求解如下最优化问题

求解如下最优化问题
求解如下最优化问题

《优化设计》上机大作业

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1.求解如下最优化问题

这个属于二次规划问题,由,则,,。

1)由MATLAB中编程如下:

H=[2 -2;-2 4];

f=[-2;-6];

A=[1 1;-1 2];

b=[2;2]; %A、b满足线性不等式

lb=[0;0]; %下边界

[x,favl]=quadprog(H,f,A,b,[],[],lb)

2)MATLAB计算结果的截图:

截图1-1

3)计算结果:

解得:最优解为;

最优值

2.某农场拟修建一批半球壳顶的圆筒形谷仓,计划每座谷仓容积为300立方米,圆筒半径不得超过3米,高度不得超过10米。半球壳顶的建筑造价为每平方米150元,圆筒仓壁的造价为每平方米120元,地坪造价为每平方米50元,求造价最小的谷仓尺寸为多少?

1)求解过程,数学模型的分析与建立:

2)MATLAB程序的编制:

(1)新建fu2_1.m文件

function f= fu2_1(x)

f=350*pi*x(1)^2+240*pi*x(1)*x(2);

(2)新建fu2_2.m文件

function [c ceq]=fu2_2(x)

c=[];

ceq=(2*pi*x(1)^3)/3+pi*x(1)^2*x(2)-300;

(3)主程序 fu2_3.m文件

clc,clear,close all

[x favl]=fmincon(@fu2_1,[3;3],[],[],[],[],[0;0],[3;10],@fu2_2)

3)截图

(1)新建fu2_1.m文件

截图2-1

(2)新建fu2_2.m文件

截图2-2

(3)主程序fu2_3.m文件

截图2-3

4)MATLAB计算结果的截图:

截图2-4

5)计算结果:

解得:最优解为;

最优值(造价最小)。

3、已知轴一端作用载荷

F=1000N

,扭矩T=100Nm

,轴长不小于8cm,材料的许用弯曲应力为120MPa,许用扭剪应力为80MPa,许用挠度为0.01cm,密度为7.8t/m3,弹性模量为2×10^5MPa,设计该轴,使得满足上述条件,且重量最轻。

图3-1

1)求解过程,数学模型的分析与建立:

2)MATLAB程序的编制:

(1)新建fu3_1.m文件

function f= fu3_1(x);

p=7800;

f=0.25*pi*p*x(1)*x(2)^2;

(2)新建fu3_2.m文件

function[c,ceq]= fu3_2(x);

F=1000;M=100;E=2;

c=[32*F*x(1)/(pi*x(2)^3)-120*10^6;

16*M/(pi*x(2)^3)-80*10^6;

64*F*x(1)^3/(3*E*pi*x(2)^4)-10^(-4)];

ceq=[];

(3)主程序 fu3_3.m文件

x0=[];

A=[];

b=[];

《优化问题》教学设计

《优化问题-----科学合理地安排时间》教学设计 教学内容:人教版四年级数学上册第八单元数学广角---优化---例1 教学目标:知识与技能:能够用合理、快捷的方式解决沏茶这一简单的生活问题,使学生初步体会到优化思想在解决实际问题中的应用。懂得在同一时间内,对事情的顺序进行合理安排,以达到提高效率的目的。 过程与方法:1、学会根据具体事件的情况,通过调整事件顺序,合理安排时间。 2、会画简单的事件流程图。 情感态度:1、锻炼学生思维的条理性,能从解决问题的多种方案中寻找出最优方案。2、对学生进行珍惜时间的思想教育。 教学重点:从解决问题的多种方案中寻找最优方案。 教学难点:学会根据具体事件的情况,通过调整事件顺序,合理安排时间。 教学准备:多媒体课件 教学过程:常规训练:口算 一、激发兴趣,导入新课 1、提问题:请看大屏幕: 1只小猫吃1条小鱼需要1分钟,那么5只小猫吃5条小鱼需要几分钟?师:谁愿意说一说?(生:可能回答:5分钟或1分钟) 师:为什么是1分钟?(生:5只小猫同时吃只需要1分钟。) 2、揭示课题:师:能同时进行,就可以节约时间,提高效率。生活中是不是很多事情都可以同时进行呢? 3、课件出示。(1)为了节省时间,强强在乘车时认真读书。 (2)为了提高学习质量,小丽边吃饭边看《少儿英语电视》节目。

二、自主探究,学习新知。 1.(课件出示门铃声)师:小明家的门铃响了,你们猜发生了什么事?(课件出示主题图)(生:来客人了) 2、师:原来是李阿姨到小明家做客。 3、师出示教材104页例1.请同学们用讲故事的方法,对这个课件演示加以说 明。哪个同学愿意尝试一下。 生:(小明的妈妈在和李阿姨聊天,小明的妈妈让小明去给客人沏茶)4.师:我们来看看小明沏茶都需要做哪些事?分别需要多长时间?谁来大声地读一读?(课件出示工序图) 烧水:8分钟洗水壶:1分钟洗茶杯:2分钟 接水:1分钟找茶叶:1分钟沏茶:1分钟 5.学生猜测需要多长时间。 6.小组合作,探究策略。 师:小明要做这么多事,请你帮他想一想,哪些要先做?哪些可以同时做呢?怎样才能尽快让客人喝上茶? 请你们小组合作用准备好的工序图片摆一摆,设计一个最佳方案,并算一算需要多长时间? 生:小组合作交流 7.汇报交流: 生展示。预设情况: ①洗水壶(1分钟)→洗茶杯(2分钟)→接水(1分钟)→烧水(8分钟)→找茶叶(1分钟)→沏茶(1分钟)算式:1+2+1+8+1+1=14(分钟)师:还有更省时的方法吗?

