Excel 规划求解中，对于约束整数，怎么可以让整数约束条件为首选条件，或者还有什么方法可以强制整数 这是目前规划求解的硬伤，多个单元格约束条件为整数，但在求解过程中并不按整数去计算，无法强制为整数.
pso的约束优化 约束优化问题的目标是在满足一组线性或非线性约束的条件下，找到使得适应值函数最优的解。对于约束优化问题，需要对原始PSO算法进行改进来处理约束。一种简单的方法是，所有的微粒初始化时都从可行解开始，在更新过程中，仅需记住在可行空间中的位置，抛弃那些不可行解即可。该方法的缺点是对于某些问题，初始的可行解集很难找到。或者，当微粒位置超出可行范围时，可将微粒位置重置为之前找到的最好位置，这种简单的修正就能成功找到一系列Benchmark问题的最优解。Paquet让微粒在运动过程中保持线性约束，从而得到一种可以解决线性约束优化问题的PSO算法。Pulido引入扰动算子和约束处理机制来处理约束优化问题。Park提出一种改进的PSO算法来处理等式约束和不等式约束。另一种简单的方法是使用惩罚函数将约束优化问题转变为无约束优化问题，之后再使用PSO算法来进行求解。Shi将约束优化问题转化为最小—最大问题，并使用两个共同进化的微粒群来对其求解。谭瑛提出一种双微粒群的PSO算法，通过在微粒群间引入目标信息与约束信息项来解决在满足约束条件下求解目标函数的最优化问题。Zavala在PSO算法中引入两个扰动算子，用来解决单目标约束优化问题。第三种方法是采用修复策略，。
浅谈非线性无约束最优化问题的几种算法 详细？？ 当前我国高校学生干部社会 角色扮演问题研究韩 强（陕西理工学院，陕西 汉中 723001）【摘要】当前高校学生干部角色发生了异化，导致这一结果的原因除了社会不良风气，特别。
SVM的数学推导的问题？
为什么好多优化问题都是二次规划问题，能否深层次的解释一下？ 线性规划（LP，也称为线性优化）是在需求由线性关系表示的数学模型中实现最佳结果（如最大利润或最低成本…
2、牛顿法和最速下降法只能求解无约束优化，有约束的非线性规划有哪些求解方法？
解决经济分析的最优化问题的基本步骤是什么？ 从数学角度看，最优化问题可以分为无约束最优化和约束最优化。所谓无约束最优化问题是比较简单的微分问题，可用微分求解。管理决策问题往往也就是最优化问题，而比较常用和方便的方法就是边际分析法。所谓“无约束”，即产品产量、资源投入量、价格和广告费的支出等都不受限制。在这种情况下，最优化的原则是：边际收入等于边际成本，也就是边际利润为零时，利润最大，此时的业务量为最优业务量。管理决策中的诸多最优化问题，比如投入要素之间如何组合才能使成本最低；企业的产量多大，才能实现利润最大，当因变量为自变量的连续函数时，经济学与数学意义是统一的，可用边际分析法解决；而在处理离散数列的最优化问题时则可以用统计的方法先将离散数列拟合成连续函数，求得最优点，然后在原离散数列中找到离拟合曲线最优点最近的前后两点，比较其值及其投入量，既而求得最优点。有约束条件的最优化包括一个或几个货币、时间、生产能力或其他方面的限制，当存在不等式约束条件时，可以采用线性规划。大多数情况下，管理者知道某些约束是连在一起的，即它们是同样的约束条件，可以采用拉格朗日乘数法解决这些问题。从数学上比较一般的观点来看，所谓最优化问题可以概括为一种数学模型：结合一个。
最优化问题中，牛顿法为什么比梯度下降法求解需要的迭代次数更少？ 梯度下降法是一次收敛没问题，实际中用的牛顿法严格意义上不是二次收敛，因为步长设定的关系ref：Convex O…
最优化问题的简洁介绍是什么？ 因为有人问我，为什么学习机器学习必须要看最优化的书。我没有想到最合适的解答。从抄了一段，但…
如何用matlab求解非线性约束优化问题，对于非线性约束的优化问题，matla有个很好的函数fmico可以很容易解决。之前一个经验已经详细介绍了fmico的用法，下面通过一个例子来。
