Task1:线性规划 整数规划 非线性规划 二次规划

文章目录

第一章 线性规划

§1 线性规划

1.1 线性规划的实例与定义

1.2 线性规划的 Matlab 标准形式

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1.3 线性规划问题的解的概念

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1.4 线性规划的图解法

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1.5 求解线性规划的 Matlab 解法 (练习)

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1.6 可以转化为线性规划的问题

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§2 运输问题(产销平衡)

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§3 指派问题

3.1 指派问题的数学模型

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3.2 求解指派问题的匈牙利算法

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注:有时问题会复杂些,有以下方法:
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§4 对偶理论与灵敏度分析

4.1 原始问题和对偶问题

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4.2 对偶问题的基本性质 (练习)

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4.3 灵敏度分析

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4.4 参数线性规划

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§5 投资的收益和风险

这一节略看,当有需求时再翻阅查找。(数学建模算法与应用P9~12)

5.1 问题提出

5.2 符号规定和基本假设

5.3 模型的分析与建立

5.4 模型一的求解

5.5 结果分析

第二章 整数规划

§1 概论

1.1 定义

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1.2 整数规划的分类

整数线性规划模型:

变量全限制为整数 变量部分限制为整数
纯(完全)整数规划 混合整数规划

1.3 整数规划特点

(i) 原线性规划有最优解,当自变量限制为整数后,其整数规划解出现下述情况:
①原线性规划最优解全是整数,则整数规划最优解与线性规划最优解一致。
②整数规划无可行解。
③有可行解(当然就存在最优解),但最优解值变差。
(ii) 整数规划最优解不能按照实数最优解简单取整而获得。

1.4 求解方法分类

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§2 分枝定界法

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§3 0 −1型整数规划

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3.1 引入0 −1变量的实际问题

3.1.1 投资场所的选定——相互排斥的计划

3.1.2 相互排斥的约束条件

3.1.3 关于固定费用的问题(Fixed Cost Problem)

3.2 0 −1型整数规划解法之一(过滤隐枚举法)

§4 蒙特卡洛法(随机取样法)

§5 指派问题的计算机求解

§6 生产与销售计划问题

第三章 非线性规划

§1 非线性规划

1.1 非线性规划的实例与定义

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NP
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1.2 线性规划与非线性规划的区别

如果线性规划的最优解存在,其最优解只能在其可行域的边界上达到(特别是可行
域的顶点上达到);而非线性规划的最优解(如果最优解存在)则可能在其可行域的任
意一点达到。

1.3 非线性规划的 Matlab 解法

Matlab 中非线性规划的数学模型写成以下形式
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其中 f (x)是标量函数, A, B, Aeq, Beq是相应维数的矩阵和向量,C(x),Ceq(x) 是非
线性向量函数。
Matlab 中的命令是
X=FMINCON(FUN,X0,A,B,Aeq,Beq,LB,UB,NONLCON,OPTIONS)
它的返回值是向量 x ,其中 FUN 是用 M 文件定义的函数 f (x);X0 是 x 的初始值;
A,B,Aeq,Beq 定义了线性约束 A* X ≤ B, Aeq * X = Beq ,如果没有线性约束,则
A=[],B=[],Aeq=[],Beq=[];LB 和 UB 是变量 x 的下界和上界,如果上界和下界没有约
束,则 LB=[],UB=[],如果 x 无下界,则 LB 的各分量都为-inf,如果 x 无上界,则 UB
的各分量都为 inf;NONLCON 是用 M 文件定义的非线性向量函数C(x),Ceq(x) ;OPTIONS
定义了优化参数,可以使用 Matlab 缺省的参数设置。

1.4 求解非线性规划的基本迭代格式

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§2 无约束问题

2.1 一维搜索方法

2.1.1 Fibonacci 法

2.1.2 0.618 法

2.2 二次插值法

对极小化问题(2),当 f (t) 在[a,b] 上连续时,可以考虑用多项式插值来进行一
维搜索。它的基本思想是:在搜索区间中,不断用低次(通常不超过三次)多项式来近
似目标函数,并逐步用插值多项式的极小点来逼近(2)的最优解。

2.3 无约束极值问题的解法

无约束极值问题可表述为
( ) min ( ), n f x x ∈ E (5)
求解问题(5)的迭代法大体上分为两点:一是用到函数的一阶导数或二阶导数,
称为解析法。另一是仅用到函数值,称为直接法。

2.3.1 解析法

2.3.1.1 梯度法(最速下降法)
2.3.1.2 Newton 法
2.3.1.3 变尺度法

2.3.2 直接法

2.4 Matlab 求无约束极值问题

§3 约束极值问题

3.1 二次规划 (例8?)

若某非线性规划的目标函数为自变量 x 的二次函数,约束条件又全是线性的,就称
这种规划为二次规划。

Matlab 中二次规划的数学模型可表述如下:
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3.2 罚函数法

3.3 Matlab 求约束极值问题

在 Matlab 优化工具箱中,用于求解约束最优化问题的函数有:fminbnd、fmincon、
quadprog、fseminf、fminimax,上面我们已经介绍了函数 fmincon 和 quadprog。

3.3.1 fminbnd 函数

3.3.2 fseminf 函数

3.3.3 fminimax 函数

3.4 Matlab 优化工具箱的用户图形界面解法

§4 飞行管理问题

总结思考

因为错过消息,自己迟了一周才开始学习,所以本次的打卡内容只截取了自认为重点的内容,建造了这三章的大体知识框架。学习资料要求的部分基本都细细看过,有些太难的也就没有太深究(太忙了这段时间QAQ),其中遗留两三道例题需要下次再练习,还有这些规划的函数得重新整理一遍,加深印象以免混淆。