中南大学 最优化方法及控制应用1120-1
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最优化方法及其应用作者:郭科出版社:高等教育出版社类别:不限出版日期:20070701最优化方法及其应用 的图书简介系统地介绍了最优化的理论和计算方法,由浅入深,突出方法的原则,对最优化技术的理论作丁适当深度的讨论,着重强调方法与应用的有机结合,包括最优化问题总论,线性规划及其对偶问题,常用无约束最优化方法,动态规划,现代优化算法简介,其中前八章为传统优化算法,最后一章还给出了部分优化问题的设计实例,也可供一般工科研究生以及数学建模竞赛参赛人员和工程技术人员参考,最优化方法及其应用 的pdf电子书下载最优化方法及其应用 的电子版预览第一章 最优化问题总论1.1 最优化问题数学模型1.2最优化问题的算法1.3 最优化算法分类1.4组合优化问題简卉习题一第二章 最优化问题的数学基础2.1二次型与正定矩阵2.2 方向导数与梯度2.3Hesse矩阵及泰勒展式2.4 极小点的判定条件2.5锥、凸集、凸锥2.6 凸函数2.7约束问题的最优性条件习题二第三章 线性规划及其对偶问题3.1线性规划数学模型基本原理3.2 线性规划迭代算法3.3对偶问题的基本原理3.4 线性规划问题的灵敏度习题三第四章一维搜索法4.1 搜索区间及其确定方法4.2 对分法4.3Newton切线法4.4 黄金分割法4.5 抛物线插值法习题四第五章常用无约束最优化方法5.1 最速下降法5.2 Newton法5.3修正Newton法5.4 共轭方向法5.5 共轭梯度法5.6 变尺度法5.7坐标轮换法5.8 单纯形法习題五第六章 常用约束最优化方法6.1外点罚函数法6.2 內点罚函数法6.3 混合罚函数法6.4约束坐标轮换法6.5 复合形法习题六第七章 动态规划7.1动态规划基本原理7.2 动态规划迭代算法7.3动态规划有关说明习题七第八章 多目标优化8.1多目标最优化问题的基本原理8.2 评价函数法8.3 分层求解法8.4目标规划法习题八第九章 现代优化算法简介9.1 模拟退火算法9.2遗传算法9.3 禁忌搜索算法9.4 人工神经网络第十章最优化问题程序设计方法10.1 最优化问题建模的一般步骤10.2常用最优化方法的特点及选用标准10.3最优化问题编程的一般过程10.4 优化问题设计实例参考文献更多 最优化方法及其应用 相关pdf电子书下载。
最优化方法及其应用PPT课件

一 最优化问题总论
如果是求一个约束的极小点,则每一次迭代的新点都应该在约束可 行域内,即 X k D,k 0,1,2,
下图为迭代过程
一 最优化问题总论
(二)收敛速度与计算终止准则
(1)收敛速度
作为一个算法A,能够收敛于问题的最优解当然
x1 x2
即求
2x,1 5x2 40
x1 0 , x2 0
max f (x1, x2 ) x1 x2
2x1 5x2 40,
x1
0,x2
0.
一 最优化问题总论
最优化问题的数学模型包含有三个要求:即变
量(又称设计变量)、目标函数、约束条件.
一、变量 二、目标函数 三、约束条件 四、带约束条件的优化问题数学模型表示形式
t f (x1,x2 )
t c
L
L在 三维空间中曲面
与[平x1, 面x2 ]T 有一条交
线 .交线在平面上的投影曲线是 ,可见曲线上的点到平
面
的高度都等于常数C,也即曲线上的的函数值都
具有相同的值.
一 最优化问题总论
当常数取不同的值时,重复 上面的讨论,在平面上得到一族 曲线——等高线.
等高线的形状完全由曲面的 形状所决定;反之,由等高线的 形状也可以推测出曲面的形状.
线(如图),不等式约束把坐标平面分成两部分当中的一部分 (如图).
一 最优化问题总论
综上所述,当把约束条件中的每一个 等式所确定的曲线,以及每一个不等式所 确定的部分在坐标平面上画出之后,它 们相交的公共部分即为约束集合D.
