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1、第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型数学建模简介及数学规划模型IntroductionofMMandMathematicalProgrammingModelNetworkProgramming 数学建模数学建模MathematicalModeling 第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型数学建模简介及数学规划模型Page2of68数学建模简介数学建模简介第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型数学建模简介及数学规划模型Page3of68一般地，一般地，数学模型数学模型可以描述为，对于现实世界的一个可以描述为，对于现实世界的一个特特定对象定对象，为了一个，为了一个特定目的特定目的，根据特有的，
2、根据特有的内在规律内在规律，作，作出一些出一些必要必要的的简化假设简化假设，运用适当的，运用适当的数学工具数学工具，得到的，得到的一个一个数学结构数学结构。把现实世界中的实际问题加以把现实世界中的实际问题加以提炼提炼，抽象抽象为数学模型，为数学模型，求出求出模型的解，模型的解，验证验证模型的合理性，并用该数学模型所模型的合理性，并用该数学模型所提供的解答来提供的解答来解释解释现实问题，我们把数学知识的这一应现实问题，我们把数学知识的这一应用过程称为用过程称为数学建模数学建模。数学模型或者能数学模型或者能解释解释特定现象的现实状态，或者能特定现象的现实状态，或者能预测预测到对象的未来状况，或者能
3、到对象的未来状况，或者能提供提供处理对象的最优处理对象的最优决策决策或或控制控制。第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型数学建模简介及数学规划模型Page4of68数学模型的分类数学模型的分类1、按模型的应用领域分类：、按模型的应用领域分类：生物数学模型医学数学模型地质数学模型数量经济学模型数学社会学模型2、按是否考虑随机因素分类：按是否考虑随机因素分类：确定性模型随机性模型3、按是否考虑模型的变化分类：、按是否考虑模型的变化分类：静态模型动态模型第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型数学建模简介及数学规划模型Page5of684、按应用离散方法或连续方法分类：、按应用离散方法或连续方法分类：
4、离散模型连续模型5、按建立模型的数学方法分类：、按建立模型的数学方法分类：几何模型微分方程模型图论模型规划论模型马氏链模型第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型数学建模简介及数学规划模型Page6of686、按人们对是物发展过程的了解程度分类：、按人们对是物发展过程的了解程度分类：（1）白箱模型：指那些内部规律比较清楚的模型。如力学、热学、电学以及相关的工程技术问题。（2）灰箱模型：指那些内部规律尚不十分清楚，在建立和改善模型方面都还不同程度地有许多工作要做的问题。如气象学、生态学经济学等领域的模型。（3）黑箱模型：指一些其内部规律还很少为人们所知的现象。如生命科学、社会科学等方面的问题。但由
5、于因素众多、关系复杂，也可简化为灰箱模型来研究。第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型数学建模简介及数学规划模型Page7of68数学建模的几个过程数学建模的几个过程1、模型准备、模型准备2、模型假设模型假设3、模型建立、模型建立4、模型构成模型构成5、模型求解、模型求解6、模型分析模型分析7、模型检验、模型检验8、模型应用模型应用第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型数学建模简介及数学规划模型Page8of68模型准备模型准备了解实际背景了解实际背景明确建模目的明确建模目的搜集有关信息搜集有关信息掌握对象特征掌握对象特征形成一个形成一个比较清晰比较清晰的的问题问题模型假设模型假设 针对问题特
