数学模型程序代码-Matlab-姜启源-第三章-简单的优化模型

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最优化方法模型在Matlab中的求解

最优化方法模型在Matlab中的求解

最优化方法模型在Matlab 中的求解第一讲 线性规划和非线性规划及其在Matlab 中的解法优化模型一般形式为1min (),(,,)(1)..()0,1,2,,(2)Tn Xi z f X X x x s t g X i m==≤=其中f(x)成为目标函数,g(x)称为约束条件,满足(2)式的X 称为可行解,同时满足(1)(2)的X ,称为最优解由(1)(2)组成的模型属于约束优化,只有(1)的模型属于无约束优化。

f ,g 均为线性函数,优化模型(1)(2)就是线性规划,否则就是非线性规划。

一、线性规划 1、 模型描述问题描述为求一组非负变量,这些非负变量在一定先行约束的条件下,使一个线性目标函数取得极小(极大)值的问题。

这类问题可以用如下的数学模型表示112211111111min ......().....()0,1,2,...n n n n m mn n m i z c x c x c x a x a x b s t a x a x b x j n =+++++≥≤⎧⎪⎪⎨++≥≤⎪⎪≥=⎩这类问题就是线性规划问题,也就是LP 问题,一般可写成下列矩阵形式min ()..0Z Cx Ax b s t x =≥≤⎧⎨≥⎩其中A 称为约束矩阵,1(,...)T n x x x =称为决策变量,1(,...)T m b b b =。

通常解决线性规划问题都是先将其一般形式化为下面的标准形式112211111111min ...........0,1,2,...n n n n m mn n m i z c x c x c x a x a x b s t a x a x b x j n=+++++=⎧⎪⎪⎨++=⎪⎪≥=⎩写成矩阵就是min ..0Z Cx Ax b s t x ==⎧⎨≥⎩。

把线性规划化为标准型的方法: (1)目标函数一律化为求极小,如果是求极大,则利用max min()z z ⇔-化为求极小;(2)对Ax b ≤的不等式,利用加入松弛变量的方法化为等式,例如,1212357,5+7x x x x x +≤+=加入松弛变量改为,如果约束条件有>=b 形式的约束,可以在不等式两边同时加负号转化;(3)标准形式中要求0i x ≥,如果某个变量不符合,可以引入两个新变量''',i i x x ,''''''',,0,=,0i i i i i i i i i i i x x x x x l x x l x =-≥≥-≥令其中;如果原来的约束为x 可以令例1 将下面线性规划问题化为标准形式123123123123123min -235742..325,0,z x x x x x x x x x s t x x x x x x =++++≤⎧⎪--≥⎪⎨-++=-⎪⎪≥⎩为自由变量解 引入松弛变量'''45333,,x x x x x =-令代入方程'''1233'''12334'''12335'''1233'''123345min -23357442..3225,,,,,0z x x x x x x x x x x x x x x s t x x x x x x x x x x =+-+⎧++-+=⎪-++-+=-⎪⎨-++-=-⎪⎪≥⎩二、在Matlab 中的求解方法例2 试验问题1 (任务分配问题)某车间有甲乙丙三台车床可以用于加工s 三种零件,这三台车床可以用于工作的最多时间分别为700h ,800h ,900h ,需要加工的三种零件数量为300,400,500,不同车床加工不同的零件所用的时间数和费用如下表,试问:在完成任务的前提下,如何分配加工任务才能使得加工费用最低?问题2(人员安排问题)某城市的巡逻大队要求每天的各个时间段都有一定数量的警员值班,以便随时处理突发事件,每人连续工作6h ,中间不休息,下表是一天8个班次所需值班警员的人数情况统计,现在在不考虑时间段警员上班和下班的情况下,巡逻大队至少需要多少警员才能满足值班需要?这两个问题都是在一定条件下求某些问题的最大值或最小值。

