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    运筹学多目标规划.ppt

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    运筹学多目标规划.ppt

    第二章 多目标规划(Multiple Objective Programming),一、多目标决策问题实例,干部评估德、才兼备教师晋升教学、科研、论文等购买冰箱价格、质量、耗电、品牌等球员选择技术、体能、经验、心理找对象容貌、学历、气质、家庭状况,1 多目标决策简介,二、多目标决策与多目标规划,多目标决策,多目标规划(Multiple Objective Programming,决策变量连续),多准则决策(Multiple Criteria Decision Making,决策变量离散,即有限方案),1 多目标决策简介,三、多目标决策与单目标决策区别,点评价与向量评价 单目标:方案dj 评价值f(dj)多目标:方案dj评价向量(f1(dj),f2(dj),fp(dj)全序与半序:方案di与dj之间 单目标问题:didj 多目标问题:除了这三种情况之外,还有一种情况是不可比较大小决策者偏好:多目标决策过程中,反映决策者对目标的偏好。,1 多目标决策简介,解概念区别,单目标决策的解只有一种(绝对)最优解;多目标决策的解有下面三种情况:绝对最优解,解概念区别,单目标决策的解只 有一种(绝对)最优解;多目标决策的解有下面三种情况:,数学,外语,专业,解的类型,绝对最优解 劣解(如d4劣于d1)有效解(pareto解)非劣解,2 多目标规划模型及其解的概念,一、多目标规划举例,例1:【喜糖问题】设市场上有甲级糖及乙级糖,单价分别为4元/斤及2元/斤。今要筹办一桩喜事。“筹备小组”计划总花费不超过40元,糖的总斤数不少于10斤,甲级糖不少于5斤。问如何确定最佳的采购方案。,约束条件:,决策变量:甲级糖数量为x1,乙级糖数量为x2,2 多目标规划模型及其解的概念,目标函数:何为最佳?,(1)总花费最小:min f1(x1,x2)=4x1+2x2,(2)糖的总数量最大:max f2(x1,x2)=x1+x2,(3)甲级糖的数量最大:max f3(x1,x2)=x1,2 多目标规划模型及其解的概念,例2【投资决策问题】某投资开发公司拥有总资金A万元,今有n(2)个项目可供选择。设投资第 i(i=1,n)个项目要用资金ai 万元,预计可得到收益bi万元。问应如何使用总资金A万元,才能得到最佳的经济效益?,约束条件:,2 多目标规划模型及其解的概念,目标函数:何为最佳的经济效益?,(1)收益最大:,(2)投资最少:,2 多目标规划模型及其解的概念,二、多目标规划的模型,决策变量:,目标函数:,约束条件:,向量数学规划(Vector Mathematical Programming),2 多目标规划模型及其解的概念,多目标规划模型的向量表达形式,记:,则模型为:,或,2 多目标规划模型及其解的概念,一、多目标规划举例二、多目标规划的模型三、多目标规划解的概念,2 多目标规划模型及其解的概念,三、多目标规划解的概念,2 多目标规划模型及其解的概念,定义1 设X*R,若对任意XR,均有F(X*)F(X),则称X*为问题(VMP)的绝对最优解。其全体记为R*ab。,0,f1(x),f2(x),x,绝对最优解示意图,x*,f,注:绝对最优解往往不存在!,2 多目标规划模型及其解的概念,定义2 设X0R,若存在另一个可行解X1R,有F(X1)F(X0),则称可行解X0相对于X1来说是劣解。,注:决策中,劣解不会被考虑!,定义3 设 R,若不存在XR,使F(X)F(),则称 为问题的非劣解,又称有效解,或Pareto解。