数学建模:线性与非线性优化算法
🔆 文章首发于我的个人博客:欢迎大佬们来逛逛
数学建模:线性与非线性优化算法
优化算法是指在满足一定条件下,在众多方案中或者参数中最优方案,或者参数值,以使得某个或者多个功能指标达到最优,或使得系统的某些性能指标达到最大值或者最小值
优化的两个关键点:
1.明确优化的目标函数
2.明确优化变量之间需要满足的约束
线性优化
使用函数:linprog
函数原型:
[x,fval]=linprog(f,A,b,Aeq,Beq,LB,UB)
- x:求得最优情况下变量的解
- fval:求得最优目标值
- f:目标函数的系数(符号按最小值标准,若目标是求解机大值可以通过添加负号改成求极小值)
- A:不等式约束的变量系数(符合按小于标准,如果是大于约束可通过加负号变成小于)
- b:不等式约束的常量
- Aeq:等式约束的变量系数
- Beq:等式约束的常量
- LB:变量的下限
- UB:变量的上限
例如我们需要计算求解如下线性函数的最优解:
m i n { − x 1 − 2 x 2 + 3 x 3 } x 1 + x 2 ⩾ 3 x 2 + x 3 ⩾ 3 x 1 + x 3 = 4 0 ≤ x 1 , x 2 , x 3 ≤ 2 \begin{gathered}min\{-x_1-2x_2+3x_3\} \\x_1+x_2\geqslant3 \\x_2+x_3\geqslant3 \\x_1+x_3=4 \\0\leq x_1,x_2,x_3\leq2 \end{gathered} min{−x1−2x2+3x3}x1+x2⩾3x2+x3⩾3x1+x3=40≤x1,x2,x3≤2
clc;clear;f = [-1;-2;3];
%% 不等式约束
A = [-1,-1,0;0,-1,-1];
B = [-3,-3];%% 等式约束
Aeq = [1,0,1];
Beq = [4];%% 上下限
LB = zeros(3,1);
UB = 2*ones(3,1);%% 线性优化
[x,fval] = linprog(f,A,B,Aeq,Beq,LB,UB);%% 输出结果objstr = ['目标函数最优值:',num2str(fval)];
disp(objstr);
for i = 1:length(x)xstr = ['x',num2str(i),'的系数为: ',num2str(x(i))];disp(xstr);
end
非线性优化
fmincon
是MATLAB的非线性规划求解函数
[x,fval]=fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,Beq,LB,UB,nonlcon)
- x:求得最优情况下变量的解
- fval:求得最优目标值
- fun:目标函数(符号按最小值标准,若目标是求解机大值可以通过添加负号改成求极小值)
- x0:初始解
- A:不等式约束的变量系数(符合按小于标准,如果是大于约束可通过加负号变成小于)
- b:不等式约束的常量
- Aeq:等式约束的变量系数
- Beq:等式约束的常量
- LB:变量的下限
- UB:变量的上限
- nonlcon :非线性约束函数表达式
m a x { x 1 2 − x 2 2 + x 2 x 3 } 2 x 1 + x 2 + 3 x 3 ≤ 6 x 1 2 + x 1 x 2 + x 2 x 3 ≤ x 2 + 6 0 ≤ x 1 , x 2 , x 3 ≤ 1 \begin{gathered}max\begin{Bmatrix}x_1^2-x_2^2+x_2x_3\end{Bmatrix} \\2x_1+x_2+3x_3\leq6 \\x_1^2+x_1x_2+x_2x_3\leq x_2+6 \\0\leq x_1,x_2,x_3\leq1 \end{gathered} max{x12−x22+x2x3}2x1+x2+3x3≤6x12+x1x2+x2x3≤x2+60≤x1,x2,x3≤1
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);%% 整体非线性优化目标函数
fun = @(x) -x(1)^2-x(2)^2+x(2)*x(3);%% 取得非线性不等式约束函数
nonlcon = @noLinearLimited;
[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
相关文章:
数学建模:线性与非线性优化算法
🔆 文章首发于我的个人博客:欢迎大佬们来逛逛 数学建模:线性与非线性优化算法 优化算法是指在满足一定条件下,在众多方案中或者参数中最优方案,或者参数值,以使得某个或者多个功能指标达到最优,或使得系统的某些性能指标达到最大值或者最小…...

数学建模--粒子群算法(PSO)的Python实现
目录 1.开篇提示 2.算法流程简介 3.算法核心代码 4.算法效果展示 1.开篇提示 """ 开篇提示: 这篇文章是一篇学习文章,思路和参考来自:https://blog.csdn.net/weixin_42051846/article/details/128673427?utm_mediumdistribute.pc_relevant.none-task-blog-…...

