多目标规划问题知识讲解
多目标规划问题的几种常用解法
多目标规划问题的几种常用解法(1) 主要目标法其基本思想是:在多目标问题中,根据问题的实际情况,确定一个目标为主要目标,而把其余目标作为次要目标,并且根据经验,选取一定的界限值。
这样就可以把次要目标作为约束来处理,于是就将原来的多目标问题转化为一个在新的约束下的单目标最优化问题。
(2) 线性加权和法其基本思想是:按照多目标f i (x) (i=1, 2, … ,m)的重要程度,分别乘以一组权系数λj (j=1, 2, … ,m)然后相加作为目标函数而构成单目标规划问题。
即 ∑==m j j j x f f 1)(min λ,其中∑==≥mj j j 110λλ且(3) 极大极小法其基本思想是:对于极小化的多目标规划,让其中最大的目标函数值尽可能地小,为此,对每个 x ∈R ,我们先求诸目标函数值f i (x)的最大值,然后再求这些最大值中的最小值。
即构造单目标规划:{})(max min 1x f f j mj ≤≤= (4) 目标达到法(步骤法)对于多目标规划:[])(,),(),(m in 21x f x f x f ms.t g j (x) ≤0 j=1, 2, … ,n先设计与目标函数相应的一组目标值理想化向量),,(**2*1m f f f ,再设γ为一松弛因子标量。
设),,,(21m w w w W =为权值系数向量。
于是多目标规划问题化为:()kj x g m j f w x f j j j j x ,,2,10)(,,2,1min *, =≤=≤-γγγ(5)字典序法对目标的重要性进行排序,依次求解各单目标规划(前一个目标的最优解不唯一,其结果作为下一个目标的约束),到有唯一解时结束。
2.多目标规划问题
s.t. ( X ) G
方法二 罚款模型(理想点法)
思想: 规划决策者对每一个目标函数都能提出所期望的值 (或称满意值); 通过比较实际值 fi 与期望值 fi* 之间的偏差来选择问题的 解,其数学表达式如下:
k
min Z i ( fi fi )2
i1
i ( x1, x2, , xn ) gi (i 1,2, , m)
生产甲、乙两种产品,
甲
有关数据如表所示。 原材料
2
试求获利最大的生产 设备(台时) 1
方案?
单件利润 8
乙 拥有量 1 11 2 10 10
由于决策者所追求的唯一目标是使总利润达到最大,
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 8x1 10x2
2x1 x2 11
非劣解可以用图1说明。
图1 多目标规划的劣解与非劣解
在图1中,max(f1, f2) .就 方案①和②来说,①的 f2 目标值比②大,但其目 标值 f1 比②小,因此无 法确定这两个方案的优 与劣。
在各个方案之间, 显然:④比①好,⑤比 ④好, ⑥比②好, ⑦比 ③好……。
而对于方案⑤、 ⑥、⑦之间则无法确 定优劣,而且又没有 比它们更好的其他方 案,所以它们就被称 为多目标规划问题的 非劣解或有效解, 其余方案都称为劣解。 所有非劣解构成的集 合称为非劣解集。
第二讲 多目标规划方法
多目标规划解的讨论——非劣解
多目标规划及其求解技术简介
效用最优化模型 罚款模型
约束模型
目标规划模型
目标达到法
目标规划方法
目标规划模型
目标规划的图解法
求解目标规划的单纯形方法
多目标规划培训教材
多目标规划培训教材目录•什么是多目标规划•多目标规划的基本概念•多目标规划的解决方法•多目标规划在实际问题中的应用•多目标规划的案例分析•总结什么是多目标规划多目标规划是指在一个决策问题中同时考虑多个目标或者多个约束条件的一种优化方法。
通常情况下,单目标规划只需要优化一个目标函数,而多目标规划则需要优化多个同时存在的目标函数。
多目标规划非常适用于现实生活中的许多问题,比如企业决策、资源分配、物流运输等等。
因为在这些问题中,往往会涉及到多个冲突的目标或者限制条件。
多目标规划的基本概念在多目标规划中,有几个基本概念需要了解:1. 目标函数:多目标规划中的每个目标都可以表示为一个目标函数。
目标函数通常是需要最小化或最大化的某个指标,比如成本、利润等。
2. 约束条件:多目标规划中,可能存在多个约束条件,这些约束条件是决策问题的限制条件。
3. Pareto最优解:Pareto最优解是指在多目标规划中,无法再进行优化的解。
如果有两个解分别在某个目标上优于另一个解,而在另一个目标上又劣于另一个解,那么这两个解就是Pareto最优解。
4. Pareto前沿:Pareto前沿是指所有Pareto最优解组成的集合。
在Pareto前沿上的解都是没有劣势的,无法通过改进一个目标而不损害其他目标。
多目标规划的解决方法多目标规划的解决方法有多种,常见的有以下几种: 1. 加权和法:将多个目标函数加权求和,通过调整权重来找到最优解。
这种方法适用于目标函数之间不存在明显的权衡关系的情况。
