优化模型

优化模型
优化模型

数学建模论文题目

摘要

本文讨论了席位公平分配问题以使席位分配方案达到最公平状态。我主要根据了各系人数因素对席位获得的影响,首先定义了公平的定义及相对不公平的定义,采用了比例模型、汉丁顿模型和Q值模型制定了一个比较合理的分配方案。

首先,我根据相关资料的查阅,定义了公平的定义和不公平的定义以及不公平程度的定义和相对不公平度的定义以便来检验模型的公平性程度。其次,我建立了一个比例模型,采用了比例相等的方法,列出一个关于所获席位与总席位数和各系人数与各系总人数的等式,

进而求得所获席位数。同时我建立了Q值模型,通过汉丁顿模型和Q值模型的结合,最终得出一个比较合理的分配方案。最后,我用相对不公平数来检验两个模型的公平性程度。

关键词:数学建模公平定义 Q值模型 d'Hondt (汉丁顿)模型

(题目、摘要宋体3号居中,摘要二字中间空开一格、正文小四)

摘要的第一段,它主要反映了两方面的信息:研究意义及研究方法。首先简要叙述所给问题的意义和要求,然后讲述研究方法(如有多个小问,亦可分小问简述)。(例如:众所周知,SARS 对中国社会带来了重大的影响。我们以北京地区 4 月到 6 月有关 SARS 的数据为参考资料,就病毒的实际传播特征引入了电子线路中的负反馈的概念,建立了 SARS 传播的负反馈系统,并在分析该系统参数实际意义的情况下,建立时间序列的模型。)

(过程部分按照问题逐一讲述自己的解题思路、模型、求解算法及结果,这部分主要讲明怎么做。)

对于问题1,对。。。。分析,。。。。。(做的某些处理),用。。。。。。。。数学中的。。。。。。。。首先建立了。。。。。。。模型I。在对。。。。。。。。模型改进的基础上建立了。。。。。。。。。模型II。对模型进行了合理的理论证明和推导,所给出的理论证明结果为。。。。。。。。。,然后借助于。。。。。。。数学算法和。。。。。。软件,对附件中所提供的数据进行了筛选,去除异常数据,对残缺数据进行适当补充, 并从中随机抽取了 3 组数据(每组 8 个采样)对理论结果进行了数据模拟,结果显示,理论结果与数据模拟结果吻合。(方法、软件、结果都必须清晰描述,以独立成段,不建议使用表格、图形)

对于问题 2,。。。。。。

对于问题 3,。。。。。。

结尾部分主要说明自己对模型、结果的检验分析或者得出的结论,比如,稳定性和灵敏度分析、统计检验和误差分析的结论等。这部分写作一般不要超过 3 行,但又是必不可少的。例如:最后本文还对实现查询系统的具体方案给出了

建议,对各模型在实际中的应用价值进行了详细讨论,并提出了改进方案。(摘自 2007 年 B 题海军航空工程学院特等奖论文)

如果题目单问题,则最好要给出 2 种模型,分别给出模型的名称、思想、软件、结果、亮点详细说明。并且一定要在摘要对两个或两个以上模型进行比较,优势较大的放后面,这两个(模型)一定要有具体结果。最好是第二个模型是第一个模型的改进或推广。

关键词:关键词1 关键词2

注:摘要中必须将具体方法、结果写出来,突出你的价值与创新点;摘要即是全文的中心思想,行文要流畅,语言要简洁精炼,但不能超过一页。摘要是重中之重,必须严格执行!。评阅时将首先根据摘要和论文整体结构及概貌对论文优劣进行初步筛选或评阅。

本文使用到的模型名称、方法名称、特别是亮点一定要在关键字里出现,一般来说关键词在4—7 个较合适。

1 问题重述

数学与信息科学系共有三个专业(数学,计算机,电信),每个专业四个年级(各具体人数请自行调研)

在各个学期,学院(系)对表现优秀的学生进行考察,吸收为入党积极分子,现系学生党支部有50个名额,请你综合考察各方面因素,为50个入党积极分子名额合理安排到各班。如果学院决定为我系临时增加了3个名额,应安排到哪些班?

此外,对于我系评选三好学生,优秀学生干部,优秀团员等现有的评选方案是否满意。若不满意,请给出你认为合理的评选方案。

2 问题分析

名额分配问题是人类社会生活中相当普遍的一类资源分配问题,是数学在生活中应用的典型实例。其中目标是在一个大集体对小集体进行某种资源分配时试图尽可能做到公平合理,名额分配的关键时提出衡量公平度的一个量。

2.1问题1的分析

针对问题一,给出了50个分配名额,以及参加分配班级的个数为16个,由于题目中告诉我们的信息少,以及学院以往的惯例,因此我们可以直接选人数这单一指标进行名额分配,为了衡量相对公平程度,需要进行公平度的定义,本文

考虑采用新Q值法,比Q值得大小来衡量名额分配的公平度。

2.2 问题2的分析

对于问题二,经典席位分配模型中只考虑了参加分配的各班级人数这唯一指标,而在解决实际的资源分配问题时,由于参加各班级情况的复杂性,往往使得做出分配决策的影响因素是多方面的。如果此时只考虑参加分配各班级的成员数这一个指标,可能会导致做出的分配决策在某种程度上不能很好的体现公平合理性。因此,本文提出一种综合考虑的数学模型,即多指标名额分配模型。

3 模型假设

1. 模型的公平定义是相同的

2. 模型所要求的公平是绝对的公平

3. 模型不考虑各班自身的要求

4. 分配到各班的名额均为整数

注意:模型假设假设是建模的前提,假设对整篇文章具有指导性,有时决定问题的难易。一定要注意假设的某种角度上的合理性,不能乱编,完全偏离事实或与题目要求相抵触。注意罗列要工整。一般来说4—8个较为合适。

例如:09 年全国数模 A 题西北工业大学全国一等奖论文

1.路试时轮胎与地面的摩擦力为无穷大,轮胎与地面无滑动;

2.试验台工作时,主轴的瞬时转速与瞬时扭矩是可观测的离散量;

3.制动器试验台的质量很好,工作性能稳定;

4.制动器试验台的测量系统工作状况良好,所测得的数据可靠;

5.模拟制动试验在相对封闭的环境里进行,试验时不存在外界较大干扰;

6.不考虑观测误差、随机误差和连续问题离散化所产生的误差;

7.不考虑试验台由于产热及机械振动等因素导致的能量损失。

4 定义与符号说明

m

表示有m 个班级参加分配,记为}{m I ...3,2,1=

i a

表示第i 个班级的人数()m i ,...,2,1= a 学生总人数()m i ,...,2,1=

n

影响席位分配的因素}{n J ,...,2,1= ij t

表示第i 个班级对影响因素j 的指标值 其中()n j m i ,...,2,1,,...,2,1==

x 可供分配的席位

i x

第i 个班级分得的席位数()m i ,...,2,1= ij z

第i 个班级对应第j 个因素标准后的指标值

()n j m i ,...,2,1,,...,2,1==

j w 表示第j 个指标的重要程度

i p

表示第i 个班级的名额指标进行加权求和

5 模型的建立与求解

5.1 问题1——基于新Q 值法的席位分配研究 5.1.1平均公平度定义

为了衡量各方对席位分配的相对不公平程度,这时我们定义平均公平度Q 作为评价标准,其计算公式如下:

