惩罚函数内点c语言

⑴ 内点惩罚函数求最优解的matlab编程

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利用内点法：\n')
fprintf('当x取(%.3f, %.3f)时，目标函数取最小值：%.3f\n', ...
x(1), x(2), fval);
else
fprintf('\n未找到最优解！\n');
endfunction f = net_fun(x)
f = x(1)^2 + x(2)^2;

⑵ powell算法求解惩罚函数内点法 用c语言实现 谁会 急！！！！

#include#definestacksize100//假定预分配的栈空间最多为100个元素typedefcharelementtype;//假定栈元素的数据类型为字符,在此处可以自行设置typedefstruct{elementtypedata[stacksize];inttop;}seqstack;//置空栈voidinitstack(seqstack*s){s->top=-1;//解释一下，s->top指向的是当前栈顶元素的位置//当要向栈中添加一个新元素时，要先将s->top增加1，//此时s->top指向的就是新元素要添加的位置了。//所以当栈为空时，填加第一元素时，top加1后//s->top的值就变为0，也就是第一个元素的位置了。}//判栈空intstackempty(seqstack*s){if(s->top==-1)return1;//若相等就返回1，否则为0elsereturn0;}//入栈voidpush(seqstack*s,elementtypex){if(s->top==stacksize-1)//进栈前判断栈是否已经满了printf("stackoverflow\n");else{s->top=s->top+1;s->data[s->top]=x;}}//出栈elementtypepop(seqstack*s){if(stackempty(s))//出栈前先判断当前栈中是否有内容printf("stackisempty\n");else{returns->data[s->top--];//出栈后s->top的值会自减1}}//取栈顶元素（只是想知道栈顶的值，并没有出栈）elementtypegettop(seqstack*s){if(stackempty(s)){printf("stackalreadyempty.\n");}elsereturns->data[s->top];}intmain(){elementtypex;seqstack*s;//定义一个栈，用指针的方式定义的initstack(s);//想初始化定义好的栈//当栈为空时调用出栈操作pop(s);//向栈中添加一个元素apush(s,'a');//观察此时的栈顶元素x=gettop(s);printf("%c\n",x);//再添加一个元素bpush(s,'b');//观察此时的栈顶元素x=gettop(s);printf("%c\n",x);//弹出栈顶的元素x=pop(s);printf("%c\n",x);//观察弹出后栈顶元素的变化情况x=gettop(s);printf("%c\n",x);return0;}

⑶ 分别用内点惩罚函数法和外点惩罚函数法求解下列约束优化问题（用matlab编程）

1、首先在电脑中启动matlab，新建一个函数文件，用来写目标函数。

⑷ 试分析内点惩罚函数和外点惩罚函数的区别

就是一类迭代函数，含有惩罚因子，罚函数法的收敛速度较快，解的稳定性较好。

⑸ 内点惩罚函数为什么不适用于等式约束

定义1：
p(x,q)=f(x)+qs(x）其中,p(x,q）称为惩罚函数.qs(x）为惩罚项，其中q为惩罚因子，是极限为∞的数列.在外点罚函数的求解过程中，需要用到无约束极值的优化方法，由于无法直接得到目标函数的导数，这里采用修正的Powell方法来计算无约束问题
来源文章摘要：根据火炮实际射击过程的特点，对经典内弹道模型进行部分修正，考虑了传火过程及挤进过程等，建立了改进型的内弹道零维模型，并提出了相应的优化模型 .利用最优化方法对内弹道装药条件、传火及挤进过程进行了优化分析，结果表明 ：点传火及装药优化分析为提高火炮内弹道性能提供了理论方法和强有力的工具 .

⑹ 内点法的原理

内点法中有一个惩罚函数，用于描述凸集。与单纯形法不同，它通过遍历内部可行区域来搜索最优解。
线性规划问题描述如下：

与（1）对应的对数型惩罚函数为：

这里是一个小的正参数，常被称作“惩罚因子”。当趋近于0时，将趋近于（1）的解。
惩罚函数的梯度为：

是原始函数的梯度，且是的梯度。
除了原始变量，我们还引入了拉格朗日乘子（有时也称松弛变量）：

（4）有时被称为扰动互补条件，类似于KKT条件中的互补松弛。我们试图找到那些使得惩罚函数梯度为0的。
对比（3）与（4）我们容易得到一个关于梯度的等式：

其中，是限制条件的雅克比矩阵。
（5）式意味着的梯度应该位于限制条件梯度所张成的子空间中。对（4）和（5）应用牛顿法我们得到：

其中，是的黑塞矩阵，是的的对角矩阵。
因为（1）和（4），所以在每次迭代时都必须满足，所以可以通过选择合适的来计算：

⑺ 内点惩罚函数法和外点惩罚函数法各有什么特点

1.外部罚函数法是从非可行解出发逐渐移动到可行区域的方法。

2.内部罚函数法也称为障碍罚函数法，这种方法是在可行域内部进行搜索，约束边界起到类似围墙的作用，如果当前解远离约束边界时，则罚函数值是非常小的，否则罚函数值接近无穷大的方法。

⑻ 内点惩罚函数法和外点惩罚函数法各有什么特点

内点惩罚函数法特点：求解时的探索点始终保持在可行域内。

外点惩罚函数法特点：对初始点没有要求，可以任意取定义域内任意一点。

惩罚函数可以分为外点法和内点法，其中外点法更通用，可解决约束为等式和不等式混合的情形，外点法对初始点也没有要求，可以任意取定义域内任意一点。而内点法初始点必须为可行区内一点，在约束比较复杂时，这个选择内点法的初始点是有难度的，并且内点法只能解决约束为不等式情形。

罚函数的应用

1、电机优化设计

在电机优化设计中应用广义罚函数法优化方法，既可以避免罚函数内点法因罚因子取得不当而造成的寻优困难，又保留了寻优逼近边界的优点，通过目标函数调整和罚函数的容差迭代，可以达到快速收敛的目的。同时，广义罚函数优化方法，还具有边界附近进一步搜索最优点的特性。在应用中，该方法是一种实用性很强而有效的内点寻优方法。

在机械领域，利用广义罚函数优化方法编制的计算机寻优模块与各类外点法或可行方案寻求方法结合，具有显着的优化效果。

2、广义指数因子预测

该模型实施的关键在于预报方程的变量选择和系数估计，在线性回归模型的拟合过程中引入罚函数能够压缩回归方程系数估计，将方程中一部分自变量的系数压缩为0，从而达到自变量选择、降低误差方差的目的，并保证预报方程的稳定性，从而提高预测精度。因此，应用罚函数方法来实现广义指数因子预报方程的拟合是合理的。