关于用MATLAB优化函数fmincon进行约束优化编程的问题 我的模型Min s.t.%编写约束条件M文件（yueshu.m）。function[c，ceq]=yueshufun(x1，x2，x3)c=[(x2^2+x3^2-(1-x1)^2)/2*。
如何确定不等式约束优化问题的初始内点 未解决问题 等待您来回答 奇虎360旗下最大互动问答社区
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…
多目标优化和多约束优化有区别吗
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…
是否所有的优化问题都可以转化成对偶问题？ 最近在学凸优化的内容，感觉把原问题转化成对偶问题的思路真的很神奇。虽然转化后问题的对偶间隙不一定为…
如何理解拉格朗日松弛技术？ 欢迎转载和分享给更多人，无需标明作者和链接，但如果标了会更显得尊重别人的成果，谢谢#谢邀拉格朗…
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，。
