优化模型与AML课件

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优化模型举例PPT课件

2021/4/17
第19页/共81页
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
n
ai bj
i 1
ji
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。
2021/4/17
第20页/共81页
收点
发点
B1
B2
…. Bn
A1
X11 X12
….. X1n
a1
A2
s.t.
n k 1
aik
xk
bi , i
1,2,...,n.
xi 0, i 1,2,...,n.
2021/4/17
第11页/共81页
（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
min u
f (x)
n
ci xi
i 1
1n
2
i
,
j
bij
1
xi
x
j
s.t.
n j 1
aij x j
2021/4/17
第16页/共81页
一单位实物行走时间(分钟) 捕获时间(分钟) 热量(焦耳)
2021/4/17
X
2
2
25
Y

优化模型举例课件

03
非线性规划模型
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
非线性规划模型的定义
非线性规划模型是一种数学优化模型，用于解决具有非线性约束和目标函数的优化问题。
它通过寻找一组变量的最优组合，使得目标函数达到最小或最大值，同时满足一系列非线性约束条件。
非线性规划模型的求解方法
ERA
动态规划模型的定义
动态规划模型是一种通过将原问题分解为相互重叠的子问题，并存储子问题的解以避免重复计算，从而高效地解决优化问题的数学方法。
它通常用于处理具有重叠子问题和最优子结构的问题，通过将问题分解为较小的子问题并存储它们的解，以避免重复计算，从而提高算法的效率。
动态规划模型的求解方法
投资组合优化
利用非线性规划模型对投资组合进行优化，实现风险和收益的平衡。
物流配送优化
通过非线性规划模型优化物流配送路线和车辆调度，降低运输成本和提高效率。
04
整数规划模型
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
整数规划模型的定义
整数规划模型是数学优化模型的一种，它要求决策变量取整数值，以实现某种最优目标。
Ford算法。
背包问题
使用动态规划求解0/1背包问题和完全背包问题等优化问题。
排班问题
使用动态规划求解医生排班问题和工厂调度问题等资源分配问题。
THANKS
感谢观看
整数规划模型广泛应用于组合优化、生产计划、资源分配、金融投资等领域。
整数规划模型的一般形式为：min/max (c^T x) s.t. (A x <= b) and (x) is integer 。

中国急性髓系白血病诊疗(2023年版)指南更新解读PPT课件

监管政策调整对药物使用影响
严格审批流程
监管政策调整加强了对新药审批流程的管理，要求药物在上市前必须经过严格的安
全性评价和有效性验证。
限制使用范围
对于已上市的药物，监管政策调整可能会根据最新的安全性评价结果限制其使用范围或适应症。
加强不良反应监测
监管政策调整加强了对已上市药物不良反应的监测力度，要求制药企业定期提交药
新版指南还注重患者的全程管理和生存质量改善，提出了针对治疗相关并发症的预防和处理建议。
02
诊断与评估标准更新
临床表现与实验室检查
临床表现
急性髓系白血病（AML）常见症状包括发热、贫血、出血、感染等，新指南强调了对这些症状的综合分析和判断。
实验室检查
血常规、骨髓穿刺、免疫分型、染色体核型分析和分子生物学检测是AML 诊断的重要依据，新指南对实验室检查项目进行了细化和优化。
复发风险预测模型应用
复发风险分层
根据患者的临床特征和分子生物学指标，将患者分为不同复发风险层次，以指导患者的治疗和随访。
动态监测与调整
定期评估患者的复发风险，根据评估结果及时调整治疗方案和随访策略。
预测模型优化
不断完善和优化复发风险预测模型，以提高预测的准确性和指导价值。
06
药物安全性评价与监管政策解读
04
支持治疗与并发症管理优化
抗感染策略调整及注意事项
01
预防性抗生素使用
针对高风险患者，在化疗开始前进行预防性抗生素使用，降低感染风险。
02
03
抗生素选择
感染监测
根据细菌培养及药敏试验结果，选用敏感抗生素，避免滥用和误用。
加强感染监测，及时发现和处理感染征象，防止感染扩散和恶化。

