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BNB20_new.zip_BNB20_new_BNB20—new_含约束条件的非线性规划_matlab包

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简介：
这是一个名为BNB20-new的MATLAB工具箱，专门用于解决包含各种约束条件下的非线性优化问题。该软件包为复杂工程和科学计算中的优化任务提供了强大的解决方案。 使用MATLAB建立并解决具有约束条件的非线性规划方程组。

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  • BNB20_new.zip_BNB20_new_BNB20—new_含约束条件的非线性规划_matlab包
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    这是一个名为BNB20-new的MATLAB工具箱，专门用于解决包含各种约束条件下的非线性优化问题。该软件包为复杂工程和科学计算中的优化任务提供了强大的解决方案。 使用MATLAB建立并解决具有约束条件的非线性规划方程组。
     
  • 含有约束的非线性问题-KKT条件教程
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    本教程深入浅出地讲解了含约束非线性优化问题中的KKT条件，帮助读者掌握这一重要的数学工具在实际问题求解中的应用。 在优化理论中，尤其是在数学与计算科学领域内，带约束的非线性问题是一个常见的研究对象。这类问题通常涉及寻找一个函数的最小值或最大值，并且需要满足一组特定条件。KKT（Karush-Kuhn-Tucker）条件是解决此类问题的重要工具，基于拉格朗日乘子法的发展而来，适用于凸优化问题并提供求解带约束优化问题所需的必要条件。 1. 凸优化：指的是寻找在凸函数上的全局最优解的问题。如果目标函数和约束集都是凸的，则该问题可以保证找到一个全局而非局部的最优解。这种类型的优化广泛应用于机器学习、经济学及工程等领域。 2. 拉格朗日乘子法：这是处理有约束条件下最优化问题的一种经典方法，通过引入拉格朗日函数来转换原问题的形式。具体而言，构建了一个包含原始目标函数和约束条件的复合函数L(x, λ) = f(x) - λg(x)，其中f(x)为目标函数，g(x)为约束条件，并且λ是拉格朗日乘子。 3. KKT条件：KKT条件构成了非线性带约束优化问题解法的基础。对于凸优化问题而言，如果某个点x*代表了原问题的一个解决方案，则必须满足以下的KKT条件： - 梯度相等性：∇f(x*) + ∑λ_i∇g_i(x*) = 0，在最优解处目标函数梯度与所有约束函数梯度线性组合为零； - 非负乘子：λ_i ≥ 0，即拉格朗日乘子必须是非负的； - 约束互补松弛条件：对于每个i，g_i(x*) = 0 或 λ_i = 0 成立。这意味着如果某个约束被激活（等于零），则相应的乘子非零；反之若未被激活，则该乘子为零。 这些理论概念可能通过详细的PPT来解释其数学背景、拉格朗日函数的构造方法，以及如何在实际问题中应用它们。不同学校课程可能会有不同的侧重点和深度：例如卡内基梅隆大学侧重数值算法方面，而哥伦比亚大学则更多讨论基础理论内容。通过学习这些资料可以深入理解利用KKT条件解决实际优化问题的方法，这对于研究或工程实践都非常重要。
     
  • 基于遗传算法的约束非线性规划求解及其Matlab应用.zip
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    本资料探讨了利用遗传算法解决具有约束条件的非线性规划问题，并详细介绍了该方法在MATLAB环境下的实现与应用。适合从事优化理论研究及工程实践的技术人员参考学习。 遗传算法在求解约束非线性规划问题中的应用及其实现在Matlab环境下的实现方法。
     
  • 带有约束条件的非线性规划中拉格朗日乘子法的手动数学推导及Python实现代码
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    本文章详细介绍了在具有约束条件的非线性规划问题中如何手动进行拉格朗日乘子法的数学推导，并提供了对应的Python代码实现。 实验目录 一、拉格朗日乘子法和KKT的介绍 二、手工数学推导 三、拉格朗日乘子法的有约束情况 四、手工数学推导，考虑有约束情况的比较 五、参考文献 一、拉格朗日乘子法和KKT的介绍 拉格朗日乘子法是一种经典的求解条件极值问题的方法。它通过引入待定系数λ（称为拉格朗日乘数），将带有等式约束的问题转化为无约束条件下优化目标函数f(x1,x2,...)的形式，从而简化了计算过程。 在具体应用中，设有一个目标函数f(x)，以及若干个形如hk(x)=0的等式约束。这些条件通常用“s.t.”（即subject to）来表示，“受限于”的意思。通过拉格朗日乘子法，可以有效处理这类问题，并找到满足所有给定限制下的最优解。 这种方法的核心在于利用额外变量λ去平衡目标函数与各个约束之间的关系，最终求得一个升维后的优化模型，在新的维度空间中寻找极值点。
     
  • MATLAB混合整数非线性规划资料包.zip_整数非线性_混合整数_混合整数规划_混合线性整数_非线性规划
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    本资料包提供了关于MATLAB中处理混合整数非线性问题的资源，涵盖混合整数、纯整数与连续变量结合的非线性和线性规划案例。 用于混合整数的非线性规划以及相应的计算程序可以解决包含连续变量和离散变量的复杂优化问题。这类方法在处理实际应用中的各种限制条件时表现出色，能够有效地寻找最优解或近似最优解。
     
  • 非线性规划（Nonlinear Programming）
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    非线性规划是数学优化的一个分支，专注于处理目标函数或约束条件为非线性的最优化问题。它广泛应用于工程、经济等领域中复杂系统的建模与求解。 《非线性规划》（Bertsekas D. 第2版）是学习优化理论与算法的经典教材，深入学习优化算法的必备图书。
     
  • 非线性规划问题
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    非线性规划问题是运筹学的一个分支，涉及在非线性的约束条件下寻找目标函数的最大值或最小值。这类问题广泛应用于工程设计、经济管理和科学实验等领域，具有重要的理论和实践价值。 经典非线性规划教材《Nonlinear programming 2ed》提供了深入的理论分析和实用算法，是该领域的权威参考书之一。书中涵盖了从基础概念到高级主题的内容，并且包含了大量的示例与练习题，有助于读者更好地理解和应用非线性优化技术。
     
  • 非线性规划和01规划模型
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    本课程聚焦于非线性与0-1整数规划的核心理论及应用，涵盖模型构建、算法设计及其在工程、金融等领域的实践案例。 代码非常清晰，并对非线性规划和01规划做了详细的解释。
     
  • 基于粒子群算法求解含非线性约束条件的最小值问题（附MATLAB代码）
    优质
    本研究运用改进的粒子群算法有效解决含有非线性约束条件的函数最小值问题，并提供详细的MATLAB实现代码，为相关领域提供了新的解决方案。 版本：MATLAB 2019a 领域：智能优化算法-粒子群算法 内容：基于粒子群算法求解非线性等式和不等式约束的最小值，附有MATLAB代码 适合人群：本科、硕士等教研学习使用
     
  • 非线性分数规划.pdf
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    《非线性分数规划》是一篇探讨优化理论中复杂比例目标函数处理方法的研究论文，聚焦于开发解决此类问题的新算法和策略。 上传一篇较早的论文《非线性分数规划》，需要的可以尽快拿走。