第1讲优化方法
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第一讲:最优化问题例题:用一只平底锅煎鸡蛋,每次只能放两个,煎一个需要2分钟(规定正反面各需要1分钟)。
问煎三个至少需要多少分钟?【思路导航】先将两个鸡蛋同时放入锅中一起煎,1分钟后两个都熟了一面,这时可将一个取出,另一个翻过去。
再放入第三个,又煎了1分钟,将两面都煎好的那个取出,把第三个翻过去。
再将第一个放入,再煎1分钟就全部都好了。
所以,煎三个至少需要3分钟。
【练习题:】1、用一只平底锅做煎饼,每次能同时放两块饼,如果煎一块饼需要4分钟(正反两面各需2分钟),问煎2004块饼至少需要几分钟?2、家里来了客人,妈妈要给客人沏茶,洗水壶要一分钟,烧开水要10分钟,洗茶杯要2分钟,取茶叶要1分钟,泡茶要2分钟。
为了让客人早点喝到茶,你来设计,如何安排所需时间最少?3、老师分别要和甲、乙、丙三个人谈话,和甲谈要8分钟,和乙要谈5分钟,和丙要谈6分钟。
甲、乙、丙三位同学同时到办公室,老师应该如何安排和他们谈话的次序,使他们三人所花的总时间最少?总时间是多少分钟?4、用34厘米的钢丝围成一个长方形,长和宽的长度都是整厘米数,围成的长方形的面积最大是多,j hbtyy 6少?第二讲:巧妙求和【知识讲解】若干个数排成一列,称为数列。
数列中的每一个数称为一项,其中第一项称为首项,最后一项称为末项。
数列中的个数称为项数。
从第二项开始,后项与其相邻的前项之差都相等的数列称为等差数列,后项与前项的差称为公差。
我们需要记住三个公式:通项公式:第N项=首项+(项数—1)×公差项数公式:项数=(末项—首项)÷公差+1求和公式:总和=(首项+末项)×项数÷2【练习题】1、有一个数列4、10、16、……52,这个数列共有多少项呢?(提示:项数公式:项数=(末项—首项)÷公差+1)2、有一个等差数列3,7,11,15,……,这个等差数列的第100项是多少?提示:第N项=首项+(项数—1)×公差3、有这样的一个数列1,2,3,4,……,99,100,请你求出这数列各项相加的和。
第1讲最优化理论与方法概述
优化理论与方法是科学技术、工程技术及社会经济领域最基本的理论与方法之一,它包括有效管理信息、数据资源、计算资源、计算方法及其运用于完成一定任务的整个过程。
优化理论与方法的基本特征是求解问题的最优解,即能够以最少的代价实现最大的效果。
因此,这门学科也有时被称为优化算法、优化方法、最优化理论与方法等。
优化理论与方法一般涉及到分析、求解、估算、定制和能力提升等基本活动。
它主要是通过分析、提取、重新组合有效信息,以最少的费用实现最大效益,系统地实现数据决策的动态过程,最终达到给定目标的一种科学过程。
优化理论与方法的应用范围十分广泛,既可以应用到工业管理、经济管理等领域,也可以应用到物理、化学、生物和生态学中,甚至可以用于地理系统分析和空间规划等方面。
在求解优化问题时,可以采取数学优化方法,也可以采用模拟优化方法,或利用一组算法和经验性算法等复杂技术来实现多目标的最优化。
常见的优化方法包括数学规划、非线性规划、半定规划、综合规划、多目标优化法、博弈论、动态规划、多变量优化及经验性算法等,这些方法可以根据具体问题,选择最合适的解决办法。
第一讲统筹与优化战国时期,齐威王与将军田忌赛马。
规定从自己的上等马、中等马、下等马中各选一匹来赛。
如果按同等马相比,田忌的马都不如齐威王的马,看来田忌要连输三局了。
后来,田忌请教了当时著名军事家孙膑,孙膑向田忌献策,设计了三种马出场的先后顺序:第一场:用下等马跟齐王的上等马比,田忌输了一场;第二场:用上等马跟齐王的中等马比,田忌赢了一场;第三场:用中等马跟齐王的下等马比,田忌又赢了一场。
结果,田忌以二比一获胜,这就是历史上有名的“田忌赛马”的故事。
故事中巧妙地安排上、中、下三种马出场参赛的顺序,就是一个“最优化”问题,这也是著名数学家华罗庚先生生前积极推广和普及的“统筹方法”和“优选法”。
通常我们所碰到的最优化问题,就是在某些条件的限制下,通过科学地规划安排,合理地设计,找到一种最佳方案,使所用的时间最少、或所耗的费用最少、或所需的人力最少。
在众多方案中寻求一种最合理、最科学的方案,这就是统筹与优化。
【例1】在一个漆黑的夜晚,A、B、C、D四个人结伴同行,途中要经过一座木桥,这座木桥最多能承受两个人的重量,如果单独过去A要1分钟,B要3分钟,C要8分钟,D要12分钟,而此时四个人只有一只手电简。
