优化模型举例
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
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。
优化模型在生活中的应用
优化模型在生活中的应用人类生活在丰富多彩、变化万千的现实世界里,无时无刻不在运用智慧和力量去认识、利用、改造这个世界,从而不断地创造出日新月异、五彩缤纷的物质文明和精神文明。
而在我们认识、利用和改造世界时我们往往离不开数学方法,数学建模则是利用数学方法解决实际问题的一种实践。
通过抽象,简化、假设、引进变量等处理过程后,将实际问题用数学方式表达,建立起数学模型,然后运用先进的数学方法及计算机技术进行求解。
人们生活是离不开数学的,衣食住行等各个方面都需要数学,倘若能在这些实际问题中建立各种各样的比较典型的数学模型,在遇到生活中的这些琐碎小事时,就能更高效、更正确地进行处理了。
必须说明的是,建立数学模型需要用系统的某种特征的本质的数学表达式(或是用数学术语)对部分现实世界的描述即用数学式子(如函数,图形,代数方程,微分方程,积分方程,差分方程等)来描述所研究的客观对象或系统在某一方面的存在规律。
优化模型是生活过程中必须用到的的数学模型,其建立目的就是为了得到最大化的工作效益以及减少投资等一系列最优条件。
一般来说,我们在生活中经常应用这种模型,却没有将其抽象出来,明文对其进行规定。
1.模型类型说明举例在姜启源先生等人主编的《数学模型》一书中提到过这样一个例子:“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。
”在上述描述中,我们将设计到的特征,用数值明确地表示出来,通过构建数学式子便可很快的计算出最佳的出售时机。
建模解答过程如下:模型假设每天投入4元资金使生猪体重每天增加常数r(=2公斤);生猪出售的市场价格每天降低常数g(=0.1元).模型建立给出以下记号:t ~时间(天).w ~生猪体重(公斤);~p 单价 (元/公斤);R-出售的收入(元);C-t 天投入的资金(元);Q-纯利润(元).按照假设,)1.0(8),2(80=-==+=g gt p r rt w .又知道t C pw R 4,==,再考虑到纯利润应扣掉以当前价格(8元/公斤)出售80公斤生猪的收入,有808⨯--=C R Q ,得到目标函数(纯利润)为其中1.0,2==g r .求)0(≥t 使)(t Q 最大.模型求解这是求二次函数最大值问题,用代数或微分法容易得到当1.0,2==g r 时,20)10(,10==Q t ,即10天后出售,可得最大纯利润20元.2.模型实际应用举例上述实例属于优化模型,在日常生活过程中,我们常常会遇到与之类似的问题,比如购物时如何花最少的钱挑选最合适的商品,外出旅游时如何调节出行费用与参观门票等等,通过这种优化模型,在相关的条件限制下,就可以的到一个最值,是我们得到最大的方便与利益。
数学建模-简单的优化模型
3)f1(x)与B(t2)成正比,系数c1 (烧毁单位面积损失费) 4)每个队员的单位时间灭火费用c2, 一次性费用c3
火势以失火点为中心,
均匀向四周呈圆形蔓延,
假设1) 的解释
半径 r与 t 成正比
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
由模型决定队员数量x
问题
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
假设
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
进一步设 x( p) a bp, a, b 0
C~
c1
c2
Q 2
T
c1 c2
rT 2 2
每天总费用平均 值(目标函数)
~ C(T ) C c1 c2rT
TT 2
模型求解
dC 0 dT 模型分析
求 T 使C(T ) c1 c2rT Min T2
T 2c1 rc2
Q rT 2c1r c2
c1 T,Q
模型应用
c2 T,Q
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
分析B(t)比较困难, 转而讨论森林烧毁 速度dB/dt.
B B(t2)
0
t1
t2
t
模型假设
1)0tt1, dB/dt 与 t成正比,系数 (火势蔓延速度)
2)t1tt2, 降为-x (为队员的平均灭火速度)
单变量优化模型
3.2 模型参数的敏感性分析
问题:对于假设 r=0.01,g=5,当价格因子和品质因子在什么范围 变化是,最优售出时间t=8是(200 gt )(0.65 rt ) 0.45t 0.65 g 200r 0.45 t (r , g ) 2 gr
t 0
3.2 模型参数敏感性分析
• 一头重200磅的猪每天增重5磅, 饲养每天花费45美分. 猪的市场价格是每磅
65美分,但价格每天下降1美分,问: 何时出售收益最大?
