線性與非線性規(guī)劃算法及實現(xiàn)-wenkub
2023-05-24 22:24:02 本頁面
【正文】 籌學中的 約束 優(yōu)化和 無約束 優(yōu)化兩種類型 ， 簡單說就是 目標函數(shù)或 約束條件 (可以不帶 constraint)均為非線性函數(shù)的優(yōu)化模型，稱為 非線性規(guī)劃 。 lb=zeros(4,1)。16。 A=[0,2,1,1。x,fval, 數(shù)學實驗 范例 化工公司產(chǎn)品生產(chǎn)計劃 第9.7節(jié) 化工公司生產(chǎn)計劃 12 ：略 ： 1 2 3 4234121231 2 4( ) 4 0 0 1 0 0 0 3 0 0 2 0 0..202 3 1 63 4 2 405, , 0f x x x x xstx x xxxxxxx x x? ? ? ? ?? ? ? ????????： 數(shù)學實驗 范例 化工公司產(chǎn)品生產(chǎn)計劃 第9.7節(jié) 化工公司生產(chǎn)計劃 13 f=[400。42。A=[1,1,1。 x=lp(c,a,b,v1) z=c39。 b=[2。1]。3,2]。 可行域 空集 ，如改例中第 3個約束為 3x1+2x2?14， 則無最優(yōu)解； 可行域 無界 ， 如去掉例中第 3個約束 3x1+2x2?14， 則可能無最優(yōu)解； 無窮多 最優(yōu)解，如改例中第 3個約束為 3x1+x2 ? 14， 則最優(yōu)解在凸多邊形一條邊上取得； 推廣到 n維歐氏空間 ，線性規(guī)劃問題若有最優(yōu)解，則最優(yōu)解必是作為可行域的凸多面體的某個頂點。隨著計算機硬件和軟件技術(shù)發(fā)展，幾十萬變量和約束的線性規(guī)劃問題已經(jīng)很普通。數(shù)學實驗 第九章 線性規(guī)劃 內(nèi)容： 本講主要介紹線性規(guī)劃問題的求解 目的： 接觸最優(yōu)化問題 ,學習線性規(guī)劃算法的 MATLAB實現(xiàn) (基于單純型法變種 ) 要求： 能夠運用軟件直接對小規(guī)模線性規(guī)劃 問題進行求解 ? 了解線性規(guī)劃問題的基本概念、形式和算法 ? 掌握線性規(guī)劃問題的圖解法 (2維 )和 lp算法 ? 通過范例 ,掌握線性規(guī)劃問題求解一般過程 第9.1節(jié) 引入與導言 01 數(shù)學實驗 關(guān)于線性規(guī)劃的引入和概述 ~ 線性規(guī)劃 隸屬于運籌學中的 約束優(yōu)化 ，簡單說就是 目標函數(shù) (希望進行最優(yōu)化的指標 )和約束條件 (決策變量受到的限制 )均為線性函數(shù)的約束優(yōu)化（否則稱為 非線性規(guī)劃 ）。 MATLAB優(yōu)化工具箱 (Optimization Toolbox) 采用投影法 (單純型法變種 )，由函數(shù) linprog實現(xiàn)求解。 第9.34節(jié) 線性規(guī)劃圖解法 07 數(shù)學實驗 線性規(guī)劃的 LP解法 相關(guān)函數(shù)介紹： lp 第9.2節(jié) 線性規(guī)劃LP解法 08 m in..z c xs t A x b??x=lp(c,A,b) x=lp(c,A,b,v1,v2) % 即有約束 v1?x ? v2 x=lp(c,A,b,v1,v2,x0) % x0為初始解，缺省
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