当前位置: 首页 > news >正文

数学建模:多目标优化算法

🔆 文章首发于我的个人博客:欢迎大佬们来逛逛

数学建模:多目标优化算法

多目标优化

分别求权重方法

算法流程:

  1. 两个目标权重求和,化为单目标函数,然后求解最优值

min ⁡ x ∑ i = 1 m w i F i ( x ) s.t.  g ( x ) ⩽ 0 h ( x ) = 0 \begin{array}{ll}\min _{x} & \sum_{i=1}^{m} {w_{i} F_{i}(x)} \\\\\text { s.t. } & g(x) \leqslant 0 \\\\& h(x)=0\end{array} minx s.t. i=1mwiFi(x)g(x)0h(x)=0

clc;clear;%% 指定初始解
x0 = zeros(3,1);
% <线性>不等约束
A = [2,1,3];
B = [6];
% <线性>等式约束
Aeq = [];
Beq = [];
% 变量上下限
LB = zeros(3,1);
UB = 1*ones(3,1);
%% 乘以权重,化为单目标求最优值
% 有几个目标函数,就写几个权重,然后依次相乘再相加
W1 =0.5;
W2 = 0.5;
fun = @(x) (-x(1)^2+x(2)^2-x(2)*x(3)^2)*W1 + (2*x(1)^2-x(2)^3+2*x(2)*x(3))*W2;%% 取得非线性不等式约束函数
nonlcon = @noLinearLimited;
%% 求解fun单目标最优值
[x,fval] = fmincon(fun,x0,A,B,Aeq,Beq,LB,UB,nonlcon);objstr=['目标函数最优值:',num2str(-fval)];
disp(objstr)
for i=1:length(x)xstr=['x',num2str(i),'的值为:',num2str(x(i))];disp(xstr)
end%% 非线性不等式约束的表达式,如果有多个,则在C后面加; 补充即可
function [C,Ceq] = noLinearLimited(x)C = [x(1)^2+x(1)*x(2)+x(2)*x(3)-x(2)-6];Ceq = [];
end

Goal attain方法求解

  1. 使用Goal attain求解目标最优化问题,可以调用matlab中的函数:fgoalattain

min ⁡ γ , x γ s.t.  F i ( x ) − w i γ ⩽ F i ∗ for  i = 1 , … , m g ( x ) ⩽ 0 h ( x ) = 0 \begin{array}{ll}\min _{\gamma, x} \gamma \\\\\text { s.t. } & F_{i}(x)-w_{i} \gamma \leqslant F_{i}^{*} \quad \text { for } i=1, \ldots, m \\\\& g(x) \leqslant 0 \\\\& h(x)=0\end{array} minγ,xγ s.t. Fi(x)wiγFi for i=1,,mg(x)0h(x)=0

clc;clear;%% 指定初始解
x0 = zeros(3,1);
% <线性>不等约束
A = [2,1,3];
B = [6];
% <线性>等式约束
Aeq = [];
Beq = [];
% 变量上下限
LB = zeros(3,1);
UB = 1*ones(3,1);
%% 分两个(n个)非线性目标的最优值
% 两个目标函数
fun1 = @(x) -x(1)^2+x(2)^2-x(2)*x(3);
fun2 = @(x) 2*x(1)^2-x(2)^3+2*x(2)*x(3);%% fun1的最优化:
nonlcon = @noLinearLimited;
[x1,fval1] = fmincon(fun1,x0,A,B,Aeq,Beq,LB,UB,nonlcon);objstr=['目标函数最优值:',num2str(fval1)];
disp(objstr)
for i=1:length(x1)xstr=['x',num2str(i),'的值为:',num2str(x1(i))];disp(xstr)
end% fun2的最优化:
[x2,fval2] = fmincon(fun2,x0,A,B,Aeq,Beq,LB,UB,nonlcon);objstr=['目标函数最优值:',num2str(fval2)];
disp(objstr)
for i=1:length(x2)xstr=['x',num2str(i),'的值为:',num2str(x2(i))];disp(xstr)
end
%% 多目标优化
goal = [fval1,fval2]; % 目标是接近于单目标的最优值
func = @(x) [-x(1)^2+x(2)^2-x(2)*x(3);2*x(1)^2-x(2)^3+2*x(2)*x(3)];
W = [1,1];% 自己赋值权重,两个(n个)非线性
[x,fval] = fgoalattain(func,x0,goal,W,A,B,Aeq,Beq,LB,UB,nonlcon);disp('在两个目标的优化结果为')
disp(func(x))
for i=1:length(x)xstr=['x',num2str(i),'的值为:',num2str(x(i))];disp(xstr)
end%% 非线性不等式约束的表达式,如果有多个,则在C后面加; 补充即可
function [C,Ceq] = noLinearLimited(x)C = [x(1)^2+x(1)*x(2)+x(2)*x(3)-x(2)-6];Ceq = [];
end

