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TA的每日心情 | 奋斗 2014-12-7 07:58 |
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数学规划模型
$ U3 ]) ^4 |! t; Y2 w8 d! m) t+ ?% c) S
# h$ Q* D1 Y, s0 \6 H 约束条件、可行域、目标函数,构成了常说的“数学规划”模型。本章揭示了数学规划的本质,和它与传统优化数学问题的区别:常理优化模型属于函数极值问题的范畴,但实际中更多的是决策变量数、约束个数较大,且最优解往往在边界上取得的问题,因此不能用传统的“微分法”求解——因此要引入“数学规划”方法。) _5 z' v5 m" b$ [7 u0 P% W+ h# z
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4 V. M, {4 B9 {3 C1. lingo、lindo求解的使用——运行结果中还有一些平时未留意的信息,可以作为结果分析来用,前两节叙述较多;! [" w" m4 `( \) r1 X; \5 f) d1 v8 `0 l
2. 一些细节之处:把一句话用数学公式表达,它往往作为约束条件,如p102的式(19);5 l$ \+ y% G% J1 g
7 w! N q# z9 e- d" b+ m u$ y3. 多目标规划的处理,p109的“选课策略”——基本思想是通过加权组合形成一个新的目标,从而化为单目标规划;8 v/ Q' g# a+ {& f9 m: C B" `) [$ Z: w! l/ Y4 D
4. 同前面章节一样地,对一个问题解出结果后,问题虽然解决了,但分析并没有结束——我们要学习这种further discussion的精神,发现这个结果“恰与…相同…”之类的,不妨多问自己一句:“这是偶然的吗?”然后继续分析,得出一般的结论,这样往往能看到更多的风景,得出的结论更有含金量/启发性,而不是仅仅是解决了该个问题而已。如p109选课策略。5 G4 O/ V) y' |
; a: w; \% u. L5. 减少变量个数,简化模型、式子(简化起见,同时lingo对变量个数有限制),p115销售的例子。0 g! t$ o7 u; ~( | l. q& O- m
6 D1 X- F- A( k7 Z6. 求最优解时,为了减少搜索范围,加快速度,可以先去一个特殊情况求出一个可行解,然后让最优解至少优于它。+ {! m7 b: H2 v$ ?) n
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