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文檔簡介
1、. 常見的數(shù)學(xué)建模方法 - 變分法 實(shí)際問題:生產(chǎn)計(jì)劃的制定問題 工廠與客戶簽訂了一項(xiàng)在某時(shí)刻提交一定數(shù)量產(chǎn)品的合同, 在制定生產(chǎn)計(jì)劃時(shí)要考慮生產(chǎn)和儲存兩種費(fèi)用。生產(chǎn)費(fèi)用取決于 生產(chǎn)率(單位時(shí)間的產(chǎn)品數(shù)),生產(chǎn)率越高,費(fèi)用越大;儲存費(fèi) 用取決于已經(jīng)生產(chǎn)出來的產(chǎn)品數(shù),數(shù)量越多,費(fèi)用越大。 生產(chǎn)計(jì)劃可以看作到每一時(shí)刻為止的產(chǎn)品累積量,它與每單位 時(shí)間的產(chǎn)量可以互相推算。( 教材 p.224 - p.227 )建模目的(優(yōu)化目標(biāo)):尋求最優(yōu)的生產(chǎn)計(jì)劃,使完成合同所需的 總費(fèi)用(生產(chǎn)費(fèi)用和儲存費(fèi)用之和)最小。 建模假設(shè):開始生產(chǎn)時(shí)刻記為 t = 0 ,按照合同應(yīng)在 t = T 提交數(shù)量為 Q 的產(chǎn)品。
2、從開始生產(chǎn)時(shí)刻到任何時(shí)刻 t 為止的 產(chǎn)品累積數(shù),應(yīng)是這一時(shí)刻 t 的函數(shù),記作 x ( t ) ,這個(gè) 函數(shù)即為所欲求出的生產(chǎn)計(jì)劃。時(shí)刻 t 的生產(chǎn)率(單位時(shí)間的 產(chǎn)品數(shù))可以表示為 x( t ) 。 一般而言,單位時(shí)間的生產(chǎn)費(fèi)用應(yīng)是生產(chǎn)率的函數(shù),可以記作f ( x( t ) ); 而單位時(shí)間的儲存費(fèi)用是產(chǎn)品累積數(shù)的函數(shù),可以記為 g(x(t)。 于是從 t = 0 到 t = T 的總費(fèi)用是:(2) 單位時(shí)間的儲存費(fèi)與這時(shí)的產(chǎn)品儲存量( 即產(chǎn)品累積量 )成正比 . 為了明確 f 和 g 的具體函數(shù)形式, 作如下 進(jìn)一步簡化的建模假設(shè): (1) 單位時(shí)間的生產(chǎn)費(fèi)用與這時(shí)的生產(chǎn)率的平方成正比;
3、 建模過程: 由假設(shè)(1),可以有: f ( x( t ) ) = k1 ( x( t ) ) 2 . 由假設(shè)(2),可以有: g ( x ( t ) ) = k2 x ( t ) . 因此可以有 于是,制定最優(yōu)生產(chǎn)計(jì)劃問題歸結(jié)為在固定端點(diǎn)條件 x(0)= 0 和 x(T) = Q 下,確定 x ( t ) 是何種具體的非負(fù)函數(shù)、使泛函 C ( x ( t ) ) 取得極小值的問題。 J = J ( x ( t ) ) , x ( t ) S . S 稱為 J 的容許函數(shù)集。泛函的概念 設(shè) S 為一個(gè)函數(shù)集合,若對每一個(gè)函數(shù) x ( t ) S , 根據(jù)一個(gè)確 定的對應(yīng)規(guī)律,有一個(gè)實(shí)數(shù) J 與