一 最优化问题总论
例1.4 在坐标平面上画出约束集合
最优化算法分析及应用

最优化算法分析及应用最优化算法是一类用于求解最优问题的数学模型和算法。
最优问题是指在一定约束条件下,寻求使得目标函数取得最大或者最小值的问题。
最优化算法包括解析法和数值法两种方法。
解析法是通过对目标函数进行数学分析,利用导数、求极限等数学工具,从而找到最优解的一类算法。
其中最常用的方法是求解目标函数的一阶或者二阶偏导数,通过解方程求得目标函数的稳定点或是极值点,从而得到最优解。
解析法的优点是可以得到精确的最优解,其中最著名的算法是拉格朗日乘数法、KKT条件和牛顿法等。
这些方法在多种领域有着广泛的应用,比如经济学中的效用函数最大化问题、工程学中的最优设计问题等。
数值法是通过迭代计算的方式逼近最优解的一类算法。
与解析法不同,数值法不需要对目标函数进行精确的数学分析,而是通过给定初始点,通过一定规则进行迭代计算,从而逐步逼近最优解。
数值法的优点是可以处理复杂的非线性问题,也可以应用于高维问题或者没有解析解的问题。
常用的数值法有梯度下降法、共轭梯度法、模拟退火算法等等。
这些方法在机器学习、数据挖掘、图像处理等领域都有广泛的应用,比如利用梯度下降法进行参数优化,利用模拟退火算法求解旅行商问题等。
最优化算法在现实生活中有很多应用。
在工程领域,最优化算法被广泛应用于优化设计问题,比如在汽车工业中,通过最优化算法可以实现车辆的轻量化设计,从而降低燃料消耗和排放。
在物流领域,最优化算法可以帮助货物合理分配,提高物流效率,降低物流成本。
在电力系统中,最优化算法可以用于电力调度问题,从而实时调整发电机组的出力,保证电网的供需平衡。
在经济学中,最优化算法可以用来解决资源配置和决策问题,比如最大化收益、最小化成本等。
此外,最优化算法还可以应用于交通流量优化、医疗资源优化、网络传输优化等各个领域。
通过合理选择和应用最优化算法,可以提高效率,降低成本,优化资源配置,从而实现经济可持续发展和社会效益最大化。
总而言之,最优化算法是一类用于求解最优问题的数学模型和算法。
中南大学 最优化方法及控制应用11201

无约束优化问题
单变量优化问题
有约束优化问题 单目标优化问题
多变量优化问题
多目标优化问题
dgxu
28
目标函数的几何图形
一元函数
f(x)
二元函数
x
多元函数:“ 超曲面”
dgxu
29
等值线 ~ 等高线(测绘,地形图) ~由具有相同目标函数值的自变量点连成的曲线
f(x) f(x)
x2
x1
dgxu
30
通过观察等高线函数值的分布,可以初步确定最优点的搜索方向
a11 … a1n
… >0
an1 … ann
n阶矩阵A为负定的充要条件dgxu是–A为正定的。
27
§1.3.2 目标函数与等值线
目标函数——多方案选优中评价好坏的标准,性能指标 min f(x) 或 max f(x)
设计变量(决策变量) 静态优化问题:目标是参数的函数
动态优化问题:目标是函数的函数,即泛函数
f(x) = xTAx = [x1, x2]
5 -3 -3 5
[x1, x2]T
=5x12-6x1x2+5x22 =(x1+x2)2+4(x1-x2)2 >0
判定矩阵为正定或负定的Sylvester定理:
n阶矩阵A为正定的充要条件是A的各阶前主子式大于零,即
a11>0 ,
a11 a12
>0 , … a21 a22 …
4、有约束最优化问题的变分法
现代最优化技术 (20世纪50年代)
1、近代科学技术与工业生产的发展
需要
2、电子计算机的出现与发展
dgxu
可能
14
§1.2 工业过程领域中的应用
数学中的最优化方法

数学中的最优化方法数学是一门综合性强、应用广泛的学科,其中最优化方法是数学的一个重要分支。
最优化方法被广泛应用于各个领域,如经济学、物理学、计算机科学等等。
本文将从理论和应用两个角度探讨数学中的最优化方法。
一、最优化的基本概念最优化是在给定约束条件下,寻找使某个目标函数取得最大(或最小)值的问题。
在数学中,最优化可以分为无约束最优化和有约束最优化两种情况。
