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文檔簡介
2024/11/511.非線性規(guī)劃問題及其數(shù)學(xué)模型非線性規(guī)劃問題舉例:
Example1:第82頁例6-1
Example2:第82頁例6-2非線性規(guī)劃問題的數(shù)學(xué)模型非線性規(guī)劃問題的圖示2024/11/521.1非線性規(guī)劃問題舉例Example1:
某商店經(jīng)銷A、B兩種產(chǎn)品,售價(jià)分別為20和380元。據(jù)統(tǒng)計(jì),售出一件A產(chǎn)品的平均時(shí)間為0.5小時(shí),而售出一件B產(chǎn)品的平均時(shí)間與其銷售的數(shù)量成正比,表達(dá)式為1+0.2n。若該商店總的營業(yè)時(shí)間為1000小時(shí),試確定使其營業(yè)額最大的營業(yè)計(jì)劃。
2024/11/531.1非線性規(guī)劃問題舉例[解]設(shè)x1和x2分別為商店經(jīng)銷A、B兩種產(chǎn)品的件數(shù),于是有如下數(shù)學(xué)模型:
2024/11/541.1非線性規(guī)劃問題舉例Example2:
在層次分析(AnalyticHierarchyProcess,簡記為AHP)中,為進(jìn)行多屬性的綜合評價(jià),需要確定每個屬性的相對重要性,即它們的權(quán)重。為此,將各屬性進(jìn)行兩兩比較,從而得出如下判斷矩陣:
2024/11/551.1非線性規(guī)劃問題舉例
a11…a1nJ=……,
an1…ann其中:aij是第i個屬性與第j個屬性的重要性之比。2024/11/561.1非線性規(guī)劃問題舉例
現(xiàn)需要從判斷矩陣求出各屬性的權(quán)重,為使求出的權(quán)重向量W在最小二乘意義上能最好地反映判斷矩陣的估計(jì),由aij=wi/wj可得:2024/11/571.2非線性規(guī)劃問題的數(shù)學(xué)模型s.t.
其中是n維歐氏空間En中的向量點(diǎn)。2024/11/581.2非線性規(guī)劃問題的數(shù)學(xué)模型
由于,,“≤”不等式僅乘“-1”即可轉(zhuǎn)換為“≥”不等式;因此上述數(shù)學(xué)模型具有一般意義。又因?yàn)榈葍r(jià)于兩個不等式:;,因此非線性規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型也可以表示為:2024/11/591.3非線性規(guī)劃問題的圖示
若令其目標(biāo)函數(shù)f(X)=c,目標(biāo)函數(shù)成為一條曲線或一張曲面;通常稱為等值線或等值面。此例,若設(shè)f(X)=2和f(X)=4可得兩個圓形等值線,見下圖:2024/11/5101.3非線性規(guī)劃問題的圖示
由左圖可見,等值線f(X)=2和約束條件直線6-6相切,切點(diǎn)D即為此問題的最優(yōu)解,X*=(3,3),其目標(biāo)函數(shù)值f(X*)=2。3232066x1x2f(X)=4f(X)=22024/11/5111.3非線性規(guī)劃問題的圖示
在此例中,約束對最優(yōu)解發(fā)生了影響,若以代替原約束,則非線性規(guī)劃的最優(yōu)解是,即圖中的C點(diǎn),此時(shí)。由于最優(yōu)點(diǎn)位于可行域的內(nèi)部,故事實(shí)上約束并未發(fā)揮作用,問題相當(dāng)一個無約束極值問題。2024/11/5121.3非線性規(guī)劃問題的圖示[注]線性規(guī)劃存在最優(yōu)解,最優(yōu)解只能在其可行域的邊緣上(特別能在可行域的頂點(diǎn)上)得到;而非線性規(guī)劃的最優(yōu)解(如果存在)則可能在可行域的任意一點(diǎn)上得到。2024/11/5132.極值問題局部極值與全局極值極值點(diǎn)存在的條件凸函數(shù)和凹函數(shù)凸函數(shù)的性質(zhì)函數(shù)凸性的判定2024/11/5142.1局部極值與全局極值線性規(guī)劃最優(yōu)解全局最優(yōu)解非線性規(guī)劃局部最優(yōu)解未必全局最優(yōu)2024/11/515局部極值對于
X-X*<均有不等式f(X)≥f(X*),則稱X*為f(X)在R上的局部極小點(diǎn),f(X*)為局部極小值;對于
X-X*<
