目标规划模型
运筹学线性规划模型及目标规划模型
问题一:建立一个资源利用的规划模型,需加入时间资源、资金资源。
1、问题的提出1.1基本情况某公司现在新购一生产线,生产电脑配件B1、B2、B3。
已知生产单位产品的利润与所需的劳动力时间、设备台时及单位产品的资金投入,公司的资金拥有量和工作时间拥有量如表1-1所示:表1T项目B1配件种类资源限制B2B3资金(百元)412200劳动力/工时643360设备台时(小323210时)产品利润(元/754件)1.2提出问题1、假设每种配件的市场都是供不应求,不用考虑市场及原材料的供应问题那么在现有的条件下应该如何分配者三种配件的生产才能获得最大利润。
2、模型的建立2.1确定决策变量因为获得最大利润的核心目标,要确定各种配件的生产数量从而去求得所能获得的最大利润。
因此可以设尤,x ,x来表示B1,B2, B3的产量。
1 2 32.2确定目标函数该问题归结为求效益最大化的问题。
这里所追求的利润s应是最大(简写为max)max S = 7 x + 5 x + 4 x1 2 32.3确定约束条件考虑到资金限制和劳动力总工时以及设备台时的要求,会有一定的约束条件用不等式表示参考表1_1数值有'4x + x + 2x < 200<6x + 4x + 3x < 360I3x + 2x + 3x < 210侦1 2 32.4建立模型综合前述各步及变量非负的条件建立起线性规划模型如下。
求变量气(i = 1,2,3)使得目标函数:max S = 7 x + 5 x + 4 x1 2 3取得最大值,并满足如下的约束条件的要求:4x + x + 2x < 2001 2 36x + 4x + 3 x < 360s.t. < 1 2 3|3x i+ 2x2 + 3x3 < 210I x , x , x > 0v 1 2 33、模型的求解分析上述线性规划模型是非标准的线性规划模型,用常规方法将其变为标准型的线性规划模型,然后利用单纯形法进行求解。
双目标规划模型
(1)第一规划目标,经济成本最少为目标如下:
)
1000000)634333231(70003500(1min 121i i i i i i i i p tt tt tt tt tt q f ++++++=∑
=
其中qi 为第i 架无人机的起降落次数,Ti 为第i 架无人机完成任务的总时间,直线飞行时间tt1、侦查时间tt2、小转弯时间tt3、起飞和降落时间tt4、补充燃料时间tt5、爬升时间tt6。
①其中⎩⎨⎧=架无人机被雷达摧毁i 第,0架无人机没有被摧毁
i 第,1i p
②起降落次数qi 受Ti 影响,如当小于3小时,只起降一次,大于3小时小于6小时,起降两次。
即:
1]3
[+=Ti qi ③pi 受ti 影响。
⎩⎨⎧>≤=s ti s
ti pi 652,1652,0
(2)第二规划目标,时间最短,由问题一可知无人机完成规定任务的时间可分为直线飞行时间tt1、侦查时间tt2、小转弯时间tt3、起飞和降落时间tt4、补充燃料时间tt5、爬升时间tt6。
即第i 架无人机完成规定任务时间为:
i i i i i i i tt tt tt tt tt tt T 654321+++++=。
目标规划模型
目标规划模型目标规划是一种多目标决策方法,旨在寻找一个可行的目标向量,这个向量最好满足一组优先级排序的目标。
目标规划模型可以用来解决多目标决策问题。
目标规划模型通常包括以下几个要素:决策者的目标向量、决策变量、约束条件和目标函数。
决策者的目标向量是指决策者对决策问题中各个目标的优先级排序。
在目标规划模型中,通常将目标向量表示为一个具有多个元素的向量,每个元素表示各个目标的权重。
决策变量是可以被决策者调整的变量,在目标规划模型中,在决策变量的取值范围内寻找一个可行的解。
决策变量的具体取值将影响各个目标的实现程度。
约束条件是对决策变量的限制条件。
这些限制条件可能是由于资源有限,或由于业务规则等原因导致的。
约束条件是确保决策方案可行和符合实际情况的必要条件。
目标函数是目标规划模型的核心部分。
目标函数是一个由决策变量和目标向量构成的函数,表示决策方案对各个目标的实现程度。
目标函数的含义是在满足约束条件的前提下,最大化或最小化目标向量中的各个元素。
目标规划模型的解决方法通常有两种:基于罚函数的解法和基于切比雪夫距离的解法。
基于罚函数的解法通过引入罚函数,将目标规划问题转化为单目标规划问题,然后使用传统的单目标规划方法求解。
基于切比雪夫距离的解法则通过计算决策方案与目标向量之间的切比雪夫距离,将目标规划问题转化为一个单目标规划问题。
目标规划模型的求解过程通常包括以下几个步骤:确定决策变量、建立目标函数、建立约束条件、确定目标权重、求解目标规划模型。
目标规划模型具有以下几个优点:可以考虑多个目标,能够灵活地适应不同的决策需求;可以根据决策者的需求制定不同的目标权重,不受固定的优先级限制;可以通过引入不同的解决方法,得到不同的结果,提供更多的选择。