其全体记为。,2 多目标规划模型及其解的概念,定义4 设 R,若不存在XR,使 F(X)F(),则称 为问题的弱有效解。其全体记为。,注:有效解必是弱有效解。,2 多目标规划模型及其解的概念,f2,0,f1,D,E,劣解与有效解,两个目标的最大化问题:,2 多目标规划模型及其解的概念,多目标规划解的关系,定理1,其中 为单目标 fi(X)上最优点集合。,2 多目标规划模型及其解的概念,多目标规划解的关系,定理3,定理4,2 多目标规划模型及其解的概念,多目标规划解的关系,例1 下图中,R1*=x1,R2*=x2,,2 多目标规划模型及其解的概念,多目标规划解的关系,1 多目标决策简介2 多目标规划模型及其解的概念3 多目标规划的解法,多目标规划,3 多目标规划的解法,求:有效解或弱有效解,其中,准备工作:目标函数规范化,一、评价函数法:,3 多目标规划的解法,3 多目标规划的解法,3 多目标规划的解法,3 多目标规划的解法,一、评价函数法 1.线性加权和法 2.理想点法 3.目标规划法二、目标排序法,3 多目标规划的解法,三种,3 多目标规划的解法,3 多目标规划的解法,确定权系数常用方法:特尔菲法、层次分析法、-法,-法的步骤(以两个目标为例):UF(X)=1f1(X)+2f2(X),3 多目标规划的解法,(2)-方法的出发点:UF(X1)=UF(X2),3 多目标规划的解法,-方法的几何意义:,目标值空间,0,f2,f21,f22,A,U*=minU,f11,f12,f1,C,B,(1)平行直线簇 1f1+2f2=c;(2)同一条直线上X1与X2有相同的评价值,即有UF(X1)=UF(X2)。,3 多目标规划的解法,例 设有,试用-法求解。,解:求解单目标优化问题,得,3 多目标规划的解法,一、评价函数法 1.线性加权和法(-法确定权系数)2.理想点法 3.目标规划法二、目标排序法,3 多目标规划的解法,2.理想点法,基本思想:X的评价向量F(X)=(f1(X),f2(X),fp(X)越接近理想点越好。理想点:一般指由各单目标最优值组成的p维点,0,f1,f2,F(X),3 多目标规划的解法,理想点法的步骤:,(1)求理想点。求解p个单目标最优化问题,得理想点:,(2)检验理想点。绝对最优点,则输出绝对最优解,,,求解完毕。否则,转(3)。,3 多目标规划的解法,理想点法的步骤:,(3)作评价函数。,(4)求解,Note:上述评价函数是严格增函数,故按其求得的解是(VMP)的有效解。,3 多目标规划的解法,例:设f1(X)=-3x1+2x2,f2(X)=4x1+3x2都要求实现最大,约束集为RX|2x1+3x218,2x1+x210,x1,x20,XR2,试用理想点法求解。,解:先分别求解两个单目标问题,3 多目标规划的解法,一、评价函数法 1.线性加权和法(-法确定权系数)2.理想点法 3.目标规划法二、目标排序法,3 目标规划法(Goal Programming),是求解多目标规划的一种常用方法。该方法不考虑对各个目标进行极小化或极大化,而是希望在约束条件的限制下,每一目标尽可能地接近于事先给定的目的值。,(一)目标规划的思想,例:某工厂生产、两种产品,有关数据如下表:,决策者在原材料供应受严格限制的基础上,考虑尽量满足如下条件:(1)首先,产品的产量不低于产品 的产量;(2)其次,充分利用设备有效台时,不加班;(3)再次,利润额不小于56元。