4、之對應(yīng),則稱 J = J ( x ( t ) ) 是定義在函數(shù)集合上的泛函 , 記 設(shè) S1 = x ( t ) x ( t ) 為全體在點(diǎn) t = 0 處可導(dǎo)的初等函數(shù) , J = J ( x ( t ) ) x(0) ,即算出函數(shù) x ( t ) 在 點(diǎn) t = 0 處的導(dǎo)數(shù)值。 例如, J ( sint ) = 1 , J ( cost ) = 0 , J ( e t ) = 1 , J ( t2 - 3t + 1 ) = -3 等等。這個(gè) J ( x ( t ) ) x(0) 就是定義在函數(shù)集合 S1 上的泛函;以前曾 “ 學(xué)過 ” 的泛函實(shí)例 這個(gè)問題已經(jīng)超出了微分學(xué)的范疇,需要用變
5、分學(xué)的知識來求解, 也就是要用變分法來建模和求解。即算出函數(shù) x ( t ) 在區(qū)間 0 ,1 上的定積分之值。等等。這個(gè) 就是定義在函數(shù)集合 S2 上的泛函;2.設(shè) S2 = x ( t ) x ( t ) 為全體在區(qū)間 0 ,1 上可積的初等函數(shù) ,例如,3. 設(shè) S3 = x ( t ) x ( t ) 為全體在區(qū)間 0 ,1 上連續(xù)的函數(shù) , 定義 即算出函數(shù) x ( t ) 在區(qū)間 0 , 1 上的最大值。等等。 就是定義在函數(shù)集合 S3 上的泛函。例如 這個(gè)泛函也有何時(shí)取極值的問題,也就是說,當(dāng)在一個(gè)容許函數(shù)集合 S 上定義了一個(gè)泛函 J 之后,問:這個(gè)泛函 J 在這個(gè)容許函數(shù) 集
6、合 S 上各個(gè) “ 函數(shù) 點(diǎn) ” 對應(yīng)得出的值中,有無最大值(或最 小值)?如果泛函 J 的最大值(或最小值)是存在的,它在哪個(gè) “ 函數(shù)元素點(diǎn) ” x0 ( t ) 處取到最大值(或最小值)? 這個(gè)最大 值(或最小值)等于多少? 與一(多)元函數(shù)微分學(xué)中的極值理論類似 ,泛函取極值的問題可 以用變分法(不稱為微分法 )來求解 。類似于函數(shù) 微分 是 函數(shù)增量的線性主部 的概念,泛函有一個(gè)它規(guī)定為 泛函增量的線性主部 。相應(yīng)的 變分 的概念,具體而言,給定可微 (可導(dǎo))函數(shù) y = f ( x ) 及點(diǎn) x0 , 記 x = x - x0 , y = f ( x ) - f ( x0 ), 則
7、 y dy ( 函數(shù)的微分) 這里 “ ” 表示等式兩邊的差 y - dy = o( x ) ,函數(shù) 微分 是 函數(shù)增量的線性主部 的概念,如記泛函自變量在 x0( t ) 處的增量為: x( t ) = x( t ) x0( t ) ,由它引起的泛函的增量記作 J = J ( x0( t ) + x( t ) ) J ( x0( t ) ) ,如果 J 可以表為: J = k ( x 0( t ) ) x( t ) + r ( x0 ( t ), x( t ) ) , 其中 r 是 x 的高階項(xiàng) ,即 則稱 k( x0( t ) ) x( t ) 為泛函 J ( x( t ) ) 在 x0(
8、 t ) 處的變分, 記作J(x0 ( t ) . 指對一切 t , x( t ) - x0( t ) 0 或 maxx( t ) - x0( t ) 0. 如不特別指明 x0 ( t ) ,用變動(dòng)的 x ( t ) 代替 x0 ( t ) , 就有 J( x ( t ) . 類似一元函數(shù)微分學(xué)中的微分與導(dǎo)數(shù)的關(guān)聯(lián),泛函變分的一個(gè)計(jì)算公式是在固定 x ( t ) 和 x( t ) 下,泛函在 “ 點(diǎn) ” x ( t ) + a x( t ) 處可以視為參數(shù) a 的函數(shù)、在 a = 0 處對參數(shù) a 求導(dǎo)后的導(dǎo)數(shù)值:若 J ( x ( t ) ) 在 “點(diǎn) ” x ( t ) 處達(dá)到極大 (或極