总之,目标规划模型是一种多目标决策方法,可以用于解决多目标决策问题。
它通过优化决策方案和目标向量之间的关系,寻找一个满足决策者需求的最优解。
目标规划模型具有灵活性和鲁棒性等优点,是现代决策科学中的重要工具之一。
第一节 目标规划的数学模型
kl , kl 为分别赋予第l个目 式中:Pk为第k级优先因子,k=1,…,K; 标约束的正负偏差变量的权系数;gl为目标的预期目标值, l=1,…L。
建立目标规划数学模型的步骤
(1)按照实际问题所提出的各个目标与条件,列出目标的 优先级。 (2)写出绝对约束和目标约束 (3)给各个目标赋予相应的优先因子Pk,对同一优先级中 各偏差变量,按不同的重要程度赋予不同的权系数。 (4)对要求恰好达到目标值的目标,则取正负偏差变量之 和,即 min(d d ) ;对要求超过目标值的,只取负偏差变量, min d 即 ;对要求不超过目标值的,只取正偏差变量, 即 min d ,构造一个极小化的关于偏差变量的目标函数。
又包含偏差变量;
6. 目标规划模型中的优先级 pi 较之 pi 1的重
要性一般为数倍至数十倍之间; 7. 目标规划模型中的目标函数按照问题的性 质要求可表示为求min或max; 8. 下列表达式能否表达目标规划模型中的 目标函数:
(1)max z p1d1 p2 d 2 (2)min z p1d1 p2 d 2 (3)min z p1d1 p2 ( d 2 d 2 )
6.1.2关于目标规划的几个概念
1.偏差变量
用d+表示超过目标值的差值,称为正偏差变量;
d-表示未达到目标值的差值,称为负偏差变量.
第一目标:尽量完成本周期的利润指标24000元 如果实际利润是23500元,则 d 0, d 500 如果实际利润是24080元,则 d 80, d 0
min d1 300 x1 120 x2 d1 d1 24000 x d d 60 , x d d 100 min( d d 2 2 3 3 1 2 3 ) 2 20 x 10 x d d 1400 4 min d 1 2 4 4
《多目标规划模型》课件
02
权重法的主要步骤包括确定权重、构造加权目标函数、求解加权目标函数,最 后得到最优解。
03
权重法的优点是简单易行,适用于目标数量较少的情况。但缺点是主观性强, 依赖于决策者的经验和判断。
约束法
1
约束法是通过引入约束条件,将多目标问题转化 为单目标问题,然后求解单目标问题得到最优解 。
2
约束法的主要步骤包括确定约束条件、构造约束 下的目标函数、求解约束下的目标函数,最后得 到最优解。
多目标规划模型
目录
• 多目标规划模型概述 • 多目标规划模型的建立 • 多目标规划模型的求解方法 • 多目标规划模型的应用案例 • 多目标规划模型的未来发展与挑战
01 多目标规划模型概述
定义与特点
定义
多目标规划模型是一种数学优化方法 ,用于解决具有多个相互冲突的目标 的问题。
特点
多目标规划模型能够权衡和折衷多个 目标之间的矛盾,寻求满足所有目标 的最佳解决方案。
02 多目标规划模型的建立
确定目标函数
01
目标函数是描述系统或决策问题的期望结果的数学表达 式。
02
在多目标规划中,目标函数通常包含多个目标,每个目 标对应一个数学表达式。
03
目标函数的确定需要考虑问题的实际背景和决策者的偏 好。
确定约束条件
01 约束条件是限制决策变量取值范围的限制条件。 02 在多目标规划中,约束条件可以分为等式约束和
谢谢聆听
模型在大数据和人工智能时代的应用前景
要点一
总结词
要点二
详细描述
随着大数据和人工智能技术的快速发展,多目标规划模型 在许多领域的应用前景广阔。
大数据时代带来了海量的数据和复杂的问题,这为多目标 规划模型提供了广阔的应用场景。例如,在金融领域,多 目标规划可以用于资产配置和风险管理;在能源领域,多 目标规划可以用于能源系统优化和碳排放管理。同时,随 着人工智能技术的不断发展,多目标规划模型有望与机器 学习、深度学习等算法相结合,共同推动相关领域的发展 。
《运筹学》教案-目标规划数学模型
《运筹学》教案-目标规划数学模型第一章:目标规划概述1.1 目标规划的定义与意义1.2 目标规划与其他规划方法的区别1.3 目标规划的应用领域1.4 目标规划的发展历程第二章:目标规划的基本原理2.1 目标规划的基本假设2.2 目标规划的数学模型2.3 目标规划的求解方法2.4 目标规划的评估与决策第三章:目标规划的数学模型3.1 单一目标规划模型3.2 多目标规划模型3.3 带约束的目标规划模型3.4 动态目标规划模型第四章:目标规划的求解方法4.1 线性规划求解方法4.2 非线性规划求解方法4.3 整数规划求解方法4.4 遗传算法求解方法第五章:目标规划的应用案例5.1 生产计划目标规划案例5.2 人力资源规划目标规划案例5.3 投资组合目标规划案例5.4 物流配送目标规划案例第六章:目标规划的高级应用6.1 目标规划在供应链管理中的应用6.2 目标规划在项目管理中的应用6.3 目标规划在金融管理中的应用6.4 