在数学建模竞赛中，优化类题目是一个非常重要领域，占比一半以上。优化类问题相对要难一些，主要就难在模型求解部分，本文来给大家介绍一些MATLAB求解数学规划模型的案例。1、如何建立优化模型？为了更直接地说明问题，我们先来看几个例子：问题一：某工厂在计划期内要安排生产 I、II 两种产品，已知生产单位产品所需的设备台时及A、B两种原材料的消耗，如下表所示 该工厂每生产一件产品I可获利2元，每
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2024-05-16 21:23:26
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与线性规划不同的是，非线性规划要求目标函数或约束条件中含有非线性函数。相应的求解这类问题就要用到非线性规划的方法。约束条件或者目标函数的放宽使得规划模型更具普适性，但也增加了问题求解的难度。对于简单的非线性规划问题，R语言中stat包即可求解。在这里我们给大家介绍R语言中求解非线性规划更为专业的Rdonlp2包。
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2023-08-10 10:51:41
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本文对应《R语言实战》第13章：广义线性模型广义线性模型扩展了线性模型的框架，包含了非正态因变量的分析。两种流行模型：Logistic回归（因变量为类别型）和泊松回归（因变量为计数型） glm()函数的参数分布族默认的连接函数binomial(link = “logit”)gaussian(link = “identity”)gamma(link = “inverse”)inverse.
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2023-07-07 14:04:24
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文章目录前言一、数学原理二、代码实现1.Armjio非精确线搜索求步长2.FR共轭梯度法附录 前言多元函数的求解使我们生活中常见的一些问题的缩影，对于多元函数极小点的解法，我们可以利用最优化中的相关算法来求解，本文采用 MATLAB 程序，利用 FR 非线性共轭梯度算法求解 Rosenbrock 函数的极小点。一、数学原理算法伪码如下：二、代码实现1.Armjio非精确线搜索求步长functio
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2023-10-26 12:55:01
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共轭梯度法（Conjugate Gradient Method）是一种用于解决大型稀疏线性方程组的迭代算法。尤其适用于求解对称正定矩阵的方程，它可以显著减少计算时间和内存消耗。随着数据量不断增加，许多机器学习和科学计算中的问题都可以归结为线性方程的求解，因此共轭梯度法在R语言的实现中显得尤为重要。
## 背景描述
随着数据科学与机器学习的不断发展，许多计算问题要求我们提高求解速度和算法效率。共
非线性规划非线性规划是一种求解目标函数或约束条件中有一个或几个非线性函数的最优化问题的方法。运筹学八大分支之一，20世纪50年代初，库哈(H.W.Kuhn) 和托克 (A.W.Tucker) 提出了非线性规划的基本定理，为非线性规划奠定了理论基础。这一方法在工业、交通运输、经济管理和军事等方面有广泛的应用，特别是在“最优设计”方面，它提供了数学基础和计算方法，因此有重要的实用价值。一、非线性规划概
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2023-09-16 00:52:54
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线性规划:\[\begin{align}
&\min {\space} f^Tx \space ,\\
&s.t.\begin{cases}
A \cdot x \leq b \\
A_{eq} \cdot x = b_{eq}\\
lb \leq x \leq ub
\end{cases}
\end{align}
\]f=[13;9;10;11;12;8];
A
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2021-04-21 10:05:34
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概念 在一组等式或不等式的约束下，求一个函数的最大值（或最小值）问题，其中至少有一个非线性函数，这类问题称之为非线性规划问题。可概括为一般形式 \[ \begin{aligned} & \min f(x) \\ \text { s.t. } & h_{j}(x) \leq 0, \quad j=1, ...