1最优化方法教案(线性规划)

最优化方法 一、引言 最优化理论与方法是一门应用性很强的年轻学科。它研究某些数学上定义的问题的最优解,即对于给出的实际问题,从众多的方案中选出最优方案。 虽然最优化可以追朔到十分古老的极值问题,然而,他成为一门独立的学科诗在上世纪40年代末,是在1947年Dantzing 提出求解一般线性规划问题的单纯型法之后。现在,解线性规划、非线性规划以及随机规划、非光滑规划、多目标规划、几何规划、整数规划等各种最优化问题的理论的研究发展迅速,新方法不断出现,实际应用日益广泛。在电子计算机的推动下,最优化理论与方法在经济计划、工程设计、生产管理、交通运输等方面得到了广泛应用,成为一门十分活跃的学科。 现在大多数有代表性的最优化算法已有可以方便使用的软件包,如lindo\lingo 优化软件包。但有效利用这些成果是以有待解决的问题已被模型化成最优化问题的形式为前提的。要做到这点,要有深刻的洞察力和综合能力,这需要掌握最优化算法的结构和特点,并与专业知识的结合和兼蓄。 最优化有着丰富的内容和方法,本课我们主要介绍线性规和非线性规划的主要方法与理论他们是最优化理论的重要分支,也是最基本的部分。 第一部分:线性规划 第一章:单纯型法 第一节问题的引出: 例 1:某制造公司需要生产n 种产品,生产这n 种产品需要m 种不同的原材料,第i (i=1,2,.....m.。)种原材料的拥有量为b i 。实际情况很复杂,我们将其简化或理想化,只关注某个时间点的特定情况,第i 种原材料在某时间点的市场价格为ρi ,生产单位数量的第j 种产品需消耗第i 种原材料a ij 个单位。第j 种产品在同一时间点上的市场价格为σj 。 考虑问题一:如何安排1,2,…….n 种产品的生产,从而使收益最大 设第j 种的产量为j x 单位,第j 种产品的收益与市场销售价i σ有关,也与生产第j 种产 品所消耗的原材料费用1 m i j i i a ρ=∑有关,因此第j 种单位产品的纯收入为1 m j j ij i i c a σρ==-∑, 全部纯收入 j j c x ∑,此时0j x ≥。 而我们不可能超出原材料的拥有量生产产品。生产n 种产品时,所消耗的第i (i=1,2,.....m.。)种原材料的总量为 11221 n i i in n ij j j a x a x a x a x =++ +=∑

matlab 无约束优化问题

实验八 无约束优化问题 一.实验目的 掌握应用matlab 求解无约束最优化问题的方法 二.实验原理及方法 1:标准形式: 元函数 为其中n R R f X f n R x n →∈:) (min 2.无约束优化问题的基本算法一.最速下降法(共轭梯度法)算法步骤:⑴ 给定初始点 n E X ∈0,允许误差0>ε,令k=0; ⑵ 计算() k X f ?; ⑶ 检验是否满足收敛性的判别准则: () ε≤?k X f , 若满足,则停止迭代,得点k X X ≈*,否则进行⑷; ⑷ 令() k k X f S -?=,从k X 出发,沿k S 进行一维搜索, 即求k λ使得: ()() k k k k k S X f S X f λλλ+=+≥0 min ; ⑸ 令k k k k S X X λ+=+1,k=k+1返回⑵. 最速下降法是一种最基本的算法,它在最优化方法中占有重要地位.最速下降法的优点是工作量小,存储变量较少,初始点要求不高;缺点是收敛慢,最速下降法适用于寻优过程的前期迭代或作为间插步骤,当接近极值点时,宜选用别种收敛快的算法..牛顿法算法步骤: (1) 选定初始点n E X ∈0,给定允许误差0>ε,令k=0; (2) 求()k X f ?,()() 1 2-?k X f ,检验:若() ε

最优化问题

老师姓名曾乐明学生姓名周方晴学习顾问徐思琳 上课时间周二晚7-9 学科名称数学年级四学校 课题 最优化问题 名称 教学 理解最优化的思想,掌握解决最优化问题的技巧和方法。 重点 教学过程 一、知识要点 在日常生活和生产中,我们经常会遇到下面的问题:完成一件事情,怎样合理安排才能做到用的时间最少,效果最佳。这类问题在数学中称为统筹问题。我们还会遇到“费用最省”、“面积最大”、“损耗最小”等等问题,这些问题往往可以从极端情况去探讨它的最大(小)值,这类问题在数学中称为极值问题。以上的问题实际上都是“最优化问题”。 二、经典例题 【例题1】用一只平底锅煎饼,每次只能放两个,剪一个饼需要2分钟(规定正反面各需要1分钟)。问煎3个饼至少需要多少分钟? 练习1: 1、烤面包时,第一面需要2分钟,第二面只要烤1分钟,即烤一片面包需要3分钟。

少分钟? 2、用一只平底锅烙大饼,锅里只能同时放两个。烙熟大饼的一面需要3分钟,现在要烙3个大饼,最少要用几分钟? 【例题2】妈妈让小明给客人烧水沏茶。洗水壶需要1分钟,烧开水需要15分钟,洗茶壶需要1分钟,洗茶杯需要1分钟。要让客人喝上茶,最少需要多少分钟? 练习2: 1、小虎早晨要完成这样几件事:烧一壶开水需要10分钟,把开水灌进热水瓶需要2分钟,取奶需要5分钟,整理书包需要4分钟。他完成这几件事最少需要多少分钟? 2、小强给客人沏茶,烧开水需要12分钟,洗茶杯要2分钟,买茶叶要8分钟,放茶叶泡茶要1分钟。为了让客人早点喝上茶,你认为最合理的安排,多少分钟就可以了?

