数学建模线性规划模型
- 格式:ppt
- 大小:272.00 KB
- 文档页数:27
数学建模第二讲简单的优化模型数学建模是利用数学方法对实际问题进行建模、分析和求解的过程。
在实际问题中,常常需要针对一些指标进行优化,以达到最优的效果。
本讲将介绍一些简单的优化模型。
一、线性规划模型线性规划是一种重要的数学优化方法,广泛应用于工程、经济、管理等领域。
其数学模型可以表示为:\begin{aligned}&\text{max} \quad c^Tx \\&\text{s.t.} \quad Ax \leq b, \quad x \geq 0\end{aligned}\]其中,$x$为决策变量,$c$为目标函数系数,$A$为约束条件系数矩阵,$b$为约束条件右端向量。
线性规划模型指的是目标函数和约束条件都是线性的情况。
通过线性规划模型,可以求解出使得目标函数取得最大(或最小)值时的决策变量取值。
二、非线性规划模型非线性规划模型指的是目标函数或约束条件中存在非线性部分的情况。
非线性规划模型相对于线性规划模型更为复杂,但在实际问题中更为常见。
对于非线性规划问题,通常采用数值优化方法进行求解,如梯度下降法、牛顿法等。
这些方法通过迭代的方式逐步靠近最优解。
三、整数规划模型整数规划模型是指决策变量必须为整数的规划模型。
整数规划在实际问题中应用广泛,如物流配送问题、工程调度问题等。
整数规划模型通常难以求解,因为整数规划问题是一个NP难问题。
针对整数规划问题,常用的求解方法有枚举法、分支定界法、遗传算法等。
四、动态规划模型动态规划模型是指将问题划分为子问题,并通过求解子问题最优解来求解原问题最优解的方法。
动态规划通常用于求解具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。
动态规划模型具有递推性质,通过递归或迭代的方式求解子问题的最优解,并保存中间结果,以提高求解效率。
五、模拟退火模型模拟退火是一种用来求解组合优化问题的随机优化算法。
模拟退火算法基于固体退火过程的模拟,通过温度的控制和随机跳出来避免陷入局部最优解。
线性规划1.简介:线性规划是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛、方法较成熟的一个重要分支,它是辅助人们进行科学管理的一种数学方法.在经济管理、交通运输、工农业生产等经济活动中,提高经济效果是人们不可缺少的要求,而提高经济效果一般通过两种途径:一是技术方面的改进,例如改善生产工艺,使用新设备和新型原材料.二是生产组织与计划的改进,即合理安排人力物力资源.线性规划所研究的是:在一定条件下,合理安排人力物力等资源,使经济效果达到最好.规划问题。
一般地,求线性目标函数在线性约束条件下的最大值或最小值的问题,统称为线性线性约束条件的解叫做可行解,由所有可行解组成的集合叫做可行域。
在优化模型中,如果目标函数f(x)和约束条件中的gi(x)都是线性函数,则该模型称为线性规划。
2.线性规划的3个基本要素(1)决策变量(2)目标函数f(x)(3)约束条件(gi(x)≤0称为约束条件)3.建立线性规划的模型(1)找出待定的未知变量(决策变量),并用袋鼠符号表示他们。
(2)找出问题中所有的限制或者约束,写出未知变量的线性方程或线性不等式。
(3)找到模型的目标或判据,写成决策变量的线性函数,以便求出其最大值或最小值。
以下题为例,来了解一下如何将线性规划用与实际的解题与生活中。
生产计划问题某工厂生产甲乙两种产品,每单位产品消耗和获得的利润如表试拟订生产计划,使该厂获得利润最大解答:根据解题的三个基本步骤(1)找出未知变量,用符号表示:设甲乙两种产品的生产量分别为x1与x2吨,利润为z万元。
(2)确定约束条件:在这道题目当中约束条件都分别为:钢材,电力,工作日以及生产量不能为负的限制钢材:9x 1+5 x 2≤360,电力:4x 1+5 x 2≤200,工作日:3x 1+10 x 2≤300,x 1 ≥0 ,x 2 ≥0,(3)确定目标函数:Z=7x 1+12 x 2所以综合上面这三步可知,这个生产组合问题的线性规划的数学模型为:max Z=7x 1+12 x 2s.t.⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧≥≥≤+≤+≤+00300103200543605921212121x x x x x x x x4.使用MATLAB 解决线性规划问题依旧是以上题为例,将其用MATLAB 来表示出来1.