1. 无约束最优化无约束最优化是指在没有限制条件的情况下,寻找使目标函数取得最大(或最小)值的问题。
常见的无约束最优化方法包括一维搜索、牛顿法和梯度下降法等。
一维搜索方法主要用于寻找一元函数的极值点,通过逐步缩小搜索区间来逼近极值点。
牛顿法是一种迭代方法,通过利用函数的局部线性化近似来逐步逼近极值点。
梯度下降法则是利用函数的梯度信息来确定搜索方向,并根据梯度的反方向进行迭代,直至达到最优解。
2. 有约束最优化有约束最优化是指在存在限制条件的情况下,寻找使目标函数取得最大(或最小)值的问题。
在解决有约束最优化问题时,借助拉格朗日乘子法可以将问题转化为无约束最优化问题,进而使用相应的无约束最优化方法求解。
二、最优化方法的应用最优化方法在各个领域中都有广泛的应用。
以下将以几个典型的应用领域为例加以说明。
1. 经济学中的最优化在经济学中,最优化方法被广泛应用于经济决策、资源配置和生产计划等问题的求解。
例如,在生产计划中,可以使用线性规划方法来优化资源分配,使得总成本最小或总利润最大。
2. 物理学中的最优化最优化方法在物理学中也是常见的工具。
例如,在力学中,可以利用最大势能原理求解运动物体的最优路径;在电磁学中,可以使用变分法来求解电磁场的最优配置;在量子力学中,可以利用变分法来求解基态能量。
3. 计算机科学中的最优化在计算机科学中,最优化方法被广泛应用于图像处理、机器学习和数据挖掘等领域。
例如,在图像处理中,可以使用最小割算法来求解图像分割问题;在机器学习中,可以使用梯度下降法来求解模型参数的最优值。
中南大学校本部2010年春季硕士研究生专业课程表

星期
节次
课程名称(起止周)
学时
任课教师
1-2
3-4
5-6
7-8
9-10
11-12
一
1-16自然辩证法概论
Z7-南楼204
1-19英语综合
11-18最优化方法
南楼204
9-14GNSS数据处理
高等摄影测量学
计算机图形学
空间大地测量学
遥感应用分析原理与方法
3-8计算机图形学
13-18遥感应用分析原理与方法
9-16领导科学与艺术
南楼-204
9-16领导科学与艺术南楼-204
4-7数字化成图原理与方法采矿楼340
4-7工程测量技术(采矿楼340)
15-20空间大地测量学
4-7工程测量技术(采矿楼340)
15-20地下空间工程测量
三
4-7数字化成图原理与方法
说明:
1.本学期3月15日(第一周星期一)正式上课。
2.课程名称前的数字为上课起止周,后面的数字为上课地点(未注明的为采矿楼201)。
五
3-8计算机图形学
15-20地下空间工程测量
4-7工程测量技术(采矿楼340)
13-18遥感应用分析原理与方法
3-8空间分析
3-8空间分析
9-12变形观测专论
13-18高光谱遥感原理与应用
GNSS数据处理
高光谱遥感原理与应用
空间分析
变形观测专论
空间数据质量控制
工程测量技术
数字化成图原理与方法
地下空间工程测量
24
24
24
24
24
24
24
最优化计算方法(工程优化)第1章

最优化在物质运输、自动控制、机械设计、采矿冶金、经 济管理等科学技术各领域中有广泛应用。下面举几个简单的实 例。
例1:把半径为1的实心金属球熔化后,铸成一个实心圆柱体, 问圆柱体取什么尺寸才能使它的表面积最小?
解:决定圆柱体表面积大小有两个决策变量:圆柱体底面半 径r、高h。
问题的约束条件是所铸圆柱体重量与球重相等。即
优化模型的分类
根据问题的不同特点分类
一般的约束优化问题
标准形式
min
xRn
f
x
s.t. gi x 0, i 1, 2, , m
1) gi x 0 -gi x 0
2)
hi
x
0
hi x 0
-hi
x
0
优化模型的分类
根据函数类型分类
线性规划:目标函数、约束条件都是线性的 非线性规划:目标函数、约束条件中的函数不全是线性
yi
a1
1
a3
ln 1
a2 exp
xi
a4 a5
最优化问题举例
例3已:知有从一v旅i 到行团v j从的v旅0费出为发要cij遍,游问城应市如何v1安, v排2 行,..程.,使vn总 ,
费用最小?