简单的优化模型

简单的优化模型

整数规划模型的基本概念
整数规划定义
整数规划是一类要求决策变量取整数值的数学优化问题。在 实际应用中,由于某些决策变量可能要求取整数值,如设备 数量、人员分配等,因此整数规划具有广泛的应用背景。
整数规划分类
根据决策变量的限制条件,整数规划可分为纯整数规划(所 有决策变量均取整数值)和混合整数规划(部分决策变量取 整数值)。
多目标优化模型的求解方法
权重法
通过给每个目标函数分配一个权 重,将多目标问题转化为单目标 问题进行求解。权重的确定可以
根据实际情况或专家经验。
ε约束法
将多个目标中的一个作为主目标, 其他目标作为约束条件,通过不断 调整约束条件的参数ε来求解多目 标问题。
遗传算法
通过模拟生物进化过程中的选择、 交叉和变异等操作,搜索帕累托最 优解集。遗传算法适用于复杂非线 性多目标问题的求解。
线性规划模型的应用案例
生产计划优化
利用线性规划模型确定各 种产品的生产数量,以最 大化利润或最小化成本。
资源分配问题
在有限资源的条件下,通 过线性规划模型实现资源 的最优分配,满足需求并 最大化效益。
投资组合优化
投资者可以通过线性规划 模型,根据预期收益和风 险约束,求解最优投资组 合。
03
整数规划模型
多目标优化模型的应用案例
水资源分配问题
在水资源规划中,需要同时考虑供水、灌溉、发电、防洪等多个目标。通过构建多目标优 化模型,可以寻求水资源分配方案,使得各个目标在整体上达到最优。
投资组合优化问题
在金融领域,投资者需要在多个投资项目中选择合适的投资组合,以最大化收益并最小化 风险。这是一个典型的多目标优化问题,可以通过多目标优化模型求解得到帕累托最优解 集,供投资者决策参考。

数学模型程序代码-Matlab-姜启源-第三章-简单的优化模型

数学模型程序代码-Matlab-姜启源-第三章-简单的优化模型

数学模型程序代码-Matlab-姜启源-第三章-简单的优化模型第3章简单的优化模型1. 生猪的出售时机p63~65目标函数(生猪出售纯利润,元):Q(t) = ( 8 – g t )( 80 + rt ) – 4t–640其中,t≥0为第几天出售,g为每天价格降低值(常数,元/公斤),r为每天生猪体重增加值(常数,公斤)。

求t使Q(t)最大。

1.1(求解)模型求解p63(1) 图解法绘制目标函数Q(t) = ( 8 – g t )( 80 + rt ) – 4t–640的图形(0 ≤t≤ 20)。

其中,g=0.1, r=2。

从图形上可看出曲线Q(t)的最大值。

(2) 代数法对目标函数Q(t) = ( 8 – g t )( 80 + rt ) – 4t–640用MATLAB求t使Q(t)最大。

其中,r, g是待定参数。

(先对Q(t)进行符号函数求导,对导函数进行符号代数方程求解)然后将代入g=0.1, r=2,计算最大值时的t和Q(t)。

要求:①编写程序绘制题(1)图形。

②编程求解题(2).③对照教材p63相关内容。

相关的MATLAB函数见提示。

★要求①的程序和运行结果:t=0:1:30;g=0.1;r=2;Q=(8-g.*t).*(80+r.*t)-4.*t-640;plot(t,Q)★要求②的程序和运行结果:程序:syms g t r ;Q=(8-g.*t).*(80+r.*t)-4.*t-640;q=diff(Q,t);q=solve(q);g=0.1;r=2;tm=eval(q)Q=(8-g.*tm).*(80+r.*tm)-4.*tm-640 运行结果:1.2(编程)模型解的的敏感性分析p63~64对1.1中(2)所求得的符号表达式t(r,g),分别对g和r进行敏感性分析。

