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
- MDK生成.bin
方法1: 默认选择编译输出的路径输出bin fromelf.exe --bin -o "$L@L.bin" "#L" 保存编译 方法2: 在要输出的目录下,新建 ...
- Meta-Analysis
meta-analysis是用统计的概念与方法,去收集.整理与分析之前学者专家针对某个主题所做的众多实证研究,希望能够找出该问题或所关切的变量之间的明确关系模式,可弥补传统的Review Articl ...
- java虚拟机的原理
所谓虚拟机,就是一台虚拟的机器.它是一款软件,用来执行一系列虚拟计算机指令,大体上虚拟机可以分为系统虚拟机和程序虚拟机,Visual Box .Vmare就属于系统虚拟机.他们完全是对物理计算机的仿真 ...
- CentOS查看进程、杀死进程、启动进程等常用命令
关键字: linux 查进程.杀进程.起进程 1.查进程 ps命令查找与进程相关的PID号: ps a 显示现行终端机下的所有程序,包括其他用户的程序. ps -A 显示所有程 ...
- POJ 2396 Budget(有源汇上下界网络流)
Description We are supposed to make a budget proposal for this multi-site competition. The budget pr ...
- [Java学习]面向对象-package;内部类;UML图表示六种关系
package 软件包 类名前加入命名空间(包),解决命名冲突问题. 定义格式:公司域名倒叙.项目名.模块名; package语句写在文件第一行 使用import语句导入package java.la ...
- RTP格式解析
一般为12字节,16字节头(转自https://www.cnblogs.com/qingquan/archive/2011/07/28/2120440.html) 概述: 实时传送协议(Real-ti ...
- python的定时任务模块--schedule
首先先安装一下模块 下面我们简单的学习一下schedule模块 先简单的看个示例 import schedule def test(*args,**kwargs): print("hello ...
- day 12 内置函数,装饰器,递归函数
内置函数 内置函数:python给咱们提供了一些他认为你会经常用到的函数,68种 内置函数 abs() dict() help() min() setattr() all() di ...
- YII2中behavior行为的理解与使用
YII2中的行为说白了就是对组件功能的扩展,在不改变继承关系的条件下. 行为附加到组件后,行为将注入自已的方法和属性到组件,可以像组件访问自定义的方法和属性一样访问行为. 注意行为是对功能的扩展,不要 ...