数学建模笔记—— 最大最小化规划模型

数学建模笔记—— 最大最小化规划模型

最大最小化规划模型

1. 模型原理

在博弈论中有一个经典理论一一最大最小策略( Minimax strategy),是由博弈论奠基人约翰·冯·诺伊曼(John von Neumann)在1928年提出的一种在理性行为基础上做的保守博弈策略:使得博弈者的最小收入最大化的策略。由此衍生出了最大最小算法(Minimax算法),是一种找出失败的最大可能性中的最小值的算法(即最小化对手的最大得益)。在实际问题中也有许多求最大值的最小化问题, 例如急救中心选址问题就是要规划其到所有地点最大距离的最小值,在投资规划中要确定最大风险的最低限度等,为此,对每个 x ∈ R n x\in R^n xRn,我们先求出目标值 f i ( x ) f_i(x) fi(x)的最大值,然后再求这些最大值中的最小值。

最大最小化问题的一般数学模型:
m i n { m a x [ f 1 ( x ) ] , m a x [ f 2 ( x ) ] , … , m a x [ f m ( x ) ] } s . t . { A x ≤ b A e q ⋅ x = b e q C ( x ) ≤ 0 C e q ( x ) = 0 V L B ≤ X ≤ V U B \begin{aligned}&min\left\{max\Big[f_{1}\Big(x\Big)\Big],max\Big[f_{2}\Big(x\Big)\Big],\ldots,max\Big[f_{m}\Big(x\Big)\Big]\right\}\\&s.t.\begin{cases}Ax\leq b\\Aeq\cdot x=beq\\C\left(x\right)\leq0\\Ceq\left(x\right)=0\\VLB\leq X\leq VUB\end{cases}\end{aligned} min{ max[f

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