数学建模方法
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Q
7 01 065
0P(x)d x7 01 056 0.625
Q200000.625 60000
可得最佳方案是一年存储57500kg.
排队论主要是对系统建立数学模型,研究诸如 单位时间内服务系统能够服务的顾客平均数、顾客 平均排队时间、排队顾客的平均数等数列规律。
排
队
论
排队系统中的运行指标:
方
法
系统中的顾客数=等待服务的顾客数+正在被服务的顾客数
计
聚
类
模
型
原理关键词: 相似系数 距离
聚类步骤:
步骤1:定义样本间的距离(如取最简单的欧几里得距离)。开始 时,每个样本看作一类,有 d(i,j)D (i,j)
步骤2:选择 {D(i, j)} 中最小者设为 D(p,q) 为一个新类,得新类 Gr GpGq
,把 G p 和 G q 合并
步骤3:计算新类与其他类的距离 点击添加文本
数学建模方法
数学模型的建立并不一定都要用高深的知识,衡量一个 模型的好坏,要看这个模型是否易于应用。在应用效果相近 的情况下,建模所用的知识越简单就越容易被人们接受。实 际上,对于一些比较简单的问题,由于内部机理比较明确, 基本上用初等数学的方法就可以建立相应的数学模型。
初
模 型
应用实例:
等
怎样才能少淋雨
其中,f 和 hi(i1,2,,m ) 中至少有一个是 x1,x2,,xn 的非线性函数,
一般建模步骤:
1.模型建立:找出决策变量、目标函数、约束条件 2.模型求解:用Lingo求解。
在研究一些实际问题时,常常无法直接得到各变量
之间的联系,而问题的特性往往会给出关于变化率的
一些关系,由此,我们可以建立相应的微分方程模型。
0.15
0.1
建立数学模型:源自文库设每天订购Q份报纸,则收益函数为
利润的期望为:
分别求出Q=0,1,2,3,4,5时的利润期望,通过比较期望,取期望最大 时的Q。
需求为连续型随机变量的存储模型:
实例:物质存储模型 煤炭供应部门煤的进价为26元/kg,需售价70元/kg。若当年卖不出 去,则第二年削价处理,如果供应短缺,有关部门罚款10元/kg, 已知顾客对煤炭年需求量x服从均匀分布,分布函数:
max(min)z c1x1 c2x2 cn xn
a11x1 a12x2 a1n xn (, )b1
s.t.a21x1
a22 x2
a2n xn (,
点击添加文本
)点b2击添加文本
am1点x1击 添am加2 x文2 本 amnxn (, )bn x1, x2 , , xn 0
它们之间具有如下线性关系 y i 0 1 x i 1 2 x i 2 p x i p , i 1 , 2 , , n
其中, i 是随机误差,相互独立且满足E(i)0,vair) (2
一般非线性模型的形式: 其中, f 是一般的非线性函数, 是 p维参数向量,是一随机 误差变量,E()0,va)r (2
关联度的量化结果与定性分析不符的情况。
色
系
统
方
法
原理关键词:灰色朦胧集 灰序列生成 关联分析
研究对象往往受到诸多不确定因素的影响,问题中涉
及的变量往往是随机变量,变量间的关系也错综复杂,
无法用确定的函数关系来描述。若为了使建立模型简单,
模 拟 方 法
我们可以将其中的部分变量看作常量,但这样建立的模 型却不能真实地反应实际问题,只能是对问题的近似描 述。在解决某些实际问题时,常常需要对随机现象进行 模拟。
建模步骤:
1.模型假设 2.模型建立与求解 3.结果分析 4.模型评价
灰色系统理论提出了关联分析方法,它根据因素
之间发展趋势的相似程度来衡量因素间的关联程度,
揭示事物间动态关联的特征与程度。由于关联分析方
法以发展趋势为立足点,所以它对统计数据的多少和
有无规律都没有过分要求,计算量小,而且不会出现
灰
非
线
性
规 划
原理关键词:非线性函数 约束条件 目标函数
模
型
一般模型:
1.无约束的非线性规划模型:
min f (x1, x2, , xn ), s.t. (x1, x2, , xn )
其中,f 是 x1,x2,,xn非线性函数,Rn 。称 为可
行域。 2.约束的非线性规划模型:
min f(x1,x2,,xn), s.t. hi(x1,x2,,xn)0,i1,2,,m
D(r,k)mind{(r,k)rGr,kGk,kr} mind{(j,k) jGpGq,kGk,kj}
min{mdi(nj,{k) jGp,kGk}m , ind{(j,k) jGq,kGk}}
minD{(p,k),D(q,k)}
点击添加文本
点击添加文本
步骤4:重复步骤2和步骤3,直至满足聚类为止。
对于不确定性问题,又可分为随机不确定性与模 糊不确定性两类。模糊数学就是研究属于不确定性, 而又具有模糊性量的变化规律的一种数学方法。
模
点击添加文本
糊
数 学
原理关键词: 模糊集 隶属函数 模糊关系 模糊矩阵
方 法
点击添加文本
点击添加文本
建模方法:
模糊聚类分析方法: 1. 数据标准化 点击添加文本 2. 建立模糊相似矩阵 3. 聚类分析
数
桌子是否能在不平的地上放稳
学
公平席位的分配方法
物品交换
夫妻过河
动物的体型
层次分析法(简称AHP法)是一种定性分析与定量分
析相结合的多目标决策分析方法。特别是将决策者的经验
判断给予量化,对目标(因素)结构复杂且缺乏必要数据
的情况下更为实用。
层
次
分
析
原理关键词: 权数 矩阵 一致性
法
建模步骤:
1. 建立层次结构模型 2. 当问题中所包含的因素划分为不同层次时,用框图
形式说明层次的递阶结构与因素的从属关系。 2. 构造判断矩阵 3. 当相互比较因素的重要性能够用具有实际意义的比
值说明时,判断矩阵相应的值则可以取这个比值。 3. 层次单排序及其一致性检验 4. 通过判断矩阵的特征根得到特征向量,经过一系列
归化后即为同一层次相关因素对于上一层次某因素相对 重要性的排序权值,然后进行一致性检验。 4. 层次总排序 5. 计算同一层次所有因素对于最高层相对重要性的排 序。 5. 层次总排序的一致性检验 6. 这一步骤也是从高到低逐层进行的。
三条特征: 排队方式:损失制、等待制、混合制; 排队可以是有形的也可是无限的,其容量可为有限也可为无限 排队数目可以单列也可队列,有的可以互相转移有的不可转移。
服务机构:对顾客提供服务的设施或对象,从机构的
形式和工作情况来分有一下特征:
服务机构可以没有服务员(台)也可有多个服务员 (台);
对于多个服务台的情况可以是并列,可以是串联,也可 混合排列;
随 机 存 储 模 型
需求为离散型随机变量的存储模型 实例:报童问题 已知每100份报纸报童全部卖出可获得7元,如果当天卖不掉,第二 天可削价全部卖出,但每100份将赔4元。报童每天售出的报纸数x (百份)是一随机变量,问报童每天订多少报纸最佳?
