第五章 拉格朗日松弛算法 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：iwantyou111拉格朗日松弛算法主要内容：基于规划论的松弛方法拉格朗日松弛理论拉格朗日松弛的进一步讨论拉格朗日松弛算法基于数学规划：分支定界法、割平面法、线性规划松弛再对目标函数可行化等的目标值。现代优化算法：禁忌搜索法、模拟退火法、遗传算法、蚁群算法等的目标值。其它算法：分解法、组合算法等的目标值。下界算法：线性规划松弛、拉格朗日松弛等的目标值。目标值最优值例子1：线性规划松弛：在5.1.1中，将整数约束松弛为实数，称其为5.1.1的线性规划松弛：ZLPmincTx5.1.1Axb，s.t.nxZ.ZLPmincTxAxb，s.t.nxR.5.1.2注：1.2.定理5.1.1：ZLPZIP此类算法适合于整数规划问题中，决策变量为较大整数的情形.3.此类算法分两阶段：第一阶段为求松弛后线性规划问题的最优解；第二阶段为将解整数化，并考虑可行性.例2：对偶规划松弛方法：5.1.2的对偶形式为：ZDPmaxybTAyc，s.t.nyR.T5.1.3其中Y为决策变量.注：由对偶理论知，5.1.2和5.1.3有相同的最优值，至于采用其中的哪个模型求解5.1.1的下界，需比较哪个计算简单.例3.代理松弛法：当(5.1.1)中的约束太多时，代理松弛一个约束nKK(aj1k1ikj)xjbikk1代替(5.1.1)中的K个约束naj1ikjxjbik，k1mK
凸优化算法与凸松弛算法有什么关系 优化算法主要是根据大的电力系统的无功潮流分析，在什么位置安装多大的无功补偿装置是最合理的，可以使系统中无功潮流最小。电压无功的控制策略就是如何控制能满足，电压和。
求助，MATLAB关于sor超松弛算法 function[x，n]=SOR(A，b，x0，w，eps，M)if nargin=4eps=1.0e-6；M=200；elseif narginerrorreturnelseif nargin=5M=200；endif(w|w>；=2)error；return；endD=diag(diag(A))；求A的对角矩阵L=-tril(A，-1)；求A的下三角阵U=-triu(A，1)；求A的上三角阵B=inv(D-L*w)*((1-w)*D+w*U)；f=w*inv((D-L*w))*b；x=B*x0+f；n=1；迭代次数while norm(x-x0)>；=epsx0=x；x=B*x0+f；n=n+1；if(n>；=M)disp('Warning：迭代次数太多，可能不收敛！')；return；endend这个程序无误。w=1时，它们俩是等价的。它们得到的结果如果精度要求低可能一样，但是精度高了后就会不一样的。