养殖猪的品质: 猪的 重量每天的增加因子 g
P(t ) (200 5t )(0.65 0.01t ) 0.45t
5 1 0.618 2
定义 设函数f(x)在区间[a,b]上有定义, 满足
1)在[a,b]上f(x)有极小点x*:
xa ,b
min f x f x*
2)函数f(x)在x*处是左减右增: 对a≤x1≤x2≤b, 有 当x2 ≤ x*时,f(x1)> f(x2) 当x1 ≥ x*时,f(x1)< f(x2)
最优决策: 最 优出售时间
topt
市场价格因素: 猪肉价 格每天降价因子 r
P r , g (t ) (200 gt )(0.65 rt ) 0.45t
问题:当市场价格因素或养殖猪的品质发生变化时, 最优决策是否对这些变化敏感?
3.2 模型参数的敏感性分析
• 一头重200磅的猪每天增重5磅, 饲养每天花费45美分. 猪的市场价格是每磅
min f ( x) x 4 5x3 4x 2 6x 60
120
优点: 算法简单 缺点: 搜索次数 多, 接近极小值 点时反复搜索
100
04章组合优化模型
04章组合优化模型组合优化模型是指在给定一组有限资源的情况下,通过选择和组合这些资源,以达到其中一种目标的问题。
这一类模型广泛应用于供应链管理、制造业生产优化和物流网络设计等领域。
本文将介绍几种常见的组合优化模型,并分析其应用。
一、背包问题背包问题是最基本的组合优化问题之一、背包问题可以描述为在给定一组物品和一个固定容量的背包的情况下,如何选择物品放入背包中,以使得背包中物品的总价值最大。
背包问题可以有多种变形,如01背包问题、完全背包问题和多重背包问题等。
例如,假设有一个容量为C的背包,和n个物品,每个物品有一个重量wi和一个价值vi。
目标是在背包容量限制下,选择一些物品放入背包中,使得背包中物品的总价值最大。
背包问题可以通过动态规划算法求解。
定义一个二维数组dp,其中dp[i][j]表示在前i个物品中选择一些放入容量为j的背包中所能达到的最大总价值。
背包问题的状态转移方程可以表示为:dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-wi] + vi)二、旅行商问题旅行商问题是一个经典的组合优化问题,也是一个NP-hard问题。
旅行商问题可以描述为在给定一组城市和每对城市之间的距离,如何找到一条最短的路径,使得每个城市只访问一次,并且最终回到起始城市。
旅行商问题可以通过深度优先、分支定界算法和遗传算法等方法求解。
尽管求解旅行商问题的确切解决方案是困难的,但通过使用近似算法和启发式算法,可以在合理的时间内得到较好的解。
三、作业调度问题作业调度问题是指在给定一组作业和一组机器的情况下,如何安排作业在机器上执行,以最大程度地减少完成所有作业的总时间。
作业调度问题可以通过贪心算法和动态规划算法求解。
贪心算法可以按照一些优先级规则对作业进行排序,并依次将作业分配给空闲的机器,直到所有作业都被分配完为止。
动态规划算法可以定义一个二维数组dp,其中dp[i][j]表示前i个作业在j个机器上执行的最小总时间。
优化设计的数学模型
—— —— —— —— —— —— ——
机械优化设计数学模型的一般形式: 机械优化设计数学模型的一般形式: 数学模型的一般形式 设 X =[x1,x2 ,…,xn]T ,x min. f(x) = f(x1, x2 ,…,xn ) ,x X∈Rn 不等式约束) (不等式约束) 1,2,…,m s.t. gu(x) ≤ 0 u = 1,2, ,m 等式约束) 1,2,…, hv(x) = 0 v = 1,2, , p< n (等式约束
* X 是极小点。 2) = (1,1,−
x1 =, 1
* 。
, x2 = 1
代入原函数,得函数的极小 x = −2
3
f (X ) = 0
例2-3 MATLAB 2-3 MATLAB实现,用M文件求函数的极值点: M
%例2-3 求函数的极值 syms x1 x2 x3 %定义函数f中的符号变量 f=2*x1^2+5*x2^2+x3^2+2*x2*x3+2*x1*x3-6*x2+3; %函数f的表达式 disp( '函数f的表达式:' ) pretty(simplify(f)); %按数学形式显示函数f latex(f); %符号表达式按LaTeX格式输 出 %计算函数的1阶偏导数
解:在MATLAB命令窗口输入主函数
syms t f=t^4-t^2-2*t+5; [x1,x2]=minJT(f,0,0.1)
第3章 一维搜索方法与MATLAB实现
各阶主子式的值为
a11 = 4 > 0
a11 a12
a12 4 0 = = 40 > 0 a22 0 10
a11 a12 a21 a22 a31 a32
优化模型
s. t.