6、点和建模目的针对问题特点和建模目的 作出合理的、简化的假设作出合理的、简化的假设 在合理与简化之间作出折中在合理与简化之间作出折中第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型数学建模简介及数学规划模型Page9of68模型建立模型建立用数学的语言、符号描述问题发挥想像力使用类比法尽量采用简单的数学工具各种数学方法、软件和计算机技术如结果的误差分析、统计分析、模型对数据的稳定性分析模型求解模型求解模型分析模型分析第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型数学建模简介及数学规划模型Page10of68模型检验模型检验与实际现象、数据比较，检验模型的合理性、适用性模型应用模型应用第一讲第一讲数学建模简介及数学
7、规划模型数学建模简介及数学规划模型Page11of68数学建模有助于培养以下几个方面的素质和能力：数学建模有助于培养以下几个方面的素质和能力：数学素质和能力计算机应用能力论文写作能力团队合作精神和进行协调的组织能力培养想象能力发展观察力，形成洞察力勇于参与的竞争意识和不怕困难、奋力攻关的顽强意志第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型数学建模简介及数学规划模型Page12of68为培养和选拔优秀的数学人才，世界各国有各种不同形式不同层次的数学竞赛.传统的数学竞赛只局限于演绎、推理等纯数学形式，它不能培养和发展学生运用数学知识解决实际问题的能力，不能满足科学技术飞速发展的时代需要.从1983年起，
8、在美国就有一些有识之士开始探讨组织一项应用数学方面的竞赛的可能性.第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型数学建模简介及数学规划模型Page13of681985年美国第一届大学生数学建模竞赛（mathematicalcompetitioninmodeling）1988年改为mathematicalcontestinmodeling简称MCM.由美国工业与应用数学会和美国运筹学会联合举办.1985年起每年举行一届，一般在每年的二月下旬或三月初的某个星期五或星期日举行.美国竞赛评出Outstanding,Meritorious,HonorableMention及SuccessfulParticipa
9、tion等级别.第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型数学建模简介及数学规划模型Page14of681989年北京的三所大学组队参加美国的MCM竞赛,此后我国的参赛队伍越来越多.19921993年中国工业与应用数学学会（CSIAM）举办了两次中国大学生数学建模竞赛.1994年起，由国家教委（教育部）高教司和中国工业与应用数学学会共同于每年9月举办，1999年开始设立大专组的竞赛.第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型数学建模简介及数学规划模型Page15of68无论是美国还是我国大学本科组数学建模竞赛题每年都是两道，参赛队从中任选一道题目.一般来说其中一道是连续型，另一道是离散型；或者一道是开
10、放型的，另一道是严谨型的.竞赛内容或题目是由工程技术、管理科学中的实际问题简化而成，留有充分余地供参赛者发挥其聪明才智和创造精神.竞赛形式为三名学生组成一队，可以自由地收集资料、调查研究，使用计算机、因特网和任何软件，在三天时间内分工合作完成一篇论文.评奖标准为模型假设的合理性、建模的创造性、结果的准确性和文字表述的清晰程度.第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型数学建模简介及数学规划模型Page16of68初等模型初等模型第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型数学建模简介及数学规划模型Page17of68一辆汽车在拐弯时急刹车，结果冲到路边的一辆汽车在拐弯时急刹车，结果冲到路边的沟里（见下图
11、），交通警察立即赶到了事沟里（见下图），交通警察立即赶到了事故现场。司机申辩说，当他进入弯道时刹故现场。司机申辩说，当他进入弯道时刹车失灵，他还一口咬定，进入弯道其车速车失灵，他还一口咬定，进入弯道其车速为每小时英里（这是该路的速度上限，为每小时英里（这是该路的速度上限，约合每秒约合每秒.米）。警察验车时证实米）。警察验车时证实该车的制动器在事故发生时确实失灵，然该车的制动器在事故发生时确实失灵，然而，司机所说的车速是否真实可信呢？而，司机所说的车速是否真实可信呢？第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型数学建模简介及数学规划模型Page18of68 现在，让我们帮警察计算一下司机所报速度的真实
