非线性规划多目标规划
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第5讲整数规划、非线性规划、多目标规划一、整数规划1、概念数学规划中的变量(部分或全部)限制为整数时,称为整数规划。
若在线性规划模型中,变量限制为整数,则称为整数线性规划。
整数规划的分类:如不加特殊说明,一般指整数线性规划。
对于整数线性规划模型大致可分为两类:1)变量全限制为整数时,称纯(完全)整数规划。
2)变量部分限制为整数的,称混合整数规划。
2、整数规划特点(i)原线性规划有最优解,当自变量限制为整数后,其整数规划解出现下述情况:①原线性规划最优解全是整数,则整数规划最优解与线性规划最优解一致。
②整数规划无可行解。
例1原线性规划为21min x x z +=s.t.⎩⎨⎧≥≥=+0,05422121x x x x 其最优实数解为:01=x ,452=x ,45min =z ③有可行解(当然就存在最优解),但最优值变差。
例2原线性规划为21min x x Z +=s.t.⎩⎨⎧≥≥=+0,06422121x x x x 其最优实数解为:01=x ,232=x ,23min =z 若限制整数得:11=x ,12=x ,2min =z 。
(ii )整数规划最优解不能按照实数最优解简单取整而获得。
3、0-1整数规划0−1型整数规划是整数规划中的特殊情形,它的变量j x 仅取值0或1。
这时j x 称为0−1变量,或称二进制变量。
j x 仅取值0或1这个条件可由下述约束条件:10≤≤j x ,且为整数所代替,是和一般整数规划的约束条件形式一致的。
在实际问题中,如果引入0−1变量,就可以把有各种情况需要分别讨论的线性规划问题统一在一个问题中讨论了。
引入10-变量的实际问题:(1)投资场所的选定——相互排斥的计划例3某公司拟在市东、西、南三区建立门市部。
拟议中有7个位置(点))7,,2,1( =i A i 可供选择。
规定在东区:由321,,A A A 三个点中至多选两个;在西区:由54,A A 两个点中至少选一个;在南区:由76,A A 两个点中至少选一个。
关于非线性多目标规划问题非劣解解法的探讨
陈伟
【期刊名称】《运筹与管理》
【年(卷),期】2003(012)003
【摘要】非线性多目标规划是一类复杂的规划问题,由于其往往没有最优解,因此求其非劣解具有重要的意义.本文首先探讨了无约束条件下非线性多目标规划的解法,然后提出了有约束条件下非线性多目标规划的一种解法.所述方法具有一定的普遍意义.
【总页数】6页(P32-37)
【作者】陈伟
【作者单位】中国科学技术大学数学系,安徽,合肥,230026
【正文语种】中文
【中图分类】O221.6
【相关文献】
1.不定期多目标动态规划问题的非劣矩阵解法 [J], 赵冬梅;陶章华
2.解非线性约束规划问题的新型多目标遗传算法 [J], 刘淳安
3.解非线性规划问题的非参数罚函数多目标正交遗传算法 [J], 刘淳安;王宇平
4.多目标动态规划问题的非劣矩阵解法 [J], 赵冬梅;郭耀煌
5.基于Pareto非劣解的多目标优化中的非劣解集问题 [J], 王涵; 庞大卫
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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。
多目标规划的原理和多目标规划是一种优化方法,用于解决同时存在多个目标函数的问题。
与单目标规划不同,多目标规划的目标函数不再是单一的优化目标,而是包含多个决策者所关心的目标。
目标函数之间可能存在冲突和矛盾,因此需要找到一个平衡点,使得各个目标都能得到满意的结果。
1.目标函数的建立:多目标规划需要明确各个决策者所关心的目标,并将其转化为数学模型的形式。
目标函数可以是线性的、非线性的,也可以包含约束条件。
2.解集的定义:解集是指满足所有约束条件的解的集合。
在多目标规划中,解集通常是一组解的集合,而不再是单个的最优解。
解集可以是有限的或无限的,可以是离散的或连续的。
3.最优解的确定:多目标规划中的最优解不再是唯一的,而是一组解的集合,称为非劣解集。
非劣解集是指在所有目标函数下都没有其他解比其更好的解。
要确定最优解,需要考虑非劣解集中的解之间的关系,即解集中的解是否有可比性。
4.解的评价:首先需要定义一种评价指标来比较不同解之间的优劣。
常用的方法有加权法、广义距离法、灰色关联法等。
评价指标的选择应该能够反映出决策者对不同目标的重视程度。
5. Pareto最优解:对于一个多目标规划问题,如果存在一组解,使得在任意一个目标函数下都没有其他解比其更好,那么这组解就被称为Pareto最优解。
Pareto最优解是解集中最为重要的解,决策者可以从中选择出最佳的解。
6.决策者的偏好:在实际应用中,决策者对不同目标的偏好有时会发生变化。
因此,多目标规划需要考虑决策者的偏好信息,并根据偏好信息对解集进行调整和筛选。
多目标规划在解决实际问题中具有广泛的应用,尤其在决策支持系统领域发挥了重要作用。
它不仅能够提供一组有竞争力的解供决策者参考,还能够帮助决策者更好地理解问题的本质和各个目标之间的权衡关系。
多目标规划既可以应用于工程、经济、管理等领域的决策问题,也可以用于社会、环境等领域的问题求解。
总之,多目标规划通过将多个目标函数集成为一个数学模型,寻找一组最佳的解集,从而在多个目标之间实现平衡和协调。
最优化理论与方法袁亚湘
袁亚湘(Nai-Yue YUEN,1922-1991)是中国著名数学家,他的研究领域包括最优化理论与方法。
最优化理论与方法是数学中的一个重要分支,研究如何在给定条件下找到能达到最优目标的最优解。
袁亚湘在这一领域做出了重要贡献,其研究成果被广泛应用于工程、经济学、管理学等领域。
袁亚湘的主要研究方向包括线性规划、非线性规划、多目标规划等。
线性规划是最基础也是最常见的最优化问题,研究如何在线性约束条件下找到能使目标函数达到最大(或最小)的解。
非线性规划则研究在非线性约束条件下如何找到最优解。
