非線性優化計算方法

⑴ 求解非線性方程的的最優化演算法C++程序

j是復數單位嗎？可以試試http://dlib.net/，下面是個示例，我沒有提供導數什麼的，所以不穩定。它的用法和matlab挺像，你應該能搞定。

#include<dlib/optimization.h>
#include<iostream>

usingnamespacestd;
usingnamespacedlib;

typedefmatrix<double,2,1>column_vector;
typedefcomplex<double>complex_t;

intconstM=3;
staticmatrix<double,3,M>a;
voidinit(){
staticbooltag=true;

if(tag){
a=0,1,2,3,4,5,6,7,8;

tag=false;
}
}

doublefoo(constcolumn_vector&x){
init();

complex_tres;
for(inti=0;i!=a.nc();++i){
res+=exp(complex_t(
0,
a(0,i)+a(1,i)*x(0)+a(2,i)*x(1)
));
}

returnnorm(res)/M;
}

intmain(){
try{
column_vectorstarting_point;

starting_point=0,0;
doublemax_value=find_max_box_constrained(bfgs_search_strategy(),
objective_delta_stop_strategy(1e-9),
foo,derivative(foo),starting_point,-50,50);
cout<<"x0=
"<<starting_point<<"
foo(x0)="<<max_value<<"
";
}
catch(std::exceptionconst&e){
cerr<<e.what()<<"
";
}

return0;
}

運行結果：

⑵ 最優化計算方法的目錄

第一篇線性規劃
第1章線性規劃的數學模型和基本性質
1.1線性規劃問題及其數學模型
1.1.1 問題的提出
1.1.2線性規劃問題的數學模型
1.2線性規劃問題的圖解法
1.2.1 圖解法的步驟
1.2.2線性規劃問題求解的幾種可能結果
1.3線性規劃的基本性質
1.3.1線性規劃的基本概念
1.3.2凸集與凸集的頂點
1.3.3線性規劃的基本定理
習題
第2章單純形法
2.1單純形法的原理
2.1.1確定初始基本可行解
2.1.2最優性檢驗和解的判別
2.1.3從一個基本可行解轉換到相鄰且改善了的基本可行解
2.2單純形法的計算步驟
2.3人工變數的處理方法
2.3.1 大M法
2.3.2兩階段法
2.4單純形法的有限終止性
2.5改進單純形法
2.5.1 單純形法的矩陣描述
2.5.2改進單純形法
習題
第3章線性規劃的對偶理論
3.1線性規劃的對偶問題
3.1.1 對偶問題的提出
3.1.2原問題與對偶問題之間的對偶關系
3.2對偶性定理
3.3對偶單純形法
3.3.1 對偶單純形法的基本思路
3.3.2對偶單純形法的計算步驟
3.3.3初始對偶基本可行解的求法
習題
第4章靈敏度分析和參數線性規劃
4.1靈敏度分析
4.1.1參數cj的靈敏度分析
4.1.2參數6i的靈敏度分析
4.1.3 約束條件的系數列向量Ak的靈敏度分析
4.1.4增加一個新變數Xn+1的分析
4.1.5增加一個新約束條件的分析
4.2參數線性規劃
習題
第5章線性規劃應用實例
5.1套裁下料問題
5.2配料問題
5.3生產工藝優化問題
5.4多周期動態生產計劃問題
5.5有配套約束的資源優化問題
5.6投資問題
5.6.1投資項目組合選擇
5.6.2連續投資問題
5.7運輸問題及其擴展
5.7.1產銷平衡的運輸問題
……
第二篇非線性規劃
第6章非線性規劃基本概念與基本原理
第7章一維搜索
第8章無約束問題最優化方法
第9章約束問題最優化方法
第三篇現代最優化演算法
第10章最優化問題概論
第11章模擬退火演算法
第12章遺傳演算法
第13章人工神經網路
參考文獻

⑶ 非線性優化模型 cplex 可以求解嗎

1,這兩種也只能精確求解線形規劃問題 2, 要看問題特性, 有些可以按照線性規劃方法解最優解 3, 大規模問題,一般要用到分解演算法.

⑷ 非線性非凸優化問題 怎麼解 固定變數 分解 交替

您好，un為目標函數，它可用前面的方法定義；
x0為初始值；
A、b滿足線性不等式約束 ，若沒有不等式約束，則取A=[ ]，b=[ ]；
Aeq、beq滿足等式約束 ，若沒有，則取Aeq=[ ]，beq=[ ]；
lb、ub滿足 ，若沒有界，可設lb=[ ]，ub=[ ]；
nonlcon的作用是通過接受的向量x來計算非線性不等約束 和等式約束 分別在x處的估計C和Ceq，通過指定函數柄來使用，如：>>x = fmincon(@myfun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,@mycon)，先建立非線性約束函數，並保存為mycon.m：function [C,Ceq] = mycon(x)
C = …
% 計算x處的非線性不等約束 的函數值。

