最优化问题 数学 模型

1、最优化模型,一、最优化模型的概述,二、最优化模型的分类,三、最优化模型的建立及求解,四、最优化模型的评价分析,数学家对最优化问题的研究已经有很多年的历史。 以前解决最优化问题的数学方法只限于古典求导方法和变分法，拉格朗日（Lagrange）乘数法解决等式约束下的条件极值问题。 计算机技术的出现，使得数学家研究出了许多最优化方法和算法用以解决以前难以解决的问题。,一、最优化模型的概述,解决最优生产计划、最优设计、最优策略.,运用最优化方法解决最优化问题的一般方法步骤如下： 前期分析：分析问题，找出要解决的目标，约束条件，并确立最优化的目标。 定义变量，建立最优化问题的数学模型，列出目标函数和约束条件。 针对建立的模型，选择合适的求解方法或数学软件。 编写程序，利用计算机求解。 对结果进行分析，讨论诸如：结果的合理性、正确性，算法的收敛性，模型的适用性和通用性，算法效率与误差等。,最优化模型分类方法有很多，可按变量、约束条件、目标函数个数、目标函数和约束条件的是否线性是否依赖时间等分类。 根据目标函数，约束条件的特点将最优化模型包含的主要内容大致如下划分： 线性规划 整数规划 非线性规划

2、多目标规划 动态规划 对策论,二、最优化模型的分类,最优化模型的求解方法分类,最优化数学模型形式,其中，极大值问题可以转化为极小值问题来进行求解。如求：,可以转化为：,三、最优化模型的建立,目标：求函数极值或最值，求取得极值时变量的取值。,1.线性规划,问题：某工厂在计划期内要安排生产I、II两种产品，已知生产单位产品所需的设备台时及A、B两种原材料的消耗，如下表所示,该工厂每生产一件产品I可获利2元，每生产一件产品II可获利3元。问应如何安排计划使该工厂获利最多？,解：该工厂生产产品I x1件，生产产品II x2件，我们可建立如下数学模型：,s.t.,最优化问题中的所有变量均为整数时，这类问题称为整数规划问题。 整数规划可分为线性整数规划和非线性整数规划 ，以及混合整数规划等。 如果决策变量的取值要么为0，要么为1，则这样的规划问题称为01规划。,2.整数规划,问题：某班级准备从5名游泳队员中选择4人组成接力队，参加学校的4*100m混合泳接力比赛。5名队员4种泳姿的百米平均成绩如表2-1，问应如何选拔队员组成接力队？,队员,甲,已,丙,丁,戊,蝶泳,仰泳,蛙泳,自由泳,66.8秒,

3、57.2,78,70,67.4,75.6,66,87,58.6,66.4,53,67.8,74.2,71,84.6,59.4,69.6,57.2,83.8,62.4,表2-1,问题分析：记甲、乙、丙、丁、戊分别为i=1,2,3,4,5; 记泳姿j=1,2,3,4.记队员 i 的第 j 种泳姿的百米最好成绩为c_ij(s),则表2-1可以表示成表2-2.,c_ij,i=1,i=2,i=3,i=4,i=5,j=1,j=2,j=3,j=4,66.8,57.2,78,70,67.4,75.6,66,87,58.6,66.4,53,67.8,74.2,71,84.6,59.4,69.6,57.2,83.8,62.4,表2-2,决策变量：引入0-1变量 ，若选择队员i参加泳姿j的比赛, 记， ，否则记 。 目标函数：当队员i入选泳姿j时， 表示该队员的成绩，否则 。于是接力队的成绩可表示为 约束条件：根据接力队要求， 满足约束条件 a. 每人最多只能入选4种泳姿之一，即 b. 每种泳姿必须有1人而且只能有一人入选，即,综上所述，这个问题的优化模型可写作：,非线性规划问题的一般数学模型： 其中， ，