【例题3】五(1)班赵明、孙勇、李佳三位同学同时到达学校卫生室,等候校医治病。赵明打针需要5分钟,孙勇包纱布需要3分钟,李佳点眼药水需要1分钟。卫生室只有一位校医,校医如何安排三位同学的治病次序,才能使三位同学留在卫生室的时间总和最短? 练习3: 1、甲、乙、丙三人分别拿着2个、3个、1个热水瓶同时到达开水供应点打热水。热水龙头只有一个,怎样安排他们打水的次序,可以使他们打热水所花的总时间最少? 2、甲、乙、丙三人到商场批发部洽谈业务,甲、乙、丙三人需要的时间分别是10分钟、16分钟和8分钟。怎样安排,使3人所花的时间最少?最少时间是多少? 【例题4】用18厘米长的铁丝围成各种长方形,要求长和宽的长度都是整厘米数。

最优化方法试卷与答案5套

《最优化方法》1 一、填空题: 1.最优化问题的数学模型一般为:____________________________,其中 ___________称为目标函数,___________称为约束函数,可行域D 可以表示 为_____________________________,若______________________________, 称*x 为问题的局部最优解,若_____________________________________,称*x 为问题的全局最优解。 2.设f(x)= 212121522x x x x x +-+,则其梯度为___________,海色矩阵___________,令,)0,1(,)2,1(T T d x ==则f(x)在x 处沿方向d 的一阶方向导数为___________,几何意义为___________________________________,二阶 方向导数为___________________,几何意义为_________________________ ___________________________________。 3.设严格凸二次规划形式为: 012. .222)(min 21212 12 221≥≥≤+--+=x x x x t s x x x x x f 则其对偶规划为___________________________________________。

4.求解无约束最优化问题:n R x x f ∈),(min ,设k x 是不满足最优性条件的第k 步迭代点,则: 用最速下降法求解时,搜索方向k d =___________ 用Newton 法求解时,搜索方向k d =___________ 用共轭梯度法求解时,搜索方向k d =_______________ ____________________________________________________________。 二.(10分)简答题:试设计求解无约束优化问题的一般下降算法。 三.(25分)计算题 1. (10分)用一阶必要和充分条件求解如下无约束优化问题的最优解: )1(632)(m in 21212131----=x x x x x x x f . 2. (15分)用约束问题局部解的一阶必要条件和二阶充分条件求约束问题: 1)(. .)(min 22 2 1 2 1=-+==x x x c t s x x x f 的最优解和相应的乘子。 四. 证明题(共33分) 1.(10分)设δ++=x r Gx x x f T T 2 1 )(是正定二次函数,证明一维问题

最优化问题

最优化问题 设计理念: 通过日常生活中的简单事例,让学生尝试从优化的角度在解决问题的多种方案 中寻找最优的方案,本课的教学设计力求从学生的生活经验和知识基础出发, 创设问题情境,让学生通过观察、操作、实验、推理、交流等活动寻找解决问 题的方法,从不同的方法中选择最优方案,在解决问题中初步体会数学方法的 应用价值,初步体会优化思想,培养学生良好的数学思维能力。 教学目标: 1、使学生通过“沏茶”“烙饼”等简单的事例,认识到解决问题策略的多样性,初步体会到优化思想在解决实际问题中的应用,形成寻找最优方案的意识。 2、初步感受统筹思想在日常生活中的应用,尝试用统筹的方法来解决问题。 3、使学生在自主探索、合作交流中积累数学活动的经验,逐渐养成科学合理安排时间的良好习惯。 教学重点、难点: 重点:尝试合理安排时间的过程,体会合理安排时间的重要性。 难点:掌握合理安排时间的方法,增强运用数学知识解决生活中的实际问题的意识。 教法:讲授法、启发法 学法:自主探究式学习法、小组讨论交流法、实际操作法。 教具准备:多媒体课件、彩色圆形图片 教学过程: 一、谈话激趣,导入新课 同学们,我们都知道:人最宝贵的是生命,最应该要珍惜的是时间,要珍惜时间,就要学会合理的安排时间,今天,就让我们一起运用优化的思想去学习怎 样合理的安排时间。(板书课题:优化) 二、创设情境,探究新知 情境:沏茶问题 1、问题导入:你平时沏茶的时候都需要做哪些事? 你会先做什么?后做什么?估一估,做这些事情你需要多长时间? 2、课件出示情境图,从画面中你得到了哪些信息?怎样安排可以节省时间?

3、先让学生同桌交流,再引导,合理安排时间,要考虑好各项事情的先后顺序。想一想什么事情可以同时做? 4、同桌合作,设计方案。 5、互相交流,展示方案。 课件出示流程图: 方案A:一件一件的做:方案B:几件事同时做: 6、对这些方案,你认为哪种方案最合理,又省时间? 小结:看来,合理安排时间,不仅要考虑先后顺序,而且还要考虑能同时做的 事情要安排同时进行,这样就能节省时间。像这种使用最短时间沏好茶的方案,我们把它称为“最优方案”,这种思想就是“优化”思想。 三、巩固运用,拓展提升 让学生以小组为单位主,讨论操作寻找最优化方法,并记录过程。 全班汇报交流,得出结论: 四、联系生活,当堂训练 这样安排时间合理吗?为什么?(课件出示) A、小东边吃饭边看电视。 B、边打电话边骑车。 C、一边走路一边看书。 D、在马路上踢球。 五、畅谈收获,全课总结 生活中还有哪些事情可以通过合理安排来提高效率? 总结全课:通过今天的学习,你有什么收获? 最后老师把伟大的文学家鲁迅的一句话送给大家,与大家共勉(课件):“时间,每天得到的都是24小时,可是一天的时间给勤勉的人带来智慧和力量,给懒散的人只能留下一片悔恨。” 六、板书设计: 优化问题 沏茶:先后顺序,同时进行