2. 最小优先级法:按照优先级顺序逐个优化目标函数,直到找到满足所有约束条件的最优解。
这种方法适用于目标之间存在明显的优先级关系的情况。
3. 线性权衡法:将多目标规划问题转化为单目标规划问题,通过引入一个权衡参数来权衡多个目标函数。
这种方法适用于目标函数之间存在明显的权衡关系的情况。
4. 模糊规划法:将目标函数和约束条件转化为模糊的形式,通过模糊数学方法来求解多目标规划问题。
多目标规划教材(PPT 116张)
f2 A5 A4 A1 A3 A2 f1 A6 A7
多目标规划的解集
绝对最优解
* * 设 x* R ,如果对于 x R 均有 F x F x ,则称 x 为多目标规划问题的绝对最
*
优解。多目标规划问题的绝对最优解的全体可以记为 Rab ,其含义为:该最优解与 任意一个可行解都是可以进行比较的。下图为当 n 1, p 2 时绝对最优解的示意图。
多目标规划问题的典型实例
再由约束条件,该厂每周的生产时间为 40h,故: x1 x2 x3 40 且需要满足能耗不得超过 20t 标准煤: 0.48x1 0.65x2 0.42 x3 20 上面是对生产过程的约束,再考虑销售过程,由于数据表中给出了三种产品每周 的最大销量,故我们必须限制生产数量小于最大销量才能使得成本最低,即满足下 述约束条件:
qA1 20x1 700; qA2 25x2 800; qA3 15x3 500
同时考虑到生产时间的非负性,总结得到该问题的数学模型为:
max min s.t.
f1 x 500 x1 400 x2 600 x3 f 2 x 0.48 x1 0.65 x2 0.42 x3 x1 x2 x3 40 0.48 x1 0.65 x2 0.42 x3 20 20 x1 700 25 x2 800 15 x3 500 x1 , x2 , x3 0
多目标规划的解集
直观理解
对单目标规划来说,给定任意两个可行解 x1 , x2 R ,通过比较它们的目标函数 值 f x1 , f x2 就可以确定哪个更优。 但对于多目标规划而言, 给定任意两个可行解
多目标规划的原理和
多目标规划的原理和多目标规划是一种优化方法,用于解决同时存在多个目标函数的问题。
与单目标规划不同,多目标规划的目标函数不再是单一的优化目标,而是包含多个决策者所关心的目标。
目标函数之间可能存在冲突和矛盾,因此需要找到一个平衡点,使得各个目标都能得到满意的结果。
1.目标函数的建立:多目标规划需要明确各个决策者所关心的目标,并将其转化为数学模型的形式。
目标函数可以是线性的、非线性的,也可以包含约束条件。
2.解集的定义:解集是指满足所有约束条件的解的集合。
在多目标规划中,解集通常是一组解的集合,而不再是单个的最优解。
解集可以是有限的或无限的,可以是离散的或连续的。
3.最优解的确定:多目标规划中的最优解不再是唯一的,而是一组解的集合,称为非劣解集。
非劣解集是指在所有目标函数下都没有其他解比其更好的解。
要确定最优解,需要考虑非劣解集中的解之间的关系,即解集中的解是否有可比性。
4.解的评价:首先需要定义一种评价指标来比较不同解之间的优劣。
常用的方法有加权法、广义距离法、灰色关联法等。
评价指标的选择应该能够反映出决策者对不同目标的重视程度。
5. Pareto最优解:对于一个多目标规划问题,如果存在一组解,使得在任意一个目标函数下都没有其他解比其更好,那么这组解就被称为Pareto最优解。
Pareto最优解是解集中最为重要的解,决策者可以从中选择出最佳的解。
6.决策者的偏好:在实际应用中,决策者对不同目标的偏好有时会发生变化。
因此,多目标规划需要考虑决策者的偏好信息,并根据偏好信息对解集进行调整和筛选。
多目标规划在解决实际问题中具有广泛的应用,尤其在决策支持系统领域发挥了重要作用。
它不仅能够提供一组有竞争力的解供决策者参考,还能够帮助决策者更好地理解问题的本质和各个目标之间的权衡关系。
多目标规划既可以应用于工程、经济、管理等领域的决策问题,也可以用于社会、环境等领域的问题求解。
总之,多目标规划通过将多个目标函数集成为一个数学模型,寻找一组最佳的解集,从而在多个目标之间实现平衡和协调。
第五讲_多目标规划模型
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 其余的目标满足一定的条件,即 max f 1 ( X )
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
6
j
U * max U U ( X 3 ) 57 . 925
3、分层序列法:
f ( x ), , f ( x 按其重 ) 1.基本步骤:把(VP)中的p个目标 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 f , f , , f 先求解 min f ( x ) ( P ) s .t . x S 得最优值 f 1* ,记 S x f ( x ) f S 再解 min f ( x ) ( P ) 得最优值 f ,S x f ( x ) f S s .t . x S 依次进行,直到 * min f ( x ) fp 得最优值 (P )
