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文档简介

最优化课程设计 姓名：楚文旭 学号：20085951 班级：数学与应用数学08（2）班一 可行方向法 考虑非线性规划：设是它的一个可行解，但不是要求的极小点。为了求它的极小点或近似极小点，根据以前所说，应在点的可行下降方向中选取某一方向，并确定步长，使若满足精度要求，迭代停止，就是所要的点。否则出发继续进行迭代，直至满足要求为止。二 编译器 ：matlab三 算法（1）确定允许误差和，选取初始近似点，并令。（2）确定起作用约束指标集 若，停止迭代，得点。若 ，则选搜索方向然后转向第（5）步。若，转下一步 （3）求解线性规划 设它的最优解为。（4）检验是否满足，若满足则停止迭代，得到；否则，以为搜索方向，并转向下一步。（5）解下述一维极值问题，此处（6）令 转回第（2）步。四 可行方向法是求解最优化问题的重要方法，在可行方向法求解过程中，一般需要构造一个求解可行下降方向的子问题，儿可行方向法的不同取决于所采用的求解可行下降方向的子问题，它具有如下特点：迭代过程中所采用的搜索方向为可行方向，所产生的迭代点列是中在可行域内，目标函数值单调下降，由此可见，很多方法都可以归入可行方向法一类五 流程图误差初始点over？ begin yyovernyn4、 部分算法说明及代码编写目标函数文件myf.m如下：function f=myf(x)%目标函数f=4*x(1)2+x(2)2-32*x(1)-34x(2);编写约束函数文件mycf.m如下：functionc,ceq=confun(x)%约束函数%非线性不等式约束c=x(1);x(2);2-x(1);6-x(1)-2*x(2);%非线性等式约束ceq=;%初始条件x0=0,0；%目标函数的梯度文件dmyf.mfunction g=dmyf(x)g=8*x(1)-32;2*x(2)-34;%约束函数的梯度文件dmycf.mfunction dc,dceq=dmycf(x)dc=-1;-2;dceq=;然后在命令窗口输入如下命令：x0=0;0;function zoutendiijkclear;x0=0; 0;a=2.0 -1.0;1.0 1.0;-1.0 0.0;0.0 -1.0;b=1.0;2.0;0.0;0.0;c=0;m=0;while c=b(i)-1e-3 k=k+1; a1(k,:)=a(i,:); b1(k,1)=b(i); end if cb(i)-1e-3 j=j+1; a2(j,:)=a(i,:); b2(j,1)=b(i); endendif (length(a1(:,:)=0) breakend%pausef=dfx(x0);b1=-1 -1;bu=1 1;b0=zeros(size(b1);d=linprog(f,a1,b0,b1,bu)if(abs(d) in fmi
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