4、 为目标函数， 为约束函数，这些函数中至少有一个是非线性函数。,3.非线性规划,应用实例： 供应与选址,某公司有6个建筑工地要开工，每个工地的位置（用平面坐标系a，b表示，距离单位：km）及水泥日用量d(t)由下表给出目前有两个临时料场位于A(5,1)，B(2,7)，日储量各有20t假设从料场到工地之间均有直线道路相连 （1）试制定每天的供应计划，即从A，B两料场分别向各工地运送多少水泥，可使总的吨千米数最小 （2）为了进一步减少吨千米数，打算舍弃两个临时料场，改建两个新的，日储量各为20t，问应建在何处，节省的吨千米数有多大？,建立模型,记工地的位置为(ai，bi)，水泥日用量为di，i=1,6;料场位置为(xj，yj)，日储量为ej，j=1,2；料场j向工地i的运送量为Xij,当用临时料场时决策变量为：Xij， 当不用临时料场时决策变量为：Xij，xj，yj,事实上，客观世界中的大多问题都是非线性的，给予线性化处理是近似的，是在作了科学的假设和简化后得到的. 另一方面，有一些是不能进行线性化处理的，否则将严重影响模型对实际问题近似的可依赖型. 由于非线性规划问题在理论分析和计算上通

5、常是很困难的，也不能像线性规划那样给出简洁的结果形式和全面透彻的结论. 所以，在数学建模时，要进行认真的分析，对实际问题进行合理的假设、简化，首先考虑用线性规划模型，若线性近似误差较大时，则考虑用非线性规划.,在约1万米的高空的某边长为160km的正方形区域内，经常有若干架飞机作水平飞行，区域内每架飞机的位置和速度向量均由计算机记录其数据，以便进行飞行管理。当一架欲进入该区域的飞机到达区域边缘时，计算机记录其数据后，要立即计算并判断是否会发生碰撞。若会发生碰撞，则应计算如何调整各架飞机（包括新进入的飞机）飞行的方向角，以避免碰撞，且使飞机的调整的幅度尽量小，,例1 1995年全国数学建模A题：飞行管理问题,例题讲解,该题比较有意思的一句话是：,“使调整弧度最小”,开放性的一句话，没有限制得很死，较灵活，,给参赛者的创新空间比较大一些，使得构建模型 的目标函数表现形式很多，再加上模型求解方法（算法）的多样性，从而可以呈现出五花八门的论文。,不碰撞的标准为任意两架飞机的距离大于8km;,假设条件：,飞机飞行的方向角调整幅度不应超过 ；,（因飞机飞行的速度变化不大）所有飞机的飞行 速度 v

6、均为800km/h;,有时需要通过查阅文献、资料给出合理假设,注：,进入该区域的飞机在到达区域边缘时，与区域内 飞机的距离应在60km以上；,最多需考虑六架飞机；,不必考虑飞机离开此区域后的状况。,根据当年竞赛题目给出的数据，可以验证新进入的飞机与区域内的飞机的距离超过60公里。,根据当年竞赛题目给出的数据，可以验证区域内的飞机不超过架(包括新进入的)。,个人的想法不同，队友之间争执不下的情况下，若时间允许，都可一一写到论文中去，建立的模型一、模型二；或者经讨论后，选择一个认为更合理的。,现在看来，无论是构建模型，还是计算，都不太难。,本例题未给出数据，将重点放在如何构建模型上,解：,(1)不考虑飞机的尺寸，用点代表飞机；,(2)已在区域内的5架飞机按给定的方向角作 直线飞行，则必不会碰撞，也不会发生 意外；(应该根据题目中所给出的数据简 单的 验证一下),(3)飞机调整方向角的过程可在瞬间完成,(不 计调整方向所花费的时间)。,为解决该问题，补充假设：,变量、参数的符号假设（为了建模）,时间（可以根据数据算出来）,四种情况：,四个象限，易用4个表达式表示,说明：用初等数学的知识即可完

