数学建模无约束优化

1、 优化问题的数学模型优化问题的数学模型xfi决策变量，目标函数，g(x) 约束条件 可行解（只满足可行解（只满足(2)）与最优解（满足）与最优解（满足(1),(2)） 无约束优化（只有无约束优化（只有(1)）与约束优化（）与约束优化（(1),(2)）)2(, 2 , 1, 0)(. .)1 ()(minmixgtsxfzix 实际问题一般总有约束，何时可用无约束优化处理？实际问题一般总有约束，何时可用无约束优化处理？第五章第五章 无约束优化模型无约束优化模型 现实世界中普遍存在着优化问题现实世界中普遍存在着优化问题 静态优化问题指最优解是数静态优化问题指最优解是数(不是函数不是函数) 建立静态

2、优化模型的关键之一是根建立静态优化模型的关键之一是根据建模目的确定恰当的目标函数据建模目的确定恰当的目标函数 求解静态优化模型一般用微分法求解静态优化模型一般用微分法静静 态态 优优 化化 模模 型型5.1 存贮模型存贮模型问问 题题已知某产品日需求量已知某产品日需求量100件，生产准备费件，生产准备费5000元，贮存费元，贮存费每日每件每日每件1元。试安排该产品的生产计划，即多少天生产元。试安排该产品的生产计划，即多少天生产一次（生产周期），每次产量多少，使总费用最小。一次（生产周期），每次产量多少，使总费用最小。要要 求求不只是回答问题，而且要建立生产周期、产量与不只是回答问题，而且要建立

3、生产周期、产量与需求量、准备费、贮存费之间的关系。需求量、准备费、贮存费之间的关系。配件厂为装配线生产若干种产品，轮换产品时因更换设配件厂为装配线生产若干种产品，轮换产品时因更换设备要付生产准备费，产量大于需求时要付贮存费。该厂备要付生产准备费，产量大于需求时要付贮存费。该厂生产能力非常大，即所需数量可在很短时间内产出。生产能力非常大，即所需数量可在很短时间内产出。问题分析与思考问题分析与思考 每天生产一次每天生产一次，每次，每次100件，无贮存费，准备费件，无贮存费，准备费5000元。元。日需求日需求100件，准备费件，准备费5000元，贮存费每日每件元，贮存费每日每件1元。元。 10天生产

4、一次天生产一次，每次，每次1000件，贮存费件，贮存费900+800+100 =4500元，准备费元，准备费5000元，总计元，总计9500元。元。 50天生产一次天生产一次，每次，每次5000件，贮存费件，贮存费4900+4800+100 =122500元，准备费元，准备费5000元，总计元，总计127500元。元。平均每天费用平均每天费用950元元平均每天费用平均每天费用2550元元1010天生产一次平均每天费用最小吗天生产一次平均每天费用最小吗? ?每天费用每天费用5000元元 这是一个优化问题，关键在建立目标函数。这是一个优化问题，关键在建立目标函数。显然不能用一个周期的总费用作为目标

5、函数显然不能用一个周期的总费用作为目标函数目标函数目标函数每天总费用的平均值每天总费用的平均值 周期短，产量小周期短，产量小 周期长，产量大周期长，产量大问题分析与思考问题分析与思考贮存费少，准备费多贮存费少，准备费多准备费少，贮存费多准备费少，贮存费多存在最佳的周期和产量，使总费用（二者之和）最小存在最佳的周期和产量，使总费用（二者之和）最小模模 型型 假假 设设1. 产品每天的需求量为常数产品每天的需求量为常数 r；2. 每次生产准备费为每次生产准备费为 c1, 每天每件产品贮存费为每天每件产品贮存费为 c2；3. T天生产一次（周期）天生产一次（周期）, 每次生产每次生产Q件，当贮存量件

