行動調查

我有一個錯誤函數 $ f：w \ rightarrow f（w）$ 我想最小化， $w $ 是長度為211的向量。 $ w $ 有一些約束。我設法計算了雅各布 $ J $ ，即使有了它，優化也相當慢。我認為這是由於以下原因：當我在優化循環中打印迭代次數和錯誤函...

optimization constraint 

我有不同的元啟發法（Tabu搜索，模擬退火，迭代局部搜索）來解決優化問題（資源受限的項目計劃問題的一種變體）。每個metaheuristic在Python中都是單獨實現的。我想建立一個 孤島模型 ，即與之同時運行高質量解決方案，即跟...

metaheuristics parallel-computing 

將其視為我們的SDP問題：將 $ \ langle C，X \ rangle $ 最小化，使 $ \ langle A_i，X \ rangle \ ge b_i $ 對於所有 $ i \ in [m] $ 和 $ X \ succcurlyeq 0 $ 。 對於SDP，可行區域的極點與最優解之間是否存在關係？ 特別是，至少有一個最優解位於一個...

convex-optimization sdp 

根據Wikipedia，當 原始最優目標和對偶最優目標相等 時，強對偶性成立。 在半定編程中保持強對偶性的必要條件是什麼？ 我認為通過快速搜索可以輕鬆回答這個問題，但最終我得到了很多消息，說的話似乎有些不同。讓我們越...

convex-optimization sdp 

假設我知道某些非凸程序： \ begin {align} \ min_x＆\ quad f（x）\\\ text {st}＆\ quad g_i（x）\ leq 0，i \ in C \ end{align} 強對偶性適用於此問題。現在，假設我僅通過對約束的子集進行對偶來形成對偶，那麼對偶問題看起來像這樣： >開始{a...

nonlinear-programming nonconvex-programming duality 

我有一個由一組線性不等式給出的凸多面體，例如： $$x_1 \ geq 0，~~ x_2 \ geq 0，~~ x_3 \ geq 0\\x_1 + x_2 \ leq 1，~~ x_2 + x_3 \ leq 1，~~ x_3 + x_1 \ leq 1$$ 我想列出多面體的所有極端。在這種情況下，這些要點是： $$（0,0,0），~~（1,0,0），~~...

linear-programming python solver polyhedra 

是否可以針對 複雜 約束中的變量出現在目標函數中的問題實現列生成？假設MIP為： \開始{align}z = \ min＆\ quad \ sum_ {ij} c_ {ij} x_ {ij} + \ sum_i w_i \\\ text {s.t。}＆\ quad A（x）\ leq a，\ tag1 \\＆\ quad w_i \ geq c_ {ij} x_ {ij}，\ quad \ forall i，j ...

mixed-integer-programming column-generation implementation 

是否存在優化問題，即問題中沒有用顯式代數方程式描述可行集，而是有大量近似於可行集的點？如果是這樣，是否有專門的術語？在我的特殊情況下，我知道有很多樣本是可行的，並且自然要做的是用一些固定半徑的球包圍它...

optimization feasible-points 

我想使用AMPL解決以下整數編程問題。問題是following（已經在mathstackexchange.com上問過了，但是我需要知道如何使用AMPL解決它）：讓 $ N = \ {1，…，22 \} $ 作為節點，並讓 $ P =\ {i \ in N，j \ in N：i ...

integer-programming combinatorial-optimization ampl 

我正在嘗試實現這些目標功能之一，但是對於平方項卻很難。我將兩者都附上，以便您可以看一下結構，看看是否可以給我任何提示。有什麼方法可以實現其中之一嗎？ 1-矩陣符號： $ x $ ：決策變量 $ 1 $ ：一列 $ k $ ：平方矩...

optimization cplex gurobi 

我一直在研究組合優化問題，可以將其建模為整數線性規劃。我在Visual Studio 2017和CPLEX1271中將其實現為c ++項目。希望我的程序能夠運行得更快，所以我使用MIPStart為cplex提供了可行的解決方案。但是運行時間從49s變為140s。我所做...

integer-programming cplex 

我正在Python中使用MIP（混合整數編程）模塊來解決我的優化問題之一。在某些情況下，優化結束後，模型將返回 ERROR （OptimizationStatus.ERROR）狀態。是否可以獲取有關我為何獲得此身份的更多詳細信息？我試著捕捉try / catch的異常...

optimization mixed-integer-programming python 

對於每個觀察，都有207個變量（二進制變量，是否出現 症狀 ），類變量也是二進制變量。對於每個變量或症狀，都有一個權重（當前手動設置為-5至50），並且對於每個觀察都有一條臨界線（有3條不同的臨界線）。將虛擬變量...

optimization 

我一直在用C＃編寫MIP。我想縮小差距，所以我正在嘗試熱身。我在solve()之前使用此代碼。try { startvar = new IIntVar[numberOfAllNode * numberOfAllNode]; startval = new double[numberOfAllNode * numberOfAllNode]; for (int j = 1, idx = 0; j <= numberOfAl...

cplex c# 

解決MINLP問題是否是該問題的全局最優方案？...

minlp global-optimization 

前一段時間，我在此堆棧交換上的一個問題上寫了這個答案：https://or.stackexchange.com/a/3323/405。我曾與大學進行過類似的討論，但是我從未發現任何有關 元主題 的內容。所以我想，也許其他人比我更了解這一點。 實際問題：我正...

reference-request meta 

讓 $ y \ in \ mathbb {R} ^ m $ ， $ \ tau \ in \ mathbb {R} $ 和 $ X \ in \ mathbb {R} ^ {m \ times n} $ ，帶有$ \ tau> 0 $ 我想有效地解決以下問題：問題1 選擇 $ \ alpha，z \ in \ mathbb {R} ^ m，\ beta \ in \ mathbb {R} ^ n $ 以最小化： $$（y- \ alpha）^ \ top（y- \ a...

mixed-integer-programming quadratic-programming nonconvex-programming 

我讀到on Wikipedia： AdaGrad (for adaptive gradient algorithm) is a modified stochastic gradient descent algorithm with per-parameter learning rate, first published in 2011. Informally, this increases the learning rate for sparser parameters and decreases the learning rate for ones that are less...

optimization nonconvex-programming 

給出兩個以二進製表示形式的數字 $ b_1，b_2 $ 並讓 $ k_1，k_2 $ 為數字位數。將是一個模擬這兩個數字相乘的整數程序嗎？限制是變量和變量的係數不允許取大值（對於大數，浮點算術仍然可以解決）。整數程序至少需要 $ k_1 + k_2...

modeling 

眾所周知，當我們最大化一個1-範數時，例如 $ \ | Ax \ | _1 $ ，我們可以使用二進制變量並獲得一個混合整數凸問題（否則，最大化1範數是非凸的）。我在報告中提到了這一點，但我需要參考。我在this頁面上檢查了YALMIP邏輯編程...

reference-request binary-variable logical-constraints nonconvex-programming yalmip