非线性规划(2007.12)
第2讲非线性规划1
其一为SUMT外点法,其二为SUMT内点
法.
5
SUTM外点法
对一般的非线性规划: min f X
s.t.hgji
X X
0 0
i 1,2,...,m; j 1,2,...,l.
(1)
m
l
可设:TX , M f X M min0, gi X 2 M hj X 2 (2)
i1
j 1
D X | giX 0,hj X 0,X En
问题(1)可简记为 min f X . XD
定义2 对于问题(1),设 X * D,若存在 0 ,使得对一切
X D,且 X X * ,都有 f X* f X ,则称X*是f(X)在D上的
局部极小值点(局部最优解).特别地当 X X *时,若 f X* f X ,
非线性规划
非线性规划的基本概念 *非线性规划的基本解法
返回 1
非现性规划的基本概念
定义 如果目标函数或约束条件中至少有一个是非线性函数 时的最优化问题就叫做非线性规划问题.
一般形式:
m in f X
s.t.hgijX X Nhomakorabea0 0
i 1,2,...,m ; j 1,2,...,l.
(1)
其中 X x1, x2,, xn T En,f , gi , h j 是定义在 En 上的实值函
function f=fun4(x); f=exp(x(1))
*(4*x(1)^2+2*x(2)^2+4*x(1)*x(2)+2*x(2)+1);
(4) x=fmincon(‘fun’,X0,A,b,Aeq,beq,VLB,VUB,’nonlcon’) (5)x=fmincon(‘fun’,X0,A,b,Aeq,beq,VLB,VUB,’nonlcon’,options)
非线性规划知识点讲解总结
非线性规划知识点讲解总结1. 非线性规划的基本概念非线性规划是指目标函数和/或约束条件包含非线性项的优化问题。
一般来说,非线性规划问题可以表示为如下形式:\[\min f(x)\]\[s.t. \ g_i(x) \leq 0, \ i=1,2,...,m\]\[h_j(x)=0, \ j=1,2,...,p\]其中,\(x \in R^n\)是优化变量,\(f(x)\)是目标函数,\(g_i(x)\)和\(h_j(x)\)分别表示不等式约束和等式约束。
目标是找到使目标函数取得最小值的\(x\)。
2. 非线性规划的解决方法非线性规划问题的求解是一个复杂的过程,通常需要使用数值优化方法来解决。
目前,常用的非线性规划求解方法主要包括梯度方法、牛顿方法和拟牛顿方法。
(1)梯度方法梯度方法是一种基于目标函数梯度信息的优化方法。
该方法的基本思想是在迭代过程中不断沿着梯度下降的方向更新优化变量,以期望找到最小值点。
梯度方法的优点是简单易实现,但缺点是可能陷入局部最优解,收敛速度慢。
(2)牛顿方法牛顿方法是一种基于目标函数的二阶导数信息的优化方法。
该方法通过构造目标函数的泰勒展开式,并利用二阶导数信息来迭代更新优化变量,以期望找到最小值点。
牛顿方法的优点是收敛速度快,但缺点是计算复杂度高,需要计算目标函数的二阶导数。
(3)拟牛顿方法拟牛顿方法是一种通过近似求解目标函数的Hessian矩阵来更新优化变量的优化方法。
该方法能够克服牛顿方法的计算复杂度高的问题,同时又能保持相对快速的收敛速度。
拟牛顿方法的典型代表包括DFP方法和BFGS方法。
3. 非线性规划的应用非线性规划方法在实际生活和工程问题中都有着广泛的应用。
以下将介绍非线性规划在生产优化、资源分配和风险管理等领域的应用。
(1)生产优化在制造业中,生产线的优化调度问题通常是一个非线性规划问题。
通过对生产线的机器设备、生产工艺和生产速度等因素进行建模,并设置相应的目标函数和约束条件,可以使用非线性规划方法来求解最优的生产调度方案,以最大程度地提高生产效率和减少成本。
第2章 非线性规划
成立,则称函数f(x)在点 0处有极大值;反之,若有 在点x 成立,则称函数 在点 处有极大值;反之, 不等式
f ( x) > f ( x0 )
成立, 在点x 成立,则称函数 f (x)在点 0处有极小值。 在点 处有极小值。
3
第2章 非线性规划
无法显示图像。计算机可能没有足够的内存以打开该图像,也可 能是该图像已损坏。请重新启动计算机,然后重新打开该文件。 如果仍然显示红色“x” ,则可能需要删除该图像,然后重新将其插 入。
f ( k ) ( x0 ) = 0, k = 1, 2,L , n − 1; f ( n ) ( x0 ) ≠ 0
为偶数, 在点x 若n为偶数,则函数 为偶数 则函数f(x)在点 0处有极值,当f(n)(x0)<0 在点 处有极值, 时为极大值, 时为极小值; 为奇数, 时为极大值,当f(n)(x0)>0时为极小值;若n为奇数, 时为极小值 为奇数 则函数f(x)在点 0处没有极值。 则函数 在点x 处没有极值。 在点 6
2
第2章 非线性规划
无法显示图像。计算机可能没有足够的内存以打开该图像,也可 能是该图像已损坏。请重新启动计算机,然后重新打开该文件。 如果仍然显示红色“x” ,则可能需要删除该图像,然后重新将其插 入。
2.1 一元函数的极小化
2.1.1 求解单变量极值问题的解析法
2.1.1.1 预备知识
1.极值(极大值或极小值):若函数f (x)在点 x0双 .极值(极大值或极小值) 若函数 在点 侧邻域中有定义, 侧邻域中有定义,并且对于某邻域 0 < x − x0 < δ 内 的所有点, 的所有点,不等式
1
第2章 非线性规划
九.非线性规划(NonlinearProgramming)
