请教，不等式约束条件的最优化问题
=R目标函数和等式约束条件都是非凸的.请问各位大 您好，un为目标函数，它可用前面的方法定义；x0为初始值；A、b满足线性不等式约束，若没有不等式约束，则取A=[]，b=[]；Aeq、beq满足等式约束，若没有，则取Aeq=[]，beq=[]；lb、ub满足，若没有界，可设lb=[]，ub=[]；nonlcon的作用是通过接受的向量x来计算非线性不等约束 和等式约束 分别在x处的估计C和Ceq，通过指定函数柄来使用，如：>；>；x=fmincon(@myfun，x0，A，b，Aeq，beq，lb，ub，@mycon)，先建立非线性约束函数，并保存为mycon.m：function[C，Ceq]=mycon(x)C=…计算x处的非线性不等约束 的函数值。Ceq=…计算x处的非线性等式约束 的函数值。lambda是Lagrange乘子，它体现哪一个约束有效。output输出优化信息；grad表示目标函数在x处的梯度；hessian表示目标函数在x处的Hessiab值。注意：fmincon 函数提供了大型优化算法和中型优化算法。默认时，若在 fun 函数中提供了梯度（options 参数的 GeadObj 设置为 'on'），并且只有上下界存在或只有等式约束，fmincon 函数将选择大型算法。当既有等式约束又有梯度约束时，使用中型算法。2.fmincon 函数的中型算法一般是使用序列二次规划。在每一步迭代中求解二次规划子问题，并用 BFGS 法更新 Lagrangian 乘子和 。
matlab遗传算法优化问题中，非线性等式约束怎么添加啊？
为什么对于有约束优化问题求解一般都要使用对偶形式？ 在许多机器学习模型中，如最大熵模型、SVM模型，在使用拉格朗日乘数法求解有约束优化问题时，都会选择使…
matlab优化的约束，有等式约束，不等式约束；x+8 其实，小于和小于等于是一样的。这么说：小于的极限就是小于等于所以，小于等于，你写成小于就好了。
怎么判断一个优化问题是凸优化还是非凸优化？ 1、一般来说，判断一个问题是否是凸的是强NP-难的首先这个问题一般来说是很难的。比如：判断一个多元四次…
遗传算法优化的等式约束问题 如果只是x1+x2=c这种简单的约束，只把x1作为自由变量，解出x1后x2=c-x1对于复杂的等式约束没有什么太好的办法 只能做到尽可能满足