12、性。现在，让我们帮警察计算一下司机所报速度的真实性。连接刹车连接刹车痕迹的初始点和终点，用痕迹的初始点和终点，用x x表示沿连线汽车横向所走出的距离，用表示沿连线汽车横向所走出的距离，用y y表示竖直的距离，如下图表示竖直的距离，如下图第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型数学建模简介及数学规划模型Page19of68 上面的表中，我们给出了外侧刹车痕迹的有关值，而且，经过测量还上面的表中，我们给出了外侧刹车痕迹的有关值，而且，经过测量还上面的表中，我们给出了外侧刹车痕迹的有关值，而且，经过测量还上面的表中，我们给出了外侧刹车痕迹的有关值，而且，经过测量还发现，该车并没有偏离它所行驶的转弯路线
13、，也就是说，它的车头一直指发现，该车并没有偏离它所行驶的转弯路线，也就是说，它的车头一直指发现，该车并没有偏离它所行驶的转弯路线，也就是说，它的车头一直指发现，该车并没有偏离它所行驶的转弯路线，也就是说，它的车头一直指向切线方向。可以假设，该车的重心是沿一个半径为向切线方向。可以假设，该车的重心是沿一个半径为向切线方向。可以假设，该车的重心是沿一个半径为向切线方向。可以假设，该车的重心是沿一个半径为r r的圆做圆周运动。的圆做圆周运动。的圆做圆周运动。的圆做圆周运动。假设磨擦力作用在该车速度的法线方向上，并设汽车的速度假设磨擦力作用在该车速度的法线方向上，并设汽车的速度假设磨擦力作用在该车速度
14、的法线方向上，并设汽车的速度假设磨擦力作用在该车速度的法线方向上，并设汽车的速度v v是一个常是一个常是一个常是一个常数。显然，磨擦力提供了向心力，设磨擦系数为数。显然，磨擦力提供了向心力，设磨擦系数为数。显然，磨擦力提供了向心力，设磨擦系数为数。显然，磨擦力提供了向心力，设磨擦系数为,则则则则其中其中其中其中m m m m为汽车质量为汽车质量为汽车质量为汽车质量.由上式易得由上式易得由上式易得由上式易得 如何计算圆周半径如何计算圆周半径如何计算圆周半径如何计算圆周半径r r r r？假设已知弦的长度为？假设已知弦的长度为？假设已知弦的长度为？假设已知弦的长度为c c c c，弓形的高度为，弓
15、形的高度为，弓形的高度为，弓形的高度为h h h h，其图如，其图如，其图如，其图如下所示，由勾股定理知下所示，由勾股定理知下所示，由勾股定理知下所示，由勾股定理知第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型数学建模简介及数学规划模型Page20of68 由前面的表中代入近似数据由前面的表中代入近似数据由前面的表中代入近似数据由前面的表中代入近似数据c=33.27,h=3.55c=33.27,h=3.55c=33.27,h=3.55c=33.27,h=3.55后，得后，得后，得后，得 r=40.75 r=40.75 r=40.75 r=40.75米米米米 根据实际路面与汽车轮胎的情况，可以测量出磨擦
16、系根据实际路面与汽车轮胎的情况，可以测量出磨擦系根据实际路面与汽车轮胎的情况，可以测量出磨擦系根据实际路面与汽车轮胎的情况，可以测量出磨擦系数数数数 ，经过实际测试得到，经过实际测试得到，经过实际测试得到，经过实际测试得到 g=8.175g=8.175g=8.175g=8.175米秒米秒米秒米秒 将此结果代入我们上面利用第二定律所得到的式子中，得将此结果代入我们上面利用第二定律所得到的式子中，得将此结果代入我们上面利用第二定律所得到的式子中，得将此结果代入我们上面利用第二定律所得到的式子中，得 v18.25 v18.25 v18.25 v18.25米秒米秒米秒米秒 此结果比司机所报速度（此结果
17、比司机所报速度（此结果比司机所报速度（此结果比司机所报速度（17.9217.9217.9217.92米秒）略大。但是，米秒）略大。但是，米秒）略大。但是，米秒）略大。但是，我们不得不考虑计算半径我们不得不考虑计算半径我们不得不考虑计算半径我们不得不考虑计算半径r r r r及测试时的误差。如果误差允许及测试时的误差。如果误差允许及测试时的误差。如果误差允许及测试时的误差。如果误差允许在以内，无疑，此计算结果对司机是相当有利的。在以内，无疑，此计算结果对司机是相当有利的。在以内，无疑，此计算结果对司机是相当有利的。在以内，无疑，此计算结果对司机是相当有利的。第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型