第4讲简单优化模型PPT课件

10天生产一次,平均每天费用最小吗?
问题分析与思考
• 周期短，产量小 • 周期长，产量大
贮存费少，准备费多准备费少，贮存费多
存在最佳的周期和产量，使总费用（二者之和）最小.
• 这是一个优化问题，关键在建立目标函数.
显然不能用一个周期的总费用作为目标函数.
目标函数——每天总费用的平均值.
模型假设
1. 产品每天的需求量为常数 r； 2. 每次生产准备费为 c1, 每天每件产品贮存费为 c2； 3. T天生产一次（周期）, 每次生产Q件，当贮存量
为零时，Q件产品立即到来（生产时间不计）； 4. 为方便起见，时间和产量都作为连续量处理.
建模目的
设 r, c1, c2 已知，求T, Q 使每天总费用的平均值最小.
出现缺货，造成损失.
r
原模型假设：贮存量降到零时 A
Q rT1
Q件立即生产出来(或立即到货). 0
T1B T
t
现假设：允许缺货, 每天每件缺货损失费 c3 , 缺货需补足.
周期T, t=T1贮存量降到零
一周期
贮存费
c2
T1 0
q(t)dt
c2
A
一周期
缺货费
T
c3 T1 q(t)dt
c3B
一周期总费用
简单的优化模型(静态优化)
• 现实世界中普遍存在着优化问题. • 静态优化问题指最优解是数(不是函数). • 建立静态优化模型的关键之一是根据
建模目的确定恰当的目标函数. • 求解静态优化模型一般用微分法.
问题
4.1 存贮模型
配件厂为装配线生产若干种产品，轮换产品时因更换设备要付生产准备费，产量大于需求时要付贮存费. 该厂生产能力非常大，即所需数量可在很短时间内产出.

aml精准诊疗PPT课件

细胞遗传学和分子生物学预后分层（2015NCCN）
预后分层
低危中危高危
4
细胞遗传学
inv(16)或t(16;16) t(8;21) t(15;17)
正常核型＋8 t(9;11) 其他非良好和不良的异常
复杂核型(3种异常)
单倍体核型
－5，－7，5q-，7q-
除t(9;11)外的11q23异常
Inv（3），t(3;3),
ER was defined as a BM count <5% at day +16. DR was defined as BM count <5% after the second course of induction therapy.
aml精准诊疗
Hemmati PG et al. European Journal of Haematology
急性髓系白血病精准诊疗
于力
aml精准诊疗
急性髓系白血病(AML)是一种高度异质性的疾病
成人最常见的急性白血病
年发病率：3-4例/10万人
预后较差
5年OS：<50% 老年患者2年OS：~20%
异质性明显
aml精准诊疗
AML的异质性
Cagnetta A, et al. Leuk Res. 2014; Naoe T, et al.Int J Hematol. 2013. 2
36
MRD对中危AML复发的影响
aml精准诊疗
37
中危Adult AML; CR1后的临床试验
中危AML Auto-HSCT入组标准： I.结合二代测序芯片（分子生物学）判断为中危AML I.经过1程诱导治疗CR •治疗2疗程后MRD水平检测阴性

中国复发难治性急性髓系白血病诊疗指南2023年版解读PPT课件

03
鼓励患者积极参加康复活动，提高自我认知和自我调节能力
04
加强患者与家属的沟通，建立良好的家庭支持系统
06 随访监测与预后评估方法
随访时间点和内容安排
随访时间点
确诊后、诱导治疗结束后、巩固治疗结束后以及之后的定期随访，如每36个月一次。
内容安排
包括体格检查、血液学检查、影像学检查等，以评估病情变化和治疗效果。
纳入新型药物和疗法
将近年来新研发的药物和疗法纳入指南，为患者提供更多治疗选择。
重视支持治疗和并发症管理
强调在治疗过程中关注患者的营养状况、心理状况等，积极预防和治疗并发症，提高患者的生活质量。
仍存在问题和挑战分析
01
复发难治性患者的预后仍然较差
尽管有新的药物和疗法出现，但部分患者的治疗效果仍然不佳，需要进一步探索更有效的治疗方法。
04 治疗方案选择及优化策略
初始诱导缓解治疗方案比较
传பைடு நூலகம்化疗方案
如IA（去甲氧柔红霉素+阿糖胞苷）、DA（柔红霉素+阿糖胞苷）等，仍是目前常用的初始诱导缓解治疗方案。
新药联合方案
随着新药的不断研发，如FLT3抑制剂、IDH1抑制剂等，与化疗药物的联合应用逐渐成为研究热点。
免疫治疗
嵌合抗原受体T细胞（CAR-T）疗法等免疫治疗手段在复发难治性急性髓系白血病（ AML）中的探索和应用逐渐增多。
长期随访和监测
对于治愈的患者，需进行长期随访和监测，及时发现并处理可能出现的复发或并发症。
05 支持治疗与并发症管理
抗感染措施及药物选择建议
严格执行无菌操作和消毒隔离制度，预防医院内感染
根据细菌培养和药敏试验结果，合理选择并使用抗生素