九. 非线性规划(Nonlinear Programming)非线性规划是研究目标函数和约束条件中至少包含一个非线性函数的约束极值最优化问题。
由于非线性问题的复杂性,非线性规划与线性规划相比在理论和算法上呈现出明显的多样性,成果非常丰富。
非线性规划的理论成果包括约束极值问题到达极值解的充分和必要条件(即最优性条件)、非线性规划的对偶理论等。
非线性规划的算法种类繁多,但本质上都是采用数值计算迭代方法求解非线性方程组。
解非线性规划问题时所用的计算方法最常见的是迭代下降算法,即算法同时具有迭代和下降两种特征:迭代:从一点x(k)出发,按某种规则算出后继点x(k+1);用x(k)代替x(k+1),重复上述过程,产生点列{x(k)};下降:对某个函数,每次迭代后,后继点的函数值要有所减少。
评价算法的几个要素通用性与可靠性对参数与数据的敏感性准备与计算的工作量收敛性一维搜索算法可以归纳为两大类:试探法和函数逼近法。
试探法:黄金分割法(0.618法);Fibonacci法(斐波那契法)函数逼近法:牛顿法;割线法;抛物线法;插值法多维搜索中使用导数的最优化算法(无约束问题)最速下降法(梯度法);牛顿法(二阶梯度法);共轭梯度法;拟牛顿法;……多维搜索无约束最优化的直接方法(不用导数)模式搜索法;Rosenbrock算法;单纯形法;……有约束最优化方法可行方向法;惩罚函数法;线性逼近法及二次规划;SQP(序贯二次规划)法;……十.多目标数学规划(Multiobjective Programming)多目标规划标准形式:(VP)实际问题往往难以用一个指标来衡量,需要用一个以上相互间不很协调(甚至相互冲突)的衡量指标,形成多目标规划问题。
x f x f V T p )](,),(min[1符号V -min 表示区别于单目标求最小,指对向量形式的p 个目标求最小。
由于实际问题中p 个目标量纲不同,有必要对每个目标事先规范化。
第4讲非线性规划-精品文档
x 2 ( x ) a a x a x 过三点作抛物线: g 0 1 2 2 g ( x ) a a x a x f ( x ) 1 0 1 1 2 1 1 有 2 g ( x ) a a x a x f ( x ) 2 0 1 2 2 2 2 2 g ( x ) a a x a x f ( x ) 3 0 1 3 2 3 3
则
x x
注:迭代时,若出现退化情形 x x2 x 1 x 2 , 继续迭代。 可取 x 2
#
2. 最速下降法 设f(X) 可微,给定初始点X1,>0, 每次沿使f 下降得最快的负梯度 方向 D=-f (X)搜索,直到满足 终止条件为止。 第k次迭代
f (X)
X
D= -f (X)
x3
x i x j,
1 1 1
x1 x2 x3
x 12 x 22 0 x 32
故方程组有唯一解,且 a2 0
即抛物线的开口向上。
g ( x ) a 2 a x 0 1 2 a1 x 得极小值点 2a 2
令
,x ,x ,x中选出满足前面不等式的三点 , 再从 x 1 2 3 重复前面的过程,直到满足终止条件: | f ( x ) g ( x ) | ,| x x | 1 3 1 2
高维问题可通过一系列的一维搜索,求出其近似最优解。
沿某些方向作一维搜索
n min{ f ( X ) |X R }
化为无约束问题 min f ( X ) s . tg ( X ) 0 , i 1 , 2 , , m i h ( X ) 0 , j 1 , 2 , , p j
第四节 非线性规划模型的解
非线性规划的基本概念及问题概述
牛顿法在凸优化问题上表现较好,但在非凸问题 上可能陷入局部最优解。
拟牛顿法
01
拟牛顿法是一种改进的牛顿法,通过构造海森矩阵 的近似来降低计算成本。
02
拟牛顿法在每一步迭代中更新搜索方向,并逐渐逼 近最优解。
03
拟牛顿法在处理大规模非线性规划问题时表现较好 ,但仍然需要计算目标函数的二阶导数。
共轭梯度法
共轭梯度法结合了梯度法和牛 顿法的思想,通过迭代更新搜 索方向来寻找最优解。
共轭梯度法的迭代方向是梯度 方向和上一次迭代方向的线性 组合,可以加快收敛速度。
共轭梯度法适用于大规模优化 问题,尤其在约束条件较多或 非凸函数情况下表现较好。
05
非线性规划的挑战与解决方 案
局部最优解问题
局部最优解问题
案例二:生产计划优化问题
总结词
生产计划优化问题旨在通过合理安排生 产计划,降低生产成本并满足市场需求 。
VS
详细描述
生产计划优化问题需要考虑生产过程中的 各种因素,如原材料需求、设备能力、劳 动力成本等。目标函数通常是非线性的, 因为生产成本和产量之间的关系是非线性 的。约束条件可能包括资源限制、交货期 限制等。
例子
最小化成本函数,其中成本是生产量 的函数,生产量受到资源、生产能力 等约束。
最大化问题
最大化目标函数
在给定的约束条件下,找到一组变量 ,使得目标函数达到最大值。
例子
最大化收益函数,其中收益是销售量 的函数,销售量受到市场需求、价格 等约束。
约束条件下的优化问题
01
在满足一系列约束条件下,寻找最优解,使得目标函数达到最 优值。
梯度法适用于目标函数和约束条件比较简单的情况,但对于非凸函数或约束条件复 杂的情况可能不收敛或收敛到局部最优解。
非线性规划的解法
非线性规划的解法非线性规划是一类重要的数学规划问题,它包含了很多实际应用场景,如金融市场中的资产配置问题,工程界中的最优设计问题等等。
由于非线性目标函数及约束条件的存在,非线性规划问题难以找到全局最优解,面对这样的问题,研究人员提出了众多的解法。