目标规划在能源管理中的应用第七章:目标规划的软件工具7.1 目标规划软件工具的介绍7.2 常用目标规划软件工具的操作与应用7.3 目标规划软件工具的选择与评估7.4 目标规划软件工具的发展趋势第八章:目标规划在实际问题中的应用8.1 目标规划在制造业中的应用案例8.2 目标规划在服务业中的应用案例8.3 目标规划在政府决策中的应用案例8.4 目标规划在其他领域的应用案例第九章:目标规划的局限性与挑战9.1 目标规划的局限性分析9.2 目标规划在实际应用中遇到的问题9.3 目标规划的发展趋势与展望9.4 目标规划的未来研究方向10.1 目标规划的意义与价值10.2 目标规划在国内外的发展现状10.3 目标规划在未来的发展方向10.4 对运筹学领域的发展展望重点和难点解析重点环节一:目标规划的数学模型补充和说明:在讲解目标规划的数学模型时,重点关注单一目标规划模型和多目标规划模型的构建。
目标规划的数学模型概述
3
通过权重调整,可以突出或降低某个目标在整体 优化中的地位,从而在满足其他目标的同时,更 好地实现关键目标。
约束处理策略
约束处理策略是目标规划中处理各种限制条件的关键 技术,包括等式约束、不等式约束和边界约束等。
约束处理策略的目标是在满足所有约束条件的前提下 ,实现目标的优化。
常见的约束处理方法包括消元法、增广拉格朗日乘子 法和罚函数法等,这些方法可以根据问题的特性和约
金融投资中的目标规划
总结词
金融投资中的目标规划旨在实现投资组合的优化配置,以最大化收益或最小化风险为目标。
详细描述
在金融投资中,目标规划用于确定最佳的投资组合配置,以最大化投资收益或最小化投资风险。通过 设定具体的目标函数和约束条件,金融投资中的目标规划可以找到平衡收益和风险的最佳解决方案, 帮助投资者实现投资目标。
最优解是指在满足约束条件的前 提下,使目标函数达到最优值的 解。
目标规划的解法
解析法
解析法是通过分析目标函数的性 质和约束条件的特点,采用数学 分析的方法来求解最优解的方法 。
梯度法
梯度法是通过计算目标函数的梯 度,采用迭代的方法来求解最优 解的方法。
遗传算法
遗传算法是一种基于生物进化原 理的优化算法,通过模拟自然选 择和遗传机制来求解最优解的方 法。
遗传算法在处理多目标优化、约束优化和大规模优化问题时具有较好的性 能表现,广泛应用于机器学习、数据挖掘、机器人等领域。
模拟退火算法
模拟退火算法是一种基于物理退火过程的随机 搜索算法,通过模拟固体退火过程来寻找最优 解。
模拟退火算法采用一定的概率接受劣质解,以 避免陷入局部最优解,并逐步寻找全局最优解 。
生产计划中的目标规划
.建立目标规划模型,建模步骤及注意事项
.建立目标规划模型,建模步骤及注意事项
一、建立目标规划模型的准备工作
1.设置理想值
目标规划是针对多目标规划问题而设计的,而在此基础上,决策者对各个目标都有一个期望,也就是理想的结果。
2.设置正,负偏差变量
偏差变量di:表示实际值与目标值之间的差距。
di+ 正偏差,表示超过目标值的偏差绝对值。
di-负偏差,表示未达目标值的偏差绝对值。
3.硬性限制和软性限制
硬性限制,是指必须严格遵守的方程式限制和不等式限制.由于这些限制受客观条件的限制,必须被经理所控制,因此不能将其偏离因素考虑在内;软性限制,是指实现起来可以有偏差(di)的管理目标约束。
4.统一的目的和限制
目标规划的目的是实现目标优化,也就是要使目标数量达到优化的需求,因此,目标规划的目标函数应该用各个目标约束方程的偏差值来表达,这是最显著的特征。
二、建模步骤。
1.列出所有限制。
2.对要满足指标的约束不等式进行了修正,并加入了正负偏差
变量,并将其转化为目标约束方程。
3.将对应的优先因素分配给该目标。
4.对于同一级别的优先因素,如果其重要性等有差异,则按题意给予其相应的权重。
5.根据优先因素和权重系数以及相应的目标偏移量,构造一个目标函数。
《运筹学》教案目标规划数学模型
《运筹学》教案-目标规划数学模型教案章节:一、引言教学目标:1. 理解目标规划数学模型的基本概念。
2. 掌握目标规划数学模型的建立方法。
教学内容:1. 目标规划数学模型的定义。
2. 目标规划数学模型的建立步骤。
教学方法:1. 讲授法:讲解目标规划数学模型的基本概念和建立方法。
2. 案例分析法:分析实际案例,让学生更好地理解目标规划数学模型。
教学准备:1. 教案、PPT、教学案例。
2. 投影仪、白板、教学用具。
教学过程:1. 引入新课:通过讲解目标规划数学模型的定义和应用领域,引发学生对该课题的兴趣。
2. 讲解基本概念:讲解目标规划数学模型的基本概念,包括目标、约束条件、优化方法等。
3. 讲解建立方法:讲解目标规划数学模型的建立步骤,包括明确目标、确定约束条件、选择优化方法等。
4. 案例分析:分析实际案例,让学生更好地理解目标规划数学模型。
5. 课堂练习:让学生运用所学的知识,解决实际问题,巩固所学内容。
6. 总结与展望:总结本节课的重点内容,布置课后作业,预告下一节课的内容。