请同学们帮助他们设计一种最佳的过桥方法,使他们能在最短时间内通过这座桥?思路点拨:由于这座桥每次只能通过两个人,且只有一只手电简。
所以,必须两人同时过去.然后让其中一人回来送手电筒。
四个人要用最短的时问通过这座桥应从以下两方面考虑:一是返回送手电筒的人用的时间越少越好,二是让用的时间最多的两个人一起过桥。
解方案一:让两个用时较多的C、D一起过桥。
那么第一次过桥的人应是A和B,用时3分钟。
然后由A用1分钟时问把手电筒送回来,交给C、D,这两个人过桥时间为12分钟。
再由B用3分钟时间送回手电。
再由A、B同时过桥用时3分钟,返回送手电简用时1分钟。
全部通过所用时问为:3+l+12+3+3 =22(分) .方案二:让用时最少的A去送其余三人。
第1章最优化方法的一般概念最优化问题就是依据各种不同的研究对象以及人们预期要达到的目的,寻找一个最优控制规律或设计出一个最优控制方案或最优1控制系统。
针对最优化问题,如何选取满足要求的方案和具体措施,使所得结果最佳的方法称为最优化方法。
1.1 目标函数、约束条件和求解方法根据所提出的最优化问题,建立最优化问题的数学模型,确定变量,给出约束条件和目标函数最优化方法解决实际工程问题的步骤:2(或性能指标);对所建立的模型进行具体分析和研究,选择合适的最优化求解方法;根据最优化方法的算法,列出程序框图并编写程序,用计算机求出最优解,并对算法的收敛性、通用性、简便性、计算效率及误差等做出评价。
目标函数、约束条件和求解方法是最优化问题的三个基本要素。
1.目标函数:就是用数学方法描述处理问题所能够达到结果的函数。
该函数的自变量是表示可供选择的方案及具体措施的一些参数或函数,最佳结果就表现为目标函数取极值。
32.约束条件:在处理实际问题时,通常会受到经济效率、物理条件、政策界限等许多方面的限制,这些限制的数学描述称为最优化问题的约束条件。
3.求解方法:是获得最佳结果的必要手段。
该方法使目标函数取得极值,所得结果称为最优解。
4解:①目标函数:122max (cos )sin S x x x ②约束条件:a x x 21212(0,0)x x (非线性)(线性)说明:5这是一个非线性带等式约束的静态最优化问题。
这类问题有时可以方便地将等式约束条件带入到目标函数中,从而将有约束条件的最优化问题转换为无约束条件的最优化问题,以便求解。
例如:将例1-1转换为无约束条件的最优化问题,目标函数变为:sin )cos 2(max 222x x x a S例1-2(P2)(※)仓库里存有20m 长的钢管,现场施工需要100根6m 长和80根8m 长的钢管,问最少需要领取多少根20m 长的钢管?解:用一根20m 长的钢管,截出8m 管和6m 管的方6法只有三种:设x 1为一根20m 管截成两根8m 管的根数;x 2为一根20m 管截成一根8m 管和两根6m 管的根数;x 3为一根20m 管截成三根6m 管的根数。
电子信息与电气工程学院优化方法和最优控制Optimization Methods and Optimal Control第一章概述Shanghai Jiao Tong University本章主要内容:一、优化方法与最优控制简介二、目标函数及约束的基本概念三、总体和局部最优,严格和弱最优四、单变量单峰函数及凸、凹函数五、单变量函数最优的判别方法六、多变量函数最优的判别方法Shanghai Jiao Tong University(1)优化方法(Optimization Methods)优化方法是运筹学的一个重要组成部分,它主要运用数学方法研究各种系统的优化途径及方案,为决策者提供科学决策的依据。
从数学意义上说,优化方法是一种求极值的方法,即在一组等式或不等式的约束条件下,使系统的目标函数达到极值(最大值或最小值)的方法。
从经济意义上说,优化方法是在一定的人力、物力和财力资源条件下,使经济效果达到最大(如产值、利润),或者在完成规定的生产或经济任务下,使投入的人力、物力和财力等资源为最少。
研究对象:优化方法的主要研究对象是各种有组织系统的管理问题及其生产经营活动。
Shanghai Jiao Tong University研究目的:最优化方法的目的在于针对所研究的系统,求得一个合理运用人力、物力和财力的最佳方案,发挥和提高系统的效能及效益,最终达到系统的最优目标。
最优化模型的基本要素:最优化模型一般包括变量、约束条件和目标函数三要素:①变量:指最优化问题中待确定的某些量, 而受客观条件制约,固定不变的量称为参量。
②约束条件:指在求最优解时对变量的某些限制, 包括技术上的约束、资源上的约束和时间上的约束等。