9、小 )值 , 則必有 在該 “點(diǎn) ” 處的變分為零 的 結(jié)論:于是就有 這是因?yàn)閷θ我獾男?shù) a ,總成立: 這是因?yàn)榇藭r(shí)增量 J = J ( x( t ) + a x( t ) ) J ( x( t ) ) 所以= k( x( t ) ) (a x( t ) )+ r ( x( t ) , a x( t ) ) 這個(gè)結(jié)論與 “函數(shù)在極值點(diǎn)上的微分為零 ” 的結(jié)論是十分類似的。 最簡單的一類可求極值的泛函,稱為 “最簡泛函 ” ,其形式為:對于上述最簡泛函,它在 x ( t ) 處達(dá)到極值 ( 極大或極小) 的必要條件 可以化為一個(gè)關(guān)于 F ( t , x ( t ) , x( t ) )
10、的具體表達(dá)形式。最簡泛函 在 x ( t ) 處達(dá)到極值的必要條件 - 函數(shù) x ( t ) 應(yīng)滿足 “歐拉方程 ” 設(shè)泛函 在 x ( t ) 處取得極值, 其中 x ( t ) 滿足上述的區(qū)間端點(diǎn)條件 : x ( t1 ) = x1 , x ( t2 ) = x 2 , t1 , t2 , x1 , x2 為已知常數(shù), F ( t , x , x ) 為已知解析式的三元連續(xù)可微函數(shù)。如記 ( t ) = x ( t ) 按照泛函在 x ( t ) 處達(dá)到極值(極大或極小) 必定有 的關(guān)系式 , 故有 它應(yīng)滿足 ( t1 ) = ( t2 ) = 0 . 但是對右端第二項(xiàng)作分部積分并利用 (
11、t1) = (t2) = 0 , 得:于是就有: 因?yàn)?t) 是任意的 , 所以可以推得: 上式 (#) 稱為歐拉方程 , 它是泛函 J ( x ( t ) ) 在 x ( t ) 處取得極值 的必要條件,即 “ 極值點(diǎn) ” 函數(shù) x( t ) 應(yīng)滿足 歐拉方程 (#) 。通常這是一個(gè)關(guān)于 x ( t ) 的二階微分方程,為了確定出一個(gè)解函數(shù), 在方程不退化的情況下,需要兩個(gè)定解條件,這兩個(gè)定解條件即 x ( t ) 所滿足的區(qū)間端點(diǎn)條件 : .上面 “ 極值點(diǎn) ” 函數(shù) x ( t ) 應(yīng)滿足的 歐拉方程 (#) 也可改寫為:例. 求變分問題: 解: 這里 F ( t , x , x ) =
12、 ( x ) 2 + t x , 它的 歐拉方程 為: 可以解得: x ( t ) = t ( t2 + 11 ) / 12 . 例. 最小旋轉(zhuǎn)曲面問題 求一條定義在區(qū)間 0 ,1 上的光滑曲線 由于在區(qū)間 0 ,1 上的微元段 x ,x + dx 上, 曲線 y ( x ) 繞 x 軸旋轉(zhuǎn)而成的曲面微元 ds 有近似式:使它繞 x 軸旋轉(zhuǎn)而成的曲面面積 S 為最小。所以,這個(gè)問題可以表為: 變分問題: 這里 F ( x , y , y ) = 它的歐拉方程為: 同時(shí) y ( x ) 還滿足:可以解得:這條曲線繞 x 軸旋轉(zhuǎn)而成的曲面面積值 S0 比所有其它曲線 y(x) Y 繞 x 軸旋轉(zhuǎn)而
