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文檔簡介
單變量最優(yōu)化第一頁,共二十四頁,2022年,8月28日問題
一頭豬重200磅(1磅=0.454kg),每天增重5磅,飼養(yǎng)每天需花費45美分。豬的市場價格為每磅65美分,但每天下降1美分。問題:求出售豬的最佳時間。清晰問題:需要回答,獲得最大收益時的出售時間及其收益。第二頁,共二十四頁,2022年,8月28日1.問題分析與假設(shè)、符號說明涉及的變量:
1.豬的重量w(磅),
2.飼養(yǎng)時間t≥0(天),3.t天內(nèi)飼養(yǎng)豬的花費C(美元),
4.豬的市場價格p(美元/磅),
5.售出生豬所獲得的總收益R(美元),
6.我們最終獲得的凈收益P(美元).第三頁,共二十四頁,2022年,8月28日1.問題分析與假設(shè)、符號說明涉及的常量:
1.豬的初始重量200(磅),
2.飼養(yǎng)每天的花費0.45(美元),
3.生豬增加重量s(=5磅/天),
4.當前的市場價格0.65(美元),
5.生豬的價格下降速率r(=0.01美元/磅.天)。第四頁,共二十四頁,2022年,8月28日1.問題分析與假設(shè)、符號說明變量之間的關(guān)系:假設(shè)1:豬的重量從初始的200(磅)按每天s(=5磅)增加,于是有關(guān)系:
w(磅)=200(磅)+s(磅/天)×t(天)假設(shè)2:當前的市場價格0.65(美元/磅),生豬的價格下降速率r(=0.01美元/磅.天),那么在t天時出售時生豬的價格為:
p(美元/磅)=0.65(美元/磅)-r(美元/磅.天)×t(天)第五頁,共二十四頁,2022年,8月28日1.問題分析與假設(shè)、符號說明因此,我們有如下關(guān)系式:飼養(yǎng)生豬的總的費用為:C(美元)=0.45(美元/天)×t(天)
售出生豬時獲得的總收益為:R(美元)=p(美元/磅)×w(磅)
最終獲得的凈收益為:P(美元)=R(美元)-C(美元)小技巧:分析中列出變量的單位有助于檢查所列等式是否有意義。
當生豬賣出獲得最大收益的時間即為最佳出售時間,因此原問題轉(zhuǎn)化成數(shù)學表達就是求P達到最大時的時間t≥0,其中P的表達式為:
P(t)=R(t)-C(t)=p×w-0.45t=(0.65-rt)(200+st)-0.45t第六頁,共二十四頁,2022年,8月28日2.建立數(shù)學模型
由上述分析與基本假設(shè),原問題的數(shù)學模型如下:
(2.1)其中,r,s為模型參數(shù),此處取值為s=5,r=0.01.第七頁,共二十四頁,2022年,8月28日3.模型求解
當s=5,r=0.01時,這是一個單變量t的函數(shù)的最優(yōu)化問題,而且P(t)是一個連續(xù)可微的函數(shù)??梢岳梦⒎e分知識求解,其求解過程如下:(1)求駐點:
P’駐點為:
t*=(-0.45+0.65s-200r)/2rs(3.1)代入常量參數(shù)得到:t*=8(天),P(8)=133.20(美元)。第八頁,共二十四頁,2022年,8月28日3.模型求解(2)判斷是否為極值點:函數(shù)P(t)在區(qū)間(0,8)是單調(diào)上升的,而在區(qū)間(8,+∞)是單調(diào)下降的,因此,P(t)在點t*=8達到全局最大值:133.20,圖1為P(t)的圖形。
(圖1凈收益P(t)關(guān)于時間t的曲線)至此,我們可以回答原來的問題答案,在8天后出售,可以獲得最大凈收益133.20美元。第九頁,共二十四頁,2022年,8月28日4.靈敏性分析