⑸ 淺談非線性無約束最優化問題的幾種演算法 詳細�0�3

當前我國高校學生幹部社會 角色扮演問題研究韓 強（ 陝西理工學院， 陝西 漢中 723001） 【摘要】當前高校學生幹部角色發生了異化， 導致這一結果的原因除了社會不良風氣， 特別是「官場文化」的影響外， 還有高校自身管理的漏洞。而恢復「五員」的社會角色， 無疑已成為當前高校不容忽視的一項重要內容。 【關鍵詞】學生幹部； 社會角色； 異化； 五員 【中圖分類號】C913 【文獻標識碼】A 【文章編號】1672-996X（ 2009） 02-0174-02 高校學生幹部一般包括各級共青團幹部、學生會幹部、 往往從社會生活中可以找到原型。不論是一些機關的拉關班委會成員以及各類學生社團負責人等。這支隊伍是學生中 系、買官， 還是社會強勢群眾的以勢壓人、以權代法； 不論最活躍的群體， 不僅是學生輔導員、班主任的得力助手， 更 是一些領導幹部的脫離群眾， 還是某些行政機關中的人浮於是教師和廣大學生之間溝通的橋梁和紐帶， 在校園文化建 事、效率低下， 社會不良風氣的影響是學生幹部社會角色異設， 校風學風建設， 大學生自我教育、自我管理、自我服務 化的最主要因素。等方面起著非常重要的作用。在新的形勢下， 重視學生幹部 其次， 理論教育的折扣化。在許多高校中都有「兩隊伍建設， 提高學生幹部的綜合素質， 是進一步加強和改進 課」、學生幹部培訓班、團校以及黨校等理論教育陣營， 而大學生思想政治教育、實現人才培養目標的重要環節和突破 且針對學生幹部的各種理論學習班也不少， 每次培訓學習的口。 學生幹部有很多， 結業後還要寫思想匯報、學習感悟等。形式上看很完備， 但事實上學生幹部很多都抱著「沒意思」、一、學生幹部的異化現象當前， 學生幹部的社會角色出現了異化現象。這里的異 「混張結業證」等思想參加培訓班， 在理論認識上的提高幾化， 是指違背學生幹部性質本身的角色變異。具體來說， 主 乎為零。例如： 據調查， 某校召開學生幹部理論培訓班後不要有以下五種角色。 久， 在一年級參加培訓的十名團支書、班長中， 有七人不能校園官僚派。學生幹部中有相當一部分人「官本位」十 准確表述「三個代表」重要思想的內容； 某系十一名主要學足， 將學生幹部的級別看成是「官」的台階， 為了獲取更大 生幹部中， 有七人不能完整表述黨的性質。的官階， 而廢盡心思。據二十一世紀人才報報道： 南方某高 再次， 學生幹部自我優越感的膨脹化。學生幹部作為客校「為了爭奪學生會主席的位置， 有學生不惜花費1萬元以 觀上的校園強勢群眾， 不論是在機會的取得上， 利益的分配上的血本」。而類似的拉選票、請客送禮、暗箱操作、排除 上， 還是組織資源的獲取上， 支配權力的空間上， 等諸多方異己等司空見慣的現象也活生生的證實了官僚派的存在， 其 面都與普通同學存在著明顯的優勢。在這一群體中， 職責不影響極其惡劣， 不但嚴重擾亂了學生幹部的正常工作秩序， 同的學生幹部的權力支配空間， 地緣、人緣優勢也不大相而且影響了校風、學風。 同。這樣， 學生幹部容易產生一種優越感， 這種優勢感， 超利益優先派。在高校中， 學生的管理很大程度上屬於自 出了自己的職責區域， 變成了對權力資源的崇拜， 並最終導我管理， 學生幹部在客觀上起到了老師與學生的橋梁作用。 致官僚化社會角色。同時， 由於學生幹部這一身份， 學生幹部得以獲取信息靈敏 最後， 學生幹部管理中的考核機制、激勵機制、懲處機化， 交際廣泛化， 渠道多元化等客觀上的優勢， 從而在利益 制的不健全。高校中的學生幹部群體是一個規模龐大的體分配上與獲取上呈現出優先化。例如： 學生幹部身份本身就 系， 其組織結構一般是金字塔型， 其管理上一般都有明確的是就業的一張優勢牌， 是報考公務員的主要因素之一； 有的 規章制度。但是在諸多的規章制度中， 卻很少有完善的考核學生會主席一年能凈賺幾萬元； 學生幹部有很多拋頭露面的 機制、激勵機制、懲處機制。在日常的工作中， 無法衡量學機會， ……我們並不反對學生幹部正當利益的取得， 但構成 生幹部工作的效果。導致干好乾壞一個樣， 干與不幹一個利益優先群體的功利化現象卻有悖於學生幹部服務同學、顧樣， 無法調動學生幹部， 特別是基層學生幹部的工作積極全大局的初衷。 