线性与非线性规划问题求解
3.3.2_非线性_规划问题(二)
ay＋b 对形如z＝ (ac≠0)型的目标函数，可先 cx＋d
b y－－a a z＝c · d的形式，将问题化为可行域内的点(x，y)与 x－－ c
变形为
d b a － ，－ 连线斜率的 倍的范围、最值等． a c c
x－4y＋3≤0 1－1.变量 x、y 满足3x＋5y－25≤0 x≥1
x－2y＋1≤0 例 3：若变量 x、y 满足 2x－y≥0 x≤1 则点 P(2x－y， x＋y)表示区域的面积为( ） a＋b x＝ 3 2x－y＝a 思维突破： ， . x＋y＝b y＝2b－a 3 a－b＋1≤0 代入 x、y 的关系式得：a≥0 ， a＋b－3≤0
3．3.3
简单的线性规划问题(二)
题型一：最优整数解
x＋y≤7 2 x≥0 y≥0
1．x、y 满大值与最小值分别为_______.
解析：可行域如图 15.
图15 方法一：平移直线 x－y＝0，因为 x、y 为整数，当直线经
2x＋5y≥15 x＋5y≥10 件 x≥0 y≥0
.
思维突破：把 z＝ x2＋y＋12看成区域内的点到点(0，－1) 的距离．
解：作出不等式组所表示的可行域如图 3.
图3 把 z 当作常数时，它表示点(x，y)到点(0，－1)的距离，点(x， y)在可行域内．由图 3 可知，z 的最小值为点(0，－1)到直线 2x ＋5y＝15 的距离?．
过 A(3,0)点时，z 取得最大值；当直线经过 B(0,3)点时，z 取得
最小值．所以 zmax＝3－0＝3，zmin＝0－3＝－3.
方法二：可行域内的整点分别为(0,3)，(0,2)，(0,1)，(0,0)，
(1,2)，(1,1)，(1,0)，(2,1)，(2,0)，(3,0)，分别代入 z＝x－y，可 求得 zmax＝3－0＝3，zmin＝0－3＝－3. 方法三：在可行域内 z＝x－y 的最大值为 3.5，最接近 z 取 最大值的整点为(3,0)，所以 zmax＝3－0＝3， 同理 zmin＝0－3＝－3.
线性和非线性优化的算法研究
线性和非线性优化的算法研究优化问题是现代科学与工程领域中的重要问题之一。
在日常生活中，我们经常面临着各种各样的优化问题。
例如，我们要求自己每天的工作和生活都能够更加高效地完成，我们要让自己的饮食和运动更加合理科学，我们的公司要最大化盈利并最小化成本，我们的政府要优化资源配置以满足人民的不同需求等等。
为了解决这些优化问题，科学家们利用数学建立了各种优化模型，并研究了相应的优化算法。
其中，线性和非线性优化算法是两种最常用也最基础的优化算法之一。
1. 线性优化的算法研究线性优化问题指的是目标函数和约束条件都是线性的优化问题。
这类问题在现实中非常常见。
例如，制定一个最佳的生产计划以最大化利润、最小化成本；设计一个最优的物流运输方案以最小化总运费等等。
线性优化问题的数学基础是线性代数和线性规划。
线性代数是研究向量空间和线性映射的数学分支，在许多优化问题的模型建立中，经常需要使用向量和矩阵进行表达。
而线性规划是一个针对线性优化问题的数学分支，它的主要目标是寻找一个在所有满足约束条件的解中，能够最大/最小化目标函数值的解。
而解决线性规划问题有两个重要的算法：单纯形法和内点法。
单纯性法是由美国数学家George Dantzig在1947年发明的算法。
它是目前解决线性规划问题最重要且最常用的算法之一。
单纯性法的核心思想是：通过不断地将无界的解空间向各约束的可行域逼近，最终找到全局最优解。
单纯性法不断调整进入基变量和离开基变量，直到找到满足约束条件的最大/最小值。
此外，内点法是针对线性规划问题的另一种重要算法。
它于1984年被美国数学家Narendra Karmarkar发明，相对于单纯性法而言，内点法对于大规模更为复杂的问题具有很高的求解效率。
内点法的基本思想是：将可行域内的每个解都转化为具有一定可行性的解，然后在这个集合中找到全局最优解。
2. 非线性规划的算法研究对于非线性优化问题，目标函数和/或约束条件包含非线性项。
——线性规划与非线性规划
参考书目：薛嘉庆.线性规划.北京：高等教育出版社,1989 刁在筠 郑汉鼑等. 运筹学.北京：高等教育出版社,2001
4. 特殊的线性规划
当所有决策变量都取整数时，称为整数规划(IP). 当所有决策变量只取 0 或 1 时，称为 0-1 规划. 当只有部分决策变量取整数时，称为混合整数规划(混合 IP).
