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多目標(biāo)規(guī)劃培訓(xùn)教材-文庫吧在線文庫

2025-03-02 21:15上一頁面

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【正文】 ? 由于多目標(biāo)規(guī)劃中的求解涉及到的方法非常多,故在 MATLAB中可以利用不同的函數(shù)進(jìn)行求解,例如在評價函數(shù)法中我們所得最后的評價函數(shù)為一線性函數(shù),且約束條件也為線性函數(shù),則我們可以利用 MATLAB優(yōu)化工具箱中提供的 linprog函數(shù)進(jìn)行求解,如果我們得到的評價函數(shù)為非線性函數(shù),則可以利用 MATLAB優(yōu)化工具箱中提供的 fmincon函數(shù)進(jìn)行求解,如果我們采用最大最小法進(jìn)行求解,則可以利用 MATLAB優(yōu)化工具箱中提供的 fminimax函數(shù)進(jìn)行求解。當(dāng)線性規(guī)劃中的某個約束無法滿足時,線性規(guī)劃無解,例如在例子中,如果將產(chǎn)品甲的合同約束改為 40噸,產(chǎn)品乙的合同約束改為 15噸,則問題無解。當(dāng)然,如果決策者能夠決定這些目標(biāo)的優(yōu)先次序,而且所有的目標(biāo)和約束都是線性的,這樣的多目標(biāo)決策就能用目標(biāo)規(guī)劃解決 ? 為了說明線性目標(biāo)規(guī)劃的上述特點(diǎn),同時讓讀者對目標(biāo)規(guī)劃有一個直觀的認(rèn)識,我們可將上例中的問題修改為另一種形式 線性目標(biāo)規(guī)劃 線性目標(biāo)規(guī)劃 線性目標(biāo)規(guī)劃 線性目標(biāo)規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型 線性目標(biāo)規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型 線性目標(biāo)規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型 線性目標(biāo)規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型 線性目標(biāo)規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型 線性目標(biāo)規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型 線性目標(biāo)規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型 線性目標(biāo)規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型 線性目標(biāo)規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型 線性目標(biāo)規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型 線性目標(biāo)規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型 線性目標(biāo)規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型 線性目標(biāo)規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型 線性目標(biāo)規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型 線性目標(biāo)規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型 線性目標(biāo)規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型 線性目標(biāo)規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型 線性目標(biāo)規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型 線性目標(biāo)規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型 線性目標(biāo)規(guī)劃的求解方法 ? 線性目標(biāo)規(guī)劃的序列法 ? 線性目標(biāo)規(guī)劃的多階段法 ? 線性目標(biāo)規(guī)劃的單純形法 序列法 ? 線性目標(biāo)規(guī)劃序列(序子)算法的基本思想是依達(dá)成函數(shù)中各目標(biāo)的優(yōu)先級別,順序?qū)⒛繕?biāo)規(guī)劃模型分解為一系列的單一的線性規(guī)劃模型,用傳統(tǒng)的單純形方法逐一完成其求解過程。 :19:4212:19:42February 27, 2023 ? 1他鄉(xiāng)生白發(fā),舊國見青山。 :19:4212:19Feb2327Feb23 ? 1世間成事,不求其絕對圓滿,留一份不足,可得無限完美。 , February 27, 2023 ? 閱讀一切好書如同和過去最杰出的人談話。 2023年 2月 27日星期一 12時 19分 42秒 12:19:4227 February 2023 ? 1一個人即使已登上頂峰,也仍要自強(qiáng)不息。勝人者有力,自勝者強(qiáng)。 。 2023年 2月 27日星期一 12時 19分 42秒 12:19:4227 February 2023 ? 1做前,能夠環(huán)視四周;做時,你只能或者最好沿著以腳為起點(diǎn)的射線向前。 , February 27, 2023 ? 雨中黃葉樹,燈下白頭人。 線性目標(biāo)規(guī)劃 ? 線性目標(biāo)規(guī)劃的優(yōu)勢 ? 首先,在每個約束條件中引入正、負(fù)偏差變量,使硬約束變成軟約束,大大增加了求得可行解的機(jī)會 ? 再
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