外点罚函数法(外点法)内点罚函数法(内点法)混合点罚函数法(混合点法) f (X) 很大的正数研究 X(M) 与(NP)的最优解 X 之间的关系惩罚项设 最优解为(NP) 可行域D的边界 是(NP)的最优解X 的近似解证明:M越大 越小X(M) 越靠近D的边界即越靠近X 增大罚因子M的作用是将X(M)拉向D的边界(即X)证明:约束问题5-2任意给
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级5.3.4 惩罚函数法惩罚函数法简介内点法外点法混合法总结惩罚函数法简介 惩罚函数法是一种使用很广泛很有效的间接法基本原理:把约束优化问题转化成无约束优化问题来求解两个前提条件:一是不破坏原约束的约束条件二是最优解必须归结到原约束问题的最优解上去按照惩罚函数的构成方式惩罚函数法分为三种:外点法内点法混合法惩罚项r(k) m(k
用间接解法求解时可取 转换后的新目标函数为3)间接解法存在的主要问题是:选取加权因子比较困难加权因子选取不当不但影响收敛速度和计算精度甚至会导致计算失败二拉格朗日乘子法四惩罚函数法内点惩罚函数法
机械学院 机制076 107011180 王邦龙惩罚函数法 输入功率P80kw F(x)f(x)r(a)[1/(x1-2)1/g2(x)1/g2(x)......1/g17(x)]usrbinenv pythoncoding = utf-8import powillclass Fc:def __init__(selfXErenpowill): = = = = = npowil
一进退法法Powell法罚函数法的Matlab程序设计罚函数法(通用)function y=ff(xk)y=-(1)((1))(1-exp(-2((1))3))exp(-)x(2)-(1)(x(1))(1-exp(-2(x(1))3))x(3)k(x(2)-(((--2(1)3)x(2)(-2x(1)3)x(3)))((--2(1)3)x(2)(-2x(1)3)x(3)))2k(x(3)-exp(
§1 求解带约束的非线性规划问题 罚函数法求解带约束的非线形规划问题的基本思想是:利用问题的目标函数和约束函数构造出带参数的所谓增广目标函数把约束非线形规划问题转化为一系列无约束非线形规划问题来求解增广目标函数由两个部分构成一部分是原问题的目标函数另一部分是由约束函数构造出的惩罚项惩罚项的作用是对违规的点进行惩罚罚函数法主要有两种形式一种称为外部罚函数法或称外点法这种方法的迭代点一般在可行域
例:用外点法求解2定理障碍因子引理2
内点惩罚函数法1. 基本思想:内点法将新目标函数 Φ( x r ) 构筑在可行域 D 内随着惩罚因子 r(k) 的不断递减生成一系列新目标函数 Φ(xk r(k))在可行域内逐步迭代产生的极值点 xk(r(k)) 序列从可行域内部趋向原目标函数的约束最优点 x 例:求下述约束优化问题的最优点 min. f (x) = x x ∈ R1
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级最优化理论帅天平北京邮电大学数学系§13 罚函数法最优化理论与算法13 惩罚函数法考虑约束问题(13.1.1)向量形式其中13 惩罚函数法如何求解约束问题可行方向法:沿下降可行方向搜索其他方法序列无约束优化算法:通过求解一系列无约束问题的解来近似约束问题的解罚函数法是序列无约束问题算法的典型代表13.1 外点惩罚函数法但由于F
include stdio.hinclude stdlib.hinclude math.hconst int kkg=3double r0double f(double x[]){double ff ff=pow((x[0]-8)2)pow((x[1]-8)2) return(ff)}约束条件子程序void strain(double x[]double g[]){g[0]=x[0]-1 g
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