()

2

1

2

2

12

11m

q m

N p n p Q m

i i

m

i i i ∑∑==-=

???? ??-=

其中,i q 代表为第i 方相对总体公平程度。当i q 接近于1时,则第i 方的分配情况较为公平。

这里我们之所以采用平均公平度Q (新Q 值法)作为评价的指标,以及它跟经典 Q 值法有什么区别,原因在于:

(1)i q 为第i 方相对于总体的公平程度,当i q 接近1时,则第i 方的分配情况较为公平,但不可能同时为1,于是我们只能让各方的公平程度与1的距离最小,即

1-N

p n p i

i 是表示各方的相对公平的距离。

(2)经典Q 值法和新Q 值法都是使个体的的公平度提高,但新Q 值法考虑上相对于总体的平均公平度,使整体的公平度也达到最高,相对公平程度更高。

5.1.2基于新Q 值法的名额分配问题的求解

为了更好地理解新Q 值法,我们假设B A ,两方分别占有21,n n 席,利用相对总体的公平度i q 和平均公平程度Q 讨论。当席位增加一席时,应该分配给A 还是给B 。

假设分配给A ,则N p n p q )1(111+=

N

p n

p q 222=

4

)1(2

22

11-+=

q q Q

假设分配给B ,则N

p n p q 1

11=

N p n p q )1(222+=

4

)1()(2

2211-+=q q Q

此时,若21Q Q <,则分配给A 对双方较为公平 若21Q Q >,则分配给B 对双方较为公平 若21Q Q =

,则配给任何一方都可以。

5.1.2 模型一的求解

根据上面的算法例子,以及平均公平度Q 的定义,我们可利用Matlab 计算得到各班名额分配人数,如表1:

5.1 模型准备

1.对指标标准化

在多指标席位分配问题中,有的指标要越小越好,有的指标要求越大越好,还有的指标则要求稳定于某一确定值——理想值。另外,各指标之间还存在数量级和量纲不同的问题,为了统一各指标的趋势要求,消除各指标间的不可公度性,将各指标进行标准化处理。记第i 个单位对应第j 个因素标准化后的指标值为

ij z ),...,2,1,,...,2,1(n j m i ==

2.对各影响因素赋权

为了使由多个影响因素指标构成的席位分配问题能够客观反映分配的公平合理性,应该根据每个指标的相对重要程度分别对它们赋予不同的权重。这里采用CRITIC 法这一客观赋权法来确定各个指标的权重。因为CRITIC 法不仅考虑了指标变异大小对权重的影响,还考虑了各指标之间的冲突性。用j w 表示第j 个指标的重要程度,且满足1,,...,2,1,101==≤≤∑=n

j j j w n j w

3.计算各单位的综合指标值

对第i 个单位的各指标值进行加权求和,计算出该单位的综合指标值为

ij n

j

j i z w p ∑==1

并记总体的综合指标值为∑==

m

i

i p p 1

4.不公平度指标

为简单起见考虑A,B 两方分配席位的情况。设两方人数分别为21,p p ,占有席位分别为21,n n ,则比值

2

2

1

1

,n p n p 为两方每个席位所代表的人数。显然仅当

2211n p n p =时分配才是完全公平的,但是因为人数和席位都是整数,所以通

常 2211n p n p ≠,分配不公平,并且是对比值较大的一方不公平。

不妨设2211n p n p >,不公平程度可用数值2211n p p -衡量。如设 1,则 210122211=-=-n p n p ,它衡量不公平的绝对程度,常常无法区分不公平程度明显不同的情况。如当双方人数增至1000,102021==p p ,而21,n n 不变时,21001022211=-=-p n p ,即不公平的绝对程度不变,但常识告诉我们,后面这种不公平程度比起前面来已经大为改善了。

为了改进上述的绝对标准,自然想到了用相对标准。仍设 2211n p n p >,定义

()2

22

21121,n p n p n p n n r A -=

为A 的相对不公平度。若 1122n p p >,定义

()1

11

12221,n p n p n p n n r B -=

为对B 的相对不公平度。

建立了衡量分配不公平程度的指标B A r r ,后,制定席位分配的原则是使它们尽可能的小。

5.2.1模型一的建立

假设A,B 两方已分别占有席位21,n n ,利用相对不公平度B A r r ,讨论当总席位增加一席时,应该分配给A 还是B 。

不失一般性可设2211n p n p ≥,大于号成立时对A 不公平。若增加的一席分配给A ,1n 就变为11+n ,分配给B 就有12+n ,原不等式可能出现以下3种情况(只需讨论不等号的情况,一旦等号出现,按等式状况分配即可):

1.2

2

111n p n p >

+,说明即使A 增加一席仍对A 不公平,这一席显然应分配给A 。

2.

2

2

111

n p n p <

+,说明A 增加一席将对B 不公平,参照(2)计算出对B 的相对不公平度为

()()11,12

11221-+=

+n p n p n n r B (3) 3.

1

22

1+>

n p n p ,说明B 增加一席将对A 不公平,参照(1)计算出对A 的相对不公平度为

()()111,1

22121-+=

+n p n p n n r A (4)

(不可能出现

1

22

11+<

n p n p )。 在使相对不公平度尽量小的分配原则下,如果

()()1,,12121+<+n n r n n r A B (5)

则增加的一席分配发给A ,反之,则增加的一席应分配给B (等号成立时可

分给任一方)。根据(3)(4)两式,(5)式等价于

()()

11112

1222

2+<

+n n p n n p (6) 还不难证明,上述第一种情况

2

2

111

n p n p >

+也会导致(6)式。于是我们的结论是:当(6)式成立时增加的一席应分配给A ,反之应分配给B 。

这种方法可推广到有m 方分配席位的情况。设第i 方人数为i a ,已占有i x

个席位,m i , (2)

1=。因此综合考察各方面因素,如果学院决定为我系临时增加了3个名额,应安排到哪些班问题本文采用Q 值法,当总席位增加3席时,计算

()

12

+=

i i i i x x a Q , m i ,...,2,1= (7) 增加的3席应分配给Q 值最大的一方。

。。。。。。。。。。。。。。 。。。。。。。。。。。。。。

(1) 说明问题1适用用此模型来解决,并将模型进行改进以适应问题1。 (2) 借助准备工作中的采样,(用拟合等方法)确定出模型中的参数。 (3) 给出问题1的数学模型I 表达式和图形表示式。 (4) 给出误差分析的理论估计。