subject to
“受约束于”之意
(二)优化模型的分类
1.根据是否存在约束条件 有约束问题和无约束问题。 2.根据设计变量的性质 静态问题和动态问题。 3.根据目标函数和约束条件表达式的性质
线性规划,非线性规划,二次规划,多目标规划等。
(1)非线性规划
目标函数和约束条件中,至少有一个非线性函数。
S (T , c1 )
1 S (T , c1 ) 2
1 S (T , c2 ) 2
1 S (T , r ) 2
意义是当准备费增加1%时,生产周期增加0.5% ; 而存贮费增加1%时,生产周期减少0.5% ;
日需求量增加1%时,生产周期减少0.5% 。
当 c1 , c2 , r 有微小变化对生产周期影响不太大。
i 1
n
aik xk bi , i 1,2,..., n. s.t. k 1 x 0, i 1,2,..., n. i
n
(3)二次规划问题
目标函数为二次函数,约束条件为线性约束
1 n min u f ( x) ci xi bij xi x j 2 i , j 1 i 1 n aij x j bi , i 1,2,..., n. s.t. j 1 x 0.i 1,2,..., n. i
敏感性分析
讨论参数 c1 , c2 , r 有微小变化时对生产周期T 影响。 由相对变化量衡量对参数的敏感程度。
T 对c1 的敏感程度记为
2 1 c2 r c1 1 T T dT c1 S (T , c1 ) 2 2c1 T 2 c1 c1 dc1 T c2 r 1 1 S (T , c2 ) S (T , r ) 2 2
第6讲(1)、系统优化模型
第六讲、系统优化模型1. 在系统工程学科中的地位2. 模转换函数型对象:最优化问题,举例说明1) 食谱问题设市场上可以买到n 种不同的食品,第j 种食品的价格为j c ,每种食品含有m 种营养成份,每单位第j 种食品含第i 种营养成份为ij a 。
假设每人每天对第i 种营养成份的需要量不少于i b ,试确定在保证营养条件下的最经济食谱。
设每人每天对n 种食品的需要量为:n x x x ,,,21⋅⋅⋅,则相应的伙食费为:n n x c x c x c +⋅⋅⋅++2211保证满足营养最小的需求约束方程为:i n in i i b x a x a x a ≥+⋅⋅⋅++2211 m i ,,2,1⋅⋅⋅= 0≥j x n j ,,2,1L =则数学模型为:min n n x c x c x c +⋅⋅⋅++2211t s . 11212111b x a x a x a n n ≥+⋅⋅⋅++ 22222121b x a x a x a n n ≥+⋅⋅⋅++ …………………………m n mn m m b x a x a x a ≥+⋅⋅⋅++2211 0≥j x n j ,,2,1L =如果令 T n x x x x ),,,(21L =),,,(21n c c c c L = n m ij a A ×=)( T m b b b b ),,,(21L =则上面的优化模型可以写成如下矩阵形式:min cxt s . 0,≥≥x b Ax2) 结构设计问题设两杆组成的对称衔架如下图所示,已知衔架的跨度为2L ,高度2x 的上限为H ,承受负荷2P ,钢管的厚度为T ,材料比重ρ,纵向弹性系数为E 且允许应力y σ,试确定钢管的平均厚度1x 和衔架高度2x 并使衔架重量最小。
Y-Y 剖面衔架的重量为:2/12221)(2x L Tx G +=πρ平均内径1x 和高度2x 满足如下约束:z 高度约束: H x ≤2z 钢管压应力约束:在负荷2P 的作用下,钢管承受的压力F 为22/1222)(cos x x L P PF +==θ 钢管的横截面面积S 为 1Tx s π≈ 因此,钢管的压应力为212/122221)(),(x Tx x L P x x πσ+=所以对给定的允许应力y σ,要求y x Tx x L P σπ≤+212/1222)(z 临界应力约束:假设弹性模数为E ,则利用欧拉公式可以算出临界应力l σ为)(8)(2222212x L T x E l ++=πσ 因此,要求)(8)()(2222212212/1222x L T x E x Tx x L P ++≤+ππ 综上所述,衔架设计问题的最优化模型为min 2/12221)(2x L Tx +πρt s . H x ≤2y x Tx x L P σπ≤+212/1222)()(8)()(2222212212/1222x L T x E x Tx x L P ++≤+ππ 0,021≥≥x x3) 水果采购问题某单位举行联欢会要采购香蕉、苹果和葡萄,假设市场上香蕉、苹果和葡萄的价格分别为4.2元/公斤、2.4元/公斤、2.2元/公斤,如果要求采购水果的钱不超过300元、水果总重量不小于10公斤、香蕉和苹果总和不小于6公斤,试确定最好的采购方案。