多目标规划考虑多个目标函数的最优化问题,研究如何在这种情况下找到一个平衡的最优解。
袁亚湘在这些问题的理论研究和方法设计方面都有重要的贡献。
袁亚湘提出了许多有效的最优化算法,包括被广泛应用的单纯形法、梯度法、对偶法等。
这些算法在解决最优化问题时具有高效性和可行性,并且在实际应用中得到了广泛的验证和应用。
袁亚湘的研究成果对于优化问题的求解以及相关领域中的决策和问题解决都有重要的指导意义。
总之,袁亚湘在最优化理论与方法领域做出了杰出的贡献,他的研究成果为该领域的发展和应用提供了重要的理论基础和实用方法。
袁亚湘的工作对于提高决策效率、优化资源配置以及解决实际问题都具有重要的意义。
非线性规划与多目标规划模型及其求解一、实验目的及意义[1] 学习非线性规划模型的标准形式和建模方法;[2] 掌握建立非线性规划模型的基本要素和求解方法;[3] 熟悉MATLAB 软件求解非线性规划模型的基本命令;[4] 通过范例学习,了解建立非线性规划模型的全过程,与线性规划比较其难点何在。
通过该实验的学习,使学生掌握最优化技术,认识面对什么样的实际问题,提出假设和建立优化模型,并且使学生学会使用MATLAB 软件进行非线性规划模型求解的基本命令,并进行灵敏度分析。
解决现实生活中的最优化问题是本科生学习阶段中一门重要的课程,因此,本实验对学生的学习尤为重要。
二、实验内容1.建立非线性规划模型的基本要素和步骤;2.熟悉使用MATLAB 命令对非线性规划模型进行计算与灵敏度分析;3.学会计算无约束优化问题和有约束优化问题的技巧。
三、实验步骤1.开启MATLAB 软件平台,开启MATLAB 编辑窗口;2.根据问题,建立非线性规划模型,并编写求解规划模型的M 文件;3.保存文件并运行;4.观察运行结果(数值或图形),并不断地改变参数设置观察运行结果;5.根据观察到的结果和体会,写出实验报告。
四、实验要求与任务根据实验内容和步骤,完成以下实验,要求写出实验报告(实验目的→问题→数学模型→算法与编程→计算结果→分析、检验和结论)基础实验1求解无约束优化1) 画出该曲面图形, 直观地判断该函数的最优解;2) 使用fminunc 命令求解, 能否求到全局最优解?120.5(cos(2)cos(2))12min (,)2022.713..55,1,2x x i f x x e e s t x i ππ-+=--+-≤≤=2. 求解非线性规划,试判定你所求到的解是否是最优?应用实验3.贷款方案某服装连锁店老板希望开办三家新商店:一家在北京,一家在上海.开办这些商店分别需要170万,250万, 100万元.为对此计划融资,该老板与三家银行进行了联系.见表6.1 三家银行对各个项目的贷款利率根据商店的位置和对相关风险的评估,每家银行都决定至多提供8年期总值为300万元的贷款,但对不同商店项目的利率各不相同(见表6.1).请制定从这些银行进行贷款的方案,以使每个商店都能得到所需的资金,并使总支出最小.4. 组合投资问题设有8种投资选择:5支股票,2种债券,黄金. 投资者收集到这些投资项目的年收益率的历史数据 (见表6.1), 投资者应如何分配他的投资资金,即需要确定这8种投资的最佳投资分配比例.421237212221371230.201max 10..67500.419010036,05,0125x x x z s t x x x x x x x =-≥-≥≤≤≤≤≤≤注: 基础实验全做, 应用实验4.下面的是2016年经典励志语录,需要的朋友可以欣赏,不需要的朋友下载后可以编辑删除!!谢谢!!1、有来路,没退路;留退路,是绝路。
mpc中的优化算法MPC中的优化算法: 从理论到应用引言:Model Predictive Control(MPC)是一种广泛应用于工业自动化领域的控制策略。
它通过对系统模型进行预测,并通过优化算法来选择最优控制策略。
本文将介绍MPC中常用的优化算法,并探讨其在实际应用中的一些挑战和解决方案。
一、线性二次规划(Linear Quadratic Programming,LQP)线性二次规划是MPC最常用的优化算法之一。
它通过最小化代价函数来选择最优控制策略,同时满足系统的动态方程和约束条件。
LQP算法具有计算效率高、收敛性好等优点,适用于许多实际控制问题。
二、非线性规划(Nonlinear Programming,NLP)当系统模型具有非线性特性时,MPC需要使用非线性规划算法来求解最优控制策略。
NLP算法通过迭代优化过程,逐步逼近最优解。
然而,由于非线性规划问题的复杂性,NLP算法的计算量较大,需要高效的数值求解方法。
三、多目标优化算法在某些应用中,MPC需要同时优化多个目标函数,如最小化能耗和最大化生产效率。
这时,多目标优化算法可以用来解决这类问题。
常用的多目标优化算法有遗传算法、粒子群算法等。
这些算法通过搜索解空间的不同位置,找到一组最优解,满足不同的目标需求。
四、鲁棒优化算法在实际应用中,系统模型通常存在不确定性和扰动。
鲁棒优化算法可以在系统不确定性较大时,保证控制性能的稳定性和鲁棒性。
这类算法通常使用鲁棒约束和鲁棒代价函数来处理不确定性,以保证控制器在各种不确定情况下都具有良好的性能。
五、混合整数优化算法有些应用中,MPC需要考虑离散控制变量,如开关状态等。
混合整数优化算法可以用来求解这类问题。
它将连续变量和离散变量结合起来,通过搜索整数解空间,找到最优解。
然而,由于整数优化问题的NP难度,混合整数优化算法通常需要进行适当的求解策略和剪枝操作。
六、并行优化算法随着计算机硬件的发展,MPC中的优化算法可以利用并行计算的优势来提高计算效率。
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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