均有不等式f(X)>f(X*),則稱X*為f(X)在R上的嚴(yán)格局部極小點(diǎn),f(X*)為嚴(yán)格局部極小值;2024/11/516全局極值對于X,X*∈R均有不等式f(X)≥f(X*),則稱X*為f(X)在R上的全局極小點(diǎn),f(X*)為全局極小值;對于X,X*∈R均有不等式f(X)>f(X*),則稱X*為f(X)在R上的嚴(yán)格全局極小點(diǎn),f(X*)為嚴(yán)格全局極小值。2024/11/5172.2極值點(diǎn)存在的條件必要條件設(shè)R是En上的一個開集,f(X)在R上有一階連續(xù)偏導(dǎo)數(shù),且在點(diǎn)取得局部極值,則必有
或2024/11/518必要條件
為函數(shù)f(X)在X*點(diǎn)處的梯度。由數(shù)學(xué)分析可知,的方向?yàn)閄*點(diǎn)處等值面(等值線)的法線方向,沿這一方向函數(shù)值增加最快,如圖所示。2024/11/519必要條件
滿足的點(diǎn)稱為平穩(wěn)點(diǎn)或駐點(diǎn)。極值點(diǎn)一定是駐點(diǎn);但駐點(diǎn)不一定是極值點(diǎn)。
2024/11/520充分條件充分條件設(shè)R是En上的一個開集,f(X)在R上具有二階連續(xù)偏導(dǎo)數(shù),對于,若且對任何非零向量有:則X*為f(X)的嚴(yán)格局部極小點(diǎn)。稱為f(X)在點(diǎn)X*處的海賽(Hesse)矩陣。2024/11/521充分條件2024/11/522充分條件(充分條件)等價(jià)于:如果函數(shù)f(X)在X*點(diǎn)的梯度為零且海賽矩陣正定,則X*為函數(shù)f(X)的嚴(yán)格局部極小點(diǎn)。2024/11/5232.3凸函數(shù)和凹函數(shù)
設(shè)f(X)為定義在En中某一凸集R上的函數(shù),若對于任何實(shí)數(shù)
(0<
<1)以及R中的任意兩點(diǎn)X(1)和X(2)
,恒有:則稱f(X)為定義在R上的凸函數(shù);若上式為嚴(yán)格不等式,則稱f(X)為定義在R上的嚴(yán)格凸函數(shù)。改變不等號的方向,即可得到凹函數(shù)和嚴(yán)格凹函數(shù)的定義。2024/11/524凸函數(shù)和凹函數(shù)示意圖X(1)X(2)f(X)X凸函數(shù)X(1)X(2)f(X)X凹函數(shù)2024/11/525非凹非凸函數(shù)示意圖f(X(2))f(X(1))
X(1)+(1-
)X(2)X(1)X(2)f(X)X非凸非凹函數(shù)2024/11/5262.4凸函數(shù)的性質(zhì)設(shè)f(X)為定義在凸集R上的凸函數(shù),則對于任意實(shí)數(shù)
≥0
,函數(shù)
f(X)也是定義在R上的凸函數(shù)。設(shè)f1(X)和f
2(X)為定義在凸集R上的兩個凸函數(shù),則其和f(X)=f1(X)+f
2(X)仍然是定義在R上的凸函數(shù)。設(shè)f(X)為定義在凸集R上的凸函數(shù),則對于任意實(shí)數(shù)
,集合S
={X|X∈R,f(X)≤
}是凸集。2024/11/5272.4凸函數(shù)的性質(zhì)設(shè)f(X)為定義在凸集R上的凸函數(shù),則它的任一極小點(diǎn)就是它在R上的最小點(diǎn)(全局極小點(diǎn));而且它的極小點(diǎn)形成一個凸集。設(shè)f(X)為定義在凸集R上的可微凸函數(shù),若它存在點(diǎn)X*∈R,使得對于所有的X∈R有▽f(X*)T(X-X*)≥0,則X*是f(X)在R上的最小點(diǎn)(全局極小點(diǎn))。2024/11/5282.5函數(shù)凸性的判定根據(jù)凸函數(shù)的定義進(jìn)行判定;根據(jù)一階條件進(jìn)行判定;根據(jù)二階條件進(jìn)行判定;2024/11/529一階條件
設(shè)R為En上的開凸集,f(X)在R上具有一階連續(xù)偏導(dǎo)數(shù),則f(X)為R上的凸函數(shù)的充分必要條件是,對于屬于R的任意兩個不同點(diǎn)X(1)和X(2)恒有:2024/11/530二階條件
設(shè)R為En上的開凸集,f(X)在R上具有二階連續(xù)偏導(dǎo)數(shù),則f(X)為R上的凸函數(shù)的充分必要條件是:f(X)的海賽矩陣H(X)在R上處處半正定(ZTH(X)Z≥0
)。2024/11/5313.凸規(guī)劃凸規(guī)劃的定義下降迭代算法2024/11/5323.1凸規(guī)劃的定義
考慮非線性規(guī)劃:假定其中f(X)為凸函數(shù),gj(X)為凹函數(shù)(-gj(X)為凸函數(shù)),這樣的非線性規(guī)劃稱為凸規(guī)劃。2024/11/5333.1凸規(guī)劃的定義
