懲罰函數內點c語言

⑴ 內點懲罰函數求最優解的matlab編程

function main()
clc; clear all; close all;
options = optimset('Algorithm', 'interior-point', 'Display', 'off');
A = []; b = [];
Aeq = []; beq = [];
lb = [1; -inf]; ub = [inf; inf];
x0 = [1 2];
[x,fval,exitflag] = fmincon(@net_fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,[],options);
if exitflag == 1
fprintf('\n利用內點法：\n')
fprintf('當x取(%.3f, %.3f)時，目標函數取最小值：%.3f\n', ...
x(1), x(2), fval);
else
fprintf('\n未找到最優解！\n');
endfunction f = net_fun(x)
f = x(1)^2 + x(2)^2;

⑵ powell演算法求解懲罰函數內點法 用c語言實現 誰會 急！！！！

#include#definestacksize100//假定預分配的棧空間最多為100個元素typedefcharelementtype;//假定棧元素的數據類型為字元,在此處可以自行設置typedefstruct{elementtypedata[stacksize];inttop;}seqstack;//置空棧voidinitstack(seqstack*s){s->top=-1;//解釋一下，s->top指向的是當前棧頂元素的位置//當要向棧中添加一個新元素時，要先將s->top增加1，//此時s->top指向的就是新元素要添加的位置了。//所以當棧為空時，填加第一元素時，top加1後//s->top的值就變為0，也就是第一個元素的位置了。}//判棧空intstackempty(seqstack*s){if(s->top==-1)return1;//若相等就返回1，否則為0elsereturn0;}//入棧voidpush(seqstack*s,elementtypex){if(s->top==stacksize-1)//進棧前判斷棧是否已經滿了printf("stackoverflow\n");else{s->top=s->top+1;s->data[s->top]=x;}}//出棧elementtypepop(seqstack*s){if(stackempty(s))//出棧前先判斷當前棧中是否有內容printf("stackisempty\n");else{returns->data[s->top--];//出棧後s->top的值會自減1}}//取棧頂元素（只是想知道棧頂的值，並沒有出棧）elementtypegettop(seqstack*s){if(stackempty(s)){printf("stackalreadyempty.\n");}elsereturns->data[s->top];}intmain(){elementtypex;seqstack*s;//定義一個棧，用指針的方式定義的initstack(s);//想初始化定義好的棧//當棧為空時調用出棧操作pop(s);//向棧中添加一個元素apush(s,'a');//觀察此時的棧頂元素x=gettop(s);printf("%c\n",x);//再添加一個元素bpush(s,'b');//觀察此時的棧頂元素x=gettop(s);printf("%c\n",x);//彈出棧頂的元素x=pop(s);printf("%c\n",x);//觀察彈出後棧頂元素的變化情況x=gettop(s);printf("%c\n",x);return0;}

⑶ 分別用內點懲罰函數法和外點懲罰函數法求解下列約束優化問題（用matlab編程）

1、首先在電腦中啟動matlab，新建一個函數文件，用來寫目標函數。

⑷ 試分析內點懲罰函數和外點懲罰函數的區別

就是一類迭代函數，含有懲罰因子，罰函數法的收斂速度較快，解的穩定性較好。

⑸ 內點懲罰函數為什麼不適用於等式約束

定義1：
p(x,q)=f(x)+qs(x）其中,p(x,q）稱為懲罰函數.qs(x）為懲罰項，其中q為懲罰因子，是極限為∞的數列.在外點罰函數的求解過程中，需要用到無約束極值的優化方法，由於無法直接得到目標函數的導數，這里採用修正的Powell方法來計算無約束問題
來源文章摘要：根據火炮實際射擊過程的特點，對經典內彈道模型進行部分修正，考慮了傳火過程及擠進過程等，建立了改進型的內彈道零維模型，並提出了相應的優化模型 .利用最優化方法對內彈道裝葯條件、傳火及擠進過程進行了優化分析，結果表明 ：點傳火及裝葯優化分析為提高火炮內彈道性能提供了理論方法和強有力的工具 .

⑹ 內點法的原理

內點法中有一個懲罰函數，用於描述凸集。與單純形法不同，它通過遍歷內部可行區域來搜索最優解。
線性規劃問題描述如下：

與（1）對應的對數型懲罰函數為：

這里是一個小的正參數，常被稱作「懲罰因子」。當趨近於0時，將趨近於（1）的解。
懲罰函數的梯度為：

是原始函數的梯度，且是的梯度。
除了原始變數，我們還引入了拉格朗日乘子（有時也稱鬆弛變數）：

（4）有時被稱為擾動互補條件，類似於KKT條件中的互補鬆弛。我們試圖找到那些使得懲罰函數梯度為0的。
對比（3）與（4）我們容易得到一個關於梯度的等式：

其中，是限制條件的雅克比矩陣。
（5）式意味著的梯度應該位於限制條件梯度所張成的子空間中。對（4）和（5）應用牛頓法我們得到：

其中，是的黑塞矩陣，是的的對角矩陣。
因為（1）和（4），所以在每次迭代時都必須滿足，所以可以通過選擇合適的來計算：

⑺ 內點懲罰函數法和外點懲罰函數法各有什麼特點

1.外部罰函數法是從非可行解出發逐漸移動到可行區域的方法。

2.內部罰函數法也稱為障礙罰函數法，這種方法是在可行域內部進行搜索，約束邊界起到類似圍牆的作用，如果當前解遠離約束邊界時，則罰函數值是非常小的，否則罰函數值接近無窮大的方法。

⑻ 內點懲罰函數法和外點懲罰函數法各有什麼特點

內點懲罰函數法特點：求解時的探索點始終保持在可行域內。

外點懲罰函數法特點：對初始點沒有要求，可以任意取定義域內任意一點。

懲罰函數可以分為外點法和內點法，其中外點法更通用，可解決約束為等式和不等式混合的情形，外點法對初始點也沒有要求，可以任意取定義域內任意一點。而內點法初始點必須為可行區內一點，在約束比較復雜時，這個選擇內點法的初始點是有難度的，並且內點法只能解決約束為不等式情形。

罰函數的應用

1、電機優化設計

在電機優化設計中應用廣義罰函數法優化方法，既可以避免罰函數內點法因罰因子取得不當而造成的尋優困難，又保留了尋優逼近邊界的優點，通過目標函數調整和罰函數的容差迭代，可以達到快速收斂的目的。同時，廣義罰函數優化方法，還具有邊界附近進一步搜索最優點的特性。在應用中，該方法是一種實用性很強而有效的內點尋優方法。

在機械領域，利用廣義罰函數優化方法編制的計算機尋優模塊與各類外點法或可行方案尋求方法結合，具有顯著的優化效果。

2、廣義指數因子預測

該模型實施的關鍵在於預報方程的變數選擇和系數估計，在線性回歸模型的擬合過程中引入罰函數能夠壓縮回歸方程系數估計，將方程中一部分自變數的系數壓縮為0，從而達到自變數選擇、降低誤差方差的目的，並保證預報方程的穩定性，從而提高預測精度。因此，應用罰函數方法來實現廣義指數因子預報方程的擬合是合理的。