01最优化问题基础.docx
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1、最优化问题基础1 .优化问题的模型例(曲线拟合问题)在工程检测中测得一个圆形构件轮廓上1。个点的坐标,如表所示,建立相应的数学模型确定构件轮廓曲线.轮廓数据点横坐标纵坐标点横坐标纵坐标130.4840.72630.5737.74228.5635.47732.0136.12329.4136.51828.9439.55431.0234.28928.0736.74530.1438.30IO29.4335.21解要确定构件轮廓曲线(-)2+(y-y0)2=/?2.就是要确定三个参数出,y0,R.利用最小二乘原理,使其偏差的平方和最小,f(%O,y,R)=W一*。)2+(%-%)2-的2i=l也就是构件
2、轮廓曲线拟合问题可以通过极小值问题来描述.10minf(%o,yo,R)=Y(xi-x0)2+(-VoT-R22oyoRJi=l这里隐含着约束条件R0,对问题的求解影响不大。例(厂址选择问题)设有几个市场,第/个市场位置为(p,q),它对某种货物的需求量为bj(j=l,-,n).现计划建立m个仓库,第i个仓库的存储容量为ai(i=l,m).试确定仓库的位置,使各仓库对各市场的运输量与路程乘积之和为最小.解设第i个仓库的位置为(%i,%)(i=L,m),第i个仓库到第j个市场的货物供应量为Zija=I,m;j=1,11),则第i个仓库到第j个市场的距离为4/=1(勺一口)2+(%)2,目标函数为
3、mnmnJZOaj=22ZljJ(Xi-Pj)2+(%-qj)2i=lJ=Ii=lJ=I约束条件如下:(1)每个仓库向各市场提供的货物量之和不能超过它的存储容量;(2)每个市场从各仓库得到的货物量之和应等于它的需求量;(3)运输量不能为负数.因此,该问题的数学模型为mnmnminf(x)=W%djj=WWZijJ(Xi-Pj)2+(%-%)2i=ly三li=lj=ls.L罟=IZtj脓(iEU/)称为约束函数(constraintfunctions).不等式约束G(%)O可以写成-CiQO有时候用九屋无)=0,iE,OjG)0,j/分别表示等式约束和不等式约束。集合D=xci(x)=0,iE-
4、,ci(x)0,i/;%RnDvl称为问题(1)的可行域(Feasibledomain)o若xWD,则称X为可行点(FeaSibleSOhltiOi1).设亢D,对于OHdRni如果存在0,使得x+dED,60,则称d为无处的可行方向,X处所有可行方向构成的集合记为FD(x)o可行方向在二推空间内的演示.4站个可行方向,4不是可行方向在所有满足约束条件的决策变量中,使目标函数取最小值的变量X*称为优化问题(1)的最优解,即对任意0都有/(X)/(x*).如果求解在约束集合D上目标函数/(X)的最大值,则问题的“min”应相应地替换为“max”.在集合。上,函数f的最小(最大)值不一定存在,但是
5、其下确界inf/、上确界SUPf总是存在的.因此当目标函数的最小(最大)值不存在时,我们便关心其下(上)确界,即将问题(1)中的,min(max)n改为,inf(sup).如果S是一个有上界的实数集,那么存在一个最小的实数乂使得对于xS,%yo称为集合S的最小上界QeaStUPPerboUnd)或上确界(supremum),记为:SUPXeSCo或者supx:XES类似地,集合S的最大下界(greatestlowerbound)或下确界(idfimum)记为:infxes(x)或者infx:xES有限点集一定有一个最大值、最小值,此时最大值和上确界相同,最小值和下确界相同。某些无限点集可能不存
6、在最大值或最小值。如-exp(-x)xo,没有最大值,但有上确界为1(不可达)。WhensupCC,wesaythesupremumofCisattainedorachieved.例minxx0,St1,%R不存在最小值,但存在下确界(O).2 .优化问题存在最优解的条件邻域点XRn的邻域N(工)=y脓7l:IIy-XII0均有Ng(x)nsw0,则称工属于集合S的闭包,记为Cis集合S的闭包ClS=SUdSl它是包含集合D的最小的闭集.如果集合S包含它的每个点的邻域,该集合是开集(OPenSet)也就是说,如果S的每个点都是内点,或者S不包含任何边界点,那么S是开集。如果集合S包含S的所有边
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- 01 优化 问题 基础
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