Pytania oznaczone «linear-programming»

Mam kilka trudnych, niewypukłych problemów globalnej optymalizacji do rozwiązania. Obecnie używam MATLAB's Optimization Toolbox (konkretnie fmincon()z algorytmem = 'sqp'), co jest dość skuteczne . Jednak większość mojego kodu znajduje się w języku Python i chciałbym również przeprowadzić...

Szukam rozwiązania ograniczonego problemu optymalizacji, w którym znam granice niektórych zmiennych (w szczególności ograniczenie pudełkowe). argminufa( u , x )arg⁡minuf(u,x) \arg \min_u f(u,x) z zastrzeżeniem a ≤ d ( u , x ) ≤ bc ( u , x ) = 0c(u,x)=0 c(u,x) = 0 a ≤ d( u , x ) ≤ ba≤d(u,x)≤b a...

Przypuszczać minv e c (U)z zastrzeżeniem  Uja , j≤ max { Uja , k, Uk , j} ,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*} gdzie...

Istnieje system więzów liniowych . Chciałbym znaleźć ściśle dodatni wektor x > 0, który spełnia te ograniczenia. Oznacza to, że x i > 0 jest wymagane dla każdego składnika x i z x . Jak mogę użyć solwera LP, aby znaleźć tak ściśle dodatni wektor x (lub potwierdzić, że nie istnieje x )? Nie...

Prowadzę zajęcia z analizy numerycznej i szukam motywacji do metody BFGS dla studentów z ograniczonym zapleczem / intuicją w optymalizacji! Chociaż nie mam czasu, aby rygorystycznie udowodnić, że wszystko się zbiega, staram się uzasadnić, dlaczego może pojawić się aktualizacja Hesji BFGS....

Jak rozumiem, ponieważ rozwiązanie programu liniowego zawsze występuje w wierzchołku jego wielościennego wykonalnego zestawu (jeśli istnieje rozwiązanie, a optymalna wartość funkcji celu jest ograniczona od dołu, zakładając problem minimalizacji), w jaki sposób można przeszukać wnętrze realnego...

Mam problem z programowaniem liczb całkowitych mieszanych. Obecnie używam GLPK jako mojego solwera. Odkryłem jednak, że GLPK jest dobry dla problemu programowania liniowego, ale dla programowania mieszanych liczb całkowitych wymaga dużo dłuższego czasu, dlatego nie spełnia naszych wymagań. Tak...

Wiele ważnych problemów można wyrazić jako program liniowy o mieszanej liczbie całkowitej . Niestety znalezienie optymalnego rozwiązania dla tej klasy problemów jest NP-Complete. Na szczęście istnieją algorytmy aproksymacyjne, które mogą czasami zapewniać rozwiązania wysokiej jakości przy jedynie...

Zastanawiałem się, czy ktoś miał jakieś sugestie dotyczące tekstów lub artykułów ankietowych na temat metod dekompozycji (np. Dekompozycji pierwotnej, podwójnej, dekompozycji Dantziga-Wolfe'a) w celu rozwiązania dużych problemów programowania matematycznego. Podobały mi się „Uwagi na temat metod...

Mam następujący problem z optymalizacją, w którym mam bezwzględną wartość w moich ograniczeniach: x∈Rnx∈Rn\mathbf{x} \in \mathbb{R}^nf0,f1,…,fmf0,f1,…,fm\mathbf{f}_0, \mathbf{f}_1, \ldots, \mathbf{f}_mnnnmins.t.fT0x|fT1x|≤|fT2x|≤…≤|fTmx|minf0Txs.t.|f1Tx|≤|f2Tx|≤…≤|fmTx|\begin{align} \min...

Obecnie próbuję rozwiązać problem minimalizacji ograniczonej nieliniowo, jak zaimplementowano w funkcji matlab „fmincon”. Moje oczekiwania to minimalizacja (fun1, x0, uB, lB, fun2), gdzie x0 to stan początkowy, fun1 to funkcja, którą należy zminimalizować, uB to górne granice, lB to dolne granice,...

Przepraszam za długie pytanie, potrzebuje tylko wyjaśnienia, aby przejść do rzeczywistego problemu. Osoby zaznajomione z wymienionymi algorytmami prawdopodobnie mogłyby przejść bezpośrednio do pierwszego tablau simpleksowego. Aby rozwiązać problemy z najmniejszymi odchyleniami bezwzględnymi...

W raporcie technicznym na temat Galahada [1] autorzy stwierdzają, w kontekście ogólnych problemów programowania nieliniowego, Naszym zdaniem nigdy tak naprawdę nie było wątpliwości, że metody SQP [sekwencyjnego programowania kwadratowego] odniosą większy sukces [niż metody Augmented Lagrangian]...