Вопросы с тегом «linear-programming»

У меня есть несколько сложных невыпуклых задач глобальной оптимизации. В настоящее время я использую MATLAB Optimization Toolbox (в частности, fmincon()с алгоритмом = 'sqp'), что довольно эффективно . Тем не менее, большая часть моего кода написана на Python, и я бы тоже хотел провести оптимизацию...

Я пытаюсь решить ограниченную задачу оптимизации, в которой я знаю границы некоторых переменных (в частности, рамочное ограничение). ArgминUе( У , х )arg⁡minuf(u,x) \arg \min_u f(u,x) при условии a ≤ d ( u , x ) ≤ bс ( и , х ) = 0c(u,x)=0 c(u,x) = 0 a ≤ d( и , х ) ≤ бa≤d(u,x)≤b a \le d(u,x) \le b...

предполагать мин АV e C (U)подлежит  Uя , дж≤ max { Uя , к, UК , Дж} ,i , j , k = 1 , … , nminAvec(U)subject to Ui,j≤max{Ui,k,Uk,j},i,j,k=1,…,n\begin{align*} \min A &\mathrm{vec}(U) \\ &\text{subject to } U_{i,j} \leq \max\{U_{i,k}, U_{k,j}\}, \quad i,j,k = 1, \ldots, n \end{align*} где -...

Существует система линейных ограничений . Я хочу найти строго положительный вектор который удовлетворяет этим ограничениям. Это означает, что требуется для каждого компонента из . Как я могу использовать LP-решатель, чтобы найти такой строго положительный вектор (или подтвердить, что существует)? Я...

Я преподаю урок по численному анализу и ищу мотивацию для метода BFGS для студентов с ограниченным опытом / интуицией в оптимизации! ∥Jk−Jk−1∥2Fro‖Jk−Jk−1‖Fro2\|J_k-J_{k-1}\|^2_{\textrm{Fro}} со старым якобиевойусловии ограничениячто она принимает во внимание последнюю секущий:...

Насколько я понимаю, поскольку решение линейной программы всегда происходит в вершине ее многогранного выполнимого множества (если решение существует и оптимальное значение целевой функции ограничено снизу, предполагая задачу минимизации), как можно выполнить поиск через интерьер возможного региона...

У меня смешанная проблема целочисленного программирования. И я в настоящее время использую GLPK в качестве моего решателя. Но я обнаружил, что GLPK хорош для задачи линейного программирования, но для программирования со смешанным целым числом это требует гораздо большего времени, поэтому не...

Многие важные проблемы могут быть выражены в виде смешанной целочисленной линейной программы . К сожалению, вычисление оптимального решения этого класса задач является NP-Complete. К счастью, есть алгоритмы аппроксимации, которые иногда могут обеспечить качественные решения только с умеренными...

Мне было интересно, есть ли у кого-нибудь какие-либо предложения для текстов или обзорных статей о методах декомпозиции (например, примитив, дуал, декомпозиции Данцига-Вольфа) для решения больших задач математического программирования. Мне понравились «Заметки о методах разложения» Стивена Бойда ,...

У меня есть следующая проблема оптимизации, где у меня есть абсолютное значение в моих ограничениях: Пусть и е 0 , е 1 , ... , е м векторы - столбцы размера п каждая. Мы хотели бы решить следующее: min f T 0 x s.t.x∈Rnx∈Rn\mathbf{x} \in \mathbb{R}^nf0,f1,…,fmf0,f1,…,fm\mathbf{f}_0, \mathbf{f}_1,...

В настоящее время я пытаюсь решить проблему нелинейной минимизации с ограничениями, реализованную в функции "fmincon" в matlab. Мои ожидания: минимизировать (fun1, x0, uB, lB, fun2), где x0 - начальное состояние, fun1 - функция, которую нужно минимизировать, uB - верхние границы, lB - нижние...

Пожалуйста, извините за длинный вопрос, просто нужно какое-то объяснение, чтобы приступить к актуальной проблеме. Те, кто знаком с упомянутыми алгоритмами, вероятно, могут сразу перейти к первому симплексному таблау. Для решения задач наименьшего абсолютного отклонения (или -оптимизация) алгоритм...

В техническом отчете о Галахаде [1] авторы утверждают, что в контексте общих проблем нелинейного программирования На наш взгляд, никогда не было особых сомнений в том, что методы SQP [последовательного квадратичного программирования] будут более успешными [чем методы расширенного лагранжиана] в...