控制论丛书[优选学(华罗庚)]优选学3 v8 \$ j* e8 B9 `8 H5 ?
优选学- X. J9 r3 Y6 A! p: k6 O8 I. \# f
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(optimization method); X7 ^# O. T# r* q: y/ [+ Y7 j
% g6 N2 q* `$ j7 F1 C3 n 在科学试验、工程设计、生产工艺和各类规划、决策与管理等许多工作中,常常要制订最优化方案,优选学是研究如何迅速地、合理地寻求这些方案的科学理论、模型与方法。它被广泛应用于管理、生产、科技和经济领域中,几乎可以用于凡是有数值加工的每个领域。 q! {5 u; K. X3 K6 n- I; H0 \) V. V( X q% I( J1 S
在中国,优选学中的一些理论和方法首先被应用于化工与电子行业中工艺参数的优选、仪器设备的调试控制等方面,然后逐步在石油、冶金、煤炭、建材、纺织、粮食加工、机械、医疗卫生等领域得到了开发和应用。70年代中期以来,优选与电子计算机相结合,在优化设计、新产品试制、模型参数的识别、经济决策、经济发展规划优选等方面取得了很好的效果和经验。0 O9 u) H( Y2 M5 b
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为了推广优选方法,中国数学家华罗庚在理论研究和开发研究工作的基础上,选定了几种理论上靠得住、又易于应用的方法,编写出《优选法平话》(署名齐念一,1971)和《优选法平话及其补充》(1971)等通俗小册子。他带领优选法推广小分队到国内大部分省、市、自治区,向生产单位介绍方法和应用案例,组织推广和应用。人们应用这些方法,取得了大量的优选法成果,在不增加投资、设备和人力的条件下,为实现优质、高产、低消耗,取得了明显的经济效益和社会效益。有些成果已编入《全国优选法成果汇编》(1977)等文集中。优选法几次被定为国内重点推广项目,并被国家经济委员会评为在国内应用范围广泛、效果明显的方法之一。. f) P% _! G1 ~. F1 s% s7 a
5 o# d0 i1 b$ M$ _2 X2 ? 优选的数学模型与方法 一般的优选问题常可在数学上表达为在一定条件下求取最优解,即:( G$ l4 a% y- F: o' W! K4 Q
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[805-1]式中为决策变量,()为目标函数,()≥0和()=0分别为不等式约束和等式约束。) W; H: u% x) s% v. Z
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决策变量可以是单变量,也可以是向量:=(,,…,)。当≥2时称为多变量优选问题。若是时间的函数 =(),则称为动态优选问题。当是随机变量时,称为随机优选问题。若目标函数()是向量函数: / b, M, B: ?6 c9 ~# p 4 ^4 I4 |7 f: ^; I* h [805-2]),称为多目标优选问题。同样,()和()可看作是的向量函数。当约束条件不存在时,称为无约束优化问题。" K% S& b# B/ @( p
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优选模型可分为下述三大类,分别有不同的方法求出模型的最优解(或近似最优解)。+ X( H- x# y. [8 k! u. F
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① 目标函数或约束条件不能用明显的数学表达式表示,或有数学表达式能计算出每点的函数值,但()的导数不存在。此时只能通过实验(或计算)获得目标函数值。问题在于如何利用尽可能少的试验次数,尽快地找到最优解。选择最佳工艺条件和最佳配方、设备仪器调试等问题便属于这一类。这一类的优选方法有:0.618法(黄金分割法);对分法;一批作多个试验的方法;分数法;抛物线法;因素轮换法;从好点出发法;各类爬山法;陡度法;平行线法;切块法;抛物体法,等等。 % S* ?1 h" r1 ?. N V0 z! d4 y* g5 w, i2 Z% n \
② 目标函数与约束条件均可用明显数学表达式表示。最简单的数学表达式是线性函数,此时可用线性规划的方法去求解。在一般情况,上述函数中的全部或一部分常常是非线性的,所对应的求解方法是非线性优化,或称非线性优选法。例如二次规划,最小二乘法,梯度法,牛顿类的方法,以及在第一类模型中所用的一些方法,等等。' _5 B% m( y: q* t& Y; B2 a, y
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③ 决策变量是某函数族中的元素。此时的优选模型是在一定的约束条件下求函数族中的最优函数。例如当决策变量和时间有关,即=()时的动态优化或多阶段优化模型,属于这一类。求解这类模型,除了在第一、二类模型中所用的方法外,还有变分法、动态规划、最大值原理和控制理论中的一些方法。: W w( o1 F% x! N6 p/ q1 Q5 `