的使用方法.pptx

介绍ILOG OPL 的优化技术
什么是优化?
优化是一个基于数学的技术,它以最大的运作效益为目标来分配各种资源。
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它是如何工作的?
优化是一个可应用于特定问题的一个过程。这样逻辑上第一步是对要解决问题的一个清晰的描述。随后的步骤如下:
为你的问题构造一个模型
将数据加入模型中
利用数学优化引擎分析该模型以找到最好的可能解
当优化模型嵌入到实际应用中时,计划人员和运作管理者可以进行分析,并可以比较各种方案
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下面的图表说明了优化需要处理的一些信息类型,和优化过程所产生的结果。
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数学优化在管理中的应用领域
优化在金融方面的应用
投资组合优化
贷款组合优化
优化在运营管理方面的应用
生产计划(产量计划、设备分配、工序安排等)
人员排班
设施布局
优化在物流管理方面的应用
物流网络规划(区域、全国、全球)
配送线路优化(快递、零售配送、电子商务送货)
货位/库位优化(仓库、货场、集装箱堆场)
库存优化(单级/多级/网络,单周期/多周期)
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优化算法的分类
Mathematic Programming方法
可以证明最终解为全局最优解的优化方法,如线性规划、混合整数规划
Constraint Programming方法
用于解决有限解空间,无法证明结果是全局最优解的搜索方法
Heuristic Programing方法
可以解决无限解空间的问题,无法证明结果是全局最优的搜索方法
Meta-Heuristic方法(禁忌算法、退火算法、遗传算法、神经网络、蚁群算法)
基于数学规划的Heuristic方法(如:拉格朗日松弛)
其他Heuristic方法(针对特定问题,依据经验制定的搜索方法)
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为什么不能只依靠MP方法
有些问题无法找到一个可以被证明能够得到最优解的算法
有些问题即使能够通过MP方法得到最优解,但是随着变量数量的增加,约束数量呈爆炸性的增长,计算时间会呈几何级数增长。如,旅行商问题。
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什么是好的优化模型?

变量的含义应该更简单还是更复杂

变量增加增加是否能够换来计算次数的下降

约束和变量是否可以转换,计算速度会有什么变化

主问题和子问题的划分,可能得不到最优解,但是能够简化问题
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优化算法的比较
对于特定的模型,不同的算法会有不同的运行效率和不同的运算结果。而算法优劣的比较通常有两种:
同样运算时间下,解的质量的比较
得到最终解(或某水平以上满意解)所花时间的比较
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一个经典的优化问题——Traveling Salesman Problem
有N个城市,已知每两个城市之间的距离,一个货郎要从城市1出发,依次经过所有的城市,最后返回城市1。如何走线路最短。
如果把每两个城市之间的路径作为变量,以1代表经过该路径,0代表不经过该路径。则变量个数为N2个。
很显然,每个城市的紧前城市和紧后城市只有一个,则包含约束数量为2N个。
此外,必须保证只有唯一一条成环的路径,且该路径覆盖所有城市,这意味着所有的城市子集内部被选中的路径数量小于城市的数量。则包含约束数量为:
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