优化问题建模举例
优化问题建模举例例1:组合投资问题:总金额1000万美圆的资金,用于投资四种债券。
已知债券年收益率期望值/%债券113债券28债券312债券414年收益率最低值/%持续期/年6 38 410 79 9希望年收益率期望值达到最大,并且满足下列要求:1)组合投资的年收益率最低值至少为8%;2)组合投资的平均持续期至多为6年(各债券的投资百分比乘持续期,之和);3)任一债券的投资百分比至多为40% .怎样投资?解:四种债券的投资金额是待定的决策变量,分别记为为公2山3,& ;目标是年收益率期望值最大;题中的三条要求是约束条件。
得下面优化模型:max 0.13x-i 0.08x2 0.12x3 0.14x4 .s.t. x1 x2 x3 x4 = 1000,2x1 - 2x3 - X4 — 0,-3为一2X2 x3 3x4乞0,0 辽x“ x2, x3, x4咗400 .(在这个模型中,决策变量都是线性的,故称为线性规划)例2:某学校游泳队要从5名队员中选4名参加4乘100米混合泳接力赛。
5名队员4种泳姿的百米成绩(单位:秒)李王张刘赵蝶泳66.857.2787067.4仰泳75.66667.874.271蛙泳8766.484.669.683.8自由泳58.65359.457.262.4如何选拔?(1)请建立“ 0----1规划”模型;(2)用Lin go求解。
解:若第i名队员参加第j种泳姿比赛,则令为=1 ;否则令为=0 ;共有20个决策变量X j。
第i 名队员的第j种泳姿成绩记为q,则5 4目标函数为:mi n C j X ijy 2约束条件有:每名队员顶多能参加一种泳姿比赛4、x— 1, i =1,2,3,4,5 ;j丄5每种泳姿有且仅有一人参加' X ij "j =123,4i丄这样就能建立如下“0----1 规划”模型:5 4min 二二cij Nji 4 j4s.t. ' x ij乞1, i =1,2,3,4,5j」5' X j = 1 , j 二1,2,3,4 .i 4例3:某帆船制造公司要决定下两年八个季度的帆船生产量。
常见优化模型范文
常见优化模型范文在机器学习和数据科学领域中,为了获取更好的模型性能和效果,常见的优化模型方法有很多。
以下是一些常见的优化模型方法,包括参数调整、特征选择、模型集成、数据清洗和转换等。
1. 参数调整:在机器学习算法中,有很多参数可以调整以获得更好的模型性能。
例如,对于支持向量机(SVM),可以调整正则化参数C和核函数参数gamma。
对于决策树算法,可以调整树的深度、叶子节点的最小样本数等。
通过使用交叉验证的方法,可以系统地尝试不同的参数组合,并选择效果最好的参数。
2.特征选择:在建立模型时,选择恰当的特征非常重要。
特征选择可以帮助提高模型的精度和泛化能力,并减少过拟合的风险。
常见的特征选择方法包括方差选择、相关系数选择、L1正则化等。
方差选择可以通过计算特征的方差来选择稳定性较高的特征;相关系数选择可以通过计算特征与目标变量之间的相关系数来选择与目标变量相关性较高的特征;L1正则化可以通过加入L1惩罚项来鼓励模型选择少量的重要特征。
3. 模型集成:模型集成是将多个模型的预测结果进行组合,以获得更好的整体性能。
常见的集成方法包括随机森林、Adaboost、梯度提升等。
这些方法使用不同的策略来组合多个模型,以弥补单个模型的不足。
例如,随机森林采用了多个决策树进行集成,通过投票或平均的方式来确定最终结果;Adaboost则通过多轮迭代,对那些分类错误的样本增加权重,从而训练出多个分类器,最终通过加权平均的方式得到最终结果。
4.数据清洗和转换:在建立模型之前,对原始数据进行清洗和转换是非常重要的。
常见的数据清洗方法包括处理缺失值、处理异常值、处理重复值等。
缺失值的处理可以通过删除包含缺失值的样本,或者通过填充缺失值进行处理;异常值的处理可以通过删除异常值或者使用替代值进行处理;重复值的处理可以通过删除重复值来进行处理。