本文将从梯度法、牛顿法、共轭梯度法、拟牛顿法等方法进行介绍,着重讨论它们的优劣性和适用范围。
一、梯度法首先介绍的是梯度法,在非线性规划中,它是最简单的方法之一。
梯度法的核心思想是通过寻找函数的下降方向来不断地优化目标函数。
特别是在解决单峰函数或弱凸函数方面优势明显。
然而,梯度算法也存在一些不足之处,例如:当函数的梯度下降速度过慢时,算法可能会陷入局部最小值中无法跳出,还需要关注梯度方向更新的频率。
当目标函数的梯度非常大,梯度法在求解时可能会遇到局部性和发散性问题。
因此,它并不适合解决多峰、强凸函数。
二、牛顿法在牛顿法中,通过多项式函数的二阶导数信息对目标函数进行近似,寻找下降方向,以求取第一个局部极小值,有时还可以找到全局最小值。
牛顿法在计算方向时充分利用二阶导数的信息,使梯度下降速度更快,收敛更快。
因此,牛顿法适用于单峰性函数问题,同时由于牛顿法已经充分利用二阶信息,因此在解决问题时更加精确,准确性更高。
但牛顿法的计算量比梯度法大,所以不适合大规模的非线性规划问题。
此外,当一些细节信息不准确时,牛顿法可能会导致计算数值不稳定和影响收敛性。
三、共轭梯度法共轭梯度法是非线性规划的另一种解法方法。
共轭梯度法沿预定义的方向向梯度下降,使梯度下降的方向具有共轭性,从而避免了梯度下降法中的副作用。
基于共轭梯度的方法需要存储早期的梯度,随着迭代的进行,每个轴线性搜索方向的计算都会存储预定的轴单位向量。
共轭梯度方法的收敛速度比梯度方法快,是求解非线性规划的有效方法。
四、拟牛顿法拟牛顿法与牛顿法的思路不同,它在目标函数中利用Broyden、Fletcher、Goldfarb、Shanno(BFGS)算法或拟牛顿法更新的方法来寻找下降方向。
非线性规划
概述
在科学管理和其他领域中, 在科学管理和其他领域中,大量应用问题可以归结为 线性规划问题,但是,也有另外许多问题, 线性规划问题,但是,也有另外许多问题,其目标函 数和( 数和(或)约束条件很难用线性函数表达 如果目标函数和(或)约束条件中包含有自变量的非 如果目标函数和( 线性函数, 线性函数,则这样的规划问题就属于非线性规划
例 选址问题
个市场, 设有 n 个市场,第 j 个市场位置为 (pj,qj) ,它对某种货物 的需要量为b )。现计划建立 个仓库, 的需要量为 j(j=1,2,…,n)。现计划建立 m 个仓库,第 i )。 个仓库的存储容量为 ai 。 试确定仓库的位置,使各仓库 试确定仓库的位置, 对各市场的运输量与路程乘积之和为最小? 对各市场的运输量与路程乘积之和为最小?
基本概念
向量函数、全局极小点、局部最优解、 向量函数、全局极小点、局部最优解、局部极 小点、梯度、Hesse矩阵、Jacobi阵 小点、梯度、Hesse矩阵、Jacobi阵、 矩阵 数一般形式、凸函数、 数一般形式、凸函数、凸规划 二次函
数值方法的基本思路: 数值方法的基本思路:迭代
给定初始点x0 根据x0,依次迭代产生点列{xk}
例 选址问题
个仓库的位置为(x 设第 i 个仓库的位置为 i,yi) 个仓库到第j个市场的货物供应量为 第i个仓库到第 个市场的货物供应量为 ij 个仓库到第 个市场的货物供应量为z 目标函数为
min
z ij d ij = ∑ ∑ z ij ( x i − p j ) 2 + ( y 来说, 一般来说,求解非线性规划问题比线性规划问题困难 得多。而且, 得多。而且,也不象线性规划那样有单纯形法这一通 用的方法。非线性规划的各种算法大都有自己特定的 用的方法。 使用范围,都有一定的局限性。到目前为止还没有适 使用范围,都有一定的局限性。到目前为止还没有适 合于各种问题的一般算法 的一般算法, 合于各种问题的一般算法,这是需要深入研究的一个 领域。 领域。
非线性规划算法介绍
非线性规划算法介绍在优化问题中,线性规划被广泛应用,但是有时候我们需要解决一些非线性问题。
非线性规划问题是指目标函数或约束条件至少有一个是非线性的优化问题,求解非线性规划问题是在一些工程和科学领域中很重要的任务。
这篇文章将会介绍非线性规划算法的一些概念和原理。
1. 概述非线性规划(Non-linear programming,简称NLP)是指存在非线性的目标函数和约束的最优化问题。
相对于线性规划问题,非线性规划问题的求解要困难得多,因此需要更复杂的算法来解决。
然而,在实际应用中非线性规划问题比比皆是,如金融风险管理、科学研究、交通规划等,因此非线性规划算法的研究意义非常重大。
2. 常见算法(a) 梯度下降法梯度下降法(Gradient descent algorithm)是求解最小化目标函数的一种方式。
在非线性规划问题中,该方法利用目标函数的梯度方向来确定下降的方向,迭代调整参数,直到梯度为零或达到可接受的误差范围。
梯度下降法有多种变形,包括共轭梯度法、牛顿法等。
(b) 拟牛顿法拟牛顿法(Quasi-Newton methods)是用来求解非线性约束优化问题的经典算法之一。
拟牛顿法利用牛顿法的思想,但不需要求解目标函数的二阶导数,转而用近似的Hessian矩阵来取代二阶导数,并用更新步长向量的方式近似求解目标函数的最小值。
(c) 启发式算法启发式算法(Heuristic algorithms)是一种不确定性的、基于经验的求解方法,因此不保证能找到全局最优解。
虽然有缺点,但启发式算法具有较强的鲁棒性和适应性,可用于非线性规划问题的求解。
常见的启发式算法包括模拟退火、遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等。
