F=matlabFunction(f+M*CF);%目标函数,使用之前的牛顿法,需要转换成句柄 x1=Min_Newton(F,x0,eps,100); if norm(x1-x0)<eps x=x1; result=double(subs(f,symvar(f),x')); break; else M=M*C; x0=x1; end end end %牛顿法 function [X,result]=Min_Newton(f,x0,eps,n) %f为目标函数 ...
MATLAB的梯度法,内点法,外点法,罚函数,惩罚函数,线性梯度法,源程序,按照提示输入,可直接运行-MATLAB' s gradient method, interior point method, outside the point of law, penalty function, penalty function, the linear gradient method, source code, follow the prompts to input, can be directly run...
罚函数方法的基本思想是借助罚函数将约束问题转化为无约束优化问题,进而通过求解一系列无约束最优化问题来获取原约束问题的解。迭代过程中, 罚函数法通过对不可行点施加惩罚,迫使迭代点向可行域靠近。一旦迭代点成为可行点,则这个可行点就是原问题的最优解 惩罚函数可以分为外点法和内点法: 外点法更通用,可解决约...
根据所建立的优化设计数学模型,利用MATLAB语言进行程序编写,实现对上述钢板弹簧优化模型的求解。在程序编写过程中,由于该优化模型的约束条件中存在非线性约束,因此不可能将所有的约束条件按照一般的系数矩阵直接包含在函数的输入参数中,必须将约束函数单独建立返回每一个点x处的约束值。所以需要建立3个函数文件,分别是目标...
在处理等式约束时,常常使用外点罚函数法,意思是迭代点允许在可行域之外(其实非常自然,因为等式约束是一种"很严格"的约束,迭代不要限制地太紧了,不然都不好迭代优化);对于不等式约束,常使用内点罚函数法,意思是不让迭代点到可行域之外。内点法适用于只有不等式约束的问题。在对函数添加罚函数后,就将有约束的优化...