AML的治疗进展PPT课件

此研究有超过研究本身的重要临床价值，不仅说明FLT3是治疗靶点，同时说明靶向治疗在AML中可能是正确的。
第22页/共62页
• QuizarFtiLnbT为3二抑代制FLT剂3抑制剂，具有高效选择性，对于复发/难治AML 患者，每日剂量200mg，28天为1个疗程，可取得44%至54%的完全缓解(CR)率。中位缓解期达到11.3周至12.7周。 • Crenolanib可以作用于活化的FLT3环上，替代D835号氨基酸，每日
（Abstract 685）。
2015 ASH （Abstract 685）
第31页/共62页
AML在获得第一次缓解后建立完善的风险评估• 除了细胞生物学/分子遗传学指标危险度分级以外，微小残留病
D、there was an excess of deaths in remission in the recipients of FLAG-Ida(17%v 11%; P ：0.02).
FLAG-Ida 诱导治疗初诊AML，一疗程缓解率高，并降低复发率，因此在 2016AML NCCN中为2B类推荐级别。
AML的治疗进展
孙爱宁苏州大学附属第一医院江苏省血液研究所
第1页/共62页
AML 尽管初诊AML患者 “3＋7”诱导化疗有较高的缓解率，但多项国际回
顾性研究显示小于60岁的年轻患者中5年OS仅40~45%。
AML危险分层及预后诱导治疗进展靶向治疗造血干细胞移植
第2页/共62页
AML危险分层
DA）：55% vs. 39%(OR 1.89, p=0.001)。(Abstract 222)
第8页/共62页
2015 ASH Abstract 222
靶向治疗
• 随着基因组学技术及二代测序的发展，我们对分子遗传学突变的认识有了重大飞跃，基因分子学异质性使得原本的染色体核型危险分层更为细化，从而使针对突变基因的靶向治疗成为可能。

第二章简单优化模型ppt课件

w2 ~ 空杯侧壁质量 w3 ~ 空杯底面质量
空杯重心由w2和w3 决定, 与x无关.
问题分析与模型假设
x
w1 ~ 啤酒 (满杯) 质量
1
w2 ~空杯侧壁质量, w3 ~空杯底面质量
啤酒杯重心s(x)由啤酒重心和空杯重心合成.
• s2=1/2 •xs(x) 液面 • s1=x/2 0
液面高度x时啤酒质量w1x, 啤酒重心位置 s1=x/2
14 42.63 42.39 42.16 21.73 21.91 22.09
15 42.92 42.70 42.49 24.69 24.88 25.06
h增加0.2m(10%) v提高1m/s(10%)
θ减小0.50 s增加0.2m(1.5%) θ增加0.50 s提高2m以上(15%)
模型二
s v v2 2gh g
g(x0)越大, x改变dx/x引起y改变dy/y越大(x=x0附近).
2.3 不买贵的只买对的
在琳琅满目的市场里选购商品.
“不买贵的，只买对的” ！哪些商品、买多少才是“对的”？
“消费者追求最大效用”~ 经济学的一条最优化原理 . 用数学建模方法帮助决定商品的选择——效用函数.
效用函数定量描述吃下面包、缓解饥饿、
s tan2
s
v的微小改变对s的影响比θ大得多.
模型二
s v v2 2gh g
数值计算
v(m/s)
8
最佳 h=1.8 m 38.76
角度 (度)
h=2.0 m
38.22
h=2.2 m 37.70
最远 h=1.8 m 8.13 距离 h=2.0 m 8.29 (m)
h=2.2 m 8.45

