数学建模

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已经匿名di用户   2022-5-29 19:30   2064   0

本文章是个人学习数学建模的日常心得笔记

学习资料:

B站视频: https://www.bilibili.com/video/BV1kC4y1a7Ee?from=search&seid=3914277314245328008

参考书籍:《MATLAB R2016a完全自学一本通》、司守奎 《数学建模算法与应用》(主要)、《线性代数》、《概率论》

若文章有写错之处,欢迎指出(⊙o⊙)

(不间期更新)

目录

一、线性规划基本原理与编程实践

1、 什么是线性规划?

2、线性规划的Matlab标准形式

①Matlab线性规划的标准形式为:

②Matlab中求解线性规划的命令:

二、整数规划

1、什么是整数规划

2、一般解题技巧方式

(1)分支定界法

(2)割平面法

(3)隐枚举问题——求解“0-1”整数规划

(4)匈牙利算法——求解指派问题(特殊的“0-1”整数规划)

三、非线性规划

1、含义

2、一般形式

3、特殊情况——二次规划

4、番外算法——层次分析法(AHP)

(1)什么是AHP??

(2)基本思路

(3)优点

(4)步骤

(5)适用例子

四、图与网络模型及方法

五、插值与拟合

六、微分方程建模

七、数理统计

八、时间序列


一、线性规划基本原理与编程实践

1、 什么是线性规划?

由约束条件+目标函数组成,如图所示。

如果换作是正经一点说法的话,就是:在一组线性约束条件的限制之下,求一线性目标最大最小值的问题

其中X1,x2是决策变量。

通过一般的式子,我们可以得出线性规划问题的标准式子:

其中式子中:\large b_{_i{}}\geqslant 0,i=0,1,2.....m

可行解 满足和约束条件式的解x=\large [x1,x2,x3...xn]^T,称作是线性规划问题的可行解,而使之目标函数式(1,3)达到最大值的可行解称为最优解

可行域 所有可行解构成的集合称为问题的可行域

2、线性规划的Matlab标准形式

①Matlab线性规划的标准形式为:

式子中,f,x,b,beq,lb,ub为列向量,其中f称为价值向量,b称为资源向量;Aeq,A是矩阵

②Matlab中求解线性规划的命令:

式子中,x返回决策向量的取值,fval返回目标函数的最优值,f是价值向量;A和b对应线性不等式约束;Aeq和beq对应线性等式约束;lb和ub分别对应决策向量的下界向量上界向量

二、整数规划

1、什么是整数规划

数学规划中的变量(部分或全部)限制为整数时,称为整数规划;若在线性规划模型中,变量限制为整数,则称为整数线性规划。

意思就是在线性规划的条件下,添加一个整数的限制!!!

2、一般解题技巧方式

(1)分支定界法

不考虑整数限制先求出相应松弛问题的最优解, 若松弛问题无可行解,则ILP无可行解; 若求得的松弛问题最优解符合整数要求,则是ILP的最优解;

若不满足整数条件,则任选一个不满足整数条件的变量\large x_{i}^{0}来构造 ,新的约束添加到松弛问题中形成两个子问题
\large x_{i}\leqslant \left [ x_{i}^{0} \right ];x_{i}\geqslant [x_{i}^{0}]+1
依次在缩小的可行域中求解新构造的线性规划的最优解,并重复 上述过程,直到子问题无解或有整数最优解(被查清)。

(2)割平面法

  • 如果松弛问题(P0)无解,则(P)无解;
  • 如果(P0)的最优解为整数向量,则也是(P)的最优解;
  • 如果(P0)的解含有非整数分量,则对(P0) 增加割平面条件:即对(P0)增加一个线性约束,将(P0)的可行区域割掉一块,使得非整数解恰好在割掉的一块中,

但又没有割掉原问题(P)的可解,得到问题(P1),重复上述的过程。

(3)隐枚举问题——求解“0-1”整数规划

(4)匈牙利算法——求解指派问题(特殊的“0-1”整数规划)

三、非线性规划

1、含义

如果目标函数或约束条件中包含非线性函数,就称这种规划问题为非线性规划问题。一般说来,解非线性规划要比解线性规划问题困难得多。而且,也不像线性规划有单纯形法这一通用方法,非线性规划目前还没有适于各种问题的一般算法,各个方法都有自己特定的适用范围。

2、一般形式

3、特殊情况——二次规划

若某非线性规划的目标函数为自变量 的二次函数,约束条件又全是线性的,就称这种规划为二次规划

4、番外算法——层次分析法(AHP)

(1)什么是AHP??

AHP是将决策总是有关的元素分解成目标、·准则、方案等层次,在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。

这种方法的特点是在对复杂的决策问题的本质、影响因素及其内在关系等进行深入分析的基础上,利用较少的定量信息使决策的思维过程数学化,从而为多目标、多准则或无结构特性的复杂决策问题提供简便的决策方法。尤其适合于对决策结果难于直接准确计量的场合。

(2)基本思路

人对一个复杂的决策问题的思维、判断过程大体上是一样的。不妨用假期旅游为例:假如有3个旅游胜地A、B、C供你选择,你会根据诸如景色、费用和居住、饮食、旅途条件等一些准则去反复比较这3个候选地点.首先,你会确定这些准则在你的心目中各占多大比重,如果你经济宽绰、醉心旅游,自然分别看重景色条件,而平素俭朴或手头拮据的人则会优先考虑费用,中老年旅游者还会对居住、饮食等条件寄以较大关注。其次,你会就每一个准则将3个地点进行对比,譬如A景色最好,B次之;B费用最低,C次之;C居住等条件较好等等。最后,你要将这两个层次的比较判断进行综合,在A、 B、C中确定哪个作为最佳地点。

(3)优点

层次分析法不仅适用于存在不确定性和主观信息的情况,还允许以合乎逻辑的方式运用经验、洞察力和直觉。也许层次分析法最大的优点是提出了层次本身,它使得买方能够认真地考虑和衡量指标的相对重要性。

(4)步骤

①建立层次结构模型

将决策的目的,考虑的因素和决策对象按他们的相互关系分为最高层中间层最底层,绘制层次结构图

  • 最高层:决策的目的,要解决的问题
  • 最低层:决策时的备选方案
  • 中间层:考虑的因素,决策的准则

对于相邻的两层,被称为目标层,底层称为因素层

②构造判断矩阵(成对比较)

(5)适用例子

四、图与网络模型及方法

五、插值与拟合

六、微分方程建模

七、数理统计

八、时间序列

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