非线性规划 在matlab非线性规划数学模型可以写成一下形式: \[ minf(x)\\ s.t.\begin{cases} Ax \le B \\ Aeq·x = Beq\\ C(x) \le 0\\ Ceq(x) = 0 \end{cases} \] f(x)为目标函数,A,B,Aeq,Beq为线性约束对应的矩阵和向量,C(x),Ceq(x)为非线性约束. Matlab求解命令为: X = fmincon(fun, x0, A, B, Aeq, Beq, LB, UB, NONLCON, O

非线性规划问题的基本内容 非线性规划解决的是自变量在一定的非线性约束或线性约束组合条件下,使得非线性目标函数求得最大值或者最小值的问题. 当目标函数为最小值时,上述问题可以写成如下形式: \[ \min z={F(x)} \] \[ \text { s.t. } \left\{\begin{array}{l} {\mathbf{A}\mathbf{X} \leqslant \mathbf{B}} \\ {\mathbf{A}_{\mathrm{eq}} \mathbf{X}=\mathbf{B}

1.非线性规划的形式: 其中x是一个列向量,st中前两项为线性约束条件,后两项为非线性约束条件. 在MATLAB中fmincon是用于求解非线性多远函数的最小值的函数,这里介绍fmincon的其中一种语法格式: [x,fval,exitflag,output]=fmincon[目标函数f(x)调用,x的初值,A,b,Aeq,beq,lb,ub,非线性约束函数调用]. 如果最终算出的exitflag=1,即过程成功收敛的话,x的初值在赋值时是不受影响的. 且: 1----A,b,Aeq,beq分别

最近运筹学学了线性规划和单纯形法,然后老师讲到了运用lingo和MATLAB软件分别求解的方法 首先,我们来讲讲lingo的(小技巧,只要把鼠标滑轮固定在输入界面按ctrl就可以放大了) lingo比较简单,约束条件也少,记住别落下分号,而且min或者max后面是没有 z 的哦 写完之后,点击第一行0.4上方的红色键就可以运行了 接下来讲讲MATLAB的 MATLAB求解最优解我们一般会用到 linprog 算法,MATLAB里面有很好的解释,我就直接照搬了 下面这个图是A*x和b各种关系对应的

1.线性规划 求线性规划问题的最优解有两种方法,一种方法是使用linprog命令,另一种是使用optimtool工具箱,下面分别介绍这两种方法. ①linprog命令 一般情况下,Linprog命令的参数形式为[x,fval] = linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0),下面分别介绍各参数的含义. [x,fval]返回值中x为最优解,fval为最优值. f表示目标函数中各个变量前面的系数向量,如果是求最小值问题,那么f就是各个变量的系数,如果是求最大值问题,那么f就是各个

最近接触到了遗传算法以及利用遗传算法求最优解,所以就把这些相关的内容整理记录一下. 一.遗传算法简介(摘自维基百科) 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA))是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种.进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传.突变.自然选择以及杂交等. 算法 选择初始生命种群 循环 评价种群中的个体适应度 以比例原则(分数高的挑中概率也较高)选择产生下一个种群. 改变该种群(交叉和变异) 直到停止循环的条件满足

Matlab求解非线性规划,fmincon函数的用法总结 1.简介 在matlab中,fmincon函数可以求解带约束的非线性多变量函数(Constrained nonlinear multivariable function)的最小值,即可以用来求解非线性规划问题 matlab中,非线性规划模型的写法如下 2.基本语法 [x,fval]=fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon,options) x的返回值是决策向量x的取值,fval的返回值是目标函数f

下面举例说明如何运用GA工具箱求解多约束非线性规划问题: function f =fitness(x) f=exp(x(1))*(4*x(1)^2+2*x(2)^2+4*x(1)*x(2)+2*x(2)+1); fitness.m function [c,ceq]=constraint(x) c(1)=1.5+x(1)*x(2)-x(1)-x(2); c(2)=-x(1)*x(2)-10; ceq=[]; %一定要有 constraint.m 注意integer variable indices

共需要三个M文件,主程序为randlp.m randlp.m: function [sol,r1,r2]=randlp(a,b,n) %随机模拟解非线性规划 debug=1; a=0; %试验点下界 b=10; %试验点上界 n=1000; %试验点个数 r1=unifrnd(a,b,n,1); %nx1阶的[a,b]均匀分布随机数矩阵 r2=unifrnd(a,b,n,1); sol=[r1(1) r2(1)]; z0=inf; for i=1:n x1=r1(i); x2=r2(i); lp

编写M 文件fun1.m 定义目标函数 function f=fun1(x); % 定义目标函数 f=sum(x.^)+; % .^2是矩阵中的每个元素都求平方.^2是求矩阵的平方或两个相同的矩阵相乘,要求矩阵为方阵. 编写M文件fun2.m定义非线性约束条件 function[g,h]=fun2(x); %定义非线性约束条件 g=[-x()^+x()-x()^ x()+x()^+x()^-]; %非线性约束不等式条件 h=[-x()-x()^+ x()+*x()^-]; 编写主程序文件exam

