优化模型的三要素
优化设计作业
作业1. 阐述优化设计数学模型的三要素。
写出一般形式的数学模型。
答：建立最优化问题数学模型的三要素：（1）决策变量和参数。
决策变量是由数学模型的解确定的未知数。
参数表示系统的控制变量，有确定性的也有随机性的。
（2）约束或限制条件。
由于现实系统的客观物质条件限制，模型必须包括把决策变量限制在它们可行值之内的约束条件，而这通常是用约束的数学函数形式来表示的。
（3）目标函数。
这是作为系统决策变量的一个数学函数来衡量系统的效率，即系统追求的目标。
2. 阐述设计可行域和不可行域的基本概念答：约束对设计点在设计空间的活动范围有所限制。
凡满足所有约束条件的设计点，它在设计空间中的可能活动范围，称可行设计区域(可行域)。
不能满足所有约束条件的设计空间便是不可行设计区域(不可行域)。
3、无约束局部最优解的必要条件？答： （1）一元函数(即单变量函数) 极值点存在的必要条件如果函数f (x )的一阶导数f’(x )存在的话，则欲使x *为极值点的必要条件为： f’(x *)=0但使f’(x *)=0的点并不一定部是极值点；使函数f (x )的一阶导数f’(x )=0的点称为函数f (x )的驻点；极值点(对存在导数的函数)必为驻点，但驻点不一定是极值点。
至于驻点是否为极值点可以通过二阶导数f’’(x )=0来判断。
（2）n 元函数在定义域内极值点X *存在的必要条件为即对每一个变量的一阶偏导数值必须为零，或者说梯度为零(n 维零向量)。
▽f (X*)=0是多元函数极值点存在的必要条件，而并非充分条件；满足▽f (X*)=0的点X *称为驻点，至于驻点是否为极值点，尚须通过二阶偏导数矩阵来判断。
3. 阐述约束优化问题最优解的K-T 条件。
答：K-T 条件可阐述为：如果X (k)是一个局部极小点，则该点的目标函数梯度▽f (X (k))可表示成该点诸约束面梯度为▽g u (X (k))、▽h v (X (k))的如下线性组合：()()()()0****21=⎥⎦⎤⎢⎣⎡∂∂∂∂∂∂=∇T n x X f x X f x X f X f式中：q —在X (k)点的不等式约束面数；j —在X (k)点的等式约束面数；λu (u =1,2,…q )、μv (v =1,2,…j )——非负值的乘子，亦称拉格朗日乘子。
lingo1
解决方案：
1、依赖过去的经验判断面临的问题。 2、做大量的实验反复比较。 3.数学建模。
优化模型的三要素：
1、决策变量
2、目标函数 3、约束条件
优化模型
概念：在工程技术、经济管理、科学研究和日常生活 等诸多领域中，人们经常遇到的一类决策问题：在一 系列客观或主观限制条件下，寻求使所关注的某个或 多个指标达到最大（或最小）的决策。
1、结构设计要在满足强度要求的条件下选择材料的尺寸，使 其总重量最轻。
2、资源分配在有限资源约束下制定各用户的分配数量，使资 源产生的总效益最大。
最优化原理知识点
1.优化设计数学模型的三要素是什么？试写出其数学表达式。
2.常用的迭代终止准则有哪些？(1)点距准则 ||Xk+1-Xk||≤ε(2)值差准则 |f(Xk+1)-f(Xk)|≤ε(3)梯度准则 ||▽ f(Xk+1) ||≤ε3.设计的变量和设计空间的关系是什么？由n个设计变量x1,x2,…xn为坐标所组成的实空间称作设计空间。
4.梯度和方向导数的关系是什么？梯度▽ F(X) 是一个向量，梯度方向是函数具有最大变化率的方向（方向导数最大的方向）。
5.如何判断矩阵的正定性？若有HTHX>0，则称矩阵H是正定矩阵；矩阵A正定的条件是A的各阶主子式大于零。
6.为什么说正定二次函数在最优化理论中具有特殊意义？因为许多最优化理论和最优化方法都是根据正定二次函数提出并加以证明的,而且所有对正定二次函数适用并有效的最优化算法,经证明,对一般非线性函数也是适用和有效的。
7.什么是库恩-塔克条件？其几何意义又是什么？等式约束：不等式约束：8.为什么二次插值法的收敛速度要比黄金分割法快？而在相同τ下的实际精度没有黄金分割法高？9.试写出梯度法（最速下降法）的迭代算法公式，并简要叙述该算法的特点。
公式：方法特点：1）初始点可任选，每次迭代计算量小，存储量少，程序简短。
即使从一个不好的初始点出发，开始的几步迭代，目标函数值下降很快，然后慢慢逼近局部极小点；2）任意相邻两点的搜索方向是正交的，它的迭代路径为绕道逼近极小点。
