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前言
第1章 绪论
1.1 最优化问题概述
1.2 最优化模型的建立
1.3 最优解及算法概述
练习题 1
第2章 线性规划
2.1 线性规划模型的建立及相关概念
2.2 算法原理与实例
2.3 应用案例
练习题 2
第3章 非线性规划
3.1 非线性规划模型的建立及相关概念
3.2 算法原理与实例
3.3 应用案例
练习题 3
第4章 动态规划
4.1 动态规划问题、相关概念和理论
4.2 动态规划的解法
4.3 动态规划的应用
4.4 应用案例
练习题 4
第5章 多目标优化及应用
5.1 多目标优化的模型、相关概念和理论
5.2 多目标优化算法与实例
5.3 应用案例
练习题 5
第6章 现代优化算法
6.1 现代优化算法概述
6.2 禁忌搜索算法
6.3 模拟退火算法
6.4 遗传算法
6.5 蚁群算法
练习题 6
第7章 综合应用案例
7.1 露天矿生产的车辆安排问题
7.2 气井优化配产模型
7.3 附加流速法循环流量及附加流速比的最优规划
7.4 DVD在线租赁
练习题 7
参考文献
本书较全面地介绍了各类最优化问题的理论和方法,包括:最优化问题概述、线性规划、非线性规划、动态规划、多目标优化及应用、现代优化算法和综合应用案例。全书以方法为重点,编入了大量的最优化模型应用案例,在考虑到系统性的基础上,尽可能回避有关理论证明,做到实用性强。
本书以石油高校相关专业硕士研究生为教学对象,也可供相关专业教师和高年级本科学生作为参考书。
1、作耐火材料: 石墨及其制品具有耐高温、高强度的性质,在冶金工业中主要用来制造石墨坩埚,在炼钢中常用石墨作钢锭之保护剂,冶金炉的内衬。2、作导电材料: 在电气工业上用作制造电极、电刷、碳棒、碳管、正...
应用了石岛红新八号石材的棕榈泉
优化方法: 1、优选设计单位、设计方案; 2、实行限额设计; 3、增强设计人员的经济意识; 4、认真组织图纸会审; 5、加强工程设计变更的管理; 6、加强工程项目的前期监理工作...
最优化方法在给排水工程课程设计中的应用
随着社会经济的发展,城市给水排水管网系统的规模越来越大,如何设计和维护这样庞大的给排水管网系统,将从根本上影响着管网系统的投资及维护管理费用.基于严格数学模型的最优化法可使管网系统的设计更合理,因此,有必要在给排水工程课程设计的教学中,引入最优化的理论和设计方法,让学生在课程设计的实践中学会将最优化方法应用到给排水管网系统的设计中.该文介绍了如何用最优化法对教材中的实例进行设计,设计结果表明该方法的设计方案合理,可加深学生对管网系统设计本质的理解.
基于最大熵原理与最优化方法的隧道衬砌结构可靠度分析
针对隧道衬砌结构参数的随机性、分布的多样性与极限状态功能函数高度非线性的特征,运用最大熵原理对隧道衬砌结构参数进行估计,得到符合实际的参数估计值;然后,根据隧道衬砌结构稳定的极限状态方程,从结构可靠度指标的几何涵义出发,建立其可靠度指标计算的优化数学模型,并运用Microsoft Excel工作表中的规划求解功能得到其可靠度指标。结合工程实际,给出具体算例,且指出提高隧道衬砌结构可靠度的途径。研究结果表明:该方法用于计算工程结构可靠度指标无需将状态函数线性化,不受基本变量维数限制,收敛速度快,计算效率高,且与蒙特卡罗100万次直接抽样法计算结果相比,具有很高的精度,能广泛适用于隧道及地下工程领域的可靠度计算和分析。
最优化方法(也称做运筹学方法)是近几十年形成的,它主要运用数学方法研究各种系统的优化途径及方案,为决策者提供科学决策的依据。
最优化方法的主要研究对象是各种有组织系统的管理问题及其生产经营活动。最优化方法的目的在于针对所研究的系统,求得一个合理运用人力、物力和财力的最佳方案,发挥和提高系统的效能及效益,最终达到系统的最优目标。 实践表明,随着科学技术的日益进步和生产经营的日益发展,最优化方法已成为现代管理科学的重要理论基础和不可缺少的方法,被人们广泛地应用到公共管理、经济管理、工程建设、国防等各个领域,发挥着越来越重要的作用。本章将介绍最优化方法的研究对象、特点,以及最优化方法模型的建立和模型的分析、求解、应用。主要是线性规划问题的模型、求解(线性规划问题的单纯形解法)及其应用――运输问题;以及动态规划的模型、求解、应用――资源分配问题。