3. 应用案例非线性规划算法在实际应用中发挥着不可或缺的作用。
这里介绍两个基于非线性规划算法的应用案例。
(a) 水利工程在水利工程中,常常需要寻找最优的方案来解决水库调度、灌溉、排洪等问题。
非线性规划算法能够通过寻找水资源的最优利用方法,保证水利工程的经济和社会效益。
非线性规划
非线性规划如果目标函数或约束条件中含有一个或多个是变量的非线性函数,我们称这类规划问题为非线性规划(nonlinear programming ,可简记为NP )。
一般地,解非线性规划问题要比解线性规划问题困难的多,因为它不像解线性规划问题有单纯形法这一通用的方法,非线性规划目前还没有适合于各种问题的一般算法,各个方法都有自己特定的应用范围。
非线性规划的基本概念和基本原理第一节 非线性规划的数学模型例:某金属制品厂要加工一批容积为1米3的长方形容器,按规格要求,上下底的材料为25元/m2,侧面的材料为40元/m2,试确定长、宽、高的尺寸,使这个容器的成本最低。
设容器的长为1x ,宽为2x ,则高为211x x 。
根据题意得:⎪⎩⎪⎨⎧≥++=0,)](1[8050),(min 2121212121x x x x x x x x x x f 例:某公司经营两种设备,第一种设备每件售价30元,第二种设备每件售价为450元,根据统计,售出一件第一种设备所需营业时间平均为0.5小时,第二种设备为()225.02x +时,其中2x 是第二种设备的售出数量,已知该公司在这段时间内的总营业时间为800小时,试决定使其营业额最大的营业计划。
解:设该公司计划经营第一种设备为错误!未找到引用源。
件,第二种设备为错误!未找到引用源。
件,根据题意得:⎪⎩⎪⎨⎧≥≤+++=0,800)25.02(5.045030),(max 212212121x x x x x x x x x f 由这两个例子可以看出,这两个例子在高等数学中代表了两类不同类型的极值问题。
例1是无条件极值;例2是有条件极值。
如果令),,,(21n x x x X =是n 维空间)(n E上的点,则一般非线性的数学模型为:⎪⎩⎪⎨⎧=≥==l j X g m i X h X f ji ,,2,1 ,0)(,,2,1 ,0)()(min)(X f 为目标函数,)()(X g X h j i ,为约束条件,X 为自变量。
非线性规划
非线性规划什么是非线性规划?非线性规划(Nonlinear Programming,简称NLP)是一种数学优化方法,用于求解包含非线性约束条件的优化问题。
与线性规划不同,非线性规划中的目标函数和约束条件都可以是非线性的。
非线性规划的数学表达式一般来说,非线性规划可以表示为以下数学模型:minimize f(x)subject to g_i(x) <= 0, i = 1, 2, ..., mh_j(x) = 0, j = 1, 2, ..., px ∈ R^n其中,f(x)是目标函数,g_i(x)和h_j(x)分别是m个不等式约束和p个等式约束,x是优化变量,属于n维实数空间。
非线性规划的解法由于非线性规划问题比线性规划问题更为复杂,因此解决非线性规划问题的方法也更多样。
以下列举了几种常用的非线性规划求解方法:1. 数值方法数值方法是最常用的非线性规划求解方法之一。
它基于迭代的思想,通过不断优化目标函数的近似解来逼近问题的最优解。
常见的数值方法有梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等。
2. 优化软件优化软件是一类针对非线性规划问题开发的专用软件,它集成了各种求解算法和优化工具,可以方便地求解各种类型的非线性规划问题。
常见的优化软件有MATLAB、GAMS、AMPL等。
3. 线性化方法线性化方法是一种将非线性规划问题转化为等价的线性规划问题的求解方法。
它通过线性化目标函数和约束条件,将非线性规划问题转化为线性规划问题,然后利用线性规划的求解方法求解得到最优解。
4. 分类方法分类方法是一种将非线性规划问题分解为若干个子问题求解的方法。
它将原始的非线性规划问题分解为多个子问题,然后将每个子问题分别求解,并逐步逼近原始问题的最优解。
以上仅是非线性规划求解方法的一小部分,实际上还有很多其他的方法和技巧可供选择。
在实际应用中,选择合适的方法和工具是非常重要的。
非线性规划的应用非线性规划在实际生活和工程中有着广泛的应用。
学习非线性规划的基本方法
学习非线性规划的基本方法非线性规划(Nonlinear Programming,简称NLP)是数学规划中的一种重要方法,被广泛应用于工程、经济、管理、物理等领域。
与线性规划相比,非线性规划在模型的描述和求解方法上更为复杂,但也更为灵活和准确。
本文将介绍非线性规划的基本方法,包括问题的建模、常用的求解算法和实际应用。
一、非线性规划问题的建模在开始学习非线性规划之前,我们首先需要对非线性规划问题进行合理的建模。
通常,一个典型的非线性规划问题可以表示为以下形式:最小化 f(x)约束g_i(x) ≤ 0, i = 1, 2, ..., mh_j(x) = 0, j = 1, 2, ..., n其中,f(x)是目标函数,g_i(x)是不等式约束条件,h_j(x)是等式约束条件,x为决策变量,m和n分别表示不等式约束条件和等式约束条件的个数。
在建模时,需要特别注意以下几点:1. 选择合适的决策变量,使得问题的描述和求解更加精确和高效。
2. 明确目标函数和约束条件,确保数学模型的准确性。
3. 充分考虑实际问题的特性,对问题进行合理的简化和假设。