当迭代点接近极小点时，步长变得很小，越走越慢。
梯度法只具有线性收敛速度。
10.梯度法计算速度慢的原因是什么？为什么一些好的算法第一步迭代都以负梯度作为搜索方向？在迭代点向函数极小点靠近的过程，走的是曲折的路线，形成“之”字形的锯齿现象，而且越接近极小点锯齿越细。
11.牛顿方向如何得到？有何优点？12.共轭方向如何产生？有何优点？13.线性规划的基本解、基本可行解和最优解之间有什么关系？14.在解的转换中，如何保证目标函数值不仅下降，而且下降的最多？15.非线性约束最优化问题的求解方法有哪两类？各有什么特点？16.约束优化方法中的可行方向法产生可行方向应满足什么条件？试用文字描述并用公式表达。
数学建模优化模型与Lingo Lindo软件
型
表二 ：5名队员4中泳姿百米平均成绩
队员
甲
乙
丙
丁
戊
蝶泳 66.8 57.2
78
70
67.4
仰泳 75.6
66
67.8
74.2
71
蛙泳
87
66.4 84.6
69.6
83.8
自由泳 58.6
53
59.4
57.2
62.4
线 性 规
·划
模 型
决策变量：引入0-1变量xij 若选择队员 i 参加泳姿 j
例-1 某服务部门一周中每天需要不同数目的
雇员：周一到周四每天至少需要50人，周五
需要80人，周六和周日需要90人。现规定应
聘者需连续工作5天，试确定聘用方案，即周
线
一到周日每天聘用多少人，是5在满足需要的 前况下聘用总人数最少？
性
优化模型
规
决策变量：记周一到周日每天聘用的人数分别为X1，
划
X2，X3，X4，X5，X6 ，X7，这就是问题的决策变量。
的比赛，记 xij=1，否则记 xij=0.这就是问题的决策变量， 共20个。
目标函数：当队员队员 i 入选泳姿 j 的比赛时，
cij xij表示他的成绩，否则cij xij=0。于是接力队的成绩
可以表示为：
45
f
cij xij
j1 i1
约束条件：根据组成接力队的要求， xij 应该满足下面
方案。显然这不是解决问题的最好方法，随着问题
线
规模的变大，穷举法的计算量是无法接受的。
性
可以用0-1变量表示一个队员是否入选接力队， 从而建立这个问题的0-1规划模型.
优化模型与AMPL
运行求解
AMPL: milk.run
CPLEX 11.0.0: optimal solution; objective 3360 2 dual simplex iterations (1 in phase I) x [*] := A1 20 A2 30 ;
灵敏度分析
AMPL: display x.rc, x.down, x.up;
数据文件文件, 用文本编辑器编辑,保存为milk.dat
set P:=A1 A2; param T:=A1 12 A2 8; param Q:=A1 3 A2 4;
param L:=A1 24 A2 16;
批处理文件, 用文本编辑器编辑,保存为milk.run
model milk.mod; data milk.dat; option solver cplexamp; solve;
n
• 线性规划(LP) 目标和约束均为线性函数 • 非线性规划(NLP) 目标或约束中存在非线性函数 二次规划(QP) 目标为二次函数、约束为线性 • 整数规划(IP) 决策变量(全部或部分)为整数 整数线性规划(ILP)，整数非线性规划(INLP) 纯整数规划(PIP), 混合整数规划(MIP) 一般整数规划，0-1（整数）规划
假设：料场 和工地之间 有直线道路
1)现有 2 料场，位于 A (5, 1), B (2, 7), 记(xj,yj),j=1,2, 日储量 ej 各有 20 吨。
目标： 制定每天的供应计划，即从 A, B 两料场分别向
各工地运送多少吨水泥，使总的吨公里数最小。
决策变量：ci j (料场j到工地i的 运量）~12维
有 最 优 解 （ Optimal ）
无
机器学习算法系列项目模型优化四要素
机器学习算法系列项目模型优化四要素在机器学习项目中，模型的优化是十分关键的，它直接影响到算法的性能和准确性。
为了实现高质量的模型优化，有四个主要要素需要考虑：特征工程、模型选择、超参数调优和集成方法。
1.特征工程：特征工程是指对原始数据进行处理和转换，以便更好地适应机器学习算法。