最优化方法
1、微分学中求极值
2、无约束最优化问题
3、常用微分公式
4、凸集与凸函数
5、等式约束最优化问题
6、不等式约束最优化问题
7、变分学中求极值
为了达到最优化目的所提出的各种求解方法。从数学意义上说,最优化方法是一种求极值的方法,即在一组约束为等式或不等式的条件下,使系统的目标函数达到极值,即最大值或最小值。从经济意义上说,是在一定的人力、物力和财力资源条件下,使经济效果达到最大(如产值、利润),或者在完成规定的生产或经济任务下,使投入的人力、物力和财力等资源为最少。
公元前 500年古希腊在讨论建筑美学中就已发现了长方形长与宽的最佳比例为0.618,称为黄金分割比。其倒数至今在优选法中仍得到广泛应用。在微积分出现以前,已有许多学者开始研究用数学方法解决最优化问题。例如阿基米德证明:给定周长,圆所包围的面积为最大。这就是欧洲古代城堡几乎都建成圆形的原因。但是最优化方法真正形成为科学方法则在17世纪以后。17世纪,I.牛顿和G.W.莱布尼茨在他们所创建的微积分中,提出求解具有多个自变量的实值函数的最大值和最小值的方法。以后又进一步讨论具有未知函数的函数极值,从而形成变分法。这一时期的最优化方法可以称为古典最优化方法。第二次世界大战前后,由于军事上的需要和科学技术和生产的迅速发展,许多实际的最优化问题已经无法用古典方法来解决,这就促进了近代最优化方法的产生。
近代最优化方法的形成和发展过程中最重要的事件有: 以苏联Л.В.康托罗维奇和美国G.B.丹齐克为代表的线性规划;以美国库恩和塔克尔为代表的非线性规划;以美国R.贝尔曼为代表的动态规划;以苏联Л.С.庞特里亚金为代表的极大值原理等。这些方法后来都形成体系,成为近代很活跃的学科,对促进运筹学、管理科学、控制论和系统工程等学科的发展起了重要作用。
用最优化方法解决实际问题,一般可经过下列步骤:①提出最优化问题,收集有关数据和资料;②建立最优化问题的数学模型,确定变量,列出目标函数和约束条件;③分析模型,选择合适的最优化方法;④求解,一般通过编制程序,用计算机求最优解;⑤最优解的检验和实施。上述 5个步骤中的工作相互支持和相互制约,在实践中常常是反复交叉进行。
最优化模型一般包括变量、约束条件和目标函数三要素:①变量:指最优化问题中待确定的某些量。变量可用x=(x1,x2,…,xn)T表示。②约束条件:指在求最优解时对变量的某些限制,包括技术上的约束、资源上的约束和时间上的约束等。列出的约束条件越接近实际系统,则所求得的系统最优解也就越接近实际最优解。约束条件可用 gi(x)≤0表示i=1,2,…,m,m 表示约束条件数;或x∈R(R表示可行集合)。③目标函数:最优化有一定的评价标准。目标函数就是这种标准的数学描述,一般可用f(x)来表示,即f(x)=f(x1,x2,…,xn)。要求目标函数为最大时可写成;要求最小时则可写成。目标函数可以是系统功能的函数或费用的函数。它必须在满足规定的约束条件下达到最大或最小。 问题的分类 最优化问题根据其中的变量、约束、目标、问题性质、时间因素和函数关系等不同情况,可分成多种类型(见表)。最优化方法
最优化方法
不同类型的最优化问题可以有不同的最优化方法,即使同一类型的问题也可有多种最优化方法。反之,某些最优化方法可适用于不同类型的模型。最优化问题的求解方法一般可以分成解析法、直接法、数值计算法和其他方法。①解析法:这种方法只适用于目标函数和约束条件有明显的解析表达式的情况。求解方法是:先求出最优的必要条件,得到一组方程或不等式,再求解这组方程或不等式,一般是用求导数的方法或变分法求出必要条件,通过必要条件将问题简化,因此也称间接法。②直接法:当目标函数较为复杂或者不能用变量显函数描述时,无法用解析法求必要条件。此时可采用直接搜索的方法经过若干次迭代搜索到最优点。这种方法常常根据经验或通过试验得到所需结果。对于一维搜索(单变量极值问题),主要用消去法或多项式插值法;对于多维搜索问题(多变量极值问题)主要应用爬山法。③数值计算法:这种方法也是一种直接法。它以梯度法为基础,所以是一种解析与数值计算相结合的方法。④其他方法:如网络最优化方法等(见网络理论)。
解析性质
