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GCMMA和MMA代码。

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简介:
The following details the algorithms employed in the implementations of MMA and GCMMA, both within the Matlab environment. Associated files for both MMA and GCMMA are presented below: ============================ subsolv.mkktcheck.m toy1.m toy2.m msubsolv.m ============================ The function subsolv.m undertakes an attempt to resolve either the MMA subproblem generated by mmasub.m, or the GCMMA subproblem produced by gcmmasub.m. A straightforward primal-dual interior-point method is utilized in this process. kktcheck.m ========== The function kktcheck.m computes the left-hand sides of the KKT conditions pertaining to the optimization problem as defined by the user. toy1.m and toy2.m ================== These files collaboratively define, alongside mmatoyinit.m or gctoyinit.m, the user’s specific problem formulation. Files for MMA only: ================== mmasub.mm matoymain.mm matoyinit.mm matoyresultsmmasub.mm ======== The function mmasub.mm generates the MMA subproblem for each iteration of the algorithm and subsequently invokes the function subsolv.mm . Furthermore, matoymain.mm attempts to solve the user’s optimization problem, which is delineated by files matoyinit.mm and toy2.mm . During each MMA iteration, matoymain.mm calls toy2 .mm and mmasub .mm . Files for GCMMA only: ==================== gcmmasub.as symp_gcmma_sub_problem_solver_.m concheck_.m raaupdate_.m gctoymain_.m gctoyinit_.m gctoyresultsgcmma_.m ========== The function gcmmasub_.as generates the GCMMA subproblem for both outer and inner iterations, calling subsolv_.as in this process.. The function asymp_gcmma_sub_problem_solver_.as calculates values associated with parameters raa0, raa, low and upp at the commencement of each outer GCMMA iteration; while concheck_.as verifies whether current GCMMA approximations maintain sufficient conservatism.. Finally raaupdate_.as updates parameters raa0 and raa within each inner iteration.. Within gctoymain_, which aims to solve a user-defined optimization problem based on files gctoyinit_.m, toy1 . m ,and toy2 . m ,the file calls asymp_gcmma_sub_problem_solver_, gcmmasub_, toy1 , concheck_, toy2 ,and kktcheck_. In each inner GCMMA iteration (if applicable), gctoymain_ invokes raaupdate_, gcmmasub_, toy1 ,and concheck_. It’s important to note that gctoymain_s primary role is to execute a significant portion of the overall GCMMA algorithm.

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客服
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  • GCMMA-MMA
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    GCMMA-MMA代码是一款用于多目标优化问题求解的专业软件工具,采用全局约束方法和基于分解的技术来提高解决方案的有效性和多样性。 描述了在Matlab环境中实现MMA(Method of Moving Asymptotes)和GCMMA(Generalized Constraint Method of Moving Asymptotes)算法所使用的文件。以下是相关文件的列表: 对于MMA和GCMMA: - subsolv.mkktcheck.mtoy1.mtoy2.msubsolv.m 函数`subsolv.m`尝试解决由mmasub.m生成的MMA子问题,或由gcmmasub.m生成的GCMMA子问题。使用的是一个直接的原始对偶内点法。 - kktcheck.m 该函数计算用户定义优化问题的KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件左侧。 toy1.m和toy2.m文件与mmatoyinit.m或gctoyinit.m一起,用于定义用户的特定问题。 对于MMA单独使用的文件: - mmasub.mmatoymain.mmamatoyinit.mmamatoyresults 函数`mmasub.m`为当前迭代生成MMA子问题,并调用subsolv.m。