Общая постановка задачи оптимизации презентация

Содержание

Целевая функция Известные переменные или функции Зависящие от нас факторы или неизвестные переменные Целевая функция зависит от обеих групп факторов

Слайд 1Общая постановка задачи оптимизации


Слайд 2Целевая функция

Известные переменные или функции

Зависящие от нас факторы или неизвестные переменные



Целевая функция зависит от обеих групп факторов










Слайд 3При заданных условиях
найти такие значения ,
которые обращают показатель

в минимум (максимум).

Математическая задача оптимизации


Слайд 4Если целевая функция, которую надо максимизировать задана в следующем виде и





Производные равны


Ограниченное применение метода дифференцирования для решения задачи оптимизации


Слайд 5Когда переменных много, то решение системы уравнений, полученное дифференцированием, зачастую оказывается

не проще, а сложнее, чем непосредственный поиск экстремума.

Ограниченное применение метода дифференцирования для решения задачи оптимизации


Слайд 6Выявление всех процессов, происходящих в оптимизационной системе для получения полной характеристики

объекта оптимизации.
Содержательная постановка задачи оптимизации для построения математической модели и выбор метода решения. Здесь главное отнесение задачи к определенному классу (развитие или функционирование), выбор критерия оптимизации и целевой функции.
Составление математической модели.
Определение математического метода решения задачи.
Разработка алгоритма решения задачи и собственно решение (как правило, на компьютере при наличие соответствующей программы).
Принятие оптимального решения специалистом на базе полученного решения.

Этапы постановки и решения оптимизационных задач


Слайд 7Стратегия оптимизационных исследований


Слайд 9Составление математической модели


Слайд 10Целевая функция
Целевая функция представляет собой математическое выражение, дающее количественную оценку степени

выполнения требований к процессу управления объектом



- вектор заданных и зависимых (неизвестных) переменных



Слайд 11Критерии оптимизации режимных задач
Издержки производства на эксплуатацию и развитие

Критерии управления предприятием

должны обеспечивать минимизацию переменных составляющих затрат

Слайд 12Критерии оптимизации внутристанционных режимов электростанции
Технические критерии, которые могут быть представлены величинами

расхода энергоресурса (топлива или воды), кпд, потерями энергии на работающих агрегатах:
для ТЭС – минимум расхода топлива


либо для любой станции максимум КПД










Оптимизация режимов направлена на выбор оптимального состава работающего оборудования, активных и реактивных мощностей агрегатов.


Слайд 13Критерий оптимизации режимов электрической сети сетевого предприятия
Минимума потерь активной мощности

Минимума потерь

энергии




Слайд 14Критерий оптимизации режимов электрической сети для нескольких сетевых предприятий, взаимодействующих при

транспорте электрической энергии на принципах хозяйственной самостоятельности



В интересах покупателей применяется критерий минимума стоимости передачи энергии всех сетевых предприятий, по которому определяются транспортные потоки мощностей



Слайд 15При оптимизации режима электроэнергетической системы
Оптимизация режима может проводиться в различных задачах

по критериям минимума цены, минимума издержек или максимума прибыли





Слайд 16Ограничения на переменные


Слайд 17Ограничения могут быть в форме:
Равенств, отражающих зависимость между переменными. Они основываются

на известных законах и зависимостях. Например, баланс активной мощности:

Неравенств, отражающих предельно допустимые значения переменных (граничные условия) или двухсторонние неравенства



или однозначные


Слайд 18В общем виде задача оптимизации формулируется


Слайд 19МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ


Слайд 20Формирование математической модели по содержательной постановке задачи
Задача о рациональном использовании ресурсов

(сырья)
Задача о рациональной загрузке оборудования
Транспортная задача
Задача о рациональной смеси


Слайд 21Формирование математической модели по содержательной постановке задачи
1-я группа – задачи, строго

удовлетворяющие условиям линейного программирования:
- транспорт материалов и зап.частей;
- распределение топлива на складах;
- расстановка ремонтных бригад на трассе.

Слайд 22Формирование математической модели по содержательной постановке задачи
2-я группа – задачи высокой

размерности (составление топливно – энергетического баланса страны; определение замыкающих затрат на топливо и т.д.)


Слайд 23Формирование математической модели по содержательной постановке задачи
3-я группа – задачи, допускающие

погрешность в расчетах (развитие энергетики, перспективное планирование (20 лет и более), перспективный топливно – энергетический баланс).

Слайд 24Математические предположения для задачи ЛП:
определенность (детерминированность) – все параметры модели

известны точно или могут быть оценены;
линейность (эквивалентна пропорциональности и аддитивности) – все функциональные соотношения модели линейны относительно основных переменных;

пропорциональность – эффект влияния переменной задачи пропорционален значению этой переменной;
аддитивность – эффект влияния нескольких переменных задачи равен сумме эффектов от каждой переменной;

делимость – все основные переменные задачи могут принимать произвольные вещественные значения в определенном диапазоне (бесконечно делимы).


