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数学建模第6讲-非线性规划
数学建模 设 X11=X1, X21= X 2, X31= X 3, X41= X 4, X51= X 5,, X61= X 6 X12= X 7, X22= X 8, X32= X 9, X42= X 10, X52= X 11, X62= X 12 x1=X13, y1=X14, x2=X15, y2=X16 (1)先编写M文件liaoch.m定义目标函数. MATLAB(liaoch) (2) 取初值为线性规划的计算结果及临时料场的坐标: x0=[3 5 0 7 0 1 0 0 4 0 6 10 5 1 2 7]; 编写主程序gying2.m. MATLAB(gying2) (3) 计算结果为: x=[ 3.0000 5.0000 0.0707 7.0000 0 0.9293 0 0 3.9293 0 6.0000 10.0707 6.3875 4.3943 5.7511 7.1867]’ fval = 105.4626 exitflag = 1 (4) 若修改主程序gying2.m, 取初值为上面的计算结果: x0=[ 3.0000 5.0000 0.0707 7.0000 0 0.9293 0 0 3.9293 0 6.0000 10.0707 6.3875 4.3943 5.7511 7.1867]’ 则得结果为: x=[3.0000 5.0000 0.3094 7.0000 0.0108 0.6798 0 0 3.6906 0 5.9892 10.3202 5.5369 4.9194 5.8291 7.2852]’ fval =103.4760 exitflag = 1 总的吨千米数比上面结果略优. (5) 若再取刚得出的结果为初值, 却计算不出最优解. MATLAB(gying2) MATLAB(gying2) * 数学建模与数学实验 非线性规划 实验目的 实验内容 2. 掌握用数学软件求解优化问题. 1. 直观了解非线性规划的基本内容. 1.非线性规划的基本理论. 4.实验作业. 2. 用数学软件求解非线性规划. 3. 钢管订购及运输优化模型. *非线性规划的基本解法 非线性规划的基本概念 非线性规划 返回 定义 如果目标函数或约束条件中至少有一个是非线性函数,则最优化问题就叫做非线性规划问题. 非现性规划的基本概念 一般形式: (1) 其中 , 是定义在 Rn 上的实值函数,简记: 其它情况: 求目标函数的最大值,或约束条件小于等于零两种情况,都可通过取其相反数化为上述一般形式. 1 n j 1 n i 1 n R : h , R : g , R : R R R f ? ? ? ( ) n T n R x x x X ? = , , , 2 1 L ( ) ( ) ? ? ? í ì = = = 3 . ,..., 2 , 1 0 m; 1,2,..., 0 . . l j X h i X g t s j i 定义1 把满足问题(1)中条件的解 称为可行解(或可行点),所有可行点的集合称为可行集(或可行域).记为D.即 问题(1)可简记为 . 定义2 对于问题(1),设 ,若存在 ,使得对一切 ,且 ,都有 ,则称X*是f(X)在D上的局部极小值点(局部最优解).特别地,当 时,若 ,则称X*是f(X)在D上的严格局部极小值点(严格局部最优解). 定义3 对于问题(1),设 ,若对任意的 ,都有 则称X*是f(X)在D上的全局极小值点(全局最优解).特别地,当 时,若 ,则称X*是f(X)在D上的严格全局极小值点(严格全局最优解). 返回 ) ( n R X ? ( ) ( ) { } n j i R X X h X g
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