5.3 问题二的解答

5.3.1模型二的建立

本文在经典席位分配模型的基础上综合考虑了多个影响因素,较全面地兼顾到参加分配各单位的实际情况,故根据最小绝对值偏差原则建立多指标席位分配问题的整数规划模型:

???????=-∑∑==m

i i m

i i i x x t s x p x p D 1

1

..||min 其中()m i x i ,...,2,1=为非负整数。

影响第 i 个单位分得席位个数所对应的综合指标值为

x

p i

,整个分配中总的席位个数所对应的总体综合指标值为

x

p

。显然,只有当这两个数值相等时,各单位得到席位个数的分配方案才是公平合理的。但是通常它们不会相等,这时分配就不是很公平。对于这种不公平的程度我们可以用数值||

x

p

x p i 来表示,它的数值越大说明该分配方案对于第i 个单位越不公平,因此我们希望对每个单位应

该都有数值 尽可能的小。

5.3.2 模型二的求解 补充内容

。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

6 模型评价与推广

2.多指标席位分配模型不仅考虑了人数,还考虑了整体素质等多种因素,更能公平合理的分配,更适合于现实世界中的分配问题

比经典席位分配模型更为公平合理一些。另外,经典席位分配模型就是多指标席位分配模型的一种特殊情况。由于多指标席位分配模型是对经典席位分配模型的推广,因此它在解决资源分配问题时适用范围更为广泛。

对本文中的模型给出比较客观的评价,必须实事求是,有根据,以便评卷人参考。

推广和优化,需要挖空心思,想出合理的、甚至可以合理改变题目给出的条件的、不一定可行但是具有一定想象空间的准理想的方法、模型。(大胆、合理、心细。反复推敲。)

7 参考文献

[1] 姜启源.《数学模型》.出版地:高等教育出版社,出版年。

[2] 作者.论文名.杂志名,卷期号:起止页码,出版年。

[3] 作者.资源标题,网址,访问时间(年月日)。

[4] 李传鹏,中国标准书号,https://www.360docs.net/doc/1e892469.html,/ pid=46275,2010-9-10。

[5] 徐玖平、胡知能、李军,运筹学(II类),北京:科学出版社,2004。

[6] 李四.低频****算法[C].第七届全国声学大会论文集,上海,2008。

[7] Ishizuka Y, AiyoshiE. Double penalty method for bilevel optimization

problems. Annals of Operations Research, 24: 73- 88,1992。

注意:一般来说参考文献8篇以上!

8 附录

程序和大型图表放附录

附录一:。。。。的程序

。。。。。

附录二:。。。。。图

。。。。。。

附录三:。。。。。。表

。。。。。。

特别注意:

1、问题的结果要让评卷人好找到;显要位置---独立成段

2、摘要中要将方法、结果讲清楚;

3、不要目录;

4、建模的整个过程要清楚,自圆其说,有结果、有创新;

5、模型不能太复杂,若用多项式回归分析,次数以3次为好。

6、模型要与数据结合,用数据验证过;

7、如果数学方法选错,肯定失败;

8、规范、整洁;排版要美观。

9、必须有数学模型,同一问题的不同模型要比较;

10、数据必须有分析和筛选;

快递员配送路线优化模型(完整资料).doc

【最新整理,下载后即可编辑】 快递员配送路线优化模型 摘要 如今,随着网上购物的流行,快递物流行业在面临机遇的同时也需要不断迎接新的挑战。如何能够提高物流公司的配送效率并降低配送过程中的成本,已成为急需我们解决的一个问题。下面,本文将针对某公司的一名配送员在配送货物过程中遇到的三个问题进行讨论及解答。 对于问题一,由于快递员的平均速度及在各配送点停留的时间已知,故可将最短时间转换为最短路程。在此首先通过Floyd 求最短路的算法,利用Matlab程序将仓库点和所有配送点间两两的最短距离求解出来,将出发点与配送点结合起来构造完备加权图,由完备加权图确定初始H圈,列出该初始H圈加点序的距离矩阵,然后使用二边逐次修正法对矩阵进行翻转,可以求得近似最优解的距离矩阵,从而确定近似的最佳哈密尔顿圈,即最佳配送方案。 对于问题二,依旧可以将时间问题转化为距离问题。利用问题一中所建立的模型,加入一个新的时间限制条件,即可求解出满足条件的最佳路线。 对于问题三,送货员因为快件载重和体积的限制,至少需要三次才能将快件送达。所以需要对100件快件分区,即将50个配送点分成三组。利用距离矩阵寻找两两之间的最短距离是50个配送点中最大的三组最短距离的三个点,以此三点为基点按照准则划分配送点。

关键字:Floyd算法距离矩阵哈密尔顿圈二边逐次修正法矩阵翻转 问题重述 某公司现有一配送员,,从配送仓库出发,要将100件快件送到其负责的50个配送点。现在各配送点及仓库坐标已知,货物信息、配送员所承载重物的最大体积和重量、配送员行驶的平均速度已知。 问题一:配送员将前30号快件送到并返回,设计最佳的配送方案,使得路程最短。 问题二:该派送员从上午8:00开始配送,要求前30号快件在指定时间前送到,设计最佳的配送方案。 问题三:不考虑所有快件送达的时间限制,现将100件快件全部送到并返回。设计最佳的配送方案。配送员受快件重量和体积的限制,需中途返回取快件,不考虑休息时间。 符号说明 D:n个矩阵 n V:各个顶点的集合 E:各边的集合 e:每一条边 ij w:边的权 ()e G:加权无向图 , v v:定点 i j

人力资源配置优化模型

xxxx实验论文报告 系(院):统计与数学学院 专业:经济学 班级:经基10-1 学号: 20100500xx 姓名: xxx 课程名称:数学建模 实验时间: xxxxxx 指导教师: xx老师 云南财经大学教务处制

用lingo求解人力资源的优化配置问题 摘要 随着中国企业的发展,缺乏科学合理的布局和人力资源配置管理是目前不少小型企业进一步发展的主要障碍。针对这一情况,本文关注企业人力资源配置与企业的最大利润之间的关系,在企业的人力资源配置方面,就如何更有效的提升人力资源配置的效率与企业的利益,本文进行了一些初步的建模研究。 对于该人力资源配置问题,要求如何合理地分配现有的技术力量,使公司每天的直接受益最大,同时人员的分配要满足一定的结构约束条件。在此情况下,通过建立模型,用lingo程序求解有约束的线性规划问题。针对不同的客户要求,首先进行模型假设,然后建立具体的模型进行求解。求解出来的结果再进行灵敏度分析,从而进一步确定当目标函数的利润系数和约束右端项发生小的变化时,最优基和最优解、最优值如何变化。 最后,根据模型假设,联系实际情况,对该模型进行一定的优化改进处理,从而达到更适合现实人员配置情况的目的,进而使该模型在现实中得到推广。 [关键词]:(人力资源模型利润最大lingo 灵敏度最优解)