【C++】STL-函数对象-内建函数对象
0.前言 1.算术仿函数 #include <iostream> using namespace std;// STL-内建函数对象-算术仿函数 #include<functional> // 内建函数对象头文件//以下举例两个仿函数 -- negate and plus// negate 一元仿函数 取反仿函数 void test01() {negate<int>n;cout …...
Redis 教程 - Redis 基本操作
Redis 教程 - Redis 基本操作 Redis(Remote Dictionary Server)是一个开源的内存数据库,它提供了键值对存储和多种数据结构的支持,被广泛应用于缓存、消息队列、计数器等场景。本教程将介绍 Redis 的基本操作,包括连接…...

FreeRTOS中断与任务之间同步(Error:..\..\FreeRTOS\portable\RVDS\ARM_CM4F\port.c,422 )
前言: FreeRTOS中,中断需要注意几点: 何时使用中断;中断服务函数(ISR)要处理的数据量有多大,通常我们希望中断的切换越快越好,也就是说,ISR尽量采用耗时较少的处理方式…...
WebRTC清晰度和流畅度
WebRTC清晰度和流畅度 flyfish WebRTC提供了4种模式DISABLED,MAINTAIN_FRAMERATE,MAINTAIN_RESOLUTION,BALANCED // Based on the spec in // https://w3c.github.io/webrtc-pc/#idl-def-rtcdegradationpreference. // These options are …...

华为数通方向HCIP-DataCom H12-821题库(单选题:181-200)
第181题 某管理员需要创建AS Path过滤器(ip as-path-iter),允许AS_Path中包含65001的路由通过,那么以下哪一项配置是正确的? A、ip as-path-filter 1 permit 65001 B、ip as-path-filter 1 permit "65001 C、ip as-path-filter 1 permit *6500…...

海康威视二次开发适配安卓电视盒子
收到一个需求,需要在安卓电视盒子上适配海康威视摄像头视频: 1.类似电视家app界面,左边滑动菜单显示通道列表、设置按钮,遥控器呼出菜单。 2.遥控器操作:切换视频通道、云台上下左右控制、缩放等。 3.服务器域名、用…...

NIO原理浅析(二)
IO分类 阻塞和非阻塞 阻塞IO:用户空间引发内核空间的系统调用,需要内核IO操作彻底完成之后,返回值才会返回到用户空间,执行用户的操作。阻塞指的用户空间程序的执行状态,用户空间程序需要等到IO操作彻底执行完毕。j…...

leetcode每日一练-第53题-最大子数组和
一、思路 动态规划 二、解题方法 使用了两个变量 maxSum 和 currentSum 来分别记录全局的最大和和当前连续子数组的和。遍历数组时,我们不断更新 currentSum,并比较是否需要更新 maxSum。最后,maxSum 就是最大的连续子数组和。 三、code …...
京东云接入【风险识别】接口
京东云的接入文档写的真的跟逗你玩一样,就给提供了一个简单的实例,其他的全靠自己摸索。 这篇文章描述的是激动云【风险识别接口】接入,也会介绍如何接入其他的一些未在文章内描述到的接口。 这里使用的是python SDK,先安装 pip…...

在 linux 虚拟机上安装配置 hive
目录 一 下载hive 安装包 二 解压 hive 并配置环境变量 三 配置hive 的配置文件 四 更新 guava 五 hive初始化 六 开启远程连接 七 使用datagrip 连接 hive 一 下载hive 安装包 百度网盘资源如下: 链接: https://pan.baidu.com/s/18jF-Qri0hc52_rtL61O0YQ?…...

作品集(陆续上传中)
智能家居---不断完善中 家居-CSDN直播 家居 语音刷抖音 --- 基于串口和adb 基于守护进程的语音刷抖音-CSDN直播 基于守护进程的语音刷抖音 海天一色项目 --- 船舶靠港零碳排加热器 FTP云盘 --- 多进程和socket FTP云盘-CSDN直播 FTP云盘...

论文解读 | 三维点云深度学习的综述
原创 | 文 BFT机器人 KITTI 是作为基准测试是自动驾驶中最具影响力的数据集之一,在学术界和工业界都被广泛使用。现有的三维对象检测器存在着两个限制。第一是现有方法的远程检测能力相对较差。其次,如何充分利用图像中的纹理信息仍然是一个开放性的问题…...

基于costas环的载波同步系统matlab性能仿真
目录 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 3.部分核心程序 4.算法理论概述 5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.部分核心程序 ............................................................................ I_Dataroun…...

解码自我注意的魔力:深入了解其直觉和机制
一、说明 自我注意机制是现代机器学习模型中的关键组成部分,尤其是在处理顺序数据时。这篇博文旨在提供这种机制的详细概述,解释它是如何工作的,它的优点,以及它背后的数学原理。我们还将讨论它在变压器模型中的实现和多头注意力的…...
mysql之存储引擎
目录 存储引擎概念 MyISAM MyISAM特点 MyISAM 表的存储格式 MyISAM适用的生产场景 InnoDB InnoDB特点 选择存储引擎依据 MyISAM 和 INNODB区别 命令 查看系统支持的存储引擎 查看表使用的存储引擎 修改存储引擎 存储引擎概念 MySQL中的数据用各种不同的技术存…...

