数学建模 最优化模型

中学数学建模中的常见模型举例1、线性规划模型：线性规划模型是用于研究一个或多个决策变量和相关约束条件下最优化某个优化函数的一种选择性规划工具，也就是说把现实情况强行约束在线性范围种，运用单纯形理论，从而解决优化求解问题，是与现实环境相适应的一类数学模型。

线性规划的应用范围广泛，它可以用来求解企业的最优生产批量、最优生产技术、最优产品分配问题、交通运输问题、选择经营地区等问题。

2、单纯形模型：单纯形模型可以通过线性规划方法得到一个精确最优解，它可以较简单地将一个给定的线性规划模型转化为单纯形，单纯形模型也被称为经济系统规划模型，它可以用来解决经济学上的最优化问题，例如：以最小成本来求解企业的生产成本问题、市场需求的优化分配问题、固定预算的优化结构问题等。

3、最大流模型：最大流模型是有源网络流量分配中最常用的一种求解模型，即将一个网络流量从源节点推送到汇点，使得推送的总流量尽可能地大，特别是在一定的给定约束条件下，通过调整流量的大小，以达到最大化网络流量的目的。

此外，最大流模型也可以由弧变种变相技术，有效解决水源分配、医疗救援、供应链管理、电力系统调度等及最终用户的问题。

4、二次规划模型：二次规划模型是一种非线性模型，它是指一类未知函数是二次函数(quadratic)的最优化模型，也就是指对变量和约束条件下，求解优化函数的一类模型。

常用的求解算法有最小熵法、二次凸化算法、李曼-算法等，应用范围比较广泛，可以用来求解金融数学模型、分布式优化模型，还有通信网络优化模型等问题。

5、离散规划模型：离散规划模型又称有穷整数规划，是一类模型，其中变量要求只能有穷个整数值，任何一个变量取值仅仅限制在有穷的多个可能的离散的整数之间。

离散规划模型常被用于决策支持系统中，其优势就是可以求解出实际可行制度上的最优值，如供应链管理、通信路由优化、购物路线建议与推荐、优先级调度计划等。

数学建模最优化模型随着科学与技术的不断发展，数学建模已经成为解决复杂实际问题的一种重要方法。

在众多的数学建模方法中，最优化模型是一种常用的方法。

最优化模型的目标是找到最佳解决方案，使得一些目标函数取得最大或最小值。

最优化模型的基本思想是将实际问题抽象为一个数学模型，该模型包含了决策变量、约束条件和目标函数。

决策变量是需要优化的变量，约束条件是对决策变量的限制条件，目标函数是优化的目标。

最优化模型的求解方法可以分为线性规划、非线性规划和整数规划等。

线性规划是最优化模型中最基本的一种方法，其数学模型可以表示为：max/min c^T xs.t.Ax<=bx>=0其中，c是目标函数的系数向量，x是决策变量向量，A是约束条件的系数矩阵，b是约束条件的右边向量。

线性规划的目标是找到最优的决策变量向量x，使得目标函数的值最大或最小。

非线性规划是最优化模型中更为复杂的一种方法，其数学模型可以表示为：max/min f(x)s.t.g_i(x)<=0,i=1,2,...,mh_i(x)=0,i=1,2,...,p其中，f(x)是目标函数，g_i(x)是不等式约束条件，h_i(x)是等式约束条件。