,(二)目标规划的数学模型,(1)在每个目标fi(X)上预先确定一个希望达到的目标值,得一目标值向量,分析:,(2)构造评价函数,(3)多目标决策问题,单目标问题,(其中R为问题的可行域),(4)为了求解(3),引入类偏差变量,负偏差,正偏差,可以证明(3)等价于,实际问题中:各目标可赋于不同的优先因子Pj;相同优先因子的两个目标的差别,可分别赋于它们不同的权系数ij,于是得到目标规划模型:,目标规划模型的特点:(1)目标函数都是最小化,只有偏差变量和优先因子(不含一般决策变量);(2)约束条件中既可包含目标约束,还可包含绝对约束;(3)目标约束均为等式;且一般在一个约束中同时含有正、负偏差变量;,另外,根据决策者的不同要求,目标函数有三种基本形式:,(2)要求超过目标值,评价函数为,(1)要求恰好达到目标值,评价函数为,(3)要求不超过目标值,评价函数为,(三)目标规划建模举例,例1:某工厂生产、两种产品,有关数据如下表:,决策者在原材料供应受严格限制的基础上,考虑尽量满足如下条件:(1)首先,产品的产量不低于产品 的产量;(2)其次,充分利用设备有效台时,不加班;(3)再次,利润额不小于56元。,例1:某工厂生产、两种产品,有关数据如下表:,决策者在原材料供应受严格限制的基础上考虑:(1)首先,产品的产量不低于产品 的产量;(2)其次,充分利用设备有效台时,不加班;(3)再次,利润额不小于56元。,有一纺织厂生产尼龙布和棉布,平均生产能力都是1km/h,工厂生产能力为每周80h。根据市场预测,下周最大销售量为:尼龙布为70km,棉布45km。尼龙布利润为2.5元/m,棉布利润为1.5元/m。工厂领导的管理目标如下:P1:保证职工正常上班,避免开工不足;P2:尽量达到最大销售量;P3:尽量减少加班时间,限制加班时间不得超过10h。,解:设决策变量x1、x2分别表示尼龙布和棉布的下周计划产量,例2(P100例4.6),(四)目标规划的求解,(1)图解法,先考虑绝对约束;再考虑目标约束,并令目标约束中的偏差变量为0,作直线。,d1-,d1+,d2-,d2+,d3-,d3+,Step1 P1 OBC,Step2 P2 线段ED,Step3 P3 目标规划的解:线段GD.其中,G(2,4),D(10/3,10/3),注:该例求得最优解,且Z*=0.但大多问题可能无法满足所有约束,此时求满意解。,例:求解目标规划,分析:1)目标P1,P2 四边形ABCD;2)d3-的权系数大于d4-,故优先考虑 min d3-四边形ABEF;3)四边形ABEF无法满足d4-=0,故选取E为满意解,使d4-尽量小。,(2)目标规划的单纯形法,与一般单纯形法的区别:(1)最优性准则:所有检验数 0;(2)检验数的正负,优先取决于P1的系数,其次P2。(3)确定进基变量时,其在所有更高级目标函数下的检验数为0,使低级目标上的进基不影响所有高级目标上已获目标值。,(2)目标规划的单纯形法,步骤:1)建立初始单纯形表,在表中将检验数行按优 先因子个数列成K行,置k=1.2)检查该行是否存在负数,且对应的前k-1行的系数是0。若有负数,取最小者对应的变量为进基变量,转3)。若无负数,转(5)。3)按最小比值规则确定出基变量,当存在两个及以上相同的最小比值时,选取优先级较高的为出基变量。4)按单纯形法进行基变换运算,得新表,转(2)。5)当k=K时,算法结束,得满意解。否则置k=k+1,转(2)。,3 多目标规划的解法,一、评价函数法 1.线性加权和法(-法确定权系数)2.理想点法 3.目标规划法二、目标排序法,3 多目标规划的解法,二、目标排序法(简介),思想:把目标按其重要性排序,设给出的重要性序列为f1(X),f2(X),,fp(X),然后按这种排序逐步进行一系列单目标优化,最后求出满意解。,3 多目标规划的解法,1.序列最优化法,最优解集Rp-1,缺点:由于某一步最优解唯一时,以后的目标的优化就不能进行下去了。,3 多目标规划的解法,2宽容意义下的序列优化方法,预先给定10,20,p-10作为宽容值,则Xp为多目标问题的最优解。,

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