2025年非线性规划(1)

非线性规划(1)目录 一 非线性规划的定义 二 非线性规划的模型 三 非线性规划函数 四 线性不等式约束 五 线性不等式和等式约束 六 带有非线性约束的求最值 七 非线性约束 总结 一 非线性规划的定义 前面我们学了线性规划 整数规划 我们可以把整数规划理解为是特殊的线性规划

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目录

一、非线性规划的定义

二、非线性规划的模型

三、非线性规划函数

四、线性不等式约束

五、线性不等式和等式约束

六、带有非线性约束的求最值

七、非线性约束

         总结:


一、非线性规划的定义

如果目标函数或约束条件中包含非线性函数,就称这种规划问题为非线性规划问题。一般说来,解非线性规划要比解线性规划问题困难得多。而且,也不象线性规划有单纯形法这一通用方法,非线性规划目前还没有适于各种问题的一般算法,各个方法都有自己特定的适用范围。

二、非线性规划的模型

Matlab 中非线性规划的数学模型写成以下形式:


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Matlab中的命令是:

[x,y]=fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon,options)

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三、非线性规划函数

fmincon函数用于寻找约束非线性多变量函数的最小值。这个函数怎么用?
这是语法格式:

讯享网%1.从 x0 开始,尝试在满足线性不等式 A*x ≤ b 的情况下寻找 fun 中所述的函数的最小值点 x。x0 可以是标量、向量或矩阵。 x = fmincon(fun,x0,A,b) %2.在满足线性等式 Aeq*x = beq 以及不等式 A*x ≤ b 的情况下最小化 fun。如果不存在不等式,则设置 A = [] 和 b = []。 x = fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq) %3. 对x 中的设计变量定义一组下界和上界,使解始终在 lb ≤ x ≤ ub 范围内。如果不存在等式,请设置 Aeq = [] 和 beq = []。如果 x(i) 无下界,请设置 lb(i) = -Inf,如果 x(i) 无上界,请设置 ub(i) = Inf。 x = fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub) %4.使用 options 所指定的优化选项执行最小化。使用 optimoptions 可设置这些选项。如果没有非线性不等式或等式约束,请设置 nonlcon = []。 x = fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon,options) 

参数什么意思?

b 和 beq 是向量,A 和 Aeq 是矩阵,c(x) 和 ceq(x) 是返回向量的函数,f(x) 是返回标量的函数。f(x)、c(x) 和 ceq(x) 可以是非线性函数。 x、lb 和 ub 可以作为向量或矩阵传递 

四、线性不等式约束

 目标函数:

讯享网fun =   100*(x(2)-x(1)^2)^2+(1-x(1))^2

此时,需要定义函数是 x

fun = @(x)100*(x(2)-x(1)^2)^2+(1-x(1))^2 

约束条件:从点 [-1,2] 为起点求最小值,约束方程 x(1)+2x(2)≤1
matlab代码:

讯享网clc clear all fun = @(x)100*(x(2)-x(1)^2)^2 + (1-x(1))^2;%匿名函数 x0 = [-1,2];%起点可以更改,似乎没影响 A = [1,2]; b = 1; [x,y] = fmincon(fun,x0,A,b)%套用函数 

运行:

五、线性不等式和等式约束

求如下:

 matlab代码:

clc clear all fun = @(x)100*(x(2)-x(1)^2)^2 + (1-x(1))^2;%匿名函数 x0 = [1,1];%初始点设置自行不同 A = [1,-2];%不等式变量的系数 b = 1;%不等式右边的值 Aeq = [2,1];%等式变量的系数 beq = 1;%等式右边的值 [x,y] = fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq)%求解x的值和此时函数值y 

结果:

六、带有非线性约束的求最值

 目标函数:

讯享网min f (x) = x1^2 + x2^2 + x3^2 + 8 

约束条件:

x1^2 − x2 + x3 ^2 ≥ 0 x1 + x2^2 + x3 ^3 ≤ 20 − x1 − x2^2 + 2 = 0 x2 + 2x3^2 = 3x1 x1,x2 , x3 ≥ 0 

matlab解法:

1.主函数

讯享网%% 主函数 options=optimset('largescale','off'); [x,y] = fmincon(@fun,rand(3,1),[],[],[],[],zeros(3,1),[], @nonlcon, options) 

2.目标函数(以 end 结束)

目标函数为最小化函数,fun是一个函数,fun接受向量或数组 x,并返回实数标量 f,即在 x 处计算的目标函数值。

%% 目标函数 function f=fun(x) f=sum(x.^2)+8; end

3.添加约束条件(以 end 结束)

非线性约束条件,nonlcon是一个函数,接受向量或数组 x,并返回两个数组 c(x) 和 ceq(x)。

讯享网%% 非线性约束条件 function [c,ceq]=nonlcon(x) c=[-x(1)^2+x(2)-x(3)^2 x(1)+x(2)^2+x(3)^3-20]; %非线性不等式约束 ceq=[-x(1)-x(2)^2+2 x(2)+2*x(3)^2-3]; %非线性等式约束 end

 总代码:(需先分别定义目标函数和约束条件,最后用主函数求解)

clc clear all %% 主函数 options=optimset('largescale','off'); [x,y] = fmincon(@fun,rand(3,1),[],[],[],[],zeros(3,1),[], @nonlcon, options) %% 目标函数 function f=fun(x) f=sum(x.^2)+8; end %% 非线性约束条件 function [c,ceq]=nonlcon(x) c=[-x(1)^2+x(2)-x(3)^2 x(1)+x(2)^2+x(3)^3-20]; %非线性不等式约束 ceq=[-x(1)-x(2)^2+2 x(2)+2*x(3)^2-3]; %非线性等式约束 end 

运行:

七、非线性约束

在边界约束下求 目标函数在圆内最小的点。目标函数:

讯享网fun =   (x)100*(x(2)-x(1)^2)^2+(1-x(1))^2

进一步可以匿名函数得到:

fun = @(x)100*(x(2)-x(1)^2)^2 + (1-x(1))^2; 

约束条件:

讯享网 0 ≤ x (1) ≤ 0.5 0 0.2≤x(2)≤0.8

这一步可以得到:

lb = [0,0.2]; ub = [0.5,0.8];

同时在以 [1/3,1/3] 为圆心、半径为 1/3 的圆内寻找,可以编写一个函数代码如下:

讯享网function [c,ceq] = circle(x) c = (x(1)-1/3)^2 + (x(2)-1/3)^2 - (1/3)^2; ceq = []; 

没有线性约束因此将这些参数设置为 [](空值)

A = []; b = []; Aeq = []; beq = [];
讯享网function [c,ceq] = circle(x) c = (x(1)-1/3)^2 + (x(2)-1/3)^2 - (1/3)^2; ceq = []; end 

主代码:

clc clear all fun = @(x)100*(x(2)-x(1)^2)^2 + (1-x(1))^2; lb = [0,0.2]; ub = [0.5,0.8]; A = []; b = []; Aeq = []; beq = []; x0 = [1/4,1/4]; nonlcon = @circle; [x,y] = fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,nonlcon) 

运行:

 总结:

已经学习第三天了,深深感觉到了自己能力的提升,不只体现在编程方面,其他方面也一样,码字速度是深深有感觉!!

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