模型:
变量—是否从i第个城市到第j个城市
xij 1, 0;
约束—每个城市只能到达一次、离开一次
因此,我们在学习本课程时要尽可能了解如何 由实际问题形成最优化的数学模型。
数学模型: 对现实事物或问题的数学抽象或描述。
最优化问题的数学模型与分类
数学模型的建立
建立数学模型时要尽可能简单,而且要能完整地描 述所研究的系统。
过于简单的数学模型所得到的结果可能不符合实际情 况;而过于详细复杂的模型又给分析计算带来困难。
最优化与最优控制

0
)
2 f (X0)
2
f
(
X
0
)
x2x1
2 f (X0
)
xnx1
2 f (X0) x1x2
2 f (X0 x1xn)源自2 f (X0) x2 2
2 f (X0)
xn x2
2 f (X0)
x2xn
2 f (X0
)
xn 2
是f在点X 0处的Hesse矩阵
npjiangb@
npjiangb@
• 2.2 多元函数无约束的极小化 一、Hesse矩阵
设f
: Rn
R1 ,
X
0
Rn
, 如果f在点X
处对于自变量
0
X的各分量的二阶偏导数 2 f ( X 0 ) (i, j 1,2,, n) xix j
都存在,
则
称
函数f在
点X
处
0
二阶
可
导,
并且称矩阵
2
f (X x12
其中 N x * x x x * , 0 。 同样有:严格局部最优解。若 f x * f x
npjiangb@
定义 范数: 在 n 维实向量空间 R n 中,
定义实函数 x , 使其满足以下三个条件:
(1)对任意 x R n 有 x 0 , 当且仅当
dt
t0
• 五 终端控制问题
J Q[x(t f ), t f ]
• 六 非线性系统的最优控制
npjiangb@
• 1.5 最优化问题的解法
• 解析法:利用函数的解析性质去构造迭代公式使之收敛 到最优解
• 直接法:它对函数的解析性质没有要求,而是根据一定 的数学原理来确定
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或
min f(x)
s.t. gi (x) 0, i 1,,l
h j (x) 0, j 1,, m
模型的普遍意义
(1) max F(x) 令 f(x) = -F(x) 变为 min f(x)
xS
xS
(2) Gi(x)0
令 gi(x)=-Gi(x)0
(3) l, m 可以为0
4、有约束最优化问题的变分法
现代最优化技术 (20世纪50年代)
1、近代科学技术与工业生产的发展
需要
2、电子计算机的出现与发展
dgxu
可能
14
§1.2 工业过程领域中的应用
1、工程最优设计 2、操作分析与制定计划 3、工程分析与数据处理
静态优化 (参数优化)
4、过程动态特性与最优控制方案的研究
例:f(x1,x2)=60-10x1-4x2+x12+x22-x1x2
0≤x1≤6
0≤x2≤8
x2
f=20 f=11
8
f=8
(8,6)
0
0 dgxu
6
(6,5)
x1
31
§1.3.3 约束条件与可行域
约束条件:自变量取值范围的限制
(可用等式或不等式表示)
gi (x) 0,
i=1,…, l
内点
hj(x)=0 , j=1,…, m
可行点:满足约束条件的点 可行域: 可行点组成的集合
S={x| gi (x) 0, i=1,2,…, l; hj(x)=0, j=1,2,…, m}
若存在等式约束,则可行点均为边界点
dgxu
S
边界点 外点
32
§1.3.4 最优化问题的数学模型
min f(x) xS
S ={x | gi(x)0, i=1,…, l ; hj(x) = 0, j=1,…, m}
r2ex
p r2cal r2exp
2
21
§1.2.4 过程动态特性与最优控制方案的研究
例1.2.6 管式反应器中温度最优分布问题:要求B的产率最大
A
L
A,B,C
A B C
反应速率方程为
dxA (l) dl
k01
exp
E1 RT
xA
dgxu
33
min f x 目标函数
s.t.
g j x 0 不等式约束
hi x 0 等式约束
称满足所有约束条件的向量 x为容许解,或可行解,或可 行点,全体容许点的集合称为容许集或可行集,记为 D 。
D {x | hi x 0, i 1,2, m, g j x 0,
dgxu
4
第一章 概 述
• 最优化问题 • 发展中的最优化技术 • 最优化技术的应用 • 最优化技术的基本概念
要点:二次型函数、恒定矩阵、目标函数、等值线、 约束条件、可行域、优化问题的数学模型、算法
dgxu
5
最优化问题
按一定标准在多个候选方案中选优
项
候选方案1
目 或
候选方案2
min F 或 max F
dgxu
25
设A为n阶对称矩阵
若对Rn中任意非零向量x,恒有f(x)=xTAx>0,则称 f(x)为正定二次型,A为正定对称矩阵,记为A>0。
恒 若对Rn中任意非零向量x,恒有f(x)=xTAx≥0,则称f(x) 定 为半正定二次型,A为半正定对称矩阵,记为A≥0。
矩 阵
若-A>0,则称f(x)=xTAx为负定二次型,A为负定
......
dgxu
18
例1.2.3 生产计划的最优化问题
某工厂生产A和B两种产品,它们需要经过三种设备的加工, 其工时如下表所示。设备I、II和III每天可使用的时间分别不超 过12、10和8小时。产品A和B的利润随市场的需求有所波动,如 果预测未来某个时期内A和B的利润分别为 4千元/吨和 3千元/ 吨,问在那个时期内,每天应安排产品A、B各多少吨,才能使工 厂获利最大?
