一、 动态规划。
1. 动态规划是求解决策过程最优化的数学方法,主要用于求解以时间划分阶段的动态过程的优化问题。但是一些与时间无关的静态规划(如线性规划、非线性规划),只要人为地引进时间因素,把它视为多阶段决策过程,也可以用动态规划方法方便地求解。
2. 基本概念、基本方程:
1) 阶段。
2) 状态。
3) 决策。
4) 策略。
5) 状态转移方程:
6) 指标函数和最优值函数:
7) 最优策略和最优轨线。
8) 递归方程:
3.计算方法和逆序解法(此处较为抽象,理解较为困难,建议结合例子去看)
4.动态规划与静态规划的关系:一些静态规划只需要引入阶段变量、状态、决策等就可以用动态规划方法求解(详见书中例4)
5.若干典型问题的动态规划模型:
1)最短路线问题:
2)生产计划问题: 状态定义为每阶段开始时的储存量xk ,决策为每个阶段的产量,记每个阶段的需求量(已知量)为dk ,则状态转移方程为。
3)资源分配问题:详见例5
状态转移方程:
最优值函数:
自有终端条件:
4)具体应用实例:详见例6、例7。
二、 目标规划。
1. 实际问题中,衡量方案优劣要考虑多个目标,有主要的,有主要的,也有次要的;有最大值的,也有最小值的;有定量的,也有定性的;有相互补充的,也有相互对立的,这时可用目标规划解决。其求解思路有加权系数法、优先等级法、有效解法等。
2. 基本概念:
1) 正负偏差变量:
2) 绝对(刚性)约束和目标约束。
3) 优先因子(优先等级)与权系数:凡要求第一位达到的目标赋予优先因子p1,次位赋予p2……以此类推。
4) 目标规划的目标函数:
5) 一般数学模型:
3. 求解目标规划的解法:
1) 序贯式算法(用lingo软件求解,有编程模板可以使用,下面以书中例3说明,具体还可以参考书中例6-例8):
model:
sets:level/1..3/:p,z,goal;
variable/1..2/:x;
h_con_num/1..1/:b;
s_con_num/1..4/:g,dplus,dminus;
h_con(h_con_num,variable):a;
s_con(s_con_num,variable):c;
obj(level,s_con_num)/1 1,2 2,3 3,3 4/:wplus,wminus;
endsets
data:ctr=?;
goal=? 0;
b=12;g=1500 0 16 15;
a=2 2;
c=200 300 2 -1 4 0 0 5;
wplus=0 1 3 1;
wminus=1 1 3 0;
enddata
min=@sum(level:p*z);
p(ctr)=1;
for(level(i)|i#ne#ctr:p(i)=0);
for(level(i):z(i)=@sum(obj(i,j):wplus(i,j)*dplus(j)+wminus(i,j)*
dminus(j)))
for(h_con_num(i):@sum(variable(j):a(i,j)*x(j))@for(s_con_num(i):
@sum(variable(j):c(i,j)*x(j))+dminus(i)-dplus(i
=g(i));
for(level(i)|i #lt# @size(level):@bnd(0,z(i),goal(i)))
end2) 多目标规划的matlab解法:
以书中例5详细说明如下:
a=[-1 -1 0 0
b=[-30 -30 120 48]';
c1=[-100 -90 -80 -70];
c2=[0 3 0 2];
x1,g1]=linprog(c1,a,b,zeros(4,1)) 求第一个目标函数的目标值。
x2,g2]=linprog(c2,a,b,zeros(4,1)) 求第二个目标函数的目标值。
g3=[g1;g2]; 目标goal的值。
x,fval]=fgoalattain('fun',rand(4,1),g3,abs(g3),a,b,zeros(4,1))
数学建模多目标规划函数fgoalattain
matlab中文论坛讲义。多目标规划优化问题。matlab中常用于求解多目标达到问题的函数为fgoalattain.假设多目标函数问题的数学模型为 minx,ceq x 0a xbaeq xbeqlbxubweight为权值系数向量,用于控制对应的目标函数与用户定义的目标函数值的接近程度 goal为...
数学规划建模练习
实验报告 四 课程名称数学实验与数学建模 实验项目 lingo软件入门与数学规划建模练习 实验环境pc机 matlab 题号5班级 姓名 学号信计1501 赵悦秀 2015012570 指导教师黄静静。实验日期2018 5 30 成绩。实验四 lingo软件入门与数学规划建模练习。班级 信计1501...
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