运筹学
引论
什么是运筹学?#
- 目的:寻找问题的最优解(一般)
- 来源:军事
- 我们干什么:应用视角
核心思想: 求某个问题的最优解
高数基础
函数的最值与极值#
最值考虑整体性,极值考虑局部性
f(x),x∈[a,b] fmax fmin
极值:设f(x)在x0的邻域内有定义,若∃δ>0,∀x∈(x0−δ,x0+δ) 有f(x)≤f(x0) (f(x)≥f(x0)) ,称f(x0) 是 f(x) 极大(小)值,x0 是 f(x) 的极大(小)值点
在边界处是没有极值的定义的,因为可能邻域不完整,不满足极值的定义。极值不关心是否连续,只要附近有定义即可。
极值和最值没有直接的联系。
费马定理#
f(x0)取极值且f(x) 在 x=x0 的时候可导 可以说明 f′(x0)=0
注意不能逆推
利用 Fermat 定理求极值、最值#
找出所有的极值点 和 端点 即可(应用于正常"的函数)
极值点 f′(x)=0 , 区间端点
多元函数的极值与最值#
w=f(x,y,z)=3x2+2y2−4z2 {3x+4y−z=06x2+y−z2=0
求 f(x,y,z)=3x2+2y2−4z2 的 max or min
g1=3x+4y−z=0, g2=6x2+y−z2=0
-
几个约束条件,就引入几个 lagrange 因子 λi
-
构造一个新函数 F(x,y,z,λi)=f(x,y,z)+λ1g1+λ2g2+...+λngn
F(x,y,z,λi)=f(x,y,z)+λ1g1+λ2g2=3x2+2y2−4z2+λ1(3x+4y−z)+λ2(6x2+y−z2)
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有几个自变量就求几次偏导数
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⎪⎩∂F∂x=0∂F∂y=0∂F∂z=0∂F∂λ1=0∂F∂λ2=0 求出几组解,带入原方程比较大小即可
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⎪⎩∂F∂x=6x+3λ1+12λ2x=...∂F∂y=...∂F∂z=...∂F∂λ1=...∂F∂λ2=...
在抛物面 z=(x+2)2+14y2上求到点(3,0,−1)的最近距离
点(x1,y1,z1)到点(x2,y2,z2) 的距离为 d=√(x1−x2)2+(y1−y2)2+(z1−z2)2
d=√(x−3)2+(y−0)2+(z+1)2=f(x,y,z) (目标函数)
g1:z=(x+2)2+14y2 考虑使用 lagrange 乘数法 g1:(x+2)2+14y2−z=0
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引入一个 λ1
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F(x,y,z,λ1)=f(x,y,z)+λ1g1 即 F(x,y,z,λ1)=√(x−3)2+(y−0)2+(z+1)2+λ1[(x+2)2+14y2−z]
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求偏导 (发现并不好求)
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转化一下,距离的最小值即距离的平方的最小值再开根号
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F′(x,y,z,λ1)=√(x−3)2+(y−0)2+(z+1)2+λ1[(x+2)2+14y2−z]
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⎪⎩∂F′∂x=2(x−3)+2λ1(x+2)=0∂F′∂y=2y+λ12y=0∂F′∂z=2(z+1)−λ1=0∂F′∂λ1=(x+2)2+14y2−z=0 ⎧⎪
⎪⎨⎪
⎪⎩x=−1y=0z=1λ=4 λ=−1的时候无解,舍弃了
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fmin=f(−1,0,1)=...
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