优化建模案例
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数学建模案例之多变量无约束最优化多变量无约束最优化问题是指在变量间没有限制条件的情况下,求解目标函数的最优值。
这类问题在数学建模中非常常见,实际应用非常广泛。
下面以一个实际案例说明多变量无约束最优化的建模过程。
假设地有几个旅游景点,现在需要制定一个旅游路线,使得游客的游玩时间最长,同时经济成本最低。
已知每个旅游景点之间的距离和游玩时间,以及游客每次游玩每公里所需的成本。
目标是找到一条旅游路线,使得游客在游览所有景点后,花费的经济成本最少。
首先,我们需要定义问题的数学模型。
假设有n个旅游景点,用x1, x2, ..., xn表示每个景点的游玩时间(单位:小时),用dij表示第i个景点和第j个景点之间的距离(单位:公里),用c表示游客游玩每公里所需的成本。
为了定义问题的数学模型,我们需要明确如下几个关键部分:1. 决策变量:定义一个n维向量X,其中每一个分量xi表示游客在第i个景点的游玩时间。
2. 目标函数:定义一个目标函数f(X),表示游客花费的经济成本。
在本例中,目标函数可以定义为:f(X) = ∑dij * xi * c。
3.约束条件:由于是无约束最优化问题,这里没有额外的约束条件。
有了以上几个关键部分,我们可以将问题的数学模型表达为如下形式:最小化:f(X) = ∑dij * xi * c其中,i=1,2,...,n下一步是求解这个最优化问题。
可以使用各种数值优化算法,比如梯度下降法、牛顿法、遗传算法等。
具体的求解过程会涉及到算法的具体细节,这里不再详述。
最后,根据求解结果,我们可以得到游玩时间最长且经济成本最低的旅游路线。
这条路线就是我们需要制定的旅游路线。
总结起来,多变量无约束最优化问题在数学建模中的应用非常广泛。
通过定义合适的决策变量、目标函数和约束条件,可以将实际问题转化为数学模型,并通过数值优化算法求解这个模型,得到最优解。
在实际应用中,对于复杂的问题,可能需要结合多种算法和技巧来求解。
数学建模中的优化算法应用实例数学建模是一种有效的解决实际问题的方法,而优化算法则是数学建模中不可或缺的工具之一。
优化算法能够寻找最优解,最大化或最小化某个目标函数,有着广泛的应用领域。
本文将介绍数学建模中的几个优化算法应用实例,以展示其在实际问题中的作用和价值。
一、车辆路径规划优化在实际的物流配送领域中,如何合理地规划车辆路径,使得总运输成本最小、配送效率最高,是一个关键问题。
优化算法在车辆路径规划中起到了至关重要的作用。
通过建立数学模型,基于某个目标函数(如最小化总运输成本),可以采用遗传算法、模拟退火算法等优化算法,快速找到最优解,从而提高物流配送的效率和效益。
二、资源分配优化在资源分配问题中,常常需要考虑到各种限制条件,如最大化利润、最小化生产成本等。
优化算法能够帮助决策者在有限的资源下做出最优的分配决策。
例如,对于生产调度问题,可以利用线性规划等优化算法,将生产计划与订单需求进行匹配,使得生产成本最小化、交货期最短化。
三、供应链优化供应链管理中的优化问题也是实际应用中的重点关注点之一。
通过数学建模和优化算法,可以实现供应链中物流、库存、订单等多个环节的优化。
例如,在供应链网络设计中,可以使用整数规划算法来寻找最优仓储和配送中心的位置,从而降低总运输成本;在需求预测和库存管理中,可以利用模拟退火算法等优化算法,提高供应链的响应速度和利润率。
四、机器学习模型参数优化在机器学习领域,模型参数的选择对模型的性能和准确性有着重要的影响。
通过建立数学模型,可以将模型参数优化问题转化为参数寻优问题,进而采用优化算法求得最优参数。
例如,在神经网络的训练过程中,可以利用遗传算法、粒子群优化算法等进行参数调整,提高模型的预测准确性和泛化能力。
五、能源系统优化能源系统的优化是实现可持续发展的重要方向之一。
通过优化算法,可以针对能源系统进行容量规划、发电机组简化和能源分配等问题的优化。
例如,在微电网系统优化中,可以利用整数规划等算法,实现可再生能源与传统能源的协同供电,最大化清洁能源的利用率。
