第3章简单的优化模型ppt课件

合集下载

数学模型姜启源 ppt课件

数学模型姜启源 ppt课件
6
《数学模型》 姜启源 主编
数学模型
9 五 5-6 6.4种群的相互依存
2
7.1市场经济中的蛛网模型
10 五 5-6 7.2减肥计划-节食与运动
2
8.3层次分析模型
12 五 5-6 8.4效益的合理分配
2
9.2报童的诀窍(讨论课)
13 五 5-6 9.5随机人口模型
2
9.6航空公司的预定票策略
14 五 5-6 10.1牙膏的销售量
数学模型
对于一个现实对象,为了一个特定目的, 根据其内在规律,作出必要的简化假设, 运用适当的数学工具,得到的一个数学结构。
数学
建立数学模型的全过程
建模 (包括表述、求解、解释、检验等)
2020/11/13
12
《数学模型》 姜启源 主编
第一章 建立数学模型
1.2 数学建模的重要意义
• 电子计算机的出现及飞速发展; • 数学以空前的广度和深度向一切领域渗透。
1.3 数学建模示例
1.4 数学建模的方法和步骤
1.5 数学模型的特点和分类
1.6 怎样学习数学建模
2020/11/13
8
《数学模型》 姜启源 主编
第一章 建立数学模型
1.1 从现实对象到数学模型
我们常见的模型
玩具、照片、飞机、火箭模型… … ~ 实物模型
水箱中的舰艇、风洞中的飞机… … ~ 物理模型
《数学模型》 姜启源 主编
数学模型
数学模型
2020/11/13
1
《数学模型》 姜启源 主编
数学模型
课程简介
课程名称 数学模型与数学建模 Mathematical Modeling
先修课程 微积分、线性代数、概率论与数理统计 课程简介

数学模型-第03章(第五版)ppt课件

数学模型-第03章(第五版)ppt课件
10天生产一次,平均每天费用最小吗?
问题分析与思考
• 周期短,产量小 • 周期长,产量大
贮存费少,准备费多 准备费少,贮存费多
存在最佳的周期和产量,使总费用 (二者之和) 最小.
• 是一个优化问题,关键在建立目标函数.
显然不能用一个周期的总费用作为目标函数.
目标函数——每天总费用的平均值.
模型假设
c3B
一周期总费用
Cc1c2Q 21T c3r(T 2T1)2
允许缺货的存贮模型
一周期总费用 Cc1cQ T 1cr(TT)2
2 2 1
21
3
1
每天总费用 平均值
C(T,Q) C c1c2Q2c3(rTQ)2 T T 2rT 2rT
(目标函数)
求 T ,Q C(T,Q)min
C 0, C 0 为与不允许缺货的存贮模型
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.
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.
1. 产品每天的需求量为常数 r; 2. 每次生产准备费为 c1, 每天每件产品贮存费为 c2; 3. T天(一周期)生产一次, 每次生产Q件,当贮存量降
为零时,Q件产品立即生产出来 (生产时间不计); 4. 为方便起见,时间和产量都作为连续量处理.
建模目的
r, c1, c2 已知,求T, Q 使每天总费用的平均值最小.
出现缺货,造成损失. 原模型假设:贮存量降到零时

第3章简单的优化模型

第3章简单的优化模型

模型2 允许缺货的存储模型 模型建立
一个周期 T 内的储存费是
c2 q(t )dt c2QT 1 2
0 T1
一个周期 T 内的缺货损失费是
c3 q (t ) dt c3r T T1 2
T 2 T1
模型2 允许缺货的存储模型 模型建立
一个周期 T 内的总费用是 2 C c1 c2QT1 2 c3rT T1 2 利用(8)式,得到每天的平均费用是
第3章 简单的优化模型 3.1 存储模型
建立数学模型来优化存储 量,使总费用最小
模型1 不允许缺货的存储模型 问题的提出



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,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。
模型1 不允许缺货的存储模型 模型假设
设生产周期 T 和产量 Q 均为连续量, 1.产品每天的需求量为常数 r; 2.每次生产准备费为 c1 , 每天每件产品存储 费为 c2 ; 3.生产能力为无限大(相对于需求量) ,不 允许缺货,即当存储量降到零时,Q 件产 品立即生产出来供给需求。
模型1 不允许缺货的存储模型 模型建立
求得最优生产周期为
2c1 c2 c3 T c2c3r
模型2 允许缺货的存储模型 模型求解
每周期初的最优存储量为
Q 2c1c3 r c2 c2 c3
每周期的最优供货量为