(1) 取g=0.1,对t(r)在r=1.5:0.1:3上求r与t的关系数据,绘制r与t的关系图形(见教材p65)。

使用MATLAB进行模型优化与模拟退火算法

使用MATLAB进行模型优化与模拟退火算法

使用MATLAB进行模型优化与模拟退火算法引言:模型优化和模拟退火算法是数学和计算机科学中常用的工具,可以用于解决各种实际问题。

MATLAB是一种强大的数值计算和编程软件,它提供了许多优化工具和算法库,使得模型优化和模拟退火算法的实施变得更加简便和高效。

本文将介绍如何使用MATLAB进行模型优化和模拟退火算法,并探讨其在实际问题中的应用。

一、模型优化模型优化是通过调整模型的参数,使得模型能够最好地拟合观测数据或满足特定的性能要求。

MATLAB中有多种优化工具和算法可以实现模型优化,其中最常用的是fminunc函数和fmincon函数。

fminunc函数用于无约束优化问题,而fmincon函数适用于有约束的优化问题。

下面以一个简单的二次函数优化为例,来演示如何使用MATLAB进行模型优化。

首先,定义一个简单的二次函数,假设为f(x) = x^2 - 4x + 4。

然后,使用fminunc函数求解该二次函数的最小值。

```matlabfun = @(x) x^2 - 4*x + 4;x0 = 0; % 初始值x = fminunc(fun, x0);```以上代码中,fun是待优化的目标函数,x0是初始值,x是优化得到的最优解。

运行上述代码,输出结果为x = 2,即函数f(x)在x = 2处取得最小值。

模型优化不仅可以用于求解最小值,还可以应用于最大值的求解,或者是寻找全局最优解。

通过调整目标函数和约束条件,可以得到不同类型的优化问题。

二、模拟退火算法模拟退火算法是一种启发式搜索算法,模拟了金属退火过程中的原理。

它通过模拟随机性的搜索过程,来找到优化问题的全局最优解。

MATLAB中提供了模拟退火算法的优化工具箱,可以方便地应用于实际问题的求解。

下面以经典的旅行商问题为例,来演示如何使用MATLAB的模拟退火算法解决实际问题。

旅行商问题是求解一组城市之间的最短路径,使得旅行商能够依次访问每个城市并返回起点,路径总长度最短。

《数学建模》课程教学大纲

《数学建模》课程教学大纲

《数学建模》课程教学大纲课程编号: 90907011学时:32学分:2适用专业:本科各专业开课部门:各学院一、课程的性质与任务数学建模是研究如何将数学方法和计算机知识结合起来用于解决实际问题的一门边缘交叉学科,是集经典数学、现代数学和实际问题为一体的一门新型课程,是应用数学解决实际问题的重要手段和途径。

本课程主要介绍初等模型、简单优化模型、微分方程模型、概率统计模型、数学规划模型等模型的基本建模方法及求解方法。

通过数学模型有关概念、特征的学习和数学模型应用实例的介绍,培养学生数学推导和简化分析能力,熟练运用计算机能力;培养学生联想、洞察能力,综合分析能力;培养学生应用数学方法解决实际问题的能力。

三、实践教学的基本要求(无)四、课程的基本教学内容及要求第一章数学模型概述1.教学内容数学模型与数学建模、数学建模的基本方法和步骤、数学模型的特点和分类。

2.重点与难点重点:数学模型与数学建模。

难点:数学建模的基本方法和步骤。

3.课程教学要求了解数学模型与数学建模过程;了解数学建模竞赛规程;掌握几个简单的智力问题模型。

第二章初等模型1.教学内容双层玻璃窗的功效、动物的身长与体重。

2.重点与难点重点:初等方法建模的思想与方法。

难点:初等方法建模的思想与方法。

3.课程教学要求了解比例模型及其应用。

第三章简单的优化模型1.教学内容存贮模型、最优价格。

2.重点与难点重点:存贮模型。

难点:存贮模型。

3.课程教学要求掌握利用导数、微分方法建模的思想方法;能解决简单的经济批量问题和连续问题模型。

第四章数学规划模型1.教学内容线性规划建模、非线性规划建模,奶制品的生产与销售、接力队的选拔与选课策略、钢管和易拉罐下料。

2.重点与难点重点:线性规划方法建模、非线性规划建模。

难点:非线性规划方法建模、Lingo软件的使用。

3.课程教学要求掌握线性规划建模方法;了解对偶单纯形的经济意义;了解Lingo数学软件在解决规划问题中的作用。

Matlab技术优化问题建模

Matlab技术优化问题建模

Matlab技术优化问题建模Matlab技术在优化问题建模中的应用一、引言优化问题是在给定的约束条件下,寻找使目标函数取得最大值或最小值的问题。

在工程和科学领域中,优化问题是十分常见的。

