多目標(biāo)優(yōu)化方法及實(shí)例解析

第九講多目標(biāo)規(guī)劃方法

多目標(biāo)規(guī)劃解的討論——非劣解多目標(biāo)規(guī)劃及其求解技術(shù)簡介效用最優(yōu)化模型罰款模型約束模型目標(biāo)規(guī)劃模型目標(biāo)到達(dá)法目標(biāo)規(guī)劃方法目標(biāo)規(guī)劃模型目標(biāo)規(guī)劃的圖解法求解目標(biāo)規(guī)劃的單純形方法多目標(biāo)規(guī)劃應(yīng)用實(shí)例1編輯課件多目標(biāo)規(guī)劃是數(shù)學(xué)規(guī)劃的一個分支。研究多于一個的目標(biāo)函數(shù)在給定區(qū)域上的最優(yōu)化。又稱多目標(biāo)最優(yōu)化。通常記為

MOP(multi-objectiveprogramming)。在很多實(shí)際問題中，例如經(jīng)濟(jì)、管理、軍事、科學(xué)和工程設(shè)計等領(lǐng)域，衡量一個方案的好壞往往難以用一個指標(biāo)來判斷，而需要用多個目標(biāo)來比較，而這些目標(biāo)有時不甚協(xié)調(diào)，甚至是矛盾的。因此有許多學(xué)者致力于這方面的研究。1896年法國經(jīng)濟(jì)學(xué)家

V.

帕雷托最早研究不可比較目標(biāo)的優(yōu)化問題，之后，J.馮·諾伊曼、H.W.庫恩、A.W.塔克、A.M.日夫里翁等數(shù)學(xué)家做了深入的探討，但是尚未有一個完全令人滿意的定義。2編輯課件求解多目標(biāo)規(guī)劃的方法大體上有以下幾種：一種是化多為少的方法

，

即把多目標(biāo)化為比較容易求解的單目標(biāo)或雙目標(biāo)，如主要目標(biāo)法、線性加權(quán)法、理想點(diǎn)法等；另一種叫分層序列法，即把目標(biāo)按其重要性給出一個序列，每次都在前一目標(biāo)最優(yōu)解集內(nèi)求下一個目標(biāo)最優(yōu)解，直到求出共同的最優(yōu)解。對多目標(biāo)的線性規(guī)劃除以上方法外還可以適當(dāng)修正單純形法來求解；還有一種稱為層次分析法，是由美國運(yùn)籌學(xué)家沙旦于70年代提出的，這是一種定性與定量相結(jié)合的多目標(biāo)決策與分析方法，對于目標(biāo)結(jié)構(gòu)復(fù)雜且缺乏必要的數(shù)據(jù)的情況更為實(shí)用。3編輯課件

多目標(biāo)規(guī)劃模型〔一〕任何多目標(biāo)規(guī)劃問題，都由兩個根本局部組成：〔1〕兩個以上的目標(biāo)函數(shù)；〔2〕假設(shè)干個約束條件?！捕硨τ诙嗄繕?biāo)規(guī)劃問題，可以將其數(shù)學(xué)模型一般地描寫為如下形式：一多目標(biāo)規(guī)劃及其非劣解

式中：為決策變量向量。4編輯課件縮寫形式：有n個決策變量，k個目標(biāo)函數(shù)，m個約束方程，那么：Z=F(X)是k維函數(shù)向量，(X)是m維函數(shù)向量；G是m維常數(shù)向量；

〔1〕〔2〕5編輯課件對于線性多目標(biāo)規(guī)劃問題，可以進(jìn)一步用矩陣表示：

式中：

X為n維決策變量向量；

C為k×n矩陣，即目標(biāo)函數(shù)系數(shù)矩陣；

B為m×n矩陣，即約束方程系數(shù)矩陣；

b為m維的向量，即約束向量。6編輯課件多目標(biāo)規(guī)劃的非劣解

多目標(biāo)規(guī)劃問題的求解不能只追求一個目標(biāo)的最優(yōu)化〔最大或最小〕，而不顧其它目標(biāo)。對于上述多目標(biāo)規(guī)劃問題，求解就意味著需要做出如下的復(fù)合選擇：▲每一個目標(biāo)函數(shù)取什么值，原問題可以得到最滿意的解決？▲每一個決策變量取什么值，原問題可以得到最滿意的解決？7編輯課件

在圖1中，max(f1,f2).就方案①和②來說，①的f2目標(biāo)值比②大，但其目標(biāo)值f1比②小，因此無法確定這兩個方案的優(yōu)與劣。在各個方案之間，顯然：④比①好，⑤比④好,⑥比②好,