数学建模案例之多变量无约束最优化问题1[1]:某家液晶电视机制造商计划推出两种产品:一种47英寸液晶电视机,制造商建议零售价每台7900元。
另一种42英寸液晶电视机,零售价6500元。
公司付出的成本为47英寸液晶电视机每台4500元,42英寸液晶电视机每台3800元,再加上3200000元的固定成本。
在竞争的销售市场中,每年售出的液晶电视机数量会影响液晶电视机的平均售。
据估计,对每种类型的电视,每多售出一台,平均销售价格会下降0.08元。
而且47英寸液晶电视机的销售量会影响42英寸液晶电视机的销售,反之也是如此。
据估计,每售出一台47英寸液晶电视机,42英寸的液晶电视机平均售价会下降0.024元,而每售出一台42英寸的液晶电视机,47英寸液晶电视机的平均售价会下降0.032元。
问:(1)问每种电视应该各生产多少台,使总利润最大?(2)对你在(1)中求出的结果讨论42英寸液晶电视机的价格弹性系数的灵敏性。
1.问题分析、假设与符号说明这里涉及较多的变量:s:47英寸液晶电视机的售出数量(台);t:42英寸液晶电视机的售出数量(台);p:47英寸液晶电视机的售出价格(元/台);q:42英寸液晶电视机的售出价格(元/台);C:生产液晶电视机的成本(元);R:液晶电视机销售的收入(元);P:液晶电视机销售的利润(元)这里涉及的常量有:两种液晶电视机的初始定价分别为:339元和399元,成本分别为:195元和225元;每种液晶电视机每多销售一台,平均售价下降系数a=0.01元(称为价格弹性系数);两种液晶电视机之间的销售相互影响系数分别为0.04元和0.03元;固定成本400000元。
变量之间的相互关系确定:假设1:对每种类型的液晶电视机,每多售出一台,平均销售价格会下降1元。
假设2:据估计,每售出一台42英寸液晶电视机,47英寸的液晶电视机平均售价会下降0.3元,而每售出一台47英寸的液晶电视机,42英寸液晶电视机的平均售价会下降0.4元。
优化问题建模举例例1:组合投资问题:总金额1000万美圆的资金,用于投资四种债券。
已知债券年收益率期望值/%债券113债券28债券312债券414年收益率最低值/%持续期/年6 38 410 79 9希望年收益率期望值达到最大,并且满足下列要求:1)组合投资的年收益率最低值至少为8%;2)组合投资的平均持续期至多为6年(各债券的投资百分比乘持续期,之和);3)任一债券的投资百分比至多为40% .怎样投资?解:四种债券的投资金额是待定的决策变量,分别记为为公2山3,& ;目标是年收益率期望值最大;题中的三条要求是约束条件。
得下面优化模型:max 0.13x-i 0.08x2 0.12x3 0.14x4 .s.t. x1 x2 x3 x4 = 1000,2x1 - 2x3 - X4 — 0,-3为一2X2 x3 3x4乞0,0 辽x“ x2, x3, x4咗400 .(在这个模型中,决策变量都是线性的,故称为线性规划)例2:某学校游泳队要从5名队员中选4名参加4乘100米混合泳接力赛。
5名队员4种泳姿的百米成绩(单位:秒)李王张刘赵蝶泳66.857.2787067.4仰泳75.66667.874.271蛙泳8766.484.669.683.8自由泳58.65359.457.262.4如何选拔?(1)请建立“ 0----1规划”模型;(2)用Lin go求解。
解:若第i名队员参加第j种泳姿比赛,则令为=1 ;否则令为=0 ;共有20个决策变量X j。
第i 名队员的第j种泳姿成绩记为q,则5 4目标函数为:mi n C j X ijy 2约束条件有:每名队员顶多能参加一种泳姿比赛4、x— 1, i =1,2,3,4,5 ;j丄5每种泳姿有且仅有一人参加' X ij "j =123,4i丄这样就能建立如下“0----1 规划”模型:5 4min 二二cij Nji 4 j4s.t. ' x ij乞1, i =1,2,3,4,5j」5' X j = 1 , j 二1,2,3,4 .i 4例3:某帆船制造公司要决定下两年八个季度的帆船生产量。