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最优化方法教案东北大学

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1 第一章 最优化问题与数学预备知识 最优化分支:线性规划,整数规划,几何规划,非线性规划,动态规划。又称规划论。 应用最优化方法解决问题时一般有以下几个特点: 1 . 实用性强 2 . 采用定量分析的科学手段 3 . 计算量大,必须借助于计算机 4 . 理论涉及面广 应用领域:工业,农业,交通运输,能源开发,经济计划,企业 管理,军事作战„„。 2 §1.1 最优化问题实例 最优化问题:追求最优目标的数学问题。 经典最优化理论: (1) 无约束极值问题:),,,(opt 21nxxxf (),,,(min 21nxxxf或),,,(max 21nxxxf) 其中,),,,(21nxxxf是定义在 n 维空间上的可微函数。 解法(求极值点):求驻点,即满足 0),,(0),,(0),,(11121nxnxnxxxfxxfxxfn 并验证这些驻点是否极值点。 (2) 约束极值问题:),,,(opt 21nxxxf s.t. )(,,2,1,0),,,(21nlljxxxhnj 解法:采用 Lagrange 乘子法,即将问题转化为求 Lagrange 函数 ),,(),,,(),,;,,,(1121121njjljnlnxxhxxxfxxxL的无约束极值问题。 近代最优化理论的实例: 例 1 (生产计划问题) 设某工厂有 3 种资源 B1,B2,B3,数量各为 b1,b2,b3,要生产 10 种产品 A1,„,A10 。每生产一个单位的Aj 需要消耗 Bi 的量为 aij,根据合同规定,产品 Aj 的量不少于 dj,再 3 设Aj 的单价为cj 。问如何安排生产计划,才能既完成合同,又使总收入最多?(线性规划问题) 数学模型:设Aj 的计划产量为 jx,z 为总收入。 目标函数: max101jjjxcz  约束条件: 10,,2,1,3,2,1,101jdxibxajjjijij 线性规划问题通常采用单纯形法来求解。 例 2 (工厂设址问题) 要在 m 个不同地点计划修建m 个规模不完全相同的工厂,他们的生产能力分别是maaa,,21(为简便起见,假设生产同一种产品),第 i 个工厂的建设费用mifi,,2,1,。又有 n 个零售商店销售这种产品,对这种产品的需求量分别为nbbb,,21,从第 i 个工厂运送一个单位产品到第 j 个零售商店的运费为cij。试决定应修建哪个工厂,使得既满足零售商店的需求,又使建设工厂和运输的总费用最小。(混合整数规划问题) 数学模型: 设第 i 个工厂运往第 j 个零售商店的产品数量为xij(i=1,„,m;j=1,„,n),且 miiyi,,1, ,0 ,1否则...

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