SQP, nichtlineare Optimierung < Nichtlineare Gleich. < Numerik < Hochschule < Mathe < Vorhilfe
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Es geht um die Minimierung einer nichtlinearen Funktion f(x), [mm] x:\IR^n \to \IR, [/mm] mit Nebenbedingungen [mm] a\le [/mm] x [mm] \le [/mm] b.
Ich löse das Problem mit dem Algorithmus SLSQP von SciPy. Der Algorithmus ist jedoch für allgemeine Beschränkungen, ich habe aber nur einfach Grenzbeschränkungen. Ich würde gern verstehen, was wie der Algorithmus in meinem Fall abläuft.
Bei seuqentieller Programmierung wird die Lagrange Funktion von f quadratisch approximiert und die Nebenbedingungen werden linearisiert. In meinem sind die Beschränkungen aber bereits linear, muss ich sie trotzdem linearisieren (es wird dann ja noch die erste Ableitung addiert)?
Ich habe diese Frage in keinem Forum auf anderen Internetseiten gestellt.
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(Mitteilung) Reaktion unnötig  | | Datum: | 10:56 Do 14.11.2013 | | Autor: | Katja444 |
Hat sich erledigt!
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(Mitteilung) Reaktion unnötig | | Datum: | 10:58 Do 14.11.2013 | | Autor: | Katja444 |
Doch nicht erledigt, Denkfehler :(
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(Mitteilung) Reaktion unnötig | | Datum: | 19:05 Sa 07.12.2013 | | Autor: | wieschoo |
Normalerweise musst du da nichts linearisieren, was schon linear ist.
Ist das Problem noch offen?
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(Mitteilung) Reaktion unnötig | | Datum: | 10:20 So 15.12.2013 | | Autor: | matux |
$MATUXTEXT(ueberfaellige_frage)
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