Questions marquées «linear-programming»

J'ai plusieurs problèmes d'optimisation globale non convexe difficiles à résoudre. Actuellement, j'utilise la boîte à outils Optimization de MATLAB (en particulier, fmincon()avec algorithm = 'sqp'), ce qui est assez efficace . Cependant, la majeure partie de mon code est en Python et j'aimerais...

Je cherche à résoudre un problème d'optimisation contraint où je connais les limites de certaines variables (en particulier une contrainte encadrée). argminuf(u,x)arg⁡minuf(u,x) \arg \min_u f(u,x) sujet à c(u,x)=0c(u,x)=0 c(u,x) = 0 a≤d(u,x)≤ba≤d(u,x)≤b a \le d(u,x) \le b où uuu est un vecteur de...

Supposer minAvec(U)subject to Ui,j≤max{Ui,k,Uk,j},i,j,k=1,…,nminAvec(U)subject to Ui,j≤max{Ui,k,Uk,j},i,j,k=1,…,n\begin{align*} \min A &\mathrm{vec}(U) \\ &\text{subject to } U_{i,j} \leq \max\{U_{i,k}, U_{k,j}\}, \quad i,j,k = 1, \ldots, n \end{align*} où UUU est une matrice n \ fois n symétrique...

Il existe un système de contraintes linéaires Ax≤bAx≤b{\bf Ax} \leq {\bf b} . Je souhaite trouver un vecteur strictement positif x>0x>0{\bf x} > 0 qui satisfait ces contraintes. Cela signifie que est requis pour chaque composant de . Comment puis-je utiliser un solveur LP pour trouver un...

J'enseigne un cours d'enquête en analyse numérique et je recherche la motivation pour la méthode BFGS pour les étudiants ayant une formation / intuition limitée en optimisation! Bien que je n'aie pas le temps de prouver rigoureusement que tout converge, je cherche à donner une motivation...

Si je comprends bien, étant donné qu'une solution à un programme linéaire se produit toujours au sommet de son ensemble réalisable polyédrique (si une solution existe et que la valeur optimale de la fonction objective est limitée par le bas, en supposant un problème de minimisation), comment une...

J'ai un problème de programmation d'entiers mixtes. Et j'utilise GLPK comme solveur. Mais j'ai trouvé que GLPK est bon pour les problèmes de programmation linéaire, mais pour la programmation mixte en nombres entiers, il nécessite beaucoup plus de temps, donc ne répond pas à nos exigences. Je...

De nombreux problèmes importants peuvent être exprimés sous la forme d'un programme linéaire entier mixte . Malheureusement, le calcul de la solution optimale à cette classe de problèmes est NP-Complete. Heureusement, il existe des algorithmes d'approximation qui peuvent parfois fournir des...

Je me demandais si quelqu'un avait des suggestions de textes ou d'articles d'enquête sur les méthodes de décomposition (par exemple les décompositions primaires, doubles, Dantzig – Wolfe) pour résoudre de gros problèmes de programmation mathématique. J'ai aimé les "Notes sur les méthodes de...

J'ai le problème d'optimisation suivant où j'ai une valeur absolue dans mes contraintes: Soit x∈Rnx∈Rn\mathbf{x} \in \mathbb{R}^n et f0,f1,…,fmf0,f1,…,fm\mathbf{f}_0, \mathbf{f}_1, \ldots, \mathbf{f}_m vecteurs colonnes de taille nnn chacun. Nous souhaitons résoudre les problèmes suivants:...

J'essaie actuellement de résoudre le problème de minimisation contraint non linéaire tel qu'implémenté dans la fonction matlab "fmincon". Mes attentes sont, minimiser (fun1, x0, uB, lB, fun2) où x0 est l'état initial, fun1 est une fonction qui doit être minimisée, uB sont des limites supérieures,...

Veuillez excuser la longue question, il a juste besoin de quelques explications pour s'attaquer au problème réel. Ceux qui connaissent les algorithmes mentionnés pourraient probablement passer directement au premier tablau simplex. Pour résoudre les problèmes de moindre déviation absolue (aka...

Dans le rapport technique sur Galahad [1], les auteurs déclarent, dans le contexte des problèmes généraux de programmation non linéaire, À notre avis, il n'y avait jamais eu vraiment de doute que les méthodes SQP [programmation quadratique séquentielle] seraient plus efficaces [que les méthodes...