function [errmsg,Z,X,t,c,fail] =BNB18(fun,x0,xstat,xl,xu,A,B,Aeq,Beq,nonlcon,setts,options1,options2,ma xSQPit,varargin);%·ÇÏßÐÔÕûÊý¹æ»®Ä£ÐÍÇó½â·ÖÖ§¶¨½çµü´úËã·¨¡£ÔÚMATLAB5.3ÖÐʹÓã¬ÐèOptimizat ion toolbox 2.0Ö§³Ö?% Minimize F(x)%subject to: xlb <= x <=xub% A*x <= B% Aeq*x=Beq% C(x)<=0% Ceq(x)=0%% x(i)¿ÉΪÁ¬Ðø±äÁ¿£¬ÕûÊý£¬»ò¹Ì¶¨Öµ% ʹÓøñʽ%[errmsg,Z,X]=BNB18('fun',x0,xstat,xl,xu,A,B,Aeq,Beq,'nonlcon',setts)%fun£º MÎļþÃû£¬±íʾ×îС»¯Ä¿±êº¯Êýf=fun(x)%x0: ÁÐÏòÁ¿£¬±íʾ±äÁ¿³õÖµ%xstat£º ÁÐÏòÁ¿£¬xstat(i)=0±íʾx(i)ΪÁ¬Ðø±äÁ¿£¬1±íʾÕûÊý£¬2±íʾ¹Ì¶¨Öµ%xl£º ÁÐÏòÁ¿£¬±íʾ±äÁ¿Ï½ç%xu: ÁÐÏòÁ¿£¬±íʾ±äÁ¿ÉϽç%A: ¾ØÕó, ±íʾÏßÐÔ²»µÈÊ½Ô¼ÊøÏµÊý%B: ÁÐÏòÁ¿, ±íʾÏßÐÔ²»µÈÊ½Ô¼ÊøÉϽç%Aeq: ¾ØÕó, ±íʾÏßÐÔµÈÊ½Ô¼ÊøÏµÊý%Beg: ÁÐÏòÁ¿, ±íʾÏßÐÔ²»µÈÊ½Ô¼ÊøÓÒ¶ËÖµ%nonlcon:MÎļþÃû£¬±íʾ·ÇÏßÐÔÔ¼Êøº¯Êý[C,Ceq]=nonlin(x),ÆäÖÐC(x)Ϊ²»µÈÊ½Ô¼Êø,% Ceq(x)ΪµÈÊ½Ô¼Êø%setts: Ëã·¨ÉèÖÃ%errmsq: ·µ»Ø´íÎóÌáʾ%Z: ·µ»ØÄ¿±êº¯Êý×îСֵ%X: ·µ»Ø×îÓŽâ%%ÀýÌâ% max x1*x2*x3% -x1+2*x2+2*x3>=0% x1+2*x2+2*x3<=72% 10<=x2<=20% x1-x2=10% ÏÈд Mº¯Êýdiscfun.m% function f=discfun(x)% f=-x(1)*x(2)*x(3);%Çó½â% clear;x0=[25,15,10]';xstat=[1 1 1]';% xl=[20 10 -10]';xu=[30 20 20]';% A=[1 -2 -2;1 2 2];B=[0 72]';Aeq=[1 -1 0];Beq=10;% [err,Z,X]=BNB18('discfun',x0,xstat,xl,xu,A,B,Aeq,Beq);% XMAX=X',ZMAX=-Z%% BNB18 Finds the constrained minimum of a function of several possibly integer variables.% Usage: [errmsg,Z,X,t,c,fail] =%BNB18(fun,x0,xstatus,xlb,xub,A,B,Aeq,Beq,nonlcon,settings,options1,opti ons2,maxSQPiter,P1,P2,...)%% BNB solves problems of the form:% Minimize F(x) subject to: xlb <= x0 <=xub% A*x <= B Aeq*x=Beq% C(x)<=0 Ceq(x)=0% x(i) is continuous for xstatus(i)=0% x(i) integer for xstatus(i)= 1% x(i) fixed for xstatus(i)=2%% BNB uses:% Optimization Toolbox Version 2.0 (R11) 09-Oct-1998% From this toolbox fmincon.m is called. For more info type help fmincon. %% fun is the function to be minimized and should return a scalar.F(x)=feval(fun,x).% x0 is the starting point for x. x0 should be a column vector.% xstatus is a column vector describing the status of every variable x(i). % xlb and xub are column vectors with lower and upper bounds for x.% A and Aeq are matrices for the linear constrains.% B and Beq are column vectors for the linear constrains.% nonlcon is the function for the nonlinear constrains.% [C(x);Ceq(x)]=feval(nonlcon,x). Both C(x) and Ceq(x) should be column vectors.%% errmsg is a string containing an error message if BNB found an erro r in the input.% Z is the scalar result of the minimization, X the values of the accompanying variables.% t is the time elapsed while the algorithm BNB has run, c is the number of BNB cycles and% fail is the number of unsolved leaf sub-problems.