f2
1 2
5 3
4
6
7 8 f
二、模型结构
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。 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。
《多目标规划》PPT课件
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多目标规划的象集
研究象集的作用在于:
(1) 求出F R中的有效点和弱有效点,就可确定有效解和弱有效解;
(2) 对象集F R的研究可以提供—些解多目标规划的方法;
f x
f x
f1 x f2 x
f2 x f1 x
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Re* a,b
O
ab
x
O a cd b x
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a
b
多目标规划的解集
❖ 解集之间的关系
(1)
p
若
i1
Ri*
,则 Ra*b
p
i 1
Ri*
(2) Re* Rw*e R
(3) Ri* Rw*e (i 1, 2,..., p)
产品
A1 A2 A3
产品生产销售数据表
生产效率
利润
最大销量
能耗
(m/h) (元/m) (m/周) (t/1000m)
20
500
700
24
25
400
800
26
15
600
500
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多目标规划问题的典型实例
假设该厂每周生产三种产品的小时数分别为 x1, x2, x3 ,则我们根据各种产品的单位
规划中的每个目标函数看成是单目标规划问题的目标函数,即我们分别考虑 p 个单
目标规划问题:min fi x, xR, i 1,2,..., n ,那么这 p 个单目标规划问题的公共最优
解才是多目标规划问题的的绝对最优解。如果这 p 个单目标规划问题没有公共的最
优解,则多目标规划问题就没有绝对最优解。
x1 60 又考虑到购买的数量必须要满足非负的条件,由于对 x1 已经有相应的约束条件,故只 需添加对 x2 的非负约束即可。 综合以上分析,得到最优化数学模型如下:
疏散路线规划中的多目标优化问题探讨
疏散路线规划中的多目标优化问题探讨一、疏散路线规划的概念与重要性疏散路线规划是指在紧急情况下,如火灾、地震、袭击等,为确保人员安全、快速地撤离危险区域,而进行的路线设计和优化。
这一规划不仅关系到人员的生命安全,也是城市管理和公共安全的重要组成部分。
有效的疏散路线规划可以显著减少紧急情况下的伤亡和损失。
1.1 疏散路线规划的目标疏散路线规划的主要目标包括:- 最小化疏散时间:确保人员能够在最短的时间内撤离到安全区域。
- 均衡疏散流量:避免某些路线或区域因疏散人数过多而导致拥堵。
- 考虑疏散成本:在满足安全的前提下,尽量降低疏散过程中的资源消耗。
- 应对不确定性:在规划中考虑可能的不确定性因素,如路线损坏、交通管制等。
1.2 疏散路线规划的应用场景疏散路线规划的应用场景广泛,包括但不限于:- 建筑物内部疏散:如商场、学校、办公楼等人员密集场所的紧急疏散。
- 城市区域疏散:在自然灾害或大型活动结束后的城市区域疏散。
- 特殊事件疏散:如大型体育赛事、音乐会等特殊事件结束后的人员疏散。
二、疏散路线规划中的多目标优化问题多目标优化是指在规划过程中同时考虑多个目标,这些目标之间可能存在冲突,需要通过优化算法来平衡。
在疏散路线规划中,多目标优化问题尤为重要。
2.1 多目标优化问题的特点多目标优化问题具有以下特点:- 目标多样性:需要同时考虑疏散时间、疏散流量、疏散成本等多个目标。
- 目标冲突性:不同目标之间可能相互制约,如减少疏散时间可能增加疏散成本。
- 解决方案的多样性:存在多种可能的解决方案,每种方案在不同目标上的优劣不同。
2.2 多目标优化问题的难点疏散路线规划中的多目标优化问题存在以下难点:- 确定权重:如何合理分配不同目标的权重,以反映其在规划中的重要性。
- 解决冲突:如何在不同目标之间找到平衡点,避免过度偏重某一目标。
- 算法选择:选择合适的优化算法,以高效求解多目标优化问题。
2.3 多目标优化问题的解决策略解决疏散路线规划中的多目标优化问题,可以采取以下策略:- 权重法:为不同目标分配权重,将多目标问题转化为单目标问题求解。
多目标规划(运筹学
环境与资源管理
资源利用
多目标规划可用于资源利用优化,以最 大化资源利用效率、最小化资源浪费为 目标,同时考虑环境保护、可持续发展 等因素。
VS
环境污染控制
