最優化-罰函數法，乘子法
罰函數法: 求解約束條件下的最優化問題 罰函數法的思路就是改變函數f(x),將f(x) 變為F(x) 使得F(x)在無約束條件下取得的最優解，正好符合我們的約束條件，且正好為f(x)在約束條件下的最優解 先有最優化問題f(x), 可行區域是c(x) < ...
原文：優化之外罰函數法
罰函數法的基本思想是借助罰函數把約束問題轉化為無約束問題，然后用無約束最優方法來求解。 構造罰函數：在可行點，輔助函數的值等於原來的目標函數值 在不可行點，輔助函數值等於原來的目標函數值加上一個很大的正數。可寫成形如下式： 目標函數： 約束條件： 其相關代碼如下： clc syms x x e e為罰因子 m c a b c為遞增系數 賦初值 f x x e x 構造罰函數 f 求偏導 海森陣 f ...
2019-01-23 14:38 0 894 推薦指數：
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