18、数学建模简介及数学规划模型Page21of68椅子能在不平的地面上放稳吗？椅子能在不平的地面上放稳吗？把四只脚的椅子往不平的地面上一放，通常只有三只脚着地，放不稳，然而有人认为只要稍挪动几次，就可以四脚着地，放稳了，对吗？第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型数学建模简介及数学规划模型Page22of68问题分析问题分析通常三只脚着地通常三只脚着地放稳的标准放稳的标准:四只脚着地四只脚着地四条腿一样长，椅脚与地面点接触，四条腿一样长，椅脚与地面点接触，四脚连线呈正方形四脚连线呈正方形;地面高度连续变化，可视为数学上的连地面高度连续变化，可视为数学上的连续曲面续曲面;地面相对平坦，使椅子在任意位
19、置至少三只脚地面相对平坦，使椅子在任意位置至少三只脚同时着地。同时着地。模模型型假假设设第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型数学建模简介及数学规划模型Page23of68建立模型用数学语言把椅子位置和四只脚着地的关系表示出来用数学语言把椅子位置和四只脚着地的关系表示出来.椅子位置椅子位置利用正方形利用正方形(椅脚连线椅脚连线)的对称性的对称性用用(对角线与对角线与x轴的夹角轴的夹角)表示椅子位置表示椅子位置四只脚着地四只脚着地椅脚与地面距离为零椅脚与地面距离为零距离是距离是 的函数的函数xBADCODCBA 四个距离四个距离(四只脚四只脚)两个距离两个距离正方形正方形对称性对称性正方形正方形
20、ABCD绕绕O点旋转点旋转A,C A,C 两脚与地面距离之和记为两脚与地面距离之和记为f f()B,D B,D 两脚与地面距离之和记为两脚与地面距离之和记为g g()第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型数学建模简介及数学规划模型Page24of68用数学语言把椅子位置和四只脚着地的关系表示出来用数学语言把椅子位置和四只脚着地的关系表示出来.f(),g()是是连续函数连续函数对任意对任意,f(),g()至少一个为至少一个为0数学数学问题问题已知：已知：f(),g()是是连续函数连续函数;对任意对任意，f()g()=0;且且g(0)=0，f(0)0.证明：存在证明：存在 0，使，使f(0)=g(
21、0)=0.地面为连续曲面地面为连续曲面椅子在任意位置至椅子在任意位置至少三只脚着地少三只脚着地第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型数学建模简介及数学规划模型Page25of68模型求解模型求解将椅子将椅子旋转旋转900，对角线，对角线AC和和BD互换互换.由由g(0)=0，f(0)0，知，知f(/2)=0,g(/2)0.令令h()=f()g(),则则h(0)0和和h(/2)0.由由f,g的连续性知的连续性知h为连续函数为连续函数,据连续函数的基本据连续函数的基本性质性质,必存在必存在 0,使使h(0)=0,即即f(0)=g(0).因为因为f()g()=0,所以所以f(0)=g(0)=0.评注
22、和思考评注和思考建模的关键建模的关键:和和f(),g()的确的确定定.模型假设中四脚呈正方形不是本质的模型假设中四脚呈正方形不是本质的,读者可考虑长读者可考虑长方形的情形方形的情形.第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型数学建模简介及数学规划模型Page26of68数学规划模型数学规划模型第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型数学建模简介及数学规划模型Page27of68实际问题中实际问题中的优化模型的优化模型x决策变量决策变量f(x)目标函数目标函数gi(x)0约束条约束条件件多元函数多元函数条件极值条件极值决策变量个数决策变量个数n和和约束条件个数约束条件个数m较大较大最优解在可行域最优解
23、在可行域的边界上取得的边界上取得重点在模型的建立和结果的分析重点在模型的建立和结果的分析第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型数学建模简介及数学规划模型Page28of68无约束优化线性规划非线性规划整数规划多目标规划动态规划等等第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型数学建模简介及数学规划模型Page29of68线性规划线性规划第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型数学建模简介及数学规划模型Page30of68设每月生产小、中、大型设每月生产小、中、大型汽车的数量分别为汽车的数量分别为x1,x2,x3汽车厂生产计划汽车厂生产计划 模型建立模型建立 小型小型中型中型大型大型现有量现有量钢材钢材1
