function [d,mu,lam,val, k]=qpsubp(dfk,Bk,Ae,hk,Ai,gk)
% 功能: 求解二次规划子问题: min qk(d)=0.5*d'*Bk*d+dfk'*d,
% s.t. hk+Ae*d=0, gk+Ai*d>=0.
%输入: dfk是xk处的梯度, Bk是第k次近似Hesse阵, Ae,hk线性等式约束
% 的有关参数, Ai,gk是线性不等式约束的有关参数
%输出: d,val分别是是最优解和最优值, mu, lam是乘子向量, k是迭代次数.
n=length(dfk); l=length(hk); m=length(gk);
gamma=0.05; epsilon=1.0e-6; rho=0.5; sigma=0.2;
ep0=0.05; mu0=0.05*zeros(l,1); lam0=0.05*zeros(m,1);
d0=ones(n,1); u0=[ep0;zeros(n+l+m,1)];
z0=[ep0; d0; mu0;lam0,];
k=0; %k为迭代次数
z=z0; ep=ep0; d=d0; mu=mu0; lam=lam0;
while (k<=150)
dh=dah(ep,d,mu,lam,dfk,Bk,Ae,hk,Ai,gk);
if(norm(dh)<epsilon)
break;
end
A=JacobiH(ep,d,mu,lam,dfk,Bk,Ae,hk,Ai,gk);
b=beta(ep,d,mu,lam,dfk,Bk,Ae,hk,Ai,gk,gamma)*u0-dh;
dz=A\b;
if(l>0&m>0)
de=dz(1); dd=dz(2:n+1); du=dz(n+2:n+l+1); dl=dz(n+l+2:n+l+m+1);
end
if(l==0)
de=dz(1); dd=dz(2:n+1); dl=dz(n+2:n+m+1);
end
if(m==0)
de=dz(1); dd=dz(2:n+1); du=dz(n+2:n+l+1);
end
i=0; %mk=0;
while (i<=20)
if(l>0&m>0)
dh1=dah(ep+rho^i*de,d+rho^i*dd,mu+rho^i*du,lam+rho^i*dl,dfk,Bk,Ae,hk,Ai,gk);
end
if(l==0)
dh1=dah(ep+rho^i*de,d+rho^i*dd,mu,lam+rho^i*dl,dfk,Bk,Ae,hk,Ai,gk);
end
if(m==0)
dh1=dah(ep+rho^i*de,d+rho^i*dd,mu+rho^i*du,lam,dfk,Bk,Ae,hk,Ai,gk);
end
if(norm(dh1)<=(1-sigma*(1-gamma*ep0)*rho^i)*norm(dh))
mk=i;
break;
end
i=i+1;
if(i==20), mk=10; end
end
alpha=rho^mk;
if(l>0&m>0)
ep=ep+alpha*de; d=d+alpha*dd;
mu=mu+alpha*du; lam=lam+alpha*dl;
end
if(l==0)
ep=ep+alpha*de; d=d+alpha*dd;
lam=lam+alpha*dl;
end
if(m==0)
ep=ep+alpha*de; d=d+alpha*dd;
mu=mu+alpha*du;
end
k=k+1;
end
val=0.5*d'*Bk*d+dfk'*d;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
function p=phi(ep,a,b)
p=a+b-sqrt(a^2+b^2+2*ep^2);
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
function dh=dah(ep,d,mu,lam,dfk,Bk,Ae,hk,Ai,gk)
n=length(dfk); l=length(hk); m=length(gk);
dh=zeros(n+l+m+1,1);
dh(1)=ep;
if(l>0&m>0)
dh(2:n+1)=Bk*d-Ae'*mu-Ai'*lam+dfk;
dh(n+2:n+l+1)=hk+Ae*d;
for(i=1:m)
dh(n+l+1+i)=phi(ep,lam(i),gk(i)+Ai(i,:)*d);
end
end
if(l==0)
dh(2:n+1)=Bk*d-Ai'*lam+dfk;
for(i=1:m)
dh(n+1+i)=phi(ep,lam(i),gk(i)+Ai(i,:)*d);
end
end
if(m==0)
dh(2:n+1)=Bk*d-Ae'*mu+dfk;
dh(n+2:n+l+1)=hk+Ae*d;
end
dh=dh(:);
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
function bet=beta(ep,d,mu,lam,dfk,Bk,Ae,hk,Ai,gk,gamma)
dh=dah(ep,d,mu,lam,dfk,Bk,Ae,hk,Ai,gk);
bet=gamma*norm(dh)*min(1,norm(dh));
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
function [dd1,dd2,v1]=ddv(ep,d,lam,Ai,gk)
m=length(gk);
dd1=zeros(m,m); dd2=zeros(m,m); v1=zeros(m,1);
for(i=1:m)
fm=sqrt(lam(i)^2+(gk(i)+Ai(i,:)*d)^2+2*ep^2);
dd1(i,i)=1-lam(i)/fm;
dd2(i,i)=1-(gk(i)+Ai(i,:)*d)/fm;
v1(i)=-2*ep/fm;
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
function A=JacobiH(ep,d,mu,lam,dfk,Bk,Ae,hk,Ai,gk)
n=length(dfk); l=length(hk); m=length(gk);
A=zeros(n+l+m+1,n+l+m+1);
[dd1,dd2,v1]=ddv(ep,d,lam,Ai,gk);
if(l>0&m>0)
A=[1, zeros(1,n), zeros(1,l), zeros(1,m);
zeros(n,1), Bk, -Ae', - Ai';
zeros(l,1), Ae, zeros(l,l), zeros(l,m) ;
v1, dd2*Ai, zeros(m,l), dd1];
end
if(l==0)
A=[1, zeros(1,n), zeros(1,m);
zeros(n,1), Bk, -Ai';
v1, dd2*Ai, dd1];
end
if(m==0)
A=[1, zeros(1,n), zeros(1,l);
zeros(n,1), Bk, -Ae';
zeros(l,1), Ae, zeros(l,l), ];
end
SQP.zip_SQP_SQP优化_matlab SQP