教学评价:1. 课堂讲解的清晰度和准确性。
2. 学生参与案例分析和课堂练习的积极性和主动性。
3. 学生对目标规划数学模型的理解和应用能力。
教案章节:二、线性规划数学模型教学目标:1. 理解线性规划数学模型的基本概念。
2. 掌握线性规划数学模型的建立方法。
教学内容:1. 线性规划数学模型的定义。
2. 线性规划数学模型的建立步骤。
教学方法:1. 讲授法:讲解线性规划数学模型的基本概念和建立方法。
2. 案例分析法:分析实际案例,让学生更好地理解线性规划数学模型。
教学准备:1. 教案、PPT、教学案例。
2. 投影仪、白板、教学用具。
教学过程:1. 引入新课:通过讲解线性规划数学模型的定义和应用领域,引发学生对该课题的兴趣。
2. 讲解基本概念:讲解线性规划数学模型的基本概念,包括决策变量、目标函数、约束条件等。
3. 讲解建立方法:讲解线性规划数学模型的建立步骤,包括明确目标、确定决策变量、列出约束条件等。
目标规划模型的求解(NO17)
工序
产品 A 工时定额
B
生产能力
加工
10
9
210
装配
5
6
120
毛利(元/件)
400
500
23
工厂领导提出下列目标:
(1)每个作业班的毛利不少于9800元;
(2)充分利用两个工序的工时,且已知加工工时费是装配 工时费的二倍;
(3) 尽量减少加班。
问:该工厂应如何生产,才能使这些目标依序实现?试建
立其数学模型。
8
初始单纯形表
min
Z
P1d1
P2
d
2
P3
(d
3
d
3
)
s.t.
3x1 x2
d1 d1 60
x1
x2
2x3
d
2
d
2
10
x1
x2
x3
d
3
d
3
20
xi
0;
d
i
0;
d
i
0(i
1,2,3)
min z1 d1 60 3x1 x2 d1 min z2 d2 min z3 d3 d3 20 x1 x2 x3 2d3
建立模型的电 子表格模型
4x1+3x2+ d3--d3+ =30
20
优化 目标1
P1: minZ1=d1-
优化 目标2
minZ2= d2++d2-
21
优化 目标3
P3: minZ3=d3-
此表也即为最优表,最优解为 x1 4.8, x2 4.8, d2 2, d3 3.6 :
目标的达到情况:
Z
目标规划模型
目标规划模型目标规划模型是一种运筹学方法,旨在通过设定目标和制定规划方案,达到最优化的决策结果。
该模型适用于存在多个决策目标和多个决策方案的情况。
目标规划模型由数学方式描述,基于线性规划和多目标规划的基础上发展而来。
其数学模型可以表示为:Minimize ∑(w_i × d_i)Subject to ∑(w_i × p_i) ≤ b_j其中,w_i代表目标i的权重,d_i代表达成目标i的距离,p_i 代表决策方案i的指标,b_j代表决策方案j的上限约束。
目标规划模型的求解过程主要包括以下几个步骤:1. 制定目标:明确决策的目标,并设定权重,表示各个目标的重要性。
2. 设定规划方案:明确可供选择的决策方案,并确定每个方案的性能指标。
3. 构建数学模型:将目标和规划方案用数学方式表示,并建立目标规划模型。
4. 求解模型:通过数学优化方法求解目标规划模型,找到最优的决策方案组合。
5. 分析结果:分析模型的解,评估决策方案的优劣,并做出决策。
目标规划模型具有以下的优点和特点:1. 支持多目标决策:目标规划模型可以同时考虑多个决策目标,避免了传统单目标优化方法的局限性。
2. 考虑目标之间的权重:通过设定目标的权重,可以具体体现各个目标的重要性,使决策结果更加符合实际情况。
3. 支持多个约束:目标规划模型可以同时考虑多个约束条件,确保决策方案不违反约束条件。
4. 解释性强:目标规划模型的结果可以直观地解释,便于决策者理解和接受。
目标规划模型可以广泛应用于各个领域,如企业生产管理、资源配置、项目决策等。
通过建立合理的目标和规划方案,可以帮助决策者做出优化的决策,并提高决策的效果。
多目标规划模型解读
(1) (2)
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;
对于线性多目标规划 问题,可以进一步用矩阵表示:
max(min) Z ? CX s.t. AX ? b
式中:
X 为n 维决策变量向量;
C 为k×n 矩阵,即目标函数系数矩阵;
jj l
l
l
j?1
( l ? 1,2,? , L)
n
? a x ? (? , ? )b
ij j
i
j?1
(i ? 1,2,? , m )
x j
?
0
( j ? 1,2,? , n )
d?,d? ll
?
0
(l ? 1,2,? , L )
目标函数 目标约束 绝对约束 非负约束
在以上各式中,
??
+ kl
、?
kl
? ?
x1
?
2x2
?
10
?? x1, x2 ? 0
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:
x
? 1
?