在特征工程中，主要有以下几个方面需要注意：-数据预处理：包括填充缺失值、处理异常值、处理重复值等。
-特征选择：选择与目标变量相关性较高的特征，可以通过相关系数矩阵、特征重要性等指标来评估特征的重要性。
-特征变换：对数据进行编码或转换，以符合模型的要求。
例如，对类别型变量进行独热编码、对连续变量进行标准化等。
-特征创造：通过组合、交互等方式创建新的特征，以提高模型的表现。
2.模型选择：模型选择是指在给定问题中选择最合适的机器学习模型来解决。
在选择模型时，需要考虑以下几个方面：-问题类型：根据问题的类型选择回归、分类或聚类等模型。
-模型复杂度：选择适当的模型复杂度，避免过拟合或欠拟合问题。
-模型优劣评估：根据问题的需求，选择适当的评估指标来评估模型的性能。
-模型的可解释性：根据问题的需求，选择可解释性强的模型，使模型的输出更易理解。
3.超参数调优：超参数是机器学习算法中需要手动设置的参数，它们不能通过模型学习得到，需要通过试验和调优来找到最佳值。
超参数调优的几个常用方法有：-网格：通过穷举超参数的组合来找到最佳的超参数值。
这种方法简单易懂，但是计算代价高。
-随机：随机选择一组超参数的值，并在给定的范围内进行。
相比网格，计算代价较低，但结果可能不够准确。
-贝叶斯优化：使用贝叶斯优化方法来自动调整超参数，以减少计算代价，并寻找最佳的超参数值。
4.集成方法：集成方法是将多个模型的预测结果进行组合，以提高整体预测性能。
-堆叠法：将多个模型的预测结果作为输入，再经过一个次级模型进行整合。
-投票法：将多个模型的预测结果进行投票，选择得票最多的类别作为最终预测结果。
优化设计方案习题答案
第一、填空题1.组成优化设计数学模型的三要素是设计变量 、 目标函数 、 约束条件。
2.函数()22121212,45f x x x x x x =+-+在024X ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦点处的梯度为120-⎡⎤⎢⎥⎣⎦，海赛矩阵 为2442-⎡⎤⎢⎥-⎣⎦3.目标函数是一项设计所追求的指标的数学反映，因此对它最基本的要求是能用 来评价设计的优劣，，同时必须是设计变量的可计算函数。
4.建立优化设计数学模型的基本原则是确切反映工程实际问题，的基础上力求简洁。
5.约束条件的尺度变换常称规格化，这是为改善数学模型性态常用的一种方法。
6.随机方向法所用的步长一般按加速步长法来确定，此法是指依次迭代的步 长按一定的比例递增的方法。
7.最速下降法以负梯度方向作为搜索方向，因此最速下降法又称为梯度法，其收敛速度较 慢 。
8.二元函数在某点处取得极值的充分条件是()00f X ∇=必要条件是该点处的海赛矩阵正定9.拉格朗日乘子法的基本思想是通过增加变量将等式约束优化问题变成无 约束优化问题，这种方法又被称为升维法。
10改变复合形形状的搜索方法主要有反射，扩张，收缩，压缩11坐标轮换法的基本思想是把多变量 的优化问题转化为单变量的优化问题 12．在选择约束条件时应特别注意避免出现相互矛盾的约束，，另外应当尽量减少不必要的约束。
13．目标函数是n 维变量的函数，它的函数图像只能在n+1,空间中描述出来，为了在n 维空间中反映目标函数的变化情况，常采用目标函数等值面的方法。
14.数学规划法的迭代公式是1k k k k X X d α+=+，其核心是建立搜索方向，和计算最佳步长15协调曲线法是用来解决设计目标互相矛盾的多目标优化设计问题的。
16.机械优化设计的一般过程中，建立优化设计数学模型是首要和关键的一步，它是取得正确结果的前提。
二、名词解释1．凸规划对于约束优化问题()min f X..s t ()0j g X ≤(1,2,3,,)j m =⋅⋅⋅若()f X 、()j g X (1,2,3,,)j m =⋅⋅⋅都为凸函数，则称此问题为凸规划。
第一讲 优化模型·
• 0-1整数规划
0-1型整数规划
★变量xi 仅取值0或1，这时候 xi 成为0-1变量，或称二进制 变量（Excel中就是称作二进制变量）。 例 某8名实习生, 在生产流水线上按2人一队负责某产 品同一道工序, 共分成四队. 假设8名实习生两两之间组 队的工作效率如下表所示,由于对称性,只列出上三角部 分。为使工作效率最高, 问应如何组队?
