生活中数学最优化问题的研究
数学中的优化与最优化问题

数学中的优化与最优化问题数学中的优化与最优化问题是数学领域中的一个重要研究方向。
本文将介绍优化和最优化问题的基本概念和方法,并通过实际案例来说明其在现实世界中的应用。
一、优化问题的概念与方法1.1 优化问题的定义在数学中,优化问题是指寻找函数的极值(最大值或最小值)的问题。
一般来说,优化问题可以表示为以下形式:$$\max f(x)$$或$$\min f(x)$$其中,$f(x)$为要优化的目标函数,$x$为自变量。
1.2 常用的优化方法常用的优化方法包括一维搜索、梯度下降、牛顿法和拟牛顿法等。
这些方法可以根据具体问题的特点选择合适的方法进行求解。
二、最优化问题的概念与方法最优化问题是优化问题的一个特例,它在满足一系列约束条件的前提下寻找目标函数的最优解。
最优化问题可以表示为以下形式:$$\max f(x)$$或$$\min f(x)$$约束条件为:$$g_i(x)\geq 0, i=1,2,\dots,m$$$$h_j(x)=0, j=1,2,\dots,n$$其中$g_i(x)$和$h_j(x)$为约束函数。
最优化问题可以分为线性最优化和非线性最优化两种情况。
2.1 线性最优化线性最优化问题是指目标函数和约束条件均为线性函数的最优化问题。
常用的求解线性最优化问题的方法有单纯形法和内点法等。
2.2 非线性最优化非线性最优化问题是指目标函数和约束条件至少有一个为非线性函数的最优化问题。
求解非线性最优化问题的方法较为复杂,常用的方法有梯度下降法、牛顿法和拟牛顿法等。
三、优化与最优化问题的应用优化和最优化问题在现实生活中有着广泛的应用。
以下是其中的一些例子:3.1 交通路径优化交通路径优化是指通过优化算法来寻找最短路径或最快路径,以减少交通拥堵和节约时间。
例如,在导航软件中,通过优化算法可以找到最短路径来指导驾驶员的行驶方向。
3.2 物流配送优化物流配送优化是指通过优化算法来确定最佳的物流配送路线,以提高物流效率和减少成本。
数学最优化问题在现实生活中的应用

数学最优化问题在现实生活中的应用
1、线性规划
线性规划是一种数学最优化技术,它允许用户解决和优化多变量决策
问题。
它广泛应用于各行各业,例如:用于企业购买原材料的预算计划,航空公司的旅客航班调度,商店的库存规划,经济计划的预测等。
在各个行业,线性规划可以帮助企业实现最优成本、最大收益和最有
效地利用资源。
2、求解网络流问题
求解网络流问题是一种常见的最优化技术,它可以用来解决从一个点
到另一个点的最大流量问题。
在物流行业中,一些公司使用网络流最
优化技术来安排他们发货路线,确保发货处在最短时间内到达指定地点,以及节省最少的成本。
网络流最优化还可以用于搜索引擎的网页
索引,检测和修复网络拓扑结构中的流量传输问题,以及实时优化网
络数据报文等。
3、计算机视觉
计算机视觉也是一种常见的数学最优化技术,它使用先进的图像处理
运算和机器学习算法,来模拟人类视觉系统,以识别和理解图像或视
频中物体和行为的特征。
它已广泛用于各种行业,如工业自动化、医
学图像处理和分析,智能交通系统、虚拟现实和辅助技术,车辆安全
监控和智能家居等。
4、深度学习
深度学习是一种机器学习技术,其目标是使机器从大量数据中自动提取有用信息和特征,从而具有良好的性能和准确性。
它将机器学习和数学最优化技术结合起来,广泛用于语音识别、自然语言处理、图像识别和AI,以帮助企业解决复杂数据和模式识别问题。
比如华为集团使用深度学习策略来优化与客户的互动,以提高客户服务和体验。
学以致用:将数学应用于现实生活的案例研究

学以致用:将数学应用于现实生活的案例研究导言数学作为一门学科既是纯粹的理论学问,也是实用的工具。