mmatoymain.m尝试解决用户通过mmatoyinit.m和toy2.m定义的优化问题,在每次MMA迭代中,它会调用toy2.m和mmasub.m。 对于GCMMA单独使用的文件: - gcmmasub.asymp.concheck.raaupdate.gctoymain.gctoyinit.gctoyresults 函数`gcmmasub.m`为当前外/内循环生成GCMMA子问题,并调用subsolv.m。asymp.m计算在每个外部GCMMA迭代开始时参数raa0、raa、low和upp的值。 - concheck.m检查当前GCMMA近似是否足够保守,而函数`raaupdate.m`更新每次内部循环中的参数raa0和raa。 文件gctoymain.m尝试解决由gctoyinit.m, toy1.m 和toy2.m定义的用户问题。在每个外部迭代中调用asymp.m、gcmmasub.m、toy1.m、concheck.m、toy2.m以及kktcheck.m,而在每次内部循环(如果有)中则会调用raaupdate.m、gcmmasub.m、toy1. m和concheck.m。 文件gctoymain.m旨在执行GCMMA算法的重要部分。
  • MMAGCMMA的自包含C++实现介绍
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    本文介绍了MMA(Majorize-Minimize)和GCMMA(Generalized Conjugate Majorization-Minimization Algorithm)算法,并提供了简洁高效的C++代码示例,便于理解和应用。 MMA 和 GCMMA 的自包含 C++ 实现。 此存储库提供了 MMA 和 GCMMA 的单文件 C++ 实现,参考了 [1,2,3] 中的描述。代码基于 Niels Aage 的原始工作,并使用了 [4] 描述的子问题求解器。我对原代码进行了若干修改,使其更符合 C++ 编程习惯(例如使用 `std::vector<>`),同时对边界计算方法进行了一些微调以改进子问题近似。 此外,我还扩展了解决方案来支持 GCMMA 方法 [2,3]。MMA 和 GCMMA 求解器分别位于 src 文件夹的相应文件中。 该项目旨在提供一个简洁、独立且易于集成到现有 C++ 项目中的 MMA 和 GCMMA 实现版本。代码目前仍处于测试阶段,尚未经过广泛验证,请谨慎使用并自行承担风险。 使用说明: 此项目依赖于 CMake 构建系统。不过您可以直接将文件复制到自己的项目中,因为没有外部依赖项。查看头文件的用法应该很明显;您也可以参考示例以更好地理解如何使用这些求解器。
  • MATLAB拓扑优化-GCMMA-MMA-带Python实现: 移动渐近线法
    优质
    本项目提供基于移动渐近线法(MMA)的MATLAB拓扑优化代码及Python版本,适用于结构设计中的优化问题求解。 MATLAB模拟优化代码GCMMA-MMA-Python是基于Krister Svanberg为MATLAB编写的GCMMA-MMA代码开发的。原始作品遵循GNU通用公共许可证发布。如果下载并使用该代码,建议向Krister Svanberg发送电子邮件告知您的身份及用途(他的联系方式可以在其网站上找到)。在出版时,请引用Krister Svanberg的相关学术著作。 此软件为免费软件;您可根据自由软件基金会发布的GNU通用公共许可证条款重新分发和/或修改它。许可的版本3,或是任意更高版本均可使用。我们提供该程序是希望对用户有所帮助,但不作任何保证;连适销性和特定用途适用性都不做暗示保证。 关于更多详细信息,请参阅GNU通用公共许可证。您应已随文件一起收到了GNU通用公共许可证(即LICENSE文件)。如未收到,则请查阅相关资料获取更多信息。
  • MMA拓扑优化及mma优化技巧
    优质
    MMA拓扑优化及mma优化技巧一文深入探讨了数学模式接口(MMA)在工程设计中的应用,特别是如何利用MMA进行高效的结构和材料布局优化。文中分享了一系列实用的技巧与策略,旨在帮助工程师们提高设计效率,减少不必要的计算成本,同时确保产品的性能最优。 拓扑优化常用的一种算法是移动渐进线方法(Method of Moving Asymptotes, MMA)。这种方法在程序实现中有详细的步骤指导。使用MMA的具体操作包括设定初始设计域,定义材料属性以及加载条件等关键参数,并通过迭代过程逐步改进结构的性能直至达到最优解。
  • 包含MMAOC算法的99行88行拓扑优化程序
    优质
    这段简介描述了一个结合了MMA(序列二次规划法)和OC(优化准则法)算法的高效代码实现,用于执行结构拓扑优化。该程序以精简的形式提供强大的功能,通过仅99行和88行代码实现了复杂的计算任务,为研究者与工程师们提供了简洁而高效的工具。 压缩包内包含用于学习拓扑优化程序的最基础代码,包括99行和88行MATLAB程序等,这些程序均采用OC法编写。此外,压缩包中还包含了MMA(移动渐近线)算法的相关程序,并提供了3D拓扑优化程序供初学者参考使用。
  • 基于99行的拓扑优化(Topology)及MMA优化器调用(可直接运行)
    优质
    本资源提供了一种简洁高效的拓扑优化方法,仅需99行代码即可实现,并集成快速MMA优化算法,便于用户直接运行与二次开发。 基于Sigmund的经典99行代码示例,在此版本中将OC优化器替换为MMA(Method of Moving Asymptotes)优化器,并包含所需的变量定义与函数调用。改动后的代码实现了利用更有效的MMA算法进行结构拓扑优化,适用于具有更高精度需求的应用场景。 具体而言,涉及到的修改包括: 1. 导入必要的库和模块以支持MMA方法。 2. 定义新的参数来初始化MMA优化器所需的变量。 3. 修改主循环中的函数调用来使用MMA算法进行迭代计算。 4. 更新结果输出部分,以便显示基于新优化器的性能指标。 通过这些更改,可以实现更高效、精确的设计优化过程。
  • MATLAB中的MMA拓扑优化算法程序
    优质
    本程序介绍了在MATLAB环境下实现的MMA(Method of Moving Asymptotes)拓扑优化算法。通过该代码可有效进行结构设计与分析,适用于工程领域的创新研究和应用开发。 Krister Svanberg的拓扑优化算法MMA的Matlab实现代码包括mmasub.m和subsolv.m两个文件。
  • Topology Optimization中的MMA算法子问题程序-subSolv.m
    优质
    subSolv.m是Topology Optimization中用于求解MMA(Method of Moving Asymptotes)算法子问题的关键程序文件,支持高效结构优化设计。 在topology optimization中的MMA算法子问题程序subSolv.m描述了MMA算法的子程序实现。
  • 基于MMA方法的固有频率拓扑优化
    优质
    本文提出了一种利用MMA(序列二次规划)算法进行结构固有频率最大化的拓扑优化方法,探讨了在不同约束条件下的最优设计方案。 针对固有频率的拓扑优化可以使用MMA进行优化。下载后的文件可以直接运行,并且允许修改滤波半径、惩罚因子等相关参数。同时该程序还包含了模态追踪、刚度矩阵和质量矩阵组装等模块。