的影响比h大得多.
小结与评注
h=2.2 m 8.45
9 39.85 39.38 38.93 9.90 10.07 10.23
10 40.69 40.28 39.89 11.8 12.04 12.21
11 41.35 40.99 40.65 14.03 14.21 14.38
12 41.87 41.56 41.26 16.40 16.57 16.75
g(x0)越大, x改变dx/x引起y改变dy/y越大(x=x0附近).
2.3 不买贵的只买对的
在琳琅满目的市场里选购商品.
“不买贵的,只买对的” ! 哪些商品、买多少才是“对的”?
“消费者追求最大效用”~ 经济学的一条最优化原理 . 用数学建模方法帮助决定商品的选择——效用函数.
效用函数 定量描述吃下面包、缓解饥饿、
数模第四讲简单的优化模型
方形容器体积最大?
30
设裁去的小正方形的边长为x,容器的体积为V, 则
V x(30 2x)2
求导,得
V 12(x2 20x 75)
令 V 12(x2 20x 75) 0 得,x1 5, x2 15(舍去)
此时V的最大值为:
V 5 (30 10)2 2000(cm3)
即当x=5cm时,V取最大值2000立方厘米。
C(T ,Q) C c1 c2Q2 c3 (rT Q)2
T T 2rT
2rT
(目标函数)
求 T ,Q 使 C(T ,Q) Min
C 0, C 0 为与不允许缺货的存贮模型
T
Q
相比,T记作T ’, Q记作Q’
T 2c1 c2 c3 rc2 c3
Q 2c1r c3 c2 c2 c3
火势以失火点为中心,均匀
向四周呈圆形蔓延,半径 r
假设1) 与 t 成正比 的解释
r
B
面积 B与 t2成正比, dB/dt与 t成正比.
模型建立
假设1) 假设2)
dB
b t1,
t t b
2 1 x
dt
b
t
t2
t1
x
1
0
t1
x t2 t
B(t2 )
t2 dBdt bt2
0 dt
2
t12 t12 2 2(x )
模型 建立
§4.4 最优价格
根据产品成本和市场需求,在产销平 衡条件下确定商品价格,使利润最大
1)产量等于销量,记作 x 2)收入与销量 x 成正比,系数 p 即价格 3)支出与产量 x 成正比,系数 q 即成本 4)销量 x 依赖于价格 p, x(p)是减函数
简单的优化模型
血管,分叉点附近两条血管共面;
2.物理上假设
体在刚性管道中的运动; 根据粘性流体在管道中流
动时所受的阻力定律知,血液流动时所受阻力与流程
成正比,与半径的4次方成反比。即血液流动时所受 L 阻力 R k 4 ,这里L为血管长度,r为血管半径,R r 为阻力,k为比例常数。
模型建立(机理建模法)
设主动脉与辅助动脉夹角为θ, PQ a , QR b 当血液沿着通路 PSR 流动时 所受阻力大小为
例 生猪出售的时机问题 一饲养场每天投入4元资金用于饲料、设备、人力。 估计可使一头80公斤重的生猪每天增加2公斤,目前生 猪出售的市场价格为每公斤8元,但是预测每天会降低 0.1元,问该场应该什么时候出售这样的生猪。 问题分析 投入资金可使生猪体重随时间增长,但 售价随时间减少,应该存在一个最佳出售时机,使获 得利润最大,这是一个优化问题。
设计变量(决策变量) 目标函数 可行域
下的最大值或最小值,其中
x f (x ) x
min(or max) u f ( x) x
s. t. hi ( x ) 0, i 1,2,..., m.
gi ( x ) 0( gi ( x ) 0), i 1,2,..., p.