aml语言ppt课件

总结词：综合性高
详细描述：通过开发一个图形界面应用程序，综合运用AML语言的GUI库和事件处理机制，培养学习者的项目开发能力。
AML语言与其他语言的比较
03
性能
Python在处理大型数据集时可能会遇到性能瓶颈，而AML在金融领域中表现出更高的性能。
01
语法
Python的语法更简洁，易于学习，而AML的语法相对较为复杂。
当前状况
AML语言基础
AML语言支持的数据类型包括整数、浮点数、布尔值、字符串等。
基本数据类型
AML语言还支持数组、结构体等复合数据类型，用于存储更复杂的数据结构。
复合数据类型
在AML语言中，可以根据需要进行类型转换，将一种数据类型转换为另一种数据类型。
类型转换
表达式
表达式是由操作数和运算符组成的，用于计算并返回一个值。
02
应用领域
Python被广泛用于数据科学、机器学习和Web开发等领域，而AML主要应用于金融领域。
1
2
3
Java具有跨平台的优势，可以在多个操作系统上运行，而AML主要针对Windows平台。
平台兼容性
Java具有自动内存管理的优势，减少了内存泄漏的风险，而AML需要手动管理内存。
内存管理
Java在并发处理方面表现优秀，适合构建大型分布式系统，而AML在这方面相对较弱。
感谢观看
THANKS
运算符
AML语言支持丰富的运算符，包括算术运算符、关系运算符、逻辑运算符等。
优先级
在AML语言中，运算符的优先级决定了表达式计算的顺序。
AML语言提供了if-else语句，用于ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ现基于条件的控制流。
选择结构

优化模型.ppt

模型实例: 模型实例:存贮模型
问题
第一讲简单的优化模型
配件厂为装配线生产若干种产品，配件厂为装配线生产若干种产品，轮换产品时因更换设备要付生产准备费，产量大于需求时要付贮存费。备要付生产准备费，产量大于需求时要付贮存费。该厂生产能力非常大，即所需数量可在很短时间内产出。生产能力非常大，即所需数量可在很短时间内产出。已知某产品日需求量100件，生产准备费5000元，贮存费件生产准备费已知某产品日需求量元每日每件1元试安排该产品的生产计划，每日每件元。试安排该产品的生产计划，即多少天生产一次（生产周期），每次产量多少，使总费用最小。），每次产量多少一次（生产周期），每次产量多少，使总费用最小。不只是回答问题，而且要建立生产周期、要不只是回答问题，而且要建立生产周期、产量与需求量、准备费、贮存费之间的关系。求需求量、准备费、贮存费之间的关系。
重点在模型的建立和结果的分析
§2.1
奶制品的生产与销售
空间层次
企业生产计划
工厂级：根据外部需求和内部设备、人力、工厂级：根据外部需求和内部设备、人力、原料等条件，以最大利润为目标制订产品生产计划；条件，以最大利润为目标制订产品生产计划；车间级：根据生产计划、工艺流程、车间级：根据生产计划、工艺流程、资源约束及费用参数等，以最小成本为目标制订生产批量计划。用参数等，以最小成本为目标制订生产批量计划。时间层次若短时间内外部需求和内部资源等不随时间变化，若短时间内外部需求和内部资源等不随时间变化，可制订单阶段生产计划否则应制订多阶段生产计划。单阶段生产计划，制订单阶段生产计划，否则应制订多阶段生产计划。本节课题
c1 c 2 rT + → Min 求 T 使 C (T ) = T 2