此外,数据转换也是常见的优化模型的方法,例如特征缩放、特征编码等。
特征缩放可以通过将数值特征缩放到一些范围内,以保证不同尺度的特征对模型的影响权重相当;特征编码可以将非数值特征转换为数值特征,以便模型能够处理。
多维约束优化运动学模型问题举例
多维约束优化运动学模型问题举例一、引言1.问题背景及意义多维约束优化运动学模型在工程领域具有广泛的应用,如机器人路径规划、飞行器轨迹优化、电动汽车电池管理等。
这类问题旨在寻找满足多个约束条件的最优解,对于提高系统性能、降低能耗等方面具有重要意义。
2.研究现状近年来,国内外学者对多维约束优化运动学模型问题进行了广泛研究。
研究方法主要包括传统优化算法和现代优化算法。
在不同应用场景下,各种算法具有不同的性能表现。
二、多维约束优化运动学模型简介1.模型定义及特点多维约束优化运动学模型描述了多个变量在运动过程中的约束关系,具有以下特点:(1)非线性性强:模型中包含非线性函数和约束条件;(2)多变量:模型涉及多个变量,需要同时优化;(3)约束条件复杂:包括不等式约束、等式约束和几何约束等。
2.应用场景多维约束优化运动学模型应用于以下场景:(1)机器人路径规划:在给定环境中,寻找机器人无碰撞路径;(2)飞行器轨迹优化:在满足气动约束条件下,提高飞行器性能;(3)电动汽车电池管理:在保证电池安全的前提下,优化电池充放电过程。
三、问题举例1.实例一:机器人路径规划(1)问题描述:在二维环境中,寻找一条无碰撞的路径,使机器人从起点到终点;(2)模型建立:建立多维约束优化模型,包括机器人位姿、速度和加速度等变量;(3)求解方法:采用传统优化算法(如梯度下降法)与现代优化算法(如遗传算法)求解。
2.实例二:飞行器轨迹优化(1)问题描述:在满足气动约束条件下,优化飞行器轨迹,提高飞行性能;(2)模型建立:建立多维约束优化模型,包括飞行器位置、速度和加速度等变量;(3)求解方法:采用传统优化算法(如牛顿法)与现代优化算法(如粒子群优化算法)求解。
3.实例三:电动汽车电池管理(1)问题描述:在保证电池安全的前提下,优化电池充放电过程,提高续航里程;(2)模型建立:建立多维约束优化模型,包括电池状态、充放电功率等变量;(3)求解方法:采用传统优化算法(如内点法)与现代优化算法(如变分自编码器算法)求解。
算法优化案例分析
算法优化案例分析随着人工智能和大数据时代的到来,算法优化已成为了提升企业竞争力的重要手段之一。
本文将介绍几个算法优化案例,并分析其优化效果。
1. 贪心算法优化案例某电商企业想提高广告推荐的效果,通过搜索历史、购买记录等数据建立了基于内容的推荐模型。
但是,该模型对于用户行为的反馈较慢,需要时间的积累才能够得到有效的结果。
为了解决这一问题,该企业采用了贪心算法优化推荐效果。
具体实现方法是,将用户历史记录按照时间顺序排序,针对每个用户优先推荐其最新的购买记录,然后根据购买记录的相关性向其推荐其他商品。
经过贪心算法的优化,该企业的推荐效果得到了显著提升,用户的点击率和转化率分别提高了20%和15%。
2. 遗传算法优化案例某物流公司想要优化货车的路径规划,以降低成本和提高效率。
该公司决定采用遗传算法来进行优化。
在遗传算法中,货车路径被看作是基因组。
该公司将所有可能的路径作为种群,并通过交叉、变异等操作产生新的种群。
在每一代种群中,通过计算每个路径的成本(例如行驶里程、耗时等),选择最优化的路径进行输出,作为下一代的基因组。
经过遗传算法的优化,该公司的货车路径规划得到了明显的改善。
货车行驶里程和时间降低了10%,配送效率提高了近15%。
3. 神经网络算法优化案例一家保险公司想要优化其车险投保模型。
该公司将用户的驾驶习惯、车辆品牌等数据输入到神经网络算法中,以判断该用户的风险系数。
为了提高模型的准确性,该公司采用了神经网络算法的正则化方法。
具体实现方式是,增加模型中的L1或L2项,使神经网络的权重限制在一个较小的范围内。
经过神经网络算法的优化,该公司的车险投保模型得到了显著提升。
误判率和漏判率分别降低了15%和8%,整体准确率提高了10%。
以上案例说明,算法优化在提升企业竞争力和效率方面具有重要作用。
不同的算法优化方法,可以针对不同的业务场景以达到最优化的效果。
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。