非线性规划的求解过程通常需要使用迭代的方法，如牛顿法、拟牛顿法等。

整数规划是最优化模型中另一种重要的方法，其数学模型在线性规划的基础上增加了决策变量的整数限制。

max/min c^T xs.t.Ax<=bx>=0x是整数整数规划的求解通常更为困难，需要使用特殊的算法，如分支定界法、割平面法等。

最优化模型在实际问题中有着广泛的应用，如资源调度、生产计划、路线选择、金融投资等。

通过建立数学模型并求解，可以得到最优的决策方案，提高效益和效率。

总结起来，最优化模型是数学建模的重要方法之一、通过建立数学模型，将实际问题转化为数学问题，再通过求解方法找到最佳解决方案。

最优化模型包括线性规划、非线性规划和整数规划等方法，应用广泛且效果显著。

数学建模有哪些方法
数学建模是指将实际问题用数学的方法进行描述和分析的过程。

常见的数学建模方法有以下几种：
1. 形式化建模：将实际问题抽象成数学模型，通过符号和公式的形式进行描述和求解。

2. 统计建模：利用统计学的方法对数据进行收集、整理和分析，从中提取规律和模式，对未知的情况进行预测和决策。

3. 数值模拟：利用计算机和数值方法对问题进行模拟和求解，通过近似计算得到结果。

4. 最优化建模：通过建立优化模型，寻找使目标函数达到最大或最小值的最优解。

5. 离散建模：将连续的问题离散化，转化为离散的数学模型进行分析和求解。

6. 动态建模：对问题进行时间序列的分析和建模，预测未来的变化和趋势。

7. 图论建模：将问题抽象成图的形式，利用图的相关理论和算法进行分析和求解。

8. 概率建模：利用概率论的方法对问题进行建模和分析，从中推断出一些未知的情况。

以上是一些常见的数学建模方法，具体的方法选择要根据实际问题的特点和要求进行判断和决策。

会议筹备的优化模型摘要：本文针对会议筹备过程中的有关问题，从经济、方便、代表满意等方面，为会议筹备组制定一个预订宾馆客房、租借会议室、租用客车的合理方案。

在尚不知道实际参加会议人数的情况下，我们根据以往几届会议代表回执和与会情况（详见附表3），通过Excel进行数据拟合，建立起指数函数拟合，从而预测出本届会议代表的实际参加人数。

我们把整个会议筹备方案分成三个子方案，即预订宾馆客房方案、租借会议室方案、租用客车方案。

在满足经济、方便、代表满意这三个方面的前提下，对其逐一进行解决，最后再进行汇总，即可得到我们所需要的会议筹备方案。

以下是本文的简要流程。

首先，我们根据附表2，分析了本届会议的代表回执中有关住房要求的信息，运用比例权重的方法，确定每一类型住房要求所占的权重，从而得出本届会议代表每一类型住房的房间个数。

其次，我们通过对附表2进行统计分析，运用比例权重的方法，计算出附表2中各项住房要求所占的权重，得出每一项住房要求在总体中所占的比例。

再依据假设7，可得到实际参加会议代表的不同类型住房的人数，从而解决了住房要求的问题。

在确定不同类型住房的人数的情况下，考虑各代表的满意度及路程上的远近，从经济的角度出发，从低价选起，对备选的10家宾馆进行筛选，即可得出预订宾馆客房方案。

接着，对于租借会议室方案，我们运用0-1规划的方法来进行解决。

通过考虑第i个宾馆第j种会议室和第i个宾馆第j种会议室的价格之间的关系，以及有关的约束条件，将目标函数设为租借会议室的费用达到最低，然后运用LINDO 求解，即可得到租借会议室的最优方案。

最后，关于租用客车方案，我们考虑了代表满意度和租车费用之间的动态平衡，采取就近原则策略，运用初等数学知识，确定需要达到各宾馆的人数。

并以此为租用客车方案的理论人数依据，得到租用客车的优化方案。

关键字：指数函数拟合，0-1规划模型，最优方案，会议筹备1.问题重述某市的一家会议服务公司负责承办某专业领域的一届全国性会议，会议筹备组要为与会代表预订宾馆客房，租借会议室，并租用客车接送代表。

关于生产最优化的数学模型摘要在现代化生产过程中，生产部门面临的突出问题之一，便是如何选取合理的生产率.生产率过高，导致产品大量积压，使流动资金不能及时回笼；生产率过低，产品不能满足市场需要，使生产部门失去获利的机会.可见，生产部门在生产过程中必须时刻注意市场需求的变化，以便适时调整生产率，获取最大收益.[关键字] 效益最小损耗Matlab工具一引言——问题重述与分析1.1问题重述某生产厂家年初要制定生产策略，已预知其产品在年初的需求量为a=6万单位，并以b=1万单位/月速度递增.若生产产品过剩，则需付单位产品单位时间（月）的库存保管费C2=0.2元；若产品短缺，则单位产品单位时间的短期损失费C3=0.4元.假定生产率每调整一次带有固定的调整费C1=1万元，问：工厂应如何制定当年的生产策略，使工厂的总损失最小？1.2问题分析在商品生产过程中，生产率过高，会导致产品大量积压，影响资金的周转，使流动资金不能及时回笼；生产率过低时，产品不能满足市场需要，使生产部门失去获利的机会。