老年AML的治疗ppt课件

老年急性髓系白血病的治疗
1
.
背景
2
➢ 急性髓系白血病（AML）是一种老年性疾病，中位发病年龄是67岁
➢ 与年轻患者比较，年龄≥60岁的患者预后相对不佳，5年 OS只有5%~10%
➢ 老年AML患者表现出一些与耐药性相关的生物学特征，包括不良细胞遗传学指标的发生率增加、更加不成熟的白血病前体克隆的出现、MDR1和P糖蛋白介导的多药耐药性以及疾病复发
.
11
2014 ASH meeting
谢谢！
.
12
.
.
6
老年AML患者合适初始治疗的选择
7
Kantarjian JCO.2011.38.9429
.
老年AML患者缓解后治疗
8
➢ 对于经初始治疗获得CR后的老年AML患者，最佳的治疗选择还没有明确定论
➢ 年龄达到75岁的老年AML患者经初始治疗病情得到控制，而且无明显合并症的，应考虑异基因干细胞移植，最好应用减低剂量的预处理方案
➢ 老年AML患者合并症较多
.
老年AML患者是否需要治疗
3
Blood. 2009; 113:4179-4187
.
老年AML患者是否需要治疗
4
Haematologica. 2012 Dec;97(12):1916-24.
.
老年AML患者是否需要治疗
5
Haematologica. 2012 Dec;97(12):1916-24.
➢ 对于不适合异基因干细胞移植的CR患者，标准的治疗方法是巩固化疗，即应用与诱导治疗相同的小剂量药物
.
老年AML患者缓解后治疗
9
➢ 目前，巩固化疗的疗程数（1~4个疗程不等）、药物的种类（Ara-C vs Ara-C±蒽环类药物）以及对老年 AML患者最有利的药物剂量（高剂量vs中剂量Ara-C）尚没有达成共识

2020 who aml分型解读 ppt课件

位基因突变AML患者中，发现此情况下存在的多系病态造血缺乏预后意义。在新修订的分类中以这2种突变来定义这些AML，而非原来分类归入伴多系病态造血AML。无MDS病史和MDS相关细胞遗传学异常原发的伴RUNX1突变的 AML病例，则作为临时病种〔暂定类型〕新增到AML分类中，即AML伴 RUNX1突变。
AML和相关肿瘤分类类型
• AML伴CEBPA突变与预后良好相关的是双等位基因突变，而非单基因突变。 • 该类型的定义变化为：要求双等位基因突变，即2019年的AML伴CEBPA突变
更改为AML伴CEBPA双等位基因突变。 • 在无MDS病史和MDS相关细胞遗传学所见，却有1个NPM1突变或CEBPA双等
AML，非特定类型〔AML，NOS）
AML，NOS中，急性红白血病〔粒系红系型〕的定义与诊断有明显变化。过去定义的骨髓红系前体细胞〔有核红细胞）≥50％，原始粒细胞占≥20％（非红系细胞，NEC），不被采用。在新分类中，规定原始〔粒〕细胞为骨髓有核细胞〔ANC〕的百分比。这样，2019年定义的急性红白血病的多数病例原始细胞<20％（ANC），在新分类中则被诊断为MDS〔通常为 MDS伴原始细胞增多类型）。
AML伴CEBPA突变与预后良好相关的是双等位基因突变，因此诊断需要符合 CEBPA双等位基因突变。
AML伴骨髓增生异常相关改变
• 如果有MDS病史或者骨髓增生异常相关改变细胞遗传学异常者，则即使有 NPM1或CEBPA双等位基因突变仍诊断为AML伴骨髓增生异常相关改变。
• MDS的病史仍然是这一类别的纳入标准，存在一种MDS相关的细胞遗传学异常同样也是。
AML和相关肿瘤分类类型
• AML伴重现性遗传学异常类别中，由2019年的9个类型增加到11个。 • 新增的2个分子类型为临时病种〔暂定类型）：AML伴BCR-ABL1和AML 伴

