优化模型与AMPL.

优化模型与AMPL最优化是工程技术、经济管理、科学研究、社会生活中经常遇到的问题,如:优化模型和算法的重要意义结构设计资源分配生产计划运输方案解决优化问题的手段•经验积累，主观判断•作试验，比优劣•建立数学模型，求解最优策略最优化:在一定条件下，寻求使目标最大(小)的决策优化问题三要素：决策变量；目标函数；约束条件约束条件决策变量优化问题的一般形式njiDxljxgmixhtsxf,...,1,0)(,...,1,0)(..)(min•无约束优化(没有约束)与约束优化(有约束)•可行解（只满足约束）与最优解(取到最优值)目标函数局部最优解与整体最优解•局部最优解(LocalOptimalSolution,如x1)•整体最优解(GlobalOptimalSolution,如x2)x*f(x)x1x2o优化模型的简单分类•线性规划(LP)目标和约束均为线性函数•非线性规划(NLP)目标或约束中存在非线性函数二次规划(QP)目标为二次函数、约束为线性•整数规划(IP)决策变量(全部或部分)为整数整数线性规划(ILP)，整数非线性规划(INLP)纯整数规划(PIP),混合整数规划(MIP)一般整数规划，0-1（整数）规划njiDxljxgmixhtsxf,...,1,0)(,...,1,0)(..)(min连续优化离散优化数学规划优化模型的简单分类和求解难度优化线性规划非线性规划二次规划连续优化整数规划问题求解的难度增加常用优化软件1.LINDO/LINGO软件2.MATLAB优化工具箱/Mathematic的优化功能3.SAS(统计分析)软件的优化功能4.EXCEL软件的优化功能5.AMPL/MINOS,CPLEXMATLAB优化工具箱能求解的优化模型优化工具箱3.0(MATLAB7.0R14)连续优化离散优化无约束优化非线性极小fminunc非光滑(不可微)优化fminsearch非线性方程(组)fzerofsolve全局优化暂缺非线性最小二乘lsqnonlinlsqcurvefit线性规划linprog纯0-1规划bintprog一般IP(暂缺)非线性规划fminconfminimaxfgoalattainfseminf上下界约束fminbndfminconlsqnonlinlsqcurvefit约束线性最小二乘lsqnonneglsqlin约束优化二次规划quadprog1桶牛奶3公斤A112小时8小时4公斤A2或获利24元/公斤获利16元/公斤50桶牛奶时间480小时至多加工100公斤A1制订生产计划，使每天获利最大•35元可买到1桶牛奶，买吗？若买，每天最多买多少?•可聘用临时工人，付出的工资最多是每小时几元?•A1的获利增加到30元/公斤，应否改变生产计划？每天：线性规划模型－例:奶制品生产计划1桶牛奶3公斤A112小时8小时4公斤A2或获利24元/公斤获利16元/公斤x1桶牛奶生产A1x2桶牛奶生产A2获利24×3x1获利16×4x2原料供应5021xx劳动时间48081221xx加工能力10031x决策变量目标函数216472xxzMax每天获利约束条件非负约束0,21xx线性规划模型(LP)时间480小时至多加工100公斤A150桶牛奶每天AMPL程序模型文件,用文本编辑器编辑,保存为milk.modsetPordered;#产品集合paramT{iinP}0;#加工时间paramQ{iinP}0;#单位产量paramL{iinP}0;#单位利润varx{iinP}=0;#生产计划maximizeprofit:sum{iinP}L[i]*Q[i]*x[i];subjecttoraw:sum{iinP}x[i]=50;subjecttotime:sum{iinP}T[i]*x[i]=480;subjecttocapacity:Q[first(P)]*x[first(P)]=100;数据文件文件,用文本编辑器编辑,保存为milk.datsetP:=A1A2;paramT:=A112A28;paramQ:=A13A24;paramL:=A124A216;批处理文件,用文本编辑器编辑,保存为milk.runmodelmilk.mod;datamilk.dat;optionsolvercplexamp;solve;运行求解AMPL:milk.runCPLEX11.0.0:optimalsolution;objective33602dualsimplexiterations(1inphaseI)x[*]:=A120A230;灵敏度分析AMPL:displayx.rc,x.down,x.up;x.rcx.downx.up:=A106496A204872;x.rc最优解下“资源”增加1单位时“效益”的增量;x.down,x.up最优解不变时目标函数系数允许变化范围AMPL:displayraw,time,capacity;aw=48time=2capacity=0原料增加1单位,利润增长48;时间增加1单位,利润增长2;加工能力增长不影响利润影子价格AMPL:displayraw.down,raw.up,raw.current,raw.slack;raw.down=43.3333raw.up=60raw.current=50raw.slack=0影子价格有意义时约束右端的允许变化范围;原料最少到43.3,最大到60,slack=0意为原料用完.