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外点惩罚函数c语言 内点惩罚函数与外点惩罚函数的区别

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分别用内点惩罚函数法和外点惩罚函数法求解下列约束优化问题（用matlab编程）1、首先在电脑中启动matlab ， 新建一个函数文件，用来写目标函数 。
2、在编辑器窗口中写入要求的目标函数，并保存，注意使函数名与文件名相同 。
3、然后再新建一个函数文件，用来编写非线性约束条件 。步骤及其注意事项同上 。额外需要注意的是，需要将两个函数文件放在同一个文件夹中 。
4、最后，在命令行窗口处写入fmincon命令 。此处需要注意的是 ， 对于没有的线性约束条件的位置药用空矩阵代替，并且初始条件需要满足非线性约束条件 。
5、敲下键盘上的enter建，结果得出 。可以发现exitflag=1是大于0的，所以结果正确 。
内点惩罚函数法和外点惩罚函数法各有什么特点？【外点惩罚函数c语言 内点惩罚函数与外点惩罚函数的区别】1.外部罚函数法是从非可行解出发逐渐移动到可行区域外点惩罚函数c语言的方法 。
2.内部罚函数法也称为障碍罚函数法外点惩罚函数c语言，这种方法是在可行域内部进行搜索外点惩罚函数c语言，约束边界起到类似围墙的作用外点惩罚函数c语言，如果当前解远离约束边界时外点惩罚函数c语言，则罚函数值是非常小的，否则罚函数值接近无穷大的方法 。
罚函数法又称乘子法，是指将有约束最优化问题转化为求解无约束最优化问题：其中M为足够大的正数，起"惩罚"作用，称之为罚因子，F(x, M )称为罚函数 。内部罚函数法也称为障碍罚函数法 。
这种方法是在可行域内部进行搜索，约束边界起到类似围墙的作用，如果当前解远离约束边界时，则罚函数值是非常小的 ， 否则罚函数值接近无穷大的方法 。在进化计算中 ， 研究者选择外部罚函数法的原因主要是该方法不需要提供初始可行解 。其中B(x)是优化过程中新的目标函数，Gi和Hj分别是约束条件gi(x)和hj(x)的函数，ri和cj是常数，称为罚因子 。
用外点罚函数怎么求？ 写下步骤，谢谢这个太复杂了外点惩罚函数c语言，我学外点惩罚函数c语言的也不精，我附上我理解的仅供参考，如下:
根据约束的特点，构造某种惩罚函数 ， 然后加到目标函数中去，将约束问题求解转化为一系列的无约束问题 。这种“惩罚策略” ， 对于无约束问题求解过程中的那些企图违反约束条件的目标点给予惩罚 。如下图外点惩罚函数c语言：
通过上述方法，我们可以把有约束的问题化为无约束问题求解 。也就是我们的外罚函数法 。
比如:
内点惩罚函数法和外点惩罚函数法各有什么特点内点惩罚函数法特点：求解时的探索点始终保持在可行域内 。
外点惩罚函数法特点：对初始点没有要求，可以任意取定义域内任意一点 。
惩罚函数可以分为外点法和内点法，其中外点法更通用，可解决约束为等式和不等式混合的情形，外点法对初始点也没有要求，可以任意取定义域内任意一点 。而内点法初始点必须为可行区内一点，在约束比较复杂时，这个选择内点法的初始点是有难度的，并且内点法只能解决约束为不等式情形 。
罚函数的应用
1、电机优化设计
在电机优化设计中应用广义罚函数法优化方法，既可以避免罚函数内点法因罚因子取得不当而造成的寻优困难，又保留了寻优逼近边界的优点，通过目标函数调整和罚函数的容差迭代 ， 可以达到快速收敛的目的 。同时 ， 广义罚函数优化方法，还具有边界附近进一步搜索最优点的特性 。在应用中，该方法是一种实用性很强而有效的内点寻优方法 。
在机械领域，利用广义罚函数优化方法编制的计算机寻优模块与各类外点法或可行方案寻求方法结合，具有显著的优化效果 。
2、广义指数因子预测
该模型实施的关键在于预报方程的变量选择和系数估计，在线性回归模型的拟合过程中引入罚函数能够压缩回归方程系数估计 ， 将方程中一部分自变量的系数压缩为0 ， 从而达到自变量选择、降低误差方差的目的 ， 并保证预报方程的稳定性，从而提高预测精度 。因此，应用罚函数方法来实现广义指数因子预报方程的拟合是合理的 。
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