而Matlab作为一种强大的数值计算和科学建模工具,被广泛地应用于各种优化问题的建模与求解中。

本文将介绍Matlab技术在优化问题建模中的应用。

二、优化问题建模的基本框架优化问题的建模过程可以分为以下几个步骤:确定目标函数、确定约束条件、选择优化算法、求解优化问题。

Matlab提供了丰富的函数和工具箱,使得优化问题的建模和求解变得更加简便和高效。

1. 确定目标函数目标函数是优化问题中需要最大化或最小化的函数。

在Matlab中,可以通过定义一个函数来表示目标函数。

例如,对于一个简单的线性优化问题,目标函数可以表示为:```function f = obj(x)f = -2*x(1) - 3*x(2);end```2. 确定约束条件约束条件是优化问题中需要满足的条件。

在Matlab中,可以通过等式或不等式来表示约束条件。

例如,对于一个简单的线性优化问题,约束条件可以表示为: ```function [c, ceq] = con(x)c = [x(1) + x(2) - 1; x(1) - x(2) + 2];ceq = [];end```3. 选择优化算法Matlab提供了多种优化算法,可以根据具体情况选择合适的算法。

例如,对于线性约束优化问题,可以选择使用线性规划算法,如linprog函数;对于非线性约束优化问题,可以选择使用非线性规划算法,如fmincon函数。

4. 求解优化问题在确定了目标函数、约束条件和优化算法后,可以使用Matlab提供的优化函数进行求解。

例如,对于前述的线性优化问题,可以使用linprog函数进行求解,如下所示:```lb = [0; 0];ub = [];A = [];b = [];Aeq = [];beq = [];x0 = [];options = optimoptions('linprog', 'Algorithm', 'dual-simplex');[x, fval, exitflag, output] = linprog(@obj, A, b, Aeq, beq, lb, ub, x0, options);```三、案例分析:调度问题建模与优化为了更好地理解Matlab技术在优化问题建模中的应用,下面以调度问题为例进行分析。

MATLAB basics姜启源《数学模型》第三版课件

MATLAB basics姜启源《数学模型》第三版课件

山东大学威海分校应用数学系数学建模课程Matlab基础及其应用山东大学威海分校应用数学系编程的难点和对策☐Matlab为什么也称为语言?语言的用途?词典意味着什么?☐难点:1、编程的工作就是映射2、调试、找错误☐对策:实践,实践,再实践Matlab的学习方法☐必须做大量的练习,熟悉其中的函数☐多看帮助文件,又一本好的参考书☐熟练使用Google等网络资源☐培养良好的编程习惯参考书(1)高等应用数学问题的MATLAB求解薜定宇,陈阳泉著清华大学出版社价格:43.00元参考书(2)优化建模与LINDO/LINGO软件谢金星等清华大学出版社价格:48.00元MATLAB 基础及其应用MATLAB 基础•概述•MATLAB 基本使用•MATLAB 的基本矩阵分析•矩阵操作•流程控制>>>>>一、概述MATLAB是一种交互式的以矩阵为基础的系统计算平台,它用于科学和工程的计算与可视化。

它的优点在于快速开发计算方法,而不在于计算速度。

1.1 MATLAB的出现☐70年代中期,Cleve Moler和他的同事开发了LINPACK和EISPACK的Fortran子程序库☐70年代末期,Cleve Moler 在新墨西哥大学给学生开线性代数,为学生编写了接口程序,这程序取名为MATLAB,即MATrix LABoratory☐1983年春天,工程师John Little与Moler、Steve Bangert一起开发了第二代专业版MATLAB ☐1984年,MathWorks公司成立,MATLAB正是推向市场。

1.2 Matlab的版本演化☐Matlab 1.0☐Pc matlab->matlab 386☐Matlab3.5+simulink☐Matlab 4.0:simlink内嵌☐Matlab 5.0 :全面的面向对象☐Matlab 5.1~5.3☐Matlab 6.0☐Matlab 6.5:购并了MATRIXx ☐Matlab 7.0:20041.3 MATLAB特点☐高度适应性、开放性:MATLAB的工具箱可以任意增减,任何人可以自己生成MATLAB工具箱☐可扩充性:MATLAB的函数大多为ASCII文件,可以直接编辑、修改☐基于矩阵运算的工作平台。