MB M
为最小。其中
水陆联运问题 有一工厂A距运河为a公里, 运河线上的B城与运河上离A厂最近的点D为b 公里,今欲修一公路AC到运河边,将A厂的产 品经由公路运到C,再水运到B城,设每吨货物 每公里的水、陆运费分别 A 为α与β元(α>β), D C B 问C的位臵应在何处才 b 能使运费最省(如图)
A M
Ⅰ
B Ⅱ
对于所有的值,f (x)的一、二阶导数都存在,并且 f ( x ) 0 ,于是 f ( x ) 在 ( , ) 上单调增加,所 以最多有一次等于零,但是 c c f ( 0 ) 0 f ( c ) 0 2 2 2 2 v2 b c v1 a c 所以方程 f ( x ) 0 在0与c之间唯一的根 x 0 ,又因 f ( x0 ) 0 因此,此根对应函数值 f ( x0 )为极小值, 也是最小值。但要从 f ( x ) 0 中求 x 0比较繁复,为 此,引入两角(物理学中分别叫入射角和折射角)
简单的优化模型
每天:50桶牛奶 时间: 480小时 至多加工100千克A1
制订生产计划,使每天获利最大
• 35元可买到1桶牛奶,买吗?若买,每天最多买多少? • 可聘用临时工人,付出的工资最多是每小时几元? • A1的获利增加到 30元/千克,是否应改变生产计划?
建立模型 决策变量 目标函数
约束条件
x1桶牛奶生产A1 x2桶牛奶生产A2
例2 选课策略
课号
课名
学分
所属类别
先修课要求
1
微积分
5
数学
2
线性代数
4
数学
3
最优化方法
4
数学;运筹学 微积分;线性代数
4
数据结构
3
数学;计算机
计算机编程
5
应用统计
4
数学;运筹学 微积分;线性代数
6
计算机模拟
3
计算机;运筹学
计算机编程
7
计算机编程
2
计算机
8
预测理论
2
运筹学
应用统计
9
数学实验
3
运筹学;计算机 微积分;线性代数
78
70
67.4
j=2
75.6
66
67.8
74.2
71
j=3
87
66.4
84.6
69.6
83.8
j=4
58.6
53
59.4
57.2
62.4
若选择队员i参加泳姿j 的比赛,记xij=1, 否则记xij=0
目标 函数
45
Min Z
cij xij
j 1 i1
约束 条件
每人最多入选泳姿之一
简单的优化模型
提高产品质量
通过合理的生产计划安排,可以减 少生产过程中的缺陷和错误,提高 产品质量。
缩短交货期
合理安排生产计划,可以按时完成 生产任务,缩短交货周期。
运输优化
总结词
降低运输成本
选择合适的运输方式
根据实际情况选择最合适的运输方式,可以 降低运输成本。
优化运输路径
合理安排装载
通过优化运输路径,可以减少运输里程,从 而降低运输成本。
结果分析
通过求解,得到最优解:x1 = 20,x2 = 60。
即产品A的最优生产量为20单位,产品B的最优 生产量为60单位。 最大利润为20 × 10 + 60 × 15 = 1100元。
THANKS
动态规划模型
动态规划模型是一类特殊的优 化模型,通常用于求解多阶段 决策过程的最优解。
动态规划模型的基本思想是将 多阶段决策过程划分为多个单 阶段决策过程,并保存中间结 果,避免重复计算。
动态规划模型通常用于求解如 背包问题、最长公共子序列、 0/1 背包问题等经典问题。
整数规划模型
整数规划模型是一类特殊的优化模型 ,其要求决策变量为整数。
简单的优化模型
汇报人:文小库 xx年xx月xx日
目录
• 引言 • 常见的优化模型 • 优化模型的数学基础 • 优化模型的应用 • 优化模型的软件实现 • 简单的优化模型案例分析
01
引言
定义和背景
优化模型
指在一组约束条件下,通过改变决策变量的取值,使目标函 数达到最优解的问题。
简单优化模型
指只涉及一个或少数几个决策变量,约束条件比较简单,求 解方法相对直观的优化问题。
Gurobi
高效求解
01
简单的优化模型ppt
混合优化
将不同方法和技术结合起来,形成混合优 化算法,以应对更复杂的问题。