多目标规划可以应用于环境污染控制,以 最小化污染排放、最大化环境质量为目标 ,同时考虑经济成本、技术可行性等因素 。
城市规划与交通管理
城市布局
发展更高级的建模语言和工具, 以简化多目标规划问题的描述和 求解过程。
求解算法
02
03
混合整数规划
研究更高效的求解算法,以处理 大规模、高维度的多目标规划问 题。
研究如何将连续变量和离散变量 有效地结合在多目标规划问题中, 以解决更广泛的优化问题。
数据驱动的多目标优化
数据驱动决策
利用大数据和机器学习技术,从大量数据中提取有用的信息,以 支持多目标决策过程。
案例二:投资组合优化
总结词
投资组合优化是多目标规划在金融领域的应 用,旨在实现投资组合的风险和回报之间的 最佳平衡。
详细描述
在投资组合优化中,投资者需要权衡风险和 回报两个目标。多目标规划方法可以帮助投 资者找到一个最优的投资组合,该组合在给 定风险水平下能够获得最大的回报,或者在 给定回报水平下能够实现最小的风险。通过 考虑多个目标,多目标规划可以帮助投资者 避免过度依赖单一目标而导致的潜在风险。
在多目标规划中,约束条件可能包括资源限制、时间限制、技术限制等,需要综合考虑各种因素来制 定合理的约束条件。
决策变量
决策变量是规划方案中需要确定的参 数,其取值范围和类型根据问题的实 际情况而定。
在多目标规划中,决策变量可能包括 投资规模、生产能力、产品种类等, 需要合理选择和定义决策变量,以便 更好地描述问题。
第1节多目标规划问题
第1节多目标规划问题第1节多目标规划问题一、线性规划的局限性第一,线性规划是在一组线性约束条件下,寻求某一项目标(如产量、利润或成本等)的最优值。
而实际问题中往往要考虑多个目标的决策问题。
第二,线性规划最优解存在的前提条件是可行域为非空集,否则,线性规划无解。
然而实际问题中,有时可能出现资源条件满足不了管理目标要求的情况,此时,仅做出无解的结论是没有意义的。
现实中,也有可能各个目标相互矛盾,根本找不出一个全部目标都满足的解,但是在决策时,也必须找出一个满意的解。
第三,线性规划问题中的约束条件是不分主次、同等对待的,是一律要满足的“硬约束”,而在实际问题中,多个目标和多个约束条件并不一定是同等重要的,而是有轻重缓急和主次之分;有近期目标,也有远期目标;有定量的,也有定性的;有互相补充的,也有互相对立的,对这样复杂的决策问题,线性规划方法就无能为力了。
第四,线性规划的最优解可以说是绝对意义的最优,但很多实际情况只需(或只能)找出满意解。
上述原因限制了线性规划的应用范围。
目标规划就是在解决以上问题的研究中应运而生,它能更确切地描述和解决经济管理中的许多实际问题。
二、多目标规划的提出[例4—1]对于例1—1的生产计划问题,问如何安排甲、乙产品的产量,使企业利润为最大?解设生产甲产品的产量为x1,乙产品的产量为x2,该问题的线性规划模型可以表示为: maxZ=3x1+5x2s.t.假设该厂根据市场需求或合同规定,希望尽量扩大产品甲的生产量,减少产品乙的生产,这时又增加了两个目标,则可建立如下的模型:maxZ1=3x1+5x2maxZ2=x1minZ3=x2s.t.容易看出,这是一个具有三个目标的线性规划模型,这些目标之间一般是相互矛盾的。
从上述例子不难得出,多目标线性规划模型的原始一般形式如下:max(min)Z1=c11x1+c12x2+…+c1n x nmax(min)Z2=c21x1+c22x2+…+c2n x n……max(min)Z l=c l1x1+c l2x2+…+c ln x n式中,有n个决策变量,m个约束条件,l个目标函数。
运筹学第四章多目标规划
4、All that you do, do with your might; things done by halves are never done right. ----R.H. Stoddard, American poet做一切事都应尽力而为,半途而废永远不行6.17.20216.17.202110:5110:5110:51:1910:51:19
di+= fi(X)-fi(0) fi(X)>fi(0)
0
fi(X)fi(0)
负偏差变量(di-):
实际决策值低于第i个目标值的数量
di-= 0
fi(X)fi(0)
fi(0) -fi(X) fi(X)<fi(0)
di+0 说明实际值超过目标值 则di-=0
di-0 说明实际值低于目标值 则di+=0
