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具有求和目标函数和数据集的非线性优化

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MP. 2020年4月20日

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评论道: Ameer Hamza. 11月11日11月11日

答:接受 Ameer Hamza.

你好，

我正在寻找有人帮助我用一个约束和数据集来实现非线性优化问题。

目标函数是一个多和自然语言处理函数

约束是：

数据集x是一个有两列的向量，其中x(i) =列1,x(j) =列2。x(i)和x(j)分别映射到数据集y(i)和y(j)。变量p(i)和p(j)未知。

我如何在MATLAB中构建一个NLP问题来解决p(I)和p(j)的不同迭代?

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Ameer Hamza. 2020年4月20日

你提到x（i）与x相同（i，1）。然后将哪个变量对应于第2列。我建议重写方程式，显示矩阵x和y的列和行之间的差异。

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Ameer Hamza. 2020年4月20日

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//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/answers/519208-non-linear-optimization-with-summation-objective-function-and-data-set#answer_427046

查看fmincon（）： //www.tianjin-qmedu.com/help/optim/ug/fmincon.html 用于Matlab中的非线性编程。

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MP. 2020年4月20日

是的，我尝试使用此功能，但我遇到了麻烦。以下是我创建的两个功能，目标，约束和包含Fmincon（）的主要功能。我很难实现这一点。

主要的：

                             清除
                            
                             关闭全部
                            
                             CLC.
                            
                             ％ 从头开始
                            
                             全球n x y
                            
                             据nvar = 4;% p变量?
                            
                             d = csvread（'dataset.csv'）;
                            
                             X = D（：，1：2）
                            
                             y = d (:, 3:4)
                            
                             n = 4;
                            
                             %初始值
                            
                             x0 = x（1，:);
                            
                             ％需要最大化目标函数
                            
                             [x, fval] = fmincon (@ (x) -objectiveFun (x) x0 ,[],[], [], [], [ 0 0 0], [], @constraintsFun)

客观的：

                             功能[f_sum] = ObjusiveFUN（X0）
                            
                             全球n x y
                            
                             ％p变量
                            
                             =符号(“p”[2 - 4]);
                            
                             为i = 1: N
                            
                             为j = 1：n
                            
                             f_xy（i）= a（i，1）* a（j，2）* y（i，1）* y（j，2）*（x（i，1）* x（j，2）+1）^ 2;
                            
                             结束
                            
                             结束
                            
                             f_sum =总和(f_xy);
                            
                             结束

约束：

                             功能[C，CEQ] = ConstrameSfun（x0）
                            
                             全球y
                            
                             =符号(“一个”[2 - 4]);
                            
                             %不等式约束
                            
                             c = [];%没有
                            
                             ％平等约束
                            
                             为i = 1: N
                            
                             c_eq_con (i) =(我)* y(我);
                            
                             结束
                            
                             c_eq =总和(c_eq_con);
                            
                             结束

Ameer Hamza. 2020年4月20日

我对变量d使用了一个value的随机值，检查下面的代码。你的约束是线性的，所以你不需要写一个单独的函数。

                             清除
                            
                             关闭全部
                            
                             CLC.
                            
                             ％ 从头开始
                            
                             全球n x y
                            
                             据nvar = 4;% p变量?
                            
                             % d = csvread('数据集。csv');
                            
                             d =兰特（4,4）;
                            
                             x = d (:, 1:2);
                            
                             Y = D（:,3：4）;
                            
                             n = 4;
                            
                             AEQ = [Y（：，1）'0 0 0];
                            
                             说真的= 0;
                            
                             %初始值
                            
                             x0 =兰特（1,8）;
                            
                             ％需要最大化目标函数
                            
                             [x，fval] = fmincon（@（x）-objectivefun（x），x0，[]，[]，aeq，beq，zeros（1,8），[]）
                            
                             功能[f_sum] = objectiveFun (p)
                            
                             全球x y
                            
                             % fmincon使用行向量进行优化。P是1x8，所以我们需要分成两部分
                            
                             p1 = p(1:4)。';
                            
                             p2 = p(8)。';
                            
                             f_sum = sum（p1。* p2。* y（：，1）。* y（:,2）。*（x（：，1）。* x（:,2）+1）。^ 2）;
                            
                             结束

Ameer Hamza. 11月11日11月11日

因为p是一个4x2矩阵。我使用了一个线性向量，稍后可以重塑为4x2。

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MP. 2020年4月20日

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//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/answers/519208-non-linear-optimization-with-summation-objective-function-andata-set#answer_427117.

谢谢你，Ameer，这很有帮助!如果我有多个约束方程，我可以把A, B, Aeq和Beq作为空白矩阵留在fmincon()函数中，并使用一个约束函数作为输入吗?只是出于好奇。

另外，是否有可能“看到”fmincon()函数遍历目标函数，直到它达到最佳状态?无论是表格还是图形格式?我不确定这是否有意义。

1评论
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Ameer Hamza. 2020年4月20日

1.是的，这也可以。我想唯一的区别是，这个函数可能会花更长的时间，因为在实现中，当A和B被指定，MATLAB知道这些是线性约束，所以它可以应用优化的方法。但如果使用约束函数，则会认为这是一个非线性约束，需要付出更多的努力才能解决。然而，结果应该是相似的。

2.是的，这也是可能的。可以使用fmincon的outputFcn属性在迭代结束时执行任何操作。请看这里，例如: //www.tianjin-qmedu.com/help/optim/ug/utputportions.html. 在这里有更多详细信息： https://www.mathwands.com/help/optim/ug/utputport.html. ．我写了一个简单的例子来说明这个概念。

                             F = @(x) sum(x.^2.*exp(-x.^2));％目标职能
                            
                             选择= optimoptions ('粉丝'，“OutputFcn”，@myoutfcn，'展示'，'离开'）;
                            
                             [x_sol, f_sol] = fmincon (f,兰德(10,1 ), [], [], [], [], [], [], [], 选择);
                            
                             功能stop = myOutFcn(x, optimValues, state)
                            
                             持续的我
                            
                             如果Isempty（i）
                            
                             我= 1;
                            
                             结束
                            
                             流('迭代:%d，目标函数值:%.16f\n'，我，优化values.fval）
                            
                             我=我+ 1;
                            
                             停止= 0;
                            
                             结束

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数学和优化 > 优化工具箱 > 优化结果 > 求解器输出和迭代显示

标签

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