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볼록하지 않은 전역 최적화 문제를 해결해야 할 몇 가지 문제가 있습니다. 현재 MATLAB의 Optimization Toolbox (특히 fmincon()algorithm = 사용 'sqp')를 사용하고 있습니다. 그러나 내 코드의 대부분은 Python이며 Python에서도 최적화를하고 싶습니다. 파이썬 바인딩과 경쟁 할 수있는 NLP 솔버가 fmincon()있습니까? 반드시 비선형 평등과 불평등 제약을 다룰 수있다 사용자가 Jacobian을 제공하도록 요구하지 않습니다. …

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일부 변수 (특히 상자 제약 조건)의 경계를 알고있는 제한된 최적화 문제를 해결하려고합니다. argminuf(u,x)arg⁡minuf(u,x) \arg \min_u f(u,x) 에 따라 c(u,x)=0c(u,x)=0 c(u,x) = 0 a≤d(u,x)≤ba≤d(u,x)≤b a \le d(u,x) \le b 여기서 uuu 는 설계 변수의 벡터이고, xxx 는 상태 변수의 벡터이며, c(u,x)c(u,x)c(u,x) 는 등식 제약 조건 (일반적으로 PDE)입니다. 하한 및 상한 제약 …

21 pde  optimization  nonlinear-programming 

나는 수치 분석 설문 수업을 가르치고 있으며 최적화에 대한 배경 / 직관이 제한된 학생들을 위해 BFGS 방법에 대한 동기를 찾고 있습니다! 모든 것이 수렴한다는 것을 증명할 시간은 없지만 BFGS Hessian 업데이트가 나타나는 이유에 대해 합리적인 동기를 부여하려고합니다. 유사하게, Broyden의 근본 찾기 방법 (내 글은 여기에 있습니다 )은 야곱 인의 현재 …

15 optimization  iterative-method  nonlinear-programming 

큰 수학적 프로그래밍 문제를 해결하기 위해 분해 방법 (예 : 원시, 이중, Dantzig-Wolfe 분해)에 대한 텍스트 나 설문 조사 기사에 대해 제안한 사람이 있는지 궁금합니다. Stephen Boyd의 "분해 방법에 대한 참고 사항"이 마음에 들었 습니다. 예를 들어이 주제를 자세히 다루는 교과서를 찾으면 좋습니다.

12 optimization  linear-programming  nonlinear-programming 

Galahad [1]에 대한 기술 보고서에서 저자는 일반적인 비선형 프로그래밍 문제와 관련하여 우리에게 SQP (sequential quadratic programming) 방법이 장기적으로 (증강 라그랑지안 방법보다) 더 성공적 일 것이라는 의심은 없었습니다. 그 신념의 근거는 무엇입니까? 즉, SQP 방법이 Augmented Lagrangian 방법보다 더 빠르고 안정적이어야한다는 이론적 결과가 있습니까? [1] Galad, Gould, Orban 및 Toint의 대규모 …

9 nonlinear-programming 

현재 matlab "fmincon"함수로 구현 된 비선형 제약 최소화 문제를 해결하려고합니다. 내 기대는 최소화 (fun1, x0, uB, lB, fun2)입니다. 여기서 x0은 초기 상태이고 fun1은 최소화 해야하는 함수, uB는 상한, lB는 하한 및 fun2는 비선형 평등의 벡터를 제공하는 함수입니다 http://www.mathworks.com/help/optim/ug/fmincon.html에 설명 된 / inequalitiesnonlcon 기능으로. 이러한 벡터는 반복을 통해 변경됩니다 (x_n, n …

9 c++  nonlinear-programming