我们常常将数学与抽象的概念、公式和运算联系在一起,但实际上,数学在日常生活和各行各业中扮演着重要的角色。
它不仅能够帮助我们解决各种实际问题,还能在决策、设计、模型构建和统计分析等方面发挥关键作用。
本文将通过几个案例研究,深入探讨数学在现实生活中的应用。
1. 物理学:使用数学描述自然现象物理学是一门探索自然界规律的科学,而数学则是物理学家们的得力助手。
事实上,数学是描述和推导物理过程的工具之一,数学模型和方程式被广泛应用于物理学中的各个领域。
1.1 力学:运动的数学模型力学是物理学的基础学科,研究物体的运动和受力情况。
在力学中,数学模型可以帮助我们描述物体的位置、速度和加速度随时间的变化。
例如,当我们扔一个物体时,我们可以使用抛物线的数学模型来描述物体在空中的运动轨迹。
通过使用物体的质量、速度和角度等信息,我们可以利用数学方程式计算出物体的落地点和运动时间。
1.2 电磁学:用数学描述电磁现象电磁学是研究电荷和磁场相互作用的学科。
数学在电磁学中的应用非常广泛,例如用麦克斯韦方程组描述电磁现象。
麦克斯韦方程组由四个偏微分方程组成,描述了电场和磁场的生成和相互作用。
这些方程式是基于数学定律和观察推导而来的,通过求解这些方程式,我们可以预测电磁波的传播速度、能量传递以及电磁场的变化情况。
2. 经济学:利用数学优化决策经济学是研究资源分配和决策制定的学科,而数学在经济学中的应用可以帮助我们做出更好的决策和优化资源利用。
2.1 最优化理论:最大化效用、最小化成本最优化理论是经济学中经常使用的数学工具,它可以帮助我们找到最佳的决策方案。
通过建立数学模型,我们可以将决策问题转化为一个最优化问题,即寻找在特定约束条件下最大化效用或最小化成本的决策方案。
例如,在生产决策中,经济学家可以使用数学模型来找到最佳的生产方案,以最小化成本和最大化利润。
数学中的最优化问题

“数学中的最优化问题”研究性学习课题名称:数学中的最优化问题指导老师:蒋行彪组员:刘露冬漫(组长) 杨瑶万昕张瑞课题界定:研究内容:研究背景:研究目的:研究方法:研究步骤:研究困难:预期结果:研究过程:(一)利用函数1、一次函数型例1、某城市有20个志愿青年,联合开发郊区50亩土地,这些土地适宜种蔬菜、棉花、水稻,这些作物每亩地所需劳力和预计产值如下表:请你设计一种方案,使每亩地都种上作物(水稻必种),所有劳力都有工作且作物预计总产值最大?并求出这个最大值。
分析:本题以经济问题为背景,若设种水稻、棉花、蔬菜分别为x亩、y亩、z亩,则由题意可将总产值w= f(x、y、z)转化为w关于x的一次函数关系式,从而利用x的范围,求出w的最大值。
解:设种x亩水稻(0<x≤50),y亩棉花(0≤y<50),z亩蔬菜(0≤y<50)时,总产值为w万元且每个劳力都有工作,则有由②,③得y=30- x,z=20+ x。
代入①得w=-x + 27。
又依题意可得4≤x≤50,x∈N 。
而函数 w关于x在[ 4,50 ]上单调递减。
∴当x=4时,w取最大值26.4。
此时y=24 ,z = 22,从而x=1,y=8,z=11,故方案是:安排1人4亩水稻,8人种24亩棉花,11人种22亩蔬菜时,农作物总产值最大,且所有劳力都有工作,最大总产值为26.4万元。
2.二次函数型例2、(2003年北京春季高考卷)某租赁公司拥有汽车100辆.当每辆车的月租金为3000元时,可全部租出.若每辆车的月租金每增加50元,未租出的车将会增加一辆.租出的车每辆每月需要维护费150元,未租出的车每辆每月需要维护费50元.(1)当每辆车的月租金定为3600元时,能租出多少辆车?(2)当每辆车的月租金定为多少元时, 租赁公司的月收益最大,最大月收益是多少?解:(1)当每辆车的月租金定为3600元时, 未租出的车为 12辆,以租出了车88辆答:能租出88辆。
