一类求解无约束全局最优解的新的填充函数--《乐山师范学院学报》2012年12期
一类求解无约束全局最优解的新的填充函数
【摘要】：填充函数法是一种求解无约束全局极小化问题的有效方法,这种方法的关键是构造填充函数。该方法最早是由葛仁溥在文献[1]中提出。文中在考虑优化问题,根据为Lipschitz连续函数,构造了一个新的单参数填充函数,并且该填充函数在参数较小时能够保证其填充性质。
【作者单位】：
【关键词】：
【分类号】：O224【正文快照】：
0引言填充函数的定义最早是由葛仁溥在文献[1]中提出的。填充函数算法由极小化和填充两个阶段组成,且这两个阶段交替进行,它的基本思想是:通过构造一个辅助的填充函数,由当前目标函数的一个局部极小点x*1找到另一个更好的局部极小点。下面给出葛仁溥在文献[1]中有关填充函数F(
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京公网安备74号求解无约束整体数学规划的替代函数法及其性质--《中南工业大学学报》1997年01期
求解无约束整体数学规划的替代函数法及其性质
【摘要】：在ＲｅｎｐｕＧｅ提出的解无约束整体数学规划的替代函数法的基础上作进一步探讨，修改了替代函数的定义，构造了一类新的替代函数；然后，详细讨论了这类替代函数的性质，并给出了用这类替代函数求解无约束整体数学规划的算法框架．
【作者单位】：
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【分类号】：O221.2【正文快照】：
求解无约束整体数学规划的替代函数法及其性质张鸿雁（中南工业大学应用数学与应用软件系，长沙，４１００８３）黄利群（湖南信息工程学校）摘要在ＲｅｎｐｕＧｅ提出的解无约束整体数学规划的替代函数法的基础上作进一步探讨，修改了替代函数的定义，构造了一类新的替代函
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急问！！！matlab 无约束二元函数如何求解？
R1 =-(5*(12000*x^2*z^8*(x^2 + 4*z^2)^(7/2)*(x^2)^(3/2) - 1536000*z^8*(x^2 + z^2)^(7/2)*(x^2)^(5/2) - 4800*x^6*(x^2 + z^2)^(7/2)*(x^2 + 4*z^2)^(7/2) + 32000*x^4*z^6*(x^2 + 4*z^2)^(7/2)*(x^2)^(3/2) + 28000*x^6*z^4*(x^2 + 4*z^2)^(7/2)*(x^2)^(3/2) + 8000*x^8*z^2*(x^2 + 4*z^2)^(7/2)*(x^2)^(3/2) + 4000*x^6*(x^2 + z^2)^(7/2)*(x^2 + 4*z^2)*(x^2)^(5/2) - 10400*z^6*(x^2 + z^2)*(x^2 + 4*z^2)^(7/2)*(x^2)^(5/2) + 332800*z^6*(x^2 + z^2)^(7/2)*(x^2 + 4*z^2)*(x^2)^(5/2) + 800*x^6*(x^2 + z^2)^(7/2)*(x^2 + 4*z^2)^2*(x^2)^(3/2) - 704000*x^2*z^6*(x^2 + z^2)^(7/2)*(x^2)^(5/2) - 112000*x^4*z^4*(x^2 + z^2)^(7/2)*(x^2)^(5/2) - 8000*x^6*z^2*(x^2 + z^2)^(7/2)*(x^2)^(5/2) - 22400*x^2*z^4*(x^2 + z^2)*(x^2 + 4*z^2)^(7/2)*(x^2)^(5/2) + 227200*x^2*z^4*(x^2 + z^2)^(7/2)*(x^2 + 4*z^2)*(x^2)^(5/2) - 12000*x^4*z^2*(x^2 + z^2)*(x^2 + 4*z^2)^(7/2)*(x^2)^(5/2) + 52000*x^4*z^2*(x^2 + z^2)^(7/2)*(x^2 + 4*z^2)*(x^2)^(5/2) - 1600*x^2*z^2*(x^2 + z^2)^3*(x^2 + 4*z^2)^(7/2)*(x^2)^(3/2) + 1600*x^2*z^2*(x^2 + z^2)^(7/2)*(x^2 + 4*z^2)^3*(x^2)^(3/2) + 6400*x^2*z^4*(x^2 + z^2)^(7/2)*(x^2 + 4*z^2)^2*(x^2)^(3/2) + 4800*x^4*z^2*(x^2 + z^2)^(7/2)*(x^2 + 4*z^2)^2*(x^2)^(3/2)))/(952*pi*x^2*(x^2 + z^2)^(7/2)*(x^2 + 4*z^2)^(7/2)*(x^2)^(5/2))ezplot('R1-0.01',[-15,15,0,20])怎么求不出来？有什么方法吗？谢谢！
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题目说得不清不楚的，是最优化吗？
是最好能出个图，R1=0.01的时候，x-z的分布图。
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约束优化理由的罚函数的探讨
档案信息化建设若干理由探讨
我国企业海外并购绩效探讨
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罚函数,约束优化,无约束优化,松弛变量,Kuhn-Tucker (K-T)点,正定式几何规划,
最优化理论与策略是研究某些数学上定义的不足的最优解,即对于给出的实际不足,从众多的方案中选出最优方案;它是计算数学与运筹学的交叉学科。它在国防建设、经济计划、金融、工程设计、生产管理、交通运输等许多领域有着广泛的应用。而且许多其他学科领域的不足也可归结为最优化不足,如大气科学中的同化不足、生命科学中的蛋白质折叠不足、信息科学中的模式识别不足、地球科学中的反演不足等。这些不足往往都是大规模的最优化不足,因而研究最优化理论与策略具有重要的理论意
义和实际价值。罚函数法是解决约束优化不足的一种重要且比较实际的策略。它的基本思想是把一个约束优化不足转化成一个或一系列的无约束优化不足,然后通过求解这个或这些无约束优化不足使得这个约束优化不足得以解决。利用无约束优化不足代替约束优化不足,无约束优化不足的目标函数必须是约束优化不足的目标函数和约束函数的一个恰当的组合。通常情况下,用来构造惩罚项的约束函数要利用罚因子加在目标函数上。惩罚项的构造原则是:如果当前迭代点是不可行点,那就要实施惩罚而且惩罚值随着不可行点的增大而变大;可行点处无惩罚。惩罚项的作用就是在迭代的过程中强制迭代点越来越近,最终落入可行域中。构造不同的惩罚项对应不同的罚函数策略。因此,研究不同的惩罚项有重要的理论和现实意
义。1.针对一般非线性约束优化不足构造了一种新的罚函数—指数罚函数。同时构造了此罚函数的算法并给出了收敛定理及其证明过程。最后利用数值试验验证该算法的有效性。2.几何规划是一特殊的非线性规划,其应用非常广泛。利用正定式几何规划已有结论和特点以及罚函数技术,作者为正定式几何规划构造了一个新算法,并证明了该算法的收敛性。3.通过松弛变量把不等式约束优化不足转化成等式约束优化不足,然后利用Bertskas在1982年提出的属于等式约束的罚函数PE类,来构造新的乘子罚函数。