一、问题重述 “PE公司”是一家从事电力工程技术的中美合资公司,现有41个专业技术人员,其结构和相应的工资水平分布如表1所示。 表1 公司的人员结构及工资情况 工作在现场完成;另外两项是工程设计,分别在C和D地,主要工作在办公室完成。由于4个项目来源于不同的客户,并且工作的难易程度不一,因此,各项目的合同对有关技术人员的收费标准不同,具体情况如表2所示。 表2 不同项目和各种人员的收费标准 为了保证工程质量,各项目中必须保证专业人员结构符合客户的要求,具体情况如表3。 表3 各项目对专业技术人员结构的要求 (1)表中“1~3”表示“大于等于1,小于等于3”,其它有“~”符号的表示相同的意义。 (2)项目D,由于技术要求较高,人员配备必须是助理工程师以上,技术员不能参加。 (3)高级工程师相对稀缺,而且是保证质量的关键,因此,各项目客户对高级工程师的配备有不少于一定数目的限制。各项目对其他专业人员也有不同的限制或要求。 (4)各项目客户对总人数都有限制。 (5)由于C、D两项目是在办公室完成,所以每人每天有50元的管理费开支。 (6)由于收费是按照人工计算的,而且4个项目总共同时最多需要的人数是10+16+11+18=55,多于公司现有的人数41。因此需要解决的问题是:如何合理地分配现有的技术力量,使公司每天的直接受益最大?写出相应的论证报告。

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运输 问题 摘要 本文根据运输公司提供的提货点到各个客户点的路程数据,利用线性规划的优化方法与动态优化模型——最短路径问题进行求解,得到相关问题的模型。 针对问题一 ,我们采用Dijkstra 算法,将问题转化为线性规划模型求解得出当运送员在给第二个客户卸货完成的时,若要他先给客户10送货,此时尽可能短的行使路线为: 109832V V V V V →→→→,总行程85公里。 针对问题二,我们首先利用prim 算法求解得到一棵最小生成树: 再采用Dijkstra 算法求得客户2返回提货点的最短线路为12V V →故可得到一条理想的回路是:121098436751V V V V V V V V V V V →→→→→→→→→→ 后来考虑到模型的推广性,将问题看作是哈密顿回路的问题,建立相应的线性规划模型求解,最终找到一条满足条件的较理想的的货车送货的行车路线: 121098436751V V V V V V V V V V V →→→→→→→→→→。 针对问题三,我们首先直接利用问题二得一辆车的最优回路,以货车容量为限定条件,建立相应的规划模型并设计一个简单的寻路算法,最终可为公司确定合理的一号运输方案:两辆车全程总和为295公里(见正文);然后建立线性规划模型得出二号运输方案:两辆车全程总和为290公里(见正文);最后再进一步优化所建的线性规划模型,为运输公 针对问题四,我们首先用Dijkstra 算法确定提货点到每个客户点间的最短路线,然后结合一些限定条件建立一个目标模型,设计一个较好的解决方案进行求解可得到一种很理 该方案得到运输总费用是645元。 关键字:Dijkstra 算法, prim 算法, 哈密顿回路 问题重述 某运输公司为10个客户配送货物,假定提货点就在客户1所在的位置,从第i 个客户

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根槪薮学如说我卄]怖遇,曲誥的粧值点为繼牛为0的点° 厂”工龙:一近尤)2 6 一丫并。;—工疣和; ' “工疋一(工尤)' 1.1.2逻辑回归模型 L 1 +e _f 或者: 加3)-]” expf-lFx) 其他的思路和想法与线性回归一样,所以说逻辑回归的模型是一个非线性模 型,但是它本质上又是一个线性回归模型 损失函数(误差函数)为: — m 刀剳⑴ log 加(能)+ (1 - t/^)log (l -畑(*))) 1.1.3 softmax 回归 它是逻辑回归的扩展 从分类的角度来说,逻辑回归只能将东西分成两类( 成多类 逻辑回归中,模型函数(系统函数)为: 隔何 — 14 exp (— Softmax 回归中,模型函数(系统函数)为: 将线性回归中的一次模型变成逻辑回归函数,即 sigmoid 函数。 0,1), softmax 可以分

路径成本优化模型

第 3 章港口集卡路径成本优化模型 3.1 港口集卡作业模式分析 3.1.1面向“作业路”的传统集卡作业模式 目前,我国大部分港口采用龙门吊装卸工艺,其中岸桥、集卡、龙门吊是完成集装箱装卸的主要机械设备,岸桥负责对到港的船舶进行装卸作业,龙门吊对堆场的集装箱进行进出场作业,集卡衔接码头前沿岸桥和后方堆场龙门吊的之间工作,是港口集装箱进口、出口、转堆作业过程中的重要运输设备,其主要在岸桥与堆场之间及堆场各箱区之间作水平运输。这些集装箱装卸设备只有相互协调、相互配合才能够保证集装箱装卸作业的顺利进行,否则会出现装卸设备等待现象和拥堵现象,降低设备资源的利用率和港口的物流能力。 但大部分港口目前仍采用传统的集卡作业模式,即面向“作业路” 的集卡作业模式。该模式可描述为:港口工作人员根据装卸集装箱的业务量配置岸桥,且按照一定的比例为每台岸桥分配一定数量的集卡,从而形成由几辆集卡所组成的一组固定集卡为某一台特定的岸桥服务。在整个集装箱的装卸作业过程中,集卡在预先设定的固定路线上行驶,岸桥、集卡和龙门吊形成固定作业线路运载集装箱。在集装箱的进口作业中,首先由岸桥将船舶上需进口的集装箱放到等待卸船的空集卡上,然后装载进口集装箱的集卡沿固定路线行驶,并到指定的堆场箱区卸下集装箱,最后空车行驶到岸桥下等待下一个卸船作业。同样在装船作业中,首先龙门吊将堆场箱区内的出口集装箱放在空集卡上,然后由集卡运输出口集装箱行驶到岸桥下等待装船作业,装船结束后集卡再空载行驶到堆场箱区进行下一个装船作业[56, 70]。 一般面向“作业路”的集卡作业模式会根据岸桥的配置数量安排需要服务的集卡数量,通常一台岸桥需要配置5~6 辆集卡,则所需集卡的总数量为装船和卸船岸桥总数的5 倍或6 倍[82]。这种面向“作业路”的传统集卡作业模式下司机操作简单、便于管理、沿固定作业路线不易出错,但是随着信息技术的进步、港口物流业的发展,这一模式逐渐暴露出缺点,阻碍港口物流效率的提高。其存在的弊端表现在以下几个方面:首先,如果某条作业路上集卡对岸桥的配置量是个已知的固定值,若集卡配置量少可能会导致岸桥等待集卡的现象,降低码头前沿的作业效率;相反,若集卡配置量过多又会产生资源的浪费、资源利用率低下;此作业路下可能会出现集卡排队等待的现象,而此时其它作业路可能集卡缺少,造成整个港口集卡资源的不合理利用,影响港口的整体运作效率。其次,在面向“作业路”的作业模式下,集卡为某一特定的岸桥服务,当集卡