7、成，,思考：在哪个时间段某两架飞机可能相撞？,In fact, 我们只需考虑两架飞机同时在区域内 飞行时的情况，也就是说，,才是同在区域内的状况。,记为,根据题目条件，需计算第 架飞机之间 的最短距离,为此，我们可以给出原问题的模型如下：,思考：是否还有其他的表达形式？,非线性规划模型,分别从目标函数和约束条件角度思考,首先思考一下目标函数是否有其它的表达？,同学们首先想到的可能是,Oh, Sorry! 有正有负 抵消,最小一乘 法,最小二乘 法,因最小一乘法带绝对值，不好计算，以上两式， 比较而言，后者较好。,为了避免抵消,or,有的队员这样考虑：,令为 ,转化为二次规划,用到经验模型中确定参数的近似准则:,就所有飞机而言，,让调整弧度最大的,即,尽可能小，,Chebshavf 准则,其次讨论一下约束条件是否有其它表达？,若考虑区域内不发生碰撞（若时间允许，也可以考虑出了区域的情况，另外建模）、错层飞行（飞高或者飞低避免碰撞），进行模型的进一步改进，重点应放在解决问题的方法上。,如,无论选择哪一种表达，怎样考虑约束条件，目标函数都不可能是线性的。,现在看来，那年的题目建模只是在条件的

8、考虑上和建模中目标函数的表达方面较难一点。,是一个带不等式约束的非线性规划问题。,而且不可能转化成线性的形式。,非线性规划模型按约束条件可分为以下三类： 无约束非线性规划模型：, 等式约束非线性规划模型：, 不等式约束非线性规划模型：,如数据拟合的最小二乘问题就是一个无约束极值问题。,其思想是：观察点（实验数据点）到曲线的距离的平方之和最小, 无约束非线性规划模型：,理论上无约束极值问题可化成求解,即解一个 n 元方程组，且往往是非线性方程组。,而一般说来，非线性方程组的求解并不比求无约束极值容易。,求解无约束极值问题的基本方法：迭代法,从一个给定的初始可行点 出发，依次,产生一个可行点列,基本思路：,称具有这种性质的算法,是收敛的.,记,即,确定以后,迭代的方法很多,各种迭代法的区别在于选取,的方式不同,一般要求,递减,具有这种性质的算法叫做下降,算法.,若已得,下降得最多,使,且使,即求,1. 下降算法,于是一维搜索归结为求解一维无约束极值问题:,其算法有Newton法、平分法、黄金分割法 （0.618法）、分数法（Fibonacci法）、抛物线法（二次插值法）等，,前两种算法需计

9、算,的导数，,后三种算法只需计算,的函数值。,下面仅介绍Newton法，对其他方法的了解可参考有关书籍。,按,给定初始可行点 和控制误差 ，,迭代格式,迭代，,停止计算。,Newton 法介绍,一个好的算法必须以较快的速度收敛到 最优解。,若存在,及,使,则称,为 p 阶收敛的。,该算法也是 p 阶收敛的。,称为线性收敛；,当,称为超线性收敛；,称为平方收敛；,一个算法是否收敛，,由算法产生的点列,才收敛于,则称该算法为具有局部收敛,性的算法；, 若对,则称该算法为具有全局收敛性的算法。,Newton法是平方收敛的，具有局部收敛性；抛物线法是超线性收敛的，具有全局收敛性；平分法、黄金分割法、分数法是线性收敛的，具有全局收敛性。,常见一维搜索算法的收敛性,则算法求得,此时可,若求得多个极小值点，则从中选择一个 较满意的结果。,说明：,1847年Cauchy提出了第一个无约束极值问题的算法梯度法或最速下降法：,2. 梯度法,例题：应用梯度法求解,解：,该算法具有全局收敛性，是线性收敛的，但有时是很慢的线性收敛，这似乎与“最速下降”矛盾。其实不然，最速下降方向函数在某点处的局部性质，对局部来说是最速下降方向，对全局来说却不一定是最速下降方向，故梯度法不是有效的实用算法。,通过对它改进或利用它与其他收敛快的算法相结合可得Newton法、Fletcher-Reeves共轭梯度法、变尺度法和Powell法等有效算法。,下面仅介绍前两者，对后两者的了解可参阅有关书籍。,则 。,其中,Newton法,该算法是平方收敛的，具有局部收敛性。,对Newton法进行改进，可得具有超线性收敛的且具有全局收敛性的阻尼Newton法或修正Newton法：,有 。, Fletcher-Reeves共轭梯度法,有 。,该算法的收敛速度介于梯度法和Newton法,其中,之间，既克服了前者的慢收敛性，又避免了,后者计算量大和仅具有局部收敛性的缺陷。,（2）只有等式约束的非线性规划问题通常可用消元法、拉格朗日乘子法，将其化为

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