matlab遗传算法优化问题中，非线性等式约束怎么添加啊？ 建立约束条件函数，把非线性的等式约束条件添加加在[c，ceq]中。如function[c，ceq]=NonCon(x)c=x(1)^2+x(2)^2-9；ceq=[]；然后，再用ga（）函数调用，如[x，fval，exitflag]=ga(o@FitFun，nvars，A，b，Aeq，beq，lb，ub，NonCon)
请教，不等式约束条件的最优化问题 首先，目标函数(w12+w22)/2≥(w1+w2)2/4，（由于左-右=(w1-w2)2/4≥0)其次考虑条件1、3，令 w=w1+w2，则1、3变成 b≥1-3w，b≤-w-1，二者结合有 1-3w≤-w-1，解得 w≥1，所以目标函数≥(w1+w2)2/4=w2/4≥1/4等号当且仅当 w1=w2，且 w=1时成立，此时 w1=w2=1/2代入1、3不等式，3+b≥1，-1-b≥1有-2≤b≤-2，所以此时 b=-2且 w1=w2=1/2，b=-2代入约束条件2也满足，所以确实可以取到。
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
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，。
非线性优化中的 KKT 条件该如何理解？ 普通本科数学教材中都会介绍Lagrange乘子法，用于求解带等式约束的极值问题，KKT条件是拉格朗日乘子法的…
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。
基于参数方程处理等式约束优化的粒子群算法是怎么样的 针对目前已有的粒子群优化算法求解有等式约束优化问题时对收敛速度和解的精度的影响，提出了一种新的基于参数方程的粒子群优化算法。它是粒子群在初始化和迭代进化过程中。
ansys进行优化时能否施加等式约束？请各位达人告知 不知道你说的等式约束是什么，优化的时候可以加几乎所有的约束
遗传算法能否解决同时包含整数约束和等式约束的优化问题？
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…