1 2 B( b A( aij ) 4 0 i 0 4
1x1 2 x2 8 4 x1 0 x2 16 s.t . 8 0 x 4 x 12 1 2 ) 16 x 、 x 0 12 1 2
Ⅰ 设备 1 Ⅱ 2 8台时
例
一、引入决策变量
16kg 12kg
原材料A 原材料B
4 0
0 4
产品Ⅰ的生产量
x1
产品Ⅱ的生产量 x2
二、确定目标函数
max z 2 x1 3 x2
Ⅰ
设备 原材料A 原材料B 1 4 0
Ⅱ
2 0 4 8台时 16kg 12kg
从而，得到了如下模型：
三、约束条件的确定
优化模型的一般形式
目标
Min(或Max) z f ( x), x ( x1 , x n )T
约束
s.t . gi ( x) 0, i 1, 2,m
决策变量包含在数学表达式中
• 线性规划
线性规划
某工厂要安排生产Ⅰ、Ⅱ两种产品，已知生产单 位产品所需的设备台时及A、B两种原材料的消耗，如 表所示。该工厂生产一单位产品Ⅰ可获利2元，生产一 单位产品Ⅱ可获利3元，问应如何安排生产，使其获得 最多收益？
ordU( X ) (U ( X 1 ),U ( X 2 ),....,U ( X p ))T s.t. g i ( X ) 0 hj (X ) 0
优化数学模型的三要素
优化数学模型的三要素
优化数学模型的三要素是：目标函数、约束条件和决策变量。
这三个要素在数学建模中起着非常重要的作用，对于优化问题的解决具有决定性影响。
下面将详细阐述这三个要素。
第一要素：目标函数
目标函数是对优化目标的数学描述，其值需要最小或最大。
优化数学模型的目的就是在一定的约束条件下，找出这个目标函数取到最小值或最大值的参数值。
例如，在生产计划中，我们需要确定每个生产阶段的生产数量，那么我们就需要定义一个目标函数来描述生产成本，以找到这个成本的最小值，这个最小值就是最优生产计划。
第二要素：约束条件
约束条件是模型中对决策变量的限制条件。
在执行一个优化模型时，必须确保决策变量满足约束条件。
例如，在一个工厂的生产计划中，约束条件可能包括预算，生产能力限制，以及对原材料和零部件的需求。
在这种情况下，约束条件将限制生产的数量和生产计划。
如果没有约束条件，目标函数可能没有最小值或最大值，并且优化问题将无法解决。
第三要素：决策变量
决策变量指能够在模型中控制的变量，它们的取值可以影响目标函数及其最优值。
例如，在生产计划中，决策变量可能包括每个阶段的生产数量，代码的选择以及优先级的分配。
在数学模型中，决策变量会涉及到图表的分析和数据的处理，通过使用这些变量来确定最佳的解决方案。
总之，通过目标函数、约束条件和决策变量的定义，可以建立一个完整的数学模型，用于解决复杂的优化问题。
在使用数学模型求解最优解之前，一定要确保三个要素的正确性。
只有正确地定义了目标函数、约束条件和决策变量，才能够解决实际问题，从而得到可靠而实用的结果。
数学模型复习-第4章离散优化模型
第4章离散优化模型【内容总结与思考】§1数学规划（最优化模型）概述。
规划模型（最优化模型）的三要素:决策（设计，控制）变量,约束条件和目标函数,最优化模型就是在满足约束条件的集合中（可行集）求目标函数的最优值。
按目标函数分分为多目标规划和单目标规划。
单目标规划模型的一般形式：max （min） Z = f（x）,x = （x{,x2,...,x n）Ts.t.（x） < 0, i = 1.2,...m线性规划:目标函数和约束条件都是线性的称为线性规划。
不是线性规划统称为非线性规划。
二次规划:目标函数是二次的，约束条件是线性的称为二次规划。
整数规划:决策变量均取整数值的规划称为整数规划。
部分决策变量取整数，其它取实数则称为混合整数规划。
只取0,1 的变量称为0-1变量。
实际问题建模（生产计划•线性规划）。
建模.软件计算，结果分析:对偶价格。
敏感性分析结果应用：系数变化范围（目标函数系数,约束右端项系数）例题1最优化模型的三姜素为（）■最优化问题就规划问题,整数规划是（)o§1生产计划建模:决策变量为目标为利润（费用），约束为生产要素限制，一般为线性规划。
例题1 一般的生产规划模型的目标函数是（），决策变量是（）,约束条件为（）。
其一般模型为（）§2运输问题建模（自来水输运与装机）lo 一般运输问题建模。
第，个供应点（源）第丿个需求点（汇）的量为®,则模型为m nmin（ max）i=l j=ln m ms.t. 2L x u -a i»Z x ij -lb j^x ij - ub j»j=l i=l i=l目标为费用最小（或利润最大），约束包括两类，供应约束（源点,始点）需求约束（终点•汇）。
一般运输问题的数据表结构:利润表+右边表示供应点的数据+底边表示各需求点的数据。
