数学建模非线性规划模型演示教学.ppt

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1、数学建模非线性规划模型符号说明及问题的分析设x表示售价(单位:元),y表示预期销售量(单位:桶),z表示广告费(单位:元),k表示销售增长因子。投入广告费后,实际销售量记为s获得的利润记为P(单位:元)。由表1易见预期销售量y随着售价x的加而单调下降,而销售增长因子k在开始时随着广告费z的增加而增加,在广告费z等于50000元时达到最大值,然后在广告费增加时反而有所回落,为此可用Mathematica画出散点图.图1图2从图1和图2易见,售价x与预期销售量y近似于一条直线,广告费z与销售增长因子k近似于一条二次曲线。为此可令:y=a+bxk=c+d

2、z+ez2系数a,b,c,d,e是特定参数。模型的建立投入广告费后,实际销售量s等于预期销售量y乘以销售增长因子k,即s=ky。所获得的利润。我们期望利润P达到最大,即由于目标函数不是线性函数,因此这一问题的数学模型为有约束条件的非线性规划模型。在日常生活中非线性规划问题要比线性规划问题普遍。模型求解首先利用Mathematica计算(1)(2)中的参数a,b,c,d,e,并画出散点图和拟合曲线。图-3图-4即:其次用MATLAB求解优化模型,因MATLAB中仅能求极小值,为此将优化模型转化为且x=5.9113,z=33113,函数P达到最大值16

3、670。第三节多目标规划模型在工程技术、生产管理以及国防建设等部门中,所遇到的问题往往需要同时考虑多个目标在某种意义下的最优问题一、引例例2.9投资问题。假设在一段时间内,有数量为B亿元的资金可用于投资,并有个项目可供选择。如果对第个项目投资的话,需用资金亿元,并可获得收益亿元,试确定最佳投资方案。解所谓最佳投资方案系指:投资最少;收益最大。若令目标函数为求:投资最少:收益最大.若令目标函数为求;投资最少:收益最大:约束函数为:二、多目标规划模型多目标规划模型的一般形式为我们称它为多目标规划问题的数学模型。 当时所有目标函数都求最大值,只须注意,求

4、一个函数的最大值可以转化为求这个函数的负函数的最小值,便知这时的数学模型可以转化为投资的收益和风险这是1998年全国大学生数学建模竞赛的A题,问题如下:市场上有n种资产(股票、债券、…)Si(i=1,…,n)供投资者选择,某公司有数额为M的一笔相当大的资金可用作一个时间的投资。公司财务分析人员对这n种资产进行了评估,估算出在这一时期内购买Si有平均收益率为ri,并预测出购买Si的风险损失率为qi。考虑到投资越分散总的风险越小,公司确定,当用这笔资金购买若干种资产时,总体风险可用所投资的Si中最大的一个风险来度量。购买Si要付交易费,费率为pi,并且

5、当购买额不超过给定值ui时,交易费按购买ui计算(不买当然无须付费)。另外,假定同期银行存款利率是r0,且既无交易费又无风险(r0=5%)。 (1)已知n=4时的相关数据如下:试给该公司设计一种投资组合方案即用给定的资金M,有选择地购买若干种资产或存银行生息,使净收益尽可能大,而总体风险尽可能小。(2)试就一般情况对以上问题进行讨论,利用以下数据进行计算。Siri(%)qi(%)pi(%)ui(元)S19.6422.1181S218.5543.2407S349.4606.0428S423.9421.5549S58.11.27.6270S614393

6、.4397S740.7685.6178S831.233.433.1220S933.653.32.7475S1036.8402.9248S1111.8315.1195S1295.55.7320S1335462.7267S149.45.34.5328S1515237.6131模型的假设在一个时期内所给出的ri,qi,pi保持不变。在一个时间内所购买的各种资产(如股票、证券等)不进行买卖交易,即在买入后不再卖出。每种投资是否收益是相互独立的。在投资过程中,无论盈利与否必须先付交易费。M(元):公司现有投资总额Si(i=0~n):欲购买的第i种资产种类(其

7、中i=0表示存入银行);xi(i=0~n):公司购买Si金额;ri(i=0~n):公司购买Si的平均收益率;qi(i=0~n):公司购买Si的平均损失率;p(i=0~n):公司购买Si超过ui时所付交易费率。符号的说明6.4.3问题的分析设购买Si的金额为xi,所付的交易费为ci(xi);c0(x0)=0(1)因为投资额M相当大,所以总可以假定对每个Si的投资xi≥ui,这时(1)式可简化为(2)对Si投资的净收益(3)对Si投资的风险 (4)对Si投资所需资金(投资金额xi与所需的手续费ci(xi)之和)即 (5)当购买Si的金额为xi(i=0~

8、n),投资组合x=(x0,x1,…,xn)的净收益总额(6)整体风险:(7)资金约束:(8)多目标规划数学模型我们的想法是

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