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keynote:lesson14 [2010/07/01 21:44] 10921047 |
keynote:lesson14 [2023/08/19 21:02] (current) |
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**1.非线性最优化** | **1.非线性最优化** | ||
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* 最优化的问题的一般形式为 | * 最优化的问题的一般形式为 | ||
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的最优解,其中$a$<sub>i</sub>是A的第$i$行,$I$为起作用约束指标集(有效集)。 | 的最优解,其中$a$<sub>i</sub>是A的第$i$行,$I$为起作用约束指标集(有效集)。 | ||
- | * 反之,若$x$为(1)的可行解,又是(3)的K-T点,且相应的乘子$λ$<sub>i</sub>$≥ 0$,则$x$为(1)的最优解。 | + | * 反之,若$x$为(1)的可行解,又是(3)的K-T点,且相应的乘子$λ$<sub>i</sub>$≥ 0$,\\ 则$x$为(1)的最优解。 |
* **算法步骤(迭代法):** | * **算法步骤(迭代法):** | ||
- | *设当前迭代点为$x$<sub>k</sub>,它也是(1)的可行解。该点的有效集记作$I$<sub>k</sub>,为寻求$x$<sub>k</sub>点的迭代方向$d$,用乘子法求解 | + | *设当前迭代点为$x$<sub>k</sub>,它也是(1)的可行解。该点的有效集记作$I$<sub>k</sub>,\\ 为寻求$x$<sub>k</sub>点的迭代方向$d$,用乘子法求解。 |
min $½(x$<sub>k</sub>$+d)$<sup>T</sup>$H(x$<sub>k</sub>$+d)+c$<sup>T</sup>$(x$<sub>k</sub>$+d)$\\ | min $½(x$<sub>k</sub>$+d)$<sup>T</sup>$H(x$<sub>k</sub>$+d)+c$<sup>T</sup>$(x$<sub>k</sub>$+d)$\\ | ||
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* 若所得最优值$d$<sub>k</sub>$=0$,则$x$<sub>k</sub>是(3)的最优解。 | * 若所得最优值$d$<sub>k</sub>$=0$,则$x$<sub>k</sub>是(3)的最优解。 | ||
* 为判断它是否(1)的最优解,考察对应于有效约束的乘子$λ$<sub>i</sub>$≥ 0$是否成立。\\ 若成立,则$x$<sub>k</sub>是K-T点,由二次规划性质$x$<sub>k</sub>是(1)的最优解。 | * 为判断它是否(1)的最优解,考察对应于有效约束的乘子$λ$<sub>i</sub>$≥ 0$是否成立。\\ 若成立,则$x$<sub>k</sub>是K-T点,由二次规划性质$x$<sub>k</sub>是(1)的最优解。 | ||
- | * 若最优值$d$<sub>k</sub>$≠ 0$,则取$x$<sub>k</sub>$+1=x$<sub>k</sub>$+αd$<sub>k</sub>,在$x$<sub>k</sub>$+1$为可行点的条件下确定$d$<sub>k</sub>方向的步长$α$<sub>k</sub> | + | * 若最优值$d$<sub>k</sub>$≠ 0$,则取$x$<sub>k</sub>$+1=x$<sub>k</sub>$+αd$<sub>k</sub>,在$x$<sub>k</sub>$+1$为可行点的条件下确定$d$<sub>k</sub>方向的步长$α$<sub>k</sub>。 |
- | * 如果存在$p$不在$I$<sub>k</sub>中,使得$a$<sub>p</sub>$x$<sub>k</sub>$+1=b$<sub>p</sub>,则将$p$加入有效集 | + | * 如果存在$p$不在$I$<sub>k</sub>中,使得$a$<sub>p</sub>$x$<sub>k</sub>$+1=b$<sub>p</sub>,则将$p$加入有效集。 |
- | * 如果存在$I$<sub>k</sub>中的指标$q$,使得$λ$<sub>i</sub>$< 0$, 则$x(k)$不是最优解,从有效集中去掉$q$ | + | * 如果存在$I$<sub>k</sub>中的指标$q$,使得$λ$<sub>i</sub>$< 0$, 则$x(k)$不是最优解,从有效集中去掉$q$。 |
<note important>王文宏 2010-07-01</note> | <note important>王文宏 2010-07-01</note> | ||
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+ | <note important>朱朝艳 2011-06-19</note> | ||