优化问题的数学模型及基本要素讲课教案

第1章 优化设计 Chapter 1 Optimization Design 1-1 优化设计 1-1-1 最优化 (optimize, optimization ) 所谓最优化,通俗地说就是在一定条件下,在所有可能的计划、设计、安排中找出最好的一个来。换句话说,也就是在一定的条件下,人们如何以最好的方式来做一件事情。(Optimization deals with how to do things in the best possible manner) 结论的唯一性是最优化的特点,即公认最好。(It is the best of all possibilities) 最优化的思想体现在自然科学、工程技术及社会活动的各个领域,最优化的方法在这些领域也得到了广泛地应用。(P1) 1-1-2 最优化方法 (Arithmetic ) 要从所有可能的方案中找出最优的一个,用“试”(try )的办法是不可行的,需要采用一定的数学手段。二十世纪五十年代以前,用于解决最优化问题的数学方法仅限于古典的微分和变分(differential and variation)。数学规划法在五十年代末被首次用于解决最优化问题,并成为现代优化方法的理论基础。线性规划和非线性规划是数学规划的主要内容,它还包括整数规划、动态规划、二次规划等等。(Linear programming or Nonlinear programming, Integer, Dynamic, Quadratic ) 数学规划法与电子计算机的密切结合,改变了最优化方法多有理论研究价值,而少有实际应用的局面,使得解决工程中的优化问题成为可能。因此,我们现在所说的最优化方法,实际上包括了最优化理论和计算机程序二方面的内容。(Optimization theory plus computer program) 1-1-3 优化设计 下面以一个简单的问题为例来说明传统设计与优化设计这二个不同的设计过程。 例1-1 设计一个体积为5cm 3的薄板包装箱,其中一边的长度不小于4m 。要求使薄板耗 材最少,试确定包装箱的尺寸参数,即长a ,宽b 和高h 。 分析 包装箱的表面积s 与它的长a ,宽b 和高h 尺寸有关。因此,耗板最少的问题可以转化为表面积最小问题,故取表面积s 为设计目标。 传统设计方法: 首先固定包装箱一边的长度如)(4m a =。要满足包装箱体积为3 5m 的设计要求,则有以下多种设计方案: 如果包装箱的长度a 再取)(4m a >的其他值,则包装箱的宽度和高度还会有很多其他结果… 。 最后,从上面众多的可行方案中选择出包装箱表面积最小的方案来,这就是相对最好的设计方案。但由于不可能列出所有可能的设计方案,最终方案就不一定是最优的。

建模优化问题的解决

0 引言 解决最优化问题已经有很多比较成熟的算法,如遗传算 法、神经网络、模拟退火法等,各有其优劣。模式搜索法作为一 种解决最优化问题的直接搜索方法,因为在计算时不需要目标 函数的导数,所以在解决不可导或者求导异常麻烦时比较有 效。随着模式搜索法的发展,人们在Hooke-Jeeves 模式搜索法 的基础上设计了变步长搜索策略,使得模式搜索方向更接近于 最优下降方向,并且同时采用了插值技术和非单调技术,不仅 改善了方法的局部寻优能力,而且改善了方法的收敛性。现在 已有很多软件将这一算法集成到程序中,如Matlab 已经将它 添加到工具箱中,使用时只要调用相应的函数就可以用模式搜 索法解决问题,大大提高了工作效率,降低了编程工作量。 1 模式搜索法的基本原理 模式搜索就是寻找一系列的点X0,X1,X2,…,这些点都越 来越靠近最优值点,当搜索进行到终止条件时则将最后一个点 作为本次搜索的解。利用模式搜索法解决一个有N 个自变量 的最优化问题。①要确定一个初始解X0,这个值的选取对计算 结果影响很大;②确定基向量用于指定搜索方向,如对于两个 自变量的问题可设为V(0,1;1,0;-1,0;0,-1)即按十字方向搜 索;③确定搜索步长它将决定算法的收敛速度,以及全局搜索 能力。 具体步骤为:①计算出初始点的目标函数值f(Xi),然后计 算其相邻的其它各点的值f(Xi+V(j)*L),j∈(1,2. . .2N);②如 果有一点的函数值比更优则表示搜索成功,那么Xi+1=Xi+V(j) *L,且下次搜索时以Xi+1 为中心,以L=L*δ为步长(δ>1,扩大搜 索范围),若没有找到这样的点则表示搜索失败,仍以Xi 为中 心,以L=L*λ为步长(λ<1,缩小搜索范围);③重复②的操作直 到终止条件为止,终止条件可以是迭代次数已到设定值或者误 差小于规定值等。 2 模式搜索法的改进 随着模式搜索法被逐渐认可与应用,人们对模式搜索法做 了许多改进。如在搜索方向上,用模式搜索法解决一个有N 个 自变量的问题时,共有Z*N 个基向量,这样如果对每个方向 都搜索就会大大的增加计算量,对此人们提出了正基向量的概 念,具体可参照I.D.Coope,C.J.Price 编写的《Positive bases in numerical optimization》一文,正__________基向量的应用与有运动矢量场自适应快速搜索法(MVFAST),增强预测区域搜索(EPZS)、非 对称十字多层六边形搜索法(UMHexagonS)的提出在满足全局 搜索能力的情况下,大大降低了计算量。另外在步长控制方面, 出现了变步长模式搜索方法,推动了模式搜索法的发展。 3 Matlab模式搜索法工具箱应用及实例 Matlab 的工具箱里的patternsearch 就是基于模式搜索算

