线性规划优化分析的元模型方法及其比较

线性规划优化分析在经济管理等领域有着广泛的应用。当线性规划约束条件的右端向量在一定范围内变化时,目标函数的最优值是右端向量的一个复杂的分片线性函数,但通常难以给出分析表达式。应用多项式回归、径向基函数、Kriging法及多项式回归 Kriging法这四种元模型方法,能快速预测最优值函数。通过仿真实验,对这四种形式的元模型作较全面的比较分析。数值实验的结果表明,用次数较少的实验设计,后三种方法都具有较高的拟合精度;特别地,多项式回归 Kriging法不仅拟合精度高,而且还能用一个二阶多项式给出最优值函数的一个简明的近似描述。结果表明,元模型方法是研究线性规划优化分析问题的有效途径。

A Comparative Study of Metamodels for Optimality Analysis of Linear Programming

Optimality analysis of linear programming is used extensively in economy and management.The optimal objective value is a complicated piecewise linear function of the right-hand-side vector of the constraints, and its analytical expression is normally hard to obtain.Four metamodels,that is,polynomial regression,radial basis function,Kriging interpolation,and polynomial regression hybridized with Kriging interpolation,are used to rapidly predict the optimal objective function value.Comparative analysis throug...