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方述成-非线性规划讲义(完整版).zip

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简介:
《非线性规划讲义》是由方述成编写的全面介绍非线性优化理论与方法的教学资料。该讲义涵盖了非线性规划的基本概念、算法及应用实例,适用于研究生课程学习和科研人员参考。 LECTURE 6: CONVERGENCE OF AN ALGORITHM 1. Concept of convergence 2. Rate of convergence LECTURE 7: CONSTRAINED OPTIMIZATION - INTRODUCTION 1. Basic terminologies 2. KKT conditions – motivation 3. Background knowledge LECTURE 8: CONSTRAINED OPTIMIZATION – OPTIMALITY CONDITIONS 1. Basic concepts 2. Necessary conditions – KKT conditions 3. Sufficient conditions LECTURE 9: CONSTRAINED OPTIMIZATION – SENSITIVITY ANALYSIS AND DUALITY 1. Basic concepts 2. Sensitivity analysis 3. Duality theory LECTURE 10: CONSTRAINED OPTIMIZATION – LAGRANGIAN DUAL PROBLEM 1. Lagrangian dual problem 2. Duality gap 3. Saddle point solution LECTURE 11: SOLUTION METHODS FOR CONSTRAINED OPTIMIZATION 1. Primal approach 2. Penalty and barrier methods 3. Dual approach 4. Primal-dual approach LECTURE 12: QUADRATICALLY CONSTRAINED QUADRATIC PROGRAMMING (QCQP) 1. Motivation 2. Convex QCQP 3. General QCQP 4. On-Going Research

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    《非线性规划讲义》是由方述成编写的全面介绍非线性优化理论与方法的教学资料。该讲义涵盖了非线性规划的基本概念、算法及应用实例,适用于研究生课程学习和科研人员参考。 LECTURE 6: CONVERGENCE OF AN ALGORITHM 1. Concept of convergence 2. Rate of convergence LECTURE 7: CONSTRAINED OPTIMIZATION - INTRODUCTION 1. Basic terminologies 2. KKT conditions – motivation 3. Background knowledge LECTURE 8: CONSTRAINED OPTIMIZATION – OPTIMALITY CONDITIONS 1. Basic concepts 2. Necessary conditions – KKT conditions 3. Sufficient conditions LECTURE 9: CONSTRAINED OPTIMIZATION – SENSITIVITY ANALYSIS AND DUALITY 1. Basic concepts 2. Sensitivity analysis 3. Duality theory LECTURE 10: CONSTRAINED OPTIMIZATION – LAGRANGIAN DUAL PROBLEM 1. Lagrangian dual problem 2. Duality gap 3. Saddle point solution LECTURE 11: SOLUTION METHODS FOR CONSTRAINED OPTIMIZATION 1. Primal approach 2. Penalty and barrier methods 3. Dual approach 4. Primal-dual approach LECTURE 12: QUADRATICALLY CONSTRAINED QUADRATIC PROGRAMMING (QCQP) 1. Motivation 2. Convex QCQP 3. General QCQP 4. On-Going Research
  • 线教程.zip
