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Casadi/Optistack: 利用Ipopt和CasADi解决大规模参数化NLP问题- MATLAB开发

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简介:
本项目利用CasADi与Optistack结合Ipopt求解器,旨在高效解决大规模参数化的非线性规划(NLP)问题。适合于复杂优化任务的MATLAB开发环境。 这个小项目利用了 CasADi 的自动微分、求解器耦合以及代码生成等功能,提供了一个简单的界面来解决大规模非线性优化问题(NLP)。一些硕士论文的研究者已经成功地使用它快速探索非线性最优控制问题。

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  • Casadi/Optistack: IpoptCasADiNLP- MATLAB
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    本项目利用CasADi与Optistack结合Ipopt求解器,旨在高效解决大规模参数化的非线性规划(NLP)问题。适合于复杂优化任务的MATLAB开发环境。 这个小项目利用了 CasADi 的自动微分、求解器耦合以及代码生成等功能,提供了一个简单的界面来解决大规模非线性优化问题(NLP)。一些硕士论文的研究者已经成功地使用它快速探索非线性最优控制问题。
  • MATLAB中使AMPLIpoptNLP
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    本简介探讨了如何结合使用MATLAB、AMPL及Ipopt来解决非线性规划(NLP)问题。通过集成这些工具,用户能够高效地定义、求解复杂的优化任务,并分析结果。 MATLAB AMPL 是一种建模语言工具,它允许用户以类似数学方式的语法编写优化问题。一旦在 AMPL 中定义了问题,就可以使用 Ipopt AMPL 求解器可执行文件 ipopt 来轻松解决问题。虽然直接链接代码来连接您的问题需要花费更多时间编写,但对于大型复杂的问题来说可能更为有效。
  • 基于CasADiIPOPT的非线性型预测控制Matlab代码.zip
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    本资源提供了一套基于CasADi和IPOPT工具包实现非线性模型预测控制的MATLAB代码。适用于学术研究与工程应用,涵盖系统建模、优化求解等内容。 1. 版本:MATLAB 2014a、2019a 和 2021a 2. 提供案例数据,可以直接运行 MATLAB 程序。 3. 代码特点包括参数化编程,易于调整参数值;编程思路清晰,并配有详细的注释说明。 4. 面向对象:适用于计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大学生进行课程设计、期末作业及毕业设计。
  • CasADi-放源代码
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    CasADi是一款用于数值优化问题建模的开源软件框架,支持符号数学表达式操作和自动微分计算。 C++、Python和Octave的符号框架通过稀疏矩阵值计算图上的正向和反向模式,并采用源代码转换实现自动微分。
  • Casadi库测试程序
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    本程序用于测试和验证CasADi优化库的功能与性能,包含多种数学模型及约束条件,适用于学术研究和工程应用。 Casadi是一个强大的开源库,主要用于数学优化问题的求解,在动态系统和控制工程领域有着广泛的应用。“casadi优化库测试程序”是检查Casadi库是否在您的环境中正确安装和配置的一个实用工具。下面将详细介绍Casadi库以及如何进行测试。 **Casadi库概述:** 1. **符号运算**:提供了一种高效的符号表示法,可以方便地构建复杂的数学表达式,并自动处理导数和雅可比矩阵。 2. **内置优化求解器**:包含多种内置优化求解器,如SQP(顺序二次规划)、NLP(非线性规划)和IPM(内点法),能够解决各种类型的优化问题。 3. **接口兼容**:与其他科学计算库如MATLAB、Python、Julia等有良好的接口,便于在不同环境中使用。 4. **并行计算**:支持多核并行计算,加速优化问题的求解过程。 5. **内存管理**:优化了内存使用,避免不必要的数据复制,提高性能。 **测试Casadi库** 为了确认Casadi库是否安装成功,可以使用提供的“casadi_test”程序。该程序通常包含以下步骤: 1. **导入库**:在代码中通过特定的import语句(例如Python中的`import casadi as cs`)导入Casadi库。 2. **创建符号变量**:利用Casadi的符号运算功能,定义一些测试用的决策变量、约束和目标函数。 3. **构建优化问题**:使用这些变量定义一个简单的最小化或最大化问题,并满足某些约束条件。 4. **配置求解器**:选择合适的内置求解器并设置参数(如迭代次数、精度要求等)。 5. **运行求解**:调用求解函数,传入优化问题和相关参数。 6. **检查结果**:程序返回最优解及优化过程中的信息。如果一切正常,则表明Casadi已正确安装。 7. **异常处理**:测试过程中出现错误或异常时,可能需要重新检查安装步骤以确保所有依赖项都到位。 通过理解Casadi的功能和测试流程,用户可以在实际项目中更加自信地使用这一强大的优化工具。“casadi_test”程序是一个有效的验证工具,帮助确认库在系统上运行良好。
  • Python遗传算法TSP
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    本研究运用Python编程语言结合遗传算法,旨在高效求解旅行商(TSP)问题的大规模实例,探索优化路径规划的有效策略。 智能算法(遗传算法)可以用来求解包含1000个城市的旅行商问题(TSP)的Python代码,并附有详细的注释以及原始TSP问题的CSV文件,在有限的时间内完成运行。
  • Matlab线性划的学建
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    本项目运用MATLAB软件工具,针对各类线性规划问题进行数学建模与求解。通过优化算法的应用,旨在提高模型的精确度和效率。 了解Matlab中的线性规划基础知识以及linprog等相关命令的格式。学习并掌握如何使用MATLAB求解线性规划问题。
  • MATLAB线性
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    本课程介绍如何使用MATLAB软件进行线性规划问题求解,涵盖基本概念、模型建立及优化算法应用。 本段落详细讲述了如何使用MATLAB求解线性规划问题。首先介绍了线性规划的基本概念和标准形式,并阐述了在MATLAB中实现这一过程的步骤。接着展示了如何定义目标函数、约束条件以及决策变量,同时提供了具体的代码示例来帮助读者更好地理解每个部分的功能及其应用方法。 文中还讨论了几种常见的求解器(如linprog),并解释了它们的工作原理及使用场景。此外,还分享了一些技巧和注意事项,比如如何处理大规模问题或非标准形式的线性规划模型等实际应用场景中的挑战。 通过这些详细的说明与示例代码,读者可以学会利用MATLAB高效地解决各种复杂的线性优化任务,并将其应用于工程、经济等领域的问题中去。
  • MATLAB动态
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    本课程专注于使用MATLAB软件来求解各类动态规划问题,旨在通过实例教学帮助学员掌握算法设计与优化技巧。 使用Matlab求解动态规划问题的一个例子是解决具体的生产与存货管理问题。这类应用可以帮助企业优化其库存策略,在满足市场需求的同时最小化成本。通过建立合适的数学模型并利用Matlab的计算能力,可以有效地分析不同情景下的最优决策路径。这种方法在实际运营中具有重要的实用价值,能够帮助企业提高效率和盈利能力。
  • IPOpt
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    IPOpt是一款先进的非线性优化求解工具,适用于大规模连续优化问题,广泛应用于工程设计、经济建模等领域,助力高效解决问题。 IPopt是一个用于求解非线性优化问题的开源软件框架。它特别适合处理大规模、非凸且具有约束条件的问题。用户可以利用Ipopt来寻找给定一组变量限制下的函数极值,广泛应用于工程设计、金融分析和科学研究等领域中复杂的最优化任务。