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私はいくつかの科学プロジェクトに取り組んでおり、非線形最適化のために Generalized Reduced Gradient アルゴリズムの C 言語実装が必要です。そのためのライブラリまたはコードはありますか？または、非線形多変数問題の他​​の解決策を提案してください。4 つの独立変数と 2 つの定数を使用して最適化モデルを構築しようとしています。モデルは非線形です。一般化縮小勾配 (GRG) を使用した Microsoft Excel のソルバーでこのモデルが完全に解決されていることを確認しましたが、シミュレーションには C 言語でこれが必要です。

これが私の Excel ソリューションです: http://speedy.sh/SEdZj/eof-cs-rest.xlsm Microsoft Excel ソルバーと GRG アルゴリズムを使用して、SS の最小値を検索しました。出力は Const_a と Const_b の値です。

だから私は R でこの奇妙なエラーに出くわしましたhestondifferences()。

次の方法で極小値を見つけようとすると：

エラーメッセージが表示されます：

optim(fn = hestondifferences, par = c(vT = vT, rho = rho, k = k, : 関数は初期パラメーターで評価できません) のエラー

私を混乱させるのは、関数を初期パラメーターで直接呼び出すとhestondifferences(vT, rho, k, sigma)正しい値が返されることです。

この関数は、シミュレーションが特定のパラメーターのセットに対して不可能な場合はいつでも、 () が期待するものと一致するものをhestondifferences()返すように記述されています。NAoptim

私は現在「粒子群最適化」でソフトコンピューティングアルゴリズムを読んでいますが、一般的な手法は理解していますが、それがどのように機能するか、または飛行にどのように影響するかを想像または理解できない数学または物理学の部分に立ち寄りました。部分は、「不活性係数」と呼ばれる速度を更新する方程式の最初の部分です。 完全な更新速度方程式は次のとおりです。 セクション2.3「不活性係数」の1つの記事を読んでください。

「アルゴリズムのこのバリエーションは、既知のソリューションの周囲の領域を利用するか、検索スペースの新しい領域を探索するかの2つの可能なPSO傾向（パラメーター化に依存）のバランスをとることを目的としています。これを行うために、このバリエーションは粒子の運動量成分に焦点を当てます。速度方程式2。このコンポーネントを削除すると、粒子の動きには前の動きの方向の記憶がなく、常に見つかった解の近くを探索することに注意してください。一方、速度コンポーネントを使用する場合、またはaw（慣性重量、運動量成分の重要性のバランスをとる）係数を掛けても、粒子は最適な解に向かって速度を簡単に変更できないため、探索空間の新しい領域を探索する傾向があります。最初に運動量を「打ち消す」必要があります。得られた、そうすることで、前の運動量を打ち消す時間で新しい領域の探索が可能になります。この変動は、前の速度成分に重み値wを掛けることによって実現されます。

完全なPDFは次の場所にあります：https ：//www.google.com.eg/url？sa = t＆rct = j＆q =＆esrc = s＆source = web＆cd = 1＆cad = rja＆ved = 0CDIQFjAA＆url = http％3A％2F％2Fweb.ist.utl.pt ％2F〜gdgp％2FVA％2Fdata％2Fpso.pdf＆ei = 0HwrUaHBOYrItQbwwIDoDw＆usg = AFQjCNH8vChXHXWz_ydHxJKAY0cUa94n-g

しかし、これが物理的または数値的にどのように発生し、この要因が探査レベルから搾取レベルへの移行にどのように影響するかを想像することもできません。したがって、数値例を使用して、それがどのように機能するかを確認し、どのように機能するかを想像する必要があります。

また、遺伝的アルゴリズムには、GAが最適な解を見つけることに成功した証拠であるスキーマ定理があります。PSOにはそのようなアトームがあります。

次の方程式を 1 週間以上解こうとしています。

u の近似解を得るには、ニュートン ラフソン法を使用する必要があります。それを行うスクリプトはありますが、この非線形 ODE を「線形化」する必要があります。k1-k4 は定数ではありません。各グリッド ポイント (x=1-100) で、計算された異なる値が取得されます。初期条件は u(0)=0 です。

fmincon オプティマイザーで非線形制約を課そうとしています。問題は、パラメーターの 1 つが負の場合にのみ、非線形制約が関連する必要があることです。コードは次のようになります。

問題は、たとえば、診断オプションを使用すると、Matlab が非線形制約がないと言うことです。

また、最適化の検索中に、この非線形制約に違反します。非線形条件付き制約を適切に定義していない場合、誰かが指摘できますか?

この例の後に、独自のシグモイド モデルを使用して非線形回帰を実行しようとしています。

$$f(d) = \frac{1}{1 + \exp (-k (de))}$$

ウェブサイトで説明されている例は完全に機能しますが、私のコードはそうではありません:

ただし、スクリプトを実行すると、次のエラーがスローされます。

明らかにどこかに TypeError がありますが、どこに問題があるのか​​、正確には何が問題なのかわかりません。このエラーについて Google で検索してみましたが、説明もよくわかりません。アイデア、誰か？

data.txt

test周波数配列に応じて、特定のパワー スペクトル配列が として保存されていますf。

このパワー スペクトルは、通常、次の図のようになります。

上記のパワースペクトルは、シミュレートされた時系列に由来することに注意してください。

私がやりたいことは、原則として、以下に示すように、シミュレートされたパワー スペクトルに近づく曲線を当てはめることです。

理論上のパワー スペクトルは次のように定義できることを知っています。

ここLで、 は一定の長さのスケール 、Uhub一定の速度、およびf周波数ベクトルです。

問題は、「L」の値がわからないため、を使用して最適化された非線形解像度lsqcurvefitを考えていたことです。

私は次のように進めてきました：

関数の入力変数の数に関するエラー メッセージを取得しますfit_func。

光を当ててみませんか？

AMPL を使用して最尤推定問題をコーディングしようとしていますが、制約EQC をコーディングする方法がわかりません。制約が 1 つだけ必要なのか、それらのシステム (各プレイヤーに 1 つ) が必要なのかわかりません。制約は固定小数点反復です。以下のコードを投稿しました。

オプティマイザによって解決される変数

目的関数と制約:

どうもありがとう

C を使用して非線形最適化アルゴリズムを実行したいと考えています。

問題は 、ベクトル X にある 5 つの点についてです。

X、Y(X)、下限と上限は既知です。

C でnloptライブラリを見つけましたが、5 つの離散点で最適化を実行できるかどうかはわかりません。

別のライブラリでさえ、提案するものはありますか?

ありがとう！