多目标优化
研究如何处理多个相互冲突的目标,寻求 整体最优解。
鲁棒优化
针对不确定性因素,研究如何设计具有鲁 棒性的优化模型,提高决策的稳健性。
约束优化
在满足一定约束条件下,寻找最优解决方 案。
THANKS
调度优化
针对不同的生产或服务场景,优化 各项任务的执行顺序和时间安排, 提高生产效率和服务质量。
路径规划
在地图或网络上规划最优路径,使 得行驶时间、距离或成本等指标最 优。
金融优化
运用数学方法和计算机技术,对金 融投资组合进行优化,以实现最大 收益或最小风险。
最优化的前景展望
算法改进
不断探索新的优化算法,提高求解大规模 或复杂问题的能力。
投资组合优化
03
整数规划模型可以用于优化投资组合,以实现最小化风险或最
大化收益的目标。
04
简单的非线性规划模型
非线性规划模型概述
定义
非线性规划模型是一类在目标函数或者约 束条件中含有非线性关系的优化问题,通 常可以用来解决一些较为复杂的优化问题 。
VS
分类
根据不同的分类标准,非线性规划可以分 为多种类型,如多极值问题、有约束和无 约束问题等。
共轭梯度法是一种利用共轭方向进行迭代的 求解方法,具有较好的收敛性能。
非线性规划模型的实际应用
电力系统规划
生产计划问题
投资组合问题
信号处理问题
非线性规划模型可以应用于电力 系统规划中,求解最优潮流、最 优调度等问题。
非线性规划模型可以应用于生产 计划问题中,求解资源分配、生 产调度等问题。
非线性规划模型可以应用于投资 组合问题中,求解最优资产配置 、最大收益等问题。
lesson5简单优化模型
q(u,V0,t) 24u.c1(u c2 )[lgV (u,V0,t) c3]
7.2u(u 6)[lg 4 3
(3
3V0
4
t
rk )3 1]
k 1
7.2u(u 6)[3lg(3
3V0
4
t
rk ) 0.378]
k 1
5、建立模型
冰山融化规律
构成
每立方米水 所需费用
燃料消耗费用
ห้องสมุดไป่ตู้
运送冰山费用
每立方米水的费用
优化模型(1)
1、血管分支 2、冰山运送 3、人在风雨中
1、问题
2、问题分析
雨
雨
走
走
8、模型求解
(1)问题: min E(r, r1, )
(2)求最优解的数学方法: 及:
(3)由公式(1),有:
(1) (2)
(4)代入公式(2)
9、分岔角度的范围
10、模型验证(以狗为例)
优化模型(1)
1、血管分支 2、冰山运送 3、人在风雨中
1、问题
2、运送冰山的费用分析
燃料消耗
运量
租金
费用
(币值/m3 )
运输损失费用
拖船费用
冰山融化(r)
3、数据收集
4、模型假设
5、建立模型
冰山融化规律
构成
每立方米水 所需费用
燃料消耗费用
运送冰山费用
冰山运抵目的地后 可获得水的体积
冰山融化规律
(1)冰球融化速度r(米/天)与目的地距离的关系
冰山融化规律
(2)冰球体积与航行时间的关系
1、航行t 天时与南极的距离: 2、第t天冰山的融化速度:
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第三章
部分习题
1. 在3.1节存储模型的总费用中增加购买货物本身的费用,重新确定最优定货周期和定货批量。
证明在不允许缺货模型中结果与原来的一样,而在允许缺货模型中最优定货周期和定货批量都比原来结果减小
3. 在3.3节森林救火模型中,如果考虑消防队员的灭火速度λ与开始救火时的火势b 有关,试假设一个合理的函数关系,重新求解模型。
4. 在3.4节`最优价格模型中,如果考虑到成本q 随着产量x 的增加而降低,试做出合理的假设,重新求解模型。
7. 要在雨中从一处沿直线跑到另一处,若雨速为常数且方向不变,试建立数学,模型讨论是否跑都越快,淋雨量越少。
将人体简化成一个长方体,高m a 5.1=(颈部以下),宽m b 5.0=厚m c 2.0=,设跑步距离
