版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载,博客主页 http://blog.csdn.net/i_love_home https://blog.csdn.net/zstu_wangrui/article/details/36242529

外点惩处函数法·约束优化问题

外点法惩处函数(r添加,SUMT.java)用于求解约束优化问题。解题过程例如以下:

Step1 输入目标函数与约束方程,构建外点惩处函数法求解方程,求解初始化。

Step2 对求解方程进行一次无约束优化方法求解(鲍威尔BWE),得到新解。

Step3 新解与原解求误差。如误差满足精度要求,则输出解,否则添加因子r,运行Step 2。

鲍威尔法(BWE.java)是N维无约束求解方法。须要调用一维求解方法。一维求解方法採用黄金切割法(GSM.java)。

在实现算法的代码中,我去掉了输入处理,人为地将输入确定下来。可降低代码篇幅。

我会将文件打包放入我的下载,欢迎大家一起交流。

(1)外点法惩处函数 SUMT.java:

package ODM.Method;import java.util.Arrays;
/** 无约束优化方法:惩处函数法·外点法*/
public class SUMT {private int n = 6;                          // 维数,变量个数private final double eps = 1e-5;          // 精度private final double c = 5;               // 递增系数private double r = 0.1;                 // 惩处因子,趋向无穷public SUMT(){Finit();AlgorithmProcess();AnswerOutput();}// 结果private double[] xs;                       private double ans;private void Finit(){xs = new double[n];Arrays.fill(xs, 0);ans = -1;//xs[0] = xs[1] = xs[2] = xs[4] = 1;   xs[3] = 3; xs[5] = 5;}// 算法主要流程private void AlgorithmProcess(){int icnt = 0;                     // 迭代次数double[] x = new double[n];     // 转化为无约束优化问题的解while(true){icnt++;BWE temp = new BWE(n, r, xs);  // 採用鲍威尔方法求函数最优解x = temp.retAns();if(retOK(x) <= eps){         // 满足精度要求for(int i = 0; i < n; i++)xs[i] = x[i];ans = temp.mAns();break;}r = c * r;for(int i = 0; i < n; i++)xs[i] = x[i];}System.out.println("迭代次数:" + icnt);}// 收敛条件(仅仅有一个,不完好)private double retOK(double[] x){double sum = 0;for(int i = 0; i < n; i++){sum += Math.pow(x[i] - xs[i], 2);}return Math.sqrt(sum);}// 结果输出private void AnswerOutput(){for(int i = 0; i < n; i++)System.out.printf("%.6f\t", xs[i]);System.out.printf("%.6f\n", ans);}public static void main(String[] args) {// TODO Auto-generated method stubnew SUMT();}}

(2)鲍威尔法 BWE.java:

package ODM.Method;import java.util.Arrays;public class BWE {private double r;// 初始化变量private double[] x0;                        // 初始解集private double[][] e;                        // 初始方向private int N;final private double eps = 1e-5;private Func F;// 初始化:初始点, 初始矢量(n 个,n*n 矩阵), 维数private void Init(int n){this.x0 = new double[n];if(r == -1)Arrays.fill(this.x0, 0);else{}this.e = new double[n][n];for(int i = 0; i < n; i++){for(int j = 0; j < n; j++){if(i != j)e[i][j] = 0;else e[i][j] = 1;}}this.N = n;if(r != -1)F = new Func(r);elseF = new Func();}// 搜索点, 方向矢量private double[][] x;private double[][] d;// 方向重排, 队列操作private void queueDir(double[] X){// 删去首方向for(int i = 0; i < N-1; i++){for(int j = 0; j < N; j++){d[i][j] = d[i+1][j];}}// 新方向插入队尾for(int i = 0; i < N; i++)d[N-1][i] = X[i];}private void Process(){x = new double[N+1][N];d = new double[N][N];for(int j = 0; j < N; j++)x[0][j] = x0[j];for(int i = 0; i < N; i++){for(int j = 0; j < N; j++){d[i][j] = e[i][j];}}int k = 0;                          // 迭代次数while(k < N){for(int i = 1; i <= N; i++){GSM t = new GSM(F, x[i-1], d[i-1]);x[i] = t.getOs();}double[] X = new double[N];for(int i = 0; i < N; i++)X[i] = x[N][i] - x[0][i];queueDir(X);GSM t = new GSM(F, x[N], X);x[0] = t.getOs();k++;}}// 答案打印private void AnswerOutput(){for(int i = 0; i < N; i++){System.out.printf("x[%d] = %.6f\n", i+1, x[0][i]);
//          System.out.print(x[0][i] + " ");}System.out.printf("最小值:%.6f\n", F.fGetVal(x[0]));
//      System.out.println(": " + F.fGetVal(x[0]));}public BWE(int n){this.r = -1;Init(n);Process();AnswerOutput();}public BWE(int n, double r, double[] x){this.r = r;Init(n);for(int i = 0; i < n; i++)x0[i] = x[i];Process();}// 返回结果,解向量和最优值public double[] retAns(){return x[0];}public double mAns(){return F.fGetVal(x[0], 0);}/*public static void main(String[] args) {// TODO Auto-generated method stubnew BWE(2);}*/}