将目标函数用矩阵的乘法来表示max Z=(7 12)⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛21x x 2.将约束条件也用矩阵的乘法表示s.t.⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛≤⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛≤⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛2121003002003601035459x x x x 编写MATLAB 的程序如下:c=[-7 -12]; (由于是max 函数,因此将目标函数的系数全部变为负数)A=[9,5;4,5;3,10];b=[360;200;300];Aeq=[];beq=[];vlb=[0;0];vub=[];[x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,vlb,vub)其运行结果显示如下:x =20.000024.0000fval =-428.00005.MATLAB 求解线性规划的语句(1)c=[ ] 表示目标函数的各个决策变量的系数(2)A=[ ] 表示约束条件中≥或≤的式子中的各个决策变量的系数。
常见数学建模模型一、线性规划模型线性规划是一种常用的数学建模方法,它通过建立线性函数和约束条件,寻找最优解。
线性规划可以应用于各种实际问题,如生产调度、资源分配、运输问题等。
通过确定决策变量、目标函数和约束条件,可以建立数学模型,并利用线性规划算法求解最优解。
二、整数规划模型整数规划是线性规划的一种扩展形式,它要求决策变量为整数。
整数规划模型常用于一些离散决策问题,如旅行商问题、装箱问题等。
通过引入整数变量和相应的约束条件,可以将问题转化为整数规划模型,并利用整数规划算法求解最优解。
三、非线性规划模型非线性规划是一类目标函数或约束条件中存在非线性项的优化问题。
非线性规划模型常见于工程设计、经济优化等领域。
通过建立非线性函数和约束条件,可以将问题转化为非线性规划模型,并利用非线性规划算法求解最优解。
四、动态规划模型动态规划是一种通过将问题分解为子问题并以递归方式求解的数学建模方法。
动态规划常用于求解具有最优子结构性质的问题,如背包问题、最短路径问题等。
通过定义状态变量、状态转移方程和边界条件,可以建立动态规划模型,并利用动态规划算法求解最优解。
五、排队论模型排队论是一种研究队列系统的数学理论,可以用于描述和优化各种排队系统,如交通流、生产线、客户服务等。
排队论模型通常包括到达过程、服务过程、队列长度等要素,并通过概率和统计方法分析系统性能,如平均等待时间、系统利用率等。
六、图论模型图论是一种研究图结构和图算法的数学理论,可以用于描述和优化各种实际问题,如网络优化、路径规划、社交网络等。
图论模型通过定义节点、边和权重,以及相应的约束条件,可以建立图论模型,并利用图算法求解最优解。
七、随机模型随机模型是一种考虑不确定性因素的数学建模方法,常用于风险评估、金融建模等领域。
随机模型通过引入随机变量和概率分布,描述不确定性因素,并利用概率和统计方法分析系统行为和性能。
八、模糊模型模糊模型是一种用于处理模糊信息的数学建模方法,常用于模糊推理、模糊控制等领域。
常见数学建模模型一、线性规划模型线性规划是一种常见的数学优化方法,广泛应用于工程、经济、管理等领域。
线性规划模型的目标是在给定的约束条件下,求解一个线性目标函数的最优解。
其中,约束条件通常是线性等式或不等式,而目标函数是一个线性函数。
在实际应用中,线性规划模型可以用于生产计划、资源分配、运输问题等。
例如,一个工厂的生产计划中需要确定每种产品的产量,以最大化利润为目标,并且需要满足一定的生产能力和市场需求的约束条件。
二、整数规划模型整数规划是线性规划的一种扩展形式,其目标函数和约束条件仍然是线性的,但变量需要取整数值。
整数规划模型常用于离散决策问题,如项目选择、设备配置等。
例如,一个公司需要决定购买哪些设备以满足生产需求,设备的数量必须是整数,且需要考虑成本和产能的约束。
三、动态规划模型动态规划是一种求解多阶段决策问题的数学方法。
该模型通常包含一个阶段决策序列和一个状态转移方程,通过递推求解最优解。
动态规划模型被广泛应用于资源分配、路径规划、项目管理等领域。
例如,一个工程项目需要确定每个阶段的最佳决策,以最小化总成本或最大化总效益。
在每个阶段,决策的结果会影响到下一个阶段的状态和决策空间,因此需要使用动态规划模型进行求解。
四、图论模型图论是研究图和网络的数学理论。