数学中的最优化问题研究课题

数学中的最优化问题研究课题在数学的海洋里,有一种现象叫做最优化问题,听上去像是在说“怎么把生活过得更好”,其实也就是在找寻一个最优解。
想象一下,我们每天都面临选择,今天吃什么、去哪里玩,甚至是怎么买到最便宜的商品。
这些小选择就像是数学里的变量,虽然微小,却能影响我们的生活质量。
数学里的最优化问题就像是在告诉我们,别担心,你并不是孤军奋战,咱们可以用数学的力量来帮忙。
说到最优化,得先提到“目标函数”这个小家伙。
它就像是你上班前早上醒来那一瞬间的想法:“今天我一定要把工作做得最好!”目标函数能帮助我们量化这一目标。
举个例子,假设你想要吃得既好又省钱,那目标函数就是“美味与花费的平衡”。
我们需要考虑多个目标,比如在考大学的时候,成绩和兴趣如何兼顾,这可真是一个棘手的问题。
再来聊聊“约束条件”,这玩意儿就像是你父母给你设定的规则:“你不能吃太多糖果!”或者是“得先完成作业才能出门!”约束条件限制了我们的选择,使得最优解不再那么简单。
想想,你在选择一个好的课程时,既要考虑老师的水平,又得顾忌自己的时间安排,这样一来,决定起来可真是像打仗一样艰难。
不过别急,最优化问题就是要在这样的限制下,找到那个让你心满意足的答案。
这时候,线性规划登场了。
哎,这个名词听上去有点严肃,但它其实就像是一个聪明的朋友,帮助你解决在约束条件下如何取得最大利益的问题。
想象一下你要安排一次旅行,预算有限,但你又想玩得尽兴,线性规划就是在告诉你:“没问题,我来帮你把这些花费列个清单,确保你既能去海边,也能去山上。
”运用线性规划的方法,我们可以把复杂的问题简单化,直白得让人觉得“这都行!”。
最优化问题可不仅限于线性规划。
还有非线性规划、整数规划等等,听上去像是数学的“武林高手”,各自有各自的招数。
非线性规划就像是那种“我不走寻常路”的侠客,它适合那些目标和约束不太好用直线描绘的问题。
比如,想想一位艺术家,追求的是创造与灵感的平衡,可能在这条路上得走很多弯路,但总有一条通往成功的道路在等着她。
数学最优化问题在现实生活中的应用

比数列计算能力ꎬ从而真正理解这些程序性知识体现的数学思维方法ꎬ再将其应用于学习其他的知识ꎬ实现知识的正迁移ꎬ提高运用程序性知识解决问题的能力.㊀㊀三㊁学习策略性知识领悟数学思想高中数学的特点不单单体现在具体的知识内容上ꎬ更体现在抽象的数学思想上.这些数学思想是高中数学中的策略性知识ꎬ虽然这些策略性知识很难用形象的语言加以描述ꎬ但是它们却是数学知识中的核心组成部分.掌握了这些数学思想方法ꎬ就相当于掌握了高中数学的核心内容.因此ꎬ在学习过程中ꎬ一定要有意识地去总结㊁归纳这数学思想ꎬ对于这类策略性知识ꎬ我们可以通过课堂学习和例题精炼的方式加以学习.例如ꎬ在学习 解析几何 时ꎬ有这样一道练习题:圆a2+b2=1上有一点Nꎬ圆外有一点M(a0ꎬ1)ꎬ角OMN为45度ꎬ求a0的取值范围.如果我们单单依靠题目中的文字和代数推导ꎬ需要经过繁琐的计算才能得出结果ꎬ如果我们采用数学中的 数形结合 这个重要的思想方法ꎬ将抽象的代数问题转化为几何问题ꎬ就可以快速找出数㊁形之间的关系ꎬ通过45ʎ正弦值便可找出OM与ON长度之间的关系ꎬ进而得出结果.由此可见ꎬ数学思想方法这类策略性知识是我们解答各种数学问题的法宝ꎬ如果我们能够熟练掌握ꎬ就能极大的提升我们的学习效率ꎬ降低高中数学的学习难度.从而实现对高中数学知识的深入认知.综上ꎬ巧妙利用知识分类方法ꎬ将高中数学知识进行归类ꎬ能够有效提高高中数学学习的针对性和目的性ꎬ避免学生在学习高中数学的过程中过于盲目.