Als «optimization» getaggte Fragen

Dieses Tag ist für Fragen zu Methoden zur (eingeschränkten oder nicht eingeschränkten) Minimierung oder Maximierung von Funktionen gedacht.

17
Gibt es einen hochwertigen nichtlinearen Programmierlöser für Python?
Ich habe mehrere herausfordernde nicht konvexe globale Optimierungsprobleme zu lösen. Derzeit verwende ich die Optimization Toolbox von MATLAB (speziell fmincon()mit algorithm = 'sqp'), was sehr effektiv ist . Der größte Teil meines Codes ist jedoch in Python, und ich würde die Optimierung gerne auch in Python durchführen. Gibt es einen …
3
BFGS vs. Conjugate Gradient Method
Welche Überlegungen sollten bei der Auswahl zwischen BFGS und konjugiertem Gradienten zur Optimierung angestellt werden? Die Funktion, die ich mit diesen Variablen zu kombinieren versuche, sind Exponentialfunktionen. Die eigentliche Zielfunktion beinhaltet jedoch unter anderem die Integration und ist sehr kostspielig, wenn dies überhaupt hilft.
8
Softwarepaket für eingeschränkte Optimierung?
Ich versuche, ein Problem der eingeschränkten Optimierung zu lösen, bei dem ich die Grenzen einiger Variablen kenne (insbesondere eine umrahmte Einschränkung). argminuf(u,x)arg⁡minuf(u,x) \arg \min_u f(u,x) unterliegen a ≤ d ( u , x ) ≤ bc(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 wobei uuu ein Vektor von …
3
Ist bekannt, dass einige Optimierungsprobleme einem Zeitschritt entsprechen?
Betrachten Sie bei einem gewünschten Zustand y0y0y_0 und einem Regularisierungsparameter β∈Rβ∈R\beta \in \mathbb R das Problem, einen Zustand yyy und eine Steuerung uuu zu finden, um eine funktionale zu minimieren 12∥y−y0∥2+β2∥u∥212‖y−y0‖2+β2‖u‖2\begin{equation} \frac{1}{2} \| y - y_0 \|^2 + \frac{\beta}{2} \| u \|^2 \end{equation}Ay=u.Ay=u.\begin{equation} Ay = u. \end{equation}y,y0,u∈Rny,y0,u∈Rn y, y_0, u …
3
Lösen von nichtlinearen Optimierungsproblemen auf der GPU
Ich versuche, einige nichtlineare Optimierungsprobleme mit der GPU (CUDA) zu lösen. Die Zielfunktion ist eine glatte nichtlineare Funktion, und ihr Gradient ist relativ billig zu berechnen, so dass ich mich nicht mit der numerischen Approximation befassen muss. Ich möchte dieses Problem hauptsächlich mit fp32 maths ops lösen (aus verschiedenen Gründen). …
5
Finden eines globalen Minimums einer glatten, begrenzten, nicht konvexen 2D-Funktion, deren Auswertung kostspielig ist
Ich habe eine beschränkte nicht-konvexe 2-D-Funktion, für die ich das Minimum finden möchte. Die Funktion ist ziemlich flüssig. Die Bewertung ist kostspielig. Ein akzeptabler Fehler beträgt ungefähr 3% der Funktionsdomäne in jeder Achse. Ich habe versucht, die Implementierung des DIRECT-Algorithmus in der NLOPT-Bibliothek auszuführen, aber es ergab sich keine wesentliche …
3
Euklidischer Abstand in Oktave
Ich würde gerne wissen, ob es einen schnellen Weg gibt, den euklidischen Abstand zweier Vektoren in Oktave zu berechnen. Es scheint, dass es dafür keine spezielle Funktion gibt. Soll ich also einfach die Formel mit verwenden sqrt?
6
Einschränkungen mit in einem linearen Programm?
Annehmen min Av e c (U)vorbehaltlich Uich , j≤ max { Uich , k, Uk , j} ,i , j , k = 1 , ... , nMindestEINvec(U)unterliegen Uich,j≤max{Uich,k,Uk,j},ich,j,k=1,…,n\begin{align*} \min A &\mathrm{vec}(U) \\ &\text{subject to } U_{i,j} \leq \max\{U_{i,k}, U_{k,j}\}, \quad i,j,k = 1, \ldots, n \end{align*} wo UUU eine …
3
Wissenschaftliche Programmierwettbewerbe
Ich nehme regelmäßig an sogenannten "Programmierwettbewerben" teil, bei denen Sie schwierige algorithmische Probleme mit Ihrem eigenen Code und Problemlösungsfähigkeiten in einem begrenzten Zeitraum lösen. Für Referenzbeispiele, wie diese aussehen könnten, suchen Sie nach Wettbewerben wie z. B. Google Code Jam oder ACM-ICPC. (Wenn Sie wissen, was Programmierwettbewerbe sind, können Sie …
1
Intuitive Motivation für das BFGS-Update
Ich unterrichte eine Umfrageklasse zur numerischen Analyse und suche nach Motivation für die BFGS-Methode für Studenten mit begrenztem Hintergrund / Intuition in der Optimierung! Ich habe zwar keine Zeit, konsequent zu beweisen, dass alles konvergiert, aber ich möchte eine angemessene Motivation dafür geben, warum das BFGS-Hessian-Update erscheinen könnte. Als Analogie …
4
Test numerischer Optimierungsmethoden: Rosenbrock vs. reale Testfunktionen
Es scheint zwei Hauptarten von Testfunktionen für nicht abgeleitete Optimierer zu geben: Einzeiler wie die Rosenbrock-Funktion ff. mit Startpunkten Sätze von realen Datenpunkten mit einem Interpolator Kann man etwa 10d Rosenbrock mit echten 10d Problemen vergleichen? Man kann auf verschiedene Arten vergleichen: die Struktur lokaler Minima beschreiben oder Optimierer ABC …
Durch die Nutzung unserer Website bestätigen Sie, dass Sie unsere Cookie-Richtlinie und Datenschutzrichtlinie gelesen und verstanden haben.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.