2O运输问题编程「水库送水问题Idefine set and variable;sets: gong/1..3/:a;xu/1..4/:bl f bu;link(gon g f xu):x f c;en dsets•evaluate to known variable;data:a=100,120,100;bl 二30,70,10,10;bu=80,140,30,50;c 二290,320,230,280,310,320,260,300,260,250,220,-1000;enddatamax=@sum(link(i,j):c(ij)*x(ij));@for(gong(i):@sum(xu(j):x(ij))<=a(i)); @for(xu(j):@sum(gong(i):x(ij))>=bl(j)); @for(xu(j):@sum(gong(i):x(ij))<=bu(j)); end例题1 一般运输问题的模型( 厂目标函数的形式为( )，约束条件是( )例题2 Lingo编程中重要的三部分是:set段，data段，和砂段。
机械优化设计试卷期末考试及答案(补充版)
第一、填空题1.组成优化设计数学模型的三要素是设计变量、目标函数、约束条件。
2.函数在点处的梯度为，海赛矩阵为3.目标函数是一项设计所追求的指标的数学反映，因此对它最基本的要求是能用来评价设计的优劣，，同时必须是设计变量的可计算函数。
4.建立优化设计数学模型的基本原则是确切反映工程实际问题，的基础上力求简洁。
5.约束条件的尺度变换常称规格化，这是为改善数学模型性态常用的一种方法。
6.随机方向法所用的步长一般按加速步长法来确定，此法是指依次迭代的步长按一定的比例递增的方法。
7.最速下降法以负梯度方向作为搜索方向，因此最速下降法又称为梯度法，其收敛速度较慢。
8.二元函数在某点处取得极值的充分条件是必要条件是该点处的海赛矩阵正定9.拉格朗日乘子法的基本思想是通过增加变量将等式约束优化问题变成无约束优化问题，这种方法又被称为升维法。
10改变复合形形状的搜索方法主要有反射，扩张，收缩，压缩11坐标轮换法的基本思想是把多变量的优化问题转化为单变量的优化问题12．在选择约束条件时应特别注意避免出现相互矛盾的约束，，另外应当尽量减少不必要的约束。
13．目标函数是n维变量的函数，它的函数图像只能在n+1, 空间中描述出来，为了在n维空间中反映目标函数的变化情况，常采用目标函数等值面的方法。
14.数学规划法的迭代公式是，其核心是建立搜索方向，和计算最佳步长15协调曲线法是用来解决设计目标互相矛盾的多目标优化设计问题的。
16.机械优化设计的一般过程中，建立优化设计数学模型是首要和关键的一步，它是取得正确结果的前提。
二、名词解释1．凸规划对于约束优化问题若、都为凸函数，则称此问题为凸规划。
2．可行搜索方向是指当设计点沿该方向作微量移动时，目标函数值下降，且不会越出可行域。
3．设计空间：n个设计变量为坐标所组成的实空间，它是所有设计方案的组合4．.可靠度产品在规定的条件，规定的时间内完成规定功能的概率.5．收敛性是指某种迭代程序产生的序列收敛于6.非劣解：是指若有m个目标，当要求m-1个目标函数值不变坏时，找不到一个X，使得另一个目标函数值比，则将此为非劣解。
进行模型优化
进行模型优化随着科技的飞速发展，模型优化在计算机领域扮演着越来越重要的角色。
模型优化的目标是提高模型的性能和效果，从而更好地适应现实世界的需求。
本文将探讨模型优化的方法和实践，帮助读者了解如何进行有效的模型优化。
一、模型评估与分析在进行模型优化之前，我们首先需要对现有模型进行评估与分析。
这一步骤可以帮助我们了解模型的性能表现，从而找出需要优化的地方。
1.数据集准备在评估模型之前，需要准备一个合适的数据集。
数据集应该涵盖各种场景和情况，以便更全面地评估模型的性能。
同时，数据集的标注应该准确可靠，以保证评估的准确性。
2.性能指标选择在评估模型时，我们需要选择适当的性能指标来衡量模型的好坏。
常见的性能指标包括准确率、召回率、F1值等。
根据具体任务的需求，选择合适的性能指标进行评估。
3.模型分析与可视化通过对模型进行分析和可视化，可以更好地理解模型的运行机制和表现。
各种可视化方法，如混淆矩阵、ROC曲线等，可以帮助我们深入了解模型的优缺点。
二、模型参数调优模型参数调优是模型优化的重要一环。
通过调整模型的参数，我们可以改善模型的性能，提高其预测能力。
1.网格搜索网格搜索是一种常用的参数调优方法。
通过设定一组候选参数，遍历所有可能的参数组合，并评估每个组合的性能，从而找到最佳参数组合。
2.随机搜索与网格搜索不同，随机搜索使用随机抽样的方式遍历参数空间。
这种方法可以在大规模参数空间中高效地寻找最优解，尤其适用于高维参数优化问题。
3.贝叶斯优化贝叶斯优化是一种基于贝叶斯定理的优化方法。
它通过建立一个代理模型来估计不同参数设置下的性能，并根据这个模型选择下一次尝试的参数。
贝叶斯优化通常在迭代过程中逐渐减小参数空间，从而找到最佳参数设置。