9、要学生做的事,教职员躬亲共做; 要学生 学的知 识,教 职员躬 亲共学 ;要学 生守的 规则, 教职员 躬亲共 守。21 .7.221. 7.2Frid ay , July 02, 2021 10、阅读一切好书如同和过去最杰出 的人谈 话。23:46:4423 :46:442 3:467/2 /2021 11:46:44 PM 11、一个好的教师,是一个懂得心理 学和教 育学的 人。21. 7.223:4 6:4423:46Jul-2 12-Jul- 21 12、要记住,你不仅是教课的教师, 也是学 生的教 育者, 生活的 导师和 道德的 引路人 。23:46:4423:4 6:4423:46Friday , July 02, 2021 13、He who seize the right moment, is the right man.谁把握机遇,谁就心想事成。21.7.221.7.22 3:46:44 23:46:4 4July 2, 2021 14、谁要是自己还没有发展培养和教 育好, 他就不 能发展 培养和 教育别 人。202 1年7月 2日星 期五下 午11时4 6分44 秒23:46:4421.7. 2 15、一年之计,莫如树谷;十年之计 ,莫如 树木; 终身之 计,莫 如树人 。2021 年7月下 午11时 46分21 .7.223:46July 2, 2021 16、提出一个问题往往比解决一个更 重要。 因为解 决问题 也许仅 是一个 数学上 或实验 上的技 能而已 ,而提 出新的 问题, 却需要 有创造 性的想 像力, 而且标 志着科 学的真 正进步 。2021 年7月2 日星期 五11时4 6分44 秒23:46:442 17、儿童是中心,教育的措施便围绕 他们而 组织起 来。下 午11时4 6分44 秒下午1 1时46 分23:46:4421.7. 2
第5章 多目标规划复习
第5章 多目标规划目标规划的优先级 先将目标等级化: 先将目标等级化:将目标按重要性的程度 不同依次分成一级目标、二级目标…..。 不同依次分成一级目标、二级目标…..。最 次要的目标放在次要的等级中 2、目标优先级的约定 对同一个目标而言, (1)对同一个目标而言,若有几个决策方案 都能使其达到, 都能使其达到,可认为这些方案就这个目 标而言都是最优方案;若达不到, 标而言都是最优方案;若达不到,则与目 标差距越小的越好。 标差距越小的越好。
3、多目标解的概念 • 若多目标规划问题的解能使所有的目标都 达到,就称该解为多目标规划的最优解 最优解; 达到,就称该解为多目标规划的最优解; • 若解只能满足部分目标,就称该解为多目 若解只能满足部分目标, 标规划的次优解 标规划的次优解; 次优解; • 若找不到满足任何一个目标的解,就称该 若找不到满足任何一个目标的解, 问题为无解 无解。 问题为无解。
复习思考题
1. 试述目标规划的数学模型同一般线性规划数学模型的相同和异同之点。 2.通过实例解释下列概念 :(a)正负偏差变量;(b)绝对约束与目标约束; (c)优先因子与权系数。 3. 为什么求解目标规划时要提出满意解的概念,它同最优解有什么区别。 4. 试述求解目标规划单纯形法与求解线性规划的单纯形法的相同及异同 点。 5. 判断下列说法是否正确: • 线性规划问题是目标规划问题的一种特殊形式; • 正偏差变量应取正值,负偏差变量应取负值; • 目标规划模型中,应同时包含系统约束(绝对约束)与目标约束;
4、多目标规划模型 5、多目标规划的单纯形算法 多目标规划的单纯形算法 • 多目标规划问题与线性规划问题相似,可 多目标规划问题与线性规划问题相似, 用单纯形算法求解。 用单纯形算法求解。 • 注意:在比较检验数大小时,要先比较较 注意:在比较检验数大小时, 高级别的系数,再比较较低级别的系数。 高级别的系数,再比较较低级别的系数。
数学中的混合整数规划与多目标规划
数学中的混合整数规划与多目标规划在数学中,混合整数规划和多目标规划是两个重要的优化问题。
本文将介绍这两个问题的基本概念、解决方法以及在实际问题中的应用。
一、混合整数规划混合整数规划是一类在决策问题中常见的优化模型。
它的特点是既包含了整数变量,又包含了连续变量。
混合整数规划可以表示为如下形式的数学模型:$$\min f(x,y)$$$$\text{ s.t. } g(x,y) \leq b$$$$x \in X , y \in Y$$其中,$f(x,y)$是目标函数,$x$是连续变量,$y$是整数变量,$X$和$Y$分别是$x$和$y$的取值范围,$g(x,y) \leq b$是约束条件。
为了解决混合整数规划问题,可以使用各种优化算法,如分枝定界算法、混合整数线性规划算法等。
这些算法通过不断搜索可行解空间,寻找到最优解或近似最优解。
混合整数规划在实际问题中有广泛的应用。
例如,在物流领域中,为了降低运输成本,需要确定不仅仅考虑运输距离,还要考虑仓库位置、车辆配送路径等多个因素的决策变量。
混合整数规划可以帮助解决这类问题,提高效益。
二、多目标规划多目标规划是指在一个决策问题中存在多个决策目标的优化模型。
多目标规划可以表示为如下形式的数学模型:$$\min f(x) = (f_1(x), f_2(x), ..., f_m(x))$$$$\text{ s.t. } g(x) \leq b$$$$x \in X$$其中,$f(x) = (f_1(x), f_2(x), ..., f_m(x))$是多个目标函数构成的向量,$x$是决策变量,$X$是$x$的取值范围,$g(x) \leq b$是约束条件。
