运筹学与最优化方法
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( 1)
,d
(2)
,…,d
(m) m
R, d
(j)
n
(k)
0
记 L( d
(1)
,d
(2)
,…,d
(m)
)={ x = d j j =1
jR }
为由向量d , d , … , d 生成的子空间,简记为L。 n 正交子空间:设 L 为R 的子空间,其正交子空间为 n L ={ x R xTy=0 , y L } n n 子空间投影定理:设 L 为R 的子空间。那么 x R , 唯一 x L , y L , 使 z=x+y , 且 x 为问题 min ‖z - u‖ s.t. u L 的唯一解,最优值为‖y‖。 n 特别, L =R 时,正交子空间 L ={ 0 }(零空间)
x
x+y
点列的收敛:设点列{x(k)} R , x R 点列{x(k)}收敛到 x ,记 (k) = x lim‖x(k)- x‖ = 0 lim x (k) = x ,i lim x i k k ki
y
n
n
五、基本概念和符号(续)
1、向量和子空间投影定理
(3) 子空间:设 d
“若 xTy ≤ , yRn 且 y ≤ 0,则 x ≥ 0, ≥ 0 .” “若 xTy ≥ , yRn 且 y ≥ 0,则 x ≥ 0, ≤ 0 .” n “若 xTy ≥ , yR 且 y ≤ 0,则 x ≤ 0, ≤ 0 .” “若 xTy ≥ , y L Rn , 则 x L, ≤ 0 .”
一、什么是运筹学
为决策机构在对其控制下的业务活动进
行决策时,提供一门量化为基础的科学 方法。 或是一门应用科学,它广泛应用现有的 科学技术知识和数学方法,解决实际中 提出的专门问题,为决策者选择最优决 策提供定量依据。 运筹学是一种给出问题坏的答案的艺术, 否则的话,问题的结果会更坏。
n
五、基本概念和符号(续)
2、多元函数及其导数
(1) n元函数:f (x): R R 线性函数:f (x) = cTx + b = ci xi + b 二次函数:f (x) = (1/2) xTQx + cTx + b = (1/2)i j aij xi xj + ci xi + b m 向量值线性函数:F(x) = Ax + d R 其中 A为 mn矩阵,d为m维向量 T F(x)=( f1(x), f2(x), … , fm(x) ) 记 aiT为A的第i行向量,fi (x) = aiTx
d 0 x x+(1/2)d
n
五、基本概念和符号(续)
1、向量和子空间投影定理
(2) 向量运算:x , y R
n
x,y
的内积:xTy
= i =1 xiyi = x1y1+ x2y2+ …+ xnyn
(1/2)
n
x , y 的距离: ‖x-y ‖= [(x-y)T(x-y)] (1/2) x 的长度: ‖x‖= [ xTx ] 三角不等式: ‖x + y ‖≤‖x‖+‖y‖
二、运筹学的应用原则
1)
2)
3) 4)
5)
合伙原则:应善于同各有关人员合作 催化原则:善于引导人们改变一些常规看 法 互相渗透原则:多部门彼此渗透地考虑 独立原则:不应受某些特殊情况所左右
宽容原则:思路宽、方法多,不局限在某一特定 方法上
6)
平衡原则:考虑各种矛盾的平衡、关系的 平衡
三、运筹学解决问题的工作步骤
运筹学 与最优化方法
吴祈宗等编制
第一章
主 要 内 容
运筹学思想与运筹学建模 第二章 基本概念和理论基础 第三章 线性规划 第四章 最优化搜索算法的结构与一维搜索 第五章 无约束最优化方法 第六章 约束最优化方法 第七章 目标规划 第八章 整数规划 第九章 层次分析法 第十章 智能优化计算简介
第
一
章
运筹学思想 与 运筹学建模
第一章 运筹学思想与运筹学建模
运筹学—简称 OR (美)Operation`s Research (英)Operational Research “运筹于帷幄之中,决胜于千里之外” 三个来源:军事、管理、经济 三个组成部分: 运用分析理论、竞争理论、随机服务理论
1 )提出问题:目标、约束、决策变量、参数 2 )建立模型:变量、参数、目标之间的关系 表示 3 )模型求解:数学方法及其他方法 4 )解的检验:制定检验准则、讨论与现实的 一致性 5 )灵敏性分析:参数扰动对解的影响情况 6 )解的实施:回到实践中 7 )后评估:考察问题是否得到完满解决
四、运筹学模型的构造思路及评价
k 为随机因素
f , gh 为(一般或广义)函数 建模举例(略)—— 自看
五、基本概念和符号
1、向量和子空间投影定理
(1) n维欧氏空间:R n T 点(向量):x R , x = (x1 ,x2 ,…,xn) 分量 xi R (实数集) n 方向(自由向量):d R , d 0 T d =(d1 ,d2 ,…,dn) 表示从0指向d 的方向 实用中,常用 x + d 表示从x 点出发沿d 方向 移动d 长度得到的点
(1)
(2)
(m)
五、基本概念和符号(续)
规定:x , y R ,x ≤ y xi ≤ yi ,i 类 似规定 x ≥ y,x = y,x < y , x > y . 一个有用的定理 n n 设 xR ,R,L为R 的线性子空间, n T (1)若 x y ≤ , yR 且 y ≥ 0, 则 x ≤ 0 , ≥ 0 . n T (2)若 x y ≤ , y L R , n 则 x L , ≥ 0 .(特别, L=R 时,x =0) 定理的其他形式:
直接分析法 2. 类 比 方 法 3. 模 拟 方 法 4. 数 据 分 析 法 5. 试 验 分 析 法 6. 构 想 法 模型评价:
1.
易于理解、易于探查错误、易于计算等
优化模型的一般形式
Opt. f ( xi, yj, k ) s.t. gh ( xi, yj, k ) , 0 h = 1,2, … ,m 其中: xi 为决策变量(可控制) yj 为已知参数