可见，为尽量减少工厂损失，生产部门在生产过程中，必须考虑到市场需求的因素，时刻注意市场需求的变化，从而制定出使工厂总损失最小的生产策略。

我们可以把此类求工厂总损失最小生产策略问题转化为最短路问题的多阶段决策问题。

计算各阶段的最小损耗，即为它们之间的权值。

设每个顶点代表各月，且以每个顶点为转折点进行生产策略调整，求出每个阶段的最小损耗，最后，使用Matlab 软件求出最短的路径，此路径即为使工厂损失最小的生产策略。

二 模型假设2.1符号的假设和说明(i=1,2…12；)：第i 月月初x13：第12个月月末弧x x a i i +-(111,212≥≥≥+≥i a i )：从i 月至1-+a i 月不调整生产策略；s xxai i+-(111,212≥≥≥+≥i a i )：从i 月至1-+a i 月库存保管费和短期损失费的最小值以及第a i +月的调整费用之和;s x xi13-(111≥≥i )：从i 月至12 月库存保管费和短期损失费的最小值；s ：工厂一年的总损失；X ：不调整前每月生产X 万单位； Yi ：i 月库存保管费和短期损失费；符号说明2.2问题的假设1)市场的需求量严格按照年初的需求量为a=6万单位，并以b=1万单位/月速度递增。