MATLAB模型构建与优化方法介绍

MATLAB模型构建与优化方法介绍

MATLAB模型构建与优化方法介绍一、引言MATLAB(Matrix Laboratory)是一种强大而灵活的数值计算与数据可视化软件,广泛应用于科学、工程、金融等各个领域。

在模型构建与优化方面,MATLAB提供了丰富的工具和函数,使得用户可以方便地进行模型构建和参数优化。

二、MATLAB模型构建在MATLAB中,模型构建是指通过定义变量、方程和约束条件,将实际问题转化为数学模型。

MATLAB提供了多种方式来构建模型,其中最常用的是使用符号运算工具箱。

符号运算工具箱提供了符号计算的功能,可以在MATLAB中创建符号变量、符号函数和符号表达式。

用户可以使用符号计算工具箱对数学公式进行展开、求导、积分等操作,从而方便地构建数学模型。

例如,我们可以使用符号计算工具箱来构建一个简单的线性回归模型。

首先,创建符号变量x和y,表示输入和输出变量。

然后,定义线性模型的表达式为y =a*x + b,其中a和b为待求参数。

最后,通过最小二乘法等方法,可以求解出最优的参数值。

除了符号运算工具箱外,MATLAB还提供了其他模型构建工具,如优化工具箱、神经网络工具箱等。

用户可以根据具体需求选择合适的工具进行模型构建。

三、MATLAB模型优化模型优化是指通过调整模型参数,使得模型能够更好地拟合实际数据或达到最优性能。

MATLAB提供了多种优化方法,包括数值优化、遗传算法、模拟退火等。

1. 数值优化数值优化是一类通过迭代求解数值问题的方法。

MATLAB中的数值优化工具箱提供了多种数值优化算法,包括最小二乘法、非线性规划、最大似然估计等。

用户可以根据具体情况选择合适的算法进行优化。

例如,我们可以使用最小二乘法来优化线性回归模型中的参数。

最小二乘法通过最小化实际输出与模型输出之间的误差平方和,来得到最优的参数估计。

MATLAB中的lsqcurvefit函数可以方便地进行最小二乘法优化,用户只需提供模型函数和初始参数值即可。

2. 遗传算法遗传算法是一种模拟生物进化过程的启发式优化算法。

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  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
t=eval(q);
plot(r,t)
[r;t]
数值结果:
图形结果:

程序:
symsgtr;
Q=(8-g.*t).*(80+r.*t)-4.*t-640;
q=diff(Q,t);
q=solve(q);
r=2;g=0.06:0.01:0.15;
t=eval(q);
plot(g,t)
[g;t]
数值结果:
③结果与教材p81表4比较。

functiony=mainfun()
VV0=[10^7 5*10^6 10^6];
uu=[3 3.5 4 4.5 5];
y=zeros(length(VV0), length(uu));
fori=1:length(VV0)
forj=1:length(uu)
y(i,j)=Y(uu(j),VV0(i));
end
end
y=round(10000*y)/10000;
functiony=Y(u,V0)%(1)
y=S(u,V0)/W(u,V0);
functiony=W(u,V0)%(2) 编写该程序
T=400/u;
rr=0;
fort=1:T
rr=rr+r(t,u);
end
y=3.4*pi/3*(((3*V0)/(4*pi))^(1/3)-rr)^3;
第3章 简单的优化模型
1.
目标函数(生猪出售纯利润,元):
Q(t)=(8–gt)(80+rt)–4t–640
其中,t≥0为第几天出售,g为每天价格降低值(常数,元/公斤),r为每天生猪体重增加值(常数,公斤)。
求t使Q(t)最大。
1.1
(1)图解法
绘制目标函数
Q(t)=(8–gt)(80+rt)–4t–640
q=diff(Q,t);
q=solve(q);
g=0.1;r=2;
tm=eval(q)
Q=(8-g.*tm).*(80+r.*tm)-4.*tm-640
运行结果:
1.2
对1.1中(2)所求得的符号表达式t(r,g),分别对g和r进行敏感性分析。
(1)取g=0.1,对t(r)在r=1.5:0.1:3上求r与t的关系数据,绘制r与t的关系图形(见教材p65)。
rr=(3*V0/4/pi)^(1/3);
fork=1:t
rr=rr-r(k,u);