借助知识分类ꎬ学生得以理清众多数学知识点之间的内在联系ꎬ不断完善自身的数学知识网络ꎬ从而促进学习效率的提升.因此ꎬ在高中数学学习过程中ꎬ学生要有意识地对知识合理归类ꎬ高效整理ꎬ然后针对不同类别的数学知识采用针对性的学习方法ꎬ有效降低学习难度ꎬ提高学习效率.㊀㊀参考文献:[1]陆勇.巧用知识分类降低高中数学学习的难度[J].语数外学习:高中版下旬ꎬ2017(4).[2]李松.高中数学陈述性知识与程序性知识的教学[J].试题与研究:教学论坛ꎬ2016(30):4-4.[3]方小芹.促进数学程序性知识学习的教学策略设计[J].中小学数学:高中版ꎬ2017(7):7-9.[4]杨小燕.高中数学解题策略与策略性知识的教学[J].新课程:中学ꎬ2017(6).[责任编辑:杨惠民]数学最优化问题在现实生活中的应用陈华媛(四川省绵阳市外国语学校高二6班㊀621000)摘㊀要:随着素质教育的快速发展ꎬ人们对于知识的学习并不只是为了提高自身的成绩ꎬ更重要的是运用所学的知识来解决现实生活中遇到的问题ꎬ数学最优化问题ꎬ就是在现实生活中最良好的应用.首先ꎬ数学最优化问题ꎬ作为一种解决问题的方法ꎬ能够针对问题以及问题相关因素进行分析ꎬ并且从中选择最适合的解决方案.通过在现实生活中利用数学最优化方法解决问题ꎬ不仅能够激发我们对于数学知识的了解与把握ꎬ而且还能够更好的激发我们对于数学的学习兴趣.本文针对在实际生活中遇到的问题ꎬ通过数学最优化的思维进行解答.关键词:数学最优化ꎻ现实生活ꎻ实际应用中图分类号:G632㊀㊀㊀㊀㊀㊀文献标识码:A㊀㊀㊀㊀㊀㊀文章编号:1008-0333(2018)24-0032-02收稿日期:2018-03-10作者简介:陈华媛(2001.3-)ꎬ女ꎬ四川省绵阳人ꎬ在校学生.㊀㊀一㊁商品购买为了提高我们的生活品质ꎬ所以我们必须经常购买商品ꎬ但是市面上的商品种类繁多ꎬ而且不同的商品也存在着较大的区别ꎬ为此如何选择最优的产品ꎬ就成为我们必须要解决的问题.通过利用数学最优化问题进行分析ꎬ能够用最少的钱来购买我们最需要的商品.例如我们在选择智能手机的时候ꎬ如果我们单纯地考虑手机品牌ꎬ那23Copyright©博看网 . All Rights Reserved.么我们可以直接选择自己喜爱的产品ꎬ但是如果需要考虑手机使用的寿命㊁手机的性能等方面的要求的话ꎬ我们就必须要针对这些因素进行详细的整理ꎬ然后根据不同的因素所占的比重进行判断ꎬ从而选择出最适合自己的智能手机.而这样的判断过程就是数学最优化的过程.还比如ꎬ通过针对同一产品在不同商家的售价进行比较ꎬ能够获得最优化的答案.现将收集的信息列成下表:各大超市㊁市场电磁炉价目表商场㊁超市价目(元)苏宁479宏宇498家乐498国美512㊀㊀从上表我们不难发现苏宁最便宜ꎬ如果只从价格方面考虑我们不难得出结论ꎬ在苏宁买最合算.上述这个问题是一个很直接也很简单的数学最优化问题ꎬ我们收集信息 分析信息 得出结论ꎬ加以使用数学最为简单的加减运算ꎬ就为数学老师节省了一笔钱.㊀㊀二㊁预算优化方面作为高中生来说ꎬ每个月的生活费都是比较固定的ꎬ所以对于生活费的使用需要有一定的预算ꎬ在进行预算的过程中ꎬ我们必须要判断ꎬ接下来的时间我们所有的开销.例如班级组织某次活动ꎬ我们在进行活动之前ꎬ一定要根据自身的实际情况来判断该项活动所需要消耗的资本ꎬ或者是否有必要参加这种活动ꎬ通过这样的合理预算ꎬ能够避免金钱浪费.通过数学最优化的问题能够保证预算效果ꎬ最贴近实际情况ꎬ而且也能够符合我们的实际需求.例如班级组织郊游ꎬ在这个情况下ꎬ我们必须要针对该次郊游进行预算ꎬ首先我们要明确旅游的城市ꎬ了解旅游城市各个景点ꎬ还有在旅游过程中所乘坐的交通工具ꎬ同时还要包括餐饮住宿等方面.只有当这些方面所有的因素全部都考虑完成之后ꎬ我们才能够进行合理的比较ꎬ然后选择最节省最实惠的一种方案.