⑦比③好……。非劣解可以用圖1說明。圖1多目標(biāo)規(guī)劃的劣解與非劣解8編輯課件而對于方案⑤、⑥、⑦之間那么無法確定優(yōu)劣，而且又沒有比它們更好的其他方案，所以它們就被稱為多目標(biāo)規(guī)劃問題的非劣解或有效解，其余方案都稱為劣解。所有非劣解構(gòu)成的集合稱為非劣解集。當(dāng)目標(biāo)函數(shù)處于沖突狀態(tài)時，就不會存在使所有目標(biāo)函數(shù)同時到達(dá)最大或最小值的最優(yōu)解，于是我們只能尋求非劣解〔又稱非支配解或帕累托解〕。9編輯課件效用最優(yōu)化模型罰款模型約束模型目標(biāo)到達(dá)法目標(biāo)規(guī)劃模型二多目標(biāo)規(guī)劃求解技術(shù)簡介

為了求得多目標(biāo)規(guī)劃問題的非劣解，常常需要將多目標(biāo)規(guī)劃問題轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)規(guī)劃問題去處理。實(shí)現(xiàn)這種轉(zhuǎn)化，有如下幾種建模方法。10編輯課件

是與各目標(biāo)函數(shù)相關(guān)的效用函數(shù)的和函數(shù)。

方法一效用最優(yōu)化模型〔線性加權(quán)法〕〔1〕〔2〕思想：規(guī)劃問題的各個目標(biāo)函數(shù)可以通過一定的方式進(jìn)行求和運(yùn)算。這種方法將一系列的目標(biāo)函數(shù)與效用函數(shù)建立相關(guān)關(guān)系，各目標(biāo)之間通過效用函數(shù)協(xié)調(diào)，使多目標(biāo)規(guī)劃問題轉(zhuǎn)化為傳統(tǒng)的單目標(biāo)規(guī)劃問題：

11編輯課件在用效用函數(shù)作為規(guī)劃目標(biāo)時，需要確定一組權(quán)值

i

來反映原問題中各目標(biāo)函數(shù)在總體目標(biāo)中的權(quán)重，即：式中，

i

應(yīng)滿足：向量形式：12編輯課件方法二罰款模型〔理想點(diǎn)法〕思想:規(guī)劃決策者對每一個目標(biāo)函數(shù)都能提出所期望的值〔或稱滿意值〕；通過比較實(shí)際值fi與期望值fi*之間的偏差來選擇問題的解，其數(shù)學(xué)表達(dá)式如下：或?qū)懗删仃囆问剑?/p>

式中，是與第i個目標(biāo)函數(shù)相關(guān)的權(quán)重；

A是由(i=1,2,…,k)組成的m×m對角矩陣。13編輯課件理論依據(jù)：假設(shè)規(guī)劃問題的某一目標(biāo)可以給出一個可供選擇的范圍，那么該目標(biāo)就可以作為約束條件而被排除出目標(biāo)組，進(jìn)入約束條件組中。假設(shè)，除第一個目標(biāo)外，其余目標(biāo)都可以提出一個可供選擇的范圍，那么該多目標(biāo)規(guī)劃問題就可以轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)規(guī)劃問題：方法三約束模型〔極大極小法〕14編輯課件方法四目標(biāo)到達(dá)法首先將多目標(biāo)規(guī)劃模型化為如下標(biāo)準(zhǔn)形式：15編輯課件在求解之前，先設(shè)計與目標(biāo)函數(shù)相應(yīng)的一組目標(biāo)值理想化的期望目標(biāo)fi*(i=1,2,…,k),每一個目標(biāo)對應(yīng)的權(quán)重系數(shù)為

i*(i=1,2,…,k)，再設(shè)

為一松弛因子。那么，多目標(biāo)規(guī)劃問題就轉(zhuǎn)化為：16編輯課件方法五目標(biāo)規(guī)劃模型〔目標(biāo)規(guī)劃法〕

需要預(yù)先確定各個目標(biāo)的期望值fi*，同時給每一個目標(biāo)賦予一個優(yōu)先因子和權(quán)系數(shù)，假定有K個目標(biāo)，L個優(yōu)先級(L≤K)，目標(biāo)規(guī)劃模型的數(shù)學(xué)形式為：

17編輯課件式中：di+和di－分別表示與fi相應(yīng)的、與fi*相比的目標(biāo)超過值和缺乏值，即正、負(fù)偏差變量；pl表示第l個優(yōu)先級；lk+、lk-表示在同一優(yōu)先級pl中，不同目標(biāo)的正、負(fù)偏差變量的權(quán)系數(shù)。18編輯課件三目標(biāo)規(guī)劃方法通過前面的介紹和討論，我們知道，目標(biāo)規(guī)劃方法是解決多目標(biāo)規(guī)劃問題的重要技術(shù)之一。這一方法是美國學(xué)者查恩斯〔A.Charnes〕和庫伯〔W.W.Cooper〕于1961年在線性規(guī)劃的根底上提出來的。后來，查斯基萊恩〔U.Jaashelainen〕和李〔Sang.Lee〕等人，進(jìn)一步給出了求解目標(biāo)規(guī)劃問題的一般性方法——單純形方法。目標(biāo)規(guī)劃模型目標(biāo)規(guī)劃的圖解法求解目標(biāo)規(guī)劃的單純形方法19編輯課件