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 。
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
?多目标规划应用实例
目标规划模型
目标规划模型1. 目标规划模型概述1)引例目标规划模型是有别于线性规划模型的一类多目标决策问题模型,通过下面的例子,我们可看出这两者的区别。
例1 某工厂的日生产能力为每天500小时,该厂生产A 、B 两种产品,每生产一件A 产品或者B 产品均需一小时,由于市场需求有限,每天只有300件A 产品或者400件B 产品可卖出去,每出售一件A 产品可获利10元,每出售一件B 产品可获利5元,厂长按重要性大小的顺序列出了下列目标,并要求按这样的目标进行相应的生产。
(1)尽量避免生产能力闲置;(2)尽可能多地卖出产品,但关于能否多卖出A 产品更感兴趣; (3)尽量减少加班时间。
显然,这样的多目标决策问题,是单目标决策的线性规划模型所难胜任的,对这类问题,须使用新的方法与手段来建立对应的模型。
2)有关的几个概念(1)正、负偏差变量+d 、-d 正偏差变量+d 表示决策值),,2,1(n i x i =超过目标值的部分;负偏差变量-d 表示决策值),,2,1(n i x i =未达到目标值的部分;通常而言,正负偏差变量+d 、-d 的相互关系如下:当决策值),,2,1(n i x i =超过规定的目标值时,0 ,0=>-+d d ;当决策值),,2,1(n i x i =未超过规定的目标值时,0 ,0>=-+d d ;当决策值),,2,1(n i x i =正好等于规定的目标值时,0 ,0==-+d d 。
(2)绝对约束与目标约束绝对约束是务必严格满足的等式约束或者不等式约束,前述线性规划中的约束条件通常都是绝对约束;而目标约束是目标规划所特有的,在约束条件中同意目标值发生一定的正偏差或者负偏差的一类约束,它通过在约束条件中引入正、负偏差变量+d 、-d 来实现。
(3)优先因子(优先级)与权系数目标规划问题常要求许多目标,在这些诸多目标中,凡决策者要求第一位达到的目标给予优先因子1P ,要求第二位达到的目标给予优先因子2P ,……,并规定1+>>k k P P ,即1+k P 级目标的讨论是在kP 级目标得以实现后才进行的(这里n k ,,2,1 =)。
Lingo目标规划模型
1. 设置偏差变量
用偏差变量(Deviational variables)来表示实际值与目标值 之间的差异,令
d ---- 超出目标的差值,称为正偏差变d量
d ---- 未达到目标的差值,称为负偏差变量 其中d 与 d至 少有一个为0
好劳资关系的重要因素,但对全职售货员要比 兼职售货员加倍优先考虑; P4: 尽量减少加班时间,但对两种售货员区别对 待,优先权因子由他们对利润的贡献而定。
MIN DPLUS2 + DMINUS2
SUBJECT TO
2X1 + 2X2
<= 12
200X1 + 300X2 - DPLUS1 + DMINUS1 = 1500
2X1 - X2 - DPLUS2 + DMINUS2 = 0
4X1
- DPLUS3 + DMINUS3 = 16
5X2 - DPLUS4 + DMINUS4 = 15
min{d };
5x2
d
d
15.
设备C可以适当加班,但要控制, min{d d };
则目标可表示为
2x1
x2
d
d
0.
设备B既要求充分利用,又尽可能 min{d d };
不加班,则目标可表示为
4x1
d
d
16.
从上面的分析可以看到:
•如果希望不等式保持大于等于,则极小化负偏差;
•如果希望不等式保持小于等于,则极小化正偏差; •如果希望保持等式,则同时极小化正、负偏差.
DMINUS1 = 0
END
修改的目标 增加的约束
多目标规划模型很好ppt课件
1
例题1 某工厂在一个计划期内生产甲、乙两种产品,各产品 都要消耗A,B,C三种不同的资源。每件产品对资源的单位 消耗、各种资源的限量以及各产品的单位价格、单位利润和 所造成的单位污染如下表。假定产品能全部销售出去,问每 期怎样安排生产,才能使利润和产值都最大,且造成的污染 最小?