24、.535600时间时间28025040060000利润利润234线性规划模型(LP)第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型数学建模简介及数学规划模型Page31of68模型模型求解求解 3）模型中增加条件：模型中增加条件：x1,x2,x3均为整数，重新求解。均为整数，重新求解。OBJECTIVEFUNCTIONVALUE1)632.2581VARIABLEVALUEREDUCEDCOSTX164.5161290.000000X2167.7419280.000000X30.0000000.946237ROWSLACKORSURPLUSDUALPRICES2)0.0000000.7311833)0
25、.0000000.0032261）舍去小数：取）舍去小数：取x1=64，x2=167，算出目标函数值，算出目标函数值z=629，与，与LP最优值最优值632.2581相差不大。相差不大。2）试试探探：如如取取x1=65，x2=167；x1=64，x2=168等等，计计算算函函数数值值z，通过比较可能得到更优的解。，通过比较可能得到更优的解。但必须检验它们是否满足约束条件。为什么？但必须检验它们是否满足约束条件。为什么？结果为小数，结果为小数，怎么办？怎么办？IP可用可用LINDO直接求解直接求解整数规划整数规划(IntegerProgramming,简记简记IP)“gin3”表示表示“前前3个
26、变量个变量为整数为整数”，等价于：，等价于：ginx1ginx2ginx3IP的最优解的最优解x1=64，x2=168，x3=0，最优值，最优值z=632max2x1+3x2+4x3st1.5x1+3x2+5x3600280 x1+250 x2+400 x360000endgin3OBJECTIVEFUNCTIONVALUE1)632.0000VARIABLEVALUEREDUCEDCOSTX164.000000-2.000000X2168.000000-3.000000X30.000000-4.000000模型求解模型求解 IP结果输出结果输出其中其中3个个子模型应子模型应去掉，然后去掉，然
27、后逐一求解，比较目标函数值，逐一求解，比较目标函数值，再加上整数约束，得最优解：再加上整数约束，得最优解：方法方法1：分解为：分解为8个个LP子模型子模型汽车厂生产计划汽车厂生产计划 若生产某类汽车，则至少生产若生产某类汽车，则至少生产8080辆，求生产计划。辆，求生产计划。x1,x2,x3=0或或 80 x1=80，x2=150，x3=0，最优值，最优值z=610LINDO中中 对对 0-1变量的限定：变量的限定：inty1inty2inty3方法方法2：引入引入0-1变量，化为整数规划变量，化为整数规划M为大的正数，为大的正数，可取可取1000OBJECTIVEFUNCTIONVALUE1
28、)610.0000VARIABLEVALUEREDUCEDCOSTX180.000000-2.000000X2150.000000-3.000000X30.000000-4.000000Y11.0000000.000000Y21.0000000.000000Y30.0000000.000000 若生产某类汽车，则至少生产若生产某类汽车，则至少生产8080辆，求生产计划。辆，求生产计划。x1=0或80 x2=0或80 x3=0或80最优解同前最优解同前NLP虽虽然然可可用用现现成成的的数数学学软软件件求求解解(如如LINGO,MATLAB)，但是其结果常依赖于初值的选择。，但是其结果常依赖于初值
29、的选择。方法方法3：化为非线性规划化为非线性规划非线性规划（非线性规划（Non-LinearProgramming，简记，简记NLP）实实践践表表明明，本本例例仅仅当当初初值值非非常常接接近近上上面面方方法法算算出出的最优解时，才能得到正确的结果。的最优解时，才能得到正确的结果。若生产某类汽车，则至少生产若生产某类汽车，则至少生产8080辆，求生产计划。辆，求生产计划。x1=0或80 x2=0或80 x3=0或80第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型数学建模简介及数学规划模型Page36of68非线性规划非线性规划第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型数学建模简介及数学规划模型Page37o
