数学建模基础算法（2） 非线性规划

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非线性规划：如果目标函数或约束条件中包含非线性函数，就称这种规划问题为非线性规划问题。
一般说来，解非线性规划不像线性规划有单纯形法这一通用方法，非线性规划目前还没有适于各种问题的一般算法，各个方法都有自己特定的适用范围。下面针对不同问题提出相应算法。
  r& p& i, I8 H1.无约束一维函数--->fminbnd：黄金分割法、牛顿法、抛物线法等
2.无约束多维函数--->fminimax（fminsearch、fminunc）：模式搜索法、信赖域法等
3.约束优化--->fmincon：罚函数法、可行方向法等
" E0 C% I, Z/ s- E8 w0 g2 y4.非线性最小二乘优化--->lsqnonlin：目标函数是平方和的形式，基于牛顿法
9 ^/ ?3 Q8 s) N, H例：
  _3 F. g7 E( e
& w$ Q% w! R6 ^+ c0 tmatlab运行：


5.二次规划
9 l! V2 X% r0 @( x1）拉格朗日法：引入拉格朗日因子，将约束条件转化到拉格朗日函数中，求解函数得到最优解。（求解等式约束的凸二次规划，新手必备！！！！！）
& m* a3 W( g* D5 T4 a! w2)起作用集算法：在每步迭代中将起作用约束作为等式约束，然后用拉格朗日法求解，直到求出最优解。（求解含不等式约束的二次规划）
4 }7 S% @4 Q2 C+ Y3 U3）路径跟踪法：引入中心路径概念，将求最优解转换为求中心路径问题
3 I5 F+ k5 m0 [0 C0 l
matlab函数应用--->quadprog:求解如下二次规划问题

7 c8 B1 p2 e9 P1 D0 `8 n4 r+ k
1.拉格朗日法2.起作用集算法3.路径跟踪法
( S0 f) y5 J- {: s三种方法求解的代码在附件里，拉格朗日可以说新手必须得接触和学会的，不必要会拉格朗日原理，只需要懂它解决什么问题，优缺点就好。
( U5 i, N8 M1 q8 M; O0 z0 ?" S
1 }1 g; D: }- q9 c% V1 o

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可以可以可以可以、
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要体力要体力要体力要体力要体力要体力
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挺好的鸭
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