利用Matlab求解机械设计优化问题的分析

利用MATLAB求解机械设计优化问题的分析 周婷婷 (能源与动力学院,油气0701) 摘要:MATLAB是目前国际上最流行的科学与工程计算的软件工具, 它具有强大的数值分析、矩阵运算、信号处理、图形显示、模拟仿真和最优化设计等功能。本文浅谈MATLAB在机械设计优化问题的几点应用。 关键词:MATLAB 约束条件机械设计优化 引言:在线性规划和非线性规划等领域经常遇到求函数极值等最优化问题,当函数或约束条件复杂到一定程度时就无法求解,而只能求助于极值分析算法,如果借助计算器进行手工计算的话,计算量会很大,如果要求遇到求解极值问题的每个人都去用BASIC,C和FORTRAN之类的高级语言编写一套程序的话,那是非一朝一日可以解决的,但如用MATLAB语言实现极值问题的数值解算,就可以避免计算量过大和编程难的两大难题,可以轻松高效地得到极值问题的数值解,而且可以达到足够的精度。 1无约束条件的极值问题的解算方法 设有Rosenbrock函数如下: f(X1,X2)=100(X2-X1*X1)2+(1-X1)2 求向量X取何值时,F(x)的值最小及最小值是多少? 先用MATLAB语言的编辑器编写求解该问题的程序如下: %把函数写成MATLAB语言表达式 fun=’100*(X(2)-X(1)*X(1)2+(1-X(1))2 %猜自变量的初值 X0=[-1 2]; %所有选项取默认值 options=[ ]; %调用最优化函数进行计算。 %函数最小值存放在数组元素options(8)中

%与极值点对应的自变量值存放在向量X里 %计算步数存放在数组元素options(10)中 [X,options]=fmins(fun,X0,options); %显示与极值点对应的自变向量X的值。 %显示函数最小值 options(8) %显示函数计算步数 options(10) 把上面这段程序保存为m文件,然后用“Tools”菜单中的“Run”命令行这段程序,就可以轻松的得到如下结果: X=9.999908938395383e-001 9.99982742178110e-001 ans=1.706171071794760e-001 ans=195 显然,计算结果与理论结果的误差小到e-10级,这里调用了MATLAB的最优化函数fmins(),它采用Nelder-Mead的单纯形算法,就是因为这个函数的采用,使最小值问题的解算变得非常简单。 2.带约束条件的极值问题的解法 设目标函数和约束条件如下: f(x) =-3X1+X2+X3 -X1+2X2-X3>= -11 4X1-X2-2X3<=-3 2X1-X3= -1 X1>=0,X2>=0,X3>=0; 求X向量取何值时函数取极小值? 对条件极值问题通常的做法都是将约束条件标准化(即把等式约束条件写成等号为0的形式,把不等式写成<=0的形式)。然后把条件极值问题转换为非条件极值问题,MATLAB也采用同样的做法。

生活中的优化问题举例(教学设计)

3.4生活中的优化问题举例(教学设计)(1)(2)(2课时) 教学目标: 知识与技能目标: 会利用导数求利润最大、用料最省、效率最高等优化问题,体会导数在解决实际问题中的作用,提高将实际问题转化为数学问题的能力。 过程与方法目标: 在利用导数解决实际问题中的优化问题的过程中,进一步巩固导数的相关知识,学生通过自主探究,体验数学发现与创造的历程,提高学生的数学素养。 情感、态度与价值观目标: 在学习应用数学知识解决问题的过程中,培养学生善于发现问题、解决问题的自觉性,以及科学认真的生活态度,并以此激发他们学习知识的积极性。 教学重点:利用导数解决生活中的一些优化问题. 教学难点:将实际问题转化为数学问题,根据实际利用导数解决生活中的优化问题. 教学过程: 一.创设情景、新课引入 生活中经常遇到求利润最大、用料最省、效率最高等问题,这些问题通常称为优化问题.通过前面的学习,我们知道,导数是求函数最大(小)值的有力工具.这一节,我们利用导数,解决一些生活中的优化问题. 二.师生互动,新课讲解 导数在实际生活中的应用主要是解决有关函数最大值、最小值的实际问题,主要有以下几个方面: 1、与几何有关的最值问题; 2、与物理学有关的最值问题; 3、与利润及其成本有关的最值问题; 4、效率最值问题。 例1(课本P101例1).海报版面尺寸的设计 学校或班级举行活动,通常需要张贴海报进行宣传。现让你设计一张如图1.4-1所示的竖向张贴的海报,要求版 心面积为128dm 2 ,上、下两边各空2dm,左、右两边各空1dm 。如何设计海报的尺寸,才能使四周空心面积最小? 解:设版心的高为xdm ,则版心的宽为128 x dm,此时四周空白面积为 128512 ()(4)(2)12828,0S x x x x x x =++-=++>。 求导数,得 '2 512()2S x x =- 。 令' 2512()20S x x =-=,解得16(16x x ==-舍去)。 于是宽为128128 816x ==。 当(0,16)x ∈时,' ()S x <0;当(16,)x ∈+∞时,' ()S x >0. 因此,16x =是函数()S x 的极小值,也是最小值点。所以,当版心高为16dm ,宽为8dm 时,能使四周空白面积最小。 答:当版心高为16dm ,宽为8dm 时,海报四周空白面积最小。 解决优化问题的方法:首先是需要分析问题中各个变量之间的关系,建立适当的函数关系,并确定函数的定义域,通过创造在闭区间内求函数取值的情境,即核心问题是建立适当的函数关系。再通过研究相应函数的性质,提出优化方案,使问题得以解决,在这个过程中,导数是一个有力的工具. 利用导数解决优化问题的基本思路:

最优化计算

最优化计算 1.启动方式:在命令栏中输入optimtool 2.GUI优化工具界面 ◆Problem Setup and Results 计算结果显示 ◆Options 优化选项设置 ◆Quick Reference 帮助(隐藏) 3.优化问题描述及计算结果显示 (1)Problem Setup and Results 计算结果显示 ●Solver:选择优化问题的种类,每类优化问题对应不同的 求解函数. ●Algorithm ['?lg?r?e(?)m]选择算法,每类优化问题对应不同的 求解函数.例如对与fmincon函数,可用的算法有三 种,Trust region reflective(信赖域反射算法),Active set(有 效集算法),和Interior point(内点算法),对于fminunc函数, 可用的算法有两种:Large scale(大规模算法)和Medium scale(中等规模的算法) ●Problem框组用于描述优化问题,包括: ?Objective function 目标函数 ?Derivatives 目标函数微分(或梯度)的计算方法 ?Start point 初始点 ●Constraints 用于描述约束条件,包括: ?Linear inequalities 线性不等式约束:A 为约束系数矩

阵,b代表约束向量. ?Linear equalities:线性等式约束,Aeq为约束系数矩阵,beq为约束向量. ?Bounds,自变量的上下界约束 ?Nonlinear Constraints function 非线性约束函数 ? D erivatives 非线性约束函数的微分或梯度求解过程和结果. 4.无约束优化 ●fminunc (unconditional) 用优化工具求f(x)=x2+4*x-6 的极小值,初始点为x=0. ●fminsearch 求f(x)=|x2-3*x+2|的极小值,初始点x=-7

小学四年级数学《最优化问题》讲课教案

小学四年级数学《最优化问题》

小学四年级数学《最优化问题》 专题分析: 在日常生活和工作中,我们经常会遇到下雨的问题。完成一件事情怎样合理安排才能做到用时最少,效果最好。这类问题在数学中称为统筹问题,解决问题时,必须树立统筹思想,能同时做的事,尽量同时做。有时,我们还会遇到求“费时最省”“面积最大”“损耗最小”等问题,这些问题往往可以从极端情况去探索它的最大(小)值。在数学中称为极值问题。统筹问题和极值问题实际上都属于最优化问题。思考角度:1、用时最省:把两件或三件以上的事同时做。2、费时最省:费时少者优先。3、面积最大:图形越正,面积越大。4、乘积最大:两数相差越小,乘积越大。 入门题: 1、用一只平底锅煎饼,每次只能放两个,煎一个需要2分钟,规定每个饼的正反面各需1分钟。问煎3个饼至少需要几分钟? 2、妈妈让小明给客人捎水沏茶。洗水壶需要1分钟,烧开水需要15分钟,洗茶壶需要1分钟,洗茶杯需要1分钟,拿茶叶需要2分钟,为了让客人早点喝上茶,你认为最合理的安排需要多少分钟?

3、五(一)班赵明、孙勇、李佳三位同学到达学校卫生室等候校医治病。赵明打针需要5分钟,孙勇包纱布需要3分钟,李佳点眼药水只需要1分钟,卫生室只有一位校医,问校医如何安排三位同学的治病次序,才能使三位同学留在卫生室的总时间最短?需要几分钟? 4、用18厘米的铁丝围成各种长方形,要使长和宽的长度都是整厘米数,围成的长方形的面积最大是多少平方厘米? 5、用3 ~~ 6这四个数字分别组成两个两位数,使这两个两位数的乘积最大。 练习题: 1、烤面包时,第一面要烤2分钟,第二面只烤1分钟。即烤一块面包共需3分钟,小丽用烤面包的架子,一次能放两块面包。她每天早上要吃3块面包,至少需要几分钟? 2、小虎早晨完成几件事:烧一壶开水需要10分钟,把开水灌进热水瓶里需要1分钟,取奶需要5分钟,整理书包需要4分钟,为了尽快完成这些事,怎样安排才能使用的时间最少?最少需要多少分钟? 3、甲、乙、丙三人到商场批发部洽谈业务。甲10分钟能谈完,乙16分钟能谈完,丙8分钟能谈完,怎

第7讲最优化问题.pdf

第7讲最优化问题 一、知识要点 在日常生活和生产中,我们经常会遇到下面的问题:完成一件事情,怎样 合理安排才能做到用的时间最少,效果最佳。这类问题在数学中称为统筹问题。 我们还会遇到“费用最省”、“面积最大”、“损耗最小”等等问题,这些问 题往往可以从极端情况去探讨它的最大(小)值,这类问题在数学中称为极值 问题。以上的问题实际上都是“最优化问题”。 二、精讲精练 【例题1】用一只平底锅煎饼,每次只能放两个,剪一个饼需要2分钟(规定正反面各需要1分钟)。问煎3个饼至少需要多少分钟? 练习1: 1、烤面包时,第一面需要2分钟,第二面只要烤1分钟,即烤一片面包需要3分钟。小丽用来烤面包的架子,一次只能放两片面包,她每天早上吃3片面包,至少要烤多少分钟? 2、用一只平底锅烙大饼,锅里只能同时放两个。烙熟大饼的一面需要3分钟,现在要烙3个大饼,最少要用几分钟? 1

【例题2】妈妈让小明给客人烧水沏茶。洗水壶需要1分钟,烧开水需要15分钟,洗茶壶需要1分钟,洗茶杯需要1分钟。要让客人喝上茶,最少需要多少分钟? 练习2: 1、小虎早晨要完成这样几件事:烧一壶开水需要10分钟,把开水灌进热 水瓶需要2分钟,取奶需要5分钟,整理书包需要4分钟。他完成这几件事最少需要多少分钟? 2、小强给客人沏茶,烧开水需要12分钟,洗茶杯要2分钟,买茶叶要8 分钟,放茶叶泡茶要1分钟。为了让客人早点喝上茶,你认为最合理的安排, 多少分钟就可以了? 2