智能公交动态调度优化模型

Abstract An intelligent bus dispatching system can better meet people's travel needs.The optimized algorithm takes advantage of advanced technology and equipments.However,in recent years the development of Chinese intelligent bus dispatching systems is not satisfactory with an.excessive attention to advanced technology but less to practicality.Dynamic scheduling has yet to be fully exploited.In this paper,intelligent transportation scheduling systems and scheduling characteristics are analyzed. The information about dynamic transportation and vehicle locations is acquired and merged.An optimization model for intelligent dispatching of buses is proposed on basis of real data.This model is under the support of GPS positioning,communications,computers and other technologies,where intelligent algorithms are used in bus operation and dispatching and both passengers satisfaction and company profit are considered.The method of collecting data automatically and the algorithm of this model are presented.This model is shown to be able to significantly improve the rate of bus full loading,shorten the waiting time of passengers,and reduce the total vehicle trips,with an evident effect of optimized dispatching. Keywords intelligent transportation;optional model;dynamic dispatching;intelligent bus;Matlab software 0引言 伴随经济社会的发展,中国城市交通问题日益突出。交 通问题的出现,严重影响了城市的生产生活,而且从长远来看,影响了城市功能的发挥,制约了城市的健康发展。国际上城市交通发展的经验证明,解决城市交通问题,关键是要树立城市公共交通在城市交通体系中的主导地位,大力优先发展公共交通,建立先进的公共交通系统APTS (Advanced Public Traffic System )[1],实现公交调度智能化,提高道路通行 能力和公交运营管理水平。 近年来,由于科学技术的进步和政府对公交投入力度的加大,中国智能公共交通调度系统初现端倪,已经有杭州、上海、北京等地安装了电子站牌,车载GPS 定位设备,实现了车辆的实时跟踪、定位,公交车与调度室的双向通讯,以及电子站牌上实时显示下班车位置信息等功能。青岛、贵阳、石家庄等城市在实现公交系统智能化管理方面,已经有了一系列有益的探索[2]。但是,这些系统普遍存在先进的系统与静态、原始的调度方法共存现象,未能充分利用智能系统提供的动态 智能公交动态调度优化模型 摘要 利用先进的技术和设备实现公交的优化调度,充分满足人们的出行需要,是智能公交系统发展的目标。然而近年来中国智 能公交发展在一定程度上出现过于追求先进性、忽略实用性、运营效果不理想、动态调度尚待充分开发等问题。结合中国智能公交系统现状,通过对智能公交调度系统和调度特点深入分析,在GPS 定位、通信、计算机等技术的支持下,将动态交通状态信息与车辆定位信息有效融合,将智能化算法引入到公交运营调度中,建立了基于实时动态数据,兼顾乘客满意度和企业效益的动态调度优化模型。并且阐述了模型数据的自动采集方法、模型Matlab 程式化的解法。结果表明,该模型可以显著提高公交车辆满载率、缩短乘客等车时间和减少车辆总班次,优化调度效果明显。 关键词智能交通;优化模型;动态调度;智能公交;Matlab 软件 中图分类号U494.22,TP29文献标识码A 文章编号1000-7857(2009)17-0069-04 李志强,周建立,张毅 河南科技大学车辆和动力工程学院,河南洛阳471003 An Optimization Model for Dynamic Intelligent Dispatching of Buses 收稿日期:2009-05-11 基金项目:河南教育厅自然科学基金项目(200510464028);河南科技大学科研基金项目(2004ZY030,2006ZY027)作者简介:李志强,经济师,研究方向为智能交通,电子信箱:liqiangsqjt@https://www.360docs.net/doc/1e892469.html, LI Zhiqiang,ZHOU Jianli,ZHANG Yi Vehicle &Motive Power Engineering College,Henan University of Science and Technology,Luoyang 471003,Henan Province,China

出版社资源优化配置模型

出版社资源优化配置的数学模型 摘要 本文通过对出版社提供的调查问卷等数据进行分析,建立相应的数学模型,以增加强势产品支持力度等为原则对出版社的书号资源进行优化配置。 首先我们对所提供的问卷调查数据进行了分析,分别给出了该出版社各门学科所出版的书籍在所有书籍中所占的比率、调查数据中各学科书籍在所有书籍中的比例、该出版社在调查者心目中的排名情况、每年新书、旧书的比率、调查者获得教材的方式和被访者对该出版社与其他出版社主观评价平均得分的比较等,对该出版社目前在市场中的地位,市场状况等基本情况有一个基本的了解。 为了使出版社06年的效益最大化,本文主要考虑以下三个方面。 一、如何对效益进行量化 二、强势产品的确定 三、如何体现对强势产品的支持 本文在确定效益的量化标准后,在书号总量,人力资源量,申请成功率,强势产品优先等约束条件下运用线性规划使效益达到最大。 效益的量化方面,我们利用历年各学科书籍销量与价格均值计算出该学科的收入,再除以其总的书号数得到各学科历年每个书号的平均价值,通过灰色预测模型GM(1,1)预测2006年各分社每个书号的平均价值。这样以各分社书号分配量为变量,可以得到效益最大化的目标函数。 强势产品的确定方面,我们考虑了该社各学科在市场中的占有率,以及各学科书目在整个市场的比例两个因素。通过累计重要度法,确定两个指标的权数,计算出各学科的重要度。然后以重要度对个学科排序,确定重要度高者工作能力满足率(即分配书号数/最大工作能力)亦高的约束条件。最后通过SPSS的聚类分析功能将学科进行分类,给出各学科强势水平的等级。 线性规划的约束条件有以下几项:书号总数一定;得到书号数不能大于最大工作能力;为保持工作连续性和对各分社计划一定程度上的认可,出版社在分配书号时至少保证分给各分社申请数量的一半;申请成功率变化不超过历年均值的 三倍标准差;重要度高者书号工作能力满足率亦高。 在上述约束下由线性规划得到出版社06年书号的最优分配。分配方案为:计算机类68,经管类42,数学类120,英语类102,两课类55,机械能源类36,化学、化工类18,地理、地质类30,环境类29。最优方案下的最大效益为0.2142579E+08。 数据分析发现历年各分社每一课程书号所占比例基本保持稳定,因此我们以此为依据再对各分社的书号进行分配。 关键字:灰色预测模型累计重要度法线性规划