性， 使一些學生幹部的「靠山」思想、「無所謂」思想的滋強勢集團派。與普通學生相比， 學生幹部群體應該算是 長， 無法在普通同學中樹立與提高學生幹部「先進分子」的強勢群體， 特別是在高層。這不僅僅是因為他們的幹部身份 形象和影響力。在客觀上造成了概念性影響力， 更重要的是他們客觀上擁有 三、學生幹部的正確角色一定可支配性權力資源， 上層交際的地緣優勢和接觸面的人 異化的社會角色是嚴重影響學生幹部發展和學生公共活緣優勢。與普通學生相比， 他們常常依靠權力優勢、地緣優 動正常開展的潛在威脅。作為一名幹部， 就要顧全大局， 樹勢和人緣優勢等， 對他人施加影響， 獲取個人利益優先化。 立正確的社會角色觀， 扮演正確合理的社會角色， 那麼， 在脫離群眾派。我們黨在長期的革命斗爭中總結出一條寶 高校校園中， 學生幹部究竟應扮演何種社會角色呢？ 我認為貴的革命經驗——群眾路線， 即「從群眾中來， 到群眾去， 應該是「五員」角色。一切依靠群眾， 一切為了群眾。」作為高校的學生幹部， 要 政策的宣傳員。學校的各項政策、規章制度往往需要通成功起到承上啟下的作用， 基點就是將群眾路線貫徹到學生 過學生幹部傳達給其他學生， 從而保證政策、規章制度的落工作中。可在現實中， 有一部分學生幹部往往忘記了這一 實。點， 高高在上， 只知道布置、安排， 而不知道身體力行， 不 信息的聯絡員。把上級的指示和老師的安排傳遞給學知道與普通學生打成一片。無形中就助長了官僚習氣， 影響 生， 把學生的意見、建議和想法匯報給上級和老師， 真正在學生幹部的威信。 師生間架起一道橋梁。「無過即功」派。「無過即功」派又叫消極應付派。指 活動的運動員。學生作為中間橋梁， 擔負著活動的組織的是一些學生幹部對自己的職責不負責任， 消極被動的干工 工作， 經常扮演的是「教練員」。實際上， 學生幹部身體力作， 搞活動， 這樣的學生幹部在基層學生幹部群體中為數不 行， 不僅能夠提高效率， 拉近「干群」關系， 同時也將進一少， 特別是班級中除團支部書記、班長以外的學生幹部， 表 步提高學生幹部的綜合素質。現的比較突出。這樣的社會角色， 短期內看不到實質性危 學生的服務員。作為學生中的積極分子、優秀分子， 學害， 但長此以往， 必然導致不負責任、消極等「官僚主義」 生幹部有責任也有義務服務於廣大同學， 不應該去片面的計病的流行。所以， 不論是哪一層級的學生工作負責人都要警 較個人得失， 也不能帶著強烈功利化色彩去擔任學生幹部，惕這種「無過即功」的消極思想的蔓延。 正如唐太宗所言「水能載舟， 亦能覆舟」。只要你切實為同學服務了， 學生就會支持你的工作。 二、學生幹部異化的原因上文中我們列舉了學生幹部社會角色異化， 那麼導致這 學風、校風的駕駛員。古語有雲： 「其身正， 不令即些角色出現的原因究竟是什麼呢？ 顯然， 不僅僅是學生幹部 行； 其身不正， 雖令不從。」高校的學生幹部， 要率先遵守的個人素質問題， 而且是社會環境， 管理機制等多因素的共 校紀校規， 加強自身學風、工作作風、生活作風的建設。學同作用。具體來說， 有以下四個方面： 生幹部是學校眾多學生中的精英分子， 代表了學生的風貌，首先， 社會不正之風的影響。置身空前開放的社會， 我 代表了學校的形象。們不能將大學與社會割裂開來， 大學不是空中樓閣， 校園小 學生幹部是高校學生管理工作中的一支重要的力量， 重社會， 社會大校園。事物是普遍聯系的， 校園中的不正之風 視和加強高校學生幹部隊伍建設關繫到高校的穩定和發展。（） 下轉176頁下點， 並在一定程度上具有二者的優點， 是無約束最優化演算法 一、數學模型中最為有效的方法之一。在一定條件下， 演算法具有二次終止性、整體收斂性和超線性的收斂等性質。三、數學試驗它的含義是求目標函數 在 維空間 上的最小值， 即 分別用本文所介紹的最速下降法、Newdon法、共軛梯求 使對於任意 的都有 。 度法、擬Newdon法求解去約束最優化問題：二、演算法的介紹 1、最速下降法基本思想： 從某一點 出發， 選擇目標函數 的負梯度方向作為每一步的搜索方向， 以利於盡快達到極小點。 