【转载】运筹学、规划、优化的关系
2024-07-29 14:56 作者:佚名
【提纲(线索)】
1、 运筹学与最优化的关系。
2、运筹学包含的范围。
3、 运筹学(最优化理论)主要概念区分。
【知识】
1、
最优化与运筹学 是一回事吗?最优化是数学里面的一个领域,就是求一个函数在它的定义域里面的最优值。
运筹学是管理学里面的一个领域,关注的是管理里面的定量问题和管理中能通过数学建模得到洞见的问题。不仅关注怎么解决这个问题,更重要的是从现实中找出问题,然后定义成数学问题。
2、
《运筹学》,《线性规划》,《非线性规划》,《凸优化》,《最优化方法》这几门课程有什么区别和联系?运筹学包含了线性规划,非线性规划,凸优化以及大部分最优化的内容。同时运筹学不仅仅包含上面这些内容,它还包括 整数规划,组合优化,随机优化,鲁棒优化,半定规划,锥规划,动态规划,非凸优化等等。运筹学主要的内容就是研究各种类型优化问题的建模+求解,线性规划也好,凸优化也好都只是一类特殊的优化问题而已,所以说运筹学的概念是非常广的。
3、
https://hzfans.github.io/2018/01/06/2018-1-6%20%E8%BF%90%E7%AD%B9%E5%AD%A6(%E6%9C%80%E4%BC%98%E5%8C%96%E7%90%86%E8%AE%BA)%E4%B8%BB%E8%A6%81%E6%A6%82%E5%BF%B5%E5%8C%BA%E5%88%86/线性规划
当目标函数f是线性函数而且集合A是由线性等式函数和线性不等式函数来确定的, 这一类问题为线性规划。
整数规划
当线性规划问题的部分或所有的变量局限于整数值时, 这一类问题为整数规划问题。
二次规划
目标函数是二次函数,而且集合A必须是由线性等式函数和线性不等式函数来确定的。
非线性规划
研究的是目标函数或是限制函数中含有非线性函数的问题。
随机规划
研究的是某些变量是随机变量的问题。
目标规划
线性规划只讨论一个线性目标函数在一组线性约束条件下的极值问题;而目标规划是多个目标决策,可求得更切合实际的解。线性规划求最优解;目标规划是找到一个满意解。线性规划中的约束条件是同等重要的,是硬约束;而目标规划中有轻重缓急和主次之分,即有优先权。线性规划的最优解是绝对意义下的最优,但需花去大量的人力、物力、财力才能得到;实际过程中,只要求得满意解,就能满足需要(或更能满足需要)。
动态规划
研究的是最优策略基于将问题分解成若干个较小的子问题的优化问题。20世纪50年代初美国数学家R.E.Bellman等人在研究多阶段决策过程(multistep decision process)的优化问题时,提出了著名的最优化原理(principle of optimality),把多阶段过程转化为一系列单阶段问题,利用各阶段之间的关系,逐个求解,创立了解决这类过程优化问题的新方法?—?— 动态规划。 1957年出版了他的名著Dynamic Programming,这是该领域的第一本著作。
虽然动态规划主要用于求解以时间划分阶段的动态过程的优化问题,但是一些与时间无关的静态规划(如线性规划、非线性规划),只要人为地引进时间因素,把它视为多阶段决策过程,也可以用动态规划方法方便地求解。
组合最优化
研究的是可行解是离散或是可转化为离散的问题。
无限维最优化
研究的是可行解的集合是无限维空间的子集的问题,一个无限维空间的例子是函数空间。
【总结】
运筹学和最优化可以理解为不同学科对同一类研究内容的称谓。严格说来,运筹学范围更大,关注问题的建模;最优化关注求解。