%% settings is a row vector with settings for BNB:% settings(1) (standard 0) if 1: use phase 1 by relaxation. This sometimes makes the algorithm% faster, because phase 1 means the algorithm first checks if there is a feasible solution% for a sub-problem before trying to find a best solution. If there is no feasible solution BNB% will not try to find a best solution.% settings(2) (standard 0) if 1: if the sub-problem did not converge do not branch. If a sub-% problem did not converge this means BNB did not find a solution for it. Normally BNB will% branch the problem so it can try again to find a solution.% A sub-problem that is a leaf of the branch-and-bound-three can not be branched. If such% a problem does not converge it will be considered unfeasible and the parameter fail will be% raised by one.% settings(3) (standard 0) if 1: if 1 a sub-problem that did not converge but did return a feasible% point will be considered convergent. This might be useful if fmincon is having a hard time with% a certain problem but you do want some results.% options1 and options2 are options structures for phase 1 and phase 2.% For details about the options structure type help optimset.% maxSQPiter is a global variable used by fmincon (if modified as described in bnb18.m).% maxSQPiter is 1000 by default.% P1,P2,... are parameters to be passed to fun and nonlcon.% F(x)=feval(fun,x,P1,P2,...). [C(x);Ceq(x)]=feval(nonlcon,x,P1,P2,...). % Type edit BNB18 for more info.% E.C. Kuipers% e-mail E.C.Kuipers@cpedu.rug.nl% FI-Lab% Applied Physics% Rijksuniversiteit Groningen% To get rid of bugs and to stop fmincon from hanging make the following chances:%% In optim/private/nlconst.m ($Revision: 1.20 $ $Date: 1998/08/24 13:46:15 $):% Get EXITFLAG independent of verbosity.% After the lines: disp(' less than 2*options.TolFun but constraints are not satisfied.')% end% EXITFLAG = -1;% end% end% status=1;% add the line: if (strncmp(howqp, 'i',1) & mg > 0), EXITFLAG = -1; end; %% In optim/private/qpsub.m ($Revision: 1.21 $ $Date: 1998/09/01 21:37:56 $):% Stop qpsub from hanging.% After the line: % Andy Grace 7-9-90. Mary Ann Branch 9-30-96.% add the line: global maxSQPiter;% and changed the line: maxSQPiters = Inf;% to the line: if exist('maxSQPiter','var'), maxSQPiters = maxSQPiter; else maxSQPiters=inf; end;% I guess there was a reason to put maxSQPiters at infinity, but this works fine for me.global maxSQPiter;% STEP 0 CHECKING INPUTZ=[]; X=[]; t=0; c=0; fail=0;if nargin<2, errmsg='BNB needs at least 2 input arguments.'; return; end; if isempty(fun), errmsg='No fun found.'; return; end;if isempty(x0), errmsg='No x0 found.'; return;elseif size(x0,2)>1, errmsg='x0 