下面我們對這四種演算法的計算過程和結果給予簡單的介特點： 的負梯度方向， 僅僅 在點的鄰近才具有使 紹。函數下降最快的性質， 而對於整個求最優解的過程來說就不 最速下降法：是這樣的。在一定條件下， 最速下降法是線性收斂的， 收斂 具體迭代過程見表1 速度較慢。當初始點 離最優點 較遠時， 一般來說下降 表1 較快， 效果較好， 在求最優解的前期， 使用最速下降法是有利的。 2、Newdon法基本思想： 從某一點 出發， 利用目標函數 在迭代點 處的二次Taylor展開去近似目標函數， 然後精確求出這個二次函數的極小點， 以它作為目標函數極小點的近似值。特點： 在一定的條件下， 當初始點 充分接近極小點時， 有很快的收斂速度， 但是局部收斂的。如果 正定且初始點適合時它是總體收斂的， 但當初始點遠離局部極小點時， 可能不正定， 也可能奇異， 這樣產生的 可能 由表1可以看出當第5次迭代後的精度為 ，不是下降方向。 前後兩次最速下降法的搜索方向是相互垂直的。 3、共軛梯度法 Newdon法：基本思想： 它是一個典型的共軛方向法， 它的每一個搜 索方向都是互相共軛的， 而這些搜索方向 僅僅是負梯度 ， 與上一次迭代的搜索方向 的組合， 然後沿 方向進 行最優搜索。特點： 從理論上來說， 對於目標函數是正定二次函數， 利用共軛梯度法求最優解， 在 步以內必可達到極小點 ， 它具有二次終止性。但在實際的計算當中， 由於計算 取初始點誤差等因素的影響， 導致經過 步迭代沒有得到滿足精度要 ， 求的解， 或者說目標函數沒有進入一個正定二次函數的區域， 此時搜索方向應重新開始， 即將 作為新的初始點， 重 可見Newdon法有一步達到最優點的特點。新設置負梯度方向的措施來加速收斂。 共軛梯度法： 4、擬Newdon法 具體迭代過程見表2：基本思想： 它是一種改進的Newdon法， 也稱變尺度方 表2 法。為了保持Newdon法收斂速度快的優點， 而避免 Newdon矩陣求逆的計算， 引入新的迭代矩陣序列 用以代替 （ 其中 ）， 不僅要求 ，且 易於計算。 形式的擬Newdon法迭代公式是：具體迭代過程見表3： 表3 其中 為擬Newdon方向， 亦即在 尺度矩陣意義下的最速下降方向； 為修正矩陣， 為修正項， 要求 具有如下性質： i． 滿足擬Newdon方程， 即 ， 其中： ii． 必須是對稱陣， 來保證 成為下降方向。特點： 它是結合最速下降法和阻尼Newdon法而構造的 由此表可看出擬Newdon法第一步沿負梯度方向， 兩步一類新的演算法， 既克服了最速下降法收斂速度慢， 又克服了 達到最優點。 Newdon法搜索方向構造較困難， Hessian矩陣計算量大的缺淺談非線性無約束最優化問題的幾種演算法范慧玲（ 黑龍江八一農墾大學文理學院數學系， 黑龍江 大慶 163319） 【摘要】近二十年來， 無約束最優化問題的理論與應用受到人們的重視， 發展迅速， 成果很多。本文歸納幾種非線性無約束最優化問題的幾種演算法， 並舉例說明它們的應用， 同時對各種演算法的思想和特點進行總結。 -1 1 2 3 0 0 - - -

⑹ 做非線性最優化可以用哪些c++數值計算庫

非線性最優化的計算，首選肯定是IPOPT了，開源，用的人最多。
SNOPT也可以，不過是商業軟體，而且原生不是C++開發的，應該是FORTRAN開發的，但提供了C++的API，可以在C++中調用。

⑺ 線性約束優化問題和非線性的區別

線性規劃是指 目標函數和約束條件都關於決策變數都是線性的,這樣得最優化問題叫做線性規劃.
如果目標函數和約束條件中至少有一個關於關於決策變數是非線性的,那麼這樣得最優化問題就叫非線性規劃問題.
二者在求解的方法上有很大的區別.

⑻ 有哪些求解欠定方程稀疏解的非線性優化方法

原因很簡單，由於你的積分表達式太復雜，Matlab的符號工具箱沒法求解，換句話說不要老是認為符號工具箱是萬能的即使時間再長沒有辦法求解出來的，這就符號求解的劣勢建議直接使用數值方法求解你的那個積分另外建議你在Matlab編程是，盡量少在目標函數中使用符號計算，因為Matlab優化時需要多次調用目標函數，符號運算會慢好多