三、模型结构优化模型结构优化是指通过改变模型的结构，从而提高模型的性能和泛化能力。
常见的模型结构优化方法包括网络剪枝、神经架构搜索等。
1.网络剪枝网络剪枝是通过去除冗余参数和连接来减小模型的大小和计算量。
优化模型
二、优化的基本模型一、优化模型的相关信息优化模型的三要素：1.目标函数最优化——单一目标 多重目标问题如何处理？2.实现目标的多种方法 若实现目标只有一种方法不存在规划问题。
3.生产条件的约束——资源是有限的 资源无限不存在规划问题。
优化模型的基本结构：1.决策变量 ——未知数。
它是通过模型计算来确定的决策因素。
又分为实际变量——求解的变量和计算变量，计算变量又分松弛变量（上限）和人工变量（下限）。
2.目标函数——经济目标的数学表达式。
目标函数是求变量的线性函数的极大值和极小值这样一个极值问题。
3.约束条件——实现经济目标的制约因素。
它包括：生产资源的限制（客观约束条件）、生产数量、质量要求的限制（主观约束条件）、特定技术要求和非负限制。
二、产地与销售点之间的运输最优化模型2.1模型的假设： ,i j x 表示从第(1,26)i i =个产地到第(1,28)j j =个销售点的运输量；i m 表示第(1,26)i i =个产地的产量；j n 表示第(1,28)j j =个销售点的销售量；,i j c 表示从第(1,26)i i =个产地到第(1,28)j j =个销售点的单位运价；2.2目标函数：68,,11i j i j i j Max x c ===∑∑2.3约束条件：8,16,1i j i j i j j i x m x n ==⎧≤⎪⎪⎨⎪≤⎪⎩∑∑利用使用LINGO 软件求解，编制程序如下：model :!6发点8收点运输问题; sets :warehouses/wh1..wh6/:capacity; vendors/v1..v8/:demand;links(warehouses,vendors):cost,volume; endsets !目标函数;min =@sum (links:cost*volume); !需求约束;@for (vendors(J):@sum (warehouses(I):volume(I,J))=demand(J)); !产量约束;@for (warehouses(I):@sum (vendors(J):volume(I,J))<=capacity(I));!这里是数据; data :capacity=60 55 51 43 41 52; demand=35 37 22 32 41 32 43 38; cost= 6 2 6 7 4 2 9 54 95 3 8 5 8 2 5 2 1 9 7 4 3 3 767 3 9 2 7 1 2 3 9 5 7 2 6 5 5 5 2 28 1 4 3; enddata end然后点击工具条上的按钮 即可。
现代设计方法(最新整理)
大大缩短生产准备周期。
③减少专用夹具设计、制造④减少专用夹具库存面积，改善夹具管理工作。
分类：槽系组合夹具、孔系组合夹具。
2）可调整夹具：具有小范围柔性，通过调整部分装置或更换部分零件，以适应具有一定相似性的不同零件的加工。
特点：①基础部分：夹具通用部分，包括夹具体、夹紧传动装置和操作机构等。
结构依据零件组内各零件的轮廓尺寸、夹紧方式及加工要求等因素确定。
②可调整部分：包括定位元件、夹紧元件和刀具引导元件等。
更换工件品种时，只需对该部分进行调整或更换元件，即可进行新的加工。
12、成组技术的核心和基础成组技术的核心是成组工艺，成组工艺的实质就是对制造系统的大量的输入信息加以组织，吧单间、小批生产的零件，组合成生产批量较大的零件组，并以这种零件组作为制造系统的输入信息，从而有可能提高制造系统的自动化程度。
成组技术的基础是①机械零件之间存在相似性。
（相似性主要体现在结构、材料、工艺）②机械产品中各类零件出现有明显的规律性。
应用成组技术的附加条件是要有零件的分类编码系统，用来对零件进行分类编码。
14、并行工程的特点及效益大量实践表明，实施并行工程可以获得明显的经济效益。
据统计，实施并行工程可以使新产品开发周期缩短40%～60%，早期生产中工程变更次数减少一半以上，产品报废及返工率减少75%，产品制造成本降低30%～特点：（1）并行工程强调面向过程（process-oriented）和面向对象（object-oriented）一个新产品从概念构思到生产出来是一个完整的过程（process）。
（2）.并行工程强调系统集成与整体优化。
效益：（1）. 缩短产品投放市场的时间；（2）. 降低成本；（3）. 提高质量；（4）. 保证了功能的实用性；（5）. 增强市场竞争能力。
40%。
并行设计的目的提高并行系统的计算效率，充分利用系统峰值15、敏捷制造是指企业快速调整自己，以适应当今市场持续多变的能力；以任何方式来高速、低耗地完成它所需要的任何调整，依靠不断开拓创新来引导市场，赢得竞争。
