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不等式約束優化

發布時間: 2021-03-16 15:05:44

① matlab中優化問題，關於不等式約束系數的問題A[][]b[]，為什麼A前有兩個

語法格式如下：
x = fmincon(fun,x0,A,b)
x = fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq)
x = fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub)
x = fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon)
x = fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon,options)
x = fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon,options,P1,P2, ...)
[x,fval] = fmincon(...)
[x,fval,exitflag] = fmincon(...)
[x,fval,exitflag,output] = fmincon(...)
其中，x, b, beq, lb,和ub為線性不等式約束的上、下界向量， A 和 Aeq 為線性不等式約束和等式約束的系數矩陣矩陣，fun為目標函數，nonlcon為非線性約束函數。

② Genetic Algorithm 優化工具箱中非線性不等式約束怎麼加

建立約束條件函數，把非線性的等式約束條件添加加在[c，ceq]中。如

function [c,ceq]=NonCon(x)
c=x(1)^2+x(2)^2-9;
ceq=[];

然後，再用ga（）函數調用，如
[x, fval, exitflag] =ga(o@FitFun,nvars,A,b,Aeq,beq,lb,ub,NonCon)

③ fmincon函數不同約束條件下不同的優化值問題

un為目標函數，它可用前面的方法定義；
x0為初始值；
A、b滿足線性不等式約束，若沒有不等式約束，則取A=[ ]，b=[ ]；
Aeq、beq滿足等式約束，若沒有，則取Aeq=[ ]，beq=[ ]；
lb、ub滿足，若沒有界，可設lb=[ ]，ub=[ ]；
nonlcon的作用是通過接受的向量x來計算非線性不等約束和等式約束分別在x處的估計C和Ceq，通過指定函數柄來使用，如：>>x = fmincon(@myfun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,@mycon)，先建立非線性約束函數，並保存為mycon.m：function [C,Ceq] = mycon(x)

④ 請教，不等式約束條件的最優化問題

首先，目標函數 (w1²+w2²)/2 ≥ (w1+w2)²/4，（由於左-右 = (w1-w2)²/4 ≥ 0)
其次考慮條件內1、3，令 w=w1+w2，則1、3變成 b≥1 - 3w, b≤-w-1，二者結合有 1-3w≤-w-1，解得容 w≥1，所以目標函數 ≥ (w1+w2)²/4 = w²/4 ≥ 1/4
等號當且僅當 w1=w2，且 w=1時成立，此時 w1=w2=1/2
代入1、3不等式， 3+b≥1，-1-b≥1有 -2≤b≤-2，所以此時 b=-2
且 w1=w2=1/2,b=-2代入約束條件2也滿足，所以確實可以取到。

⑤ Matlab的fmincon函數非線性等式不等式約束優.pdf

您好，un為目標函數，它可用前面的方法定義；
x0為初始值；
A、b滿足線性不等式約束，若沒有不等式約束，則取A=[ ]，b=[ ]；
Aeq、beq滿足等式約束，若沒有，則取Aeq=[ ]，beq=[ ]；
lb、ub滿足，若沒有界，可設lb=[ ]，ub=[ ]；
nonlcon的作用是通過接受的向量x來計算非線性不等約束和等式約束分別在x處的估計C和Ceq，通過指定函數柄來使用，如：>>x = fmincon(@myfun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,@mycon)，先建立非線性約束函數，並保存為mycon.m：function [C,Ceq] = mycon(x)
C = …
% 計算x處的非線性不等約束的函數值。
Ceq = …
% 計算x處的非線性等式約束的函數值。
lambda是Lagrange乘子，它體現哪一個約束有效。
output輸出優化信息；
grad表示目標函數在x處的梯度；
hessian表示目標函數在x處的Hessiab值。

⑥ 檢驗某個點是不是不等式約束優化問題

松約束和緊約束是針對不等式約束定義的：對於一個優化問題的最優解，如果某個不等式約束剛好左右兩邊數值相等，即為緊約束；如果左右兩端的數值不相等，仍舊保持不等式，即為松約束。

⑦ 應用 MATLAB優化工具箱編程，求解如下不等式約束優化問題。

x0=[0;0];
VLB=[00];VUB=[];
[x,fval,exitflag,output]=fmincon('myfun1',x0,[],[],[],[],VLB,VUB,'mycon1')

%幾何法
figure;
plot(x(1),x(2),'ro');holdon;
ezplot('x^2+y^2-4*x+4-3.7989');
ezplot('-x+y-2');
ezplot('x^2-y+1');
gridon;

兩個函數文件

functionf=myfun1(x)
f=x(1)^2+x(2)^2-4*x(1)+4;
end

function[g,ceq]=mycon1(x)
g=[-x(1)+x(2)-2;x(1)^2-x(2)+1];
ceq=0;

最優化問題從幾何上看是在第一象限(x1,x2>0), 直線即拋物線之下(兩個約束條件), 最大的橢圓

⑧ 優化裡面的術語active set 、active constraint具體指什麼意思啊懇請優化方面高手解答！

說一個constraint是active的就是說某個可行解使這個不等式約束成為等式約束，那active set就是指由這類可行解構成的集合。

我的理解是這樣的。

⑨ 採用直接法求解約束優化問題時，新的迭代點需要同時滿足什麼條件

一、局部最優解與全局最優解
對於具有不等式約束的優化問題，若目標函數是凸集上的...
二、起作用約束與不起作用約束
對於一般約束優化問題，其約束分為兩類：等式約束和...
三、約束優化問題極小點的條件
約束優化問題極小點的條件，是指在滿足約束條件下，...
四、庫恩-塔克條件
在優化實用計算中，為判斷可行迭代點是否是約束最優點，或者對輸...

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不等式約束優化

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