优化模型yhmx分析
Q
r
A
t
o
T
不允许缺货模型的存贮量q(t)
T
QT
一个周期内存贮量 q(t)dt
(A
T
q(t)dt
0
一个周期的总费用
C
c1 c2
T
0 q(t)dt c1 c2
QT 2
c1 c2
rT 2 2
每天平均费用
C(T ) C T
c1 T
c2
rT 2
模型求解
寻找生产周期、产量、需求量、生产准备费和 存贮费之间的关系,使每天的费用最少。
模型假设
1 连续化,即设生产周期 T 和产量 Q 均为连续量; 2 产品每日的需求量为常数 r ; 3 每次生产准备费 C1,每日每件产品存贮费 C2; 4 生产能力为无限大(相对于需求量),当存贮量
降到零时,Q件产品立即生产出来供给需求,即 不允许缺货。
问题分析
若每天生产一次,每次100件,无存贮费,生产 准备费5000元,每天费用5000元;
若10天生产一次,每次1000件,存贮费 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, 存贮费4900+4800+…+100=122500元, 生产准备费5000元, 总计127500元, 平均每天费用2550元;
4. 根据设计变量的允许值
整数规划(0-1规划)和实数规划。
5. 根据变量具有确定值还是随机值
确定规划和随机规划。
(三)建立优化模型的一般步骤
1.确定设计变量和目标变量; 2.确定目标函数的表达式; 3.寻找约束条件。
数学建模优化类问题例子
数学建模优化类问题例子
1.最佳生产计划:有一家汽车零部件制造公司,需要决定该如何安排生产计划以最大化利润。
该公司需要考虑每个零部件的生产成本、供应链的延迟和运输成本等因素,以确定最佳的生产数量和交付时间。
2.最优投资组合:一位投资者有一定资金,希望通过合理的资产配置来最大化投资回报。
该投资者需要考虑不同资产类别的风险和回报率,并使用数学建模优化方法来确定最佳的资产配置比例。
3.旅行销售员问题:一位旅行销售员需要在多个城市之间进行访问,并希望以最小的总行驶距离完成所有访问任务。
通过使用数学建模和优化算法,销售员可以确定最佳的访问顺序,从而减少总行驶距离和时间。
4.最佳路径规划:在一个迷宫中,有一只小老鼠需要找到从起点到终点的最短路径。
通过将迷宫与数学模型相关联,可以使用图论和最短路径算法来确定小老鼠应该采取的最佳行动策略。
以上只是一些例子中的几个,实际上数学建模和优化方法可以应用于各种不同的问题领域,包括金融、物流、能源管理、医疗决策等。
通过数学建模和优化,可以帮助人们做出更明智的决策,提高效率和效果。
第四讲---多变量优化模型
4.3 无约束优化问题的求解方法 Matlab库函数及其使用说明
优化向 量的范 围限制
[x, FVAL, EXITFLAG, OUTPUT, GRAD, HESSIAN] =fminunc(FUN,x,options,varargin)
极小 值点
极小 值
迭代次 数等信 息
最优 点梯 度
最优点 Hessian 矩阵
雷达信号处理国防科技重点实验室
4.1 多变量优化建模举例
优化模型
max P( s, t ) (339 0.01s 0.003t s (399 0.004s 0.01t )t (400000 195s 225t )} subject to s 0, t 0
最优的生产方案是:19寸生产4735台,21寸 生产7043台, 最大利润为 553641(美元)
雷达信号处理国防科技重点实验室
4.3 无约束优化问题的求解方法
min{ f ( x)} n
x
n>1情况
f (x) xT Ax 2bT x c, f ( x) 2 Ax 2b 0 x A 1b (A 是可逆的对称矩阵) T T T AA x Ax x x 2
•黑色变量-决策/优化变量 •蓝色变量-中间变量 •红色变量-优化变量
基本假设(变量间相互关系)
p 339 0.01s 0.003t q 399 0.004 s 0.01t R ps qt C 400000 195s 225t P R C s0 t0
数学建模基础
第四讲: 多变量优化模型
---水鹏朗 雷达信号处理国防科技重点实验室
4.1 多变量优化建模举例
优化模型
