优化模型举例
- 格式:ppt
- 大小:1.64 MB
- 文档页数:81
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。
优化模型在生活中的应用人类生活在丰富多彩、变化万千的现实世界里,无时无刻不在运用智慧和力量去认识、利用、改造这个世界,从而不断地创造出日新月异、五彩缤纷的物质文明和精神文明。
而在我们认识、利用和改造世界时我们往往离不开数学方法,数学建模则是利用数学方法解决实际问题的一种实践。
通过抽象,简化、假设、引进变量等处理过程后,将实际问题用数学方式表达,建立起数学模型,然后运用先进的数学方法及计算机技术进行求解。
人们生活是离不开数学的,衣食住行等各个方面都需要数学,倘若能在这些实际问题中建立各种各样的比较典型的数学模型,在遇到生活中的这些琐碎小事时,就能更高效、更正确地进行处理了。
必须说明的是,建立数学模型需要用系统的某种特征的本质的数学表达式(或是用数学术语)对部分现实世界的描述即用数学式子(如函数,图形,代数方程,微分方程,积分方程,差分方程等)来描述所研究的客观对象或系统在某一方面的存在规律。
优化模型是生活过程中必须用到的的数学模型,其建立目的就是为了得到最大化的工作效益以及减少投资等一系列最优条件。
一般来说,我们在生活中经常应用这种模型,却没有将其抽象出来,明文对其进行规定。
1.模型类型说明举例在姜启源先生等人主编的《数学模型》一书中提到过这样一个例子:“一饲养场每天投入4元资金用于饲料、设备、人力,估计可使一头80公斤重的生猪每天增加2公斤.目前生猪出售的市场价格为每公斤8元,但是预测每天会降低0.1元,问该场应该什么时候出售这样的生猪。
”在上述描述中,我们将设计到的特征,用数值明确地表示出来,通过构建数学式子便可很快的计算出最佳的出售时机。
建模解答过程如下:模型假设每天投入4元资金使生猪体重每天增加常数r(=2公斤);生猪出售的市场价格每天降低常数g(=0.1元).模型建立给出以下记号:t ~时间(天).w ~生猪体重(公斤);~p 单价 (元/公斤);R-出售的收入(元);C-t 天投入的资金(元);Q-纯利润(元).按照假设,)1.0(8),2(80=-==+=g gt p r rt w .又知道t C pw R 4,==,再考虑到纯利润应扣掉以当前价格(8元/公斤)出售80公斤生猪的收入,有808⨯--=C R Q ,得到目标函数(纯利润)为其中1.0,2==g r .求)0(≥t 使)(t Q 最大.模型求解这是求二次函数最大值问题,用代数或微分法容易得到当1.0,2==g r 时,20)10(,10==Q t ,即10天后出售,可得最大纯利润20元.2.模型实际应用举例上述实例属于优化模型,在日常生活过程中,我们常常会遇到与之类似的问题,比如购物时如何花最少的钱挑选最合适的商品,外出旅游时如何调节出行费用与参观门票等等,通过这种优化模型,在相关的条件限制下,就可以的到一个最值,是我们得到最大的方便与利益。
04章组合优化模型组合优化模型是指在给定一组有限资源的情况下,通过选择和组合这些资源,以达到其中一种目标的问题。
这一类模型广泛应用于供应链管理、制造业生产优化和物流网络设计等领域。
本文将介绍几种常见的组合优化模型,并分析其应用。
一、背包问题背包问题是最基本的组合优化问题之一、背包问题可以描述为在给定一组物品和一个固定容量的背包的情况下,如何选择物品放入背包中,以使得背包中物品的总价值最大。
背包问题可以有多种变形,如01背包问题、完全背包问题和多重背包问题等。
例如,假设有一个容量为C的背包,和n个物品,每个物品有一个重量wi和一个价值vi。
目标是在背包容量限制下,选择一些物品放入背包中,使得背包中物品的总价值最大。
背包问题可以通过动态规划算法求解。
定义一个二维数组dp,其中dp[i][j]表示在前i个物品中选择一些放入容量为j的背包中所能达到的最大总价值。