目標(biāo)規(guī)劃模型

給定假設(shè)干目標(biāo)以及實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)的優(yōu)先順序，在有限的資源條件下，使總的偏離目標(biāo)值的偏差最小。1.根本思想：2.目標(biāo)規(guī)劃的有關(guān)概念例1：某一個企業(yè)利用某種原材料和現(xiàn)有設(shè)備可生產(chǎn)甲、乙兩種產(chǎn)品，其中，甲、乙兩種產(chǎn)品的單價分別為8萬元和10萬元；生產(chǎn)單位甲、乙兩種產(chǎn)品需要消耗的原材料分別為2個單位和1個單位，需要占用的設(shè)備分別為1單位臺時和2單位臺時；原材料擁有量為11個單位；可利用的設(shè)備總臺時為10單位臺時。試問：如何確定其生產(chǎn)方案使得企業(yè)獲利最大？20編輯課件由于決策者所追求的唯一目標(biāo)是使總產(chǎn)值到達(dá)最大，這個企業(yè)的生產(chǎn)方案可以由如下線性規(guī)劃模型給出：求x1，x2，使將上述問題化為標(biāo)準(zhǔn)后，用單純形方法求解可得最正確決策方案為:〔萬元〕。甲乙擁有量原材料2111設(shè)備(臺時)1210單件利潤810生產(chǎn)甲、乙兩種產(chǎn)品，有關(guān)數(shù)據(jù)如表所示。試求獲利最大的生產(chǎn)方案？21編輯課件

但是，在實(shí)際決策時，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者必須考慮市場等一系列其它條件，如：②超過方案供給的原材料，需用高價采購，這就會使生產(chǎn)本錢增加。③應(yīng)盡可能地充分利用設(shè)備的有效臺時，但不希望加班。④應(yīng)盡可能到達(dá)并超過方案產(chǎn)值指標(biāo)56萬元。這樣，該企業(yè)生產(chǎn)方案確實(shí)定，便成為一個多目標(biāo)決策問題，這一問題可以運(yùn)用目標(biāo)規(guī)劃方法進(jìn)行求解。①根據(jù)市場信息，甲種產(chǎn)品的需求量有下降的趨勢，因此甲種產(chǎn)品的產(chǎn)量不應(yīng)大于乙種產(chǎn)品的產(chǎn)量。22編輯課件假定有L個目標(biāo)，K個優(yōu)先級(K≤L)，n個變量。在同一優(yōu)先級pk中不同目標(biāo)的正、負(fù)偏差變量的權(quán)系數(shù)分別為kl+、kl-，那么多目標(biāo)規(guī)劃問題可以表示為：

目標(biāo)規(guī)劃模型的一般形式

目標(biāo)函數(shù)目標(biāo)約束絕對約束非負(fù)約束23編輯課件在以上各式中，

kl+

、

kl-

、分別為賦予pl優(yōu)先因子的第k

個目標(biāo)的正、負(fù)偏差變量的權(quán)系數(shù)，

gk為第k個目標(biāo)的預(yù)期值，

xj為決策變量，

dk+

、dk-

、分別為第k個目標(biāo)的正、負(fù)偏差變量，目標(biāo)函數(shù)目標(biāo)約束絕對約束非負(fù)約束24編輯課件目標(biāo)規(guī)劃數(shù)學(xué)模型中的有關(guān)概念。(1)偏差變量在目標(biāo)規(guī)劃模型中，除了決策變量外，還需要引入正、負(fù)偏差變量d+、d-。其中，正偏差變量表示決策值超過目標(biāo)值的局部，負(fù)偏差變量表示決策值未到達(dá)目標(biāo)值的局部。因?yàn)闆Q策值不可能既超過目標(biāo)值同時又未到達(dá)目標(biāo)值，故有d+×d-=0成立。(2)

絕對約束和目標(biāo)約束

絕對約束，必須嚴(yán)格滿足的等式約束和不等式約束，譬如，線性規(guī)劃問題的所有約束條件都是絕對約束，不能滿足這些約束條件的解稱為非可行解，所以它們是硬約束。

