Questions tagged «nonlinear-programming»

我要解决几个具有挑战性的非凸全局优化问题。目前，我使用了MATLAB的Optimization Toolbox（特别是fmincon()使用algorithm = 'sqp'），它非常有效。但是，我的大部分代码是在Python中进行的，我也想在Python中进行优化。是否存在可以与Python绑定竞争的NLP求解器fmincon()？它必须 能够处理非线性等式和不等式约束 不需要用户提供雅可比行列式。 如果不保证全局最优（fmincon()没有），也可以。我正在寻找一种即使在遇到挑战性问题时也可以收敛到局部最优的东西，即使它比慢一些fmincon()。 我尝试了OpenOpt提供的几种求解器，发现它们不如MATLAB的fmincon/sqp。 只是为了强调，我已经有了一个易于处理的公式和一个好的求解器。我的目标仅仅是更改语言，以使工作流程更加简化。 Geoff指出问题的某些特征可能是相关的。他们是： 10-400个决策变量 4-100个多项式相等约束（多项式范围从1到大约8） 有理不等式约束的数量大约等于决策变量数量的两倍 目标函数是决策变量之一 等式约束的雅可比行列是密集的，不等式约束的雅可比行列是密集的。

77 python  optimization  nonlinear-programming  linear-algebra  linear-solver  sparse-matrix  ode  automatic-differentiation  efficiency  matrix  symbolic-computation  pde  multiphysics  operator-splitting  fluid-dynamics  pde  multigrid  pde  hyperbolic-pde  quadrature  precision  numerical-analysis  fluid-dynamics  interpolation  c  ode  testing  data-sets  pde  fluid-dynamics  hyperbolic-pde  pde  finite-element  fluid-dynamics  stability  incompressible  pde  hyperbolic-pde  fluid-dynamics  pde  precision  floating-point  convex-optimization  conditioning  pde  hyperbolic-pde  stability  implicit-methods  explicit-methods  fluid-dynamics  accuracy  pde  hyperbolic-pde  petsc  linear-algebra 

我正在寻找解决约束优化问题的方法，在该方法中我知道某些变量（特别是盒装约束）的界限。 argminuf(u,x)arg⁡minuf(u,x) \arg \min_u f(u,x) 服从 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 其中uuu是设计变量的向量，xxx是状态变量的向量，c(u,x)c(u,x)c(u,x)是等式约束（通常是PDE）。上下约束aaa和bbb可以在空间上变化。 哪些软件包可以处理这种形式的系统？

21 pde  optimization  nonlinear-programming 

我正在教一个数值分析调查课，并且正在为背景/直觉有限的学生寻求BFGS方法的动力！ Ĵ ķ（→ X ķ - → X ķ - 1）= ˚F （→ X ķ）- ˚F （→ X ķ - 1）∥ Ĵķ− Jk − 1∥2来回‖Ĵķ-Ĵķ-1个‖来回2\|J_k-J_{k-1}\|^2_{\textrm{Fro}}Ĵķ（x⃗ ķ− x⃗ k − 1）= f（x⃗ ķ）− f（x⃗ k − 1）Ĵķ（X→ķ-X→ķ-1个）=F（X→ķ）-F（X→ķ-1个）J_k(\vec x_k-\vec x_{k-1})=f(\vec x_k)-f(\vec x_{k-1}) BFGS更新的派生似乎更加复杂和模糊！特别是，我不想先验地认为更新应为等级2或采用特定形式。BFGS Hessian更新是否像Broyden的更新一样具有短暂的变化动机？

15 optimization  iterative-method  nonlinear-programming 

我想知道是否有人对解决大型数学程序设计问题的分解方法（例如原始，对偶，Dantzig-Wolfe分解）的文章或调查文章有任何建议。 我喜欢史蒂芬·博伊德（Stephen Boyd）的“分解方法说明”，例如，找到一本涵盖了该主题的教科书，将是非常不错的。

12 optimization  linear-programming  nonlinear-programming 

在有关Galahad的技术报告中[1]，作者指出，在一般的非线性规划问题的背景下， 在我们看来，从长远来看，毫无疑问，SQP（顺序二次编程）方法会比增强拉格朗日方法更成功。 这种信念的基础是什么？即，是否有任何理论结果表明SQP方法应该比增强拉格朗日方法更快/更可靠？ [1] Galahad，Gould，Orban和Toint编写的用于大规模非线性优化的线程安全Fortran 90软件包库

9 nonlinear-programming 

我目前正在尝试解决在matlab“ fmincon”函数中实现的非线性约束最小化问题。我的期望是，minimum（fun1，x0，uB，lB，fun2）其中x0是初始状态，fun1是需要最小化的函数，uB是上限，lB是下界，fun2是提供非线性相等向量的函数/不平等，如http://www.mathworks.com/help/optim/ug/fmincon.html中所述作为nonlcon函数。这些向量也通过迭代而改变（它们非线性地取决于x_n，解向量的第n次迭代）。在matlab实施中，它们的形式为c（x）<= 0。这是需要从matlab移植到c ++的最后一段代码，在尝试寻找包含该算法的合适c ++库时，我一直在费劲工作。这就是为什么我在这里寻求帮助的原因，如果您能提供您的专业知识，我将不胜感激。 什么我想要做的很好的例子，在这个页面上第一http://www.mathworks.com/help/optim/ug/constrained-nonlinear-optimization-examples.html#f10960?s_tid=doc_12b唯一的区别就是我也需要边界... 提前致谢。 彼得

9 c++  nonlinear-programming