【Abstract】 Optimization theory and methods study the optimal solutions of some of the math problem.That is for practical problems,we select the best scheme from many schemes. It is the interdisciplinary of computational mathematics and operations research. It has a wide application in many areas such as national defense construction,economic plan,finance, engineering design, manufacturing, transportation and so on.And many problems of other disciplines can be attributed to the optimization problem,such as the assimilation of atmospheric science, the protein folding problem in life science, the pattern recognition problem in information science, the inversion issues of earth science and so on.The problems are often large-scale optimization problems,thus it has important theoretical and practical value which studies the optimization theory and methods.Penalty function methods are important and more practical methods for solving constrained optimization problems. Its basic idea is transforming a constrained problem into a single unconstrained problem or into a sequence of unconstrained problem and by solving these unconstrained problems to solve the constrained problem. To use unconstrained optimization problem instead of constrained optimization problem,the objective function of the unconstrained optimization problem must be a proper combination of the objective function of the constrained optimization problem and constraint functions. Usually the constraint functions who construct a penalty item are placed into the objective function via a penalty parameter in a way that penalizes any violation of the constraints.The construction principle of penalty items are: if the current iteration point is not feasible, it is necessary for its implementation of punishment, and the punishment value is increasing with the improving of the infeas no penalty for feasible points.The role of penalty items is to force the iterative point closer and closer and finally in the feasible domain with the progress of iteration. Constructing different penalty items corresponds different penalty function methods. Therefore, research on the different penalty items has important theoretical and practical value.1. The author constructs a new penalty function - index penalty functions for the general nonlinear constrained optimization problem. For the penalty function, the author also constructs a new penalty function algorithm and convergence theorem of the algorithm and its proof are given. Finally, numerical experiments verify the effectiveness of the algorithm.2. Geometric programming is a special nonlinear programming ,it’s application is very extensive.Using the existing results and characteristics of constraints posynomial geometric programming and penalty function technique, the author designs a new algorithm for constraints posynomial geometric programming and proves the convergence of the algorithm.3. The author converts inequality constrained optimization problem into equality constrained optimization problem by using slack variables. Then we construct a new multiplier penalty function using the penalty function PE who belongs to equality constraints and was raised by Bertskas in 1982.
【关键词】 罚函数；
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无约束优化；
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Kuhn-Tucker (K-T)点；
正定式几何规划；
【Key words】 penalty function；
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unconstrained optimization；
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constraints positive define geometric programming；
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《约束优化理由的罚函数的探讨 》由臂力论文网
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