25編輯課件目標(biāo)約束，目標(biāo)規(guī)劃所特有的，可以將約束方程右端項(xiàng)看作是追求的目標(biāo)值，在到達(dá)此目標(biāo)值時允許發(fā)生正的或負(fù)的偏差，可參加正負(fù)偏差變量，是軟約束。線性規(guī)劃問題的目標(biāo)函數(shù)，在給定目標(biāo)值和參加正、負(fù)偏差變量后可以轉(zhuǎn)化為目標(biāo)約束，也可以根據(jù)問題的需要將絕對約束轉(zhuǎn)化為目標(biāo)約束。(3)優(yōu)先因子〔優(yōu)先等級〕與權(quán)系數(shù)一個規(guī)劃問題,常常有假設(shè)干個目標(biāo)，決策者對各個目標(biāo)的考慮,往往是有主次的。凡要求第一位到達(dá)的目標(biāo)賦予優(yōu)先因子p1，次位的目標(biāo)賦予優(yōu)先因子p2，……，并規(guī)定pl>>pl+1(l=1,2,..)表示pl比pl+1有更大的優(yōu)先權(quán)。即:首先保證p1級目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，這時可以不考慮次級目標(biāo)；而p2級目標(biāo)是在實(shí)現(xiàn)p1級目標(biāo)的根底上考慮的；依此類推。26編輯課件假設(shè)要區(qū)別具有相同優(yōu)先因子pl的目標(biāo)的差異，就可以分別賦予它們不同的權(quán)系數(shù)i*(i=1,2,…,k)。這些優(yōu)先因子和權(quán)系數(shù)都由決策者按照具體情況而定。(3)優(yōu)先因子〔優(yōu)先等級〕與權(quán)系數(shù)一個規(guī)劃問題,常常有假設(shè)干個目標(biāo)，決策者對各個目標(biāo)的考慮,往往是有主次的。凡要求第一位到達(dá)的目標(biāo)賦予優(yōu)先因子p1，次位的目標(biāo)賦予優(yōu)先因子p2，……，并規(guī)定pl>>pl+1(l=1,2,..)表示pl比pl+1有更大的優(yōu)先權(quán)。即:首先保證p1級目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，這時可以不考慮次級目標(biāo)；而p2級目標(biāo)是在實(shí)現(xiàn)p1級目標(biāo)的根底上考慮的；依此類推。27編輯課件(4)目標(biāo)函數(shù)目標(biāo)規(guī)劃的目標(biāo)函數(shù)〔準(zhǔn)那么函數(shù)〕是按照各目標(biāo)約束的正、負(fù)偏差變量和賦予相應(yīng)的優(yōu)先因子而構(gòu)造的。當(dāng)每一目標(biāo)確定后，盡可能縮小與目標(biāo)值的偏離。因此，目標(biāo)規(guī)劃的目標(biāo)函數(shù)只能是：a)要求恰好到達(dá)目標(biāo)值，就是正、負(fù)偏差變量都要盡可能小,即b)要求不超過目標(biāo)值，即允許達(dá)不到目標(biāo)值，就是正偏差變量要盡可能小，即

c)要求超過目標(biāo)值，也就是超過量不限，但負(fù)偏差變量要盡可能小，即根本形式有三種：28編輯課件例2：在例1中，如果斷策者在原材料供給受嚴(yán)格控制的根底上考慮：首先是甲種產(chǎn)品的產(chǎn)量不超過乙種產(chǎn)品的產(chǎn)量；其次是充分利用設(shè)備的有限臺時，不加班；再次是產(chǎn)值不小于56萬元。并分別賦予這三個目標(biāo)優(yōu)先因子p1,p2,p3。試建立該問題的目標(biāo)規(guī)劃模型。分析:題目有三個目標(biāo)層次，包含三個目標(biāo)值。第一目標(biāo)：p1d1+;即產(chǎn)品甲的產(chǎn)量不大于乙的產(chǎn)量。第二目標(biāo)：p2(d2++d2-);即充分利用設(shè)備的有限臺時，不加班；第三目標(biāo)：p3d3-

;即產(chǎn)值不小于56萬元；29編輯課件例2：在例1中，如果斷策者在原材料供給受嚴(yán)格控制的根底上考慮：首先是甲種產(chǎn)品的產(chǎn)量不超過乙種產(chǎn)品的產(chǎn)量；其次是充分利用設(shè)備的有限臺時，不加班；再次是產(chǎn)值不小于56萬元。并分別賦予這三個目標(biāo)優(yōu)先因子p1,p2,p3。試建立該問題的目標(biāo)規(guī)劃模型。解：根據(jù)題意，這一決策問題的目標(biāo)規(guī)劃模型是30編輯課件例3、某廠方案在下一個生產(chǎn)周期內(nèi)生產(chǎn)甲、乙兩種產(chǎn)品，資料如表所示。(1)試制定生產(chǎn)方案，使獲得的利潤最大？12070單件利潤3000103設(shè)備臺時200054煤炭360049鋼材資源限制乙甲單位產(chǎn)品資源消耗解:設(shè)生產(chǎn)甲產(chǎn)品:x1