(3)黄金切割 GSM.java:

package ODM.Method;
/** 黄金切割法*/
public class GSM {private int N;                                                                // 维度private final double landa = (Math.sqrt(5)-1)/2;                          // 0.618private double[] x1;private double[] x2;private double[] os;private final double eps = 1e-5;                                           // 解精度private ExtM EM;                                                          // 用于获取外推法结果// 最优值输出public double[] getOs() {return os;}// 函数, 初始点, 方向矢量public GSM(Func Sample, double[] x, double[] e) {//for(int i = 0; i < e.length; i++)System.out.print(e[i] + " ");System.out.println();initial(Sample, x, e);process(Sample);AnswerPrint(Sample);}// 结果打印private void AnswerPrint(Func Sample) {os = new double[N];for(int i = 0; i < N; i++)os[i] = 0.5*(x1[i] + x2[i]);//        System.out.println("os = " + os[0] + " " + os[1]);
//      System.out.println("ans = " + Sample.fGetVal(os));}// 向量范值private double FanZhi(double[] b, double[] a){double sum = 0;for(int i = 0; i < N; i++){if(b[i] - a[i] != 0 && b[i] == 0)return eps*(1e10);if(b[i] == 0)continue;sum += Math.pow((b[i] - a[i]) / b[i], 2);}return Math.pow(sum, 0.5);}// 算法主流程private void process(Func Sample) {double[] xx1 = new double[N];SubArraysCopy(xx1);double yy1 = Sample.fGetVal(xx1);double[] xx2 = new double[N];AddArraysCopy(xx2);double yy2 = Sample.fGetVal(xx2);// 迭代过程while(true){if(yy1 >= yy2){ArraysCopy(xx1, x1);ArraysCopy(xx2, xx1);  yy1 = yy2;AddArraysCopy(xx2);yy2 = Sample.fGetVal(xx2);}else{ArraysCopy(xx2, x2);ArraysCopy(xx1, xx2);    yy2 = yy1;SubArraysCopy(xx1);yy1 = Sample.fGetVal(xx1);}//System.out.println(FanZhi(x2, x1) + " / " + Math.abs((yy2 - yy1)/yy2));if(FanZhi(x2, x1) < eps && Math.abs(yy2 - yy1) < eps)break;}}// 获得外推法结果:左右边界private void initial(Func Sample, double[] x, double[] e) {N = x.length;EM = new ExtM(Sample, x, e);x1 = EM.getX1();x2 = EM.getX3();}// 向量赋值private void ArraysCopy(double[] s, double[] e){for(int i = 0; i < N; i++)e[i] = s[i];}// + landaprivate void AddArraysCopy(double[] arr){for(int i = 0; i < N; i++)arr[i] = x1[i] + landa*(x2[i] - x1[i]);}// - landaprivate void SubArraysCopy(double[] arr){for(int i = 0; i < N; i++)arr[i] = x2[i] - landa*(x2[i] - x1[i]);}/*public static void main(String[] args) {// TODO Auto-generated method stubdouble[] C = {0, 0};double[] d = {1, 0};new GSM(new Func(), C, d);}*/
}

以上算法文件包括函数方程,黄金切割时有一维搜索的外推法确定“高低高”区间。

函数方程 Func.java。外推法 ExtM.java。

Func.java:

package ODM.Method;public class Func {private int N;                               // N 维private double[] left;                        // 函数左边界private double[] right;                 // 函数右边界private double r;public Func() {r = -1;}public Func(double r) {this.r = r;}// 定义函数与函数值返回public double fGetVal(double[] x){if(r != -1)return fGetVal(x, r);// 10*(x1+x2-5)^2 + (x1-x2)^2return 10*Math.pow(x[0]+x[1]-5, 2) + Math.pow(x[0]-x[1], 2);//}private double max(double a, double b){return a > b ? a : b;}public double fGetVal(double[] x, double r){double ret = 0;
//      function f1
//      ret =  Math.pow(x[0]-5, 2) + 4*Math.pow(x[1]-6, 2)
//              + r * (
//              + Math.pow(max(64-x[0]*x[0]-x[1]*x[1], 0), 2)
//              + Math.pow(max(x[1]-x[0]-10, 0),  0)
//              + Math.pow(max(x[0]-10, 0), 2)
//              );//        function f2
//      ret = x[0]*x[0] + x[1]*x[1] + r*(1-x[0]>0 ? 1-x[0] : 0)*(1-x[0]>0 ?