X
0
1
P(x)
0.05
0.1
2
3
4
5
0.25
0.35
0, x 20000 F(x) x620000000,200000x80000
1, x 80000
求一年煤炭最优存储策略。 建立模型: 设存储的煤炭为Q,收益为:
7x 0 5(Q 6 x ) 6Q ,5 x Q 1x 4 9 Q ,x Q y 7Q 0 1(x 0 Q ) 6Q ,5 x Q 1Q 5 1x ,0 x Q
回
归
分
析
法
模
原理关键词:“黑箱” 估计预测 统计规律
型
一元线性回归的基本应用过程:
1.画散点图 2.直接观察 3.设定模型 4.拟合模型中参数 5.检验 6.预测
多元线性回归模型:
设因变量为 y,自变量为 x1,x2,,xp,假设已
得到 n 组独立数据 (y i,x i1 ,x i2 , ,x i) p i (1 ,2 , ,n ),并设
微分方程模型不仅在自然科学和工程技术领域中得到
了广泛的应用,而且在生物学、医学、等领域也起到
微
了很大作用。
分
方
应用实例:
程 模
单种群模型(Malthus Logistic )
型
两种群模型
传染病模型(SI SIS SIR)
作战模型
商品销售模型
回归分析是研究变量间统计规律的方法,属于”黑 箱“建模中常用的方法,根据自变量的数值和变化, 估计和预测因变量的相应数值和变化。有线性回归和 非线性回归。
服务方式可以是一个一个来也可成批服务;
服务时间可以是确定型也可以是随机型,随机型要知道 它的概率分布;
服务时间的分布对时间相对稳定。
END,THANKS!
建
逗留时间=的等待时间+服务时间
模
排队过程的一般模型:
输入过程:顾客到达排队系统的过程,有如下特征: 顾客源的组成可以是有限的也可以是无限的; 顾客来的方式可以是一个一个,也可能是成批的来; 顾客到达的时间间隔可以是确定型也可以是随机型; 顾客到达是相互独立的; 输入过程是平稳的。
排队规则:顾客到达后的排队方式、形状和队列数目
建
模
原理关键词: 随机 分布 模拟
建模方法:
方法1 利用理论分布,基于对问题的实际、合理的假设, 选择适当的理论分布模拟随机变量。
方法2 基于实际数据的频率作近似模拟。
随机性存储模型是研究不确定性因素下随机库存模
型中的多时期存储控制系统,着重分析连续存盘的存储 控制系统在不同情况下确定的安全库存量的最优采购策 略。可分为需求为离散型随机变量的存储模型和需求为 连续型随机变量的存储模型。
设P(x)为顾客对煤炭需求量xkg的概率,显然
0 P(x)dx1
供应部门收益的期望值:
Q
g ( Q ) E [ y ( x ) ] 0 ( 1 x 4 9 Q ) P ( x ) d Q x ( 1 Q 5 1 x ) P 0 ( x ) dx
两边对Q求导,再令
dg (Q ) dQ
0
,则得
模糊综合评判方法: 1. 模糊综合评判提点法击添加文本 2. 确定因素集、评判集、模糊评判矩阵
点击添加文本
线性规划是数学规划的一个重要组成部分,
它起源于工业生产组织管理的决策问题,在数学
上它用来确定多变量线性函数在变量满足线性约
线
束条件下的最优值。
性
规
划
模
型
原理关键词: 多变量 线性函数 最优值
一般线性规划的数学模型:
层次分析法的应用:
企业合理利用资金问题; 填报志愿; 选择外出旅游的理想交通工具等
基本思想:
先将n个样本各自看成一类,共有n类,然后规定样本
之间的距离和类与类之间的距离。开始时,由于n个样本各
自成一类,故类与类之间的距离就是样本间的距离,将距
离最小的一对并成一个新类,计算新类与其他类的距离,
统
再将距离最近的类合并。
点击添加文本
建模步骤:
1.建立模型:找出目标函数及相应的限定条件
2.模型的求解:可利用Lin点go击软添件加进文行本求解模型。
3.结果分析
4.灵敏度分析:改变个别相关系数观察最优解是否会
发生变化。
点击添加文本
非线性规划问题可看作是线性规划问题的一 种自然推广,凡是目标函数和约束条件中包含有 非线性函数的数学规划问题都称为非线性规划问 题。主要分为有约束非线性规划和无约束线性规 划。