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…
求解非线性规划问题？ 最低0.27元/天开通文库会员，可在文库查看完整内容>；原发布者：jiwenjuan996非线性规划问题的求解方法Content无约束非线性规划问题有约束非线性规划问题Matlab求解有约束非线性规划问题一.无约束问题？一维搜索指寻求一元函数在某区间上的最优值点的方法。这类方法不仅有实用价值，而且大量多维最优化方法都依赖于一系列的一维最优化。逐次插值逼近法近似黄金分割法（又称0.618法）？无约束最优化指寻求n元实函数f在整个n维向量空间Rn上的最优值点的方法。无约束最优化方法大多是逐次一维搜索的迭代算法。这些迭代算法的基本思想是：在一个近似点处选定一个有利搜索方向，沿这个方向进行一维寻查，得出新的近似点。然后对新点施行同样手续，如此反复迭代，直到满足预定的精度要求为止。根据搜索方向的取法不同，可以有各种算法。最速下降法（负梯度法）Newton法共轭梯度法拟Newton法变尺度法二.有约束问题（一）罚函数法（SUMT）1、算法思想：将有约束优化问题转化为一系列无约束优化问题进行求解.(SequentialUnconstrainedMinimizationTechnique-SUMT）2、算法类型：外点法（外惩法）内点法（内惩法）3、问题：4.1、外点法（外部惩罚函数法）：外点法框图：kk1初始x(0)，10，10。
什么样的最优化问题是线性规划问题
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，。
如何将多目标优化问题转化成单目标优化？ 假如问题是根据两个变量x与y进行决策，两个变量的单位不一样，x的单位为m，而y的单位为s，最优情况是两个…
内点惩罚函数法和外点惩罚函数法各有什么特点 传统的罚函数法一般分为外部罚函数法和内部罚函数法。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。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。由于进化计算中通常采用外部罚函数法，因此本文主要介绍外部罚函数法。在进化计算中，研究者选择外部罚函数法的原因主要是该方法不需要提供初始可行解。需要提供初始可行解则是内部罚函数法的主要缺点。由于进化算法应用到实际问题中可能存在搜索可行解就是NP难问题，因此这个缺点是非常致命的。外部罚函数的一般形式为B(x)=f(x)+[∑riGi+∑cjHj]其中B(x)是优化过程中新的目标函数，Gi和Hj分别是约束条件gi(x)和hj(x)的函数，ri和cj是常数，称为罚因子。Gi和Hj最常见的形式是Gi=max[0，gi(x)]aHj=|hj(x)|b其中a和b一般是1或者2。理想的情况下，罚因子应该尽量小，但是如果罚因子低于最小值时可能会产生非可行解是最优解的情况（称为最小罚因子规则）。这是由于如果罚因子过大或者过小都会对进化算法求解问题产生困难。如果罚因子很大并且最优解在可行域边界，进化算法。
二次规划的解法 到目前为止，已经出现了很多求解二次规划问题的算法，如Lemke方法、内点法、有效集法、椭球算法等等，并且现在仍有很多学者在从事这方面的研究工作。
线性规则的方法