6、，当贮存量 为零时，为零时，Q件产品立即到来（生产时间不计）；件产品立即到来（生产时间不计）；建建 模模 目目 的的设设 r, c1, c2 已知，求已知，求T, Q 使每天总费用的平均值最小。使每天总费用的平均值最小。4. 为方便起见，时间和产量都作为连续量处理。为方便起见，时间和产量都作为连续量处理。模模 型型 建建 立立0tq贮存量表示为时间的函数贮存量表示为时间的函数 q(t)TQrt=0生产生产Q件，件，q(0)=Q, q(t)以以需求速率需求速率r递减，递减，q(T)=0.一周期一周期总费用总费用TQccC221每天总费用平均每天总费用平均值（目标函数）值（目标函数）2)(21rT

7、cTcTCTC离散问题连续化离散问题连续化AcdttqcT202)(一周期贮存费为一周期贮存费为A=QT/22221rTcc rTQ 模型求解模型求解Min2)(21rTcTcTC求求 T 使使0dTdC212crcrTQ212rccT 模型分析模型分析QTc,1QTc,2QTr,模型应用模型应用c1=5000, c2=1，r=100T=10(天天), Q=1000(件件), C=1000(元元) 回答问题回答问题 经济批量订货公式经济批量订货公式（EOQ公式公式）212rccT 212crcrTQ每天需求量每天需求量 r，每次订货费，每次订货费 c1,每天每件贮存费每天每件贮存费 c2 ，用

8、于订货、供应、存贮情形用于订货、供应、存贮情形不允许缺货的存贮模型不允许缺货的存贮模型 问：为什么不考虑生产费用？在什么条件下才不考虑？问：为什么不考虑生产费用？在什么条件下才不考虑？T天订货一次天订货一次(周期周期), 每次订货每次订货Q件，当贮存量降到件，当贮存量降到零时，零时，Q件立即到货。件立即到货。允许缺货的存贮模型允许缺货的存贮模型AB0qQrT1t当贮存量降到零时仍有需求当贮存量降到零时仍有需求r, 出现缺货，造成损失出现缺货，造成损失原模型假设：贮存量降到零时原模型假设：贮存量降到零时Q件件立即生产出来立即生产出来(或立即到货或立即到货)现假设：允许缺货现假设：允许缺货, 每天

9、每件缺货损失费每天每件缺货损失费 c3 , 缺货需补足缺货需补足T1rTQ AcdttqcT2021)(一周期一周期贮存费贮存费BcdttqcTT331)(一周期一周期缺货费缺货费周期周期T, t=T1贮存量降到零贮存量降到零2)(2213121TTrcQTccC一周期总费用一周期总费用rTQrTcrTQcTcTCQTC2)(2),(232210,0QCTC每天总费用每天总费用平均值平均值（目标函数）（目标函数）213121)(2121TTrcQTccC一周期总费用一周期总费用Min),(QTC求求 T ,Q 使使332212cccrccT323212ccccrcQ为与为与不允许缺货的存贮模型

10、不允许缺货的存贮模型相比，相比，T记作记作T , Q记作记作Q212rccT 212crcrTQ不允不允许缺许缺货模货模型型QQTT,332ccc 记记1QQTT,13cQQTT,332212cccrccT323212ccccrcQ允许允许缺货缺货模型模型不不允允许许缺缺货货3c332212cccrccT323212ccccrcQ允许允许缺货缺货模型模型0qQ rT1tT注意：缺货需补足注意：缺货需补足Q 每周期初的存贮量每周期初的存贮量R每周期的生产量每周期的生产量R （或订货量）（或订货量）332212ccccrcTrRQ不允许缺货时的产量不允许缺货时的产量(或订货量或订货量) QQR5.

11、2 森林救火森林救火森林失火后，要确定派出消防队员的数量。森林失火后，要确定派出消防队员的数量。队员多，森林损失小，救援费用大；队员多，森林损失小，救援费用大；队员少，森林损失大，救援费用小。队员少，森林损失大，救援费用小。综合考虑损失费和救援费，确定队员数量。综合考虑损失费和救援费，确定队员数量。问题问题分析分析问题问题记队员人数记队员人数x, 失火时刻失火时刻t=0, 开始救火时刻开始救火时刻t1, 灭火时刻灭火时刻t2, 时刻时刻t森林烧毁面积森林烧毁面积B(t). 损失费损失费f1(x)是是x的减函数的减函数, 由烧毁面积由烧毁面积B(t2)决定决定. 救援费救援费f2(x)是是x的增

