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1、拉格朗日乘子法約束優(yōu)化問(wèn)題的標(biāo)準(zhǔn)形式為:約束優(yōu)化算法的基本思想是:通過(guò)引入效用函數(shù)的方法將約束優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)換為無(wú)約束問(wèn)題,再利用優(yōu)化迭代過(guò)程不斷地更新效用函數(shù),以使得算法收斂。1. 罰函數(shù)法罰函數(shù)法(內(nèi)點(diǎn)法)的主思想是:在可行域的邊界上筑起一道很高的“圍墻”,當(dāng)?shù)c(diǎn)靠近邊界時(shí),目標(biāo)函數(shù)陡然增大,以示懲罰,阻止迭代點(diǎn)穿越邊界,這樣就可以將最優(yōu)解“擋”在可行域之內(nèi)了。它只適用于不等式約束:它的可行域?yàn)椋簩?duì)上述約束問(wèn)題,其其可行域的內(nèi)點(diǎn)可行集的情況下,引入效用函數(shù):、其中或算法的具體步驟如下:給定控制誤差,懲罰因子的縮小系數(shù)。步驟1:令,選定初始點(diǎn),給定(一般取10)。步驟2:以為初始點(diǎn),求解無(wú)約束
2、其中或,得最優(yōu)解 步驟3:若,則為其近似最優(yōu)解,停;否則,令,轉(zhuǎn)步驟2.2. 拉格朗日乘子法(1)算法:(約數(shù)為等式的情況引入)效用函數(shù)為判斷函數(shù)為當(dāng)時(shí)迭代停止。步驟1:選定初始點(diǎn),初始拉格朗日乘子向量,初始罰因子及其放大系數(shù),控制誤差與常數(shù),令。步驟2:以為初始點(diǎn),求解無(wú)約束問(wèn)題:得到無(wú)約束問(wèn)題最優(yōu)解步驟3:當(dāng)時(shí),為所求的最優(yōu)解,停;否則轉(zhuǎn)步驟4.步驟4:當(dāng)時(shí),轉(zhuǎn)步驟5;否則令,轉(zhuǎn)步驟5.步驟5:令,轉(zhuǎn)步驟1。(2) 算法(一般約束形式的松弛變量法和指數(shù)形式法)松弛變量法:乘子的修正公式為:判斷函數(shù)為:當(dāng)時(shí)迭代停止。3. 乘子法matlab程序及其作用3.1 函數(shù)3.1.1程序(1):乘子法
3、效用函數(shù)程序 函數(shù)功能:將約束優(yōu)化問(wèn)題,根據(jù)效用函數(shù)方法,將其轉(zhuǎn)變成無(wú)約束問(wèn)題。function f=al_obj(x)%拉格朗日增廣函數(shù)%n_equ 等式約束個(gè)數(shù)%n_inequ 不等式約束個(gè)數(shù)global r_al pena n_equ n_inequ;%全局變量h_equ=0;h_inequ=0;h,g=constrains(x);%等式約束部分for i=1:n_equ h_equ=h_equ+h(i)*r_al(i)+(pena/2)*h(i).2;end%不等式約束部分for i=1:n_inequ h_inequ=h_inequ+(0.5/pena)*(max(0,(r_al(i
4、)+pena*g(i).2-r_al(i).2);end%拉格朗日增廣函數(shù)值f=obj(x)+h_equ+h_inequ;3.1.2 程序(2):判斷函數(shù)函數(shù)功能:判斷是否符合約束條件% the compare function is the stop conditionfunction f=compare(x)global r_al pena n_equ n_inequ;h_equ=0;h_inequ=0;h,g=constrains(x);%等式部分for i=1:n_equ h_equ=h_equ+h(i).2;end%不等式部分for i=1:n_inequ h_inequ=h_ine
5、qu+(max(-g(i),r_al(i+n_equ)/pena).2;endf=sqrt(h_equ+h_inequ);3.1.3 程序(3)al算法主程序函數(shù)功能:對(duì)無(wú)約束的效用函數(shù)利用擬牛頓算法求解其最優(yōu)解,更新乘子。function x,fval=al_main(x_al,r_al,n_equ,n_inequ)%本程序?yàn)槔窭嗜粘俗铀惴ㄊ纠惴?函數(shù)輸入:% x_al:初始迭代點(diǎn)% r_al:初始拉格朗日乘子% n-equ:等式約束個(gè)數(shù)% n_inequ:不等式約束個(gè)數(shù)%函數(shù)輸出% x:最優(yōu)函數(shù)點(diǎn)% fval:最優(yōu)函數(shù)值%=程序開(kāi)始=global r_al pena n_equ n_i
6、nequ; %參數(shù)(全局變量)pena=10; %懲罰系數(shù)c_scale=2; %乘法系數(shù)乘數(shù)cta=0.5; %下降標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)e_al=0.005; %誤差控制范圍max_itera=25;out_itera=1; %迭代次數(shù)%=算法迭代開(kāi)始=while out_iteramax_itera x_al0=x_al; r_al0=r_al; %判斷函數(shù) compareflag=compare(x_al0); %無(wú)約束的擬牛頓法bfgs x,fval=fminunc(al_obj,x_al0); x_al=x; %得到新迭代點(diǎn) %判斷停止條件 if compare(x_al)e_al disp(w
7、e get the opt point); break end %c判斷函數(shù)下降度 if compare(x_al)cta*compareflag pena=pena; %可以根據(jù)需要修改懲罰系數(shù)變量 else pena=min(1000,c_scale*pena); %乘法系數(shù)最大1000 disp(pena=2*pena); end % 更新拉格朗日乘子 h,g=constrains(x_al); for i=1:n_equ %等式約束部分 r_al(i)=r_al(i)+pena*h(i); end for i=1:n_inequ %不等式約束部分 r_al(i+n_equ)=max(0
8、,(r_al(i+n_equ)+pena*g(i); end out_itera=out_itera+1;end%+迭代結(jié)束+disp(!the iteration over!);disp(the value of the obj function);obj(x_al)disp(the value of constrains);compare(x_al)disp(the opt point); x=x_al; fval=obj(x);3.1.4 乘子法函數(shù)使用方法(1) 定義目標(biāo)函數(shù)及約束條件目標(biāo)函數(shù)文件約束函數(shù)文件(2) 函數(shù)調(diào)用x_al=1,1,1; %初始迭代點(diǎn)r_al=1,1; %初始拉格朗日乘子n_equ=1; %等式約束個(gè)數(shù) 一個(gè)n_inequ=1; %不等式約束個(gè)數(shù) 一個(gè)x,fval=al_main(x_al,r_al,n_equ,n_inequ)計(jì)算結(jié)果:we get the opt point!the iteration over!the value o
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