列车运行调整的优化与仿真

0引言 系统仿真是利用系统模型对实际系统进行实验研究的过程。基于安全性和经济性的考虑,系统仿真可在不破坏真实系统环境的情况下,构造模型代替实际系统进行实验,并根据仿真结果推断、估计、评价真实系统的性能[1]。作为一种行之有效的认知方法,系统仿真技术已在铁路运输、航空航天、经济管理、决策优化、军事演习、安全软件测试评估等诸多领域得到了广泛的应用。我国从20世纪80年代开始进行铁路运输计算机仿真的研究,近些年来有了较大进展。计算机仿真技术在铁路运输领域的应用包括列车运行、调度指挥、牵引操纵、铁路基建、站场作业、列车动力学、信号系统等方面[2-7]。如刘海东[4]等在介绍了城市轨道交通不同信号闭塞方式及其追踪列车间隔时间的计算方法的基础上建立了不同信号闭塞方式多列车追踪运行的仿真系统; 程瑞琪[7]等在探讨了区间列车运行分布式仿真系统的构建方法及区间列车的运行动态基础上,提出区间列车运行仿真系统分布式结构和模型等。 列车运行调整是对列车运行图阶段计划的优化,即根据本调度台管辖范围内列车运行图、列车实时运行情况以及相邻调度台预报的列车到达情况,规划3 ̄4小时时间段的运行调整计划,达到提高列车正点率、提高列车运行速度等综合目标。列车运行调整涉及因素众多,它不仅与各国采用的行车组织方式有关,还关系到列车密度、速度、线路通过能力等因素,属于非确定多项式(Non-deterministicPolynomial,NP)难解的组合优化问题。仿真技术是进行列车运行调整模型与算法研究的重要技术手段,国内学者已进行了大量的研究工作,包括列车运行调整模型与算法的仿真实验和仿真计算等,实现各种优化模型和调整算法[8-10,12-14];张莉 收稿日期:2007-05-24 作者简介:金炜东,成都市二环路北一段111号西南交通大学电气工程学院,教授,主要从事优化与系统仿真、智能信息处理、控制与检 测技术等领域的研究;E-mail:wdjin@home.swjtu.edu.cn 列车运行调整的优化与仿真 金炜东1,章优仕1,高四维2 1.西南交通大学电气工程学院,成都610031 2.西南交通大学峨嵋校区交通运输系,四川峨嵋614202 [摘要]列车运行调整是一类高度复杂的组合优化问题,仿真技术是列车运行调整研究的重要技术手段。在建立了基于满意优化的列 车运行调整智能化决策支持系统模型基础上,介绍了仿真技术在列车运行调整优化中的应用,以及用于铁路列车调度员技能培训的仿真系统。 [关键词]仿真技术;列车运行调整;满意优化;仿真培训系统[中图分类号]TP391.9,U292.42[文献标识码]A [文章编号]1000-7857(2007)12-0018-05 TheOptimizationandSimulationofRailwayRescheduling JINWeidong,ZHANGYoushi,GAOSiwei 1.SchoolofElectricalEngineering,SouthwestJiaotongUniversity,Chengdu610031,China; 2.EmeiCampusSouthwestJiaotongUniversityDepartmentofTrafficandTransportation,Emei614202,SichuanProvince,China Abstract:Railwayreschedulingisaverycomplicatedcombinatorialoptimizationproblem,whichcanbesolvedbyusingthesimulationtechnique.Onthebasisofamodelfortheintelligentdecisionsupportsystemforrailwayreschedulingandusingtheoptimizationmethod,thispaperstudiestheapplicationsofthesimulationtechniquetorailwayreschedulingoptimizationandtothesimulationsystemfortrainingrailwaydispatchers. KeyWords:simulationtechnique;railwayrescheduling;satisfactoryoptimization;simulatedtrainingsystemCLCNumbers:TP391.9,U292.42DocumentCode:AArticleID:1000-7857(2007)12-0018-05 18

数学建模路线优化问题

选路的优化模型 摘要: 本题是一个有深刻背景的NPC问题,文章分析了分组回路的拓扑结构,并构造了多个模型,从多个侧面对具体问题进行求解。最短树结构模型给出了局部寻优的准则算法模型体现了由简到繁,确保较优的思想而三个层次分明的表述模型证明了这一类问题共有的性质。在此基础上我们的结果也是比较令人满意的。如对第一题给出了总长为599.9,单项长为216的分组,第二题给出了至少分四组的证明。最后,我们还谈到了模型的优缺点及推广思想。 一、问题描述 “水大无情,人命关天”为考察灾情,县领导决定派人及早将各乡(镇),村巡视一遍。巡视路线为从县政府所在地出发,走遍各乡(镇),村又回到县政府所在地的路线。 1.若分三组巡视,试设计总路程最短且各组尽可能均衡的巡视路线。 2.假定巡视人员在各乡(镇)停留时间为T=2小时,在各村停留时间为t =1 小时, 汽车行驶速度为V=35公里/时,要在24小时内巡视完,至少分成几组;给出这 种分组下你认为最佳的巡视路线。 3.上述关于T,t和V的假定下,如果巡视人员足够多,完成巡视的最短时间是多 少?给出在这种最短时间完成巡视的要求下,你认为最佳的巡视路线。 4.巡视组数已定(如三组)要求尽快完成巡视,讨论T,t和V改变时最佳路线的 影响(图见附录)。 二、问题假设 1、乡(镇)村只考察一次,多次经过时只计算一次停留时间。 2、非本县村不限制通过。 3、汽车的行驶速度始终一致。 三、符号说明 第i 人走的回路Ti=vv i(i) v2(i)v n(i) Ti=00表示第i人在0点没移动 四、模型建立

在这一节里,我们将提出若干个模型及其特点分析,不涉及对题目的求解。 最简树结构模型 在这个模型中我们依靠利用最短树的特殊结构所给出的准则,进行局部寻优,在一个不大的图里,我们较易得到较优解。 (a)分片 准则1利用最短树的长度可大致的估算出路程长,在具体操作中,各片中 的最短路程长度不宜相差太大。 准则 2 尽可能将最短树连成一个回路,这可保证局部上路程是较短的。 (b)片内调整 a2 a3 a4 a5 a6假设a3 a4有路相连 细准1对于右图的最短树结构,最好的走法是a 若a3 a4 进去重复走的话,它与上述的走法路程差w(a3, a2)+w(a2 ,a5)+w(a4, a5)—w(a3, a4)。由两点间最小原则上式是大于0的优劣可见 细准2若有如图所示结构,一般思想是:将中间树枝上的点串到两旁树枝,以便连成回路。 五、模型求解 问题一该问题完全可以用均衡模型表述 用算法模型 1 经过局部优化手工多次比较我们能够给出的最佳结果为第一组路径为 0—P—28—27—26—N—24—23—22-17—16—1—15—1—18—K—21—20—25— M--0 长191.1 经5 镇6 村 第二组路径为 0—2—5—6—L—19—J—11--G—13—14—H—12—F—10—F—9—E—8—E—7—6—5—2—0 长216.5 经6 镇11 村第三组路径为O—2—3—D—4—D—3—C—B—1—A—34—35—33—31—32—30—Q—29 —R 长192.3 经6 镇11 村总长S=599.9 公里 由算法2 给出的为 1组0—P—29—R—31—33—A—34—35—32—30—Q—28—27—26—N—24—33—22—23—N—2 6—P—0 5 乡13 村长215.2 公里 2组0—M—25—21—K—17—16—I—15—I—18—K—21—25—20—L—19—J—11—G—13—14 —O 5 乡11 村长256.2 公里 3组 O—2—5—6—7—E—9--F—12--H--—12—F—10—F—9—E-8—4—0—7—6—M—5-2—3—L —13—1—0 8 乡11 村长256.3 公里 总长727.7 公里