end
y=y+log10(rr);
end
y=400*f(V0)/u+7.2*u*(u+6)*(3*y-151/u);
functiony=f(V0)%(5)编写该程序
要求:
①编写所要求的程序。
②运行。注:第一个函数为主函数,没有输入参数,可直接执行
ift>=0&&t<=1000/6/u
y=1.56*10^(-3)*u*(1+0.4*u)*t;
elseift>1000/6/u
y=0.2*(1+0.4*u);
else
error('k不能小于0!');%显示出错信息并退出运行
end
functiony=S(u,V0)%(4)
T=400/u;
y=0;
fort=1:T
y=0;
fort=1:T
rr=(3*V0/4/pi)^(1/3);
fory=y+log10(rr);
end
y=400*f(V0)/u+7.2*u*(u+6)*(3*y-151/u);
functiony=f(V0)%(5) 编写该程序
ifV0<=5*10^5
y=4.0;
elseifV0>5*10^5&&V0<=10^6
y=6.2;
elseifV0>10^6&&V0<=10^7
y=8.0;
else
error(' k超出取值范围!');
end



MATLAB
创建函数句柄符号@
绘制函数图函数fplot
定义多个符号对象命令syms
生成符号对象函数sym
微分函数diff
代数方程的符号求解函数solve
functiony=r(t,u)%(3)
ift>=0&&t<=1000/6/u
y=1.56*10^(-3)*u*(1+0.4*u)*t;
elseift>1000/6/u
y=0.2*(1+0.4*u);
else
error('k不能小于0!')
end
functiony=S(u,V0)%(4)
T=400/u;
要求:
①编写程序绘制题(1)图形。
②编程求解题(2).
③对照教材p63相关内容。
相关的MATLAB函数见提示。

程序:
t=0:1:30;
g=0.1;r=2;
Q=(8-g.*t).*(80+r.*t)-4.*t-640;
plot(t,Q)
图形:

程序:
symsgtr;
Q=(8-g.*t).*(80+r.*t)-4.*t-640;
y(i,j)=Y(uu(j),VV0(i));
end
end
y=round(10000*y)/10000;%四舍五入取整。取小数点后4位数字
%以下函数的输入输出均为标量
functiony=Y(u,V0)%(1)
y=S(u,V0)/W(u,V0);
functiony=W(u,V0)%(2)编写该程序
functiony=r(t,u)%(3)
的图形(0≤t≤20)。其中,g=0.1,r=2。
从图形上可看出曲线Q(t)的最大值。
(2)代数法
对目标函数
Q(t)=(8–gt)(80+rt)–4t–640
用MATLAB求t使Q(t)最大。其中,r,g是待定参数。(先对Q(t)进行符号函数求导,对导函数进行符号代数方程求解)
然后将代入g=0.1,r=2,计算最大值时的t和Q(t)。
(2)取r=2,对t(g)在g=0.06:0.01:0.15上求g与t的关系数据,绘制g与t的关系图形(见教材p65)。
要求:分别编写(1)和(2)的程序,调试运行。

程序:
symsgtr;
Q=(8-g.*t).*(80+r.*t)-4.*t-640;
q=diff(Q,t);
q=solve(q);
g=0.1;r=1.5:0.1:3;
functiony=mainfun()
clc;
VV0=[10^7 5*10^6 10^6];%冰山的初始体积,3种
uu=[3 3.5 4 4.5 5];%船速,5种
y=zeros(length(VV0), length(uu));%初始化
fori=1:length(VV0)
forj=1:length(uu)
符号表达式赋值函数eval
把表达式或语句表示成一个字符串s,eval(s)先把s转换回表达式或语句,再执行。

3.2 生猪的出售时机
3.7 冰山运输
图形结果:
2.
按函数调用顺序。
(1)每立方米水所需费用
u为船速,V0为冰山的初始体积。
(2)冰山运抵目的地后可获得水的体积
为冰山抵达目的地所需天数。
(3)第t天冰山球面半径融化速率:
(4)运送冰山费用
为冰山抵达目的地所需天数。
(5)船的日租金
参照教材p81的表4,求不同V0,u下每立方米水的费用。
下面是不完整的MATLAB程序:
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