甲
资源A单位消耗
max( f3 ( X )) 3x1 2x2
9x1 4x2 240 4x1 5x2 200 3x1 10x2 300 x1, x2 0
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
f2 (X ) 400x1 600x2 20000
f3 (X ) 3x1 2x2 90
由主要目标法化为单目标问题max f1( X ) 70x1 120x2
用单纯形法求得其最优解为
x1 12.5, x2 26.25, f1(x) 4025, f2 (x) 20750, f3 (x) 90
400x1 600x2 20000 3x1 2x2 90 9x1 4x2 240 4x1 5x2 200 3x1 10x2 300 x1, x2 0
aij
f1
f2
f3
f4
f5
f6
A1
1
1
67
50.5 34
50.5
A2
100
100
1
100
1
1
A3
1
42.25 100
1
67
100
A4
40.6 25.75 67
25.75 100
1
设权系数向量为W=(0.2,0.1,0.1,0.1,0.2,0.3), 则
目标规划数学模型例题
1
2
3
4
产量
1 2 3 412 Nhomakorabea3
4 300
200 100 200 250 150 100
200 100 450 250
200 400 100
min S 2950 元
上述方案只考虑了总运费最小.但在实际问题中,在制定最优调 运方案时,所追求的目标及受到的客观限制往往是多方面的。 例如考虑以下7个目标: 多目标规划
多目标规划
用户 工厂
1
1 2 3 目标7
x11 x12 x13 x14 x21 x22 x23 x24 x31 x32 x33 x34
2
3
4
产量 300 200 400 性能指标 目标值
销量 200 100 450 250 力求减少新方案的总费用
min cij xij
2950
多目标规划
目标1 x14 x24 x34 250 x 31 100 目标2
1
2
3
4
产量 300 200 400 性能指标 目标值
x14 x24 x34
x 31 x11 x21 x31 x12 x22 x32 x13 x23 x33 x14 x24 x34
250 100 160 80 360 200
多目标规划
用户 工厂 工厂
性能指标
目标值
x11 x21 x31 160 x12 x22 x32 80 目标3 x13 x23 x33 360 x14 x24 x34 200 目标4 cij xij 3245 x 24 0 目标5 目标6 x11 x21 x31 200 x13 x23 x33 0 450 目标7 min cij xij 2950
多目标规划模型
多目标规划模型多目标规划模型是一种决策模型,用于解决具有多个目标的问题。
在现实生活中,许多问题往往涉及到多个决策目标,这些目标可能相互矛盾或相互关联。
例如,企业在生产过程中可能既希望降低成本,又希望提高产品质量;政府在制定经济政策时可能要考虑到经济增长、就业率和环境保护等多个方面的目标。
多目标规划模型的目标是找到一个可行解,使得所有目标都能达到一定的水平,同时尽量使各个目标之间的矛盾最小化。
为了达到这个目标,多目标规划模型通常涉及到寻找一系列最优解的问题。
多目标规划模型可以用以下形式表示:Minimize f(x) = (f1(x), f2(x), ..., fn(x))subject toh1(x) <= 0,h2(x) <= 0,...hm(x) <= 0,g1(x) = 0,g2(x) = 0,...gp(x) = 0,lb <= x <= ub.其中,f(x) = (f1(x), f2(x), ..., fn(x))是一个向量函数,表示多个决策目标,h(x) = (h1(x), h2(x), ..., hm(x))表示多个约束条件(不等式约束),g(x) = (g1(x), g2(x), ..., gp(x))表示多个约束条件(等式约束),x是决策变量的向量,lb和ub是决策变量的上下界。
多目标规划模型的求解过程通常涉及到权衡各个目标之间的重要性,设计一个适当的加权函数来对不同目标进行权重分配。
然后,可以利用优化算法进行求解。
常见的多目标优化算法包括线性规划(LP)、混合整数线性规划(MILP)、非线性规划(NLP)和遗传算法等。
多目标规划模型的应用非常广泛。
例如,在供应链管理中,企业需要同时考虑库存成本、运输成本和供货可靠性等多个目标;在金融投资中,投资者需要同时考虑风险和收益等多个目标;在城市规划中,政府需要同时考虑经济发展、环境保护和社会福利等多个目标。
lingo-多目标规划模型
在生产系统、工程系统、社会经济系统中, 多目标决策问题更是屡见不鲜。比如在炼油厂的 生产计划中,基本的决策问题是如何根据企业的 外部环境与内部条件,制定出具体的作业计划。 该计划应能使企业的各种主要的经济指标达到预 定的目标。这些指标包括:利润、原油量、成本、 能耗等。其他企业一般也有类似的多目标计划决 策问题。 多目标决策问题有两个共同的特点,即各目 标的不可公度性和相互之间的矛盾性。所谓目标 的不可公度性指各目标之间没有统一的量纲,因 此难以作相互比较。
多目标决策问题的案例及特点 我们介绍两个日常生活中常见的决策问题。第 一个是顾客到商店购买衣服。对于顾客而言,购买 衣服就是一个决策问题,顾客本人是决策者,各种 各样的衣服是行动方案集。该决策问题的解就是顾 客最终买到一件合适的衣服(或选择一个满意的方 案)。那么,一件衣服(即一个方案)合适否(满 意否)应该根据几个指标来评价,比如衣服的质量、 价格、大小、式样、颜色等。 因此,顾客购买衣服的问题是多目标决策问题。 又如,公务人员外出办事总要乘某种交通工具。这 也是一个决策问题,决策者是公务员,备选方案是 可利用的交通工具。公务员为了选择合适的交通工 具,需要考虑几个指标,比如:时间、价格、舒适 性、方便程度等。显然这也是一个多目标决策问题。
