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R目标函数和等式约束条件都是非凸的请问各位大

归档日期:07-02       文本归类:约束函数      文章编辑:爱尚语录

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  A、b满足线性不等式约束 ,若没有不等式约束,则取A=[ ],b=[ ];

  fmincon 函数提供了大型优化算法和中型优化算法。默认时,若在 fun 函数中提供了梯度(options 参数的 GeadObj 设置为 on),并且只有上下界存在或只有等式约束,fmincon 函数将选择大型算法。 当既有等式约束又有梯度约束时,使用中型算法。

  2. fmincon 函数的中型算法一般是使用序列二次规划。在每一步迭代中求解二次规划子问题,并用 BFGS 法更新 Lagrangian 乘子和 Hessian 矩阵。

  3. fmincon 函数的大型算法采用了subspace trust region 优化算法。这种算法是把目标函数在点x的邻域泰勒展开(x可以认为是人为提供的初始猜测),这个展开的邻域就是所谓的trust region,泰勒展开进行到二阶项为止。

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