根据函数的解析性质,还可以对各种方法作进一步分类。例如,如果目标函数和约束条件都是线性的,就形成线性规划。线性规划有专门的解法,诸如单纯形法、解乘数法、椭球法和卡马卡法等。当目标或约束中有一非线性函数时,就形成非线性规划。当目标是二次的,而约束是线性时,则称为二次规划。二次规划的理论和方法都较成熟。如果目标函数具有一些函数的平方和的形式,则有专门求解平方和问题的优化方法。目标函数具有多项式形式时,可形成一类几何规划。
最优解的概念
最优化问题的解一般称为最优解。如果只考察约束集合中某一局部范围内的优劣情况,则解称为局部最优解。如果是考察整个约束集合中的情况,则解称为总体最优解。对于不同优化问题,最优解有不同的含意,因而还有专用的名称。例如,在对策论和数理经济模型中称为平衡解;在控制问题中称为最优控制或极值控制;在多目标决策问题中称为非劣解(又称帕雷托最优解或有效解)。在解决实际问题时情况错综复杂,有时这种理想的最优解不易求得,或者需要付出较大的代价,因而对解只要求能满足一定限度范围内的条件,不一定过分强调最优。50年代初,在运筹学发展的早期就有人提出次优化的概念及其相应的次优解。提出这些概念的背景是:最优化模型的建立本身就只是一种近似,因为实际问题中存在的某些因素,尤其是一些非定量因素很难在一个模型中全部加以考虑。另一方面,还缺乏一些求解较为复杂模型的有效方法。1961年H.A.西蒙进一步提出满意解的概念,即只要决策者对解满意即可。
最优化一般可以分为最优设计、最优计划、最优管理和最优控制等四个方面。①最优设计:世界各国工程技术界,尤其是飞机、造船、机械、建筑等部门都已广泛应用最优化方法于设计中,从各种设计参数的优选到最佳结构形状的选取等,结合有限元方法已使许多设计优化问题得到解决。一个新的发展动向是最优设计和计算机辅助设计相结合。电子线路的最优设计是另一个应用最优化方法的重要领域。配方配比的优选方面在化工、橡胶、塑料等工业部门都得到成功的应用,并向计算机辅助搜索最佳配方、配比方向发展(见优选法)。②最优计划:现代国民经济或部门经济的计划,直至企业的发展规划和年度生产计划,尤其是农业规划、种植计划、能源规划和其他资源、环境和生态规划的制订,都已开始应用最优化方法。一个重要的发展趋势是帮助领导部门进行各种优化决策。③最优管理:一般在日常生产计划的制订、调度和运行中都可应用最优化方法。随着管理信息系统和决策支持系统的建立和使用,使最优管理得到迅速的发展。④最优控制:主要用于对各种控制系统的优化。例如,导弹系统的最优控制,能保证用最少燃料完成飞行任务,用最短时间达到目标;再如飞机、船舶、电力系统等的最优控制,化工、冶金等工厂的最佳工况的控制。计算机接口装置不断完善和优化方法的进一步发展,还为计算机在线生产控制创造了有利条件。最优控制的对象也将从对机械、电气、化工等硬系统的控制转向对生态、环境以至社会经济系统的控制。
图书信息
书 名: 最优化方法
作 者:张立卫
出版社:科学出版社
出版时间: 2010年6月1日
ISBN: 9787030276490
开本: 16开
定价: 27.00元
本书深入浅出地阐述了最优化方法和最优控制系统的基础理论、基本方法,并配有丰富的例题和习题,帮助读者理解书申所阐述的内容。
本书的内容分为两大部分,第一部分包括第1章、第2章和第3章,阐述了最优化方法的一般概念和静态最优化方法(线性规划和非线性规划)的一些基本理论和计算方法;第二部分包括第4章至第7章,阐述了动态最优化方法的基本内容,包括变分极值问题、最小值原理、线性二次型最优控制系统和动态规划的各种基本算法。
本书各章节注重基本原理和基本概念的阐述,容易理解。
本书收录了国内300余家液气密企业的产品,以及典型产品的成功应用案例,涵盖大部分主导厂和骨干企业,反映了液压气动密封行业当前的技术水平。
本书按液气密产品的主要应用领域,分别介绍各主机行业对液气密产品的技术要求、发展趋势及市场需求状况,推荐了液气密行业的新特产品,推广了成功应用案例。本书由综述、市场发展、推荐产品、应用案例及企业名录5部分组成,以"推荐产品"栏目为主,详细介绍了产品的性能、特点、主要技术参数及用途等。
本书适合工程机械、农业机械、塑料机械、机床、冶金、矿山、重型机械、石油化工、船舶、轻工等行业的采购人员使用,也可供设计人员选型参考。