版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、2024/4/3,數(shù)學(xué)建模,無(wú)約束最優(yōu)化,2024/4/3,數(shù)學(xué)建模,無(wú)約束最優(yōu)化問(wèn)題,求解無(wú)約束最優(yōu)化問(wèn)題的的基本思想,*無(wú)約束最優(yōu)化問(wèn)題的基本算法,返回,2024/4/3,數(shù)學(xué)建模,標(biāo)準(zhǔn)形式:,求解無(wú)約束最優(yōu)化問(wèn)題的基本思想,求解的基本思想 ( 以二元函數(shù)為例 ),,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,5,3,1,,,,,,,連續(xù)可微,2024/4/3,數(shù)學(xué)建模,2024/4/3,數(shù)學(xué)建模,多局部極小,,,,唯一極小(全局極
2、小),,,,,2024/4/3,數(shù)學(xué)建模,搜索過(guò)程,,,最優(yōu)點(diǎn) (1 1)初始點(diǎn) (-1 1),,,,,,,,,,,,,,,,-1,1,4.00,,,-0.79,0.58,3.39,,,-0.53,0.23,2.60,,,-0.18,0.00,1.50,,,0.09,-0.03,0.98,,,0.37,0.11,0.47,,,0.59,0.33,0.20,,,0.80,0.63,0.05,,,0.95,0.90,0.003,
3、,,0.99,0.99,1E-4,,,0.999,0.998,1E-5,,0.9997,0.9998,1E-8,返回,2024/4/3,數(shù)學(xué)建模,2. 優(yōu)化函數(shù)的輸入變量,使用優(yōu)化函數(shù)或優(yōu)化工具箱中其它優(yōu)化函數(shù)時(shí), 輸入變量見(jiàn)下表:,2024/4/3,數(shù)學(xué)建模,3. 優(yōu)化函數(shù)的輸出變量下表:,2024/4/3,數(shù)學(xué)建模,4.控制參數(shù)options的設(shè)置,(3) MaxIter: 允許進(jìn)行迭代的最大次數(shù),取值為正整數(shù).,Options中
4、常用的幾個(gè)參數(shù)的名稱、含義、取值如下:,(1)Display: 顯示水平.取值為’off’時(shí),不顯示輸出; 取值為’iter’時(shí),顯示每次迭代的信息;取值為’final’時(shí),顯示最終結(jié)果.默認(rèn)值為’final’.,(2)MaxFunEvals: 允許進(jìn)行函數(shù)評(píng)價(jià)的最大次數(shù),取值為正整數(shù).,2024/4/3,數(shù)學(xué)建模,例:opts=optimset(‘Display’,’iter’,’TolFun’,1e-8) 該語(yǔ)句創(chuàng)建一個(gè)稱為
5、opts的優(yōu)化選項(xiàng)結(jié)構(gòu),其中顯示參數(shù)設(shè)為’iter’, TolFun參數(shù)設(shè)為1e-8.,控制參數(shù)options可以通過(guò)函數(shù)optimset創(chuàng)建或修改。命令的格式如下:,(1) options=optimset(‘optimfun’) 創(chuàng)建一個(gè)含有所有參數(shù)名,并與優(yōu)化函數(shù)optimfun相關(guān)的默認(rèn)值的選項(xiàng)結(jié)構(gòu)options.,(2)options=optimset(‘param1’,value1,’param2’,value2,..
6、.) 創(chuàng)建一個(gè)名稱為options的優(yōu)化選項(xiàng)參數(shù),其中指定的參數(shù)具有指定值,所有未指定的參數(shù)取默認(rèn)值.,(3)options=optimset(oldops,‘param1’,value1,’param2’, value2,...) 創(chuàng)建名稱為oldops的參數(shù)的拷貝,用指定的參數(shù)值修改oldops中相應(yīng)的參數(shù).,返回,2024/4/3,數(shù)學(xué)建模,用Matlab解無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題,其中(3)、(4)、(
7、5)的等式右邊可選用(1)或(2)的等式右邊。 函數(shù)fminbnd的算法基于黃金分割法和二次插值法,它要求目標(biāo)函數(shù)必須是連續(xù)函數(shù),并可能只給出局部最優(yōu)解。,常用格式如下:(1)x= fminbnd (fun,x1,x2)(2)x= fminbnd (fun,x1,x2 ,options)(3)[x,fval]= fminbnd(...)(4)[x,fval,exitflag]= fminbnd(...)(5)[x,fva
8、l,exitflag,output]= fminbnd(...),2024/4/3,數(shù)學(xué)建模,主程序?yàn)閣liti1.m: f='2*exp(-x).*sin(x)'; fplot(f,[0,8]); %作圖語(yǔ)句 [xmin,ymin]=fminbnd (f, 0,8) f1='-2*exp(-x).*sin(x)';
9、 [xmax,ymax]=fminbnd (f1, 0,8),2024/4/3,數(shù)學(xué)建模,例2 對(duì)邊長(zhǎng)為3米的正方形鐵板,在四個(gè)角剪去相等的正方形以制成方形無(wú)蓋水槽,問(wèn)如何剪法使水槽的容積最大?,解,先編寫(xiě)M文件fun0.m如下: function f=fun0(x) f=-(3-2*x).^2*x;,主程序?yàn)閣liti2.m: [x,fval]=fminbnd('fun0',0,1.5); xm
10、ax=x fmax=-fval,運(yùn)算結(jié)果為: xmax = 0.5000,fmax =2.0000.即剪掉的正方形的邊長(zhǎng)為0.5米時(shí)水槽的容積最大,最大容積為2立方米.,2024/4/3,數(shù)學(xué)建模,命令格式為:(1)x= fminunc(fun,X0 );或x=fminsearch(fun,X0 )(2)x= fminunc(fun,X0 ,options); 或x=fminsearch(fun,X0 ,options
11、)(3)[x,fval]= fminunc(...); 或[x,fval]= fminsearch(...)(4)[x,fval,exitflag]= fminunc(...); 或[x,fval,exitflag]= fminsearch(5)[x,fval,exitflag,output]= fminunc(...); 或[x,fval,exitflag,output]= fminsearch(.