图5
d 对应于第三优先等级,将 1 =0,d 2 6 作为约束条件,建立
线性规划问题:
min z d 3 10x1 15x2 d1 d1 40 x x d d 1 2 2 2 10 x2 d 3 d 3 7 s.t. d1 0, d 2 6 x , x , d , d 1 2 j j 0, j 1,2,3
由于模型的不准确性和单一目标的片面性,这 种所谓最优的方案并不一定是决策者满意的。自然, 用这种最优方案作为决策者的最终决策具有强迫性 质,往往难以为决策者接受。另一方面,多目标方 法向决策者提供经过仔细选择的备选方案(多种方 案)。这样使得决策者有可能利用自己的知识和经 验对这些方案进行评价和判断,从中找出满意方案 或给出偏好信息以及寻找更多的备选方案。 概括起来,多目标决策方法处理实际决策问题 有三个方面的优点:(1)加强了决策者在决策过程 中的作用;(2)可以得到范围更为广泛的备选决策 方案;(3)决策问题的模型和分析者对问题的直觉 将更加现实。
多目标规划模型
多目标规划模型
多目标规划模型是一种求解多个目标总体最优支线的LPP模型,旨在完成多个相关目
标最优满足。
包括经济、社会和环境等专业特性有利于避免单项过度追求,全面评估系统
最佳性能,它也称为混合目标规划或复杂目标规划模型。
构建一个多目标规划模型的方法应该从以下几个方面展开:
首先,应该根据求解问题的特点,确定多目标case的目标函数类型,并定义各个目
标函数。
其次,明确多目标case的约束条件,即求解问题实际具有的各种条件,如限制条件、限制条件等。
接着,根据多目标规划模型的定性要求,选择满足各个目标函数的优化算法,建立求
解模型。
总的来说,多目标规划模型具有明确的定性优化要求,长远地满足多个相关目标最优
满足,被应用于经济、社会和环境等各个领域。
其优点在于,在实际社会经济中,多目标
规划模型可以有效弥补传统的单目标规划模型的不足,完善单项过度追求的问题,以及全
面考核系统的最佳性能。
多目标规划模型概述ppt
X(x1,x2,...x.n), 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
4 3
x1 x1
5x2 10 x
200 2 300
x 1 , x 2 0
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
f2(X)40x0160x02 20000
f3(X)3x12x2 90
由主要目标法化为单目标问题
max f 1 ( X ) 70 x 1 120 x 2
的函数:
U (x)U (f1,f2,..f.p),
并设
aij fi(xj )
且各个方案的效用函数分别为
U (xj)U (a1j,a2j,.a .p .)j,
则多目标优选模型的结构可表示如下:
ord(U X)(U(X1)U , (X2),..U ..(,Xp))T s.t. gi(X)0
hj(X)0
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
opt(FX)(f1(X),f2(X),...f.p,(X))T s.t. gi(X)0
解:问题的多目标模型如下
max f 1 ( X ) 70 x 1 120 x 2 max f 2 ( X ) 400 x 1 600 x 2
- 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、"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、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)。
§ 目标规划模型1. 目标规划模型概述1)引例目标规划模型是有别于线性规划模型的一类多目标决策问题模型,通过下面的例子,我们可看出这两者的区别。
例1 某工厂的日生产能力为每天500小时,该厂生产A 、B 两种产品,每生产一件A 产品或B 产品均需一小时,由于市场需求有限,每天只有300件A 产品或400件B 产品可卖出去,每出售一件A 产品可获利10元,每出售一件B 产品可获利5元,厂长按重要性大小的顺序列出了下列目标,并要求按这样的目标进行相应的生产。
(1)尽量避免生产能力闲置;(2)尽可能多地卖出产品,但对于能否多卖出A 产品更感兴趣; (3)尽量减少加班时间。
显然,这样的多目标决策问题,是单目标决策的线性规划模型所难胜任的,对这类问题,须采用新的方法和手段来建立对应的模型。
2)相关的几个概念(1)正、负偏差变量+d 、-d 正偏差变量+d 表示决策值),,2,1(n i x i ΛΛ=超过目标值的部分;负偏差变量-d 表示决策值),,2,1(n i x i ΛΛ=未达到目标值的部分;一般而言,正负偏差变量+d 、-d 的相互关系如下:当决策值),,2,1(n i x i ΛΛ=超过规定的目标值时,0 ,0=>-+d d ;当决策值),,2,1(n i x i ΛΛ=未超过规定的目标值时,0 ,0>=-+d d ;当决策值),,2,1(n i x i ΛΛ=正好等于规定的目标值时,0 ,0==-+d d 。
(2)绝对约束和目标约束绝对约束是必须严格满足的等式约束或不等式约束,前述线性规划中的约束条件一般都是绝对约束;而目标约束是目标规划所特有的,在约束条件中允许目标值发生一定的正偏差或负偏差的一类约束,它通过在约束条件中引入正、负偏差变量+d 、-d 来实现。
(3)优先因子(优先级)与权系数目标规划问题常要求许多目标,在这些诸多目标中,凡决策者要求第一位达到的目标赋予优先因子1P ,要求第二位达到的目标赋予优先因子2P ,……,并规定1+>>k k P P ,即1+k P 级目标的讨论是在kP 级目标得以实现后才进行的(这里n k ,,2,1ΛΛ=)。
若要考虑两个优先因子相同的目标的区别,则可通过赋予它们不同的权系数jw 来完成。