多目标规划的解决方法通常包括帕累托最优、加权和法等。
帕累托最优是指在多个目标中无法同时取得更优结果的情况下,通过权衡各个目标之间的重要性,在目标间取得平衡。
加权和法是指通过给不同目标设置不同的权重,将多目标规划问题转化为单目标规划问题来求解。
多目标规划教材
多目标规划教材简介多目标规划是一种在决策问题中同时考虑多个目标的优化方法。
在实际生活和工作中,我们经常会遇到需要在多个目标之间进行权衡和取舍的情况。
多目标规划通过将目标设置为一个优化问题的一部分,帮助决策者在各种不确定因素和限制条件下做出更科学、更合理的决策。
本教材将介绍多目标规划的基本概念、常用方法和应用案例,旨在帮助读者快速了解和掌握多目标规划的基本原理和应用技巧。
目录1.多目标规划概述2.多目标规划基本概念3.多目标规划求解方法1.加权和方法2.线性加权和方法3.Pareto优化方法4.扩展Pareto优化方法4.多目标规划应用案例1.生产配置的多目标优化2.项目投资的多目标决策3.能源系统的多目标优化5.多目标规划在实践中的挑战6.结语1. 多目标规划概述在日常生活和工作中,我们常常需要在多个目标之间做出决策。
比如,一个公司在制定生产计划时既要考虑生产成本,又要考虑产品质量和交货时间;一个投资者在选择投资项目时既要考虑投资收益,又要考虑投资风险和投资期限。
这些决策问题都存在多个目标,并且这些目标之间可能存在矛盾和冲突。
多目标规划是一种在这种情况下进行决策的优化方法。
它通过将多个目标设置为一个优化问题的一部分,将多目标问题转化为单目标问题求解。
多目标规划不仅能够帮助决策者进行各种不确定因素和限制条件下的决策,还能够提供一系列备选方案,以便决策者选择最优解。
2. 多目标规划基本概念多目标规划涉及一些基本概念和术语,下面是一些常用的概念:•目标函数:多目标规划的目标函数是待优化的函数,通常包含多个变量和目标。
目标函数的具体形式取决于具体的问题。
•可行解:满足约束条件的解称为可行解。
多目标规划的目标是找到一组可行解中的最优解。
•支配关系:多目标规划中的支配关系是指一个解在所有目标上优于另一个解。
一个解支配另一个解意味着它在所有目标上都比另一个解好。
•Pareto最优解:一个解在不被其他解支配的情况下被称为Pareto最优解。
《多目标规划》课件
约束条件
01
约束条件是限制决策变量取值范围的限制条件,通常表示为决 策变量的不等式或等式。
02
在多目标规划中,约束条件可能包括资源限制、技术限制、经
济限制等。
约束条件的处理需要考虑其对目标函数的综合影响,以确定最
03
优解的范围。
决策变量
01 决策变量是规划问题中需要确定的未知数,通常 表示为数学符号或参数。
多目标规划的算法改进与优化
混合整数多目标规划算法
结合整数规划和多目标规划的优点,解决具有离散变量的 多目标优化问题。
进化算法
借鉴生物进化原理,通过种群进化、基因突变等方式寻找 多目标优化问题的Pareto最优解。
梯度下降法
利用目标函数的梯度信息,快速找到局部最优解,提高多 目标规划的求解效率。
多目标规划在实际问题中的应用前景
特点
多目标遗传算法能够处理多个相互冲突的目标函数,提供一组非劣解集供决策者选择。 它具有较强的全局搜索能力和鲁棒性,适用于复杂的多目标优化问题。
注意事项
多目标遗传算法需要合理设置遗传参数和选择策略,以确保求解的有效性和准确性。
04
多目标规划案例分析
生产计划优化案例
总结词
生产计划优化案例主要展示多目标规划在生产计划方面的应 用,通过合理安排生产计划,降低成本并提高生产效率。
《多目标规划》课件
• 多目标规划概述 • 多目标规划的基本概念 • 多目标规划的常用方法 • 多目标规划案例分析 • 多目标规划的未来发展与展望
目录
01
多目标规划概述
定义与特点
定义
多目标规划是一种决策方法,旨在同 时优化多个目标函数,并考虑多个约 束条件。
特点
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多目标规划问题3.5 黑龙江省可持续农业产业结构优化模型的求解鉴于上面的遗传算法的基本实现技术和理论分析,对标准遗传算法进行适当改进,将其用于求解黑龙江省可持续农业产业结构优化模型中。
黑龙江省农业产业结构优化模型具有大系统、多目标、非线性等特点,传统的求解方法受到了模型复杂程度的限制,由引言可知,遗传算法对解决此类问题具有明显的优势。
下面介绍具体采用的遗传多目标算法操作设计以及模型求解过程。
3.5.1遗传多目标算法操作设计3.5.1.1 实数编码方法在求解复杂优化问题时,二进制向量表示结构有时不太方便,并且浮点数编码的遗传算法对变异操作的种群稳定性比二进制编码好(徐前锋,2000)。
以浮点数编码的遗传算法也叫实数遗传算法(Real number Genetic Algorithms ,简称RGA )。
每一个染色体由一个浮点数向量表示,其长度与解向量相同。