图论模型常用于解决网络优化、路径规划、最短路径等问题。
例如,一个物流公司需要确定最佳的送货路径,以最小化运输成本或最短时间。
可以将各个地点看作图中的节点,道路或路径看作边,利用图论模型求解最优路径。
五、回归分析模型回归分析是研究变量之间关系的一种统计方法。
回归分析模型通常用于预测和建立变量之间的数学关系。
例如,一个销售公司需要预测未来销售额与广告投入、市场份额等因素的关系。
可以通过回归分析模型建立销售额与这些因素之间的数学关系,并进行预测和决策。
六、排队论模型排队论是研究排队系统的数学理论。
排队论模型常用于优化服务质量、降低排队成本等问题。
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。
● 车间作业调度问题(JSP)车间调度问题:存在j 个工作和m 台机器,每个工作由一系列操作组成,操作的执行次序遵循严格的串行顺序,在特定的时间每个操作需要一台特定的机器完成,每台机器在同一时刻不能同时完成不同的工作,同一时刻同一工作的各个操作不能并发执行。
数学建模常用模型及代码
一.规划模型
1.线性规划
线性规划与非线性规划问题一般都是求最大值和最小值,都是利用最小的有限资源来求最大利益等,一般都利用lingo工具进行求解。
点击进入传送门
2.整数规划
求解方式类似于线性规划,但是其决策变量x1,x2等限定都是整数的最优化问题。
传送门
3. 0-1规划
决策变量只能为0或者为1的一类特殊的整数规划。
n个人指派n项工作的问题。
传送门
4.非线性规划
目标函数或者存在约束条件函数是决策变量的非线性函数的最优化问题。
传送门
5.多目标规划
研究多于一个的目标函数在给定区域上的最优化。
把求一个单目标,在此单目标最优的情况下将其作为约束条件再求另外一个目标。
传送门
6.动态规划
运筹学的一个分支。
求解决策过程最优化的过程。
传送门
二. 层次分析法
是一种将定性和定量相结合的,系统化的,层次化的分析方法,主要有机理分析法和统计分析法。
传送门
三.主成分分析
指标之间的相关性比较高,不利于建立指标遵循的独立性原则,指标之间应该互相独立,彼此之间不存在联系。
传送门。
美赛数学建模常用模型及解析
数学建模是数学与实际问题的结合,解决实际问题的具体数学模型是数学建模的核心。
以下是一些美赛中常用的数学模型及其解析。
1. 线性规划模型
线性规划模型是一种最常见的优化模型,它的目标是在给定的约束条件下,寻找一个线性函数的最大值或最小值。
线性规划模型可以用于解决资源分配、生产计划、运输优化等问题。
2. 整数规划模型
整数规划是线性规划的一个扩展,它要求决策变量只能取整数值。
整数规划模型可以应用于旅行商问题、装配线平衡问题等需要整数解决方案的实际问题。
3. 动态规划模型
动态规划是一种将多阶段决策问题转化为单阶段决策问题求解的方法。
动态规划模型可以用于解决背包问题、序列对齐问题等需要在不同阶段做出决策的问题。
4. 排队论模型
排队论模型用于分析系统中的排队现象,包括到达率、服务率、系统稳定性等指标。
排队论模型可以用于研究交通流量、电话系统、服务器排队等实际问题。
5. 随机过程模型
随机过程模型用于描述随机事件的演变过程,其中最常见的是马尔可夫链和布朗运动。
随机过程模型可以用于模拟金融市场、天气预测、股票价格等随机变化的问题。
这些模型只是数学建模中常用的几种类型,实际问题通常需要综合运用多种模型进行分析和求解。
对于每个具体的问题,需根据问题的特点和要求选择合适的数学模型,进行合理的建模和求解。
数学建模常用算法模型数学建模是将实际问题抽象为数学模型,并利用数学方法求解问题的过程。
在数学建模中,算法模型是解决问题的关键。
下面介绍一些常用的数学建模算法模型。
1.线性规划模型:线性规划是一种用于求解线性约束下的最优化问题的数学方法。
线性规划模型的目标函数和约束条件均为线性函数。
线性规划广泛应用于供需平衡、生产调度、资源配置等领域。
2.非线性规划模型:非线性规划是一种用于求解非线性目标函数和约束条件的最优化问题的方法。
非线性规划模型在能源优化调度、金融风险管理、工程设计等方面有广泛应用。
3.整数规划模型:整数规划是一种在决策变量取离散值时求解最优化问题的方法。
整数规划模型在网络设计、物流调度、制造安排等领域有广泛应用。
4.动态规划模型:动态规划是一种通过将问题分解为多个阶段来求解最优化问题的方法。
动态规划模型在资源分配、投资决策、路径规划等方面有广泛应用。
5.随机规划模型:随机规划是一种在目标函数和约束条件存在不确定性时求解最优化问题的方法。
