第03章 非线性规划。。。很全。。。pdf...

近似规划法的算法步骤如下

Simulink窗口 应用框图编程的方法，实现对系统的仿真，并以图形方式表示。

基于控制向量参数化(CVP)方法,研究了计算机数控(CNC)系统光滑时间最优轨迹规划方法.通过在规划问题中引入加加速度约束,实现轨迹的光滑给进.引入时间归一化因子,将加加速度约束的时间最优轨迹规划问题转化为固定时间的一般性最优控制问题.以路径参数对时间的三阶导数(伪加加速度)和终端时刻为优化变量,并采用分段常数近似伪加加速度,将最优控制问题转化为一般的非线性规划(NLP)问题进行求解.针对加加速度、加速度等过程不等式约束,引入约束凝聚函数,将过程约束转化为终端时刻约束,从而显著减少约束计算.构造目标和约束函数的Hamiltonian函数,利用伴随方法获得求解NLP问题所需的梯度.

仿照猴群竞争产生猴王、猴王在猴群中拥有基因遗传绝对优先权的模式建立了猴王遗传算法.将种群中的点按目标函数值的大小排序,保留最优点和部分较优点,引入部分变异染色体更换部分较劣点,并让最优点依次与种群中的其他点进行交叉变异得到下代种群中的新点.对多种测试函数的计算表明:猴王算法直观易懂、程序简单、参数少、计算量小,是解连续非线性规划问题的有效方法.

非线性规划的序列二次规划（SQP）算法Matlab程序

基于非线性规划的渣土边坡坡形优化.pdf

提出一种改进差分进化算法求解混合整数非线性规划问题。该算法利用同态映射方法，解决差分进化算法无法直接处理整数决策变量问题；提出改进的自适应交替变异算子，提高算法的搜索性能；提出一种自适应保留不可行解的方法处理约束条件，并对差分进化算法的选择算子进行改进，提出一种直接处理约束条件的新选择算子。六个常用的混合整数非线性规划问题的实验结果表明了该方法的有效性和适用性。

实验目录一、拉格朗日乘子法和KKT的介绍二、手工数学推导三、拉格朗日乘子法的有约束情况四、手工数学推导,考虑有约束情况的比较五、参考文献 一、拉格朗日乘子法和KKT的介绍 拉格朗日乘子法 拉格朗日乘子λ代表当约束条件变动时，目标函数极值的变化。是一种经典的求解条件极值的解析方法，求函数f(x1,x2,…)在约束条件g(x1,x2,…)=0下的极值的方法。这种引进待定乘子，将有等式约束的寻优问题转化为无约束的寻优问题的做法，称为拉格朗日乘子法，又叫升维法。 等式约束条件 设目标函数为f(x)，约束条件为hk(x)，形如 s.t. 表示subject to ，“受限于”的意思，l表

有约束极值问题的Matlab求解 一、 一般非线性规划 一般非线性规划标准形为： 其中： 均为非线性函数组成的向量．