,1000m d =跑步最大速度s m v m /5=,雨速s m u /4= ,降雨量h cm w /2=,记跑步速度为v ,按以下步骤进行讨论;
(1)不考虑雨的方向,设降雨淋遍全身,以最大速度跑步,估计跑完全程的总淋雨量
(2)雨从迎面吹来,雨线与跑步方向在同一铅直平面内,且与人体的夹角为θ,如图1建立总淋雨量与速度v 及参数θ,,,,,,w u d c b a 之间的关系,问速度v 多大,总淋雨量最少,计算0
30,0==θθ时的总淋雨量。
(3))雨从背面吹来,雨线方向与跑步方向在同一铅直平面内,且与人体的夹角为∂,如图2建立总淋雨量与速度v 及参数∂,,,,,,w u d c b a 之间的关系,问速度v 多大,总淋雨量最少,计算030=θ时的总淋雨量。
(4)以总淋雨量为纵轴,速度v 为横轴,对(3)作图(考虑α的影响),并解释结果的实际意义。
(5)若雨线方向与跑步方向不在同一平面内,模型会有什么变化。
参考答案
1. 设购买单位重量货物的费用为k ,对于不允许缺货模型,每天平均费用为()Q T kr rT c T c T c ,,2
21++=,的最优结果不变,对于允许缺货模型,每天平均费用为()()⎥⎦
⎤⎢⎣⎡+-++=kQ Q rT r c r Q c c T Q T c 23221221,,利用0,0=∂∂=∂∂Q c T c ,可求出Q T ,的最优结果为
()32232222332321*32233221*2,2c c kr c c c r k c c c c c r c Q c c k c c c rc c T +-+-+=-+=
*T ,*Q 均不考虑费用k 时的结果减小.
3. 不妨设()1'
+=b b λλ,表示火势b 越大,灭火速度λ越小,分母1+b 中的1是防止0
→b 时∞→λ而加的,最优解为
()[]()
()''322'
1121122λβλβλ+++++=b c b b b c b c x .
4. 不妨设()k kx q x q ,0-=,是产量增加一个单位时成本的降低,最优价格为()b
a k
b ka q p 2120*+--=
. 7. 1) 全身面积22.222m bc ac ab s =++=,淋雨时间s v d t m 200==,降雨量
s m h cm 181024-==ω,所以总淋雨量44.2≈=ωst Q 升
2) 顶部淋雨量v bcd Q θωcos 1=;雨速水平分量θsin u ,方向与v 相反,合速度v u +θsin ,迎面单位时间、单位面积的淋雨量()u v u +θωsin ,迎面淋雨量()uv v u abd Q +=θωsin 2,所以总淋雨量()v v u a cu u bd Q Q Q ++=+=θθωsin cos 21。
m v v =时Q 最小,15.1,0≈=Q θ升。
55.1,300≈=Q θ升。
3) 与2)不同的是,合速度为v u -αsin ,于是总淋雨量
()()()()⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧>+-=-+≤-+=-+=αααωααωαααωααωsin ,sin cos sin cos sin ,sin cos sin cos u v v av a c u u bd v u v a cu u
bd u v v av a c u u bd v v u a cu u bd Q ,若,0sin cos <-ααa c 即a c >αtan ,则αs i n u v =时Q 最小。
否则m v v =时Q 最小(见下图)当24.0,2,5.12.0tan ,300≈=>=Q s
m v αα升最小,可与93.0,≈=Q v v m 升相比. 4) 雨从背面吹来,只要α不太大,满足a
c >αtan (07.62.0,5.1〉时,αm c m a ==即可),Q u v ,sin α=最小,此时人体背面不淋雨,只有顶部淋雨.
5) 再用一个角度表示雨的方向,应计算侧面的淋雨量,问题本质上没有变化.。