must be a column vector.'; return; end; xstatus=zeros(size(x0));if nargin>2 & ~isempty(xstat)if all(size(xstat)<=size(x0))xstatus(1:size(xstat))=xstat;else errmsg='xstatus must be a column vector the same size as x0.'; return;end;if any(xstatus~=round(xstatus) | xstatus<0 | 2<xstatus)errmsg='xstatus must consist of the integers 0,1 en 2.'; return;end;end;xlb=zeros(size(x0));xlb(find(xstatus==0))=-inf;if nargin>3 & ~isempty(xl)if all(size(xl)<=size(x0))xlb(1:size(xl,1))=xl;else errmsg='xlb must be a column vector the same size as x0.'; return;end;end;if any(x0<xlb)errmsg='x0 must be in the range xlb <= x0.'; return;elseif any(xstatus==1 & (~isfinite(xlb) | xlb~=round(xlb)))errmsg='xlb(i) must be an integer if x(i) is an integer variabele.'; return;end;xlb(find(xstatus==2))=x0(find(xstatus==2));xub=ones(size(x0));xub(find(xstatus==0))=inf;if nargin>4 & ~isempty(xu)if all(size(xu)<=size(x0))xub(1:size(xu,1))=xu;else errmsg='xub must be a column vector the same size as x0.'; return;end;end;if any(x0>xub)errmsg='x0 must be in the range x0 <=xub.'; return;elseif any(xstatus==1 & (~isfinite(xub) | xub~=round(xub)))errmsg='xub(i) must be an integer if x(i) is an integer variabale.'; return;end;xub(find(xstatus==2))=x0(find(xstatus==2));if nargin>5if~isempty(A) & size(A,2)~=size(x0,1), errmsg='Matrix A not correct.'; return; end;else A=[]; end;if nargin>6if~isempty(B) & any(size(B)~=[size(A,1) 1]), errmsg='Column vector B not correct.'; return; end;else B=[]; end;if isempty(A) & ~isempty(B), errmsg='A and B should only be nonempty together.'; return; end;if isempty(B) & ~isempty(A), B=zeros(size(A,1),1); end;if nargin>7 & ~isempty(Aeq)if size(Aeq,2)~=size(x0,1), errmsg='Matrix Aeq not correct.'; return; end;else Aeq=[]; end;if nargin>8if ~isempty(Beq) & any(size(Beq)~=[size(Aeq,1) 1]), errmsg='Column vector Beq not correct.'; return; end;else Beq=[]; end;if isempty(Aeq) & ~isempty(Beq), errmsg='Aeq and Beq should only be nonempty together'; return; end;if isempty(Beq) & ~isempty(Aeq), Beq=zeros(size(Aeq,1),1); end;if nargin<10, nonlcon=''; end;settings = [0 0 0];if nargin>10 & ~isempty(setts)if all(size(setts)<=size(settings))settings(setts~=0)=setts(setts~=0);else errmsg='settings should be a row vector of length 3.'; return; end; end;if nargin<12, options1=[]; end;options1=optimset(optimset('fmincon'),options1);if nargin<13, options2=[]; end;options2=optimset(optimset('fmincon'),options2);if nargin<14, maxSQPiter=1000;elseif isnumeric(maxSQPit) & all(size(maxSQPit))==1 & maxSQPit>0 &round(maxSQPit)==maxSQPitmaxSQPiter=maxSQPit;else errmsg='maxSQPiter must