凸規(guī)劃:可行域是凸集、局部最優(yōu)即為全局最優(yōu);若為嚴(yán)格凸函數(shù),最優(yōu)解若存在必唯一。2024/11/5343.2下降迭代算法基本思想:給定一個初始估計(jì)解X(0),然后按某種規(guī)則(即算法)找出一個比X(0)更好的解X(1)
,如此遞推即可得到一個解的序列{X(k)},若這一解的序列有極限X*
,即則稱X*為最優(yōu)解。2024/11/5353.2下降迭代算法基本問題:遞推步驟的有限性,一般說很難得到精確解,當(dāng)滿足所要求的精度時(shí)即可停止迭代而得到一個近似解。2024/11/5363.2下降迭代算法下降算法:若產(chǎn)生的解序列{X(k)}能使目標(biāo)函數(shù)f(X(k))逐步減少,就稱此算法為下降算法。“下降”的要求很容易滿足,因此它包括了很多具體的算法。2024/11/5373.2下降迭代算法若從X(k)出發(fā)沿任何方向移動都不能使目標(biāo)函數(shù)值下降,則X(k)是一個局部極小點(diǎn);若從X(k)出發(fā)至少存在一個方向能使目標(biāo)函數(shù)下降,則可選定某一下降方向P(k)
,沿這一方向前進(jìn)一步,得到下一個點(diǎn)X(k+1)
。沿P(k)方向前進(jìn)一步相當(dāng)于在射線上選定新的點(diǎn),其中P(k)為搜索方向,為步長。2024/11/5383.2下降迭代算法確定搜索方向P(k)是關(guān)鍵的一步,各種算法的區(qū)別主要在于確定搜索方向P(k)的方法不同。步長的選定一般都是以使目標(biāo)函數(shù)在搜索方向上下降最多為依據(jù)的,稱為最佳步長,即沿射線求目標(biāo)函數(shù)的極小值由于確定步長是通過求以為變量的一元函數(shù)的極小點(diǎn)來實(shí)現(xiàn)的,故稱這一過程為一維搜索。2024/11/5394.一維搜索
一維搜索即沿某一已知方向求目標(biāo)函數(shù)的極小點(diǎn),一維搜索的方法很多,在此只介紹斐波那契法和黃金分割法。2024/11/5404.1斐波那契法
一維搜索過程是建立在一個被稱為斐波那契數(shù)序列基礎(chǔ)上的。斐波那契數(shù)序列是具有如下遞推關(guān)系的無窮序列:F0=F1=1Fn=Fn-1+Fn-2,n=2,3,…n012345678Fn1123581321342024/11/5414.1斐波那契法斐波那契法成功地實(shí)現(xiàn)了單峰函數(shù)極值范圍的縮減。設(shè)某一單峰函數(shù)在[a,b]上有一極小點(diǎn)x*,在此區(qū)間內(nèi)任意取兩點(diǎn)a1和b1,使a1<b1
,計(jì)算其函數(shù)值可能出現(xiàn)以下兩種情況:
(1)f(a1)<
f(b1),如圖(1)所示;此時(shí)極小點(diǎn)x*必在期間[a,b1]內(nèi)。
(2)f(a1)≥
f(b1),如圖(2)所示;此時(shí)極小點(diǎn)x*必在期間[a1,b]內(nèi)。2024/11/5424.1斐波那契法f(x)oaa1
x*b1bx圖(1)2024/11/5434.1斐波那契法f(x)oaa1
x*b1bx圖(2)2024/11/5444.1斐波那契法只要在區(qū)間[a,b]內(nèi)任意取兩點(diǎn)a1和b1,使a1<b1并計(jì)算其函數(shù)值加以比較,就可以把搜索區(qū)間[a,b]縮減成[a,b1]或[a1,b]。若要繼續(xù)縮小搜索期間[a,b1]或[a1,b],只需在期間內(nèi)再取一點(diǎn)算出其函數(shù)值并與f(a1)或f(b1)加以比較即可。由此可見,計(jì)算函數(shù)的次數(shù)越多,搜索期間就縮得越小,即區(qū)間的縮短率(縮短后的區(qū)間長度與原區(qū)間長度之比)與函數(shù)的計(jì)算次數(shù)有關(guān)。2024/11/545斐波那契法的具體步驟1.根據(jù)相對精度或絕對精度,確定試點(diǎn)個數(shù);2.確定兩個試點(diǎn)的位置a1、b1(對稱搜索);Fn-2Fn-1aba1b1Fn-2Fn-12024/11/546斐波那契法的具體步驟3.計(jì)算函數(shù)值和并比較其大小,從而縮減搜索區(qū)間;4.重復(fù)2、3兩步,直到得到近似最小點(diǎn)。2024/11/547斐波那契法例(第90頁例6-6)例6-6:用斐波那契法求函數(shù)f(x)=3x2-12x+10的近似極小點(diǎn)和極小值,要求縮短后的區(qū)間不大于初始區(qū)間[1,4]的0.05倍。2024/11/5484.2黃金分割法
用斐波那契法以
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