数学建模会涉及数学的众多学科：微分方程，运筹学，概率统计，图论，层次分析，变 分法……，要求建模者有较高的数学素养，有综合应用已学到的数学方法和思维对问题进行 分析、抽象及简化的能力.
数学建模既是建立实际问题的数学模型.
一、最优化模型
数学建模的目的是使决策人的“利益”最大化，因此而建立的数学模型即所谓的最优化 模型.
一般形式与其标准形式问题的求解等价，因为这两个问题的可行解一一对应，目标函数 值对应相等.所以如果这两个问题之一有最优解，那么另一个也必有最优解，且最优值相等.
2. 线性规划的特点 (1)线性规划的可行域是凸集：凸多边形、凸多面体或空集.
凸集
非凸集
凸多边形
凸多面体
(2)目标函数的等值面(或等值线)是平行的(超)平面(或直线).
运筹学
——线性规划与非线性规划
线性规划与非线性规划是运筹学的一个分支.
运筹学研究什么呢?运筹学是研究“如何做出正确决策或选择，以达到最好结果”的一 门数学学科.
有一句成语形象地说明了运筹学的特点：运筹帷幄，决胜千里.
数学因实际的需要而产生，数学的很多重大发现也因实际的需要而出现. 数学建模竞赛既因实际的重要需要而在世界范围内(在我国近十几年)各大学蓬勃开展. 没有受到条条框框制约、富有聪明才智的大学生们，在每次竞赛中都能对实际中的一些重要 问题与难题给出富有新鲜创意的解决办法，往往因此产生重大的社会效益和经济效益.建模 竞赛就是知识的“强行军”.竞赛会极大地激发学生们的创造性思维，是对学生们思考能力 和动手能力的考验.竞赛能让学生们切身感受到学习各科知识的必要性、重要性，成为学生 们认真学习的推动力.
实验利用Lingo求解整数规划和非线性规划问题
三、Lingo 循环编程举例
例5 用Lingo循环编程语句求解线性规划模型
max z 72x1 64x2
x1 x2 50, 132xx1 1180x0,2 480, x1 0, x2 0.
三、划 模型
max z 72x1 64x2
MODEL: SETS: person/A,B,C,D/; task/1..4/; assign(person,task):a,x; ENDSETS DATA: a=1100,800,1000,700,
600,500,300,800, 400,800,1000,900, 1100,1000,500,700; ENDDATA min=@sum(assign:a*x); @for(person(i):@sum(task(j):x(i,j))=1); @for(task(j):@sum(person(i):x(i,j))=1); @for(assign(i,j):@bin(x(i,j))); END
12,8 3,0; enddata
!数据赋值;
max=@sum(bliang(i):a(i)*x(i)); !目的函数;
@for(yshu(j):@sum(bliang(i):x(i)*c(j,i))<=b(j));
!约束条件;
例6、指派问题
企业在各地有4项业务，选定了4位业务员去处理。因为 业务能力、经验和其他情况不同，4业务员去处理4项业 务旳费用（单位：元）各不相同，见下表：
(3) 集合旳循环函数 集合旳循环函数能够使全部旳元素反复完毕某些操作.
