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1、- 年 一 学期研究生课程考核（读书报告、研究报告）考 核 科 目： 现代设计理论与措施学生所在院（系）： 机电工程学院 学生所在学科： 车辆工程 姓 名： 陈松学 号： Y10002题 目： 基于MATLAB的生产过程中最大利润问题的优化设计基于MATLAB的生产过程中最大利润问题的优化设计在工厂编制生产筹划中，使产品的筹划利润最大是一般的目的。可是，在生产过程中，总是有种种条件的限制，使得我们的生产成本增多，从而导致利润并没有达到抱负值。为理解决如何在有约束条件下解决最大利润的问题，我们一般将这些有约束的最优化问题转化为无约束最优化问题。而通过MATLAB现成的优化工具箱，我们可以通过调用
2、最佳优化函数求解，从而更好的计算出生产产品所获得最大利润。1. 数学模型的建立建立数学模型，即用数学语言来描述最优化问题，模型中的数学关系式反映了最优化问题所要达到的目的和多种约束条件。而通过这些约束条件，我们能更好的制定新的生产筹划，以便克服生产过程中的某些不利于生产的约束，从而更大的减少产品生产成本，使利润最大化。1.1 设计变量的拟定 设计变量是指设计过程中可以进行调节和优选的独立参数，分为持续变量和离散变量。而本文重要用的是持续变量，设计变量一般表达为：式中，X表达生产产品的台数，而当我们拟定了生产每台的利润后，我们就能懂得X台的利润。1.2 目的函数的拟定已知某工厂能生产A、B、C三
3、种产品，每月生产的数量分别为X，X，X，产品每台利润分别为m，m，m，则可知该厂每月的利润为：Y= m*X+ m*X+ m*X即目的函数为： 简化为：F（X）= i=1，2，31.3 约束条件的建立生产A、B、C三种产品需用到四种机器V1、V2、V3、V4，每种机器的生产能力分别为K1、K2、K3、K4，因此有：1) 用V1每月生产的A、B、C三种部件分别为N1、N2、N3，则：g(x)=N1*X+N2*X+N3*XK12) 用V2每月生产的A、B、C三种部件分别为N11、N12、N13，则：g(x)=N11*X+N12*X+N13*XK23) 用V3每月生产的A、B、C三种部件分别为N21、
4、N22、N23，则：g(x)=N21*X+N22*X+N23*XK34) 用V4每月生产的A、B、C三种部件分别为N31、N32、N33，则：g(x)=N31*X+N32*X+N33*XK45) 每月生产的数量X n为不小于0的自然数2. 优化措施的选择2.1 MATLAB语言简介 MATLAB语言是由美国 Mathworks公司开发的集科学计算、数据可视化和程序设计为一体的工程应用软件 ,现已成为工程学科计算机辅助分析、设计、仿真以至教学等不可缺少的基本软件 ,它由 MATLAB 主包、Simulink 组件以及功能各异的工具箱构成。MATLAB 优化工具箱的应用涉及:线性规划和二次规划 ,
5、求函数的最大值和最小值 ,多目的优化 ,约束优化 ,离散动态规划等 ,其简洁的体现式、多种优化算法的任意选择、对算法参数的自由设立 ,可使顾客以便地使用优化措施。2.2 优化的应用（1）绘制目的函数的网格图和等值线图由目的函数的网格图和等值线图可观测到目的函数极值点的范畴 ,以验证最优解的可靠性。（2）线性规划线性规划是数学规划中的一种比较成熟的分支 ,实际应用也非常广泛 ,同步也是构成非线性约束优化措施的一种基本算法 ,优化工具箱中由fmincon函数来解线性规划问题 ,采用投影法计算 ,是一种修正的单纯形法。2.3 优化过程中所使用的措施一般对于优化问题，重要是最大优化和最小优化两种问题，
6、本文中求最大利润的优化，我们可以通过构造惩罚函数将有约束优化问题转化为无约束优化问题，从而能更快的求出利润的最大值。2.4 MATLAB解决工程实际问题的环节（1）根据实际的最优化问题，建立相应的数学模型；（2）对建立的数学模型进行具体的分析和研究，选择恰当的求解措施；（3）根据最优化措施的算法，选择MATLAB优化函数，然后编写求解程序，最后运用计算机求出最优解。3. 应用实例某厂生产A、B、C三种产品，产品每台利润分别为600、500和400元。它所用部件P1P4和部件的生产能力如下表。求如何安排A、B和C的生产筹划，使产品的利润最大？表1某产品所用部件及其部件的生产能力部件产品P1/件P