假如用向量),(21n x x x X 表示最优化问题的解,则相应的染色体就是),(21n x x x V ,其中n 是变量个数。
3.5.1.2 种群初始化方法遗传算法中初始群体的个体是随机产生的,由于本文优化模型所涉及的变量容易给出一个相对较大的问题空间的变量分布范围,并且若给出一定的搜索空间也会加快遗传算法的收敛速度;因此本文采取3.3.2中的第一种策略,对每一个变量设置可能区间,然后在可能区间内随机产生初始种群。
为保证不会遗漏最优解,选择区间跨度范围很大。
3.5.1.3 适应度函数设计用遗传算法求解多目标优化问题中出现的一个特殊情况就是如何根据多个目标来确定个体的适应值。
本文采用Gen 和Cheng 提出的适应性权重方法(Adaptive Weight Approach ),该方法利用当前种群中一些有用的信息来重新调整权重,从而获得朝向正理想点的搜索压力(玄光男等,2004)。
将目标函数按3.3.3所述转化成带有q 个目标(本文模型3 q )的最大化问题:)}(,),(),({max 2211x f z x f z x f z q q (3-14) 对于每代中待检查的解来说,在判据空间中定义两个极限点:最大极限点z 和最小极限点 z 如下:},,,{},,,{m inm in2m in 1m axm ax 2m ax 1q q z z z zz z z z(3-15)其中m inm ax kk z z 和是当前种群中第k 个目标的最大值和最小值。
由两个极限点定义的超平行四边形是包含当前所有解的最小超平行四边形。
两个极限点每代更新,最大极限点最终将接近正理想点。
目标k 的适应性权重用下式计算:),,2,1(1min max q k z z kkk因此,权重和目标(Weighted-sum Objective )函数由下面的公式确定qk kkk q k k k z z x f x f x z 1m in m ax 1)()()( (3-16)3.5.1.4 遗传操作(1)选择操作。
以比例选择法和最优个体保存法配合使用进行选择操作,即选择过程仍以旋转赌轮来为新的种群选择染色体,适应度越高的染色体被选中的概率越大;另一方面,为了保证遗传算法的全局收敛性,在选择作用后保留当前群体中适应度最高的个体,不参与交叉和变异,同时也确保当前最优个体不被随机进行的遗传操作破坏。
(2)交叉操作。
本文程序设计采用简单交叉(SimpleXover )、算术交叉(ArithXover )、启发式交叉(HeuristicXover )三种交叉方式并用的方法,在交叉概率选定的条件下,为每种交叉算子设计分配参与该种交叉的染色体的比例,这样可以克服各种方法单独使用的不足,增加了种群的多样性。
交叉概率经多次尝试后确定。
对所使用的三种交叉算子做解释如下:简单交叉:如果种群中某两个体被选中进行交叉,则随机选取一基因位,在此基因位处进行交叉。
例如:若两个体),,,,,(111n k k x x x x X ),,,,(112n k k x x x x X 被选中,选择第k 基因位处交叉,交叉后有),,,,(''111n k k x x x x X),,,,(112n k k x x x x X 简单交叉具备较强的破坏性,即染色体交叉后突破临近解空间,可以促进解空间的搜索,而不致过早收敛;但是简单交叉不能对邻近解空间搜索,并且在约束优化过程中,交叉后可能突破解空间到不可行域中,从很大程度上减缓收敛。
算术交叉:大体有以下三种类型:凸杂交(convex crossover ),仿射杂交(affine crossover )和线性杂交(linear crossover ),本文程序采用线性杂交。
种群中两个体1X ,2X 被选中进行交叉,交叉后1221222111X X X X X X其中121 。
经线性杂交后,杂交后代为两个体1X 、2X 连线上的两个子个体,从而可在临近空间进行搜索,有效弥补简单交叉的不足;然而若解空间为凹区域,则可能杂交后为不可行解,并且有可能收敛到局部最优解,须用简单交叉来弥补不足。
启发式交叉:如果种群中两个体1X 、2X 被选中进行交叉,首先比较两个体1X 、2X 适应度值,若)()(12X eval X eval ,则212'1)(X X X r X ,其中)1,0( r ,若'1X 不在可行域,重复以上步骤直至在可行域为止;2'2X X 。
启发式交叉可以向最优解或近似最优解快速收敛,并且交叉后两个子个体均在可行域内,这是简单交叉、算术交叉所不具备的优点;并且搜索方向可扩展到两个体1X 、2X 连线外侧,避免了算术交叉在这方面的不足。
然而启发式交叉有可能加速收敛到局部最优解,与其他交叉算子配合使用较好。
(3)变异操作。
类似于交叉操作,本文程序设计的变异操作也采用多种变异算子并用的方法,分别使用了下面四种变异算子:边界变异(BoundaryMutation )、均匀变异(UnifMutation )、动态(或称非均匀)变异(NonUnifMutation )、多点非均匀变异(MultiNonUnifMutation )参与变异运算,取长补短。