优化模型一:线性规划模型数学建模课件

优化模型一:线性规划模型数学建模课件
题的求解过程。
混合整数线性规划问题求解
要点一
混合整数线性规划问题的复杂性
混合整数线性规划问题是指包含整数变量的线性规划问题 。由于整数变量的存在,混合整数线性规划问题的求解变 得更加困难,需要采用特殊的算法和技术来处理。
要点二
混合整数线性规划模型的求解方 法
为了解决混合整数线性规划问题,可以采用一些特殊的算 法和技术,如分支定界法、割平面法等。这些方法能够将 问题分解为多个子问题,并逐步逼近最优解,从而提高求 解效率。
目标函数的类型
常见的目标函数类型包括最小化、最大化等。
确定约束条件
约束条件
01
约束条件是限制决策变量取值的条件,通常表示为数学不等式
或等式。
确定约束条件的原则
02
根据问题的实际情况,选择能够反映问题约束条件的条件作为
约束条件。
约束条件的类型
03
常见的约束条件类型包括等式约束、不等式约束等。
线性规划模型的建立
也可以表示为
maximize (c^T x) subject to (A x geq b) and (x leq 0)。
线性规划的应用场景
生产计划
物流优化
在制造业中,线性规划可以用于优化生产 计划,确定最佳的生产组合和数量,以满 足市场需求并降低成本。
在物流和运输行业中,线性规划可以用于 优化运输路线、车辆调度和仓储管理,降 低运输成本和提高效率。
初始基本可行解
在线性规划问题中,一个解被称为基 本可行解,如果它满足所有的约束条 件。
在寻找初始基本可行解时,可以采用 一些启发式算法或随机搜索方法,以 快速找到一个可行的解作为起点。
初始基本可行解是线性规划问题的一 个起始点,通过迭代和优化,可以逐 渐逼近最优解。

《非线性最优化模型》课件

《非线性最优化模型》课件

无约束优化模型
定义
无约束优化模型是指在没有任何约束条件限制下,寻找目标函数的最大值或最 小值。
求解方法
无约束优化模型的求解方法主要包括梯度法、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法 等。这些方法通过迭代的方式逐步逼近最优解,利用目标函数的梯度信息或海 森矩阵进行搜索。
混合整数优化模型
特点
混合整数优化模型是指目标函数 和约束条件中同时包含连续变量 和整数变量,整数变量的取值只 能是整数。
《非线性最优化模型》ppt课 件
Байду номын сангаас
CONTENTS
• 非线性最优化模型概述 • 非线性最优化模型的分类 • 非线性最优化模型的求解方法 • 非线性最优化模型的实际应用
案例 • 非线性最优化模型的未来发展
与挑战
01
非线性最优化模型概述
定义与特点
总结词
非线性最优化模型是一种数学方法,用于解决具有非线性约束和目标的优化问题。
优点
收敛速度快,精度高。
缺点
对Hessian矩阵敏感,计算量大,可能面临数值稳定问题。
拟牛顿法
总结词
改进的牛顿法 01
详细描述
02 通过迭代更新Hessian矩阵近似值 ,构造拟牛顿矩阵,以实现牛顿 法的数值稳定性和收敛速度。
优点
数值稳定性好,收敛速度快。
03
缺点
04 需要存储和计算Hessian矩阵或其 近似值。
客户需求。
运输优化
非线性最优化模型可用于 优化运输路线和运输方式 ,降低运输成本并提高运
输效率。
采购优化
通过非线性最优化模型, 可以确定最佳供应商和采 购策略,以降低采购成本
并确保产品质量。

数学模型-第03章(第五版)