30、f68某公司有6个建筑工地要开工，每个工地的位置（用平面坐标系a,b表示，距离单位：千米）及水泥用量d（吨）如下：123456abd1.251.2538.750.7550.54.7545.755736.567.257.2511为保障供应，需建两个料场，日储量各为20吨，问应建在何处，使总的吨千米数最小，并试制定每天的供应计划.第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型数学建模简介及数学规划模型Page38of68一个有约束条件的非线性规划问题的解法大致分为：用线性规划、二次规划来逐步逼近非线性规划的方法；对约束非线性规划问题不预先作转换的直接求解方法，如随机试验法等；对约束非线性规划问题不预先作转
31、换，直接进行处理的分析方法，如可行方向法、凸单纯形法等；把约束非线性规划问题转换为无约束非线性规划来求解的方法，如SUMT外点法、SUMT内点法、乘子法等。第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型数学建模简介及数学规划模型Page39of68整数规划整数规划为了选修课程门数最少，应学习哪些课程为了选修课程门数最少，应学习哪些课程？选课策略选课策略选修课程最少，且学分尽量多，应学习哪些课程选修课程最少，且学分尽量多，应学习哪些课程？课号课号课名课名学分学分所属类别所属类别先修课要求先修课要求1微积分微积分5数学数学2线性代数线性代数4数学数学3最优化方法最优化方法4数学；运筹学数学；运筹学微积分；
32、线性代数微积分；线性代数4数据结构数据结构3数学；计算机数学；计算机计算机编程计算机编程5应用统计应用统计4数学；运筹学数学；运筹学微积分；线性代数微积分；线性代数6计算机模拟计算机模拟3计算机；运筹学计算机；运筹学计算机编程计算机编程7计算机编程计算机编程2计算机计算机8预测理论预测理论2运筹学运筹学应用统计应用统计9数学实验数学实验3运筹学；计算机运筹学；计算机微积分；线性代数微积分；线性代数0-1规划模型规划模型 决策变量决策变量 目标函数目标函数 xi=1选修课号选修课号i 的的课程（课程（xi=0不选）不选）选修课程总数最少选修课程总数最少约束条件约束条件课号课号课名课名所属类别所属
33、类别1微积分微积分数学数学2线性代数线性代数数学数学3最优化方法最优化方法数学；运筹学数学；运筹学4数据结构数据结构数学；计算机数学；计算机5应用统计应用统计数学；运筹学数学；运筹学6计算机模拟计算机模拟计算机；运筹学计算机；运筹学7计算机编程计算机编程计算机计算机8预测理论预测理论运筹学运筹学9数学实验数学实验运筹学；计算机运筹学；计算机最少最少2门数学课，门数学课，3门运筹学课，门运筹学课，2门计算机课。门计算机课。先修课程要求先修课程要求最优解：最优解：x1=x2=x3=x6=x7=x9=1,其它为其它为0；6门课程，总学分门课程，总学分210-1规划模型规划模型 约束条件约束条件x3=
34、1必有必有x1=x2=1模型求解（模型求解（LINDO）课号课号课名课名先修课要求先修课要求1微积分微积分2线性代数线性代数3最优化方法最优化方法微积分；线性代数微积分；线性代数4数据结构数据结构计算机编程计算机编程5应用统计应用统计微积分；线性代数微积分；线性代数6计算机模拟计算机模拟计算机编程计算机编程7计算机编程计算机编程8预测理论预测理论应用统计应用统计9数学实验数学实验微积分；线性代数微积分；线性代数学分最多学分最多多目标优化的处理方法：化成单目标优化。多目标优化的处理方法：化成单目标优化。两目标两目标(多目标多目标)规划规划 讨论：选修课程最少，学分尽量多，应学习哪些课程？讨论：选
35、修课程最少，学分尽量多，应学习哪些课程？课程最少课程最少以以学分最多为目标，不学分最多为目标，不管课程多少。管课程多少。以以课程最少课程最少为目标，不为目标，不管学分多少。管学分多少。最优解如上，最优解如上，6门课门课程，总学分程，总学分21。最优解显然是选修所最优解显然是选修所有有9门课程门课程。第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型数学建模简介及数学规划模型Page44of68多目标规划多目标规划 在在课程最少的前提下课程最少的前提下以以学分最多为目标。学分最多为目标。注意：最优解不唯一！注意：最优解不唯一！课号课号课名课名学分学分1微积分微积分52线性代数线性代数43最优化方法最优化方法