函数
函数功能
• 形成集合全部元素需满足旳约
@for
束条件
• 计算集合中元素所在体现式旳
@sum
非线性规划问题的求解及其应用
非线性规划问题的求解及其应用非线性规划，可以说是一种非常复杂的数学问题。
在实际应用中，许多系统的优化问题，都可以被转化为非线性规划问题。
但是，由于这种问题的复杂性，非线性规划的求解一直是数学界的一个研究热点。
一、非线性规划的基本概念1. 可行域在非线性规划中，可行域指的是满足所有约束条件的点集。
在二维平面上，可行域能够很容易地表示出来，但在多维空间中，可行域的表示就变得非常困难。
2. 目标函数目标函数是一个数学公式，它用来评估在可行域中各个点的“好坏程度”。
一个非线性规划问题的求解，其实就是在可行域内寻找一个能够最大化目标函数值的点。
3. 约束条件约束条件是指规划问题中需要满足的条件。
这些条件包括函数值的范围限制、变量之间相互制约等。
通常来说，非线性规划的约束条件相对于线性规划而言更加复杂。
二、非线性规划的求解方法在非线性规划问题的求解中，有很多种方法可供选择。
下面，我们来介绍其中一些常用的方法。
1. 半定规划半定规划（Semi-definite Programming, SDP）是非线性规划的一个子集，它具有线性规划的一些特性，但可以解决一些非线性问题。
与线性规划不同的是，半定规划中的目标函数和约束条件都可以是非线性的。
2. 内点法内点法是一种非常流行的求解非线性规划问题的方法。
它是一种基于迭代的算法，可以在多项式时间内求解最优解。
内点法的一个优点是，它能够解决带有大量约束条件的规划问题。
3. 外点法外点法是另一种常用的求解非线性规划问题的方法。
外点法首先将非线性规划问题转化为一组等式和不等式约束条件的问题。
然后，采用一种迭代的方法，不断地拟合目标函数，以求得最优解。
4. 全局优化法全局优化法是非线性规划问题中最难的问题之一。
全局优化法的目标是寻找一个区域内的全局最优解，这个解要在这个区域中所有可能的解中处于最佳位置。
由于非线性规划问题的复杂性，全局优化法通常需要使用一些高级算法来求解。
三、非线性规划的应用非线性规划被广泛地应用于各种领域，下面我们来介绍其中一些应用。
第六讲线性规划与非线性规划
(2)若有非线性约束条件：c1 x 0 或c2 x 0, 则建立M
文件c.m定义函数c1 x,c2 x, 一般形式为
function [c1,c2]=c(x)
c1=…
c2=… (3)建立主程序。求解非线性规划的函数是fmincon,
调用格式为 x=fmincon(‘fun’,x0,A1,b1);
故它属于一个整数线性规划问题，这里当成一个线 性规划求解，求得最优解刚好是整数x1=9，x2=0， 故它就是该整数规划的最优解.若用线性规划解法求 得的最优解不是整数，将其取整后不一定是相应整 数规划的最优解，这样的整数规划应用专门的方法 求解.
二、非线性规划
1、二次规划
❖
标准形式：min
z
1
xT
x1 4x2 5
•
x1, x2 0
❖
改写成标准形式：min z
x1 2x2
1 2
x12
1 2
x22
s.t.