【例题3】五(1)班赵明、孙勇、李佳三位同学同时到达学校卫生室,等 候校医治病。赵明打针需要5分钟,孙勇包纱布需要3分钟,李佳点眼药水需要1分钟。卫生室只有一位校医,校医如何安排三位同学的治病次序,才能使 三位同学留在卫生室的时间总和最短? 练习3: 1、甲、乙、丙三人分别拿着2个、3个、1个热水瓶同时到达开水供应点打热水。热水龙头只有一个,怎样安排他们打水的次序,可以使他们打热水所 花的总时间最少? 2、甲、乙、丙三人到商场批发部洽谈业务,甲、乙、丙三人需要的时间分 别是10分钟、16分钟和8分钟。怎样安排,使3人所花的时间最少?最少时间是多少? 3

人教版小学数学四年级上册优化问题教学设计教案

优化问题 教学内容:人教版小学数学四年级上册第112~113页的例题1和例题2以及114页的做一做。 教学目标: 1、使学生通过简单的事例,初步体会运筹的思想和对策论方法在解决实际问题中的应用。 2、使学生认识到解决问题策略的多样性,形成寻找解决问题最优方案的意识。 3、使学生学会合理安排时间。 教学重难点:能从解决问题的多种方案中寻找出最优的方案。 教具准备:多媒体课件、小组自学提纲、工序图片。 教学过程: 一、创设情境 师:昨晚我在看书时,忽然(声控门:门铃响)看谁来啦?(演示课件) 师:从图中你还看到什么?(萧老师正在给客人沏茶)平时沏茶你要做些什么? 二、探究例2 1、读一读

师:看老师做些什么?需要多少时间呢?(课件出示例2)自由读一读。 2、摆一摆 师:这些事中,哪些要先做,哪些可以同时做呢?小组合作用工序图片摆一摆。开始! 3、说一说 师:哪个小组来给大家说说? 师:这样安排要几分钟?怎么算?为什么只加“8”就行了?(因为烧水的同时能干其他事情,节省时间)还有更快的方法吗? 4、画一画 师:为了更清楚地把沏茶的过程表示出来,我们习惯画上箭头。这叫流程图(板书:流程图)。请小组合作把烧水的过程用流程图画出来。 5、小结 师:从解决烧水问题中你得到什么启示?(能同时做的事情尽量同时做,这样才能节省时间) 6、练一练:书本114页第(2)题。 师:吴老师告诉我一个消息:李晓晴病了。(课件出示题目)怎样安排这些事呢?请在练习本上用流程图表示出来。 师:(出示个别方法)这样安排合理吗?为什么?(这样安排可以省时,这样就能多休息了。) 7、引出课题

师:像这样的问题,都叫“优化问题”(板题),“优化”要求选择最好的解决方法 三、探究例1 1、示例1主题图 师:晓晴可喜欢吃烙饼了,我们为她准备一些,好吗?(课件演示主题图)从图中你知道什么信息?(学生自由说) 师:只烙一张饼要多久?怎么烙? 2、自主探究烙2和3张饼的情况 师:烙2张、3张饼最快用几分钟呢?怎么烙?小组合作用圆片摆一摆,完成学习提纲一。 (小组活动) 师:2张饼最快用几分钟?怎么烙?(生边说师边完成表格) 师:3张呢?请个别同学上讲台演示以寻找最优方法。 师:老师再演示一次。(边说边演示)先烙饼1、饼2的正面,要3分钟;再烙饼1的反面、饼3的正面,要3分钟; 最后烙饼2、饼3的反面,要3分钟,一共要9分钟。 从演示中你发现了什么?(锅里每次都有2张饼,更省时)师:这是烙3张饼的最佳方法,拿出自备的3张圆片摆一摆、说一说。 3、烙4张、5张饼的情况 师:4张饼时,能用前面学过的方法来烙吗?(能,分成2张+2张来烙)要几分钟?5张饼呢?

【K12学习】第七讲 最优化问题教案

第七讲最优化问题教案 第七讲最优化问题 一、知识要点 在日常生活和生产中,我们经常会遇到下面的问题:完成一件事情,怎样合理安排才能做到用的时间最少,效果最佳。这类问题在数学中称为统筹问题。我们还会遇到“费用最省”、“面积最大”、“损耗最小”等等问题,这些问题往往可以从极端情况去探讨它的最大值,这类问题在数学中称为极值问题。以上的问题实际上都是“最优化问题”。二、一般试题 1、妈妈让小明给客人烧水沏茶。洗水壶需要1分钟,烧开水需要15分钟,洗茶壶需要1分钟,洗茶杯需要1分钟。要让客人喝上茶,最少需要多少分钟? 2、五班赵明、孙勇、李佳三位同学同时到达学校卫生室,等候校医治病。赵明打针需要5分钟,孙勇包纱布需要3分钟,李佳点眼药水需要1分钟。卫生室只有一位校医,校医如何安排三位同学的治病次序,才能使三位同学留在卫生室的时间总和最短? 3、用18厘米长的铁丝围成各种长方形,要求长和宽的长度都是整厘米数。围成的长方形的面积最大是多少?练习题

1、小虎早晨要完成这样几件事:烧一壶开水需要10分钟,把开水灌进热水瓶需要2分钟,取奶需要5分钟,整理书包需要4分钟。他完成这几件事最少需要多少分钟? 2.小强给客人沏茶,烧开水需要12分钟,洗茶杯要2分钟,买茶叶要8分钟,放茶叶泡茶要1分钟。为了让客人早点喝上茶,你认为最合理的安排,多少分钟就可以了? 3.甲、乙、丙三人分别拿着2个、3个、1个热水瓶同时到达开水供应点打热水。热水龙头只有一个,怎样安排他们打水的次序,可以使他们打热水所花的总时间最少? 4.甲、乙、丙三人到商场批发部洽谈业务,甲、乙、丙三人需要的时间分别是10分钟、16分钟和8分钟。怎样安排,使3人所花的时间最少?最少时间是多少? 5.用长26厘米的铁丝围成各种长方形,要求长和宽的长度都是整厘米数,围成的长方形的面积最大是多少? 6.一个长方形的周长是20分米,它的面积最大是多少? 三、经典试题 1、用一只平底锅煎饼,每次只能放两个,剪一个饼需要2分钟。问煎3个饼至少需要多少分钟? 2、一个长方形的面积是36平方厘米,并且长和宽的长度都是整厘米数。这个长方形的周长最长是多少厘米? 3、用3~6这四个数字分别组成两个两位数,使这两个两位数的乘积最大。练习题:

奥数:最优化问题教学文案

第十四讲最优化问题 我国著名大数学家华罗庚爷爷曾积极推广、普及的“统筹方法”和“优选法“华罗庚曾利用数学知识创造许多优化解决问题的方法。我们所破到的最优化问题,是通过适当规划安排,在许多方案中,寻找一个最合理、最节约、最省事的方案。 典型例题 ●例1 妈妈让小明给客人烧开水切茶,洗开水壶要用1分钟,烧开水要用15分钟,洗 茶壶要用2分钟,洗茶杯要用1分钟,拿茶叶要用2分钟。小明估算了一下,完成这些工作要花20分钟。为了使客人早点和上茶,按你认为最合理的安排,多少分钟就能切茶了? 先决条件。这1分钟不能省,而洗茶壶、洗开水杯、拿茶叶等切茶的准备工作都可以放在烧开水的15分钟里完成。 解最省时间的安排是:纤细开水壶(用1分钟),按着烧开水(用15分钟),在等待水烧开的时间里,可以洗茶壶、洗茶杯、拿茶叶,水开了就切茶。这样一共用了16分钟。 ●例2 在一条公路上,每隔100其千米有一个仓库,共有5个仓库,一号仓库存有10 吨货物,二号仓库存有20吨货物,五号仓库存有40吨货物,其余两仓库是空的。现在想把所有的货集中存在同一仓库里,如果每吨货物运输1千米需0.5元运费,那么最少要花多少运费才行? 分析要做到所花运费最少,必须综合考虑两个因素:(1)运走的货物尽可能少;(2)要运货物运输的路程将可能短。如果考虑第一因素,就要将货物集中在五仓库;如果考虑第二因素,就要将货物集中在四仓库。比较这两种情况,选择运费最少的一种。将货物集中到五号仓库。 解0.5×(10×400+20×300)=5000(元) ●例3 A、B两批发部分别有电视机70台与60台,甲乙丙三个商店分别需要电视机30 台、40台和50台。从A、B两批发部每运一台电视到三个销售店的运费如表所示。如何调运才能使运费最少? 分析该题中供应量70+60=130台,需求量为30+40+50=120台。供求量不等,供大于求。由表可知,由差价可知,A尽量供应给乙,即A给乙40台。接着A应尽可能多地供应给丙,即A供应给丙70—40=30(台)。B供应30台给甲,供应50—30=20(台)给丙。按此调运方案运费最少。 解30×30+70×40+(30×30+50×20)=5600(元) ●例4 甲、乙两位沙漠探险者要到沙漠深处探险,他们每天向沙漠深处走20千米,已知 每人最多可以携带一个人24天的事物和水,如果允许将部分事物存放于途中,那么其中1人最远可以深入沙漠多少千米?(要求二人都能安全返回出发点) 分析甲、乙两人同时出发向沙漠腹地进发,若干天后,甲返回出发地,这时甲和乙的给养都消耗了相同部分,甲将余下的部分平均分成三成,一份补足乙刚才消耗的给养,另一份存放于甲的返回点,自己携带一份返回,可见甲的给养平均分成了4份,而乙的给养平均分成2份。 解24÷4=6(天)24÷2=12(天)6+12=18(天)20×18=360(天)

Matlab求解优化问题(可编辑修改word版)

= + x 预备知识:M 文件简介 在 MATLAB 中,用户可以利用 Edtior (编辑器)建立 M 文件,然后在命令窗口中的“>>”提示符下键入 M 文件的主文件名,回车执行. MATLAB 的 M 文件有两类:命令文件和函数文件。将原本要在 MATLAB 环境下直接输入的语句,放 在一个以 .m 为后缀的文件中,这一文件就称为命令文件;函数文件由五部分组成:函数定义行、H1 行、函数帮助文本、函数体、注释,MATLAB 的内部函数都是由函数文件定义的。 1.11 优化(最值、数学规划) 在数学上,优化问题包括最值问题和数学规划问题等,后者又包括线性规划、整数规划(含 0-1 规划)、二次规划等. 在 MATLAB 中,求解最值问题的命令主要有: fminbnd (f,x1,x2) 求一元函数 f 在区间[x1,x2]上的最小值点[x,fval]=fminbnd(f,x1,x2) 求一元函数 f 在区间[x1,x2]上的最小值点和最小值fminsearch (’f’,x0) 求多元函数 f 在点 x0 附近的最小值点[x,fval]=fminsearch(’f’,x0) 求多元函数 f 在点 x0 附近的最小值点和最小值 例 1.11.1 求函数 f (x ) = x 2 + 3x + 2 在区间[-5,5]上的最小值点和最小值. >> [x,fval]=fminbnd('x^2+3*x+2',-5,5) x = -1.5000 fval = -0.2500 2 例 1.11.2 求函数 f (x 1 , x 2 ) x 1 x 2 1 + 2 在点(1,1) 附近的最小值点和最小值. x 2 >> [x,fval]= fminsearch('x(1)*x(2)+2/x(1)+2/x(2)',[1 1]) x = 1.2599 1.2599 fval = 4.7622

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