二、非线性规划问题的求解算法非线性规划问题的求解算法可以分为两类:直接法和间接法。
直接法直接对非线性规划问题进行求解,而间接法先将非线性规划问题转化为等价的特殊结构问题,再对等价问题进行求解。
下面介绍两种常用的求解算法:单纯形法和内点法。
1. 单纯形法单纯形法是线性规划中常用的一种求解算法,但也可以用于求解非线性规划问题。
该算法通过寻找可行解的连续改进路径,不断接近最优解。
单纯形法的核心思想是在可行域内搜索目标函数极小值点。
2. 内点法内点法是一类有效的非线性规划求解方法,其基本思想是将原问题转化为一个等价的凸优化问题,通过寻找问题凸对偶的极值点来求解原问题。
该方法的优点是能够处理大规模的非线性规划问题,并具有较好的收敛性和全局最优性。
三、非线性规划的实际应用非线性规划方法在实际应用中具有广泛的应用前景。
《非线性规划》课件
非线性规划的约束条件
非线性规划的约束条件是指限制问题解的一组方程或不等式。这些约束条件可以包括物理限制、资源约 束和行为限制等。
非线性规划的求解方法
线性化方法
将非线性问题转化为等价的 线性问题,然后使用线性规 划方法求解。
牛顿法
使用牛顿迭代法逐步逼近最 优解。
拟牛顿法
使用近似Hessian矩阵的方法 优化牛顿法。
变尺度法、全局优化方法
1
变尺度法
通过改变尺度,将问题转化为更易求解的形式。
2
全局优化方法
使用启发式算法寻找全局最优解。
非线性规划的应用领域
生产计划问题
优化生产计划,提高效率和利润。
交通运输问题
优化交通网络和运输流程。
优化电力系统
使电力系统运行更加高效和可靠。
决策支持系统
为决策者提供优化建议和决策支持。
医资源分配和治疗方案。
非线性规划的挑战
复杂的问题结构和求解困难。
未来的研究方向
未来的研究方向包括改进算法性能、适用于大规模问题的方法和考虑不确定性的优化模型等。
《非线性规划》PPT课件
在这个《非线性规划》PPT课件中,我们将深入探讨非线性规划的各个方面, 并介绍其在不同领域的应用。让我们一起开启这个激动人心的学习之旅!
什么是非线性规划?
非线性规划是一种在优化问题中寻找最优解的数学方法。它处理的是有非线 性约束条件和目标函数的优化问题。
非线性规划的优化目标
非线性规划算法综述
非线性规划算法综述非线性规划是现代数学中的一个重要领域,其应用范围广泛,包括物理学、经济学、机械工程学、化学工程学等众多领域。
而在实际应用中,非线性规划问题往往十分复杂,需要采用各种算法进行求解。
本文将对非线性规划算法进行综述,重点介绍了当前主要的非线性规划算法,包括黄金分割法、拟牛顿法、粒子群算法、遗传算法等。
一、黄金分割法黄金分割法是一种基于区间搜索的优化算法,其核心思想是通过不断缩小搜索区间,逐步逼近最优解。
该算法要求函数必须在搜索区间内具有单峰性质。
黄金分割法的优点是简单易懂、易于实现、对初始区间的选择不敏感。
但其缺点也十分明显,当函数具有多峰性质时,该算法的表现将十分不理想。
二、拟牛顿法拟牛顿法是一种基于梯度下降的优化算法,其核心思想是利用梯度信息寻找搜索方向,并通过迭代逐步改进优化结果。
该算法可以处理非线性约束和非线性目标,且具有较高的收敛速度和精度。
拟牛顿法优点是在一定程度上能解决高维、多约束、多峰等非线性问题,且能够综合利用目标函数和约束条件信息。
但是其在某些情况下会出现收敛陷入局部极小值的问题,需要采用一些策略来提高其质量。
三、粒子群算法粒子群算法是一种基于启发式算法的优化方法,利用群体行为的思想进行全局搜索。
该算法基于种群演化,可以利用全局信息和局部交换以及自我适应等特点,综合利用了搜索中的多样性和少数量的节点数。
粒子群算法的优点是能够解决高维、多峰、非线性约束、非凸性等问题,并且具备较强的全局搜索能力。
然而其也存在较大的局限性,例如易收敛到局部最优解、易出现早熟现象等问题,需结合其他优化算法进一步优化。
四、遗传算法遗传算法是一种基于生物遗传进化机制的优化算法,其核心思想是通过选择、交叉、变异等操作,利用自然选择和适应性的原理进行问题求解。
该算法基于种群智能,适用于高维、非线性、找寻全局最优解等具有良好解空间的优化问题。
遗传算法的优点在于其能够在多峰时取得较优的解,尤其适用于求解具有很多可怕的自变量时。
第九章非线性规划
资料范本本资料为word版本,可以直接编辑和打印,感谢您的下载第九章非线性规划地点:__________________时间:__________________说明:本资料适用于约定双方经过谈判,协商而共同承认,共同遵守的责任与义务,仅供参考,文档可直接下载或修改,不需要的部分可直接删除,使用时请详细阅读内容1. 非线性规划我们讨论过线性规划,其目标函数和约束条件都是自变量的线性函数。
如果目标函数是非线性函数或至少有一个约束条件是非线性等式(不等式),则这一类数学规划就称为非线性规划。
在科学管理和其他领域中,很多实际问题可以归结为线性规划,但还有另一些问题属于非线性规划。
由于非线性规划含有深刻的背景和丰富的内容,已发展为运筹学的重要分支,并且在最优设计,管理科学,风险管理,系统控制,求解均衡模型,以及数据拟合等领域得到越来越广泛的应用。
非线性规划的研究始于三十年代末,是由W.卡鲁什首次进行的,40年代后期进入系统研究,1951年H.W.库恩和A.W.塔克提出带约束条件非线性规划最优化的判别条件,从而奠定了非线性规划的理论基础,后来在理论研究和实用算法方面都有很大的发展。
非线性规划求解方法可分为无约束问题和带约束问题来讨论,前者实际上就是多元函数的极值问题,是后一问题的基础。
