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1、第三章 优化模型讲授内容:0 优化模型的一般意义1 存储模型2 森林救火3 最优价格,(一)优化模型的数学描述,0 优化模型的一般意义,“受约束于”之意,(二)优化模型的分类,1.根据是否存在约束条件 有约束问题和无约束问题。2.根据设计变量的性质 静态问题和动态问题。,3.根据目标函数和约束条件表达式的性质 线性规划,非线性规划,二次规划,多目标规划等。,(1)非线性规划(NP)目标函数和约束条件中,至少有一个非线性函数。,(2)线性规划(LP)目标函数和所有的约束条件都是设计变量的线性函数。,(3)二次规划问题目标函数为二次函数,约束条件为线性约束,5.根据变量具有确定值还是随机值 确定规
2、划和随机规划。,4.根据设计变量的允许值,整数规划(0-1规划)和实数规划。,(三)建立优化模型的一般步骤,1.确定设计变量和目标变量;2.确定目标函数的表达式;3.寻找约束条件。,1 存储模型 确定性需求:不允许缺货 允许缺货 不确定性需求:随机需求,问题1 不允许缺货的存贮模型,问题:配件厂为装配线生产若干种部件,轮换生产不同的部件时因更换设备要付生产准备费(与生产数量无关),同一部件的产量大于需求时因积压资金、占用仓库要付存贮费。今已知某一部件的日需求量100件,生产准备费5000元,存贮费每日每件1元。如果生产能力远大于需求,并且不允许出现缺货,试安排该产品的生产计划,即多少天生产一次
3、(称为生产周期),每次产量多少,可使总费用最小。,问题分析,若每天生产一次,每次100件,无存贮费,生产准备费5000元,每天费用5000元;若10天生产一次,每次1000件,存贮费900+800+100=4500元,生产准备费5000元,总计9500元,平均每天费用950元;若50天生产一次,每次5000件,存贮费4900+4800+100=122500元,生产准备费5000元,总计127500元,平均每天费用2550元;,寻找生产周期、产量、需求量、生产准备费和存贮费之间的关系,使每天的费用最少。,模型假设,1 连续化,即设生产周期 T 和产量 Q 均为连续量;2 产品每日的需求量为常数
4、r;3 每次生产准备费 C1,每日每件产品存贮费 C2;4 生产能力为无限大(相对于需求量),当存贮量 降到零时,Q件产品立即生产出来供给需求,即 不允许缺货。,模型建立,总费用与变量的关系,总费用=生产准备费+存贮费,存贮费=存贮单价*存贮量,存贮量=?,设 t 时刻的存贮量为 q(t),t=0时生产 Q 件,存贮量 q(0)=Q,q(t)以需求速率 r 线性递减,直至q(T)=0,如图。q(t)=Q-r t,Q=r T。,存贮量的计算,一个周期内存贮量,一个周期内存贮费,(A的面积),一个周期的总费用,每天平均费用,模型求解,用微分法,每天平均最小费用,著名的 经济订货批量公式(EOQ公式
5、)。,思考,建模中未考虑生产费用(这应是最大一笔费 用),在什么情况下才可以不考虑它?建模时作了“生产能力无限大”的简化假设,如 果生产能力有限,是大于需求量的一个常数,如何建模?,结果解释,当准备费 c1 增加时,生产周期和产量都变大;当存贮费 c2 增加时,生产周期和产量都变小;当日需求费 r 增加时,生产周期变小而产量变大。这些定性结果符合常识,而定量关系(平方根,系数2 等)凭常识是无法得出的,只能由数学建模得到。,这里得到的费用C与前面计算得950元有微小差别,你能解释吗?,在本例中,敏感性分析,讨论参数,有微小变化时对生产周期T 影响。,由相对变化量衡量对参数的敏感程度。,T 对c
6、1 的敏感程度记为,意义是当准备费增加1%时,生产周期增加0.5%;而存贮费增加1%时,生产周期减少0.5%;日需求量增加1%时,生产周期减少0.5%。,当,有微小变化对生产周期影响不太大。,模型假设,1 连续化,即设生产周期 T 和产量 Q 均为连续量;2 产品每日的需求量为常数 r;3 每次生产准备费 C1,每日每件产品存贮费 C2;4 生产能力为无限大(相对于需求量),允许缺 货,每天每件产品缺货损失费C3,但缺货数量需 在下次生产(订货)时补足。,问题2 允许缺货的存贮模型,模型建立,总费用=生产准备费+存贮费+缺货损失费,存贮费=存贮单价*存贮量,缺货损失费=缺货单价*缺货量,存贮量=?,缺货量=?,因存贮量不足造成缺货,因此 q(t)可取负值,q(t)以需求速率 r 线性递减,直至q(T1)=0,如图。q(t)=Q-r t,Q=r T1。,一个周期内缺货损失费,一个周期内存贮费,一个周期的总费用,每天平均费用,模型求解,用微分法 令,每天平均最小费用,每个周期的供货量,与不允许缺货模型相比较,有,结果解释,即允许缺货时,,周期和供货量增加,周期初的存贮量减少。,2)缺货损失费愈大,愈小,愈接近,愈接近。,1),3),不允许缺货模型可视为允许缺货模型的特例。,