③目标函数:判断系统设计或运行优劣的标准的数学描述。
Shanghai Jiao Tong University 最优化问题的分类:最优化问题根据其中的变量、约束、目标、问题性质、时间因素和函数关系等不同情况,可分成多种类型:最优化方法的主要研究步骤:①提出最优化问题,收集有关数据和资料;②建立最优化问题的数学模型:确定变量,列出目标函数和约束条件;③分析模型,选择合适的最优化方法;④求解,一般通过编制程序,用计算机求最优解;⑤最优解的检验和实施。
分类标志变量个数变量性质约束情况极值个数目标个数函数关系问题性质时间类型单变量连续无约束单峰单目标线性确定性静态离散随机性多变量函数有约束多峰多目标非线性模糊性动态Shanghai Jiao Tong University最优化求解方法:不同类型的最优化问题可以有不同的最优化方法,即使同一类型的问题也可有多种最优化方法。
反之,某些最优化方法可适用于不同类型的模型。
最优化问题的求解方法一般可以分成解析法、直接法、数值计算法和其它方法。
①解析法:先求出最优的必要条件,得到一组方程或不等式,再求解这组方程或不等式,一般是用求导数的方法或变分法求出必要条件,通过必要条件将问题简化,因此也称间接法。
这种方法只适用于目标函数和约束条件有明显的解析表达式的情况。
②直接法:当目标函数较为复杂或者不能用变量型函数描述时,无法用解析法求必要条件。
此时可采用直接搜索的方法经过若干次迭代搜索到最优点。
这种方法常常根据经验或通过试验得到所需结果。
③数值计算法:这种方法也是一种直接法。
它以梯度法为基础,所以是一种解析与数值计算相结合的方法。
Shanghai Jiao Tong University最优化方法的应用:最优化一般可以分为最优设计、最优计划、最优管理和最优控制等四个方面。
①最优设计:世界各国工程技术界, 尤其是飞机、造船、机械、建筑等部门都已广泛应用最优化方法于设计中,从各种设计参数的优选到最佳结构形状的选取等,结合有限元方法已使许多设计优化问题得到解决。
②最优计划:现代国民经济或部门经济的计划,直至企业的发展规划和年度生产计划,尤其是农业规划、种植计划、能源规划和其它资源、环境和生态规划的制订。
③最优管理:一般在日常生产计划的制订、调度和运行中都可应用最优化方法。
随着管理信息系统和决策支持系统的建立和使用,使最优管理得到迅速的发展。
④最优控制:主要用于对各种控制系统的优化。
例如,导弹系统的最优控制,能保证用最少燃料完成飞行任务, 用最短时间达到目标;化工、冶金等工厂的最佳工况的控制等。
Shanghai Jiao Tong University(2) 最优控制(Optimal Control)是现代控制理论的一个主要分支,着重于研究使控制系统的性能指标实现最优时的控制规律及其综合方法。
最优控制所研究的问题可以概括为:对一个受控的动力学系统或运动过程,从一类允许的控制方案中找出一个最优的控制方案,使系统的运动在由某个初始状态转移到指定的目标状态的同时,其性能指标值为最优。
解决最优控制问题必须建立描述受控运动过程的运动方程,给出控制变量的允许取值范围,指定运动过程的初始状态和目标状态,并且规定一个评价运动过程品质优劣的性能指标。
通常,性能指标的好坏取决于所选择的控制函数和相应的运动状态。
系统的运动状态受到运动方程的约束,而控制函数只能在允许的范围内选取。
因此,从数学上看,确定最优控制问题可以表述为:在运动方程和允许控制范围的约束下,对以控制函数和运动状态为变量的性能指标函数(称为泛函)求取极值(极大值或极小值)。
解决最优控制问题的主要方法有古典变分法、极大值原理和动态规划。
Shanghai Jiao Tong University在单变量优化问题中,变量x是标量,目标函数f(x)是关于x的函数,也是标量。
定义:当x在a至b的闭区间内变化,即x [a, b],若f(x)有上界或下界,则f(x)可能达到的最(极)大值为上界,而可能达到的最(极)小值为下界。
oa b 上界下界xf(x)有界函数Shanghai Jiao Tong University 定义:在x 的整个域内,如果f (x )没有上界或下界,则f (x )无最大值(或无最下值)。
定义:x 所在的闭区间[a, b ]称为约束或可行域。
