Lecture2——最优化问题建模

2024-06-14 01:52

本文主要是介绍Lecture2——最优化问题建模,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

一,建模

1,重要性

实际上,我们并没有得到一个数学公式——通常问题是由某个领域的专家口头描述的。能够将问题转换成数学公式非常重要。建模并不是一件容易的事:有时,我们不仅想找到一个公式,还想找到一个好的公式。找到一个好的优化模型至少是解决问题的一半。

2,建模的一般步骤
  • 分辨信息是否已知:已知为参数(parameter),未知为决策变量。
  • 分辨决策变量
  • 分辨任务目标:我们要实现什么?(目标函数)
  • 分辨限制条件:我们需要满足什么?(约束)
  • 对于目标函数和约束,我们应该能够使用决策变量写出一个公式/函数

二,例题描述

注:题目来自课件

1,最短路径问题

问题:S到T之间的最短路径是什么?

  • 第一,二步:参数和决策变量

已知参数:图

决策变量:xij——是否使用这条边,如果使用xij=1,反之为0

  • 第三步:目标函数

已知:我们要使S到T的路径最短

可知:要使总长d=\sum _{\left ( i,j \right )\in E}w_{ij}x_{ij}最小,因此d的关系式就是目标函数

  • 第三步限制条件

根据题意:1,连接起点和终点的边必须选一条

                  2,在本题中i到j和j到i的距离是相等的

                  3,xij——是否使用这条边,如果使用xij=1,反之为0

  • 最后得到一个数学表达

示例:             minimize \sum _{\left ( i,j \right )\in E}w_{ij}x_{ij}

                          s.t.          x_{ij}\in \left \{ 0,1\right \}           \forall \left ( i,j \right )\in E

                                        \Sigma _{j}x_{sj}=1

                                        \Sigma _{j}x_{jt}=1

                                        \Sigma _{j}x_{ij}=\Sigma _{j}x_{ji} \forall i\neq s,t.

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