13、成的曲面面積值都要小。在 x ( t ) 應(yīng)滿足的區(qū)間端點(diǎn)條件下, 上面微分方程的解為這就是使總費(fèi)用 C ( x ( t ) ) 達(dá)到最小的生產(chǎn)計(jì)劃函數(shù),此時(shí) 現(xiàn)在回到生產(chǎn)計(jì)劃制定的實(shí)際問題中. 這里 F( t, x ( t ) , x( t ) = k1 (x ( t )2 + k2 x( t ) Fx ( t, x( t ), x ( t ) ) = 2 k1x( t ) , 故該泛函的歐拉方程是: k2 2 k1x( t ) = 0 . Fx( t, x( t ), x ( t ) = k2 , 這個(gè)問題的泛函及區(qū)間端點(diǎn)條件是 : 如果生產(chǎn)計(jì)劃函數(shù)為直線,即生產(chǎn)安排是均勻的,每天生產(chǎn)數(shù)量
14、 是一樣的: 這時(shí)總費(fèi)用為 :模型分析: 可以畫出最優(yōu)生產(chǎn)函數(shù) x ( t ) 的圖像: 才是最優(yōu)生產(chǎn)計(jì)劃函數(shù).隨著參數(shù) k1 , k2 , T , Q 的不同 , 曲線可能有 S1 和 S2 兩種形狀 . 對于生產(chǎn)計(jì)劃函數(shù)應(yīng)該有限制條件 x ( t ) 0 , 也就是只有當(dāng) x ( t ) 是 S1 型曲線時(shí)才有實(shí)際意義. 這個(gè)限制條件等價(jià)于說拋物線于是僅當(dāng)上式成立時(shí), 拋物線的對稱軸應(yīng)位于縱軸的左側(cè),即: 模型解釋: 對最優(yōu)生產(chǎn)計(jì)劃函數(shù)可以作一個(gè)直觀解釋. 根據(jù)它應(yīng) 滿足的歐拉方程 ,上式右端括號內(nèi)的項(xiàng)是單位時(shí)間內(nèi)生產(chǎn)率提高一個(gè)單位所需的生產(chǎn) 費(fèi)用, 也就是邊際成本, 而 k2 是單位時(shí)間
15、單位數(shù)量產(chǎn)品的儲存費(fèi), 也 就是邊際儲存. 于是上式表明, 使得邊際成本的變化率等于邊際儲存 值的生產(chǎn)計(jì)劃函數(shù)是最優(yōu)的.可以推出:建模目的(優(yōu)化目標(biāo)):確定最優(yōu)的價(jià)格函數(shù) p ( t ) , 使工廠在時(shí) 段 T 中獲利最大。實(shí)際問題:最優(yōu)動(dòng)態(tài)價(jià)格制定問題 某工廠生產(chǎn)某種產(chǎn)品。設(shè)工廠有權(quán)在不同的時(shí)刻 t 制定該產(chǎn)品變 動(dòng)的價(jià)格 p ( t ) . 問如何制定價(jià)格函數(shù) p ( t ) ,使工廠在該時(shí)段 T 中獲利最大?模型(一)總銷售量無限制 ,在某時(shí)段 T 中完成調(diào)價(jià)至規(guī)定價(jià)格 的數(shù)學(xué)模型。C ( x ) = 0.5x2 + 2x + 40 ;(3) 開始銷售價(jià)為:p ( 0 ) = 70 ,
16、一年后預(yù)計(jì)調(diào)價(jià)為:p ( 52 ) = 100 .(2) 每周生產(chǎn)成本 C = C ( x ) 與銷售量 x 有二次函數(shù)關(guān)系:銷售量 x ( t ) 與價(jià)格 p ( t ) 及其變化率 p( t ) 有密切關(guān)系,假定根據(jù)歷年統(tǒng)計(jì)資料,可擬合為二元線性函數(shù): x ( p , p ) = p + 100 p + 100 ;建模假設(shè):建模過程: 因?yàn)槿魏螘r(shí)刻,利潤 L = 銷售額 R 成本 C = x p - C ,所以在時(shí)段 T = 52 ( 周 ) 中總利潤為:其中 p ( t ) 滿足邊界條件:p ( 0 ) = 70 , p ( 52 ) = 100 。 所求解的最優(yōu)問題可表示為使下列泛函達(dá)
