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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。

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  • 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。
     
  • 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
    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。
     
  • 关于非线性分数规划的研究
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    《关于非线性分数规划的研究》一文深入探讨了非线性分数规划的基本理论与应用方法，分析了优化算法及其在实际问题中的应用价值。 非线性分数规划是优化算法中的一个重要领域，其中1967年发表的一篇经典论文对该领域的研究产生了深远的影响。
     
  • 非线性规划（Nonlinear Programming）
    优质
    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
    优质
    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。
     
  • 混合整数非线性规划（MINLP）
    优质
    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。
     
  • 混合整数非线性规划问题
    优质
    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。
     
  • Python 非线性规划方法（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。