在實際問題中,我們不會有絕對準確的信息,即使能夠建立一個完美的精確的模型,我們也可能采用較簡單和易于處理的近似方法,因此我們必須考察數(shù)學模型的穩(wěn)鍵性:即使數(shù)學模型不完全正確,由其導出的結(jié)果仍然正確。在建模過程中我們提出了兩種類型的假設(shè):(1)數(shù)據(jù)假設(shè)(2)其它假設(shè)由于我們很少能夠保證這些假設(shè)都是完全正確的,因此我們需要考慮所得結(jié)果對每一條假設(shè)的敏感程度,它是數(shù)學建模過程中的一個重要方面,具體問題與所建立的模型以及求解方法有關(guān)。
第十頁,共二十四頁,2022年,8月28日4.靈敏性分析:
數(shù)據(jù)是由測量、觀察甚至猜測得到,因此需要考慮數(shù)據(jù)的不準確的可能性。有些數(shù)據(jù)的具有相當大的確定性,如生豬當前的重量,生豬現(xiàn)在的價格,每天飼養(yǎng)花費;有些數(shù)據(jù)的確定性卻很低,如豬的生長速率s,價格的下降速率r。
在前面,我們假設(shè)s=5(磅/天),r=0.01(美元/天)。第十一頁,共二十四頁,2022年,8月28日1)考慮s不變,r發(fā)生變化時,最佳出售時機關(guān)于價格下降速率的靈敏性
先對r取幾個不同的值做實際計算,觀察其變化規(guī)律,計算結(jié)果見表1。
觀察表1可以得到,隨著r增加,t*減小。更詳細的分析是考察(3.1)式,我們將s=5(磅/天)代入(3.1)中,可得:t*=(2.80-200r)/10r(4.1)
只要t*≥0,即0<r≤0.014,最佳售出時間由(4.1)確定,它們的關(guān)系曲線見圖2。第十二頁,共二十四頁,2022年,8月28日第十三頁,共二十四頁,2022年,8月28日2)考慮r不變,s發(fā)生變化時,最佳出售時機關(guān)于生長速率的靈敏性
先對s取幾個不同的值做實際計算,觀察其變化規(guī)律,計算結(jié)果見表2。
觀察表2可以得到,隨著s增加,t*增加。更詳細的分析是考察(3.1)式,我們將r=0.01代入(3.1)中,可得:t*=(65s-245)/2s(4.2)
只要t*≥0,即s≥3.77,就可以繼續(xù)飼養(yǎng)。最佳售出時間由(4.2)確定,它們的關(guān)系曲線見圖3。第十四頁,共二十四頁,2022年,8月28日
第十五頁,共二十四頁,2022年,8月28日3)在1)和2)中,我們將靈敏性數(shù)據(jù)表示成了絕對改變量的形式,但實際中相對改變量或者百分比改變的形式更加使用。
例如:r的10%的下降導致了t的39%的增加,而s的10%的下降導致t的34%的下降。如果t的改變量為⊿t,則t的相對改變量為⊿t/t,百分比改變量為100⊿t/t;如果r的改變量為⊿r,導致t有⊿t的改變量,則相對改變量的比值為:
令⊿r→0,按照導數(shù)的定義,我們有
稱這個極限值為t對r的靈敏性,記為S(t,r),即有第十六頁,共二十四頁,2022年,8月28日
將r=0.01,t=8代入(4.4)式右端,得
S(t,r)=-7/2(4.5)即若r增加2%,則t下降7%。類似地,將s=5,t=8代入(4.6)式右端,得
S(t,s)=3.0625(4.7)即生豬的生長率增加1%,會導致多等待3%的時間再將生豬售出。注:
通常只需要選擇那些有較大不確定性的參數(shù)進行靈敏性分析,對靈敏性系數(shù)的解釋還依賴于參數(shù)的不確定程度,這會影響我們對答案的自信度。第十七頁,共二十四頁,2022年,8月28日5.穩(wěn)定性與穩(wěn)健性