17、到最大值的變分問題: 這個(gè)變分問題的歐拉方程為:由 p ( t ) 滿足的邊界條件:p ( 0 ) = 70 和 p ( 52 ) = 100 ,可得隨時(shí)間演變的最佳調(diào)整價(jià)格計(jì)劃函數(shù):盡管在實(shí)際操作中不可能時(shí)時(shí)刻刻進(jìn)行調(diào)價(jià),但此模型對實(shí)際有很 大的指導(dǎo)意義。例如,根據(jù)以上所得結(jié)果,公司擬在一年中進(jìn)行 5 次調(diào)價(jià),時(shí)間點(diǎn)分別為第 10 周、第 20 周、第 30 周、第 40 周和 第 52 周,于是為了確保這一年中總利潤達(dá)到最大,各時(shí)間點(diǎn)上的 最佳價(jià)格分別為:p (10 ) = 74.93、p ( 20 ) = 80.08、p ( 30 ) = 85.62、 p ( 40 ) = 91.71
18、和 p ( 52 ) = 100 。 ).(Mathematica操作指令:模型(二)在某時(shí)段 T中總銷售量有限制,調(diào)整價(jià)格無預(yù)期目標(biāo)的 數(shù)學(xué)模型。建模假設(shè): (1) 銷量 x 是價(jià)格 p 的線性函數(shù):x = a bp , ( a , b 0) (2) 在銷售過程中,由于損耗原因,設(shè)每個(gè)產(chǎn)品的成本函數(shù) q ( t ) 的相對增長率為常數(shù) k ,開始時(shí)的成本單價(jià)為常數(shù) q 0 .建模過程: 因?yàn)槿魏螘r(shí)刻,利潤 L = 銷售額 R 成本 C = x ( p - q ) ,所求解的最優(yōu)問題可表示為在上述約束條件下,下列泛函達(dá)到最大值的變分問題: 所以在時(shí)段 T 中總利潤為:其中 p ( t ) 滿足
19、約束條件:微分學(xué)中求解條件極值問題時(shí),需引入拉格朗日乘子 ,構(gòu)造一個(gè)拉格朗日函數(shù),對拉格朗日函數(shù)求解無條件極值問題即可。在變分學(xué)中求解條件極值問題時(shí),也需類似引入拉格朗日乘子函數(shù) ,并構(gòu)造一個(gè)哈密爾頓函數(shù),對哈密爾頓函數(shù)求解無條件極值問題即可。本題的具體的做法是:令 這個(gè)變分問題可以化為下面的無條件變分問題:這里 F( t , p ( t ) , p( t ) = Fp( t , p( t ) , p ( t ) = Fp( t, p( t ), p ( t ) ) = 0 , 故該泛函的歐拉方程是 : 將 p ( t ) 代入約束條件積分等式 , 先解出常數(shù) :由假設(shè),成本函數(shù) q ( t ) 的相對增長率為常數(shù) k ,得:然后就可求出最優(yōu)價(jià)格函數(shù):實(shí)際問題:生產(chǎn)與儲存的控制問題 公司希望生產(chǎn)率和儲存量都盡量穩(wěn)定在預(yù)先設(shè)定的水平上. 如果銷售量可以準(zhǔn)確地預(yù)測, 如何找到一個(gè)生產(chǎn)率和儲存量的最佳控制策 略? ( 教材 p.228 p.230 )。建模目的(優(yōu)化目標(biāo)): 假定單位時(shí)間銷售量
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