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    《线性规划教程讲义》是一份全面介绍线性规划理论与应用的教学资料,涵盖基础概念、模型构建及算法实现等内容。 线性规划讲课大纲 **LINEAR PROGRAMMING** - **课程目标** - **先修要求** - **教学内容** - **评分与考试安排** - **课堂规则** - **教材及参考文献** ### 讲座1:引言 - 什么是线性规划? - 学习线性规划的原因是什么? - 如何学习线性编程? - 线性规划的历史 - 怎样解决一个LP问题? - 接下来去哪里? ### 讲座2: 前提知识 1. 标准形式的LP 2. 内在假设 3. 转换为标准形式 ### 讲座3:线性规划几何学 1. 术语解释 2. 背景知识 3. 图形法 4. 线性编程的基本定理 ### 讲座4: 单纯形方法 1. 单纯形算法 2. 相位一方法 3. 大M 方法 ### 讲座5:对偶性和灵敏度分析 1. 对偶线性规划问题 2. 对偶理论 3. 灵敏度分析 4. 对偶单纯形法 ### 讲座6: 内点算法 1. 动机 2. 基本概念 3. 朴素仿射尺度算法 4. 双重仿射尺度算法 ### 讲座7:鲁棒线性优化 1. 动机 2. 鲁棒模型 3. 解决方案方法
  • 诚老师的《线》课程PPT、和教材
    优质
    《线性规划》是由经验丰富的教育者方述诚老师主创的一套教学材料,包括详尽的PPT课件、实用的讲义及系统化的教材,旨在帮助学生全面掌握线性规划的相关理论与实践技巧。 方述诚老师的《线性规划》课程提供了PPT、讲义和教材,仅供学习使用,如有侵权请立即删除。
  • MATLAB混合线资料包.zip_线_混合数_混合_混合线数_线
    优质
    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。
  • 混合线(MINLP)
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    简介:混合整数非线性规划(MINLP)是一种优化问题类型,结合了连续变量与离散(整数或二进制)变量,用于解决复杂的工程设计、资源配置等问题。 求解混合整数非线性问题: 最小化 p(x,y) 约束条件: - f(x,y) <= 0 - g(x,y) == 0 - lb <= x <= ub - nlb <= y <= nub 其中,x(yidx) 是整数变量,y 是连续变量。此程序采用分支定界法来解决非线性混合整数问题,并使用 IPOPT 或 APOPT 求解 NLP 松弛问题。 文件: - minlp.m - 示例 MINLP 问题的求解 - minlp.apm - 定义 MINLP 问题 后续工作可能包括添加启发式方法以创建良好的初始整数值,以及实施分支和切割技术。
  • Python 线法(scipy.optimize.minimize)
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    本教程介绍使用Python的SciPy库中`optimize.minimize`函数解决非线性规划问题的方法,涵盖约束条件设定与参数优化。 一、背景:项目需要使用Python实现非线性规划。非线性规划可以分为两种情况:目标函数为凸函数或非凸函数。对于凸函数的非线性规划问题(例如fun=x^2+y^2+x*y),有许多常用的Python库和资料可供参考,如CVXPY;而非凸函数的非线性规划求极值可以通过以下几种方法处理: 1. 纯数学方法:通过求导来寻找极值; 2. 使用神经网络或深度学习技术进行处理,并可参考反向传播算法中的链式求导过程; 3. 寻找一些Python库,如scipy.optimize.minimize的使用方法。 二、库方法介绍 官方文档提供了详细的说明。
  • 混合线问题
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    简介:混合整数非线性规划(MINLP)是一种优化问题,结合了连续变量与离散变量,并含有非线性的约束条件或目标函数。它广泛应用于工程设计、资源配置等领域,挑战在于寻找全局最优解。 求混合整数非线性规划的Matlab代码,请自行下载。
  • 国立交通大学线 slides
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    该《国立交通大学线性规划讲义》提供了一系列关于线性规划理论与应用的核心课程内容,包括模型构建、单纯形法以及Python编程实现等实用技术。 国立交通大学提供了一门由方述成老师讲授的线性规划开放式课程。这门课程涵盖了线性规划的基本理论与应用技巧,并提供了丰富的教学资源供学生学习参考。
  • -Xiaoling Sun 2012
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    《整数规划讲义》是由数学家Xiaoling Sun于2012年编写的教材,深入浅出地介绍了整数规划的基本理论和应用方法。 课程讲义涉及的内容可以在B站上搜索“整数规划”找到相关资料。整数规划是指在规划问题中的变量(全部或部分)被限制为整数值;如果在线性模型中,这些变量也被限定为整数,则称其为整数线性规划。流行的求解方法通常仅适用于整数线性规划的情况。要求解的问题中包含的全部或者部分变量必须是整数值的一类数学优化问题被称为整数规划。根据约束条件的不同构成方式,可以进一步细分为线性的、二次的和非线性的整数规划类型。
  • 线(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。