MIN 66.8x11+75.6x12+87x13+58.6x14 +… … +67.4x51+71 x52+83.8x53+62.4x54 SUBJECT TO x11+x12+x13+x14 <=1 …… x41+x42+x43+x44 <=1 x11+x21+x31+x41+x51 =1 …… x14+x24+x34+x44+x54 =1 END INT 20
最优化模型
主讲人
张兴永
1
最优化模型
在数学建模竞赛中,经常会遇到有关最优化问题, 下面介绍几个简单的最优化模型。 最优化模型是在解决实际问题中应用最广泛的模 型之一,它涉及面广、内容丰富,且随着计算机的发 展,解决问题的范围越来越宽。一般地,人们做的任 何一件事情,小的如日常生活、学习工作等,大的如 工农业生产,国防建设及科学研究等,为了达到预先 设想的目的,都要做计划,选择好的方案,进行优化 处理。最优化模型主要有线性规划模型、整数规划模 型、非线性规划模型、动态规划模型等。
这样把多目标规划变成一个目标的线性规划,下 面给出三个单目标优化模型:
24
1、在实际投资中,投资者承受风险的程度不一样, 若给定风险一个界限a,使最大的一个风险qixi/M≤a, 可找到相应的投资方案。 模型1 固定风险水平,优化收益 目标函数:Q=max (ri pi ) xi i 0 约束条件: q x ≤a
9
问题二 混合泳接力队的选拔
5名候选人的百米成绩
蝶泳 仰泳 蛙泳 自由泳 甲 1’06”8 1’15”6 1’27” 58”6 乙 57”2 1’06” 1’06”4 53” 丙 1’18” 1’07”8 1’24”6 59”4 丁 1’10” 1’14”2 1’09”6 57”2 戊 1’07”4 1’11” 1’23”8 1’02”4
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18, 21.5, 12.5, 23, 10.5, 32
1., 0, 0, 0, 3., 0
49.5
这显然不是我们想要的结果。
2013-9-6
利用穷举法,得
点菜 价格(元) 点菜 价格(元)
1,2,3,6
4,2,1,6 4,5,1,2 4,5,1,6 4,5,3,1 1,2,3,5
84
运输问题
点菜问题
旅行商问题
2013-9-6
实例1 最优捕食者策略
假设存在一种捕食者,穴居A处,在B和C处有两个食物
源X、Y。捕食者从巢穴A到区域B和C带回一单位的食物所需 的时间估计为2分钟和3分钟。捕食者在区域B平均花2分钟捕 获一单位食物X,而在区域C只花1分钟就捕获一单位食物Y。 一单位X所产生的热量估计为25焦耳,一单位Y所产生的热量
2013-9-6
发点
收点
B1 X11 X21
B2 X12 X22
…. ….. ….
Bn X1n X2n a1
A1
A2
….. Am
a2
….. am
Xm1
Xm2
…..
Xmn
b1
b2
….
bn
2013-9-6
A1的总费用
A1 ~ B j C11 x11 C12 x12 ... C1n x1n C1 j x1 j
型。
00年B题:“钢管订购和运输”,二次规划模型。
01年B题:“公交车调度”,双目标规划模型。
02年A题:“车灯线光源的优化设计”,规划模型。
2013-9-6
03年B题:“露天矿生产的车辆安排”,非线性 规划模型。 04年B题:“电力市场的输电阻塞管理”,双目 标线性规划模型。 05年B题:“DVD在现租赁”,0-1规划模型。
点一次最后回到0点的图。 现在只需证明 一个圈。
2013-9-6
{xij } 是 (P) 的可行解的充分
必要条件 xij 1 对应的边组成完全图中的
估计为30焦耳。假设捕食者每天不可超过120分钟用于从巢穴
到食物区来回行走,同时每天不可能花80分钟以上搜寻食物。 估计捕食者每天能获得的最大热量值是多少?
2013-9-6
一单位实物 行走时间(分钟) 捕获时间(分钟) 热量(焦耳)
X Y
2 3
2 1
25 30
假设捕食者每天能得到 x 单位的食物 X 和 y 单位的食物 Y ,则每天获得的热量值为
标函数的优化模型。 97年A题:“零件的参数设计”,随机优化模型。 97年B题:“截断切割”,动态优化模型。 98年A题:“投资的收益和风险”,双目标优
化模型。
98年B题:“灾情巡视的最佳路线”,0-1线性
规划模型。
2013-9-6
99年A题:“自动化车床管理”,双参数规划模型。
99年B题:“钻井布局”,非线性混合整数规划模
s. t.