主成分分析优化模型三要素
主成分分析优化模型三要素
主成分分析（PCA）优化模型的三个要素是：
1. 变量选择：PCA分析是基于协方差矩阵或相关系数矩阵进行的,因此需要根据研究目的和数据类型选择适合的变量。
一般来说,变量数目应该比样本数少,并且变量之间不能存在高度的共线性。
2. 主成分数目选择：主成分数目应该足够大以解释数据的大部分变异,并且足够小以保留数据的主要信息。
一般来说,可以采用Kaiser准则和Scree图两种方法确定主成分数目。
3. 主成分旋转方法选择：主成分旋转是为了将主成分与原始变量联系起来,使得每个主成分都有解释上的可比性。
常用的旋转方法有Varimax、Quartimax、Equamax等方法。
选择旋转方法要基于数据类型和实际需求来进行。
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④ 一行中“！”后面的文字将被认为是说明语句，不参与
模型的建立，主要目的是增加程序的可读性。
现在我们用Lindo软件来求解这个模型，单击工具栏中的
Lindo求解器运行状态窗口各项的含义
型
xij
0,1;
这是一个线性0-1 规划模型，它是一个特 殊的线性整数规划。
Lingo/Lindo软件介绍
➢ 这套软件包由美国芝加哥大学的Linus Scharge教
授于1980年前后开发，专门用于求解最优化问题，后 经不断完善和扩充，并成立LINDO公司进行商业化运 作，取得了巨大的成功。全球《财富》杂志500强的企 业中，一半以上使用该公司产品，其中前25强企业中 有23家使用该产品。
队员
甲
乙
丙
丁
戊
蝶泳 66.8 57.2
78
70
67.4
仰泳 75.6
66
67.8
74.2
71
蛙泳
87
66.4 84.6
69.6
83.8
自由泳 58.6
53
59.4
57.2
62.4
线 性 规
·划
模 型
决策变量：引入0-1变量xij 若选择队员 i 参加泳姿 j
的比赛，记 xij=1，否则记 xij=0.这就是问题的决策变量， 共20个。
•松弛变量的值 【紧约束】
Lingo/Lindo软件介绍 ---Lindo
➢使用Lindo软件的一些注意事项：
① 变量以字母开头、不区分大小写，变量名可不超过8个字符；
② 变量不能出现在约束条件的右端，右端只能是常数；变量与系 数之间可以有空格，但绝对不能有任何运算符；
③ Lindo中不接受”（）“和逗号 ”，“等任何运算符号（除非 在注释语句中）；
目标函数：当队员队员 i 入选泳姿 j 的比赛时，
cij xij表示他的成绩，否则cij xij=0。于是接力队的成绩
可以表示为：
45
f
cij xij
j1 i1
约束条件：根据组成接力队的要求， xij 应该满足下面
两个约束条件：
① 每人最多只能入选4种泳姿之一，即对于员 i=1，2，3，
4，应该有：
约束条件：由每天需要的人数确定。由于每人连续
工作五天，所以一周的雇员应该是周四到周一聘用的， 按照需要至少50人，于是
x1 x4 x5 x6 x7 50
类似的，有
x1 x2 x5 x6 x7 50
x1 x2 x3 x6 x7 50
线 性 规
x1 x2 x3 x4 x7 50 x1 x2 x3 x4 x5 80 x2 x3 x4 x5 x6 90
这里opt 最优化的意思，可以是min（求极大， 即minamize的缩写）或max （求极小，即minamize 的缩写）的两者之一；s.t. （即subject to）“受约 束于”之意。
优化模型基本类型
1.决策变量x的所有分量xi均为连续数值
a）f ,hi ,gi都是线性函数，则为线性规划（LP） b）f ,hi ,gi至少有一个是非线性，则为非线性规划（NLP）
聘者需连续工作5天，试确定聘用方案，即周
线
一到周日每天聘用多少人，是5在满足需要的 前况下聘用总人数最少？
性
优化模型
规
决策变量：记周一到周日每天聘用的人数分别为X1，
划
X2，X3，X4，X5，X6 ，X7，这就是问题的决策变量。
模
目标函数：目标函数即是聘用总人数，即
型
z x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7
划
x3 x4 x5 x6 x7 90
模
显然，人数应该是正整数，所以
型
xi 0 i 1, 2, 7
问题归结为在以上约束条件下求解min z的 整数规划模型。由于目标函数和约束条件关于 决策变量都是线性函数，所以这是一个整数向 行规划模型。
例-2 某班准备从5名游泳队员中选择4人组成
接力队，参加学校的4*100混合泳接力比赛。
④ 模型中的表达式应当经过化，如不能出现 （X+1）2 + 2X2 + 3Y，而应该写成3X2+2X+3Y+1；