工 程
• •
最优化技术
最优方案
问
•
题
候选方案n
dgxu
6
最优化控制技术 研究和解决最优化问题的学科
建立数学模型
实际问题的近似与抽象
数学关系式
方程 不等式 逻辑关系式
求最优解
模型分析 选方法 编程序 运算 评价
dgxu
物理定律 市场约束 工艺关系 ……
最优控制器设定
7
Three-Tank Cyanidation Plant
dgxu
8
Optimal control
dgxu
9
复杂有色冶金过程
dgxu
10
优化控制方案
dgxu
11
广义过程优化控制
dgxu
12
考虑市场机制的多目标优化控制
dgxu
13
§1.1 发展简史
经典最优化技术
1、欧几里德命题(古希腊,前300年):
周长L=constant Max 面积S=? 2、最短路线问题:30个省会城市旅游 3、微积分求极值(17、18世纪)
工业过程最优化及控制方法
主讲人:徐德刚
信息科学与工程学院
2012.11.20
dgxu
1
课程简介
课程名称:工业过程最优化及控制方法 Optimal Control Methods of Industry Process
性质:专业选修课 课时:32学时(课堂28学时,实验4学时) 任课老师:徐德刚 联系方式:民主楼112 电子邮箱:dgxu@
对称矩阵,记为A<0。
若-A≥0,则称f(x)=xTAx为半负定二次型,A为半负 定对称矩阵,记为A≤0。x为
不定二次型,A为不定对称矩阵。
dgxu
26
例1.3.1 验证 A=
5 -3 -3 5
是正定对称矩阵.
因为对任意的 x =[x1, x2]T 0,有
例1.2.4 非线性曲线拟合
R-K方程:
P
RT V b
a T 1/ 2V (V
b)
2
min L(a,b)
8 i1
Pi
RTi Vi bdgxu
Ti1
/
2Vi
a (Vi
b)
20
例1.2.5 甲醇合成反应动力学模型参数估值
CO+2H2 CO2+3H2
CH3OH CH3OH+H2O
dgxu
2
考核方式: 包括论文或大作业成绩及平时成绩两大部分:
论文或大作业成绩:70%
平时成绩:30% (考勤,实验)
注:三次考勤不到者,平时成绩记0分
dgxu
3
参考书
1.实用最优化方法 R.Fleter著,游兆永等译 天津科技翻译出版公司 2.非线性规划数值方法 袁亚湘 上海科学技术出版社 1995 3.非线性最优方法 席少霖 高等教育出版社 4.最优化方法 解文新,韩立兴等 天津大学出版社 2001 5.最优化方法 施光燕,董加礼 高等教育出版社 2001 6.工程优化方法及其应用 张可村等 西安交大出版社 2007 7.工程优化方法 陈卫东等 哈尔滨工程大学出版社 2006 8.实用最优化方法 唐焕文等 大连理工大学社 2004
动态优化
(函数优化)
dgxu
15
§1.2.1 工程最优设计
化工单元、流程结构、工艺条件的最优设计; 过程最佳操作参数的确定; 工业设备结构与尺寸的最优设计; 能量系统(如热交换网络)的最优集成; 工业企业的总体最优设计;
......
dgxu
16
例1.2.1 在某个化学反应器内,原料经过加热与加压进行化
j 1, 2, p, x Rn} 若 hi (x), g j (x) 是连续函数,则 D是闭集。
dgxu
34
在容许集中找一点 x*,使目标函数 f x在该点取最小值,即
满足:f x* min f x . s.t. g j x* 0. hi x 0的过程即为
无约束优化问题
单变量优化问题
有约束优化问题 单目标优化问题
多变量优化问题
多目标优化问题
dgxu
28
目标函数的几何图形
一元函数
f(x)
二元函数
x
多元函数:“ 超曲面”
dgxu
29
等值线 ~ 等高线(测绘,地形图) ~由具有相同目标函数值的自变量点连成的曲线
f(x) f(x)
x2
x1
dgxu
30
通过观察等高线函数值的分布,可以初步确定最优点的搜索方向
(l
)
dxB (l) dl
k01
exp
E1 RT
dgxxuA
(l)
k02
exp
E2 RT
xB
(l
)
22
求使反应器出口处目的产物B产率Y 最大的轴向温度分布T(l),
即 max Y[T (l)] max L dxB(l)dl 0 dl
dxB (l) dl
I
II
III
利润
A(x1) B(x2)
最多工作
3小时/吨 4小时/吨
12小时
3小时/吨 3小时/吨
10小时
4 小时/吨 2 小时/吨
8小时
4千元/吨 3千元/吨
解:总利润 max f=4x1+3x2 (千元)