Слайд 25Линейное программирование
Основная задача линейного программирования


Слайд 26Стандартная форма
Первая стандартная форма задачи линейного программирования имеет вид


Слайд 27Стандартная форма
Вторая стандартная форма задачи линейного программирования имеет вид


Слайд 28Каноническая форма
Канонической формой задачи линейного программирования называется задача вида


Слайд 29Правила приведения
Рассмотрим теперь те приёмы, которые позволяют произвольные формы задач линейного

программирования приводить к указанным выше стандартным формам.
1. Превращение max в min и наоборот.
Если целевая функция в задаче линейного программирования задана в виде

то, умножая её на (- 1), приведем её к виду

так как смена знака приводит к смене min на max.
Аналогично можно заменить max на min.

                                     ,


Слайд 30Правила приведения
2. Смена знака неравенства.
Если ограничение задано в виде

то, умножая на

(-1), получим:

Аналогично, неравенство вида больше либо равно можно превратить в неравенство вида меньше либо равно .

Слайд 31Правила приведения
3. Превращение равенства в систему неравенств.
Если ограничение задано в виде



то его можно заменить эквивалентной системой двух неравенств



или такой же системой неравенств со знаками больше либо равно.
Указанные выше приемы позволяют приводить задачи линейного программирования к стандартной форме.

Слайд 32Правила приведения
4. Превращение неравенств в равенства.
Для приведения задачи к канонической форме,

где все ограничения имеют вид равенств, вводят дополнительные переменные , которые тоже считаются неотрицательными и записывают исходную задачу в виде

Слайд 33Правила приведения
То есть в неравенстве со знаком меньше либо равно добавляют

дополнительную неотрицательную переменную, а из неравенства со знаком больше либо равно вычитают дополнительную переменную.
В целевую функцию эти дополнительные переменные включают с коэффициентом 0, т.е. фактически они в целевой функции отсутствуют.
Получив решение задачи в канонической форме, для получения решения исходной задачи надо просто выбросить из решения значения введенных дополнительных переменных.

Слайд 34Математически задача ЛП – задача нахождения наибольшего (наименьшего) значения линейной функции

многих переменных при линейных ограничениях типа равенств (неравенств), когда на переменные задачи есть (нет) ограничений на знак.

задача максимизации ЛП




при ограничениях

задача минимизации ЛП

при ограничениях

−заданные параметры


− условие неотрицательности переменной


− целевая функция


− переменные



Слайд 35 Вектор

удовлетворяющий всем ограничениям задачи, называется допустимым решением задачи ЛП.
Множеством допустимых решений задачи ЛП называется множество векторов ,
удовлетворяющих всем ограничениям задачи.



Вектор доставляющий максимум (минимум) функции z при заданных ограничениях, называется оптимальным решением задачи ЛП.


Наибольшее (наименьшее) значение целевой функции
называется значением задачи ЛП.

Решить задачу ЛП − означает найти оптимальное реше-
ние и значение целевой функции.


Слайд 36Геометрический метод решения задачи ЛП








Пример Решим графически задачу :
Геометрический метод реализуется

в два этапа:
построение допустимого множества решений задачи ЛП;
нахождение оптимального решения задачи ЛП.

Слайд 37Теорема (об оптимальных экстремальных точках).
Если в задаче ЛП существует оптимальное решение,

то существует и оптимальная экстремальная (угловая) точка.

Алгоритм графического метода для задач ЛП :

записать каждое ограничение как равенство и нарисовать прямую;
найти для каждого ограничения допустимую область и множество допустимых решений задачи ЛП;
найти градиент целевой функции


нарисовать линию уровня целевой функции


сдвигать линию уровня в направлении градиента, до последней точки пересечения с множеством доп. решений.


Слайд 38При решении задачи ЛП возможны случаи:
Задача ЛП имеет единственное

решение (см. примеры 2.4.1 и 2.4.2).

Задача ЛП имеет бесконечное множество решений (пример 2.4.3) (альтернативные решения).



Задача ЛП не имеет оптимального решения вследствие:
неограниченности множества допустимых решений
пустоты множества.




Слайд 39Симплекс-метод решения задачи ЛП.



Стандартная задача максимизации
Матричная и векторная форма записи









Слайд 40Стандартная задача минимизации

Матричная и векторная форма записи



Слайд 41Каноническая задача максимизации (минимизации)

Матричная и векторная форма записи


Слайд 42Эквивалентные преобразования.

Нахождение максимума линейной функции эквивалентно нахождению минимума этой

функции, взятой с противоположным знаком, и наоборот:



Если на переменную не накладывается условие неотрицательности, то ее можно заменить разностью двух неотрицательных переменных:


Слайд 43 Если имеется n таких переменных , то их можно заменить

n+1 неотрицательной переменной:


Ограничение типа неравенства можно представить в виде равенства, используя слабые переменные, следующим образом:




Слайд 44 Ограничение типа равенства можно заменить двумя неравенствами:

Если имеется m

равенств, то их можно заменить m+1 неравенством:


Знак неравенства можно заменить на противоположный, умножив данное неравенство на (-1)!