㊀㊀三㊁分期付款分期付款已经成为当下最流行的一种付款方式ꎬ尤其是很多商家为了招揽顾客ꎬ获得更多的利润ꎬ通过为学生提供小额贷款的方式来帮助学生提前享受到产品服务.所以在这种情况下ꎬ我们必须要根据分期付款期数分期付款利息ꎬ进行合理的判断ꎬ并且明确不同分期付款方式之间产生的差异ꎬ了解分期付款中首付价格和分期付款周期ꎬ以及分期付款的方法等ꎬ从而明确分期付款的最大化效益.保证我们在享受分期付款带来便利的同时ꎬ也避免因为分期付款造成过度消费.㊀㊀四㊁成本最低成本最低问题对于工程或者公司来说非常关键ꎬ为了能够获得更加良好的发展ꎬ促进自身的经济实力不断增强ꎬ除了需要追求利润最大化之外ꎬ还必须要保证成本最低ꎬ通过降低成本ꎬ能够更好地实现企业发展ꎬ更加科学ꎬ更加规范.所以在针对成本最低化应用的过程中ꎬ也是数学最优化的问题具体体现.在我们实际生活中也能够存在这样的案例.例如家里面需要装修ꎬ在装修过程中ꎬ对于装修材料的选购㊁装修工人的雇佣㊁装修设计的选择ꎬ这些都涉及到成本ꎬ为了能够使用最少的成本ꎬ获得最好的装修质量ꎬ就需要用数学最优化的问题来解决.一建筑工程队ꎬ需用3尺㊁4尺长的甲㊁乙两种短竹竿各100根ꎬ用10尺长的竹竿来截取ꎬ至少要用去原材料几根?怎样最合算?针对上述问题ꎬ采用数学最优化的问题进行解决ꎬ我们可以列出三种截法:第一种方法ꎬ3尺两根和4尺一根ꎬ最省原材料ꎬ全部利用ꎻ第二种方法ꎬ3尺三根ꎬ余一尺ꎻ第三种方法ꎬ4尺两根ꎬ余两尺.寻求最优化是人类的一种本能ꎬ在整个大自然中都有这样的现象ꎬ所以运用数学最优化问题ꎬ在现实生活中的应用ꎬ可以促进我们生活水平不断提高ꎬ更好地帮助我们生活得更加顺心.在现实生活中遇到选择的时候ꎬ通过比较研究能够获得最优的答案ꎬ这样可以有效地减少消耗ꎬ获得最大化的利润.这样的行为不仅是人类的本能ꎬ也是自然界优胜劣汰的法则.所以我们在实际生活的过程中ꎬ运用数学最优化的方法进行分析ꎬ可以快速地提高我们获得最优方案的效率ꎬ也能够减少不必要的投入ꎬ获得最大的经济效益.利用数学最优化问题在现实生活中的解决ꎬ也可以促进我们更好地运用数学ꎬ将数学知识学以致用ꎬ提高我们的综合素质和水平.㊀㊀参考文献:[1]宁学玫.数学素养下微课件应用为低年级口算能力提高注入新活力[J].新课程(中)ꎬ2018(01):44.[2]陈峰. 一题多解 是提高初中数学教学有效性的 催化剂 [J].中学数学研究(华南师范大学版)ꎬ2017(18):22-25.[3]魏丹丹.优化教学提高质量 高中数学高效课堂的有效构建策略[J].考试周刊ꎬ2017(59):128.[责任编辑:杨惠民]33Copyright©博看网 . All Rights Reserved.。
探讨数学最优化问题在现实生活中的应用

探讨数学最优化问题在现实生活中的应用数学最优化问题是数学中的一个重要分支,它研究如何找到函数的最大值或最小值,以及在给定约束条件下的最优解。
在现实生活中,数学最优化问题有着广泛的应用,涉及到经济学、工程、管理、生物学等多个领域。
本文将探讨数学最优化问题在现实生活中的应用,并举例说明其重要性和价值。
数学最优化问题在经济学领域的应用非常广泛。
经济学家常常需要求解各种优化问题,例如企业的生产成本最小化、利润最大化等。
在生产成本最小化的问题中,经济学家需要找到最优的生产方案,使得生产成本最小化,从而提高企业的竞争力和盈利能力。
而在利润最大化的问题中,经济学家需要找到最优的市场策略,以最大化企业的利润。
这些问题都可以通过数学最优化方法来求解,从而为企业的决策和规划提供科学依据。
数学最优化问题在工程领域也有着重要的应用。
工程师在设计各种系统和设备时,常常需要考虑到资源的最优利用和系统的性能最优化。