36、44数据结构数据结构35应用统计应用统计46计算机模拟计算机模拟37计算机编程计算机编程28预测理论预测理论29数学实验数学实验3LINDO无法告诉优化无法告诉优化问题的解是否唯一。问题的解是否唯一。可将可将x9=1易为易为x6=1增加约束增加约束 ，以学分最多为目标求解。以学分最多为目标求解。最优解：最优解：x1=x2=x3=x5=x7=x9=1,其它为其它为0；总总学分由学分由21增至增至22。第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型数学建模简介及数学规划模型Page45of68多目标规划多目标规划 对学分数和课程数加权形成一个目标，如三七开。对学分数和课程数加权形成一个目标，如三七开。课号
37、课号课名课名学分学分1微积分微积分52线性代数线性代数43最优化方法最优化方法44数据结构数据结构35应用统计应用统计46计算机模拟计算机模拟37计算机编程计算机编程28预测理论预测理论29数学实验数学实验3最优解：最优解：x1=x2=x3=x4=x5=x6=x7=x9=1，其它为其它为0；总学分总学分28。第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型数学建模简介及数学规划模型Page46of68讨论与思考讨论与思考最优解最优解与与 1=0，2=1的结果相同的结果相同学分最多学分最多多目标规划多目标规划 最优解最优解与与 1=1，2=0的结果相同的结果相同课程最少课程最少第一讲第一讲数学建模简介及数
38、学规划模型数学建模简介及数学规划模型Page47of68多目标规划模型多目标规划模型第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型数学建模简介及数学规划模型Page48of68在许多客观实际问题中，要达到的目标往往不止一个。例如，设计导弹时既要使其射程最远，有要燃料最省，还要精度最高。这类含有多个目标的优化问题称为多目标规划问题。第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型数学建模简介及数学规划模型Page49of68设市场上有香蕉、苹果、葡萄三种水果，其单价分别为4.2元/千克，2.4元/千克，2.2元/千克。现在某单位要筹办一次节日茶话会，要求用于买的水果不少于10千克，香蕉、苹果的总和不少于6千克，问
39、如何确定最好的购买方案。第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型数学建模简介及数学规划模型Page50of68第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型数学建模简介及数学规划模型Page51of68目标规划模型目标规划模型第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型数学建模简介及数学规划模型Page52of68 目标规划是一个新的多目标决策工具，它能把决策者的意愿反映到数学模型中。目标规划不像线性（或非线性）规划那样去直接求目标函数的最大（小）值，而是寻求实际能够达到的值与目标之间的偏差变量的最小值，这些偏差变量表示目标的达成程度。第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型数学建模简介及数学规划模型Page5
40、3of68第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型数学建模简介及数学规划模型Page54of68第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型数学建模简介及数学规划模型Page55of68第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型数学建模简介及数学规划模型Page56of68第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型数学建模简介及数学规划模型Page57of68第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型数学建模简介及数学规划模型Page58of68第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型数学建模简介及数学规划模型Page60of68动态规划模型动态规划模型第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型数学建模简介及数学规划模型Page61of68第一讲第一讲数学建模简介及数学规划模型数学建模简介及数学规划模型Page62of68