Video: Cara Menentukan Nilai Optimum (Minimum) Daerah Penyelesaian Sistem Pertidaksamaan 2024
Mayat matematika yang sangat besar bertujuan untuk mengatasi masalah pengoptimalan dari semua jenis. Di R, fungsi optimisasi () menyediakan satu mekanisme yang cukup sederhana untuk mengoptimalkan fungsi.
Bayangkan Anda adalah direktur penjualan sebuah perusahaan dan Anda perlu menetapkan harga terbaik untuk produk Anda. Dengan kata lain, cari harga suatu produk yang memaksimalkan pendapatan.
Di bidang ekonomi, model harga sederhana menyatakan bahwa orang membeli lebih sedikit produk tertentu saat harganya meningkat. Inilah fungsi yang sangat sederhana yang memiliki perilaku ini:
Pendapatan yang diharapkan kemudian hanya produk dari harga dan penjualan yang diharapkan: >> pendapatan <- function (harga) {price * sales (price)}
Anda bisa menggunakan fungsi curve () untuk memplot fungsi kontinu. Ini mengambil fungsi sebagai masukan dan menghasilkan plot. Cobalah untuk merencanakan perilaku penjualan dan pendapatan dengan menggunakan fungsi kurva (), dengan harga bervariasi dari $ 50 sampai $ 150:
>> par (mfrow = c (1, 2))> kurva (penjualan, dari = 50, sampai = 150, xname = "harga", ylab = "penjualan", main = "penjualan ")> kurva (pendapatan, dari = 50, ke = 150, xname =" harga ", ylab =" Revenue ", main =" Revenue ")> par (mfrow = c (1, 1))
Anda memiliki model kerja penjualan dan pendapatan. Anda bisa langsung melihat bahwa ada titik pemasukan maksimal. Selanjutnya, gunakan fungsi R optimal () untuk mencari nilai yang maksimal.
Untuk menggunakan optimalisasi (), Anda perlu memberi tahu fungsi yang digunakan (dalam hal ini, pendapatan ()), serta interval (dalam hal ini, harga antara 50 dan 150). Secara default, optimalkan () mencari nilai minimum, jadi dalam kasus ini Anda harus memberitahukannya untuk mencari nilai maksimum: >> mengoptimalkan (pendapatan, interval = c (50, 150), maksimum = TRUE) $ maksimum [1] 100 $ objektif [1] 5000
Dan begitulah. Mengisi harga $ 100, dan mengharapkan untuk mendapatkan $ 5, 000 dalam pendapatan.
Fungsi R mengoptimalkan () menggunakan kombinasi pencarian bagian keemasan dan interpolasi parabolik berturut-turut. Untungnya, sejumlah besar paket menyediakan berbagai algoritma yang berbeda untuk memecahkan masalah optimasi. Sebenarnya, ada tampilan tugas khusus di CRAN untuk optimasi dan pemrograman matematis.