数学模型-第03章(第五版)
• 救援费f2(x)是x的增函数, 由队员人数和救火时间决定.
存在恰当的x,使f1(x), f2(x)之和最小.
分析
• 关键是对B(t)作出合理的简化假设.
失火时刻t=0, 开始救火时刻t1, 灭火时刻t2, 画出时刻t森林烧毁面积B(t)的大致图形.
B
分析B(t)比较困难, 转而讨论单位时间 烧毁面积 dB/dt (森林烧毁的速度).
第三章
材料强度最大
简单优化模型
利润最高 风险最小
优化——工程技术、经济管理、科学研究中的常见问题. 运输费用最低
用数学建模方法解决优化问题的过程 优化目标与决策 模型假设与建立 数学求解与分析
简单优化模型归结为函数极值问题,用微分法求解. 属于数学规划的优化模型在第四章讨论.
第 三 章 简 单 优 化 模 型
3.2 森林救火
问题
森林失火后,要确定派出消防队员的数量. 队员多,森林损失小,救援费用大; 队员少,森林损失大,救援费用小. 综合考虑损失费和救援费,确定队员数量.
分析
记队员人数x, 失火时刻t=0, 开始救火时刻t1, 灭火时刻t2, 时刻t森林烧毁面积B(t).
• 损失费f1(x)是x的减函数, 由烧毁面积B(t2)决定.
啤酒杯重心s(x)只与质量比a有关 对于每个a, s(x) 有一最小点. a=0.3, x=0.35左右 s最小, 即重心最低.
0.5
s
0.45 a=1 0.4 a=0.5 0.35 a=0.3 0.3
0.25 a=0.1 0.2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
建立啤酒杯重心模型一
啤酒杯重心模型一
x
s=s(x) ~ 液面高度x的啤酒杯重心

流程优化方法PPT课件

流程优化方法PPT课件
流程优化方法
2019/11/8
制作人
目录
一、流程优化 二、流程优化的基本方法 三、流程管理2.0的流程优化方法
2019/11/9
优质
2
一、流程优化——流程
什么是流程(Flow Process)? 从原料到制成品的各项工序安排的 程序,是指一个或一系列连续有规律 的行动,这些行动以确定的方式发生 或执行,导致特定结果的实现。
项目评测和持续改进:项目效果评估,总结成功得失经验,并不断改进
2019/11/9
优质
5
二、流程优化基本方法
标杆瞄准 法
SDCA循 环
DMAIC 模型
ECRS分 析法
ESIA分 析法
2019/11/9
优质
6
1、标杆瞄准法(bench marking)
标杆瞄准(bench-marking)指企业将自己的产品、服务、 成本和经营实践,与那些相应方面表现最优秀、最卓有成效的 企业(并不局限于同一行业)相比较,以改进本企业经营业绩 和业务表现的这样一个不间断的精益求精的过程。
优质
7
1、标杆瞄准法(bench marking)
成立小组 确定主题
内部数据 收集分析
选定研究 对象
采取变革 行动
持续改进
2019/11/9
优质
8
2.DMAIC模型
2019/11/9
DMAIC模型是实施6sigma的一套操作方法。 通用电气公司总结了众多公司实施6sigma的经 验,系统地提出了实施6sigma的DMAIC模型.
2019/11/9
优质
15
3.ESIA分析法
2019/11/9
优质
16
4.ECRS分析法

鲁科版高中化学必修第二册精品课件 第3章 简单的有机化合物 第3节 第1课时 乙醇

鲁科版高中化学必修第二册精品课件 第3章 简单的有机化合物 第3节 第1课时 乙醇

探究二 乙醇的催化氧化反应 [问题探究] 如图所示为反应中乙醇分子中可能断裂的化学键。
在乙醇与金属钠的反应和乙醇的燃烧反应中,上图中的哪些化学键分别发 生断裂?指出乙醇与氧气在铜作催化剂时发生反应断键的位置。
提示 乙醇反应时断键情况 乙醇的性质 与钠反应 燃烧 催化氧化
断键位置 断①键 断①②③④⑤键 断①③键
才是氢气的体积。你认为这种说法
(填“正确”或“不正确”)。
(3)如果实验开始前b导管内未充满水,则实验结果将
(填“偏
大”或“偏小”)。
(4)若测得有1.15 g C2H6O参加反应,把量筒c中的水的体积换算成标准状况
下H2的体积为280 mL,结合计算和讨论得出下列结构式中
(填
“①”或“②”)正确。
实验操作 实验现象
向烧杯中加入约2 mL乙醇,点燃 乙醇在空气中燃烧,产生 淡蓝色 火焰,放出大量的热
化学方程式 CH3CH2OH+3O2 2CO2+3H2O
②【实验2】乙醇的催化氧化。
实验
操作
反复做几次
实验 步骤
向试管中注入2 mL乙醇,取一段下端绕成螺旋状的铜丝,将铜丝置于酒 精灯外焰上加热,然后深入无水乙醇中,反复几次,注意观察反应现象, 小心闻试管中液体产生的气味。
(1)在上述装置中,实验时需要加热的仪器为(填仪器或某部位的代号)

