Lagrange 乘子法求最优解
clc
clear
syms x y z r1 r2 w
f=x^+y^+z^+w^;
g1=*x-y+z-w-;
g2=x+y-z+w-;
h=f-r1*g1 -r2*g2; hx=diff(h,x);
hy=diff(h,y);
hz=diff(h,z);
hw=diff(h,w);
hr1=diff(h,r1);
hr2=diff(h,r2); r=solve([hx==,hy==,hz==,hw==,hr1==,hr2==],[x,y,z,w,r1,r2]); arr_x=double(r.x)
arr_y=double(r.y)
arr_z=double(r.z)
arr_w=double(r.w) arr_fv=[];
for i= : length(arr_x)
xv=arr_x(i);
yv=arr_y(i);
zv=arr_z(i);
wv=arr_w(i);
fv=subs(f,[x,y,z,w],[xv,yv,zv,wv]);
arr_fv(i)= double(fv);
g1v=subs(g1,[x,y,z,w],[xv,yv,zv,wv])
g2v=subs(g2,[x,y,z,w],[xv,yv,zv,wv])
end
arr_fv
disp('after sort:')
sort(arr_fv)

Lagrange 乘子法求最优解的更多相关文章
- 增强拉格朗日乘子法(Augmented Lagrange Method)
增强拉格朗日乘子法的作用是用来解决等式约束下的优化问题, 假定需要求解的问题如下: minimize f(X) s.t.: h(X)=0 其中,f:Rn->R; h:Rn->Rm 朴素拉格 ...
- 深入理解拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier) 和KKT条件
[整理] 在求解最优化问题中,拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier)和KKT(Karush Kuhn Tucker)条件是两种最常用的方法.在有等式约束时使用拉格朗日乘子法,在有 ...
- 装载:深入理解拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier) 和KKT条件
在求取有约束条件的优化问题时,拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier) 和KKT条件是非常重要的两个求取方法,对于等式约束的优化问题,可以应用拉格朗日乘子法去求取最优值:如果含有不等式 ...
- 增广拉格朗日乘子法(Augmented Lagrange Method)
转载自:增广拉格朗日乘子法(Augmented Lagrange Method) 增广拉格朗日乘子法的作用是用来解决等式约束下的优化问题, 假定需要求解的问题如下: minimize f(X) s.t ...
- Machine Learning系列--深入理解拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier) 和KKT条件
在求取有约束条件的优化问题时,拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier) 和KKT条件是非常重要的两个求取方法,对于等式约束的优化问题,可以应用拉格朗日乘子法去求取最优值:如果含有不等式 ...
- 【机器学习】深入理解拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier) 和KKT条件
在求取有约束条件的优化问题时,拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier) 和KKT条件是非常重要的两个求取方法,对于等式约束的优化问题,可以应用拉格朗日乘子法去求取最优值:如果含有不等式 ...
- 拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier) 和KKT条件
参考文献:https://www.cnblogs.com/sddai/p/5728195.html 在求解最优化问题中,拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier)和KKT(Karush ...
- 【整理】深入理解拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier) 和KKT条件
在求解最优化问题中,拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier)和KKT(Karush Kuhn Tucker)条件是两种最常用的方法.在有等式约束时使用拉格朗日乘子法,在有不等约束时使用 ...
- 拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier)和KKT条件
拉格朗日乘子法:对于等式约束的优化问题,求取最优值. KKT条件:对于含有不等式约束的优化问题,求取最优值. 最优化问题分类: (1)无约束优化问题: 常常使用Fermat定理,即求取的导数,然后令其 ...
随机推荐
- bootstrap-table 使用遇到的问题总结
问题一:右上角button样式自定义 方法: //修改bootstrap-table右上角按钮样式 $(".table-box .columns-right button").re ...
- day 08 函数
函数初始: 什么是函数? 函数:是组织好的,可重复使用的,用来实现单一,或相关联功能的代码段 一个函数封装一个功能. 1,减少重复代码. 2,增加代码的可读性. 函数的结构 def my_len(): ...
- class configured for Signature (provider: BC) cannot be found
java.security.NoSuchAlgorithmException: class configured for Signature (provider: BC) cannot be foun ...
- linux命令学习之:vim
1. 关于Vim vim是我最喜欢的编辑器,也是linux下第二强大的编辑器. 虽然emacs是公认的世界第一,我认为使用emacs并没有使用vi进行编辑来得高效. 如果是初学vi,运行一下vimtu ...
- vs2017连接mysql以及问题汇总
https://www.cnblogs.com/eye-like/p/8494355.html https://blog.csdn.net/u012658972/article/details/791 ...
- redhat 5.6安装wireshark
mkdir -p /mnt/cdrom mount -t iso9660 /dev/cdrom /mnt/cdrom cd mnt/cdrom/Server rpm -ivh lm_sensors-- ...
- git diff 分支1 分支2 --stat命令没有将所有的不同显示出来
昨天遇到使用git diff 分支1 分支2 --stat命令时打印的文件修改列表,并不全,导致找了一下午的问题没有找到...特此记录,显示不全的原因我还没有找到,特此记录.
- Android Studio 发布 APK
打开发布设置窗口 打开Generate Signed APK...窗口,点击Create new... 打开Create New...窗口,创建一个Key,这个Key的相关信息一定要好好保存,因为以后 ...
- poj 2777(线段树+lazy思想) 小小粉刷匠
http://poj.org/problem?id=2777 题目大意 涂颜色,输入长度,颜色总数,涂颜色次数,初始颜色都为1,然后当输入为C的时候将x到y涂为颜色z,输入为Q的时候输出x到y的颜色总 ...
- iOS.CocoaPods.0
1. CocoaPods CocoaPods 是Objective-C (iOS and OS X) projects 的依赖管理器. A CocoaPod (singular) is a speci ...