随笔分类 - MATLAB
摘要:粒子群算法PSO 简介 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation),1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出,源于对鸟群捕食的行为研究 。该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启发,进而利用群体智能建立的一个简化模型。粒子群算法
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摘要:斯塔克尔伯格竞争模型(主从博弈模型)基本概念古诺模型实际上是假定两个寡头厂商同时作出各自的产量决策的。现在假设厂商1先决定它的产量,然后厂商2知道厂商1的产量后再做出它的产量决策。因此,在确定自己产量时,厂商1必须考虑厂商2将如何作出反应。其他假设与古诺模型相同,这一...
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摘要:古诺双寡头模型MATLAB求解(博弈论)基本概念古诺竞争模型(也称古诺模型)是早期的寡头垄断模型。它是法国经济学家古诺于1838年提出的。古诺模型的假定是:市场上有A、B两个厂商生产和销售相同的产品,他们的生产成本为0;他们共同面临的市场的需求是线性的,A、B两个厂商...
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摘要:MATLAB常用命令 命令 功能 clc 擦除命令 clear 清除工作空间中所有的变量 clear all 从工作空间中清除所有变量和函数 clf 清除图形窗口信息 error 显示错误信息 who 显示当前空间中所有变量的一个简单列表 ...
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摘要:凸优化内积定义在n维实向量集合Rn上的标准内积为,对任意的x,y∈Rn, =xTy=∑i=1nxiyi 采用符号xTy代替。向量x∈Rn的Euclid范数,或l2-范数,定义为 ∥x∥2=(xTx)12=(x21+⋯+x2n)12 对于任意的x,y∈Rn,Cauchy...
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摘要:最优化基础(五)1无约束问题的最优性条件引入下列记号: g(x)=∇f(x), gk=∇f(xk), G(x)=∇2f(x), Gk=∇2f(xk) 一阶必要条件: 设f(x) 在开集D 上一阶连续可微. 若x∗∈D 是f(x)的一个局部极小点, 则必有g(x∗)=0...
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摘要:最优化基础(四)1凸集与凸函数定义: 设集合D⊂Rn. 称集合D为凸集, 是指对任意的x,y∈D及任意的实数λ∈[0,1], 都有λx+(1−λ)y∈D.定义: 集合D⊂Rn 的凸包(convex hull) 是指所有包含D 的凸集的交集,记为 conv(D):=∩C...
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摘要:最优化基础(三)1函数的可微性与展开定义:设有n 元实函数f(x), 其中自变量x=(x1,⋯,xn)T∈Rn 称向量 ∇f(x)=(∂f(x)∂x1,∂f(x)∂x2,⋯,∂f(x)∂xn)T 为f(x)在x处的一阶导数或梯度。称矩阵 ∇2f(x)=⎛⎝⎜⎜⎜⎜⎜⎜...
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摘要:最优化基础(二)1向量和矩阵范数在算法的收敛性分析中,需要用到向量和矩阵范数的概念及其有关理论。范数(norm),是具有“长度”概念的函数。设Rn 表示实n维向量空间,Rn×n 表示实n阶矩阵全体所组成的线性空间.在这两个空间中,我们分别定义向量和矩阵的范数.向量...
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摘要:最优化基础(一)1最优化问题的数学模型通俗地说,所谓最优化问题,就是求一个多元函数在某个给定集合上的极值. 几乎所有类型的最优化问题都可以用下面的数学模型来描述: min f(x)s.t. x∈Ω 这里,Ω是某个给定的集合(称为可行集或可行域),f(x)是定义在集合Ω...
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摘要:抛物线法1抛物线法抛物线法也叫二次插值法,二次插值法的基本思想是: 在搜索区间中不断地使用二次多项式去近似目标函数, 并逐步用插值多项式的极小点去逼近线搜索问题mins>0 ϕ(s)=f(xk+sdk)的极小点. 下面我们详细介绍这一方法. 设已知三点 s0, s1=...
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摘要:1、函数文件+调用函数文件:定义多个M文件% 调用函数文件:myfile.mclearclcfor t=1:10y=mylfg(t);fprintf('M^(1/3)=%6.4f\n',t,y);end%自定义函数文件: mylfg.mfunction y=mylfg...
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摘要:黄金分割法1黄金分割法黄金分割法也称为0.618 法, 其基本思想是通过试探点函数值得比较,是包含极小点的搜索区间不断缩小. 该方法仅需要计算函数值, 适用范围广, 使用方便. 下面我们来推导0.618 法的计算公式. 设ϕ(s)=f(xk+sdk)其中ϕ(s)是搜索...
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摘要:进退法 1进退法是一种确定搜索区间并保证具有近似单峰性质的数值算法, 其基本思想是从一点出发, 按一定步长, 试图确定函数值呈现“高-低-高”的三点, 从而得到一个近似的单峰区间.算法1 (进退法)步1 选取α0≥0, h0>0. 计算ϕ0:=ϕ(α0). 置k:=0...
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摘要:MATLAB 求解最优化问题MATLAB 优化工具箱解线性规划模型1minz=cXs.t.AX≤b命令:x=linprog(c,A,b)模型2minz=cXs.t.AX≤bAeq⋅X=beq命令:x=linprog(c,A,b,Aeq,beq)注意:若没有不等式:AX...
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