对四种变异算子解释如下:边界变异:对于给定的父代X ,如果它的元素k x 被选中进行变异,则子代L k U k k x x x 或 ,其中U k x 、Lk x 通常可取为变量k x 的上下界,一般由约束域确定。
这样设置变异算子是由于很多优化问题的全局最优解通常存在于可行区域的边界上。
边界变异运算的不足是不能变异为解空间内点。
均匀变异:若父代X 的元素k x 被选中进行变异,则后代为),,,('1n k x x x X ,其中k k kx rand x x *',k x 为k x 的取值范围区间长度;均匀变异可以均匀搜索解空间,弥补边界变异的不足,但其不具备微调功能,变异步长选择比较困难。
非均匀变异:若父代X 的元素k x 被选出作变异,则后代为),,,('1n k x x x X ,其中'k x 从下面两种可能的方案中随机选择:),('k Uk k k x x t x x ),('L k k k k x x t x x函数),(y t 返回范围],0[y 中的一个值,其中b T tyr y t )1(),( ,r 是]1,0[上的随机数,T 是最大遗传代数,b 是确定非均匀程度的参数。
非均匀变异运算能得到较高的精度并且具备微调能力,即当遗传代数t 增加时,),(y t 越来越趋向于0,该特性将会使算子在早期均匀沿坐标轴方向搜索解空间,而到晚期则沿坐标轴方向在很小区域进行搜索,弥补了均匀变异的不足。
但非均匀变异只是在某一基因位发生变异,从几何上说只是在平行于坐标轴的方向变异,不能实现空间搜索。
多点非均匀变异:若父代X 的元素k x 被选出作变异,则后代为),,,('''1'n k x x x X其中'k x 的选择同于非均匀变异,即对于个体的每个基因位都进行非均匀变异;该变异运算不仅具有较高的精度和微调能力,而且可以实现整体空间变异,该特性使算子在早期均匀搜索解空间,而到晚期则在很小区域进行搜索。
然而无论是均匀变异,非均匀变异,多点非均匀变异均很难变异至边界,对于约束优化问题,有可能搜索不到边界最优解,故与边界变异共同使用在程序设计中。
3.5.1.5 约束条件的处理由于用来操作染色体的遗传算子常常产生不可行后代,因此遗传多目标优化中的一个重要问题就是如何处理约束。
本文采用Gen 和Cheng 提出的适应性罚函数(Adaptive Penalty Function )方法来处理不可行个体。
在当前种群)(t P 中给定一个个体x ,设多目标优化模型的约束条件为),2,1(,0)(m i x g i ,其适应性罚函数构造如下:m i ki i b x b m x p 1m ax ))((11)( (3-17)其中,)}(|)(,max{})(,0max{)(m axt P x x b b b x g x b i i i i i (3-18))(x b i 是当前染色体对第i 个约束的违背值,m ax i b 是当前种群中对约束i 的最大违背值, 是一个小正数,用来避免罚函数中出现被零除的情况。
对于高度约束的最优化问题,每代中不可行解占据相对较大的部分。
该罚函数在每代中适应性调整惩罚率,从而既保存了不可行解有用的信息,又对不可行解施加了选择压力,还避免了过度惩罚。
综合3.5.1.3和3.5.1.5,确定优化模型的适应度函数为 )()()(x p x z x eval (3-19)3.5.2 模型求解结果及分析根据遗传算法操作设计3.5.1,采用Matlab 6.5对黑龙江省可持续农业产业结构模型编写求解实现程序(见附录),为每个变量设置大略分布范围,种群规模取为60,交叉率0.4,其中单点交叉个体数量4对,算术交叉个体数量6对,启发式交叉个体数量14对;变异率0.3,其中边界变异个体数量为2,均匀变异个体数量为4,非均匀变异个体数量为4,多点非均匀变异个体数量为8。
经多次迭代后得到模型的一系列pareto解(有效解),见表3-1(此处列出50组);绘出所得解的空间分布,见图3-1。
综合考虑得到的pareto解序列,对各个变量进行全面衡量,对目标函数进行结果分析,并咨询有关专家,选择第29个有效解为整个产业结构优化的“最优解”(注:决策者可根据个人对目标要求从表3-1中选择合适的解)。
见表3-2。
表3-1和3-2中,)E单位为亿元,其余单位与前面一致。
(X表3-2 可持续农业产业结构优化“最优解”图3-1 黑龙江省农业产业结构模型的pareto 解前沿面Fig. 3-1 Solving surface that pareto to the model of Heilongjiang’s agriculturalstructure表3-1 黑龙江省可持续农业产业结构优化pareto 解序号11X 12X 13X 14X 15X 16X 17X 18X 19X 110X 111X 112X精品文档收集于网络,如有侵权请联系管理员删除。