背包问题的状态转移方程可以表示为:dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-wi] + vi)二、旅行商问题旅行商问题是一个经典的组合优化问题,也是一个NP-hard问题。
旅行商问题可以描述为在给定一组城市和每对城市之间的距离,如何找到一条最短的路径,使得每个城市只访问一次,并且最终回到起始城市。
旅行商问题可以通过深度优先、分支定界算法和遗传算法等方法求解。
尽管求解旅行商问题的确切解决方案是困难的,但通过使用近似算法和启发式算法,可以在合理的时间内得到较好的解。
三、作业调度问题作业调度问题是指在给定一组作业和一组机器的情况下,如何安排作业在机器上执行,以最大程度地减少完成所有作业的总时间。
作业调度问题可以通过贪心算法和动态规划算法求解。
贪心算法可以按照一些优先级规则对作业进行排序,并依次将作业分配给空闲的机器,直到所有作业都被分配完为止。
动态规划算法可以定义一个二维数组dp,其中dp[i][j]表示前i个作业在j个机器上执行的最小总时间。
第六讲、系统优化模型1. 在系统工程学科中的地位2. 模转换函数型对象:最优化问题,举例说明1) 食谱问题设市场上可以买到n 种不同的食品,第j 种食品的价格为j c ,每种食品含有m 种营养成份,每单位第j 种食品含第i 种营养成份为ij a 。
假设每人每天对第i 种营养成份的需要量不少于i b ,试确定在保证营养条件下的最经济食谱。
设每人每天对n 种食品的需要量为:n x x x ,,,21⋅⋅⋅,则相应的伙食费为:n n x c x c x c +⋅⋅⋅++2211保证满足营养最小的需求约束方程为:i n in i i b x a x a x a ≥+⋅⋅⋅++2211 m i ,,2,1⋅⋅⋅= 0≥j x n j ,,2,1L =则数学模型为:min n n x c x c x c +⋅⋅⋅++2211t s . 11212111b x a x a x a n n ≥+⋅⋅⋅++ 22222121b x a x a x a n n ≥+⋅⋅⋅++ …………………………m n mn m m b x a x a x a ≥+⋅⋅⋅++2211 0≥j x n j ,,2,1L =如果令 T n x x x x ),,,(21L =),,,(21n c c c c L = n m ij a A ×=)( T m b b b b ),,,(21L =则上面的优化模型可以写成如下矩阵形式:min cxt s . 0,≥≥x b Ax2) 结构设计问题设两杆组成的对称衔架如下图所示,已知衔架的跨度为2L ,高度2x 的上限为H ,承受负荷2P ,钢管的厚度为T ,材料比重ρ,纵向弹性系数为E 且允许应力y σ,试确定钢管的平均厚度1x 和衔架高度2x 并使衔架重量最小。
Y-Y 剖面衔架的重量为:2/12221)(2x L Tx G +=πρ平均内径1x 和高度2x 满足如下约束:z 高度约束: H x ≤2z 钢管压应力约束:在负荷2P 的作用下,钢管承受的压力F 为22/1222)(cos x x L P PF +==θ 钢管的横截面面积S 为 1Tx s π≈ 因此,钢管的压应力为212/122221)(),(x Tx x L P x x πσ+=所以对给定的允许应力y σ,要求y x Tx x L P σπ≤+212/1222)(z 临界应力约束:假设弹性模数为E ,则利用欧拉公式可以算出临界应力l σ为)(8)(2222212x L T x E l ++=πσ 因此,要求)(8)()(2222212212/1222x L T x E x Tx x L P ++≤+ππ 综上所述,衔架设计问题的最优化模型为min 2/12221)(2x L Tx +πρt s . H x ≤2y x Tx x L P σπ≤+212/1222)()(8)()(2222212212/1222x L T x E x Tx x L P ++≤+ππ 0,021≥≥x x3) 水果采购问题某单位举行联欢会要采购香蕉、苹果和葡萄,假设市场上香蕉、苹果和葡萄的价格分别为4.2元/公斤、2.4元/公斤、2.2元/公斤,如果要求采购水果的钱不超过300元、水果总重量不小于10公斤、香蕉和苹果总和不小于6公斤,试确定最好的采购方案。