模型求解图解法x1x20ABCDl1l2l3l4l55021xx48081221xx10031x0,21xx约束条件50:211xxl480812:212xxl1003:13xl0:,0:2514xlxl216472xxzMax目标函数Z=0Z=2400Z=3360z=c(常数)~等值线c在B(20,30)点得到最优解目标函数和约束条件是线性函数可行域为直线段围成的凸多边形目标函数的等值线为直线最优解一定在凸多边形的某个顶点取得。求解LP的基本思想思路：从可行域的某一顶点开始，只需在有限多个顶点中一个一个找下去，一定能得到最优解。LP的约束和目标函数均为线性函数2维可行域线段组成的凸多边形目标函数等值线为直线最优解凸多边形的某个顶点n维超平面组成的凸多面体等值线是超平面凸多面体的某个顶点LP的通常解法是单纯形法(G.B.Dantzig,1947)线性规划模型的解的几种情况线性规划问题有可行解(Feasible)无可行解（Infeasible）有最优解（Optimal）无最优解(Unbounded)非线性规划模型－例：选址问题某公司有6个建筑工地，位置坐标为(ai,bi)(单位：公里),水泥日用量di(单位：吨）i１２３４５６a1.258.750.55.7537.25b1.250.754.7556.57.75d35476111)现有2料场，位于A(5,1),B(2,7),记(xj,yj),j=1,2,日储量ej各有20吨。假设：料场和工地之间有直线道路目标：制定每天的供应计划，即从A,B两料场分别向各工地运送多少吨水泥，使总的吨公里数最小。用例中数据计算，最优解为i1234561ic（料场A）3507012ic（料场B）0040610总吨公里数为136.22,1,6,...,1,..])()[(min612121612/122jecidctsbyaxcjijiiijjjiijijij线性规划模型(LP)决策变量：cij(料场j到工地i的运量）~12维选址问题：NLP2）改建两个新料场，需要确定新料场位置(xj,yj)和运量cij，在其它条件不变下使总吨公里数最小。2,1,6,...,1,..])()[(min612121612/122jecidctsbyaxcjijiiijjjiijijij决策变量：cij，(xj,yj)~16维非线性规划模型(NLP)整数规划-例:聘用方案某服务部门一周中每天需要不同数目的雇员：周一到周四每天至少50人，周五和周日每天至少80人，周六至少90人。决策变量：周一至周日每天(新)聘用人数x1,x2,x7目标函数：7天(新)聘用人数之和约束条件：周一至周日每天需要人数现规定应聘者需连续工作5天，试确定聘用方案，即周一到周日每天聘用多少人，使在满足需要的条件下聘用总人数最少。80908050505050..min765436543254321743217632176521765417654321xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxtsxxxxxxxz连续工作5天5017654xxxxx周一工作的应是(上)周四至周一聘用的设系统已进入稳态（不是开始的几周）聘用方案即为非负整数，Zxi整数规划模型(IP)丁的蛙泳成绩退步到1’15”2；戊的自由泳成绩进步到57”5,组成接力队的方案是否应该调整？如何选拔队员组成4100米混合泳接力队?0-1规划－混合泳接力队的选拔甲乙丙丁戊蝶泳1’06”857”21’18”1’10”1’07”4仰泳1’15”61’06”1’07”81’14”21’11”蛙泳1’27”1’06”41’24”61’09”61’23”8自由泳58”653”59”457”21’02”45名候选人的百米成绩穷举法：组成接力队的方案共有5!=120种。目标函数若选择队员i参加泳姿j的比赛，记xij=1,否则记xij=00-1规划模型cij(秒)~队员i第j种泳姿的百米成绩约束条件每人最多入选泳姿之一ciji=1i=2i=3i=4i=5j=166.857.2787067.4j=275.66667.874.271j=38766.484.669.683.8j=458.65359.457.262.44151jiijijxcZMin每种泳姿有且只有1人5,1,141ixjij4,1,151jxiij0-1规划:整数规划的特例整数规划问题一般形式ljxgmixhtsxfjiZxn,...,1,0)(,...,1,0)(..)(min•整数线性规划(ILP)目标和约束均为线性函数•整数非线性规划(NLP)目标或约束中存在非线性函数整数规划问题的分类•纯(全)整数规划(PIP)决策变量均为整数•混合整数规划(MIP)决策变量有整数，也有实数•0-1规划决策变量只取0或1取消整数规划中决策变量为整数的限制（松弛），对应的连续优化问题称为原问题的松弛问题整数规划问题对应的松弛问题松弛问题松弛整数规划问题最优解最优解整数非整数整数舍入下界（对Min问题）上界（对Max问题）非最优解无约束优化更多的优化问题线性规划非线性规划网络优化组合优化整数规划不确定规划多目标规划目标规划动态规划连续优化离散优化从其他角度分类•应用广泛：生产和运作管理、经济与金融、图论和网络优化、目标规划问题、对策论、排队论、存储论，以及更加综合、更加复杂的决策问题等•实际问题规模往往较大，用软件求解比较方便