be an integer >0'; return; end;eval(['z=',fun,'(x0,varargin{:});'],'errmsg=''fun caused error.''; return;');if ~isempty(nonlcon)eval(['[C, Ceq]=',nonlcon,'(x0,varargin{:});'],'errmsg=''nonlcon caused error.''; return;');if size(C,2)>1 | size(Ceq,2)>1, errmsg='C en Ceq must be column vectors.'; return; end;end;% STEP 1 INITIALISATIONcurrentwarningstate=warning;warning off;tic;lx = size(x0,1);z_incumbent=inf;x_incumbent=inf*ones(size(x0));I =ceil(sum(log2(xub(find(xstatus==1))-xlb(find(xstatus==1))+1))+size(find (xstatus==1),1)+1);stackx0=zeros(lx,I);stackx0(:,1)=x0;stackxlb=zeros(lx,I);stackxlb(:,1)=xlb;stackxub=zeros(lx,I);stackxub(:,1)=xub;stacksize=1;xchoice=zeros(size(x0));if ~isempty(Aeq)j=0;for i=1:size(Aeq,1)if Beq(i)==1 & all(Aeq(i,:)==0 | Aeq(i,:)==1)J=find(Aeq(i,:)==1);if all(xstatus(J)~=0 & xchoice(J)==0 & xlb(J)==0 & xub(J)==1) if all(xstatus(J)~=2) | all(x0(J(find(xstatus(J)==2)))==0)j=j+1;xchoice(J)=j;if sum(x0(J))==0, errmsg='x0 not correct.'; return; end;end;end;end;end;end;errx=optimget(options2,'TolX');errcon=optimget(options2,'TolCon');fail=0;c=0;% STEP 2 TERMINIATIONwhile stacksize>0c=c+1;% STEP 3 LOADING OF CSPx0=stackx0(:,stacksize);xlb=stackxlb(:,stacksize);xub=stackxub(:,stacksize);x0(find(x0<xlb))=xlb(find(x0<xlb));x0(find(x0>xub))=xub(find(x0>xub));stacksize=stacksize-1;% STEP 4 RELAXATION% PHASE 1con=BNBCON(x0,A,B,Aeq,Beq,xlb,xub,nonlcon,varargin{:});if abs(con)>errcon & settings(1)~=0[x1 dummyfeasflag]=fmincon('0',x0,A,B,Aeq,Beq,xlb,xub,nonlcon,options1,varargin{ :});if settings(3) & feasflag==0con=BNBCON(x1,A,B,Aeq,Beq,xlb,xub,nonlcon,varargin{:});if con<errcon, feasflag=1; end;end;else x1=x0; feasflag=1; end;% PHASE 2if feasflag>0[x zconvflag]=fmincon(fun,x1,A,B,Aeq,Beq,xlb,xub,nonlcon,options2,varargin{ :});if settings(3) & convflag==0con=BNBCON(x,A,B,Aeq,Beq,xlb,xub,nonlcon,varargin{:});if con<errcon, convflag=1; end;end;else convflag=feasflag; end;% STEP 5 FATHOMINGK = find(xstatus==1 & xlb~=xub);separation=1;if convflag<0 | (convflag==0 & settings(2))% FC 1separation=0;elseif z>=z_incumbent & convflag>0% FC 2separation=0;elseif all(abs(round(x(K))-x(K))<errx) & convflag>0% FC 3z_incumbent = z;x_incumbent = x;separation = 0;end;% STEP 6 SELECTIONif separation == 1 & ~isempty(K)dzsep=-1;for i=1:size(K,1)dxsepc = abs(round(x(K(i)))-x(K(i)));if dxsepc>=errx | convflag==0xsepc = x; xsepc(K(i))=round(x(K(i)));dzsepc = abs(feval(fun,xsepc,varargin{:})-z);if dzsepc>dzsepdzsep=dzsepc;ixsep=K(i);end;end;end;% STEP 7 SEPARATIONif xchoice(ixsep)==0% XCHOICE==0branch=1;domain=[xlb(ixsep) xub(ixsep)];while branch==1xboundary=(domain(1)+domain(2))/2;if