无约束问题的求解方法有最陡下降法、共轭梯度法、变尺度法和鲍威尔直接法等。
关于带约束非线性规划的情况比较复杂,因为在迭代过程中除了要使目标函数下降外,还要考虑近似解的可行性。
总的原则是设法将约束问题化为无约束问题;把非线性问题化为线性问题从而使复杂问题简单化。
求解方法有可行方向法、约束集法、制约函数法、简约梯度法、约束变尺度法、二次规划法等。
虽然这些方法都有较好的效果,但是尚未找到可以用于解决所有非线性规划的统一算法。
1.1 非线性规划举例[库存管理问题] 考虑首都名酒专卖商店关于啤酒库存的年管理策略。
假设该商店啤酒的年销售量为箱,每箱啤酒的平均库存成本为元,每次订货成本都为元。
非线性规划基本概念
序列二次规划法原理及步骤
• 原理:序列二次规划法是一种迭代求解非线性规划问题的方法。它在每次迭代中构造一个二次规划子问题,通 过求解该子问题得到原问题的一个近似解,然后利用该近似解的信息构造下一个二次规划子问题,如此循环直 至收敛到最优解。
序列二次规划法原理及步骤
2. 求解二次规划子问题,得到近 似解。
与线性规划不同,非线性规划中的目标函数或约 束条件至少有一个是非线性的。
非线性规划问题通常更加复杂,需要采用特定的 算法和工具进行求解。
非线性规划重要性
01
广泛适用性
非线性规划在各个领域都有广泛 应用,如经济、金融、工程、管 理等。
02
解决复杂问题
03
推动技术进步
非线性规划能够处理涉及复杂非 线性关系的问题,提供更精确的 解决方案。
THANKS
感谢观看
REPORTING
https://
VS
5. 判断终止条件
若满足终止条件,则停止迭代,输出当前 迭代点作为近似最小值点;否则,返回步 骤2继续迭代。
拟牛顿法原理及步骤
原理
1. 初始化
拟牛顿法是一种改进牛顿法的方法, 其基本思想是通过构造一个近似海森 矩阵的逆矩阵来避免直接计算海森矩 阵及其逆矩阵。拟牛顿法利用目标函 数的一阶导数信息来构造一个满足拟 牛顿条件的矩阵来逼近海森矩阵的逆 矩阵,从而在保证收敛速度的同时降 低了计算复杂度。
选择初始点 x0,设置迭代终止条件。 初始化拟牛顿矩阵 B0(或其逆矩阵 H0)。
2. 计算梯度
计算函数在 x0 处的梯度 g0 和 g1。
拟牛顿法原理及步骤
3. 求解搜索方向 通过解线性方程组 Bdp = -gp 或 Hdp = -gp 得到搜索方向 dp。
非线性规划的理论与算法
非线性规划的理论与算法非线性规划(Nonlinear Programming, NLP)是数学规划的一个重要分支,其研究对象是带有非线性约束条件的最优化问题。
非线性规划模型常见于各类工程技术问题的优化,如工业系统优化、经济系统优化、交通运输系统优化等。
本文将介绍非线性规划的基本理论和常用的求解算法。
一、非线性规划模型min f(x)s.t.g(x)≤0,h(x)=0其中,f(x)为目标函数;g(x)≤0与h(x)=0为约束条件;x为决策变量,其取值范围由约束条件决定。
非线性规划模型常见的类型包括无约束问题、等式约束问题和不等式约束问题等。
二、非线性规划的求解算法1. 顺序二次规划算法(Sequential Quadratic Programming, SQP)顺序二次规划算法是一种常用的非线性规划求解算法。
该算法通过构造拉格朗日函数来将非线性规划问题转化为一系列二次规划子问题。
通过迭代求解这些二次规划子问题,最终得到原始非线性规划问题的最优解。
SQP算法具有高效、稳定性强等优点,已广泛应用于实际问题中。
2. 内点法(Interior Point Methods)内点法是一种常用的非线性规划求解算法,可以有效处理约束条件较多的非线性规划问题。
该算法通过构造适当的增广 Lagrange 函数,将非线性规划问题转化为一系列无约束优化问题。
通过迭代求解这些无约束优化问题,最终找到原始非线性规划问题的解。
内点法具有收敛速度快、计算精度高等优点。
3. 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)遗传算法是一种模拟生物进化过程的启发式优化算法,常用于求解非线性规划问题。
该算法通过借鉴自然选择、交叉和突变等遗传操作,逐步演化出一组较好的解,寻找最优解。
遗传算法不需要假设目标函数和约束条件的具体形式,因此适用于复杂的非线性规划问题。
4. 粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)粒子群优化算法是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法,也常用于求解非线性规划问题。
非线性规划
返回
结束
非线性规划
解:确定决策变量
设 x i 表示第 i个季度的产量 ( i = 1,2,3 )。 约束条件: 1 ()每季度的最大生产能 力为100:x i ≤ 100( i = 1,2,3)
限制: (2 每季度的交货数量的 限制: ) 第一季度: 第一季度: x1 ≥ 40 第二季度: 第二季度:( x 1 − 40 ) + x 2 ≥ 60
料场位置为 ( h j , g j ),日储量为 e j , j = 1, 2 .
决策变量:
设 x ij 为从料场 j向工地 i的运送量 , j = 1, 2 .i = 1, 2 ,L ,6
返回 结束
非线性规划
在问题 ( 2)中, 两个新建料场的位置 ( h j , g j )也是决策变量 .
约束条件: (1 )各工地的日用量必须满 足 : ∑ x ij = d i ( i = 1, 2 ,L ,6 ).