(2)为使A中乙醇平稳汽化成乙醇蒸气,常采用的方法是
,D处
使用碱石灰的作用是

(3)检验乙醇氧化产物时F中的实验现象是

(4)E处是一种纯净物,其反应的化学方程式为

(5)写出乙醇发生催化氧化的化学方程式:

答案 (1)E、A、B、F (2)水浴加热 防止F中的水蒸气进入C中与无水CuSO4作用,影响产物水的 检验 (3)产生砖红色沉淀

ppt4-最优化模型

ppt4-最优化模型

【条件设置】 总成本必须是最小值; 月末库存 = 月初库存 + 本月生产量 – 需求量 月初库存 = 上月末库存 储存成本是每月末库存量之和与单位储存成本 之乘积; 各种生产方式每月的产量必须大于等于0; 每月的库存量不能小于0; 各种生产方式的月生产量不能大于其月生产能 力。
【例】 某移动通讯公司准备在一城市建立发射塔,该 城有4个地区,现有4个建塔位置,每个位置对各 地区的覆盖情况和费用如单元格区域 C2:G7 所示 (其中:1表示能覆盖该区域)。 ( 1 )假设在每个位置都建塔,计算每个地区被 覆盖的次数和建塔总费用。 ( 2 )用规划求解工具求解最优建塔位置(必须 确给保覆盖所有地区)和总费用的最小值。【发 射塔规划】
200
销地3 6 5
产地A 产地B
【例】 某农场主拥有两个农场,分别有 80 和 100 亩耕 地。他可用两个农场的全部耕地来种植玉米和小 麦。根据高层需求,他今年的生产指标是玉米 20000千克和小麦50000千克。两个农场的产量及 成本如下所示。该农场主应如何合理安排种植面 积。 【规划求解1】
P103
1、最优化问题分类 ▲根据有无约束条件可以分为: 有约束条件的最优化问题 即在资源限定的情况下求解最佳目标。 无约束条件的最优化问题 即在资源无限的情况下求解最佳目标。 ▲根据决策变量在目标函数与约束条件中出现的 形式可分为: 线性规划问题 目标函数与约束条件函数都是线性的。 非线性规划问题 目标函数与约束条件函数都是非线性的。
最优化模型
在生产、经营和管理中,经常遇到求最大值和 最小值的问题,如经济订货量等,这些都属于最 优化问题。 最优化问题是运筹学的一个重要分支,根据其 形式又分为: 数学规划 动态规划 网络规划
一、最优化问题概述 最优化问题就是在给定的条件下寻找最佳方案 的问题。最佳的含义包括两个方面: 在资源给定时寻找最好的目标 在目标确定下使用最少的资源

最优化方法全部ppt课件

最优化方法全部ppt课件
解法:Lagrange乘子法
1.2 实例
数据拟合问题 原料切割问题 运输问题 营养配餐问题 分配问题
1.3 基本概念
1. 最优化问题的向量表示法
设 xvx1,x2,L,xnT 则
m i n fx 1 ,x 2 ,L ,x n m i n fx v (1)
以向量为变量的实值函数 定义向量间的序关系(定义1.1):
②取 c0,1,4,9,L并画出相应的曲线(称之为等值线).
③确定极值点位置,并用以往所学方法求之。
易知本题的极小值点 xv* 2,1T。
再复杂点的情形见P13上的例1.7。 虽然三维及以上的问题不便于在平面上画图,图解 法失效,但仍有相应的等值面的概念,且等值面具有以 下性质:
①有不同函数值的等值面互不相交(因目标函数是单值 函数的缘故);
其中
g1 xv0
x1
g2 xv0
x1
L
gv
xv0
g1 xv0
x2
g2 xv0
x2
L
M
g1 xv0
xn
M
g2 xv0
xn
称为向量值函数 gv xv 在点
L
xv 0
g
m xv0
x1
g
m
xv0
x2
g
M
m xv0
xn
处的导数,
而gv xv0 T 称为向量值函数 gv xv 在点 xv 0 处的Jacobi矩阵。
称为最优化方法。最优化方法是在第二次世界大战前后,
在军事领域中对导弹、雷达控制的研究中逐渐发展起来 的。
最优化方法解决问题一般步骤: (1)提出需要进行最优化的问题,开始收集有关资 料和数据; (2)建立求解最优化问题的有关数学模型,确定变 量,列出目标函数和有关约束条件; (3)分析模型,选择合适的最优化方法; (4)求解方程。一般通过编制程序在电子计算机上 求得最优解; (5)最优解的验证和实施。 随着系统科学的发展和各个领域的需求,最优化方 法不断地应用于经济、自然、军事和社会研究的各个领 域。

