优化建模与LINGO第01章.ppt
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1、优化建模与LINDO/LINGO软件第1章引言,原书相关信息谢金星,薛毅编著,清华大学出版社,2005年7月第1版.http:/,内容提要,1.优化模型的基本概念2.优化问题的建模实例3.LINDO/LINGO 软件简介,1.优化模型的基本概念,最优化是工程技术、经济管理、科学研究、社会生活中经常遇到的问题,如:,优化模型和算法的重要意义,结构设计,资源分配,生产计划,运输方案,解决优化问题的手段,经验积累,主观判断,作试验,比优劣,建立数学模型,求解最优策略,最优化:在一定条件下,寻求使目标最大(小)的决策,优化问题三要素:决策变量;目标函数;约束条件,优化问题的一般形式,无约束优化(没有约
2、束)与约束优化(有约束)可行解(只满足约束)与最优解(取到最优值),局部最优解与整体最优解,局部最优解(Local Optimal Solution,如 x1)整体最优解(Global Optimal Solution,如 x2),优化模型的简单分类,线性规划(LP)目标和约束均为线性函数 非线性规划(NLP)目标或约束中存在非线性函数 二次规划(QP)目标为二次函数、约束为线性 整数规划(IP)决策变量(全部或部分)为整数 整数线性规划(ILP),整数非线性规划(INLP)纯整数规划(PIP),混合整数规划(MIP)一般整数规划,0-1(整数)规划,连续优化,离散优化,数学规划,优化模型的简
3、单分类和求解难度,优化,线性规划,非线性规划,二次规划,连续优化,整数规划,问题求解的难度增加,2.优化问题的建模实例,50桶牛奶,时间480小时,至多加工100公斤A1,制订生产计划,使每天获利最大,35元可买到1桶牛奶,买吗?若买,每天最多买多少?,可聘用临时工人,付出的工资最多是每小时几元?,A1的获利增加到 30元/公斤,应否改变生产计划?,每天:,线性规划模型例1.1:奶制品生产计划,x1桶牛奶生产A1,x2桶牛奶生产A2,获利 243x1,获利 164 x2,原料供应,劳动时间,加工能力,决策变量,目标函数,每天获利,约束条件,非负约束,线性规划模型(LP),时间480小时,至多加
4、工100公斤A1,模型分析与假设,比例性,可加性,连续性,xi对目标函数的“贡献”与xi取值成正比,xi对约束条件的“贡献”与xi取值成正比,xi对目标函数的“贡献”与xj取值无关,xi对约束条件的“贡献”与xj取值无关,xi取值连续,A1,A2每公斤的获利是与各自产量无关的常数,每桶牛奶加工出A1,A2的数量和时间是与各自产量无关的常数,A1,A2每公斤的获利是与相互产量无关的常数,每桶牛奶加工出A1,A2的数量和时间是与相互产量无关的常数,加工A1,A2的牛奶桶数是实数,线性规划模型,模型求解,图解法,约束条件,目标函数,z=c(常数)等值线,在B(20,30)点得到最优解,目标函数和约束
5、条件是线性函数,可行域为直线段围成的凸多边形,目标函数的等值线为直线,最优解一定在凸多边形的某个顶点取得。,求解LP的基本思想,思路:从可行域的某一顶点开始,只需在有限多个顶点中一个一个找下去,一定能得到最优解。,LP的约束和目标函数均为线性函数,2维,可行域 线段组成的凸多边形,目标函数 等值线为直线,最优解 凸多边形的某个顶点,n维,超平面组成的凸多面体,等值线是超平面,凸多面体的某个顶点,LP的通常解法是单纯形法(G.B.Dantzig,1947),内点算法(Interior point method)20世纪80年代人们提出的一类新的算法内点算法也是迭代法,但不再从可行域的一个顶点转换
6、到另一个顶点,而是直接从可行域的内部逼近最优解。,LP其他算法,有效集(Active Set)方法 LP是QP的特例(只需令所有二次项为零即可)可以用QP的算法解QP(如:有效集方法),线性规划模型的解的几种情况,某厂生产两个牌号的同一种产品,如何确定产量使利润最大,二次规划模型例1.2:产销计划问题,=(100-x1-0.1 x2-2)x1+(280-0.2x1-2x2-3)x2=98 x1+277 x2 x12 0.3 x1 x2 2x22,约束,x1+x2 100 x1 2 x2x1,x2 0,二次规划模型(QP),若还要求产量为整数,则是整数二次规划模型(IQP),非线性规划模型例1.
7、3:选址问题,某公司有6个建筑工地,位置坐标为(ai,bi)(单位:公里),水泥日用量di(单位:吨),假设:料场和工地之间有直线道路,用例中数据计算,最优解为,总吨公里数为136.2,线性规划模型(LP),决策变量:ci j(料场j到工地i的运量)12维,选址问题:NLP,2)改建两个新料场,需要确定新料场位置(xj,yj)和运量cij,在其它条件不变下使总吨公里数最小。,决策变量:ci j,(xj,yj)16维,非线性规划模型(NLP),整数规划-例1.4:聘用方案,决策变量:周一至周日每天(新)聘用人数 x1,x2,x7,目标函数:7天(新)聘用人数之和,约束条件:周一至周日每天需要人数
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