《优化模型与AMPL》PPT课件.ppt

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1、优化模型与 AMPL,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 Sol

2、ution, 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,常用优化软件,1. LINDO/LINGO软件 2. MATLAB优化工具箱 / Mathe

3、matic的优化功能 3. SAS(统计分析)软件的优化功能 4. EXCEL软件的优化功能 5. AMPL/ MINOS, CPLEX,MATLAB优化工具箱能求解的优化模型,优化工具箱3.0 (MATLAB 7.0 R14),连续优化,离散优化,无约束优化,非线性 极小 fminunc,非光滑(不可 微)优化 fminsearch,非线性 方程(组) fzero fsolve,全局 优化 暂缺,非线性 最小二乘 lsqnonlin lsqcurvefit,线性规划 linprog,纯0-1规划 bintprog 一般IP(暂缺),非线性规划 fmincon fminimax fgoalat

4、tain fseminf,上下界约束 fminbnd fmincon lsqnonlin lsqcurvefit,约束线性 最小二乘 lsqnonneg lsqlin,约束优化,二次规划 quadprog,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: 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

5、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,至多加工100公斤A1,AMPL程序,模型文件, 用文本编辑器编辑,保存为milk.mod,set P ordered; #产品集合 param Ti in P0; # 加工时间 param Qi in P0; #单位产量 param Li in P0; #单位利润 var xi in P=0; #生产计划 maximize profit: sumi in PLi*Qi*xi; subject to raw: sumi in Pxi =50; subject to time:sumi in PTi*xi=480; su

6、bject to capacity: Qfirst(P)*xfirst(P)=100;,数据文件文件, 用文本编辑器编辑,保存为milk.dat,set P:=A1 A2; param T:=A1 12 A2 8; param Q:=A1 3 A2 4; param L:=A1 24 A2 16;,批处理文件, 用文本编辑器编辑,保存为milk.run,model milk.mod; data milk.dat; option solver cplexamp; solve;,运行求解,AMPL: milk.run,CPLEX 11.0.0: optimal solution; objectiv

7、e 3360 2 dual simplex iterations (1 in phase I) x * := A1 20 A2 30 ;,灵敏度分析,AMPL: display x.rc, x.down, x.up;,x.rc x.down x.up := A1 0 64 96 A2 0 48 72 ;,x.rc最优解下“资源”增加1单位时“ 效益”的增量; x.down,x.up最优解不变时目标函数系数允许变化范围,AMPL: display raw, time, capacity;,aw = 48 time = 2 capacity = 0,原料增加1单位, 利润增长48; 时间增加1单位

8、, 利润增长2; 加工能力增长不影响利润,影子价格,AMPL: display raw.down, raw.up,raw.current, raw.slack;,raw.down = 43.3333 raw.up = 60 raw.current = 50 raw.slack = 0,影子价格有意义时约束右端的允许变化范围;原料最少到43.3,最大到60, slack=0意为原料用完.,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

9、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),线性规划模型的解的几种情况,非线性规划模型例: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,

10、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: 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,连续工作5天,设系统已进入稳态(不是开始的几周),聘用方案,整数规划 模型(IP),丁的蛙泳成绩退步到115”2;戊的自由泳成绩进步到57”5, 组成接力队的方案是否应该调整

11、?,如何选拔队员组成4100米混合泳接力队?,0-1规划 混合泳接力队的选拔,5名候选人的百米成绩,穷举法:组成接力队的方案共有5!=120种。,目标函数,若选择队员i参加泳姿j 的比赛,记xij=1, 否则记xij=0,0-1规划模型,cij(秒)队员i 第j 种泳姿的百米成绩,约束条件,每人最多入选泳姿之一,每种泳姿有且只有1人,0-1规划: 整数规划的特例,整数规划问题一般形式,整数线性规划(ILP) 目标和约束均为线性函数 整数非线性规划(NLP) 目标或约束中存在非线性函数,整数规划问题的分类,纯(全)整数规划(PIP) 决策变量均为整数 混合整数规划(MIP) 决策变量有整数,也有实数,0-1规划 决策变量只取0或1,取消整数规划中决策变量为整数的限制(松弛),对应的连续优化问题称为原问题的松弛问题,整数规划问题对应的松弛问题,下界(对Min问题) 上界(对Max问题),无约束优化,更多的优化问题,线性规划,非线性规划,网络优化,组合优化,整数规划,不确定规划,多目标规划,目标规划,动态规划,连续优化,离散优化,从其他角度分类,应用广泛:生产和运作管理、经济与金融、图论和网络优化、目标规划问题、对策论、排队论、存储论,以及更加综合、更加复杂的决策问题等 实际问题规模往往较大,用软件求解比较方便,

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