12、函数的增函数, 由队员人数和救火时间决定由队员人数和救火时间决定.存在恰当的存在恰当的x，使，使f1(x), f2(x)之和最小之和最小 关键是对关键是对B(t)作出合理的简化假设作出合理的简化假设.问题问题分析分析失火时刻失火时刻t=0, 开始救火时刻开始救火时刻t1, 灭火时刻灭火时刻t2, 画出时刻画出时刻 t 森林烧毁面积森林烧毁面积B(t)的大致图形的大致图形t1t20tBB(t2)分析分析B(t)比较困难比较困难,转而讨论森林烧毁转而讨论森林烧毁速度速度dB/dt.模型假设模型假设 3）f1(x)与与B(t2)成正比，系数成正比，系数c1 (烧毁单位面积损失费）烧毁单位面积损失费）

13、 1）0 t t1, dB/dt 与与 t成正比，系数成正比，系数 (火势蔓延速度）火势蔓延速度） 2）t1 t t2, 降为降为 - x ( 为队员的平均灭火为队员的平均灭火速度）速度） 4）每个）每个队员的单位时间灭火费用队员的单位时间灭火费用c2, 一次性费用一次性费用c3假设假设1）的解释的解释 rB火势以失火点为中心，火势以失火点为中心，均匀向四周呈圆形蔓延，均匀向四周呈圆形蔓延，半径半径 r与与 t 成正比成正比面积面积 B与与 t2成正比，成正比， dB/dt与与 t成正比成正比.xbtt12220( )tdBB tdtdt模型建立模型建立dtdBb0t1tt2x假设假设1）,1

14、tbxcttxcxftBcxf31222211)()(),()(目标函数目标函数总费用总费用)()()(21xfxfxC假设假设3）4）xttt112假设假设2）)(222212212xttbt0dxdCxcxxtcxtctcxC3122121211)(22)(模型建立模型建立目标函数目标函数总费用总费用模型求解模型求解求求 x使使 C(x)最小最小231221122ctctcx结果解释结果解释 / 是火势不继续蔓延的最少队员数是火势不继续蔓延的最少队员数dtdBb0t1t2tx其中其中 c1,c2,c3, t1, , 为已知参数为已知参数模型模型应用应用c1,c2,c3已知已知, t1可估计

15、可估计, c2 x c1, t1, x c3 , x 结果结果解释解释231221122ctctcxc1烧毁单位面积损失费烧毁单位面积损失费, c2每个每个队员单位时间灭火费队员单位时间灭火费, c3每个每个队员一次性费用队员一次性费用, t1开始救火时刻开始救火时刻, 火火势蔓延速度势蔓延速度, 每个每个队员平均灭火队员平均灭火速度速度.为什么为什么? ? , 可可设置一系列数值设置一系列数值由模型决定队员数量由模型决定队员数量x无约束优化问题的基本算法无约束优化问题的基本算法 1 1最速下降法（共轭梯度法）最速下降法（共轭梯度法）2 2牛顿法牛顿法3 3拟牛顿法拟牛顿法MatlabMatl

16、ab优化工具箱简介优化工具箱简介1.MATLAB1.MATLAB求解优化问题的主要函数求解优化问题的主要函数2. 2. 优化函数的输入变量优化函数的输入变量 使用优化函数或优化工具箱中其它优化函数时, 输入变量见下表:3. 3. 优化函数的输出变量下表优化函数的输出变量下表: :变量描 述调用函数x由优化函数求得的值.若exitflag0,则x为解;否则,x不是最终解,它只是迭代制止时优化过程的值所有优化函数fval解x处的目标函数值linprog,quadprog,fgoalattain,fmincon,fminimax,lsqcurvefit,lsqnonlin, fminbndexitf