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# 加工时间 #单位产量 #单位利润
var x{i in P}>=0;
#生产计划
maximize profit: sum{i in P}L[i]*Q[i]*x[i];
subject to raw: sum{i in P}x[i] <=50; subject to time:sum{i in P}T[i]*x[i]<=480; subject to capacity: Q[first(P)]*x[first(P)]<=100;
优化模型与AML
MATLAB优化工具箱能求解的优化模型
优化工具箱3.0 (MATLAB 7.0 R14)
连续优化
离散优化
纯0-1规划 bintprog 一般IP(暂缺)
无约束优化
约束优化
非线性极小 fminunc
非光滑(不பைடு நூலகம் 微)优化
fminsearch
线性规划 linprog
二次规划 quadprog
优化模型与 AMPL
优化模型与AML
优化模型和算法的重要意义
最优化: 在一定条件下，寻求使目标最大(小)的决策
最优化是工程技术、经济管理、科学研究、社会生活中经常遇到的问题, 如: 结构设计资源分配生产计划运输方案
解决优化问题的手段 • 经验积累，主观判断 • 作试验，比优劣 • 建立数学模型，求解最优策略
数学规划
g j ( x) 0, j 1,..., l x D n
连 • 线性规划(LP) 目标和约束均为线性函数
续优
• 非线性规划(NLP) 目标或约束中存在非线性函数
化 ✓ 二次规划(QP) 目标为二次函数、约束为线性
• 整数规划(IP) 决策变量(全部或部分)为整数
离散
✓ 整数线性规划(ILP)，整数非线性规划(INLP)
优化模型与AML
优化问题的一般形式
优化问题三要素：决策变量；目标函数；约束条件
min f ( x)
s.t. hi ( x) 0, i 1,..., m g j ( x) 0, j 1,..., l
决策变量
x D n
目标函数
约束条件
• 无约束优化(没有约束)与约束优化(有约束) • 可行解（只满足约束）与最优解(取到最优值)
优化模型与AML
线性规划模型－例: 奶制品生产计划
1桶牛奶或
12小时 8小时
3公斤A1 4公斤A2
获利24元/公斤获利16元/公斤
每天： 50桶牛奶时间480小时至多加工100公斤A1
制订生产计划，使每天获利最大
• 35元可买到1桶牛奶，买吗？若买，每天最多买多少? • 可聘用临时工人，付出的工资最多是每小时几元? • A1的获利增加到 30元/公斤，应否改变生产计划？
优化模型与AML
数据文件文件, 用文本编辑器编辑,保存为milk.dat
set P:=A1 A2; param T:=A1 12 A2 8; param Q:=A1 3 A2 4; param L:=A1 24 A2 16;
批处理文件, 用文本编辑器编辑,保存为milk.run
model milk.mod; data milk.dat; option solver cplexamp; solve;
优化模型与AML
1桶牛奶或
12小时 8小时
3公斤A1 4公斤A2
每天 50桶牛奶时间480小时
获利24元/公斤获利16元/公斤至多加工100公斤A1
决策变量目标函数
x1桶牛奶生产A1 x2桶牛奶生产A2
获利 24×3x1
获利 16×4 x2
每天获利 Mz a7 xx1 26x4 2
约束条件
原料供应劳动时间加工能力非负约束
x1 x2 50
12x18x2 480
3x1 100 x1,x2 0
优化模型与AML
线性规划模型
(LP)
AMPL程序模型文件, 用文本编辑器编辑,保存为milk.mod
set P ordered;
#产品集合
param T{i in P}>0; param Q{i in P}>0; param L{i in P}>0;
AMPL: display x.rc, x.down, x.up;
x.rc x.down x.up := A1 0 64 96 A2 0 48 72 ;
x.rc最优解下“资源”增加1单位时“ 效益”的增量; x.down,x.up最优解不变时目标函数系数允许变化范围
AMPL: display raw, time, capacity;
优 ✓ 纯整数规划(PIP), 混合整数规划(MIP)
化 ✓ 一般整数规划，0-1（整数）规划
优化模型与AML
优化模型的简单分类和求解难度
优化
连续优化
整数规划
线性规划
二次规划
非线性规划
问题求解的难度增加
优化模型与AML
常用优化软件
1. LINDO/LINGO软件 2. MATLAB优化工具箱 / Mathematic的优化功能 3. SAS(统计分析)软件的优化功能 4. EXCEL软件的优化功能 5. AMPL/ MINOS, CPLEX
aw = 48 time = 2 capacity = 0
非线性非线性方程(组) 最小二乘
全局优化
fzero lsqnonlin fsolve lsqcurvefit 暂缺
非线性规划 fmincon fminimax fgoalattain fseminf
约束线性最小二乘
lsqnonneg lsqlin
上下界约束 fminbnd fmincon lsqnonlin lsqcurvefit
优化模型与AML
局部最优解与整体最优解
f(x)
* x1
ox2 x
• 局部最优解 (Local Optimal Solution, 如 x1 ) • 整体最优解 (Global Optimal Solution, 如 x2 )
优化模型与AML
优化模型的
min f ( x)
简单分类
s.t. hi ( x) 0, i 1,..., m
优化模型与AML
➢运行求解
AMPL: milk.run
CPLEX 11.0.0: optimal solution; objective 3360 2 dual simplex iterations (1 in phase I) x [*] := A1 20 A2 30 ;
优化模型与AML
➢灵敏度分析