《神经网络优化计算》PPT课件

《神经网络优化计算》PPT课件



l k
1
y
l j
y
l j



l j

f
' (v)
k k
k
l k
1
[(dk Ok ) f '(vk )]
f '(vk )
O
d O d
前向计算
反向传播
智能优化计算
3.3 反馈型神经网络
一般结构 各神经元之间存在相互联系
分类 连续系统:激活函数为连续函数 离散系统:激活函数为阶跃函数
3.2 多层前向神经网络
3.2.1 一般结构 3.2.2 反向传播算法
3.3 反馈型神经网络
3.3.1 离散Hopfield神经网络 3.3.2 连续Hopfield神经网络 3.3.3 Hopfield神经网络在TSP中的应用
智能优化计算
3.1 人工神经网络的基本概念
3.1.1 发展历史
“神经网络”与“人工神经网络” 1943年,Warren McCulloch和Walter Pitts建立了
ym 输出层
智能优化计算
3.1 人工神经网络的基本概念
3.1.3 网络结构的确定
网络的拓扑结构
前向型、反馈型等
神经元激活函数
阶跃函数
线性函数
f (x) ax b
Sigmoid函数
f
(
x)

1
1 e

x
f(x)
+1
0
x
智能优化计算
3.1 人工神经网络的基本概念
3.1.4 关联权值的确定
智能优化计算
第三章 神经网络优化计算

简单的优化模型

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

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)

机器学习优化课件ppt

机器学习优化课件ppt
总结词
在线学习中的常用算法
公式
随机梯度下降法的公式是 `θ = θ - α * (∂L(x_i, y_i)/∂θ)`,其中 `(x_i, y_i)` 是第 i 个样本。
详细描述
随机梯度下降法是一种在线学习中的常用算法, 它每次只处理一个样本(或一小批样本),从而 加快训练速度并降低内存消耗。
适用范围
现了许多新型优化算法,如随机梯度下降、Adam等。
03
智能优化算法的应用
近年来,智能优化算法在机器学习优化中得到了广泛应用,如遗传算
法、蚁群算法等。这些算法具有自适应性和鲁棒性强的特点,能够更
好地解决复杂的优化问题。
02
机器学习优化算法
梯度下降法
总结词
最常用的优化算法
公式
梯度下降法的公式是 `θ = θ - α * ∂L/∂θ`,其中 `θ` 是参 数,`α` 是学习率,`L` 是损失函数。
约束优化
约束优化问题是在满足一定约束条件下寻找最优解的问题,常用 的算法包括约束传播、动态规划等。
机器学习优化发展历程
01
基于梯度的优化算法
传统的机器学习优化算法主要基于梯度下降法,通过不断调整模型参
数以最小化损失函数。
02
深度学习时代的优化算法
随着深度学习技术的快速发展,传统的优化算法已不能满足需求,出
数据隐私保护的机器学习优化
01 总结词
在机器学习应用中,数据隐私保 护至关重要。
03
02
总结词
详细描述
数据隐私保护主要涉及数据加密、 数据脱敏等技术手段,以保护敏感 数据的隐私和安全。
数据隐私保护的机器学习优化需 要平衡数据隐私保护和模型性能 之间的关系。

工程最优化设计理论、方法和应用PPT课件

工程最优化设计理论、方法和应用PPT课件
∆Xk = αk dk 即 Xk+1=Xk+αk dk 满足f(Xk+1) < f(Xk)
于是 变成求
f(Xk+1)=f(Xk+αk dk )
的极值点问题
这里的核心问题是确定
?dk ?αk
1.解析法:可以确定dk(目标函数的负梯度方向),也可求出
一元函数的极值确定一最佳搜索步长αk,即φ(αk ) = f(Xk+αk dk ),应有φ’(αk )=0
min f (x1,..., xn )
s.t. gk (x1,..., xn ) 0 k 1,..., n
Eular,Lagrange, Problems in infinite dimensions, calculus of variations
1950s-, 数学规划法, 即:数值计算法(迭代法)—通过计算求得最优解。
供应量
360
300
200