数学建模中的最优化算法数学建模是一项综合性强、难度较大的学科，涉及到数学和实际问题的结合。

在数学建模中，最常见的问题是优化问题，即在给定的约束条件下，求出最优解。

最优化算法是解决优化问题的重要手段，包括线性规划、非线性规划、动态规划等。

这些算法在不同的问题中有不同的应用，下面我们将分别介绍。

一、线性规划线性规划是一种数学工具，它可以在一系列线性约束条件下最大化或最小化具有线性关系的目标函数。

在数学建模中，线性规划被广泛应用于资源分配问题、制造流程优化等方面。

线性规划的求解方法主要有单纯形法、对偶理论、内点法等。

其中单纯形法是最常用的方法之一，它通过迭代搜索寻找最优解。

但是对于规模较大的问题，单纯形法的效率会降低，因此近年来对于线性规划的求解，研究者们也开始关注内点法这种算法。

内点法通过可行路径寻找最优解，因此在理论和实际的问题中都有广泛的应用。

二、非线性规划非线性规划主要是解决一些非线性问题，这种问题在实际问题中很常见。

与线性规划不同的是，非线性规划的目标函数往往是非线性的。

非线性规划的求解方法主要有牛顿法、梯度法、共轭梯度法等。

其中，牛顿法是一种迭代法，通过利用函数的一、二阶导数进行求解。

梯度法则是利用函数的一阶导数进行搜索最优解。

共轭梯度法是一种联合使用前两种方法的算法，比前两种算法更加高效。

三、动态规划动态规划是一个将一个问题分解为相互重叠的子问题的技巧，并将子问题的解决方法组合成原问题的解决方法。

动态规划的优势在于能够处理具有重叠子问题和最优子结构等性质的问题。

在数学建模中，动态规划通常被用来处理具有最优子结构的优化问题。

动态规划的求解方法主要有记忆化搜索、状态转移方程等。

其中，记忆化搜索是一种保存结果以便后续使用的技术。

状态转移方程则是一种寻找题目的最优子结构的方法，它通过减小问题规模寻找最优解。

总之，数学建模中的最优化算法是解决现实问题的有效手段。

通过学习和掌握这些算法，我们可以更加深入地理解和解决实际问题。

数学建模_四大模型总结四类基本模型1 优化模型1.1 数学规划模型线性规划、整数线性规划、非线性规划、多目标规划、动态规划。

1.2 微分方程组模型阻滞增长模型、SARS 传播模型。

1.3 图论与网络优化问题最短路径问题、网络最大流问题、最小费用最大流问题、最小生成树问题(MST)、旅行商问题(TSP)、图的着色问题。

1.4 概率模型决策模型、随机存储模型、随机人口模型、报童问题、Markov 链模型。

1.5 组合优化经典问题● 多维背包问题(MKP)背包问题：n 个物品，对物品i ，体积为i w ，背包容量为W 。

如何将尽可能多的物品装入背包。

多维背包问题：n 个物品，对物品i ，价值为i p ，体积为i w ，背包容量为W 。

如何选取物品装入背包，是背包中物品的总价值最大。

多维背包问题在实际中的应用有：资源分配、货物装载和存储分配等问题。

该问题属于NP 难问题。

● 二维指派问题(QAP)工作指派问题：n 个工作可以由n 个工人分别完成。

工人i 完成工作j 的时间为ij d 。

如何安排使总工作时间最小。

二维指派问题（常以机器布局问题为例）：n 台机器要布置在n 个地方，机器i 与k 之间的物流量为ik f ，位置j 与l 之间的距离为jl d ，如何布置使费用最小。

二维指派问题在实际中的应用有：校园建筑物的布局、医院科室的安排、成组技术中加工中心的组成问题等。

● 旅行商问题(TSP)旅行商问题：有n 个城市，城市i 与j 之间的距离为ij d ，找一条经过n 个城市的巡回（每个城市经过且只经过一次，最后回到出发点），使得总路程最小。

● 车辆路径问题(VRP)车辆路径问题（也称车辆计划）：已知n 个客户的位置坐标和货物需求，在可供使用车辆数量及运载能力条件的约束下，每辆车都从起点出发，完成若干客户点的运送任务后再回到起点，要求以最少的车辆数、最小的车辆总行程完成货物的派送任务。

TSP 问题是VRP 问题的特例。

最优化排程建模算法
最优化排程建模算法是一种数学建模方法，主要用于解决资源分配和控制的问题，以达到某种意义上的最优。

该算法通过定性和定量分析问题，建立恰当的数学模型，并设计合适的计算方法来寻找最优解。

常见的问题包括线性规划、非线性规划、二次规划、整数规划、半正定规划、稀疏优化、低秩矩阵优化等。

最优化排程建模算法广泛应用于各种领域，如生产计划、物流管理、金融投资等。

在实际应用中，通常需要根据具体问题选择合适的数学模型和计算方法，以提高资源的利用率和生产效率。

一、概述数学建模是数学与实际问题相结合的产物，通过建立数学模型来解决现实生活中的复杂问题。

Matlab作为一个强大的数学计算工具，在数学建模中具有重要的应用价值。

本文将介绍30种经典的数学建模模型，以及如何利用Matlab对这些模型进行建模和求解。

二、线性规划模型1. 线性规划是数学建模中常用的一种模型，用于寻找最优化的解决方案。

在Matlab中，可以使用linprog函数对线性规划模型进行建模和求解。

2. 举例：假设有一家工厂生产两种产品，分别为A和B，要求最大化利润。

产品A的利润为$5，产品B的利润为$8，而生产每单位产品A 和B分别需要8个单位的原料X和10个单位的原料Y。

此时，可以建立线性规划模型，使用Matlab求解最大化利润。

三、非线性规划模型3. 非线性规划是一类更加复杂的规划问题，其中目标函数或约束条件存在非线性关系。

在Matlab中，可以使用fmincon函数对非线性规划模型进行建模和求解。

4. 举例：考虑一个有约束条件的目标函数，可以使用fmincon函数在Matlab中进行建模和求解。

四、整数规划模型5. 整数规划是一种特殊的线性规划问题，其中决策变量被限制为整数。

在Matlab中，可以使用intlinprog函数对整数规划模型进行建模和求解。

6. 举例：假设有一家工厂需要决定购物哪种机器设备，以最大化利润。

设备的成本、维护费用和每台设备能生产的产品数量均为已知条件。

可以使用Matlab的intlinprog函数对该整数规划模型进行建模和求解。

五、动态规划模型7. 动态规划是一种数学优化方法，常用于多阶段决策问题。

在Matlab 中，可以使用dynamic programming toolbox对动态规划模型进行建模和求解。

8. 举例：考虑一个多阶段生产问题，在每个阶段都需要做出决策以最大化总利润。

可以使用Matlab的dynamic programming toolbox对该动态规划模型进行建模和求解。