服务器日志出现大量NTLM(NT LAN Manager)攻击
日志名称:Security 来源: Microsoft-Windows-Security-Auditing 日期: 2023/8/30 20:57:40 事件 ID:4625 任务类别:登录 级别: 信息 关键字: 审核失败 用户: 暂缺 计算机: WIN-QBJ3ORTR0CF 描述: 帐户登录失败。 主题: 安全 ID:NULL SID 帐户名:- 帐户域:- …...

Spring学习|Spring简介、IOC控制反转理解、IOC创建对象方式
Spring Spring:春天------>给软件行业带来了春天! 2002,首次推出了Spring框架的雏形: interface21框架! Spring框架即以interface21框架为基础,经过重新设计,并不断丰富其内涵,于2004年3月24日发布了1.0正式版。 RodJohnson,Spring Framework创始人&…...

DDR2 IP核调式记录2
本文相对简单,只供自己看看就行。从其它的博客找了个代码,然后记录下仿真波形。 1. 功能 直接使用quartus生成的DDR2 IP核,然后实现循环 -->写入burst长度的数据后读出。 代码数据的传输是32位,实际使用了两片IC。因此IP核也是…...
云原生核心技术 (7/12): K8s 核心概念白话解读(上):Pod 和 Deployment 究竟是什么?
大家好,欢迎来到《云原生核心技术》系列的第七篇! 在上一篇,我们成功地使用 Minikube 或 kind 在自己的电脑上搭建起了一个迷你但功能完备的 Kubernetes 集群。现在,我们就像一个拥有了一块崭新数字土地的农场主,是时…...

突破不可导策略的训练难题:零阶优化与强化学习的深度嵌合
强化学习(Reinforcement Learning, RL)是工业领域智能控制的重要方法。它的基本原理是将最优控制问题建模为马尔可夫决策过程,然后使用强化学习的Actor-Critic机制(中文译作“知行互动”机制),逐步迭代求解…...

遍历 Map 类型集合的方法汇总
1 方法一 先用方法 keySet() 获取集合中的所有键。再通过 gey(key) 方法用对应键获取值 import java.util.HashMap; import java.util.Set;public class Test {public static void main(String[] args) {HashMap hashMap new HashMap();hashMap.put("语文",99);has…...
IGP(Interior Gateway Protocol,内部网关协议)
IGP(Interior Gateway Protocol,内部网关协议) 是一种用于在一个自治系统(AS)内部传递路由信息的路由协议,主要用于在一个组织或机构的内部网络中决定数据包的最佳路径。与用于自治系统之间通信的 EGP&…...
蓝桥杯 2024 15届国赛 A组 儿童节快乐
P10576 [蓝桥杯 2024 国 A] 儿童节快乐 题目描述 五彩斑斓的气球在蓝天下悠然飘荡,轻快的音乐在耳边持续回荡,小朋友们手牵着手一同畅快欢笑。在这样一片安乐祥和的氛围下,六一来了。 今天是六一儿童节,小蓝老师为了让大家在节…...
OkHttp 中实现断点续传 demo
在 OkHttp 中实现断点续传主要通过以下步骤完成,核心是利用 HTTP 协议的 Range 请求头指定下载范围: 实现原理 Range 请求头:向服务器请求文件的特定字节范围(如 Range: bytes1024-) 本地文件记录:保存已…...
MySQL JOIN 表过多的优化思路
当 MySQL 查询涉及大量表 JOIN 时,性能会显著下降。以下是优化思路和简易实现方法: 一、核心优化思路 减少 JOIN 数量 数据冗余:添加必要的冗余字段(如订单表直接存储用户名)合并表:将频繁关联的小表合并成…...
uniapp 字符包含的相关方法
在uniapp中,如果你想检查一个字符串是否包含另一个子字符串,你可以使用JavaScript中的includes()方法或者indexOf()方法。这两种方法都可以达到目的,但它们在处理方式和返回值上有所不同。 使用includes()方法 includes()方法用于判断一个字…...
深入理解Optional:处理空指针异常
1. 使用Optional处理可能为空的集合 在Java开发中,集合判空是一个常见但容易出错的场景。传统方式虽然可行,但存在一些潜在问题: // 传统判空方式 if (!CollectionUtils.isEmpty(userInfoList)) {for (UserInfo userInfo : userInfoList) {…...
Python 高效图像帧提取与视频编码:实战指南
Python 高效图像帧提取与视频编码:实战指南 在音视频处理领域,图像帧提取与视频编码是基础但极具挑战性的任务。Python 结合强大的第三方库(如 OpenCV、FFmpeg、PyAV),可以高效处理视频流,实现快速帧提取、压缩编码等关键功能。本文将深入介绍如何优化这些流程,提高处理…...