，乙產(chǎn)品:x2,(1)31編輯課件假設(shè)在例3中提出以下要求：1、完成或超額完成利潤指標(biāo)50000元；2、產(chǎn)品甲不超過200件，產(chǎn)品乙不低于250件；3、現(xiàn)有鋼材3600噸必須用完。試建立目標(biāo)規(guī)劃模型。分析：題目有三個目標(biāo)層次，包含四個目標(biāo)值。第一目標(biāo)：p1d1-第二目標(biāo)：有兩個要求即甲d2+，乙d3-，但兩個具有相同的優(yōu)先因子，因此需要確定權(quán)系數(shù)。此題可用單件利潤比作為權(quán)系數(shù)即70:120，化簡為7:12。第三目標(biāo)：32編輯課件所以目標(biāo)規(guī)劃模型為：33編輯課件

圖解法同樣適用兩個變量的目標(biāo)規(guī)劃問題，但其操作簡單，原理一目了然。同時，也有助于理解一般目標(biāo)規(guī)劃的求解原理和過程。圖解法解題步驟如下：1、確定各約束條件的可行域。即將所有約束條件〔包括目標(biāo)約束和絕對約束，暫不考慮正負(fù)偏差變量〕在坐標(biāo)平面上表示出來；2、在目標(biāo)約束所代表的邊界線上，用箭頭標(biāo)出正、負(fù)偏差變量值增大的方向；目標(biāo)規(guī)劃的圖解法

3、求滿足最高優(yōu)先等級目標(biāo)的解；4、轉(zhuǎn)到下一個優(yōu)先等級的目標(biāo)，再不破壞所有較高優(yōu)先等級目標(biāo)的前提下，求出該優(yōu)先等級目標(biāo)的解；5、重復(fù)4，直到所有優(yōu)先等級的目標(biāo)都已審查完畢為止；6、確定最優(yōu)解和滿意解。34編輯課件例4、用圖解法求解目標(biāo)規(guī)劃問題012345678123456

⑴⑵⑶Ax2

x1BC由于d2-取最小，所以，〔2〕線可向上移動，故B，C線段上的點(diǎn)是該問題的最優(yōu)解。35編輯課件例5、一個生產(chǎn)方案的線性規(guī)劃模型為其中目標(biāo)函數(shù)為總利潤，x1,x2為產(chǎn)品A、B產(chǎn)量。現(xiàn)有以下目標(biāo)：1、要求總利潤必須超過2500元；2、考慮產(chǎn)品受市場影響，為防止積壓，A、B的生產(chǎn)量不超過60件和100件；3、由于甲資源供給比較緊張，不要超過現(xiàn)有量140。試建立目標(biāo)規(guī)劃模型，并用圖解法求解。36編輯課件解：以產(chǎn)品A、B的單件利潤比2.5:1為權(quán)系數(shù)，模型如下：37編輯課件0x2