相关文章:

数学建模:多目标优化算法

&#x1f506; 文章首发于我的个人博客&#xff1a;欢迎大佬们来逛逛 数学建模&#xff1a;多目标优化算法 多目标优化 分别求权重方法 算法流程&#xff1a; 两个目标权重求和&#xff0c;化为单目标函数&#xff0c;然后求解最优值 min ⁡ x ∑ i 1 m w i F i ( x ) s.…...

arcmap 在oracle删除表重新创建提示表名存在解决放啊

sde表创建是有注册或者是关联关系存在的 按照以下步骤删除表的数据 select t.* from sde.TABLE_REGISTRY t where table_name like IRR%; DELETE from sde.TABLE_REGISTRY where table_nameIRRIGATION_TYPE; select t.* from sde.LAYERS t where table_name like IRR%; DELET…...

新版HBuilderX在uni_modules创建搜索search组件

1、创建自定义组件 my-search 新版HBuilder没有了 component 文件夹&#xff0c;但是有 uni_modules 文件夹&#xff0c;用来创建组件&#xff1a; 右键 uni_modules 文件夹&#xff0c;点击 新建uni_modules创建在弹出框&#xff0c;填写组件名字&#xff0c;例如&#xff1a…...

Ubutnu允许ssh连接使用root与密码登录

文章目录 1. 修改sshd_config2. 设置root密码3. 重启SSH服务 1. 修改sshd_config 修改/etc/ssh/sshd_config文件&#xff0c;找到 #Authentication&#xff0c;将 PermitRootLogin 参数修改为 yes。如果 PermitRootLogin 参数被注释&#xff0c;请去掉首行的注释符号&#xff…...

MySQL中表的设计

在MySQL中表的设计&#xff0c;需要一定的经验才能理解&#xff0c;由于笔者目前在读中&#xff0c;理解不是很深刻&#xff0c;仅根据自己的想法外界的一些参考资料做出下述文字描述&#xff0c;一些错误&#xff0c;请大佬及时指正~~ 在本篇文章中&#xff0c;介绍一点简单粗…...

UE4/5在蓝图细节面板中添加函数按钮(蓝图与c++的方法)

目录 在细节面板中添加按钮使用函数 蓝图的方法 事件 函数 效果 uec的方法 效果 在细节面板中添加按钮使用函数 很多时候&#xff0c;我们可以看到一些插件的actor类中&#xff0c;点击一下之后就可以实现如矩阵一样的效果。 实际上是因为其使用了函数来修改了蓝图中的数…...

Python爬虫乱码问题之encoding和apparent_encoding的区别

encoding是从http中的header中的charset字段中提取的编码方式&#xff0c;若header中没有charset字段则默认为ISO-8859-1编码模式&#xff0c;则无法解析中文&#xff0c;这是乱码的原因 apparent_encoding会从网页的内容中分析网页编码的方式&#xff0c;所以apparent_encodi…...

Docker技术--Docker简介和架构

1.Docker简介 (1).引入 我们之前学习了EXSI&#xff0c;对于虚拟化技术有所了解&#xff0c;但是我们发现类似于EXSI这样比较传统的虚拟化技术是存在着一定的缺陷:所占用的资源比较多&#xff0c;简单的说&#xff0c;就是你需要给每一个用户提供一个操作平台&#xff0c;这一个…...

废品回收功能文档

废品回收 基础版 后台功能 功能字段描述二级分类表字段&#xff1a;图标、名称、描述、图片、注意事项、上一级、状态功能&#xff1a;前端展示和筛选&#xff1b;增删改查今日指导价表字段&#xff1a;关联分类、名称、价格、单位、状态功能&#xff1a;前端展示和预估价格&…...