7、2/件P3/件P4/件产品每台筹划利润/元A2111600B1212500C1120400部件每月生产能力/件1000800800750- 令生产A、B、C三种产品每月筹划生产数量为x，x，x台，则筹划利润最大值为： maxY=600 x+500 x+400 x;它的约束条件为：2x+ x+ x1000；x+2 x+ x800；x+x+2x800；x+2 x 750；x、x、x03.1 建立最优化数学模型将上述数学模型化为原则形式，即将最大值转化为最小化问题，原则形式如下：3.2 构造罚函数求解构造罚函数将上式原则形式转化为下述形式 因此罚函数为根据无约束极小的必要条件化简可得：从而可得min
8、P(x,m)的解为： 当m=1时，X=（388.14,146.56,153.78 当m=2时，X=（369.07,148.28,151.89 当m=3时，X=（362.71,148.86,151.26 当m=4时，X=（359.54,149.14,150.95 通过这四组数值观测，我们可以得知：m取值越大，相应的X1越来越小，X2越来越大，X3也是逐渐减小，因此我们可以得知：当m趋近无穷大时，有：X=（350.00,150.00,150.00）从而代入目的函数可得：F(x)=-600*350-500*150-400*150=345000即可知该厂每月的最大利润为345000元3.3 流程图3.
9、4 蚁群算法1) 简介蚁群算法蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来寻找最优解决方案的机率型技术。它由Marco Dorigo于1992年在她的博士论文中引入，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现途径的行为。寻找最短途径的蚁群算法来源于蚂蚁寻食的行为。蚁群寻找食物时会派出某些蚂蚁分头在四环游荡, 如果一只蚂蚁找到食物, 它就返回巢中告知同伴并沿途留下“ 信息素”(外激素pheromone)作为蚁群前去食物所在地的标记。信息素会逐渐挥发,如果两只蚂蚁同步找到同一食物, 又采用不同路线回到巢中, 那么比较绕弯的一条路上信息素的气味会比较淡,
10、蚁群将倾向于沿另一条更近的路线前去食物所在地。蚁群算法设计虚拟的“蚂蚁”, 让它们摸索不同路线, 并留下会随时间逐渐消失的虚拟“信息素”, 根据“信息素较浓的路线更近”的原则, 即可选择出最佳路线.2) 原理 蚂蚁在途径上迈进时会根据前边走过的蚂蚁所留下的分泌物选择其要走的途径。其选择一条途径的概率与该途径上分泌物的强度成正比。因此，由大量蚂蚁构成的群体的集体行为事实上构成一种学习信息的正反馈现象：某一条途径走过的蚂蚁越多，背面的蚂蚁选择该途径的也许性就越大。蚂蚁的个体间通过这种信息的交流谋求通向食物的最短途径。蚁群算法就是根据这一特点，通过模仿蚂蚁的行为，从而实现寻优的过程。3) 应用状况
11、蚁群算法最初是应用在对称的旅行商问题，如今，随着研究的进一步，应用范畴不断扩大，目前应用到静态组合优化问题、动态组合优化问题、持续空间优化问题、以及其她领域。4) 求解环节 以TSP为例，基本蚁群算法的具体实现环节如下：(1)参数初始化。令时间t=0和循环次数Nc=0，设立最大循环次数Ncmax, 将m个蚂蚁置于n个元素(都市)上，令有向图上每条边(i, j)的初始化信息量ij(t)=const, 其中const表达常数，且初始时刻ij(0)=0 (2)循环次数Nc Nc+1。 (3)蚂蚁的禁忌表索引号k=1。 (4)蚂蚁数目 kk+1 。 3.5 Matlab求解由于该函数是线性规划，因此我们可以在matlab中输入如下程序，并把它保存在obj.m中：调用linprog函数：x,fval=linprog(f,A,b,Aeq,beq,ib)运营优化成果为： 4. 结论在本文中，对利润最大化问题的求解，其中，用到了罚函数的求解，MATLAB优化工具箱的求解。通过这两种方式的求解，我们可以得知在解决优化问题的过程中，为了更好的计算出最优值，我们可以选择一种比较简朴的方式来求解，然后用此外一种方式来验证。当两种成果都能得到相似的值时，即可拟定最优化值。