12、..),2、多元函數(shù)無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題,標(biāo)準(zhǔn)型為:min F(X),2024/4/3,數(shù)學(xué)建模,[3] fminunc為中型優(yōu)化算法的步長(zhǎng)一維搜索提供了兩種算法, 由options中參數(shù)LineSearchType控制:LineSearchType=’quadcubic’(缺省值),混合的二次和三 次多項(xiàng)式插值;LineSearchType=’cubicpo
13、ly’,三次多項(xiàng)式插,使用fminunc和 fminsearch可能會(huì)得到局部最優(yōu)解.,說(shuō)明:,fminsearch是用單純形法尋優(yōu). fminunc的算法見(jiàn)以下幾點(diǎn)說(shuō)明:,[1] fminunc為無(wú)約束優(yōu)化提供了大型優(yōu)化和中型優(yōu)化算法。由options中的參數(shù)LargeScale控制:LargeScale=’on’(默認(rèn)值),使用大型算法LargeScale=’off’(默認(rèn)值),使用中型算法,[2] fminunc為中型優(yōu)化算法
14、的搜索方向提供了4種算法,由 options中的參數(shù)HessUpdate控制:HessUpdate=’bfgs’(默認(rèn)值),擬牛頓法的BFGS公式;HessUpdate=’dfp’,擬牛頓法的DFP公式;HessUpdate=’steepdesc’,最速下降法,2024/4/3,數(shù)學(xué)建模,例3 min f(x)=(4x12+2x22+4x1x2+2x2+1)*exp(x1),1、編寫(xiě)M-文件 fun1.m: fu
15、nction f = fun1 (x) f = exp(x(1))*(4*x(1)^2+2*x(2)^2+4*x(1)*x(2)+2*x(2)+1); 2、輸入M文件wliti3.m如下: x0 = [-1, 1]; x=fminunc(‘fun1’,x0); y=fun1(x),3、運(yùn)行結(jié)果: x= 0.5000 -1.0000 y =
16、 1.3029e-10,2024/4/3,數(shù)學(xué)建模,例 產(chǎn)銷(xiāo)量的最佳安排 某廠生產(chǎn)一種產(chǎn)品有甲、乙兩個(gè)牌號(hào),討論在產(chǎn)銷(xiāo)平衡的情況下如何確定各自的產(chǎn)量,使總利潤(rùn)最大. 所謂產(chǎn)銷(xiāo)平衡指工廠的產(chǎn)量等于市場(chǎng)上的銷(xiāo)量.,2024/4/3,數(shù)學(xué)建模,基本假設(shè),1.價(jià)格與銷(xiāo)量成線性關(guān)系,2.成本與產(chǎn)量成負(fù)指數(shù)關(guān)系,2024/4/3,數(shù)學(xué)建模,模型建立,,若根據(jù)大量的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),求出系數(shù)b1=100,a11=1,a12=0.1,b2=280,
17、a21=0.2,a22=2,r1=30,λ1=0.015,c1=20, r2=100,λ2=0.02,c2=30,則問(wèn)題轉(zhuǎn)化為無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題:求甲,乙兩個(gè)牌號(hào)的產(chǎn)量x1,x2,使總利潤(rùn)z最大.,為簡(jiǎn)化模型,先忽略成本,并令a12=0,a21=0,問(wèn)題轉(zhuǎn)化為求: z1 = ( b1 - a11x1 ) x1 + ( b2 - a22x2 ) x2 的極值. 顯然其解為x1 = b1/2a11 = 50, x2 = b
18、2/2a22 = 70,我們把它作為原問(wèn)題的初始值.,總利潤(rùn)為: z(x1,x2)=(p1-q1)x1+(p2-q2)x2,2024/4/3,數(shù)學(xué)建模,模型求解,1.建立M-文件fun.m: function f = fun(x) y1=((100-x(1)- 0.1*x(2))-(30*exp(-0.015*x(1))+20))*x(1); y2=((280-0.2*x(1)- 2*x(2))
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題
- 實(shí)驗(yàn)無(wú)約束最優(yōu)化
- 無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題的基本研究
- 無(wú)約束重力模式
- 無(wú)約束優(yōu)化中的幾個(gè)算法.pdf
- 無(wú)約束最優(yōu)化問(wèn)題的直接方法
- 矩陣分解及無(wú)約束最優(yōu)化方法
- 第6章 無(wú)約束問(wèn)題的優(yōu)化方法
- 無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題的信賴域算法研究
- 改進(jìn)的無(wú)約束最優(yōu)化折線方法.pdf
- 無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題的若干算法研究.pdf
- 15937.無(wú)約束擬亞模函數(shù)優(yōu)化
- 無(wú)約束最優(yōu)化的新迭代格式.pdf
- 無(wú)約束優(yōu)化的回溯信賴域算法.pdf
- 無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題改進(jìn)的信賴域方法.pdf
- 無(wú)約束優(yōu)化錐模型信賴域算法研究.pdf
- 無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題的稀疏擬牛頓法.pdf
- 無(wú)約束優(yōu)化的混合信賴域算法研究.pdf
- 無(wú)約束最優(yōu)化問(wèn)題無(wú)導(dǎo)數(shù)解法[開(kāi)題報(bào)告]
- 第三章 無(wú)約束最優(yōu)化方法
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論