优化模型

数学建模论文题目 摘要 本文讨论了席位公平分配问题以使席位分配方案达到最公平状态。我主要根据了各系人数因素对席位获得的影响,首先定义了公平的定义及相对不公平的定义,采用了比例模型、汉丁顿模型和Q值模型制定了一个比较合理的分配方案。 首先,我根据相关资料的查阅,定义了公平的定义和不公平的定义以及不公平程度的定义和相对不公平度的定义以便来检验模型的公平性程度。其次,我建立了一个比例模型,采用了比例相等的方法,列出一个关于所获席位与总席位数和各系人数与各系总人数的等式, 进而求得所获席位数。同时我建立了Q值模型,通过汉丁顿模型和Q值模型的结合,最终得出一个比较合理的分配方案。最后,我用相对不公平数来检验两个模型的公平性程度。 关键词:数学建模公平定义 Q值模型 d'Hondt (汉丁顿)模型 (题目、摘要宋体3号居中,摘要二字中间空开一格、正文小四) 摘要的第一段,它主要反映了两方面的信息:研究意义及研究方法。首先简要叙述所给问题的意义和要求,然后讲述研究方法(如有多个小问,亦可分小问简述)。(例如:众所周知,SARS 对中国社会带来了重大的影响。我们以北京地区 4 月到 6 月有关 SARS 的数据为参考资料,就病毒的实际传播特征引入了电子线路中的负反馈的概念,建立了 SARS 传播的负反馈系统,并在分析该系统参数实际意义的情况下,建立时间序列的模型。) (过程部分按照问题逐一讲述自己的解题思路、模型、求解算法及结果,这部分主要讲明怎么做。) 对于问题1,对。。。。分析,。。。。。(做的某些处理),用。。。。。。。。数学中的。。。。。。。。首先建立了。。。。。。。模型I。在对。。。。。。。。模型改进的基础上建立了。。。。。。。。。模型II。对模型进行了合理的理论证明和推导,所给出的理论证明结果为。。。。。。。。。,然后借助于。。。。。。。数学算法和。。。。。。软件,对附件中所提供的数据进行了筛选,去除异常数据,对残缺数据进行适当补充, 并从中随机抽取了 3 组数据(每组 8 个采样)对理论结果进行了数据模拟,结果显示,理论结果与数据模拟结果吻合。(方法、软件、结果都必须清晰描述,以独立成段,不建议使用表格、图形) 对于问题 2,。。。。。。 对于问题 3,。。。。。。 结尾部分主要说明自己对模型、结果的检验分析或者得出的结论,比如,稳定性和灵敏度分析、统计检验和误差分析的结论等。这部分写作一般不要超过 3 行,但又是必不可少的。例如:最后本文还对实现查询系统的具体方案给出了

动态路径优化算法及相关技术

》本文对在GIS(地理信息系统)环境下求解动态路径优化算法及相关技术 进行了研究。最短路径问题是网络分析中的基本的问题,它作为许多领域中选择 最优值的一个基本却又是一个十分重要的问题。特别是在交通诱导系统中占有重 要地位。本文分析了GIS环境下动态路径优化算法的特点,对GIS环境下城市 路网的最优路径选择问题的关键技术进行了研究和验证。 》考虑现实世界中随着城市路网规模的日益增大和复杂程度不断增加的情况,充分利用GIS 的特点,探讨了通过限制搜索区域求解最短路径的策略,大大减少了搜索的时间。 》另一方面,计算机技术的进步,地理信息系统(GIS)得到了飞速的发展。地理信息系统是采集、存储、管理、检索、分析和描述整个或部分地球表面与空间地理分布数据的空间信息系统。它是一种能把图形管理系统和数据管理系统有机地结合起来的信息技术,既管理对象的位置又管理对象的其它属性,而且位置和其它属性是自动关联的。它最基本的功能是将分散收集到的各种空间、非空间信息输入到计算机中,建立起有相互联系的数据库。当外界情况发生变化时,只要更改局部的数据,就可维持数据库的有效性和现实性[3][4],GIS为动态路径优化问题的研究提供了良好的环境。目前GIS带动的产业急剧膨胀,已经应用到各个方面。网络分析作为地理信息系统最主要的功能之一,在电子导航、交通旅游、城市规划以及电力、通讯等各种管网、管线的布局设计中发挥了重要的作用[5]。文献[6][7]说明了GIS 在城市道路网中的应用情况。而路网分析中基本问题之一是动态路径优化问题。所谓动态路径,不仅仅指一般地理意义上的距离最短,还可以应用到其他的参数,如时间、费用、流量等。相应的,动态路径问题就成为最快路径问题、最低费用问题等。 》GIS因为其强大的数据分析功能、空间分析功能,已被广泛应用于各种系统中与空间信息有密切关系的各个方面.各种在实际中的系统如电力系统,光缆系统涉及到最佳、最短抢修等问题都可以折合到交通网络中来进行分析,故而交通网络中最短路径算法就可以广泛的应用于其它很多的最佳、最短抢修或者报警系统中去[5]。最短路径问题是GIS网络分析功能的应用。最短路径问题可分为单源最短路径问题及所有节点间最短路径问题,其中单源最短路径更具有普遍意义[9]。 》2.1地理信息系统的概念 地理信息系统(Geographical Information System,简称GIS)是一种将空间位置信息和属性数据结合在一起的系统,是一种为了获取、存储、检索、分析和显示空间定位数据而建立的计算机化的数据库管理系统(1998年,美国国家地理信息与分析中心定义)[4]。这里的空间定位数据是指采用不同方式的遥感和非遥感手段所获得的数据,它有多种数据类型,包括地图、遥感、统计数据等,它们的共同特点都有确定的空间位置。地理信息系统的处理对象是空间实体,其处理过程正是依据空间实体的空间位置和空间关系进行的[25]。地理信息系统的外在表现为计算机软硬件系统,其内涵却是由计算机程序和地理数据组织而成的地理空间信息模型。当具有一定地理学知识的用户使用地理空间分析非空间分析等处理工具输入输出GIS数据库信息系统时,他所面对的数据不再是毫无意义的,而是把客观世界抽象为模型化的空间数据。用户可以按照应用的目的观测这个现实世界模型的各个方面的内容,取得自然过程的分析和预测的信息,用于管理和决策,这就是地理信息系统的意义。一个逻辑缩小的、高度信息化的地理系统,从视觉、计量和逻辑上对地理系统在功能上进行模拟,信息流动以及信息流动的结果,完全由计算机程序的运行和数据的变换来仿真。地理学家可以在地理信息系统支持下提取地理系统各个不同侧面、不同层次的空间和时间特征,也可以快速地模拟自然过程演变成思维过程的结果,取得地理预测或“实验”的结果,选择优化方案,用于管理与决策[26]。 一个完整的GIS主要有四个部分构成,即计算机硬件系统、计算机软件系统、地理数据(或空间数据)和系统管理操作人员。其核心部分是计算机系统(硬件和软件),地理数据反映