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。
常见优化模型范文在机器学习和数据科学领域中,为了获取更好的模型性能和效果,常见的优化模型方法有很多。
以下是一些常见的优化模型方法,包括参数调整、特征选择、模型集成、数据清洗和转换等。
1. 参数调整:在机器学习算法中,有很多参数可以调整以获得更好的模型性能。
例如,对于支持向量机(SVM),可以调整正则化参数C和核函数参数gamma。
对于决策树算法,可以调整树的深度、叶子节点的最小样本数等。
通过使用交叉验证的方法,可以系统地尝试不同的参数组合,并选择效果最好的参数。
2.特征选择:在建立模型时,选择恰当的特征非常重要。
特征选择可以帮助提高模型的精度和泛化能力,并减少过拟合的风险。
常见的特征选择方法包括方差选择、相关系数选择、L1正则化等。
方差选择可以通过计算特征的方差来选择稳定性较高的特征;相关系数选择可以通过计算特征与目标变量之间的相关系数来选择与目标变量相关性较高的特征;L1正则化可以通过加入L1惩罚项来鼓励模型选择少量的重要特征。
3. 模型集成:模型集成是将多个模型的预测结果进行组合,以获得更好的整体性能。
常见的集成方法包括随机森林、Adaboost、梯度提升等。
这些方法使用不同的策略来组合多个模型,以弥补单个模型的不足。
例如,随机森林采用了多个决策树进行集成,通过投票或平均的方式来确定最终结果;Adaboost则通过多轮迭代,对那些分类错误的样本增加权重,从而训练出多个分类器,最终通过加权平均的方式得到最终结果。
4.数据清洗和转换:在建立模型之前,对原始数据进行清洗和转换是非常重要的。
常见的数据清洗方法包括处理缺失值、处理异常值、处理重复值等。
缺失值的处理可以通过删除包含缺失值的样本,或者通过填充缺失值进行处理;异常值的处理可以通过删除异常值或者使用替代值进行处理;重复值的处理可以通过删除重复值来进行处理。
此外,数据转换也是常见的优化模型的方法,例如特征缩放、特征编码等。
特征缩放可以通过将数值特征缩放到一些范围内,以保证不同尺度的特征对模型的影响权重相当;特征编码可以将非数值特征转换为数值特征,以便模型能够处理。
多维约束优化运动学模型问题举例一、引言1.问题背景及意义多维约束优化运动学模型在工程领域具有广泛的应用,如机器人路径规划、飞行器轨迹优化、电动汽车电池管理等。
这类问题旨在寻找满足多个约束条件的最优解,对于提高系统性能、降低能耗等方面具有重要意义。
2.研究现状近年来,国内外学者对多维约束优化运动学模型问题进行了广泛研究。
研究方法主要包括传统优化算法和现代优化算法。
在不同应用场景下,各种算法具有不同的性能表现。
二、多维约束优化运动学模型简介1.模型定义及特点多维约束优化运动学模型描述了多个变量在运动过程中的约束关系,具有以下特点:(1)非线性性强:模型中包含非线性函数和约束条件;(2)多变量:模型涉及多个变量,需要同时优化;(3)约束条件复杂:包括不等式约束、等式约束和几何约束等。
2.应用场景多维约束优化运动学模型应用于以下场景:(1)机器人路径规划:在给定环境中,寻找机器人无碰撞路径;(2)飞行器轨迹优化:在满足气动约束条件下,提高飞行器性能;(3)电动汽车电池管理:在保证电池安全的前提下,优化电池充放电过程。