前面我們已經(jīng)利用靈敏性分析評估了模型對不確定性數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性;現(xiàn)在我們來看看其他類型的假設(shè)。它們可能來自于數(shù)學處理的方便和簡化的目的,在回答問題之后,應(yīng)該考察這些假設(shè)是否過于特殊,以致使結(jié)果無效。在前面的假設(shè)中,極為重要的假設(shè)就是:豬的重量和每磅的價格都是時間的線性函數(shù),這樣做顯然過于簡單化,不可能嚴格滿足。
(模型失效)例如,根據(jù)這些假設(shè),從現(xiàn)在起的一年后,豬的重量將是w=2025磅,而賣出所得的收益為p=-3.00美元/磅。第十八頁,共二十四頁,2022年,8月28日
因此,一個更實際的模型應(yīng)該既考慮這些函數(shù)的非線性性,并且考慮到隨著時間推進的不確定性的增加。如果假設(shè)是錯的,模型又怎能給出正確的答案呢?雖然數(shù)學模型力求完美,但這是不可能達到的,一個更確切的說法數(shù)學模型力求接近完美。一個好的數(shù)學模型有穩(wěn)健性,是指雖然它給出的答案并不是完全精確的,但足夠近似從而可以在實際問題中應(yīng)用。現(xiàn)在讓我們來考慮售豬問題中的線性假設(shè),其基本方程為:P(t)=p(t)w(t)-0.45t
第十九頁,共二十四頁,2022年,8月28日如果模型的初始數(shù)據(jù)和假設(shè)沒有與實際相差太遠,則售豬的最佳時間應(yīng)該由P’(t)=0確定。經(jīng)過簡單計算可得:
p’(t)w(t)+p(t)w’(t)=0.45(5.1)其中(5.1)左端是每天利潤的增值,右端是每天投入的資金(飼養(yǎng)費)。模型告數(shù)我們,只要利潤的增值比飼養(yǎng)的費用增長快,就應(yīng)暫不賣出,繼續(xù)飼養(yǎng)。此外,利潤的增值包含兩個方面:(1)p’(t)w(t)代表因價格下降而損失的價值;(2)p(t)w’(t)代表由于豬增重而增加的價值。
更一般的模型(5.1)在應(yīng)用中會遇到許多實際問題,我們無法知道p(t),w(t)的具體形式,它們是否有意義。生豬是否可以在明天凌晨3點出售?豬價是否可以為無理數(shù)等等.第二十頁,共二十四頁,2022年,8月28日看看一個具體的情況:一個農(nóng)民有一頭重量大約為200磅的豬,在上一周豬每天增重約5磅。5天前豬價為70美分/磅,但現(xiàn)在豬價下降為65美分/磅,他應(yīng)該怎么辦?顯然應(yīng)該以這些數(shù)據(jù)(w=200,w’=5,p=0.65,p’=0.01)為依據(jù)確定何時出售,我們建立的模型正是這樣做的。我們知道p’和w’記在未來幾周內(nèi)不會保持常數(shù),因此,p和w也不會是時間的線性函數(shù)。但是,只要p’和w’在這段時間內(nèi)的變化不太大,由于假設(shè)它們是線性的而導致的誤差就不會太大。
第二十一頁,共二十四頁,2022年,8月28日下面我們給靈敏性分析的結(jié)果一個更一般化的解釋。由于S(t,s)=3,假設(shè)在下幾周內(nèi)豬的實際增長率在每天4.5到5.5磅之間,即為預(yù)期值的10%內(nèi),則最佳售豬時間會在8天的30%之內(nèi)變化,即5到11天。我們來考察仍在第8天賣出所導致的收益損失。收益:P(t)=(0.65-0.Olt)(200+st)-0.45t最佳出售時間:t*=(65s-245)/2s,計算結(jié)果見表3.
由表3可得,最壞的兩種情況損失均不超過1美元,這說明在短期內(nèi)假設(shè)它們是線性的而導致的誤差就不會太大。第二十二頁,共二十四頁,2022年,8月28日在考慮價格。設(shè)我們認為今后幾周內(nèi)
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