随机规划模型在风险管理、投资决策、资源调度等方面有广泛应用。
6.进化算法模型:进化算法是一种通过模拟生物进化过程来求解最优化问题的方法。
进化算法模型包括遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等,被广泛应用于参数优化、数据挖掘、机器学习等领域。
7.神经网络模型:神经网络是一种模仿人脑神经元连接和传递信息过程的数学模型。
神经网络模型在模式识别、数据分类、信号处理等领域有广泛应用。
8.模糊数学模型:模糊数学是一种用于处理不确定性和模糊信息的数学模型。
模糊数学模型在风险评估、决策分析、控制系统等方面有广泛应用。
除了以上常用的数学建模算法模型,还有许多其他的算法模型,如图论模型、动力系统模型、马尔科夫链模型等。
不同的问题需要选择合适的算法模型进行建模和求解。
数学建模算法模型的选择和应用需要根据具体的问题和要求进行。
线性规划模型线性规划(Linear Programming,LP)是一种用于求解线性优化问题的数学建模方法。
线性规划模型是在一组线性约束条件下,通过线性目标函数来寻找最优解的数学模型。
其基本形式如下:最大化或最小化:Z = c₁x₁ + c₂x₂ + … + cₙxₙ(目标函数)约束条件为:a₁₁x₁ + a₁₂x₂ + … + a₁ₙxₙ ≤ b₁a₂₁x₁ + a₂₂x₂ + … + a₂ₙxₙ ≤ b₂…aₙ₁x₁ + aₙ₂x₂ + … + aₙₙxₙ ≤ bₙx₁, x₂, …, xₙ ≥ 0其中,c₁, c₂, …, cₙ为目标函数中各项的系数;a₁₁,a₁₂, …, aₙₙ为约束条件中各项的系数;b₁, b₂, …, bₙ为约束条件中的常数项;x₁, x₂, …, xₙ为决策变量。
线性规划模型的求解过程分为以下几个步骤:1. 建立数学模型:根据问题的描述,确定决策变量,确定最优化目标,建立目标函数和约束条件。
2. 确定可行解区域:根据约束条件,画出约束条件所确定的可行解区域。
3. 求解最优解:在可行解区域内寻找目标函数最大化或最小化的解。
常用的求解方法有单纯形法和对偶单纯形法。
4. 解释结果:根据最优解,给出对决策变量和目标函数的解释,进一步分析结果的意义。
线性规划模型适用于许多实际问题的求解,如生产计划、资源分配、物流调度等。
通过构建适当的数学模型,可以帮助管理者做出理性决策,最大化或最小化目标函数。
然而,线性规划模型也有其局限性。
首先,线性规划只能处理线性约束条件和线性目标函数,对于非线性问题无法求解。
其次,线性规划假设决策变量是连续的,对于离散的决策问题,线性规划无法适用。
此外,线性规划模型还需要求解算法的支持,对于复杂问题需要较高的计算资源。
总之,线性规划模型是一种常用的数学建模方法,通过线性约束条件和线性目标函数,求解最优解,帮助解决实际问题。
但线性规划模型也有其适用范围和局限性,需要根据具体问题来选择合适的求解方法。
常见数学建模模型数学建模是数学与现实问题相结合的一门学科,通过数学方法和技巧对现实问题进行抽象和描述,从而得到问题的解决方案。
常见数学建模模型有线性规划模型、回归分析模型、离散事件模型和优化模型等。
下面将分别介绍这些常见数学建模模型的基本原理和应用领域。
一、线性规划模型线性规划模型是一种数学模型,用于解决具有线性约束条件的最优化问题。
其基本原理是通过线性目标函数和线性约束条件,找到使目标函数取得最大或最小值的变量取值。
线性规划模型广泛应用于生产调度、物流配送、资源优化等领域。
二、回归分析模型回归分析模型是通过建立变量之间的数学关系,预测或解释一个变量与其他变量之间的关系。
常见的回归分析模型包括线性回归模型、多项式回归模型和逻辑回归模型等。
回归分析模型在市场预测、金融风险评估等领域有广泛的应用。
三、离散事件模型离散事件模型是一种描述系统内离散事件发生和演化的数学模型。
该模型中,系统的状态随着事件的发生而发生改变,事件之间的发生是离散的。
离散事件模型广泛应用于排队系统、供应链管理、网络优化等领域。
四、优化模型优化模型是通过建立目标函数和约束条件,寻找使目标函数取得最大或最小值的变量取值。
常见的优化模型包括整数规划模型、非线性规划模型和动态规划模型等。
优化模型广泛应用于生产调度、资源分配、路径规划等领域。
以上是常见数学建模模型的基本原理和应用领域。
数学建模模型的应用能够帮助我们解决实际问题,优化决策过程,提高效率和准确性。
在实际应用中,我们可以根据具体问题的特点选择合适的数学建模模型,并通过数学方法求解得到最优解。
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。