1-x[0] : 0); // function f3 ret = Math.pow(x[0]-x[3], 2) + Math.pow(x[1]-x[4], 2) + Math.pow(x[2]-x[5], 2) + r * ( + Math.pow(max(x[0]*x[0]+x[1]*x[1]+x[2]*x[2]-5, 0), 2) + Math.pow(max(Math.pow(x[3]-3, 2)+x[4]*x[4]-1, 0), 2) + Math.pow(max(x[5]-8, 0), 2) + Math.pow(max(4-x[5], 0), 2) ); return ret; } }

ExtM.java:

package ODM.Method;/** 外推法确定“高-低-高”区间*/
public class ExtM {private int N;                           // 函数维数private double[] x1;private double[] x2;private double[] x3;private double y1;private double y2;private double y3;private double h;                      // 步长private double[] d;                    // 方向矢量public double[] getX1() {return x1;}public double[] getX2() {return x2;}public double[] getX3() {return x3;}public double getH() {return h;}// 函数, 初始点,方向public ExtM(Func Sample, double[] x, double[] e) {initial(Sample, x, e);process(Sample);AnswerPrint();}// 初始化阶段private void initial(Func Sample, double[] x, double[] e){N = x.length;x1 = new double[N];x2 = new double[N];x3 = new double[N];h = 0.01;d = new double[N];ArraysCopy(e, 0, d);//for(int i = 0; i < d.length; i++)System.out.print(d[i]);System.out.println();ArraysCopy(x, 0, x1);y1 = Sample.fGetVal(x1);ArraysCopy(x, h, x2);y2 = Sample.fGetVal(x2);}// 循环部分private void process(Func Sample){if(y2 > y1){h = -h;ArraysCopy(x1, 0, x3);y3 = y1;}else{ArraysCopy(x2, h, x3);    y3 = Sample.fGetVal(x3);}while(y3 < y2){h = 2*h;
//          System.out.println("h = " + h);ArraysCopy(x2, 0, x1);       y1 = y2;ArraysCopy(x3, 0, x2);     y2 = y3;ArraysCopy(x2, h, x3);     y3 = Sample.fGetVal(x3);
//          System.out.println("x1 = " + x1[0] + " " + x1[1] + " y1 = " + y1);
//          System.out.println("x2 = " + x2[0] + " " + x2[1] + " y2 = " + y2);
//          System.out.println("x3 = " + x3[0] + " " + x3[1] + " y3 = " + y3);}}// 打印算法结果private void AnswerPrint(){
//      System.out.println("x1 = " + x1[0] + " " + x1[1] + " y1 = " + y1);
//      System.out.println("x2 = " + x2[0] + " " + x2[1] + " y2 = " + y2);
//      System.out.println("x3 = " + x3[0] + " " + x3[1] + " y3 = " + y3);}// 向量转移private void ArraysCopy(double[] s, double c, double[] e){for(int i = 0; i < s.length; i++)e[i] = d[i]*c + s[i];}/*public static void main(String[] args) {// TODO Auto-generated method stub// new ExtM();}*/}

转载于:https://www.cnblogs.com/ldxsuanfa/p/10761431.html

外点惩处函数法·约束优化问题相关推荐

  1. 约束优化:PHR-ALM 增广拉格朗日函数法

    文章目录 约束优化:PHR-ALM 增广拉格朗日函数法 等式约束非凸优化问题的PHR-ALM 不等式约束非凸优化问题的PHR-ALM 对于一般非凸优化问题的PHR-ALM 参考文献 约束优化:PHR- ...

  2. c大小写转换函数_Excel中的大小写金额转换,技巧法和函数法,职场必学技巧

    财务工作中,经常需要将小写的数字,转换成大写的数字,有两种方法轻松解决,技巧法以及函数法. 小写转大写技巧法 我们选中单元格,然后右键,设置单元格格式(快捷键是CTRL+1),在弹出的设置单元格格式窗 ...