例如在交通运输领域,工程师需要设计最优的交通信号控制方案,以最大化道路的通行效率和最小化交通堵塞。
在电力系统领域,工程师需要设计最优的电网结构和运行方式,以最大化供电可靠性和最小化能源浪费。
这些工程问题都可以通过数学最优化方法来求解,从而为工程项目的设计和运行提供科学依据。
数学最优化问题在生物学、医学等领域也有着重要的应用。
例如在生物学研究中,科学家需要设计最优的实验方案和数据分析方法,以最大化实验效果和最小化实验成本。
在医学诊断领域,医生需要设计最优的诊断方案和治疗方案,以最大化医疗效果和最小化医疗成本。
这些生物学和医学问题都可以通过数学最优化方法来求解,从而为科学研究和医疗诊断提供科学依据。
数学最优化问题在现实生活中有着广泛的应用,涉及到经济学、工程、管理、生物学等多个领域。
通过数学最优化方法,我们可以找到各种优化问题的最优解,为决策和规划提供科学依据。
数学最优化问题的研究和应用对于推动现实生活中的各种领域的发展和进步具有重要意义。
最优化方法及其在实际生活中的应用研究

最优化方法及其在实际生活中的应用研究最优化方法是指在一定的条件下,通过改变某些变量的值使某一目标函数达到最大或最小的一种数学方法。
最优化方法的应用非常广泛,涉及到经济、科学、工程等各个领域,如实现企业利润最大化、找到最佳的投资方案、最优化工程设计等。
在本文中,我们将介绍最优化方法的几种类型及其在实际生活中的应用研究。
一、线性规划线性规划是指以线性目标函数和线性约束条件为基础的最优化方法。
它通过线性代数和数学规划理论等方法来求解最优解。
线性规划在实际中的应用非常广泛,如在企业管理中用于决策分析,如生产计划、物流运输等,以及在金融领域中用于资产配置、投融资决策等。
二、整数规划整数规划是一种将线性规划中变量限制为整数的方法。
它可以模拟现实问题中的离散决策和数量限制,如在生产、物流配送等领域中用于解决仓库调度、货运路线优化等问题,也广泛应用于供应链管理、生产调度等领域。
非线性规划是指目标函数和约束条件中存在非线性关系的最优化方法。
它包括凸规划、非凸规划等不同类型。
在实际中,非线性规划被广泛应用于诸如化学反应、生产过程优化等领域。
四、启发式算法启发式算法是指用于求解复杂优化问题的近似算法。
他们无法保证优化结果的最优性,但它们能够在合理的时间内得到接近最优的结果。
在实际中,启发式算法被广泛应用于人工智能、图像识别、机器学习等领域。
五、模拟退火算法模拟退火算法是一种利用物理学中退火过程的思想来寻求最优解的算法。
它在实际中被广泛用于计算机科学、统计学、物理学、生物学、化学等领域。
综上所述,最优化方法在实际中被广泛应用于各个领域。
通过对现实问题的建模和求解,它们能够帮助我们做出更加明智、更加有效的决策,并最大程度地提高生产效率和经济效益。
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生活中数学最优化问题的研究
【关键词】数学生活最优化
【内容提要】寻求最优化是人类的一种本能。
无论是个人生活,还是国家的发展,在决策科学化,定量化的呼声日益高涨的今天,我们总是希望的用最优化的方法来解决我们面临的问题。
生活中,数学无处不在,对最优化的要求越来越高,也越来越追求效率。
生活中处处充满着数学,处处留心皆数学。
我们早晨起床刷牙用的牙膏,细心的人会发现,牙膏的包装有大有小。
其价格也不相同,你想过大小包与其价格之间的关系吗?你吃东西时,想过营养成份的搭配吗?你在开灯关灯时,想过灯的位置与照明度问题吗?你在开、关窗户时,想过窗户的面积与采光量的问题吗?烈日下,你想过遮阳棚搭建方式与遮挡太阳光线有关吗?你在购买商品时,想过哪儿如何才能买到最便宜的吗?