函数:[x, fval] = fmincon(FUN, X0, A, B, Aeq, Beq, LB, UB, NONLCON) 返回的x:是一个向量——在取得目标函数最小时各个xi的取值: 返回的fval:目标函数的最小值: 参数FUN:目标函数: 参数X0:向量x的初始值: 参数A:线性不等式约束的系数矩阵,若没有线性不等式约束,则A = []: 参数B:线性不等式约束右端的常数列,若没有线性不等式约束,则B = []: 参数Aeq:线性等式约束的系数矩阵,若没有等式约束,则Aeq = []

Minf(x)=-5x1  -4x2  -6x3                x1   -x2    +x3  <=20              3x1  +2x2 +4x3 <=42                3x1 +2x2           <=30             0<=x1,0<=x2,0<=x3 >> c=[-5,-4,-6]; >> A=[1 -1 1 3 2 4 3 2 0]; >> b=[20;42

>> A=[2 1 3;1 3 2];B=[5;10] B = 5 10 >> X=lsqnonneg(A,B) X = 0 2.8571 0.7143 >> A\B ans = 0 2.8571 0.7143 >> p=[1 -7 10] %表示x^2-7x+10 p = 1 -7 10 >> r=roots(p) r = 5 2 >> p=poly(r)%由根创建多项式 p = 1 -7 10 >> A=ones(3)

一.非线性规划和线性规划不同之处 1.含有非线性的目标函数或者约束条件 2.如果最优解存在,线性规划只能存在可行域的边界上找到(一般还是在顶点处),而非线性规划的最优解可能存在于可行域的任意一点达到. 二.非线性规划的Matlab解法 1.Matlab中非线性规划的数学模型为: 其中f(x)是标量函数,A,B,Aeq,Beq是相应维数的矩阵和向量,C(x),Ceq(X)是非线性向量函数. 然后我们通过一个例子来加深印象 MATLAB实现: function f=fun1(x) %定义目标函数 f

前几天在做孔群加工问题,各种假设到最后就是求解旅行商问题了,因为原本就有matlab代码模板所以当时就改了城市坐标直接用了,发现运行速度惨不忍睹,最后用上了两个队友的电脑一起跑.这次模拟结束后在想用c语言来实现的话应该可以提高不少效率.关于模拟退火和旅行商问题的介绍我就不赘述了,网上各路大神说的都很详细,我下面就把c语言和matlab代码先附上. c语言: #ifndef _OPTION_H #define _OPTION_H /* * T0 表示 初始温度 * Tf 表示 结束时的温度 * a

DFP算法是本科数学系中最优化方法的知识,也是无约束最优化方法中非常重要的两个拟Newton算法之一,上一周写了一周的数学软件课程论文,姑且将DFP算法的实现细节贴出来分享给学弟学妹参考吧,由于博客不支持数学公式,所以就不累述算法原理及推导公式了. DFP算法流程图 先给出DFP算法迭代流程图,总体上是拟Newton方法的通用迭代步骤,唯独在校正公式的地方有所区别. MATLAB实现DFP 基于此图便可以设计DFP算法的MATLAB程序: 对分法及加步探索法的实现 首先由于DFP算法中需要利用一

1.解方程 最近有多人问如何用matlab解方程组的问题,其实在matlab中解方程组还是很方便的,例如,对于代数方程组Ax=b(A为系数矩阵,非奇异)的求解,MATLAB中有两种方法:(1)x=inv(A)*b — 采用求逆运算解方程组: (2)x=A\B — 采用左除运算解方程组 PS:使用左除的运算效率要比求逆矩阵的效率高很多~ 例:x1+2x2=82x1+3x2=13>>A=[1,2;2,3];b=[8;13];>>x=inv(A)*bx =2.003.00  >&g

遗传学算法概述 从之前转载的博客<非常好的理解遗传算法的例子>中可以知道,遗传学算法主要有6个步骤: 1. 个体编码 2. 初始群体 3. 适应度计算 4. 选择运算 5. 交叉运算 6. 变异运算 这是一个仿生的过程,模仿生物进化和自然选择.在该算法中,个体编码就相当于生物最基本的组成--基因,初始群体就是刚开始那些个原始的生物体. 在恶劣的环境中,适者生存的自然法则将让适应能力更好的生物继续存活繁衍下去,而适应能力差的生物将会被淘汰.因此遗传算法通过计算适应度来模拟这个自然选择的过程,用于

直接存成eps总是乱码 最优解决方法是matlab print 保存成jpg,之后用adobe  acrobat pro 打开jpg文件另存为eps

matlab有遗传算法工具箱. 核心函数:   (1)function [pop]=initializega(num,bounds,eevalFN,eevalOps,options)--初始种群的生成函数  [输出参数]  pop--生成的初始种群  [输入参数] num--种群中的个体数目 bounds--代表变量的上下界的矩阵  eevalFN--适应度函数 eevalOps--传递给适应度函数的参数 options--选择编码形式(浮点编码或是二进制编码)[precision F_or_B