第十八章动态优化模型

第十八章 动态优化模型 动态过程的另一类问题是所谓的动态优化问题,这类问题一般要归结为求最优控制函数使某个泛函达到极值。当控制函数可以事先确定为某种特殊的函数形式时,问题又简化为求普通函数的极值。求解泛函极值问题的方法主要有变分法和最优控制理论方法。 §1 变分法简介 变分法是研究泛函极值问题的一种经典数学方法,有着广泛的应用。下面先介绍变分法的基本概念和基本结果,然后介绍动态系统最优控制问题求解的必要条件和最大值原理。 1.1 变分法的基本概念 1.1.1 泛函 设S 为一函数集合,若对于每一个函数S t x ∈)(有一个实数J 与之对应,则称J 是对应在S 上的泛函,记作))((t x J 。S 称为J 的容许函数集。 通俗地说,泛函就是“函数的函数”。 例如对于xy 平面上过定点),(11y x A 和),(22y x B 的每一条光滑曲线)(x y ,绕x 轴旋转得一旋转体,旋转体的侧面积是曲线)(x y 的泛函))((x y J 。由微积分知识不难写出 dx x y x y x y J x x )('1)(2))((2 12?+=π (1) 容许函数集可表示为 })( ,)(],,[)(|)({2211211y x y y x y x x C x y x y S ==∈= (2) 最简单的一类泛函表为 ?=2 1 ),,())((t t dt x x t F t x J (3) 被积函数F 包含自变量t ,未知函数x 及导数x 。(1)式是最简泛函。 1.1.2 泛函的极值 泛函))((t x J 在S t x ∈)(0取得极小值是指,对于任意一个与)(0t x 接近的 S t x ∈)(,都有))(())((0t x J t x J ≥。所谓接近,可以用距离ε<))(),((0t x t x d 来度量,而距离定义为 |})()(||,)()({|max ))(),((0002 1t x t x t x t x t x t x d t t t --=≤≤ 泛函的极大值可以类似地定义。)(0t x 称为泛函的极值函数或极值曲线。 1.1.3 泛函的变分 如同函数的微分是增量的线性主部一样,泛函的变分是泛函增量的线性主部。作为泛函的自变量,函数)(t x 在)(0t x 的增量记为 )()()(0t x t x t x -=δ 也称函数的变分。由它引起的泛函的增量记作 ))(())()((00t x J t x t x J J -+=?δ 如果J ?可以表为 ))(),(())(),((00t x t x r t x t x L J δδ+=?

人力资源的优化配置模型

人力资源的优化配置模型 摘要 本文通过合理假设,在考虑到公司的人员结构,工资情况,以及所接项目要求的因素下,把公司合理安排技术人员、人力资源问题转化为线形规划中的目标函数与约束条件问题,建立模型。从而使人力资源得到合理的配置,使公司每天得到最大的直接收益。 从公司一方的利益出发,得到了使公司获得最大利益的目标函数,并考虑到公司以及各项目对总人数的限制,得到总的约束条件。用数学软件lingo与lindo求出了人员分配的最优解,再得出的最优解的基础上随机取值与其比较,用matlab对数据进行处理及计算。分析与比较之后得出最优的人员分配如下:A项目高级工程师1人,工程师6人,助理工程师2人,技术员1人;B项目高级工程师5人,工程师3人,助理工程师5人,技术员、3人;C项目高级工程师2人,工程师6人,助理工程师2人,技术员1人;D项目高级工程师1人,工程师2人,助理工程师1人,技术员0人。公司达到的最大收益为27090.00元每天。 关键词:(线性规划目标函数约束条件 lingo lindo matlab 最优解人力资源)

一问题重述 “PE公司”是一家从事电力工程技术的中美合资公司,现有41个专业技术人员,其结构和相应的工资水平分布如表(一) 表(一) 目前,公司承接四个工程项目,其中两项是现场施工监理,分别在A地和B地,主要工作在现场完成;另外两项是工程设计,分别在C地和D地,主要工作在办公室完成。由于四个项目来源于不同客户,并且工作的难易程度不一,因此,各项目的合同对有关技术人员的收费标准不同,具体情况如表(二) 表(二) 为了保证工程质量,各项目中必须保证专业人员结构符合客户要求,具体情况如表(三)

路径优化的算法

摘要 供货小车的路径优化是企业降低成本,提高经济效益的有效手段,供货小车路径优化问题可以看成是一类车辆路径优化问题。 本文对供货小车路径优化问题进行研究,提出了一种解决带单行道约束的车辆路径优化问题的方法。首先,建立了供货小车路径优化问题的数学模型,介绍了图论中最短路径的算法—Floyd算法,并考虑单行道的约束,利用该算法求得任意两点间最短距离以及到达路径,从而将问题转化为TSP问题,利用遗传算法得到带单行道约束下的优化送货路线,并且以柳州市某区域道路为实验,然后仿真,结果表明该方法能得到较好的优化效果。最后对基本遗传算法采用优先策略进行改进,再对同一个供货小车路径网进行实验仿真,分析仿真结果,表明改进遗传算法比基本遗传算法能比较快地得到令人满意的优化效果。 关键字:路径优化遗传算法 Floyd算法

Abstract The Path Optimization of Goods Supply Car is the effective way to reduce business costs and enhance economic efficiency.The problem of the Path Optimization of Goods Supply Car can be seen as Vehicle routing proble. This paper presents a solution to Vehicle routing proble with Single direction road by Researching the Way of Path Optimization of Goods Supply Car. First, This paper Establish the mathematics model of Vehicle routing proble and introduced the shortest path algorithm-Floyd algorithm, then taking the Single direction road into account at the same time. Seeking the shortest distance between any two points and landing path by this algorithm,then turn this problem in to TSP. Solving this problem can get the Optimize delivery routes which with Single direction road by GA,then take some district in the state City of LiuZhou road as an example start experiment.The Imitate the true result showed that this method can be better optimize results. Finally improving the basic GA with a priority strategy,then proceed to imitate the true experiment to the same Path diagram. The result expresses the improvement the heredity calculate way ratio the basic heredity calculate way can get quickly give satisfaction of excellent turn the result. Keyword: Path Optimization genetic algorithm Floyd algorithm

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