生活中经常遇到求利润最大、用料最省、效率最高、费用最少、路线最短、容积最大等问题,这些问题通常称为优化问题。
现如今最优化问题备受关注,已渗透到生产、管理、商业、军事、决策等各领域。
对于上述问题,有些你也许想过,有些你也许从未想过。
这些问题都与数学最优化问题有关!让我们发现并研究这些数学最优化问题吧!
解决最优化问题是一个发现、探索的过程,也是我们亲身感受问题、寻找解题策略,实现再创造以及体验数学价值的过程。
在这个过程中,肯定我们的见解不全相同,就让我们彼此关心、合作探讨、互相评价、取得共识、达到群体算法多样化,获得探索成功的快乐吧。
使不同的人在数学活动中得到不同的收获,让我们每个人都能有所发展、有所创新,提高创造思维水平高,丰富实践经验,增强探索能力。
下面我就列举几个生活中数学最优化问题的例子吧。
一、商品价格最优化问题
在生活中,有许多生活必需品需要我们购买,就如我们英语老师要购买一台电磁炉,但如何才能买到最实惠的呢?于是我们开始为英语老师出谋划策,我们兵分几路,前往各大超市调查这件商品的价格。
我们将收集的信息列成下表:
各大超市、市场电磁炉价目表:
商场、超市万客隆美的宝林大厦国美
价格(元)479 498 498 512
从上表我们不难发现万客隆最便宜,如果只从价格方面考虑我们不难得出结论,老师在万客隆买最合算。
上述这个问题是一个很直接也很简单的数学最优化问题,我们收集信息——分析信息——得出结论,加以使用数学最为简单的加减运算,就为英语老师节省了一笔钱。
二、预算最优化问题
在研究过程中,我们不仅需要动脑,更需要调查行动。
学习了长方体的表面积后,让我们
来测算一下粉刷教室的费用。
我们首先动手测定教室的粉刷面积,了解市场上涂料价格如何,需要多少涂料,粉刷的工钱如何计付,明确了这些因素以后我们就能对粉刷教室的费用做个初步的结算。
三、分期付款最优化问题
现在让我们来完成一道较为复杂的数学最优化问题,它与时下流行的分期付款的计算有关,为了更加迎合消费者的需要,开发商往往会提出几种销售方案供顾客选择,如何选最优的,也是我们研究的关键所在。
顾客购买一件售价为5000元的商品时,那在一年内将款全部付清的前提下,
商店又提出了下表所示的几种付款方案,以供顾客选择,何种方案最实惠。
分几次付清付款方法首期所付款额付款总额与一次性付款差额
1 3 次购买后四个月
第次付款,每四个
月付一次款1775.8元5327元327元
2 6次购买后2个月第一
次付款,后两个月付
一次款,购买后12
个月第6次付款880.8元5285元285元
3 12次购买后一个月第一
次付款,每一个月
付一次款。
438.6元5263元263元注规定月利率为0.8%,每月利息按复利计算
方案一:设每期所付款额x元,那么到最后一次付款时付款合部本利和为
X*(1+1.008^4+1.008^8)元
另外,5000元商品在购买后12个月后的本利和为5000*1.008^12元。
得
X*(1+1.008^4+1.008^8)=5000*1.008^12
解得X=1775.8元
方案2:
X*(1+1.008^2+1.008^4+……+1.008^10)=5000*1.008^12
X=880.8元
方案3:
X*(1+1.008+1.008^2+……+1.008^11)=5000*1.008^12
X=438.6元
不难得出第三种方案时间既宽松而且更实惠。
四、成本最低化问题
一项工程或一个公司,除了追求效率最大化以外,另一个方面就是尽可能地降低成本,这也是数学最优化问题在生活中的应用的一个体现。
如:一建筑工程队,需用3尺,4尺长的甲、乙两种短竹竿各100根,用10尺长的竹竿来截取,至少要用去原材料几根?怎样最合算?