⑤ 模型中已假定所有变量非负，可在模型的 ”end“语句后面用命 令”free“取消变量的非负假定，其用法是在”free“后面跟变 量名；
⑥ 在模型的 ”end“语句后面可以用命令”SUB“设定变量的上界， 用命令”SLB“设定变量的下界；
（1）线性规划（LP）的一般形式
常
目标函数和所有的约束条件都是变量的线性 函数。
用
n
的 min f x ci xi , i 1,2,...,n
优
i 1
化 模 型
n
s.t. i1
ai xi
bi , bi
, bi ,
形 式
xi 0,i 1,2,...,n
（2）二次规划问题
常
目标函数为二次函数，约束条件为线性约束。
名称
含义
Status
显示当前求解状态：Optimal表示已经达到 最优解；其他可能的显示：Feasible， Infeasible，Unbounded
Iterations 显示迭代次数
Infeasibility 约束不满足的量；0表示这个解是可行的
Objective 显示当前解的目标函数值
Best IP
4
xij 1
j 1
② 每种泳姿有且只能有1人入选，即对于员 j=1，2，3，4，
5，应该有：
5
xij 1
i 1
综上所述，这个问题的优化模型可以写作：
45
min
cij xij ;
线
j1 i1
性
4
xij 1 ,i 1, 2,3, 4,5;
规
j1
划 模
5
s.t. xij 1 , j 1, 2,3, 4; i1
显示整数规划当前解的最佳标函数值：N/A 表示无答案或无意义
IP Bound 显示整数规划的界
Branches
显示分支定界算法已经计算的分支数： N/A 表示无答案或无意义
Elapsed 显示计算所用时间：0：00说明计算太快，
Time
用时还不到0.05S
Update 显示控制和刷新本界面的时间间隔 Time
➢该软件包功能强大，版本也很多，而我们 使用的只
是演示版（试用版），演示版与正式版功能基本上是
类似的，只是能够求解问题的规模受到限制，总变量数 不超过30个，这在我们目前的使用过程中，基本上是 足够。
Lingo/Lindo软件介绍 Lingo/Lindo软件求解的优化模型类型见下图：
优化模型
连续模型
整数模型
线性规划
二次规划
Lindo
非线性规划 Lingo
Lingo/Lindo软件介绍
➢Lindo是英文Linear Interactive and Discrete
Optimizer字首的缩写，即“交互式的线性和离散优化 求解器”，可以用来求解线性规划（LP）和二次规划 （QP）；
➢Lingo是英文Linear Interactive and General
Lingo/Lindo软件介绍
《
---Lindo
➢解决一个简单的线性规划（LP）问题
例-3 max z 2x 3y
4x 3y 10 s.t. 3x 5y 12
x, y 0
其Lindo程序为：
Lingo/Lindo软件介绍 ---Lindo
➢我们从这段程序可以看出Lindo模型有以下特点：
➢ Lingo9.0软件比以前的版本有了很大的改进，功能大大增强， 性能更加稳定，结果更加可靠；从基本更能上看，与Lindo相比， Lingo软件主要具备以下优点：
① 除具备Lindo饿全部功能外，还可以用于求解非线性规划问题；
用一组关于x的等式hi( x ) 0i 1,2, m和（或）不 等式g j( x ) 0 j 1,2, n来界定，分别称为等式约
束和不等式约束。
于是，优化模型从数学上可以表述为
opt z f ( x )
（1）
s. t. h( x ) 0 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 1,2, ,m
（2）
g( x ) 0 j 1,2, ,n （3）
自由泳 58”6
53”
59”4
57”2 1’02”4
问题分析：问题要求从5名队员中选出4人组成接
力队，每人一种泳姿，且四人的泳姿各不相同，使
接力队成绩最好。容易想到穷举法，组成接力队的
方案有5！=120中，逐一计算并做比较即可找出最优
方案。显然这不是解决问题的最好方法，随着问题
线
规模的变大，穷举法的计算量是无法接受的。
3y 5y z 12
x y 5z 8
5x y z 2
0 y 20, z 30
在这个模型中，对变量x没有非负限制，对y有上限限制，对z有下限 限制；分别用FREE、SBU、SLB三个命令可以实现这些功能。具体输入 如下：
图a：例4的 输入模型
图b：例4的 输出结果
Lingo/Lindo软件介绍 ---Lingo
c） f 是二次函数,hi ,gi 都是线性，则为二次规划（QP）
2.决策变量x的的一个或多个分量xi取离散值
a） x的至少一个分量只取整数数值，则为整数规划（IP） b） x的分量限定只取整数0或1，则为0-1规划（ZOP）
3.此外，为了解决实际问题的需要，还可以分为： 单目标规划，多目标规划，动态规划，多层规划等。