0⑴x11401201008060402020406080100⑵⑶⑷ABCD結(jié)論：C(60,58.3)為所求的滿意解。38編輯課件

檢驗(yàn)：將上述結(jié)果帶入模型，因d1+＝d1-＝0

；d3+＝d3-＝0

；d2-=0，d2+存在；d4+＝0，d4-存在。所以，有下式：minZ=

將x1＝60，x2＝58.3帶入約束條件，得30×60＋12×58.3＝2499.6≈2500；2×60+58.3=178.3>

140；1×60＝601×58.3＝58.3<100由上可知：假設(shè)A、B的方案產(chǎn)量為60件和58.3件時，所需甲資源數(shù)量將超過現(xiàn)有庫存。在現(xiàn)有條件下，此解為非可行解。為此，企業(yè)必須采取措施降低A、B產(chǎn)品對甲資源的消耗量，由原來的100％降至78.5％〔140÷178.3＝0.785〕，才能使生產(chǎn)方案〔60，58.3〕成為可行方案。39編輯課件求解目標(biāo)規(guī)那么的單純形方法目標(biāo)規(guī)劃模型仍可以用單純形方法求解，在求解時作以下規(guī)定：①因?yàn)槟繕?biāo)函數(shù)都是求最小值，所以，最優(yōu)判別檢驗(yàn)數(shù)為：②因?yàn)榉腔兞康臋z驗(yàn)數(shù)中含有不同等級的優(yōu)先因子，所以檢驗(yàn)數(shù)的正、負(fù)首先決定于P1的系數(shù)1j的正負(fù)，假設(shè)1j=0，那么檢驗(yàn)數(shù)的正、負(fù)就決定于p2的系數(shù)2j的正負(fù)，40編輯課件所以檢驗(yàn)數(shù)的正、負(fù)首先決定于p1的系數(shù)1j的正、負(fù)，假設(shè)1j=0，那么檢驗(yàn)數(shù)的正、負(fù)就決定于p2的系數(shù)2j的正、負(fù)，下面可依此類推。據(jù)此，我們可以總結(jié)出求解目標(biāo)規(guī)劃問題的單純形方法的計算步驟如下：①建立初始單純形表，在表中將檢驗(yàn)數(shù)行按優(yōu)先因子個數(shù)分別排成L行，置l=1。②檢查該行中是否存在負(fù)數(shù)，且對應(yīng)的前L-1行的系數(shù)是零。假設(shè)有，取其中最小者對應(yīng)的變量為換入變量，轉(zhuǎn)③。假設(shè)無負(fù)數(shù)，那么轉(zhuǎn)⑤。41編輯課件①建立初始單純形表，在表中將檢驗(yàn)數(shù)行按優(yōu)先因子個數(shù)分別排成L行，置l=1。②檢查該行中是否存在負(fù)數(shù)，且對應(yīng)的前L-1行的系數(shù)是零。假設(shè)有，取其中最小者對應(yīng)的變量為換入變量，轉(zhuǎn)③。假設(shè)無負(fù)數(shù)，那么轉(zhuǎn)⑤。③按最小比值規(guī)那么〔規(guī)那么〕確定換出變量，當(dāng)存在兩個和兩個以上相同的最小比值時，選取具有較高優(yōu)先級別的變量為換出變量。④按單純形法進(jìn)行基變換運(yùn)算，建立新的計算表，返回②。⑤當(dāng)l=L時，計算結(jié)束，表中的解即為滿意解。否那么置l=l+1，返回②。42編輯課件例4：試用單純形法求解例2所描述的目標(biāo)規(guī)劃問題.解：首先將這一問題化為如下標(biāo)準(zhǔn)形式：43編輯課件①取為初始基變量，列出初始單純形表。②取l=1，檢查檢驗(yàn)數(shù)的p1行，因該行無負(fù)檢驗(yàn)數(shù)，故轉(zhuǎn)⑤。⑤因?yàn)閘=1<L=3，置l=l+1=2，返回②。②檢查發(fā)現(xiàn)檢驗(yàn)數(shù)p2行中有-1，-2，因?yàn)橛衜in{-1,-2}=-2，所以x2為換入變量，轉(zhuǎn)入③。

44編輯課件③按規(guī)那么計算：，所以d2-為換出變量，轉(zhuǎn)入④。④進(jìn)行換基運(yùn)算，得表3。以此類推，直至得到最終單純形表4為止。45編輯課件表246編輯課件表3由表3可知，x1*=2，x2*=4，為滿意解。檢查檢驗(yàn)數(shù)行，發(fā)現(xiàn)非基變量d3+的檢驗(yàn)數(shù)為0，這說明該問題存在多重解。47編輯課件表4

在表3中，以非基變量d3+為換入變量，d1-為換出變量，經(jīng)迭代得到表4。

從表4可以看出，x1*=10/3，x2*=10/3也是該問題的滿意解。48編輯課件用目標(biāo)到達(dá)法求解多目標(biāo)規(guī)劃的計算過程，可以通過調(diào)用Matlab軟件系統(tǒng)優(yōu)化工具箱中的fgoalattain函數(shù)實(shí)現(xiàn)。該函數(shù)的使用方法，如下:多目標(biāo)規(guī)劃的Matlab求解X=FGOALATTAIN(FUN,X0,GOAL,WEIGHT)X=FGOALATTAIN(FUN,X0,GOAL,WEIGHT,A,B,Aeq,Beq,LB,UB)

[X,FVAL,ATTAINFACTOR,EXITFLAG,OUTPUT]=FGOALATTAIN(FUN,X0,...)49編輯課件在MATLAB中，多目標(biāo)問題的標(biāo)準(zhǔn)形式為:其中：x、b、beq、lb、ub是向量；A、Aeq為矩陣；C(x)、Ceq(x)和F(x)是返回向量的函數(shù)；F(x)、C(x)、Ceq(x)可以是非線性函數(shù)；weight為權(quán)值系數(shù)向量，用于控制對應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)與用戶定義的目標(biāo)函數(shù)值的接近程度；goal為用戶設(shè)計的與目標(biāo)函數(shù)相應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)值向量；

為一個松弛因子標(biāo)量；F(x)為多目標(biāo)規(guī)劃中的目標(biāo)函數(shù)向量。50編輯課件例：某工廠因生產(chǎn)需要，欲采購一種原料，市場上這種原材料有兩個等級，甲級單價2元/kg,乙級單價1元/kg，現(xiàn)要求總費(fèi)用不超過200元，購得原料總量不少于100kg,其中甲級原料不少于50kg，問如何確定最好的采購方案。分析:列出方程

x1≥50;2x1+x2≤200;x1+x2≥100;x1,x2≥0化為標(biāo)準(zhǔn)形minf1=2x1+x2minf2=－

x1－

x2minf3=－

x1s.t

:

2x1+x2≤200

－

x1－

x2≤－

100

－

x1≤－

50

x1,x2≥051編輯課件matlab程序

fun='[2*x(1)+x(2),-x(1)-x(2),-x(1)]';a=[21;-1-1;-10];b=[200-100-20]';goal=[200,-100,-50];weight=goal;x0=[55,55];lb=[0,0]';[X,FVAL,ATTAINFACTOR,EXITFLAG,OUTPUT,LAMBDA]=fgoalattain(fun,x0,goal,weight,a,b,[],[],lb,[])

化為標(biāo)準(zhǔn)形minf1=2x1+x2minf2=－

x1－

x2minf3=－

x1s.t

:

2x1+x2≤200

－

x1－

x2≤－

100

－

x1≤－

50

x1,x2≥052編輯課件Optimizationterminated:Searchdirectionlessthan2*options.TolX

andmaximumconstraintviolationislessthanoptions.TolCon.

Activeinequalities(towithinoptions.TolCon=1e-006):

lower

upper

ineqlin

ineqnonlin

2

2

3x=

50.0000

50.0000fval=

150.0000-100.0000

-50.0000attainfactor=

-1.4476e-024exitflag=

4

53編輯課件一、土地利用問題二、生產(chǎn)方案問題三、投資問題四多目標(biāo)規(guī)劃應(yīng)用實(shí)例

54編輯課件大豆一、土地利用問題例:某農(nóng)場I、II、III等耕地的面積分別為100hm2、300hm2和200hm2，方案種植水稻、大豆和玉米，要求三種作物的最低收獲量分別為190000kg、130000kg和350000kg。I、II、III等耕地種植三種作物的單產(chǎn)如下表所示。假設(shè)三種作物的售價分別為水稻1.20元/kg，大豆1.50元/kg，玉米0.80元/kg。那么，〔1〕如何制訂種植方案，才能使總產(chǎn)量最大和總產(chǎn)值最大？

I等耕地II等耕地III等耕地水稻1100095009000大豆800068006000玉米14000120001000055編輯課件

取xij決策變量，它表示在第j等級的耕地上種植第i種作物的面積。如果追求總產(chǎn)量最大和總產(chǎn)值最大雙重目標(biāo)，那么，目標(biāo)函數(shù)包括：②追求總產(chǎn)值最大①追求總產(chǎn)量最大

56編輯課件根據(jù)題意，約束方程包括：

非負(fù)約束

對上述多目標(biāo)規(guī)劃問題，我們可以采用如下方法，求其非劣解。耕地面積約束最低收獲量約束57編輯課件1.用線性加權(quán)方法取

1=

2=0.5,重新構(gòu)造目標(biāo)函數(shù)：這樣，就將多目標(biāo)規(guī)劃轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)線性規(guī)劃。用單純形方法對該問題求解，可以得到一個滿意解〔非劣解〕方案，結(jié)果見表58編輯課件

此方案是：III等耕地全部種植水稻，I等耕地全部種植玉米，II等耕地種植大豆19.1176公頃、種植玉米280.8824公頃。在此方案下，線性加權(quán)目標(biāo)函數(shù)的最大取值為6445600。用單純形方法對該問題求解，可以得到一個滿意解〔非劣解〕方案，結(jié)果見表59編輯課件2.目標(biāo)規(guī)劃方法

實(shí)際上，除了線性加權(quán)求和法以外，我們還可以用目標(biāo)規(guī)劃方法求解上述多目標(biāo)規(guī)劃問題。如果我們對總產(chǎn)量f1(X)和總產(chǎn)值f1(X)，分別提出一個期望目標(biāo)值〔kg〕〔元〕并將兩個目標(biāo)視為相同的優(yōu)先級。60編輯課件如果d1+、d1-分別表示對應(yīng)第一個目標(biāo)期望值的正、負(fù)偏差變量，d2+、d2-分別表示對應(yīng)于第二個目標(biāo)期望值的正、負(fù)偏差變量，而且將每一個目標(biāo)的正、負(fù)偏差變量同等看待〔即可將它們的權(quán)系數(shù)都賦為1〕，那么，該目標(biāo)規(guī)劃問題的目標(biāo)函數(shù)為：對應(yīng)的兩個目標(biāo)約束為：即：

