采用内点罚函数法,以一对齿轮传动副体积最小作为优化设计目标,并借助计算机程序进行优化设计,既能做到各参数之间的优化组合,又能缩短设计周期。设计结果表明,圆柱齿轮的重量明显减轻。

外罚函数法matlab代码多标签分类的半定和谱弛豫 描述 依赖关系 代码根据需要需要一些外部库。 摩塞克 CVX 最大流量/最小切割 安德鲁·德龙的 Matlab 包装器。 LIBLINEAR 半正定矩阵锥的低秩优化 由 Journee 实施。 运行代码 文件 main.m 中提供了一个运行示例。 详细信息和参数 我们的方法有 4 个必须（交叉）验证的超参数。 也可以使用附加参数。 超参数 lambda_w 是分类器 w 的正则化参数。 lambda_a 是正则化参数 fo 参数 params.seed 是随机种子 params.max_trials 是 sdp 舍入的样本数（当 A 可以是任何矩阵时，这很重要） params.loss 是标签上的损失，在 [f1, hamming] 之间 params.relaxation 是所需的松弛类型，可以是 [graph-cut, sdp, 光谱] params.solver 是在选择时调用以解决 SDP 的外部求解器，它可以是 [cvx, mosek, low-rank] params.data_path 是数据的路径 params.T 是

外罚函数法(收敛性) 对SUMT外点法产生的点列{xk}, xk是P(x,sk)的最优解. 因此有 P(xk+1,sk+1)≥P(xk,sk)

优化约束罚函数法matlab代码受约束的优化问题 找到约束优化问题的最佳点（最大值或最小值）的 MATLAB 代码 职能 constrv.m ：返回给定点的约束违规。 func.m :要优化的函数。 它可以返回函数值和惩罚函数值。 main.m ：主要功能。 实现基于约束的优化过程。 执行绘图并保存输出。 Marquart.m： Marquardt 方法的实现。 PenatlyFunc.m：惩罚函数方法的实现。 大学m ：使用 Newton Raphson 方法和边界相位方法执行单向搜索。 文件 input.txt ：文件的第一行是一个数字，代表要解决的问题编号。 OUTPUT.mat ：包含单元数据结构的 MALTAB 文件。 第一列表示 R 的值，第二列包含一个表，该表存储了 marquadt 方法针对 R 的相应值的每次迭代的数据。 Report.docx ：报告包含问题定义、使用的方法、获得的解决方案和观察结果。

内罚函数法(算例) 例4.2.4 用内点法求解 解 增广目标函数为 令 得 当r→0时,得x*=(1,0)T. f*=8/3.

利用罚函数求最优值，求解非线性问题的，不等式约束的最优值。

外罚函数法(不等式约束问题) 可以构造增广目标函数 其中 “惩罚项”的作用与等式约束时的情形类似.