【ARMv8 SIMD和浮点指令编程】NEON 乘法指令——asimdrdm

ARMv8 有许多版本(ARMv8.1 等),它们定义了强制和可选功能。Linux 内核通过 hwcaps 公开了其中一些功能的存在。这些值显示在 /proc/cpuinfo 中。 名称版本支持的特性fp-Single-precision and double-precision floating point.asimd-Advanced SIMD.evtstrmN/AGeneric timer …...

[SWPUCTF 2022]——Web方向 详细Writeup

SWPUCTF 2022 ez_ez_php 打开环境得到源码 <?php error_reporting(0); if (isset($_GET[file])) {if ( substr($_GET["file"], 0, 3) "php" ) {echo "Nice!!!";include($_GET["file"]);} else {echo "Hacker!!";} }e…...

Shell编程:流程控制与高级应用的深入解析

目录 Shell 流程控制 1、条件语句 2、循环语句 Shell 函数 Shell 输入/输出重定向 Shell 文件包含 文件包含的示例 Shell 流程控制 使用Shell编程时&#xff0c;流程控制是非常重要的&#xff0c;它允许你根据条件执行不同的命令或者控制程序的执行流程。Shell支持一些基…...

一文讲通嵌入式现状

近年来&#xff0c;随着计算机技术和集成电路技术的迅速发展&#xff0c;嵌入式技术在通讯、网络、工控、医疗、电子等领域日益普及&#xff0c;并发挥着越来越重要的作用。嵌入式系统已成为当前最为热门和前景广阔的IT应用领域之一。 随着信息化、智能化、网络化的不断推进&am…...

设计模式-代理模式Proxy

代理模式Proxy 代理模式 (Proxy)1) 静态代理1.a) 原理解析1.b) 使用场景1.c) 静态代理步骤总结 2) 动态代理2.a) 基于 JDK 的动态代理实现步骤2.b) 基于 CGLIB 的动态代理实现步骤2.c) Spring中aop的使用步骤 代理模式 (Proxy) 代理设计模式&#xff08;Proxy Design Pattern&…...

如何使用CSS实现一个自适应等高布局?

聚沙成塔每天进步一点点 ⭐ 专栏简介⭐ 使用 Flexbox 布局⭐ 使用 Grid 布局⭐ 写在最后 ⭐ 专栏简介 前端入门之旅&#xff1a;探索Web开发的奇妙世界 记得点击上方或者右侧链接订阅本专栏哦 几何带你启航前端之旅 欢迎来到前端入门之旅&#xff01;这个专栏是为那些对Web开发…...

Google colab部署VITS——零门槛快速克隆任意角色声音

目录 序言 查看GPU配置 复制代码库并安装运行环境 选择预训练模型 上传视频链接&#xff08;单个不应长于20分钟&#xff09; 自动处理所有上传的数据 训练质量相关&#xff1a;实验发现目前使用CJ模型勾选ADD_AUXILIARY&#xff0c;对于中/日均能训练出最好的效果&#x…...

14 | Spark SQL 的 DataFrame API 读取CSV 操作

sales.csv 内容 date,category,product,full_name,sales 2023-01-01,Electronics,Laptop,John Smith,1200.0 2023-01-02,Electronics,Smartphone,Jane Doe,800.0 2023-01-03,Books,Novel,Michael Johnson,15.0 2023-01-04,Electronics,Tablet,Emily Wilson,450.0 2023-01-05,B…...

redis面试题二

redis如何处理已过期的元素 常见的过期策略 定时删除&#xff1a;给每个键值设置一个定时删除的事件&#xff0c;比如有一个key值今天5点过期&#xff0c;那么设置一个事件5点钟去执行&#xff0c;把它数据给删除掉&#xff08;优点&#xff1a;可以及时利用内存及时清除无效数…...

虚拟现实(VR)和增强现实(AR)

虚拟现实&#xff08;Virtual Reality&#xff0c;VR&#xff09;和增强现实&#xff08;Augmented Reality&#xff0c;AR&#xff09;是两种前沿的计算机技术&#xff0c;它们正在改变人们与数字世界的互动方式。虚拟现实创造了一个计算机生成的全新虚拟环境&#xff0c;而增…...