17、lag描述退出条件: exitflag0,表目标函数收敛于解x处 exitflag=0,表已达到函数评价或迭代的最大次数 exitflag0,表目标函数不收敛output包含优化结果信息的输出结构. Iterations:迭代次数 Algorithm:所采用的算法 FuncCount:函数评价次数所有优化函数4 4控制参数控制参数optionsoptions的设置的设置 (3) MaxIterMaxIter: 允许进行迭代的最大次数,取值为正整数.OptionsOptions中常用的几个参数的名称、含义、取值如下中常用的几个参数的名称、含义、取值如下: : (1)DisplayDisplay:

18、 显示水平.取值为off时,不显示输出; 取值为iter时,显示每次迭代的信息;取值为final时,显示最终结果.默认值为final.(2)MaxFunEvalsMaxFunEvals: 允许进行函数评价的最大次数,取值为正整数.例：例：opts=optimset(Display,iter,TolFun,1e-opts=optimset(Display,iter,TolFun,1e-8)8) 该语句创建一个称为该语句创建一个称为optsopts的优化选项结构的优化选项结构, ,其中显示参数设其中显示参数设为为iter, TolFuniter, TolFun参数设为参数设为1e-8.1e-8.

19、控制参数控制参数optionsoptions可以通过函数可以通过函数optimsetoptimset创建或修改。命创建或修改。命令的格式如下：令的格式如下：(1) options=optimset(optimfun)(1) options=optimset(optimfun) 创建一个含有所有参数名创建一个含有所有参数名, ,并与优化函数并与优化函数optimfunoptimfun相关相关的默认值的选项结构的默认值的选项结构options.options.（2 2）options=optimset(param1,value1,param2,value2,.)options=optimset(p

20、aram1,value1,param2,value2,.) 创建一个名称为创建一个名称为optionsoptions的优化选项参数的优化选项参数, ,其中指定的参数具有其中指定的参数具有指定值指定值, ,所有未指定的参数取默认值所有未指定的参数取默认值. .(3)options=optimset(oldops,param1,value1,param2,(3)options=optimset(oldops,param1,value1,param2, value2,.) value2,.) 创建名称为创建名称为oldopsoldops的参数的拷贝的参数的拷贝, ,用指定的参数值修改用指定的参数值修

21、改oldopsoldops中相应的参数中相应的参数. .用用MatlabMatlab解无约束优化问题解无约束优化问题 1. 一一元元函函数数无无约约束束优优化化问问题题: : min f（x） 21xxx 其中（其中（3 3）、（）、（4 4）、（）、（5 5）的等式右边可选用（）的等式右边可选用（1 1）或）或（2 2）的等式右边。）的等式右边。 函数函数fminbndfminbnd的算法基于黄金分割法和二次插值法，它的算法基于黄金分割法和二次插值法，它要求要求目标函数必须是连续函数目标函数必须是连续函数，并可能只给出，并可能只给出局部最优解局部最优解。常用格式如下：常用格式如下：（1）x=

22、 fminbnd (x= fminbnd (fun,xfun,x1 1,x,x2 2) )（2）x= fminbnd (x= fminbnd (fun,xfun,x1 1,x,x2 2 ，options)options)（3）xx，fval= fminbndfval= fminbnd（.）（4）xx，fvalfval，exitflag= fminbndexitflag= fminbnd（.）（5）xx，fvalfval，exitflagexitflag，output= fminbndoutput= fminbnd（.）运行结果： xmin = 3.9270 ymin = -0.0279 xma

23、x = 0.7854 ymax = 0.6448To Matlab(wliti1) 例例1 1 求 f = 2xexsin在 0 x 0，且a11 a12；同理， p2 = b2 - a21 x1- a22 x2 ，b2，a21，a22 0，且a22 a21 .2 2成本与产量成负指数关系成本与产量成负指数关系甲的成本随其产量的增长而降低,且有一个渐进值,可以假设为负指数关系,即: 0,11111111crcerqx 同理， 0,22222222crcerqx 模型建立模型建立 若根据大量的统计数据,求出系数b1=100,a11=1,a12=0.1,b2=280,a21=0.2,a22=2,r1=30,1=0.015,c1=20, r2=100,2=0.02,c2=30,则问