3)目标规划模型的目标函数目标规划的目标函数是根据各目标约束的正、负偏差变量+d 、-d 和其优先因子来构造的,一般而言,当每一目标值确定后,我们总要求尽可能地缩小与目标值的偏差,故目标规划的目标函数只能是 ) ,( min -+=d d f z 的形式。
我们可将其分为以下三种情形:(1)当决策值),,2,1(n i x i ΛΛ=要求恰好等于规定的目标值时,这时正、负偏差变量+d 、-d 都要尽可能小,即对应的目标函数为:)( m in -++=d d f z ; (2)当决策值),,2,1(n i x i ΛΛ=要求不超过规定的目标值时,这时正偏差变量+d 要尽可能小,即对应的目标函数为:)( min +=d f z ; (3)当决策值),,2,1(n i x i ΛΛ=要求超过规定的目标值时,这时负偏差变量-d 要尽可能小,即对应的目标函数为:)( min -=d f z 。
目标规划数学模型的一般形式为:有了以上的讨论,在例1中,设21 ,x x 分别表示产品A 、B 的生产数量,-1d 表示生产能力闲置的时间,+1d 表示加班时间,-2d 表示产品A 没能达到销售目标的数目,-3d 表示产品B 没能达到销售目标的数目。
因要求尽量避免生产能力闲置及尽量减少加班时间,故有目标约束条件为:5001121=-+++-d d x x (-1d 、+1d 要尽可能小),又要求尽可能多地卖出产品,故有目标约束条件为:400,3003221=+=+--d x d x (-2d 、-3d 要尽可能小),多卖出A 产品的要求可体现在目标函数的权系数中,于是可得到例1的目标规划模型为: 满足的约束条件为:2.应用实例例1. 职工的调资方案问题 1)问题的提出某单位领导在考虑本单位职工的升级调资方案时,要求相关部门遵守以下的规定: (1) 年工资总额不超过60000元; (2) 每级的人数不超过定编规定的人数;(3) П、Ш级的升级面尽可能达到现有人数的20%;(4) Ш级不足编制的人数可录用新职工,又I 级的职工中有10%的人要退休。
相关资料汇总于下表中,试为单位领导拟定一个满足要求的调资方案。
2)模型分析与变量假设显然这是一个多目标规划的决策问题,适于用目标规划模型求解,故需要确定该问题与之对应的决策变量、目标值、优先等级及权系数等。
设1x 、2x 、3x 分别表示提升到I 、П级和录用到Ш级的新职工人数,由题设要求可确定各目标的优先因子为:1P ——年工资总额不超过60000元; 2P ——每级的人数不超过定编规定的人数;3P ——П、Ш级的升级面尽可能达到现有人数的20%;下面再确定目标约束,因要求年工资总额不超过60000元,所以有:2000(10-10×10%+1x )+1500(12-1x +2x )+1000(15-2x +3x )+6000011=-+-d d 且正偏差变量+1d 要尽可能小,又第二目标要求每级的人数不超过定编规定的人数,所以,对I 级有:12)1.01(10221=-++-+-d d x ,且正偏差变量+2d 要尽可能小;对П级有:15123321=-++-+-d d x x ,且正偏差变量+3d 要尽可能小;对Ш级有:15154432=-++-+-d d x x ,且正偏差变量+4d 要尽可能小;对第三目标——П、Ш级的升级面尽可能达到现有人数的20%,我们有:%,2012551⨯=-++-d d x 且负偏差变量-5d 要尽可能小;%,2015662⨯=-++-d d x 且负偏差变量-6d 要尽可能小;3)模型的建立由此,我们可得到该问题的目标规划模型为: 满足约束条件求解后可得到该问题的一个多重解,并将这些解汇总于下表中,以供领导根据具体情况进行决策:例2.物资的调运安排问题 1)问题的提出有一供需不平衡(供应量<需求量)的物资调运问题如下表所示:请为其制订物资调运方案,使之满足以下的目标要求:1P ——尽量保证满足重点客户3B 的需求指标; 2P ——要求总运费不超过预算指标41066⨯元;3P ——至少满足客户321 , ,B B B 需求指标的80%;4P ——由3A 至1B 的运输量按合同规定不少于1万吨;5P ——1A 至3B 的道路危险,运量要减少到最低点。
2)模型分析与变量假设这仍然是一个多目标决策规划问题,虽然未给出给出仓库到客户之间的单位运价,但这并不影响我们的分析与建模。
设从仓库)3,2,1(=i A i 调拨到客户)3,2,1(=j B j 的货运量为ijx ,因该问题的供应量小于需求量,故从仓库)3,2,1(=i A i 调拨到客户jB 的货运量)3,2,1(321=++j x x x j j j 不可能超过所要求的需求量,因此,)3,2,1( 0 ,0=≥=-+i d d i i ,于是有:又目标1P 为:尽量保证满足重点客户3B 的需求指标,故有:1044332313=-++++-d d x x x ,且+-44 ,d d 都要尽可能小;对目标2P :因要求总运费不超过预算指标41066⨯元,故有:∑∑==+-⨯=-+31314551066i j ij ijd d x c,且+5d 应尽可能小;对目标3P :因要求至少满足客户321 , ,B B B 需求指标的80%,故有:%8010%806%808883323137732221266312111⨯=-+++⨯=-+++⨯=-++++-+-+-d d x x x d d x x x d d x x x ,且)8,7,6(=-i d i 应尽可能小;对目标4P ——因要求由3A 至1B 的运输量按合同规定不少于1万吨,故有:19931=-++-d d x ,且-9d 应尽可能小;对目标5P ——因1A 至3B 的道路危险,而要求运量要减少到最低点,故有:1013=-+d x ,且+10d 应尽可能小;另外,从仓库iA 调拨到客户321 , ,B B B 的货运量)3,2,1(321=++i x x x i i i 不可能超过该仓库的供应量,所以有: 3)模型的建立与求解至此,我们得到该“物资调运安排问题”的目标规划模型为: 满足约束条件 这里,,≥+-k k ij d d x 。