如何使用ChatGPT提词器,看看这篇文章

ChatGPT提词器是一种强大的自然语言处理工具&#xff0c;可以帮助你提高创造性写作的效率和质量。本教程将向您介绍如何使用ChatGPT提词器&#xff0c;以获得有趣、吸引人的文章、故事或其他文本内容。 步骤1&#xff1a;访问ChatGPT提词器 首先&#xff0c;确保您已经访问了…...

Linux应用开发之网络套接字编程(实例篇)

服务端与客户端单连接 服务端代码 #include <sys/socket.h> #include <sys/types.h> #include <netinet/in.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <arpa/inet.h> #include <pthread.h> …...

内存分配函数malloc kmalloc vmalloc

内存分配函数malloc kmalloc vmalloc malloc实现步骤: 1)请求大小调整:首先,malloc 需要调整用户请求的大小,以适应内部数据结构(例如,可能需要存储额外的元数据)。通常,这包括对齐调整,确保分配的内存地址满足特定硬件要求(如对齐到8字节或16字节边界)。 2)空闲…...

.Net框架,除了EF还有很多很多......

文章目录 1. 引言2. Dapper2.1 概述与设计原理2.2 核心功能与代码示例基本查询多映射查询存储过程调用 2.3 性能优化原理2.4 适用场景 3. NHibernate3.1 概述与架构设计3.2 映射配置示例Fluent映射XML映射 3.3 查询示例HQL查询Criteria APILINQ提供程序 3.4 高级特性3.5 适用场…...

STM32标准库-DMA直接存储器存取

文章目录 一、DMA1.1简介1.2存储器映像1.3DMA框图1.4DMA基本结构1.5DMA请求1.6数据宽度与对齐1.7数据转运DMA1.8ADC扫描模式DMA 二、数据转运DMA2.1接线图2.2代码2.3相关API 一、DMA 1.1简介 DMA&#xff08;Direct Memory Access&#xff09;直接存储器存取 DMA可以提供外设…...

dify打造数据可视化图表

一、概述 在日常工作和学习中&#xff0c;我们经常需要和数据打交道。无论是分析报告、项目展示&#xff0c;还是简单的数据洞察&#xff0c;一个清晰直观的图表&#xff0c;往往能胜过千言万语。 一款能让数据可视化变得超级简单的 MCP Server&#xff0c;由蚂蚁集团 AntV 团队…...

微软PowerBI考试 PL300-在 Power BI 中清理、转换和加载数据

微软PowerBI考试 PL300-在 Power BI 中清理、转换和加载数据 Power Query 具有大量专门帮助您清理和准备数据以供分析的功能。 您将了解如何简化复杂模型、更改数据类型、重命名对象和透视数据。 您还将了解如何分析列&#xff0c;以便知晓哪些列包含有价值的数据&#xff0c;…...

JS设计模式(4):观察者模式

JS设计模式(4):观察者模式 一、引入 在开发中&#xff0c;我们经常会遇到这样的场景&#xff1a;一个对象的状态变化需要自动通知其他对象&#xff0c;比如&#xff1a; 电商平台中&#xff0c;商品库存变化时需要通知所有订阅该商品的用户&#xff1b;新闻网站中&#xff0…...

SQL慢可能是触发了ring buffer

简介 最近在进行 postgresql 性能排查的时候,发现 PG 在某一个时间并行执行的 SQL 变得特别慢。最后通过监控监观察到并行发起得时间 buffers_alloc 就急速上升,且低水位伴随在整个慢 SQL,一直是 buferIO 的等待事件,此时也没有其他会话的争抢。SQL 虽然不是高效 SQL ,但…...

C#中的CLR属性、依赖属性与附加属性

CLR属性的主要特征 封装性&#xff1a; 隐藏字段的实现细节 提供对字段的受控访问 访问控制&#xff1a; 可单独设置get/set访问器的可见性 可创建只读或只写属性 计算属性&#xff1a; 可以在getter中执行计算逻辑 不需要直接对应一个字段 验证逻辑&#xff1a; 可以…...

使用LangGraph和LangSmith构建多智能体人工智能系统

现在&#xff0c;通过组合几个较小的子智能体来创建一个强大的人工智能智能体正成为一种趋势。但这也带来了一些挑战&#xff0c;比如减少幻觉、管理对话流程、在测试期间留意智能体的工作方式、允许人工介入以及评估其性能。你需要进行大量的反复试验。 在这篇博客〔原作者&a…...