61編輯課件

除了目標(biāo)約束以外，該模型的約束條件，還包括硬約束和非負(fù)約束的限制。其中，硬約束包括耕地面積約束式和最低收獲量約束式；非負(fù)約束，不但包括決策變量的非負(fù)約束式，還包括正、負(fù)偏差變量的非負(fù)約束：解上述目標(biāo)規(guī)劃問題，可以得到一個非劣解方案，詳見表:在此非劣解方案下，兩個目標(biāo)的正、負(fù)偏差變量分別為，，，。62編輯課件二、生產(chǎn)方案問題某企業(yè)擬生產(chǎn)A和B兩種產(chǎn)品，其生產(chǎn)投資費(fèi)用分別為2100元/t和4800元/t。A、B兩種產(chǎn)品的利潤分別為3600元/t和6500元/t。A、B產(chǎn)品每月的最大生產(chǎn)能力分別為5t和8t；市場對這兩種產(chǎn)品總量的需求每月不少于9t。試問該企業(yè)應(yīng)該如何安排生產(chǎn)方案，才能既能滿足市場需求，又節(jié)約投資，而且使生產(chǎn)利潤到達(dá)最大?分析:該問題是一個線性多目標(biāo)規(guī)劃問題。如果方案決策變量用x1和x2表示，它們分別代表A、B產(chǎn)品每月的生產(chǎn)量〔單位：t〕；f1(x1,x2)表示生產(chǎn)A、B兩種產(chǎn)品的總投資費(fèi)用〔單位：元〕；f2(x1,x2)表示生產(chǎn)A、B兩種產(chǎn)品獲得的總利潤〔單位：元〕。那么，該多目標(biāo)規(guī)劃問題就是：求x1和x2，使：63編輯課件分析:該問題是一個線性多目標(biāo)規(guī)劃問題。如果方案決策變量用x1和x2表示，它們分別代表A、B產(chǎn)品每月的生產(chǎn)量〔單位：t〕；f1(x1,x2)表示生產(chǎn)A、B兩種產(chǎn)品的總投資費(fèi)用〔單位：元〕；f2(x1,x2)表示生產(chǎn)A、B兩種產(chǎn)品獲得的總利潤〔單位：元〕。那么，該多目標(biāo)規(guī)劃問題就是：求x1和x2，使：而且滿足：64編輯課件對于上述多目標(biāo)規(guī)劃問題，如果斷策者提出的期望目標(biāo)是：〔1〕每個月的總投資不超30000元；〔2〕每個月的總利潤到達(dá)或超過45000元；〔3〕兩個目標(biāo)同等重要。那么，借助Matlab軟件系統(tǒng)中的優(yōu)化計算工具進(jìn)行求解，可以得到一個非劣解方案為：而且滿足：65編輯課件而且滿足：

[X,FVAL,ATTAINFACTOR,EXITFLAG,OUTPUT]=FGOALATTAIN(FUN,X0,...)X=FGOALATTAIN(FUN,X0,GOAL,WEIGHT,A,B,Aeq,Beq,LB,UB)按照此方案進(jìn)行生產(chǎn)，該企業(yè)每個月可以獲得利潤44000元，同時需要投資29700元。66編輯課件三、投資問題

某企業(yè)擬用1000萬元投資于A、B兩個工程的技術(shù)改造。設(shè)x1、x2分別表示分配給A、B工程的投資〔萬元〕。據(jù)估計，投資工程A、B的年收益分別為投資的60%和70%；但投資風(fēng)險損失，與總投資和單項(xiàng)投資均有關(guān)系：據(jù)市場調(diào)查顯示，A工程的投資前景好于B工程，因此希望A工程的投資額不小B工程。試問應(yīng)該如何在A、B兩個工程之間分配投資，才能既使年利潤最大，又使風(fēng)險損失為最??？67編輯課件

該問題是一個非線性多目標(biāo)規(guī)劃問題，將它用數(shù)學(xué)語言描述出來，就是：求x1、x2，使：而且滿足：

對于上述多目標(biāo)規(guī)劃問題，如果斷策者提出的期望目標(biāo)是：〔1〕每一年的總收益不小于600萬元；〔2〕希望投資風(fēng)險損失不超過800萬元；〔3〕兩個目標(biāo)同等重要。那么，借助Matlab軟件中的優(yōu)化計算工具進(jìn)行求解，可以得到一個非劣解方案為：68編輯課件

x1＝646.3139萬元，x2＝304.1477萬元此方案的投資風(fēng)險損失為799.3082萬元，每一年的總收益為600.6918萬元。matlab程序

fun='[-0.60*x(1)-0.70*x(2),0.001*x(1)^2+0.002*x(2)^2+0.001*x(1)*x(2)]';a=[-1,1];b=[0];Aeq=[1,1];beq=[1000];goal=[600,800];weight=goal;x0=[600,600];lb=[0,0];[x,fval,attainfactor,exitflag]=fgoalattain(fun,x0,goal,weight,a,b,Ae