2x1 3x2 x1 4x2
6 5
0 0
0 0
x1 x2
❖ 建立M文件fun1.m
❖ 建立主程序(见MATLAB程序(feixianxingguihua1))
工费用如下表.问怎样分配车床的加工任务，才能既满足加
工工件的要求，又使加工费用最低？
车床 类型
甲
乙
单位工件所需加工台时数 工件 1 工件 2 工件 3
0.4
1.1
1.0
0.5
1.2
1.3
单位工件的加工费用 工件 1 工件 2 工件 3
13
9
10
11
12
8
可用台 时数
800
非线性规划的解法
非线性规划的解法非线性规划是一类重要的数学规划问题，它包含了很多实际应用场景，如金融市场中的资产配置问题，工程界中的最优设计问题等等。
由于非线性目标函数及约束条件的存在，非线性规划问题难以找到全局最优解，面对这样的问题，研究人员提出了众多的解法。
本文将从梯度法、牛顿法、共轭梯度法、拟牛顿法等方法进行介绍，着重讨论它们的优劣性和适用范围。
一、梯度法首先介绍的是梯度法，在非线性规划中，它是最简单的方法之一。
梯度法的核心思想是通过寻找函数的下降方向来不断地优化目标函数。
特别是在解决单峰函数或弱凸函数方面优势明显。
然而，梯度算法也存在一些不足之处，例如：当函数的梯度下降速度过慢时，算法可能会陷入局部最小值中无法跳出，还需要关注梯度方向更新的频率。
当目标函数的梯度非常大，梯度法在求解时可能会遇到局部性和发散性问题。
因此，它并不适合解决多峰、强凸函数。
二、牛顿法在牛顿法中，通过多项式函数的二阶导数信息对目标函数进行近似，寻找下降方向，以求取第一个局部极小值，有时还可以找到全局最小值。
牛顿法在计算方向时充分利用二阶导数的信息，使梯度下降速度更快，收敛更快。
因此，牛顿法适用于单峰性函数问题，同时由于牛顿法已经充分利用二阶信息，因此在解决问题时更加精确，准确性更高。
但牛顿法的计算量比梯度法大，所以不适合大规模的非线性规划问题。
此外，当一些细节信息不准确时，牛顿法可能会导致计算数值不稳定和影响收敛性。
三、共轭梯度法共轭梯度法是非线性规划的另一种解法方法。
共轭梯度法沿预定义的方向向梯度下降，使梯度下降的方向具有共轭性，从而避免了梯度下降法中的副作用。
基于共轭梯度的方法需要存储早期的梯度，随着迭代的进行，每个轴线性搜索方向的计算都会存储预定的轴单位向量。
共轭梯度方法的收敛速度比梯度方法快，是求解非线性规划的有效方法。
四、拟牛顿法拟牛顿法与牛顿法的思路不同，它在目标函数中利用Broyden、Fletcher、Goldfarb、Shanno（BFGS）算法或拟牛顿法更新的方法来寻找下降方向。
非线性规划问题的求解方法研究
非线性规划问题的求解方法研究随着科技的不断发展，各行各业也在不断发展变化。
非线性规划问题的求解方法也成为了当下热门的话题之一。
非线性规划是指优化问题中目标函数或约束条件是非线性的情况，这类问题在实际应用中很常见。
解决非线性规划问题的数学方法又被称为非线性规划算法。
非线性规划算法主要分为两类：确定性算法和随机算法。
确定性算法是通过一系列有规律的计算来达到问题的最优解。
而随机算法则是简单而暴力的方法，通过一些随机序列来优化思路，最终达到问题的最优解。
下面将介绍几类典型的非线性规划算法。
一、传统算法1. 信赖域算法信赖域算法是一种可应用于大规模非线性规划问题的优化方法。
它考虑了简单的限制条件，以期得到最优解。
它是迭代求解算法，通过寻找限制条件来达到最优解。
2. 罚函数算法罚函数算法的思想是将限制条件进行“惩罚”，使其变得更加强烈。
它可以转化为一个无限制最优化问题来求解原问题。
3. 共轭梯度法共轭梯度法是一种求解大规模非线性规划问题的高效算法。
它是迭代法，通过寻找相互垂直的方向来达到最优解。
二、元启发式算法元启发式搜索（也称为群智能）是一种通过模拟自然界的行为以解决优化问题的算法，包括蚁群算法、粒子群算法、遗传算法等。
1. 蚁群算法蚁群算法是一种基于蚂蚁行为的元启发式算法。
它通过模拟蚂蚁寻找食物的方式来优化问题，即将蚂蚁的行为规则应用于优化问题中。
