数学建模 最优化方法建模与实现.ppt

实验07 最优化方法建模及实现;实验目的;最优化问题;（1） （2）; 线性规划模型;每天供应原材料200kg，每天可使用的劳动力为150h. 建立线性规划模型，使总收益最大，并求各种产品的日产量. 解 第一步,确定决策变量. 用 分别表示A, B, C三种产品的日产量 第二步, 约束条件 原材料： 劳动力： 第三步，确定目标函数 ;例2 一家广告公司想在电视、广播上做 广告，其目的是尽可能多的招来顾客，下面是调查结果：;这家公司希望广告费用不超过800（千元） 还要求：1）至少要有200万妇女收看广告；2）电视广告费用不超过500（千元） 3）电视广告白天至少播出3次，最佳时间至少播出2次；4）通过广播、杂志做的广告要重复5到10次.;例3： 任务分配问题：某车间有甲、乙两台机床，可用于加工三种工件。假定这两台车床的可用台时数分别为800和900，三种工件的数量分别为400、600和500，且已知用三种不同车床加工单位数量不同工件所需的台时数和加工费用如下表。问怎样分配车床的加工任务，才能既满足加工工件的要求，又使加工费用最低？;解 设在甲车床上加工工件1、2、3的数量分别为x1、x2、x3，在乙车床上加工工件1、2、3的数量分别为x4、x5、x6。可建立以下线性规划模型：;例4： 某厂每日8小时的产量不低于1800件。为了进行质量控制，计划聘请两种不同水平的检验员。一级检验员的标准为：速度25件/小时，正确率98%，计时工资4元/小时；二级检验员的标准为：速度15小时/件，正确率95%，计时工资3元/小时。检验员每错检一次，工厂要损失2元。为使总检验费用最省，该工厂应聘一级、二级检验员各几名？;故目标函数为：;线性规划模型：;线性规划模型的一般形式;实际问题中 的优化模型;线性规划问题的求解在理论上有单纯形法，在实际建模中常用以下解法： 1. 图解法 2. LINGO 软件包； 3. Excel中的规划求解； 4. MATLAB软件包.;min z=cX ;3、模型：min z=cX ;;解 编写M文件xxgh2.m如下： c=[-0.4 -0.28 -0.32 -0.72 -0.64 -0.6]; A=[0.01 0.01 0.01 0.03 0.03 0.03; 0.02 0 0 0.05 0 0; 0 0.02 0 0 0.05 0; 0 0 0.03 0 0 0.08]; b=[850;700;100;900]; Aeq=[]; beq=[]; vlb=[0;0;0;0;0;0]; vub=[]; [x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,vlb,vub);S.t.;编写M文件xxgh3.m如下: f = [13 9 10 11 12 8]; A = [0.4 1.1 1 0 0 0 0 0 0 0.5 1.2 1.3]; b = [800; 900]; Aeq=[1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1]; beq=[400 600 500]; vlb = zeros(6,1); vub=[]; [x,fval] = linprog(f,A,b,Aeq,beq,vlb,vub) ;x = 0.0000 600.0000 0.0000 400.0000 0.0000 500.0000 fval =1.3800e+004;;编写M文件xxgh4.m如下： c = [40;36]; A=[-5 -3]; b=[-45]; Aeq=[]; beq=[]; vlb = zeros(2,1); vub=[9;15]; %调用linprog函数： [x,fval] = linprog(c,A,b,Aeq,beq,vlb,vub) ;结果为： x = 9.0000 0.0000 fval =360 即只需聘用9个一级检验员。;压弹汝左翌铱笨精罕扯渔垒夸公敌自粘颗涣渤彰徘滥狭眉鹊察釜蚁熙乞厦数学建模 最优化方法建模与实现数学建模 最优化方法建模与实现; 1） 首先建立M文件fun.m,定义目标函数F（X）: function f=fun(X); f=F(X