一、模型的建立
返回
结束
非线性规划
[实例 某工厂向用户提供发动机,按合同规定,其交货 实例] 某工厂向用户提供发动机,按合同规定, 实例 数量和日期是:第一季度末交40台 第二季末交60台 数量和日期是:第一季度末交 台,第二季末交 台,第 三季末交80台 工厂的最大生产能力为每季100台,每季 三季末交 台。工厂的最大生产能力为每季 台 ),其中 的生产费用是 f ( x ) = 50 x + 0 .2 x 2 ( 元),其中 x 为该季生
返回
结束
非线性规划
练习题 飞行管理问题 在约10,000m高空的某边长160km的正方形区域内,经 常有若干架飞机作水平飞行。区域内每架飞机的位置和速 度向量均由计算机记录其数据,以便进行飞行管理。当一 架欲进入该区域的飞机到达区域边缘时,记录其数据后, 要立即计算并判断是否会与区域内的飞机发生碰撞。如果 会碰撞,则应计算如何调整各架(包括新进入的)飞机飞 行的方向角,以避免碰撞。现假定条件如下: 1)不碰撞的标准为任意两架飞机的距离大于8km; 2)飞机飞行方向角调整的幅度不应超过30度; 3)所有飞机飞行速度均为每小时800km;
第七节非线性规划
设将潮流计算问题概括为求解如下的非线性代数方程组
fi (x) gi (x) bi 0 i=(1,2, …,n) 或 f (x) 0
2024/8/1
1
式中:x 为待求的n 维向量,bi为给定的常量。
可以构造标量函数为:
n
n
F(x) fi (x)2 gi (x) bi 2
解,所得的解就是 * 。
• 带有最优乘子的牛顿算法的具体应用
可以分成以下三种不同情况: ⑴ 从一定的初值出发,原来的潮流问题有解。
2024/8/1
8
目标函数 F(k) 0 , (k ) 1.0
⑵ 从一定初值出发原来的潮流问题无解。
F(k) 正值, (k) 0 ⑶ 有别于以上两种情况。
(k) 1, F (k)不为零或不断波动。 这种情况的原因可能是解存在,但计算精度不够。
图2-9所示为应用上述步骤求目标函数最小值的过程,这里假设变 量向量是二维的。
由上可见,为了求得问题的解,关键要解决两个问题: ⑴ 确定第k次迭代的搜索方向 *(k) ; ⑵ 确定第k次迭代的最优步长因子x(k) 。
2024/8/1
4
三、带有最优乘子的牛顿潮流算法
为了改进上述的非线性规划潮流算法,首先在决定搜索方向x(k)的 问题上,利用常规牛顿潮流算法每次迭代所求出的修正量向量
2024/8/1
6
f (x) a b 2c 0
原来的目标函数可以写为
n
F(x) (ai bi 2ci )2 () i 1
上式对 求导,令其等于零,由此可以求得最优乘子 *
将上式展开,可得 g0 g1 g2 2 g3 3 0
2024/8/1
7
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
模型1: 模型1: 控制风险最大化收益
基本概念 算法概述 软件求解 范 例
min s.t.
Q( X ) R( X ) ≥ β x1 + x2 + L + x8 = 1, xi ≥ 0
课堂延伸 布置实验
结
束 9
引 例
组合投资
数学实验之 --非线性规划 实验目的 引 例
单击此处编辑母版文本样式 化为单目标: 第二级 模型3: 0≤ρ≤ ≤ρ≤1 模型3: 对收益和风险加权平均 ( 0≤ρ≤1 ) 第三级 第四级 max (1 − ρ ) R( X ) − ρ Q( X ), 第五级 x + x + L + x = 1 s.t单击此处编辑母版副标题样式 .
8 k j =1 j jk
T T 8 k =1 k k =1 j =1 j jk
数学实验之 --非线性规划 实验目的 引 例
投资组合X=(x1,x2,…,xn)在第 k年的收益率为 年的收益率为: 投资组合 在第 年的收益率为
基本概念 算法概述 软件求解 范 例
T
∑
k =1
T
2
k
课堂延伸 布置实验
1 T 8 1 T 8 = ∑ [∑ x j rjk − ∑∑ x j rjk ]2 T k =1 j =1 T k =1 j =1
第二级 ai: 第i个项目的投资额 ci: 第i个项目的收益 第三级 收益占总投资的比例 第四级 n n max f ( x1 , x2 ,..., xn ) = ∑ ci xi ∑ ai xi 单击此处编辑母版副标题样式 第五级 n i =1 i =1
∑ a j x j ≤ b s.t. j =1 x = 0 or 1, ( j = 1, 2,..., n) j
股票2 股票
0.815 0.716 1.385 1.266 0.974 1.093 1.256 1.337 0.963
股票3 股票
0.698 0.662 1.318 1.280 1.093 1.146 1.307 1.367 0.990
股票4 股票
1.023 1.002 1.123 1.156 1.030 1.012 1.023 1.031 1.073
股票5 股票
0.851 0.768 1.354 1.025 1.181 1.326 1.048 1.226 0.977
黄金
1.677 1.722 0.760 0.960 1.200 1.295 2.212 1.296 0.688
--非线性规划 实验目的 引 例
单击此处编辑母版文本样式 第二级 第三级 第四级 单击此处编辑母版副标题样式 第五级
数学实验之
重庆大学数理学院
--非线性规划 实验目的 引 例
单击此处编辑母版文本样式 第二级 数学实验之—非线性规划 第三级 SHUXUESHIYANZHIFEIXIANXINGGUIHUA 第四级 单击此处编辑母版副标题样式 第五级 课件制作:数学实验课程组
你可以自由的从网站/cmewebhome上传或 下载重庆大学数学实验与数学建模的最新信息,ppt幻灯片及相 关资料,以便相互学习.