分析:设每天生产甲产品 x1 件, 乙产品 x2 件,于是该生产计划问题可归结为
求变量 x1, x2 使函数 f(x1,x2)=60x1+120x2 极大化
需满足条件
g1(x1, x2 ) 9x1 4x2 360
g2 (x1, x2 ) 3x1 10x2 300
g3 (x1, x2 ) 4x1 5x2 200
Fe
2EI
L2
其中,I钢管截面惯性矩
I (R4 r4 ) A (T 2 D2 )
4
8
1
刚好满足强度约束条 件 时,有
F1 A
F(B2 h2 ) 2
TDh
y
其中 A是钢管截面面积 A=π(R2-r2)= πTD

新一代移动通信工程教学PPT第3章移动通信网络规划与优化

新一代移动通信工程教学PPT第3章移动通信网络规划与优化
移动通信无线网络规划目标是指导移动通信工程以最低 的成本建造成符合近期和远期移动业务发展要求,具有 一定服务等级的移动通信网络。具体地讲就是要达到服 务区内最大程度的时间、地点的无线覆盖,满足所要求 的通信概率;在有限的带宽内通过频率复用,提供尽可 能大的系统容量;尽可能减少干扰,达到所要求的服务 质量;在满足容量要求的前提下,尽量减少系统设备单 元,降低成本等几个方面目标。当然上面的目标有些是 互相冲突的,所以实际的系统实现常常是上述目标折中 的解决产物。
① 了解运营商对将要建设网络的无线覆盖、服务质量和系统容量等 要求,建设单位的经营方针和策略是网络规划的一个重要依据。
② 调查规划区内人口、社会经济、人均收入和消费习惯等发展状况。 人是通信要解决的根本对象,掌握本地区人口的分布和活动情况 才能把握住无线网络规划设计方向。对人口的统计分析通常包括 常住人口和流动人口。一个地区的经济情况与其移动需求量有着 一定的关系,所以对本地区的经济(含国民生产总值和人均年收 入)情况进行统计分析是无线网络规划设计的一个重要方法。
划区内在典型传播环境中,不同高度基站的覆盖半径。 ④ 将数字化地图、基站名称、站点位置以及工程参数网络规
划软件进行覆盖预测分析,并反复调整有关工程参数、站 点位置,必要时要增加或减少一些基站,直至达到运营商 提出的无线覆盖要求为止。
8
基站设置可以参考以下几个方法要点:
① 基站的设置应建立在对基础资料充分分析了解的基础上。根据网 络的容量需求来设置基站解决容量问题;为解决覆盖需求设置基 站改善覆盖;为解决网络存在的问题设置基站改善网络服务质量; 为实现网络建设目标设置实现目标需要的基站。
2
3.2.2移动通信网络规划的基本过程和方法 移动通信无线网络规划主要包括以下基本过程和内容:
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