x(ixsep)<xboundarydomainA=[domain(1) floor(xboundary)];domainB=[floor(xboundary+1) domain(2)];elsedomainA=[floor(xboundary+1) domain(2)];domainB=[domain(1) floor(xboundary)];end;stacksize=stacksize+1;stackx0(:,stacksize)=x;stackxlb(:,stacksize)=xlb;stackxlb(ixsep,stacksize)=domainB(1);stackxub(:,stacksize)=xub;stackxub(ixsep,stacksize)=domainB(2);if domainA(1)==domainA(2)stacksize=stacksize+1;stackx0(:,stacksize)=x;stackxlb(:,stacksize)=xlb;stackxlb(ixsep,stacksize)=domainA(1);stackxub(:,stacksize)=xub;stackxub(ixsep,stacksize)=domainA(2);branch=0;elsedomain=domainA;branch=1;end;end;else% XCHOICE~=0L=find(xchoice==xchoice(ixsep));M=intersect(K,L);[dummy,N]=sort(x(M));part1=M(N(1:floor(size(N)/2)));part2=M(N(floor(size(N)/2)+1:size(N)));stacksize=stacksize+1;stackx0(:,stacksize)=x;O = (1-sum(stackx0(part1,stacksize)))/size(part1,1);stackx0(part1,stacksize)=stackx0(part1,stacksize)+O;stackxlb(:,stacksize)=xlb;stackxub(:,stacksize)=xub;stackxub(part2,stacksize)=0;stacksize=stacksize+1;stackx0(:,stacksize)=x;O = (1-sum(stackx0(part2,stacksize)))/size(part2,1);stackx0(part2,stacksize)=stackx0(part2,stacksize)+O;stackxlb(:,stacksize)=xlb;stackxub(:,stacksize)=xub;stackxub(part1,stacksize)=0;if size(part2,1)==1, stackxlb(part2,stacksize)=1; end;end;elseif separation==1 & isempty(K)fail=fail+1;end;end;% STEP 8 OUTPUTt=toc;Z = z_incumbent;X = x_incumbent;errmsg='';eval(['warning ',currentwarningstate]);function CON=BNBCON(x,A,B,Aeq,Beq,xlb,xub,nonlcon,varargin); if isempty(A), CON1=[]; else CON1 = max(A*x-B,0); end;if isempty(Aeq), CON2=[]; else CON2 = abs(Aeq*x-Beq); end; CON3 = max(xlb-x,0);CON4 = max(x-xub,0);if isempty(nonlcon)CON5=[]; CON6=[];else[C Ceq]=feval(nonlcon,x,varargin{:});CON5 = max(C,0);CON6 = abs(Ceq);end;CON = max([CON1; CON2; CON3; CON4; CON5; CON6]);。
非线性多目标规划模型的建立与求解一、绪论随着时代的发展,我国经济已经进入高速发展时期,各个行业都在迫切地需要优化自己的生产和管理模式。
而其中最重要的部分便是如何将多个目标的指标统合起来做出科学的决策。
在这种情况下,多目标规划成为了一个热门的技术,而非线性多目标规划模型更为适用于实际问题。
二、基本概念通俗地说,多目标规划便是在优化模型中不只考虑一个效益函数,而是考虑多个函数同时优化。
它的基本思想是将多个目标指标进行量化和权重分配,然后采用数学模型对这些指标进行统一的优化处理。
而非线性多目标规划模型就是在此基础上引入非线性约束的模型。
简单来说,就是指被优化的一系列目标函数和约束条件至少有一个是非线性函数的优化过程。
三、模型的建立非线性多目标规划模型的建立是一项非常关键的工作。
它不仅要考虑到多个目标的优化,还要考虑对象的多样性和求解难度。
因此,建模过程需要分为以下几步:(1)判断目标的数量和性质,确定优化的目标函数集。
(2)确定约束条件,包括等式约束条件和不等式约束条件。
同时,非线性约束条件也需要被特别考虑。
(3)确定目标函数和约束条件的权重系数。
(4)将以上条件用数学语言表示出来,构建出一个可求解的优化模型。
四、模型的求解非线性多目标规划模型的求解面临的主要问题在于约束条件多、非线性程度高、求解难度大。
为了解决这一问题,我们就需要利用一些优化算法来对模型进行求解。
目前比较常用的算法有以下几种:(1)遗传算法优点:适用于面临约束多、寻优复杂的问题;易于并行化实现。
缺点:缺少数学理论支持;参数设置对结果影响较大。
(2)蚁群算法优点:对复杂的问题具有一定的较强的全局寻优能力;可应用于连续和离散型等多种优化问题。
缺点:求解时间比较长;对问题的依赖性较强。
(3)遗传蚁群算法优点:具有强的全局搜索能力,解的质量较高;求解速度快且稳定性好。