1 2 n
基本概念 算法概述 软件求解 范 例
xi ≥ 0
i = 1, 2,L , n
课堂延伸 布置实验
3个模型均为非线性规划模型。
结 束 10
数学实验之
引 例
投资选择问题 单击此处编辑母版文本样式
--非线性规划 实验目的 引 例
第二级 万元, 可供选择的项目有n个。假定对第i个项目的 第三级 投资总额为ai万元,收益总额为ci万元。 第四级 问如何确定投资方案,使总的投资利润率(收 收 单击此处编辑母版副标题样式 第五级 益占总投资的比例)达最高? 益占总投资的比例
基本概念 算法概述 软件求解 范 例
课堂延伸 布置实验
结
束 5
引 例
收益和风险
数学实验之 --非线性规划 实验目的 引 例
单击此处编辑母版文本样式 每个投资项目的收益率可以看成一个随机变量,其均值可以 第二级 用样本均值(历史均值)来近似.因此, 预计第j种投资的平均 收益率为 第三级 r = (∑ r ) / T 第四级 其中: rjk 代表第j种投资在第k年的收益率. 单击此处编辑母版副标题样式 第五级
引 例
数学实验之 --非线性规划 实验目的 引 例
基本概念 算法概述 软件求解 范 例
课堂延伸 布置实验
结
束 3
引 例
组合投资
数学实验之 --非线性规划 实验目的 引 例
单击此处编辑母版文本样式 问题的描述: 设有8种投资选择:5支股票,2种 债券,黄金. 投资者收集到这些投资项目的年收 第二级 益率的历史数据 (见下页表), 投资者应如何分 第三级 配他的投资资金,即需要确定这8种投资的最佳 第四级 投资分配比例. 单击此处编辑母版副标题样式 第五级
T j k =1 jk
基本概念 算法概述 软件求解 范 例
Markowitz风险的定义: 收益的波动程度,可用样本方差(历 史方差)来度量, 为
课堂延伸 布置实验
q j = (∑ (rjk − rj ) ) / T
2 k =1
T
结
束 6
引 例
单击此处编辑母版文本样式 R (X ) = ∑ x r 第二级 的平均收益率为: 投资组合X=(x1,x2,…,xn) 的平均收益率为 投资组合 第三级( X ) = 1 R ( X ) = 1 R ∑ ∑∑ x r T T 第四级 ,x ,…,x )的风险为 投资组合X=(x1 2 的风险为: 投资组合 n 的风险为 单击此处编辑母版副标题样式 第五级 Q( X ) = 1 [ R ( X ) − R( X )]
1.117 1.465 1.215 1.187 1.213 1.311 0.981 1.084 1.092 1.103 1.080 1.063 1.061 1.071 1.087 1.080 1.057 1.036 1.031 1.045 0.985 1.159 1.366 1.309 0.925 1.086 1.212 1.054 1.193 1.079 1.217 0.889 1.224 1.061 1.316 1.186 1.052 1.165 1.316 0.968 1.304 1.076 1.100 1.012 1.235 1.030 1.326 1.161 1.023 1.179 1.292 0.938 1.342 1.090 1.113 0.999 1.217 0.903 1.333 1.086 0.959 1.165 1.204 0.830 1.594 1.174 1.162 0.968 1.080 1.150 1.213 1.156 1.023 1.076 1.142 1.083 1.161 1.076 1.110 0.965 1.237 1.074 1.562 1.694 1.246 1.283 1.105 0.766 1.121 0.878 1.326 1.078 0.872 0.825 1.006 1.216 1.244 0.861 0.977 0.922 0.958 0.926 1.146 0.990
min
X
2
X HX + c X
max{x − y } s.t. x − 1 ≥ 0
课堂延伸 布置实验
s .t .
AX ≤ b AeqX = beq L ≤ X ≤U
y−2≥ 0 2≤ x≤4
结
束 14
基本概念
图形解释
数学实验之 --非线性规划 实验目的 引 例
单击此处编辑母版文本样式 第二级 第三级 第四级 单击此处编辑母版副标题样式 第五级
国家级精品课程数学实验课件
基本概念 算法概述 软件求解 范 例
课堂延伸 布置实验
结
束 1
数学实验之
实验目的
单击此处编辑母版文本样式 学习建立更复杂优化问题的非线性规划模型; 1. 学习建立更复杂优化问题的非线性规划模型; 第二级 理解非线性规划的基本概念,特别是局部最优 2.第三级 理解非线性规划的基本概念 特别是局部最优 解和整体最优解; 解和整体最优解; 第四级 掌握使用MATLAB 3.第五级 MATLAB 优化工具箱求解非线性规 掌握使用 MATLAB优化工具箱求解非线性规 单击此处编辑母版副标题样式
数学实验之
债券1 债券
1.075 1.084 1.061 1.052 1.055 1.077 1.109 1.127 1.156
债券2 债券
0.942 1.020 1.056 1.175 1.002 0.982 0.978 0.947 1.003
股票1 股票
0.852 0.735 1.371 1.236 0.926 1.064 1.184 1.323 0.949
单击此处编辑母版文本样式 min f (x) 1)无约束 第二级 x∈R 第三级 {100( x2 − x12 ) 2 + (1 − x1 ) 2 } min ( x , x )∈R 第四级 2)二次规划 单击此处编辑母版副标题样式 第五级 2 1 T T
n
2 1 2
基本概念 算法概述 软件求解 范 例
1 T 8 = ∑ ∑ x j ( rjk − rj ) T k =1 j =1
2
结
束 7
引 例
组合投资 双目标: 最大化利润, 双目标: 最大化利润,最小化风险
数学实验之 --非线性规划 实验目的 引 例
单击此处编辑母版文本样式 第二级 R( X ) max 第三级 −Q( X ) 第四级 s.t. x1+x2+…+x8=1, 单击此处编辑母版副标题样式 第五级
划的方法; 划的方法; 4. 体验建立实际问题的非线性规划模型及求解 的过程; 的过程;