c1 0.5 2c1 c2r
.
11
模型1 不允许缺货的存储模型 敏感性分析
2. T 对 c2 的敏感度
S(T , c2 )
T c2
T c2
dT dc2
c2 T
1 2
2c1 c 23 r
c2 0.5 2c1
c2r
.
12
模型1 不允许缺货的存储模型 敏感性分析
3. T 对 r 的敏感度
S(T , r) T T dT r 1 r r dr T 2
c2
(5)最小费用为C c1c2r (6)(4),(5)成为经济订货批量公式
(EOQ 公式)。
.
10
模型1 不允许缺货的存储模型 敏感性分析
讨论参数 c1 ,c2 ,r 的微小变化对 生产周期 T 的影响。
1. T 对 c1 的敏感度
S(T , c1)
T c1
T c1
dT dc1
c1 T
1 2c1c2 r
q(t) rt Q,Q rT1 (8)
.
15
.
16
模型2 允许缺货的存储模型 模型建立
在T1 到 T 这段缺货时段内,需求 率 r 不变,q(t)按原斜率继续下降。 由于规定缺货量需补足,所以在 t=T 时数量为 R 的产品立即到达,使下周 期初的储存量恢复到 Q.
.
17
模型2 允许缺货的存储模型 模型建立
第3章 简单的优化模型
3.1 存储模型 3.2 生猪的出售时机 3.7 冰山运输
.
1
第3章学习指导
本章介绍简单的优化模型,归结为微积 分中的函数极值问题,可以直接用微分 法求解。
首先要对实际问题作若干合理的简化假 设,确定优化的目标是什么,寻求的决 策是什么,有哪些约束条件,引入变量、 常数和函数来表示它们。
C(T ) C T c1 T c2rT 2 (3)
(3)式为这个优化模型的目标函 数,求 T>0 使(3)式的 C 最小。
.
9
模型1 不允许缺货的存储模型 模型求解
由方程 C(T ) c1 T 2 c2r 2 0,( T 0)
求得最优生产周期为 T
2c1 c2r
(4)
最优产量为
Q 2c1r
q(t) rt Q, Q rT (1)
.
6
.
7
模型1 不允许缺货的存储模型 模型建立
一个周期 T 内的储存费是
T
c2 0 q(t)dt c2QT 2
一个周期 T 内的总费用是
C c1 c2QT 2 c1 c2rT 2 2 (2)
.
8
模型1 不允许缺货的存储模型 模型建立
每天的平均费用是
最后,在用微分法求出最优决策后,要
对结果作一些定性、定量的分析和必要
的检验。
.
2
第3章 简单的优化模型
3.1 存储模型
建立数学模型来优化存储 量,使总费用最小
.
3
模型1 不允许缺货的存储模型 问题的提出
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)。
2c1 c2 r 3
r 0.5 2c1 c2r
可见, c1 增加 1%,T 增加 0.5%;
c2 或 r 增加 1%,T 减少 0.5%。
所以参数 c1 ,c2 ,r 的微小变化对生产周
期 T 的影响是很小的。
.
13
模型2 允许缺货的存储模型 模型假设
1.产品每天的需求量为常数 r;
2.每次生产准备费为 c1 ,每天每件产
即允许缺货时,周期和供货量应增加, 周期初的储存量减少。
不允许缺货模型可以看成是允许缺货 模型当缺货损失费 c3 . 时的特例。 22
3.1 存储模型 作业
课本79页第1,2题
.
23
第3章 简单的优化模型
3.2 生猪的出售时机
.
24
问题提出
一饲养场每天投入4元资金用于饲料、 设备和人力,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。
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,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。 .
4
模型1 不允许缺货的存储模型 模型假设
一个周期 T 内的储存费是
c2
T1 0
q (t )dt
c2QT1
2
一个周期 T 内的缺货损失费是
T
c3
q(t)dt
T1
c3rT T12
2
.
18
模型2 允许缺货的存储模型 模型建立
一个周期 T 内的总费用是
C c1 c2QT1 2 c3rT T12 2
利用(8)式,得到每天的平均费用是
设生产周期 T 和产量 Q 均为连续量, 1.产品每天的需求量为常数 r; 2.每次生产准备费为 c1 ,每天每件产品存储
费为 c2 ; 3.生产能力为无限大(相对于需求量),不
允许缺货,即当存储量降到零时,Q 件产 品立即生产出来供给需求。
.
5
模型1 不允许缺货的存储模型 模型建立
设时刻 t 的存储量为 q(t),把 q(t) 视作连续函数,t=0 时生产 Q 件,储存 量 q(0)=Q,q(t)以需求速率 r 递减,直 到 q(T)=0.于是
品存储费为 c2 ; 3a. 生产能力为无限大(相对于需求
量),允许缺货,每天每件产品缺
货损失费为 c3 ,但缺货数量需在下
次生产(或订货). 时补齐。
14
模型2 允许缺货的存储模型 模型建立
因储存量不足造成缺货时,可认为 储存量函数 q(t)为负值,周期仍记作 T, Q 是每周期初的存储量,当t T1 T 时 q(t)=0,于是有
c2. c3r
20
模型2 允许缺货的存储模型 模型求解
每周期初的最优存储量为
Q
2c1c3r
c2 c2 c3
每周期的最优供货量为
R 2c1c2 c3 r
c2c3
.
21
模型2 允许缺货的存储模型 模型求解

c2 c3 c3
,则
1 ,与不允许缺货
模型的结果(4),(5)式比较,有
T T T, Q Q Q, R Q Q
C(T,Q) c1 T c2Q2 2rT c3rT Q2 2rT
(10)
(10)式为这个优化模型的目标函数,
是 T 和 Q 的二元函数。
.
19
模型2 允许缺货的存储模型 模型求解
用微分法求 T 和 Q 使(10)式的 C(T,Q)最小。令
C T 0,C Q 0
求得最优生产周期为
T 2c1c2 c3
相关文档
最新文档