三、问题举例1.实例一:机器人路径规划(1)问题描述:在二维环境中,寻找一条无碰撞的路径,使机器人从起点到终点;(2)模型建立:建立多维约束优化模型,包括机器人位姿、速度和加速度等变量;(3)求解方法:采用传统优化算法(如梯度下降法)与现代优化算法(如遗传算法)求解。
2.实例二:飞行器轨迹优化(1)问题描述:在满足气动约束条件下,优化飞行器轨迹,提高飞行性能;(2)模型建立:建立多维约束优化模型,包括飞行器位置、速度和加速度等变量;(3)求解方法:采用传统优化算法(如牛顿法)与现代优化算法(如粒子群优化算法)求解。
3.实例三:电动汽车电池管理(1)问题描述:在保证电池安全的前提下,优化电池充放电过程,提高续航里程;(2)模型建立:建立多维约束优化模型,包括电池状态、充放电功率等变量;(3)求解方法:采用传统优化算法(如内点法)与现代优化算法(如变分自编码器算法)求解。
算法优化案例分析随着人工智能和大数据时代的到来,算法优化已成为了提升企业竞争力的重要手段之一。
本文将介绍几个算法优化案例,并分析其优化效果。
1. 贪心算法优化案例某电商企业想提高广告推荐的效果,通过搜索历史、购买记录等数据建立了基于内容的推荐模型。
但是,该模型对于用户行为的反馈较慢,需要时间的积累才能够得到有效的结果。
为了解决这一问题,该企业采用了贪心算法优化推荐效果。
具体实现方法是,将用户历史记录按照时间顺序排序,针对每个用户优先推荐其最新的购买记录,然后根据购买记录的相关性向其推荐其他商品。
经过贪心算法的优化,该企业的推荐效果得到了显著提升,用户的点击率和转化率分别提高了20%和15%。
2. 遗传算法优化案例某物流公司想要优化货车的路径规划,以降低成本和提高效率。
该公司决定采用遗传算法来进行优化。
在遗传算法中,货车路径被看作是基因组。
该公司将所有可能的路径作为种群,并通过交叉、变异等操作产生新的种群。
在每一代种群中,通过计算每个路径的成本(例如行驶里程、耗时等),选择最优化的路径进行输出,作为下一代的基因组。
经过遗传算法的优化,该公司的货车路径规划得到了明显的改善。
货车行驶里程和时间降低了10%,配送效率提高了近15%。
3. 神经网络算法优化案例一家保险公司想要优化其车险投保模型。
该公司将用户的驾驶习惯、车辆品牌等数据输入到神经网络算法中,以判断该用户的风险系数。
为了提高模型的准确性,该公司采用了神经网络算法的正则化方法。
具体实现方式是,增加模型中的L1或L2项,使神经网络的权重限制在一个较小的范围内。
经过神经网络算法的优化,该公司的车险投保模型得到了显著提升。
误判率和漏判率分别降低了15%和8%,整体准确率提高了10%。
以上案例说明,算法优化在提升企业竞争力和效率方面具有重要作用。
不同的算法优化方法,可以针对不同的业务场景以达到最优化的效果。
数学建模优化类问题例子
1.最佳生产计划:有一家汽车零部件制造公司,需要决定该如何安排生产计划以最大化利润。
该公司需要考虑每个零部件的生产成本、供应链的延迟和运输成本等因素,以确定最佳的生产数量和交付时间。
2.最优投资组合:一位投资者有一定资金,希望通过合理的资产配置来最大化投资回报。
该投资者需要考虑不同资产类别的风险和回报率,并使用数学建模优化方法来确定最佳的资产配置比例。
3.旅行销售员问题:一位旅行销售员需要在多个城市之间进行访问,并希望以最小的总行驶距离完成所有访问任务。
通过使用数学建模和优化算法,销售员可以确定最佳的访问顺序,从而减少总行驶距离和时间。
4.最佳路径规划:在一个迷宫中,有一只小老鼠需要找到从起点到终点的最短路径。
通过将迷宫与数学模型相关联,可以使用图论和最短路径算法来确定小老鼠应该采取的最佳行动策略。
以上只是一些例子中的几个,实际上数学建模和优化方法可以应用于各种不同的问题领域,包括金融、物流、能源管理、医疗决策等。
通过数学建模和优化,可以帮助人们做出更明智的决策,提高效率和效果。