2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
SQP(Sequential Quadratic Programming)是一种在工程优化领域广泛应用的数值优化算法,特别是在解决约束优化问题时。在MATLAB环境中,SQP算法被广泛用于处理非线性约束问题,因为它能够提供快速且有效的解决方案。MATLAB中的SQP优化是通过构建一系列二次规划问题来逼近原问题,以求得全局最优解。 SQP算法的核心思想是将原非线性约束问题转化为一系列近似的二次子问题。这些子问题通常更容易求解,并且通过迭代逐步接近原问题的最优解。在每一步迭代中,SQP会构建一个拉格朗日函数的二次近似,并结合当前的迭代点和梯度信息,形成一个二次规划问题。然后,这个二次规划问题被求解以得到下一个迭代点。 MATLAB中的SQP实现通常包括以下步骤: 1. **初始化**:设定初始解、可行域和步长参数。 2. **构建线性化**:对目标函数和约束条件进行一阶泰勒展开,形成线性化的近似模型。 3. **求解子问题**:解决这个二次规划问题,找到新的迭代点,确保它在约束区域内。 4. **检查收敛性**:评估新解的质量,如目标函数值的下降、约束的满足程度等,判断是否达到预设的终止条件。 5. **更新模型**:根据新的迭代点调整二次模型和约束的近似。 6. **重复步骤2-5**:直到达到预定的迭代次数或者满足其他停止准则。 在MATLAB中,可以使用内置的优化工具箱(Optimization Toolbox)来进行SQP优化。其中的`fmincon`函数是处理有约束优化问题的通用函数,它支持多种算法,包括SQP。用户可以自定义目标函数和约束条件,并设置优化选项,如迭代次数、精度等。 在提供的压缩包文件“SQP方法”中,可能包含了MATLAB源代码,用于演示或实现SQP算法的具体过程。这些源代码可能会涵盖如何构造二次规划问题、如何进行线性化、如何求解子问题以及如何判断和控制收敛性等关键步骤。通过学习和理解这些代码,用户可以更深入地了解SQP算法的细节,并将其应用于自己的优化问题中。 SQP算法是解决约束优化问题的一种强大工具,尤其在MATLAB环境下,它提供了高效的计算框架和丰富的用户接口。通过理解和应用MATLAB中的SQP优化,工程师和科研人员能够有效地解决实际问题,例如在控制理论、信号处理、工程设计等领域。










- 1


























- 粉丝: 100
- 资源: 1万+





我的内容管理 展开
我的资源 快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益我的积分 登录查看自己的积分
我的C币 登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助


最新资源
- 【悬梁桥】基于matlab单段耦合脉动速度悬停桥频率域计算【含Matlab源码 12057期】.mp4
- 【相位平面】基于matlab GUI动态系统的相位平面【含Matlab源码 12047期】.mp4
- 【应力分析】基于matlab平面应力中薄板位移和应变有限元分析FEA【含Matlab源码 11118期】.mp4
- 【运动学】基于matlab汽车平顺性加权加速度评判标准【含Matlab源码 12039期】含使用说明.mp4
- 【运动学】基于matlab航天飞机旋翼在有限阻力下的运动的微分方程【含Matlab源码 11166期】.mp4
- 【运动学】基于matlab追踪法导弹打飞机仿真【含Matlab源码 11016期】.mp4
- 【重力仿真】基于matlab GUI水平圆柱体重力异常正演【含Matlab源码 11176期】.mp4
- 【轴承压力】基于matlab GUI止推轴承压力计算【含Matlab源码 12069期】.mp4
- 【轴向压缩能力】基于matlab GUI计算CFDST柱的轴向压缩能力【含Matlab源码 9990期】.mp4
- 096-FreeRTOS+LCD1602+ADS1015 application.rar
- log凑字数 12345678910
- 基于三菱PLC与组态王技术的恒温加热炉温度控制:梯形图程序、接线图与组态画面详解,基于三菱PLC与组态王技术的恒温加热炉精准温度控制解决方案,基于三菱PLC和组态王恒温控制系统的设计加热炉温度控制 带
- 基于PSO-XGBoost算法的交叉验证多变量时间序列预测模型优化研究,基于PSO-XGBoost算法的交叉验证多变量时间序列预测模型优化研究,基于粒子群优化算法优化XGBoost的(PSO-XGBo
- 【PID仿真】基于matlab PID模拟水泥行业稳料仓重流程仿真【含Matlab源码 12028期】.mp4
- 【控制成本】基于matlab集群网络的计算效率保证成本控制设计【含Matlab源码 9833期】.mp4
- 【控制器】基于matlab固定优先级调度和控制器共同设计【含Matlab源码 13040期】.mp4



评论0