subject to
“受约束于”之意
2013-9-6
(二)优化模型的分类
1.根据是否存在约束条件 有约束问题和无约束问题。 2.根据设计变量的性质 静态问题和动态问题。 3.根据目标函数和约束条件表达式的性质
线性规划,非线性规划,二次规划,多目标规划等。
2013-9-6
(1)非线性规划
序号 1 2 3 4 5
菜单 菜肉蛋卷 炒猪肝 色拉 红烧排骨 咖喱土豆
6
2013-9-6
清汤全鸡
32
1
0
0
1
建模 设xi 表示点序号为i 的菜,则 目标函数:
min z 18x1 21.5x2 12.5x3 23x4 10.5x5 32x6
x1 x4 x6 1 x x 1 2 5 s.t. x1 x3 1 x x x 1 1 2 6 x1 , x2 , , x6 0 or 1
其中 xij (0 i,j n), 表示若该旅行商在访问城 i xij 0 后接着访问城 j ,则令 xij 1 ,否则令
2013-9-6
定理:0-1规划问题(P) 即为旅行商问题。
证明:将 n+1个城市看作顶点,可以作为一个完
全图(即任意两点均有边相连图),{1,2,…,n}
的每一排序对应于图中一个由0点出发经每一顶
min u ci xi
i 1
n
aik xk bi , i 1,2,...,n. s.t. k 1 x 0, i 1,2,...,n. i
n
2013-9-6
(3)二次规划问题
目标函数为二次函数,约束条件为线性约束
1 n min u f ( x) ci xi bij xi x j 2 i , j 1 i 1 n aij x j bi , i 1,2,...,n. s.t. j 1 x 0.i 1,2,...,n. i
城市间的距离都是已知的,要求找出一条每个
城市都只到一次的旅行线路,使其总旅程最短。
2013-9-6
建模 TSP又称为货郎担问题。给这些城市编号。 出发城市为0,拟访问城市分别为1,2,…,n 问题就转化为:
,n} 求一个{1,2,的排序
{i1 , i2 ,, in } 使得
)
最小。
i0 in1 0
2013-9-6
2013-9-6
优化模型是中国大学生建模竞赛常见的类型, 占很大的比重。
92 年以来,优化模型有: 94年A题:“逢山开路”设计最短路径。 95年A题:“一个飞行管理问题”,线性规划 和非线性规划模型。 96年A题:“最优捕鱼策略”,以微分方程为
基础的优化模型。
2013-9-6
96年B题:“洗衣节水问题”,以用水量为目
2013-9-6
实例2运输问题
设有某物资从m个发点A1,A2,…,Am输送到n个收点B1,B2,…,Bn, 其中每个发点发出量分别为 a1, a2 ,...,am 每个收点输入量分别 为 b1, b2 ,...,bn ,并且满足
m i 1 i
a b
j i
n
j
从发点A到收点B的距离(或单位运费)是已知的,设 为cij (i 1,2,...,m, j 1,2,...,n) 。一个调运方案主要由一组从发 点 Ai 到收点 B j 的输送量 xij 来描述。 问题:寻求一个调运方案,使总运输费用达到最小。
n j 1
A2的总费用
A2 ~ B j C21 x21 C22 x22 ... C2 n x2 n C2 j x2 j
j 1 n
总的费用
f Cij xij
i 1 j 1
m
n
2013-9-6
数学模型
min f Cij xij
i 1 j 1
m
n
n xij ai , i 1,2,...,m. j 1 m s.t. x b , j 1,2,...,n. ij j i 1 xij 0, i 1,2,...,m, j 1,2,...,n 求解:单纯形方法。
2013-9-6
实例3 点菜问题
我们在餐馆中点菜, 需要包含 某些营养成份,但同时又希望总价 格最低。下表是这个餐馆的部分菜 单,请你提供合理的选菜方案。
价格(元 ) 蛋白质 淀粉 维生素 18 21.5 12.5 23 10.5 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 矿物质 1 1 0 0 0
d (i ,i
k 0 k
n
k 1
ik 1 其中 d (ik ,ik为城市 到ik 的距离, 1 )
2013-9-6
TSP的数学规划形式:
min d ij xij
i j
n 表示进入且仅进入城 j 一次; xij 1 i 0 n (P) s.t. xij 1 表示离开且仅离开城 i 一次; j 0 ui u j nxij n 1(1 i,j n,i j ) 保证连通性。 xij 0 or 1
06年A题:“出版社的资源优化配置”,线性规 划模型。
2013-9-6
(一)优化模型的数学描述
将一个优化问题用数学式子来描述,即求函数
u f (x)
和
x ( x1, x2 , x3 ,...,xn )
在约束条件 hi ( x) 0, i 1,2,...,m.
gi ( x) 0( gi ( x) 0),i 1,2,..., p.
下的最大值或最小值,其中
x f ( x)
x
2013-9-6
设计变量(决策变量) 目标函数 可行域
min(or max)u f ( x) x
s. t. hi ( x) 0 gi ( x) 0),i 1,2,..., p.
目标函数和约束条件中,至少有一个非线性函数。
min u f ( x) x
s. t. hi ( x) 0, i 1,2,...,m.
gi ( x) 0( gi ( x) 0),i 1,2,..., p.
2013-9-6
(2)线性规划(LP) 目标函数和所有的约束条件都是设计 变量的线性函数。
maxu 25x 30 y 2 x 3 y 120 s.t 2 x y 80 x 0, y 0.
2013-9-6
y 80
图解法
2x+y=80
40
P(30,20)
U=25x+30y o 40 2x+3y=120
60
x
U=25*30+30*20=1350焦耳