oa b xf (x )无界函数Shanghai Jiao Tong Universityo xf (x )f (x)=x-3无约束线性函数无最大值也无最小值oxf (x )f (x )=x 2二次函数只有一个极值Shanghai Jiao Tong University定义:函数f (x )在x 0处连续的条件:①函数f (x )在x 0处的函数值f (x 0)存在;②函数f (x )在x 0处的左极限和右极限相等,并等于x 0处的函数值f (x 0),即:,)()()(000lim lim >=+=-→→h x f h x f h xf h h 连续函数的特性:①连续函数的和与积也是连续函数;②两个连续函数的商在分母不为零的任意点连续。
oxf (x )1212Shanghai Jiao Tong University优化问题的解分为两种类型:①确定已知点x是不是最优解;②当x0不是最优点时,如何从x出发找到最优解。
总体最小:在集合S内定义的函数f (x),在S域内的x*点达到最小值的充分必要条件是:对于所有x∈S,均有f (x)≥f (x*),则x*∈S为总体最小(最小值)。
局部最小(相对最小):在S域内定义的函数f (x),在x*∈S处有局部最小的充分必要条件是:对于所有与点x*的距离小于δ而且在S域内的点x,即:∀x∈{| x –x*|< δ,x∈S}均有f (x*)≤f (x),则x*为局部最小(极小值)。
Shanghai Jiao Tong University当函数只有一个峰值时,局部极小自然就是总体极小。
当函数并非单峰时,多重局部最小可能存在,求总体极小一般只能求出所有的局部最优,再选出其中函数值最小者。
对于单目标优化,最小值必然存在于极小值和边界上。
弱极小(极大):x *是邻域δ内的局部极小(或极大)点,即存在δ,在0<| x –x*|< δ范围内,所有函数值f (x ) ≥f (x *)或[f (x )≤f (x *)]。
ox f (x )弱极小x*o xf (x )弱极大x*Shanghai Jiao Tong University严格(强)极小(极大):x *是邻域δ内的严格(强)局部极小(极大)点,即存在δ,在0<| x –x*|< δ范围内,所有函数值f (x ) > f (x *)或[f (x ) < f (x *)]。
ox f (x )强极小x *oxf (x )强极大x *Shanghai Jiao Tong University单变量单峰函数的简单定义:x 0是[a ,b ]内唯一极小值,则必有:当任取x 1,x 2,且x 0≤x 1≤x 2时,f (x 0)≤f (x 1)≤f (x 2)当任取x 1,x 2,且x 0≥x 1≥x 2时,f (x 0) ≤f (x 1) ≤f (x 2)上述定义比较直观,但在数学上却很难处理,所以数学上采用检验函数的凸性或凹性的方法,判断函数的单峰性质。
其条件比单峰函数的定义更严格,但判断起来更方便。
oxf (x )单峰函数x 0ba目标函数既可以是连续的,也可以是不连续的,或离散的。
Shanghai Jiao Tong University凸函数定义:在闭区间[a ,b ]上有定义的函数f (x )是凸函数的充要条件是:对于区间内的任意两点x 1,x 2以及任意常数0≤λ≤1,下列不等式都成立:f [λx 1+(1 –λ) x 2]≤λf (x 1) +(1 –λ)f (x 2)oxf (x )凸函数的定义xx 1x 2λf (x 1) +(1 –λ)f (x 2)f (x 1)f (x 2)f [λx 1+ (1 –λ) x 2]Shanghai Jiao Tong University凸函数具有如下性质:①曲线上任意两点的连线都完全落在曲线的上方或和曲线重合;②f (x )的斜率(一阶导数)单调递增;③∀x ∈[a ,b ],f (x )的二阶导数非负;④在区间内任意点处函数f (x )的线性近似总低于函数值,即:0000(,)()'()()()f x x f x f x x x f x =+-≤Shanghai Jiao Tong University定理:设f (x )是开区间(a ,b )中的凸函数,假如在区间内存在驻点x 0(即f ´(x 0) = 0点),则x 0为f (x )在(a ,b )区间内的总体极小点x *。
证明:利用性质④凹函数定义:在闭区间[a ,b ]上有定义的函数f (x )是凹函数的充要条件是:对于区间内的任意两点x 1和x 2,以及任意0≤λ≤1,下列不等式都成立:f [λx 1+(1–λ) x 2] ≥λf (x 1) +(1–λ)f (x 2)00000()(,)()()()()'f x f x x f x f x x x f x ≥=+-=Shanghai Jiao Tong University注意:函数平面内,曲线下弯为凸函数;曲线上弓为凹函数。