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2021-09-19 13:18:00
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下面是三个非线性规划领域的算法。课堂上给予了详细的讲解，在实践环节让学生编程实现，从而可以实验复杂一些的例子，加深对算法的理解。下面共有四个程序grad，simplelinesearch，bfgs和phr，全部使用MATLAB语言编写。这些代码远未完善，可修改余地很大，仅供教学之用。 function gradf=grad(hfun,x)
%GRAD 数值
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2024-02-04 20:53:55
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# R语言计算目标函数非线性的线性规划
线性规划是优化问题中重要的研究领域，旨在在线性约束条件下最大化或最小化一个线性目标函数。然而，在许多实际应用中，目标函数可能是非线性的。这种情况下，如何使用R语言进行计算，成为我们需要探讨的焦点。
## 非线性目标函数简介
非线性目标函数的特点是其形式是非线性的，比如多项式、指数函数等。我们可以利用“优化”包中的函数来求解这类问题。虽然不属于纯粹的线性
数值计算之 共轭梯度法（1）线性共轭梯度法前言共轭梯度法的引出线性共轭梯度法共轭向量组构造线性共轭梯度流程补充：线性共轭梯度法的简化 前言本篇继续无约束优化算法学习，线性共轭梯度法。共轭梯度法的引出回顾之前的牛顿法、拟牛顿法，目的都是寻找迭代方向。牛顿法中的，高斯牛顿的，都涉及到一个解方程组的问题。如果方程组是线性的，则解线性方程组的问题可以转化为一个优化问题：在梯度下降法中，迭代过程可能出现下
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2024-04-10 19:14:56
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非线性规划非线性规划模型MATLAB解法无约束问题的MATLAB解法求多元非线性函数的极值符号解数值解 直接用MATLAB工具箱函数零点和方程组的解约束极值问题（规划问题）二次规划罚函数法--序列无约束最小化技术MATLAB解法！直接用MATLAB工具箱optimtool！飞行管理问题前三章总结 目标函数或约束条件中包含非线性函数 实例：投资决策问题 非线性规划模型MATLAB解法[x,fval
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2023-11-24 09:42:49
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文章目录1 非线性规划1.1 非线性规划的实例与定义1.2 线性规划与非线性规划的区别1.3 非线性规划的 Matlab 解法1.4 凸函数、凸规划2 无约束问题2.1 一维搜索方法2.1.1 Fibonacci 法2.1.2 0.618 法2.2 二次插值法2.3 无约束极值问题的解法2.3.1 解析法2.3.1.1 梯度法（最速下降法）2.3.1.2 Newton 法2.3.2 直接法2.4
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2023-12-21 11:27:50
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关于非线性规划非线性规划问题是指目标函数或者约束条件中包含非线性函数的规划问题。 前面我们学到的线性规划更多的是理想状况或者说只有在习题中，为了便于我们理解，引导我们进入规划模型的一种情况。相比之下，非线性规划会更加贴近实际的生活。那这节我们先通过一个类似于线性规划中linprog（）函数的fmincon（）来体会一下这类问题的解决过程。一、fmincon()的基本形式 基本形式如下：x = fm
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2024-06-29 10:58:29
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共轭梯度法R语言实现
在数值优化和线性方程组求解领域，共轭梯度法是一种广泛使用且高效的算法。它尤其适用于求解大型稀疏对称正定矩阵的线性方程组。在R语言中实现该算法，不仅有助于优化性能，还可以加深对其内部机制的理解。
> “共轭梯度法的基本思想是通过构造一系列的共轭方向，从而不断逼近解。”—— 數值分析经典文献
1. **背景描述**
- 当前在机器学习、计算机视觉等领域，常常需要求解线
共轭梯度法是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法，它 仅需利用一阶导数信息，但克服了最速下降法收敛慢的缺点，又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点，共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一，也是解大型非线性最优化最有效的算法之一。 共轭梯度法最早是又Hestenes和Stiefle（1952）提出来的，用于解正定系数矩阵的线性方程组，在这个基础上，Fletcher和
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2023-07-28 21:05:27
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# Java非线性规划入门指南
非线性规划是数学优化的一种形式，目标是最大化或最小化一个非线性函数，受约束条件的限制。若你是刚入行的小白，本文将为你提供详细的入门步骤，帮助你在Java中实现非线性规划。
## 整体流程
以下是实现Java非线性规划的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------------
原创
2024-09-28 03:30:21
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# Python中的非线性规划
非线性规划（Nonlinear Programming, NLP）是优化领域的一个重要分支。它处理的问题是选择一个变量的集合，使得某个目标函数在一定约束条件下得到最优值。在许多实际应用中，比如工程设计、经济学、机器学习等，非线性优化问题普遍存在。
本文将介绍如何在Python中进行非线性规划的求解，并通过一个简单的代码示例加以说明。
## 非线性规划的基本概念
原创
2024-10-29 04:19:06
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规划问题的数学模型一般由三个因素构成 决策变量 目标函数 约束条件。 在描述目标函数或者约束条件的数学表达式中，至少有一个是非线性函数，这样的优化问题称为非线性规划。一般来说，解决非线性规划问题要比解决线性规划问题困难得多。 对于非线性规划问题，目前还没有一种适用于一般情况的求解方法，各种方法都有各自特定的应用范围。一、无约束非线性规划的求解1、基于求解器求解在MatLab工具箱中，用于求解无约束
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2023-11-14 08:47:00
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目标函数或约束条件包含非线性函数，则为非线性规划问题若线性规划的最优解存在，则其最优解只能在其可行域的边界上达到，而非线性规划的最优解则可能在其可行域的任意一点达到例1.import numpy as np
from scipy.optimize import minimize
# 目标函数
def objective(x):
return x[0] ** 2 + x[1]**2 + x[
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2023-08-09 20:13:46
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