针对上述问题,我们列出三种截法:
(1) 3尺两根和4尺一根,最省原材料,全部利用。
(2)3尺三根,余一尺。
(3)4尺两根,余两尺。
显然,为省材料,尽量使用方法(1),这样,50根原材料可截得100根,3尺的竹竿和50根4尺竹竿,还差50根4尺的竹竿最好选择方法(3),这样所需原材料最少,只需要25根即可,这样,至少需要用去原材料75根。
寻求优化是人类的一种本能,不仅是人类,整个大自然中都充斥着这一现象。
像蜜蜂所造的蜂窝,更是省到家了,其结构的巧妙,能如此省材料更让人折服。
在人们的日常生活中,优化的要求也比比皆是,消费时,如何花尽可能少的钱办尽可能多的事,出行时,如何走最短的路程到达目的地,等等。
总而言之,在经济如此发展,竞争如此剧烈,资源日渐紧张的今天,人们做任何事,无不望求事半功倍之术,以求或提效、或增收、或节约等等。
可见最优化在日常生活中远处不在,足以显示其重要性。
再如:
在我们的班级中有9位老师带领51位学生到桃源洞开展观光活动时,我们得一门票价格表:成人票12元/人,学生票6元/人,团体票(10人以上)每人9元,为求省钱,我们几位同学进行了探讨,得出以下三种典型方案:
(1)“普通”方案:
12×9+6×51=414(元)
(师买成人票,生买我们票)
(2)“奉献”方案:
9×(9+51)=540(元)或414+3×(51-9)=540(元)
(购买团体票)
(3)“创新”方案:
9×10+6×50=390(元)或414-3×(9-1)=390(元)
(师与一生买团体票,其余我们买我们票)
显然,创新方案更为实惠。
由上可见,生活中的优化问题与数学知识有着千丝万缕的联系。
面对富有挑战性、开放性的现实问题,我们能够综合运用所学的数学知识亲身探索实践、合作交流得到创造性解决的方案。
当我们用最优化的方法来解决实际问题的时候,就能够从中体会到探索成功的喜悦,同时也能激起我们对生活的最优化问题再探索的欲望。
【教师点评】
数学无处不在,现实生活中充满数学。
本组同学能够把理论与实践相结合,将现实生活中的实际问题抽象、归纳并转化成数学问题来解决,这对学好数学和用好数学是一次很好地尝试和锻炼,必将对今后的学习产生较好的促进作用。
在决策科学化,定量化的呼声日益高涨的今天,用最优化方法解决定量决策问题无疑是符合时代潮流和形势发展需要的。
用最优化方法解决决策问题包括两个基本步骤:首先,需要把实际决策问题翻译,表述成数学最优化形式,即用数学建模的方法建立决策问题的优化模型;其次,建立优化模型后,需要选择利用优化的方法和工具求解模型,优化建模方法自然具有一般数学建模的共同特性,但优化模型又是一类既重要又特殊的数学模型,因此,优化建模方法又具有一定的特殊性和专业性。
该同学很好地将实际问题与数学知识联系在一起,处理的较好。