《最优化方法在工程问题中的实际应用》由会员分享，可在线阅读，更多相关《最优化方法在工程问题中的实际应用（4页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、 最优化方法在工程问题中的实际应用摘 要：最优化方法的主要研究对象是各种有组织系统的管理问题及其生产经营活动。最优化方法的目的在于针对所研究的系统，求得一个合理运用人力、物力和财力的最佳方案，发挥和提高系统的效能及效益，最终达到系统的最优目标。关键词：最优化；数学模型做一切工作，我们总想从一切可能的方案中选出最优的方案，这就是最优化问题。研究和解决最优化问题的方法是最优化方法，这种方法的数学理论就是最优化理论。一、工作步骤用最优化方法解决实际问题，一般可经过下列步骤：（一）提出问题，收集相关数据和资料；（二）建立模型，确定变量，列出目标函数和约束；（三）最优解的检验和实施。二、数学模型最优化模
2、型一般包括变量，约束条件和目标函数。（一）变量一个模型是由若干个参数决定的。在这些参数中，一部分是事先给定的，在优化过程中保持不变的叫做预定参政，可以变化的则叫做变量。一般而言，变量越多，自由度就越大，优化过程也就越复杂，变量通常以向量（二）约束条件 在求最优解过程中，变量要受某些条件的限制，包括技术上，资源上，时间上等的约束。这些约束条件越接近实际，则计算机所求得的解也更接近实际最优解。约束条件又分为可行域和非可行域。（三）目标函数最优化就是从若干个方案中找出最优方案，优化的目标在数学上一般写成函数关系式，该函数就是目标函数，记为，或。要求目标函数为最大时可写成 max，最小时则写成 min
3、。例如：变量，使得目标函数最小，并满足约束条件，则模型可表示为：三、最优化问题的求解方法不同类型的最优化问题可以有不同的最优化方法，即使同一类型的问题，也可以有多种解决方法。一般而言，典型的求解方法如下：（一）解析法此方法只适用于目标函数及约束有明的表达式的情况。（二）直接法当目标函数较复杂或无法用变量显函数描述时，可采用直接搜索的方法经过若干次迭代搜索到最优点。（三）数值计算法它以梯度法为基础，是一种解析与数值计算相结合的方法。四、数学模型的建立及求解的实例 某工程日需要沙石 1000t，由于量有限，它分别从该市的五个地方，利用 37 辆大中小型货车来运输。为了在不影响工程进度的前提下，怎样
4、尽可能的减少成本成了主要的问题，接下来我们将利用最优化理论来解决这个问题。则总成本为：=60+65+85+70+55+85+90+120+85+80+110+120+140+115+100 这也就是极小化线性规划模型。它的约束条件为：（1）140（2）185（3）200（4）165（5）310（6）60（7）65（8）72通过 lindo 软件，可得以下最优化方案：由此可得每日所需成本为：16280 元，这比原方案节省了 1990元。每个月就可以节省 59700 元。总之，最优化理论给我们提供了科学而有效的方法，使我们在解决复杂问题时，能从各方案中找出尽可能完善的或最适合的解 决方案，达到最优目标，这样可以大大的提高效率或质量，具有较明显的经济效益和社会效益。