Слайд 45Базисное решение системы линейных уравнений

Пусть СЛУ AX =B совместна, т. е.

выполнено условие:






Слайд 46 Базисным решением СЛУ, зависящим от множества индексов

, будем называть решение СЛУ, которое находится по указанным ниже правилам.
привести данную систему, используя метод Гаусса, к диагональной форме по переменным:
- базисные переменные





взяв небазисные переменные,
получим



Слайд 47
Утверждение.
Если у системы линейных уравнений существует
решение, то существует и

базисное решение этой системы ЛУ.

Утверждение.
Если задача ЛП имеет допустимое решение, то она имеет и допустимое базисное решение.

Утверждение.
Если задача ЛП имеет оптимальное решение, то она имеет и оптимальное базисное решение.




Слайд 48 Перейдем к описанию формального алгоритма симплекс-метода для канонической задачи максимизации:

Выполним ряд

вспомогательных построений. По задаче ЛП запишем СЛУ, рассматривая целевую функцию как одно из ограничений (z-уравнение):



Слайд 49 Приведем данную систему к диагональной форме по переменным:


Слайд 50 Симплексная таблица представляет собой таблицу коэффициентов диагональной формы СЛУ, построенной для

канонической задачи максимизации.



Слайд 51Классификация симплексных таблиц:
симплексная таблица называется прямо-допустимой,
если


симплексная таблица

называется двойств.-допусти-мой, если

симплексная таблица называется оптимальной, если она одновременно и прямо-допустимая, и двойственно-допустимая. Оптимальная СТ соответствует оптимальному базисному решению.


Слайд 52Алгоритм прямого симплекс-метода (максимизация)
0. Начать вычисления с прямо-допустимой СТ.
В противном

случае в базис вводим переменную ,
номер которой находится по правилу:

Если то текущее базисное решение является оптимальным.

Столбец s называется ведущим столбцом СТ.


1. Проверка оптимальности или нахождение ведущего столбца СТ.

ИТЕРАЦИЯ


Слайд 53
2. Проверка условия неограниченности задачи ЛП или
нахождение ведущей строки СТ.

Если в ведущем столбце все коэффициенты

В противном случае следует выводить из базиса переменную, для которой:


Строка под номером r называется ведущей строкой СТ,

3. Преобразование СТ.

то решение задачи неограниченно.

− ведущим элементом СТ,


Слайд 54




ведущий столбец
ведущая строка
алгоритм


Слайд 55



Транспортная задача заключается в опре-делении плана перевозок, при котором удовлетворен спрос

каждого потребителя, вывезен весь объем продукции из каждого пункта производства и при этом суммарные транспортные затраты минимальны.

Транспортная задача (ТЗ)

Содержательная постановка:


Слайд 56

,






Способы задания ТЗ


Слайд 57
Математическая модель транспортной задачи
Теорема 3.4.1. (О разрешимости ТЗ)
Для существования

оптимального решения ТЗ, необходимо и достаточно, чтобы выполнялось условие баланса:




Слайд 58Закрытая ТЗ:
Открытая ТЗ:



− спрос

− условие баланса
− перепроизводство


Слайд 59Открытая ТЗ:


Слайд 60
Методы нахождения начального опорного плана ТЗ.
Опорным планом

X транспортной задачи будем называть допустимое базисное решение ТЗ.

Метод северо-западного угла



Слайд 61
Метод минимального элемента


Слайд 62
Метод Фогеля
штрафы строк
штрафы
столбцов





Слайд 63Проверка плана ТЗ на опорность
(метод вычеркиваний):
вычеркнуть все строки в

матрице Х, содержащие не
более одного положительного элемента;

в получившейся матрице вычеркнуть все столбцы, содержащие не более одного положительного элемента;

далее процесс вычеркивания строк и столбцов применя-
ется к оставшейся подматрице.

Процесс заканчивается одним из двух исходов:

1. Все строки (столбцы) вычеркнуты. Тогда Х − опорный.

2. Получена подматрица, в каждой строке (столбце) которой не менее 2 положительных элементов. Х − не опорный. Из оставшихся элементов можно построить цикл.


Обратная связь

Если не удалось найти и скачать презентацию, Вы можете заказать его на нашем сайте. Мы постараемся найти нужный Вам материал и отправим по электронной почте. Не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас возникли вопросы или пожелания:

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Что такое ThePresentation.ru?

Это сайт презентаций, докладов, проектов, шаблонов в формате PowerPoint. Мы помогаем школьникам, студентам, учителям, преподавателям хранить и обмениваться учебными материалами с другими пользователями.


Для правообладателей

Яндекс.Метрика