  3. UA PHYS515 电磁理论II 静电场问题5 用Green函数法求解interior Dirichlet问题的例子

    UA PHYS515 电磁理论II 静电场问题5 用Green函数法求解interior Dirichlet问题的例子 例2 均匀金属空心外壳厚度可忽略的接地球球心位于原点,半径为aaa,用球坐标(r ...

  4. UA PHYS515 电磁理论II 静电场问题4 用Green函数法求解Dirichlet问题

    UA PHYS515 电磁理论II 静电场问题4 用Green函数法求解Dirichlet问题 上一讲我们讨论过Dirichlet问题的积分解: Φ(r⃗)=∫Vρ(r⃗′)G(r⃗,r⃗′)dx′d ...

  5. UA PHYS515 电磁理论II 静电场问题2 电荷与静电场的几何: Green函数法的物理背景

    UA PHYS515 电磁理论II 静电场问题2 电荷与静电场的几何: Green函数法的物理背景 单个电荷形成的静电场 Green函数的一些数学结果 Green恒等式与Green定理 Green定理 ...

  6. antd 获取table选中行数据_Excel数据匹配:函数法+PQ法+PB法

    无论是在办公室还是实验室,数据匹配都是我们的日常任务. 假设一个情境来说明数据匹配的逻辑: 下图是一张[总体表],记录了动画片<葫芦兄弟>中10位主要角色的姓名.身份和能力,这是我们需要的 ...

  7. [转载] Python中endswith() 函数法用于判断字符串是否以指定后缀结尾

    参考链接: Python中的字符串的endswith endswith()函数 描述: Python endswith() 函数法用于判断字符串是否以指定后缀结尾. 如果以指定后缀结尾返回True,否 ...

  8. 增广拉格朗日函数法(ALM)

    增广拉格朗日函数法( Augmented Lagrangian method) 一.等式约束 考虑问题: min ⁡ x f ( x ) s . t . c i ( x ) = 0 , i = 1 , ...

  9. 汽车振动响应分析-频响函数法(附程序)

    文章目录 汽车的四自由度振动模型 频响函数法 MATLAB程序 汽车的四自由度振动模型 m:车身的等效质量: m_1:前轴的等效质量(包含电机的质量在内): m_2:后轴的等效质量: m_3:人体和座 ...

最新文章

  1. 审车按月还是日期_新手都该知道的审车流程!
  2. java css是什么_Java 之 CSS
  3. 如何禁用ALT+CLT+DEL组合键
  4. 超声声场模拟_超声全聚焦(TFM)简介
  5. chrome修改js数据怎么生效_chrome浏览器中 F12 功能的简单介绍
  6. 当relative遇上z-index,半透明度不阻断事件捕获
  7. tomcat运行模式(bio,aio,apr)
  8. 青少年c语言培训,青少年信息学奥赛培优教程·入门篇(2020年01月)
  9. 死磕 Framework准没错,大把的高薪岗位等着你~
  10. 推荐10 个短小却超实用的 JavaScript 代码段
  11. 2019云栖大会归来有感
  12. QFramework引入Utility和System
  13. 一文读懂 MySQL 事务隔离机制
  14. 读名老中医之路笔记(一)岳美中:无恒难以做医生
  15. debian mysql 日志_Apache2:使用mod_log_sql(Debian Etch)记录到MySQL数据库
  16. php汉字占几个字节,php一个汉字几个字节
  17. Oracle中日期函数的使用
  18. 解决图片按顺序加载问题
  19. 说说CAP 理论是什么?
  20. JavaScript中如何严格的判断NaN

热门文章

  1. 苹果电脑 Mac OS X 系统诞生的故事和发展历史
  2. python读取tiff数据_opencv-python读取tiff影像,并展示
  3. 噪音声压和声功率的区别_南昌汽车隔音,深入了解汽车噪音的来源、危害以及解决方案...
  4. mysql不支持子查询_MySQL不支持子查询优化一例
  5. iphone新旧手机数据传输已取消_如何取消iPhone手机App自动扣费?三种方法让你不再被“偷”...
  6. python实现简单小游戏_python实现简单井字棋小游戏
  7. java的define,关于预处理器:Java中的#define
  8. 有没有code能改xml内容_Spring源码解析-applicationContext.xml加载和bean的注册
  9. 北科大计算机技术研招考纲,北京科技大学2021年全国硕士研究生招生考试自命题科目考试大纲...
  10. html代码编辑器sp,在线HTML编译,文本关键字高亮显示,富文本编辑实现大概思路...