2. 粒子群算法粒子群算法是一种仿照群体行为的元启发式算法。
它通过模拟鸟群、鱼群等集体行为来寻找最优解。
3. 遗传算法遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的元启发式算法。
它通过模仿生物进化的过程来寻找最优解。
遗传算法适用于搜索空间大、目标函数复杂的优化问题。
三、其他算法除了传统算法和元启发式算法，还有一些其他的算法也被应用于非线性规划问题中，包括模拟退火算法、蒙特卡罗方法等。
1. 模拟退火算法模拟退火算法是一种随机退火过程，通过在优化问题的解空间中随机地搜索来寻找最优解。
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线性与非线性规划问题求解
实验目的：学会用lindo 和lingo 软件求解线性和非线性规划，并作简单分析。
实验内容：
问题1：最佳连续投资方案
某部门在今后五年内考虑下列项目投资，已知
项目1 从第一年到第四年每年年初需要投资，并于次年末回收本利115％；
项目 2 第三年年初需要投资，到第五年末能回收本利125％，但规定最大投资额不超过4
万元；
项目 3 第二年年初需要投资，到第五年末能回收本利140％，但规定最大投资额不超过3
万元；
项目4 五年内每年年初可购买公债，于每年末归还，并加利息6％.
该部门现有资金10万元，问它应如何确定给这些项目每年的投资额，使到第五年末拥有的资金的本利总额为最大？
提示：设ij y 表示第i 年年初投资给项目j 的资金额度（单位：万元），则各年的投资限制为 第一年：;101411≤+y y
第二年：年初拥有的资金额为,06.110141114y y y --+因此有
;06.0101411242321y y y y y +-≤++
第三年：年初拥有的资金额为
;06.115.106.01024232124111411y y y y y y y ---+++-
因此有
;06.006.015.0102423211411343231y y y y y y y y +--++≤++
依次类推有： 第四年：
;06.006.015.006.015.01034323124232114114441y y y y y y y y y y +--+-+++≤+
第五年：
;
06.006.015.006.015.006.015.0104441343231242321141154y y y y y y y y y y y +-+-++-+++≤本问题是要制定投资方案使第五年末该部门拥有的资金额最大，即
5441322306.115.125.140.1max
y y y y f +++=.
问题2：运输问题
某公司有3个仓库A1、A2、A3，库存原料量分别为：A1为21吨，A2为12吨，A3为27
吨。
该公司把这些产品分别运往4个工厂。
各工厂需求量分别为：B1为9吨，B2为18吨，B3为15吨，B4为18吨。
已知从各仓库到各工厂的单位产品运价如下表所示，问该公司应如何调运产品，在满足各工厂的需求量的前提下，使总运费为最少。
提示：设ij x 为i A 发点运往j B 收点的产品量，4,3,2,1;3,2,1==j i 。
注：以上两题属于线性规划，用lindo 或lingo 软件求解。
问题3：生产计划的制定
某公司将现有的生产线加工产品A,5小时可加工1000件。
若用该生产线加工产品B ，6小时可加工1000件。
设产品A 和产品B 每件占用生产场地分别为2和1个体积单位，而生产场地允许15000个体积单位的存储量。
假设生产线每周加工时间不得超过60小时，产品A 的收益为11)480(x x -元，产品B 的收益为22)560(x x -元，其中21,x x 分别表示产品A 和产品B 的产量（单位：千件），而收购部门限制产品B 的产量每周不得超过8000件，试制定最优的周生产计划使获益最大。
注：此题属非线性规划，用lingo 软件求解。