缺点:对于变量的次序和约束的复杂性有一定的敏感度。
(4)粒子群算法优点:能够快速找到全局最优解;发现多种多样的解。
非线性多目标规划问题的求解探究随着科学技术的不断进步,我们在生活中将面临愈加复杂的问题。
其中的一项常见问题是非线性多目标规划问题。
它通常涉及多个目标,而当目标不可以被表示为一个公式或函数时,问题就显得尤其具有挑战性。
解决这些问题,就需要考虑到一些先进的算法和数学模型。
定义与举例非线性多目标规划问题通常指的是一个多个目标、多个约束的优化问题,其中约束和目标的函数是非线性的。
这些问题可以被形式化地表示为:minimize F(x), subject to G(x) ≤ 0,其中的 F(x) 和 G(x) 是非线性函数,x 是问题的解决方案。
在此处,我们将专注于情况下对最小化函数 F(x) 的求解。
作为例子,假设我们正在考虑设计一个飞机,我们需要考虑的因素可能包括飞机的速度、重量、安全性、可靠性、成本等。
我们可以将这些因素定义为我们需要优化的目标函数,但是这些因素相互影响,相互制约。
这些控制变量的关系间可能具有极其复杂的非线性关系,使得我们需要用到非线性多目标规划问题的求解方法。
传统方法: 单目标问题一种解决非线性多目标规划问题的常规方法是将问题转化为单目标优化问题,也常常称之为加权和方法。
我们将问题中多个目标转换为单个目标函数的加权线性和,同时,我们还需要定义每个目标函数的权重。
由此,问题就可以被表述为以下形式:minimize Σ(wi fi(x)),其中的 wi 代表目标函数 i 的权重,fi(x) 为第 i 个目标函数。
但是,这种方法依赖于我们为每个目标函数分配权重的能力,这通常需要相当多的专业知识和人为干预。
解决方法: 多目标问题相比于单目标问题,多目标问题的求解要更加复杂。
为了解决这种问题,我们可以采用多种方法,包括 Pareto 前沿、遗传算法、模拟退火等。
Pareto前沿方法被广泛运用于解决非线性多目标规划问题。
以多目标飞机设计问题为例,我们可以将这些因素定义为我们的目标函数,并在平面坐标系上绘制出它们之间的相互关系图。
几种常见的决策模型决策模型是指用于建立决策过程和辅助决策的数学模型。
常见的决策模型有多种,下面将介绍其中几种常见的决策模型。
1. 线性规划模型(Linear Programming):线性规划是一种常见的优化方法,用于在给定的约束条件下寻找线性目标函数的最优解。
线性规划模型适用于许多实际问题,如生产计划、资源分配等。
该模型的数学表达式为最大化或最小化目标函数,同时满足一系列线性等式或不等式约束。
2. 多目标决策模型(Multi-objective Decision Model):多目标决策模型是用于处理多个相互矛盾目标的决策问题。
在多目标决策模型中,决策者需要权衡各个目标之间的优先级,并找到一个最优解或一组最优解。
方法包括权重法、直接偏好法和效用函数法等。
3. 非线性规划模型(Nonlinear Programming):非线性规划模型是一种考虑非线性目标函数和非线性约束条件的优化方法。
这种模型适用于许多实际问题,如供应链优化、投资组合优化等。
非线性规划模型需要使用数值优化算法进行求解。
4. 随机决策模型(Stochastic Decision Model):随机决策模型是用于处理存在不确定性和风险的决策问题。
该模型考虑到不同决策结果的概率分布,并使用概率统计方法评估各个决策的风险。
常见的方法包括决策树、马尔可夫链和蒙特卡洛模拟等。
5. 排队论模型(Queueing Theory Model):排队论模型是一种用于分析和优化排队系统的数学模型。
排队论模型可以用于评估系统性能指标,如平均等待时间、平均队长等,并提供决策者关于系统优化的建议。
排队论模型广泛应用于运输、通信、服务等领域。
6. 博弈论模型(Game Theory Model):博弈论模型是一种用于分析决策者之间互动行为的数学模型。
博弈论模型主要研究决策者在决策过程中的策略选择和利益分配,并研究在不同策略组合下的最优解。
博弈论模型适用于许多领域,如经济学、管理学和政治学等。
最优化问题是数学、工程、经济等领域中常见的一个重要问题。
在实际问题中,我们常常需要寻找最优解来使得某个目标函数达到最小值或最大值。
最优化问题可分为线性规划、非线性规划、整数规划、多目标规划等不同类型。
接下来从不同角度简述最优化问题的分类。
一、按照目标函数的性质分类1. 线性规划线性规划是指目标函数和约束条件都是线性的最优化问题。
典型的线性规划问题包括资源分配、生产计划等。
2. 非线性规划非线性规划是指目标函数或约束条件中至少有一项是非线性的最优化问题。
非线性规划在实际中应用广泛,包括工程优化、信号处理、经济学等领域。
3. 整数规划整数规划是指最优化问题中的决策变量是整数的问题。
整数规划常用于制造业的生产调度、运输与物流优化等。
二、按照优化变量的性质分类1. 连续优化问题连续优化问题是指最优化问题中的决策变量可以取任意实数值的问题。
常见的连续优化问题包括线性规划、非线性规划等。
2. 离散优化问题离散优化问题是指最优化问题中的决策变量只能取离散的数值。
典型的离散优化问题包括整数规划、组合优化、图论优化等。
三、按照约束条件的性质分类1. 约束优化问题约束优化问题是指最优化问题中存在一定的约束条件限制的问题。
约束条件可以是线性约束、非线性约束、等式约束、不等式约束等。
2. 无约束优化问题无约束优化问题是指最优化问题中不存在任何约束条件的问题。
无约束优化问题通常比较简单,但在实际中也有着重要的应用,包括函数拟合、参数估计等。
四、按照目标函数的性质分类1. 单目标优化问题单目标优化问题是指最优化问题中只有一个目标函数的问题。
在实际问题中,单目标优化问题是最常见的。
2. 多目标优化问题多目标优化问题是指最优化问题中存在多个目标函数,且这些目标函数可能彼此矛盾的问题。
多目标优化问题的解称为帕累托最优解。
最优化问题的分类可以从不同的角度进行划分,包括目标函数的性质、优化变量的性质、约束条件的性质、目标函数的性质等。