simplex

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scipy.optimize.fmin (Simplex)은 다른 크기와 관련된 매개 변수를 어떻게 처리합니까?

Simplex 알고리즘 (scipy.optimize.fmin)의 python 구현으로 카이 제곱 손실 함수를 최소화하여 데이터에 4- 매개 변수 (a, g, N 및 k) 모델을 맞추고 싶습니다.예비 시뮬레이션은 각 매개 변수에 대해 다음 범위를 제안합니다. a = [5, 50], g = [0.05, 1.5], N = [5, 200] 및 k = [0, 0.0

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제약 최적화를위한 Nelder Mead 알고리즘?

나는 Nelder Mead 알고리즘이 제약없는 최적화를 위해 작동한다는 것을 읽었습니다. http://www.scholarpedia.org/article/Nelder-Mead_algorithm Matlab Nelder Mead는 무제한 최적화에도 사용됩니다. 그러나 Nullder Mead Simplex를 구현하고 제약 조건 및 경계를 정의 할 수있는 클래스

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R 소프트웨어에 의한 선형 프로그래밍 솔루션

R 소프트웨어로 선형 프로그래밍 문제를 해결하려고합니다. A.txt, B.txt, F.txt라는 세 개의 파일이 있습니다. 나는 다음과 같은 코드에 의해이를 읽고 : 파일의 library(linprog) Amat<-read.table("D:/Simplex/SimplexInitialTheoryWithRsoftware/src/A.txt",header=FALS

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Simplex 알고리즘

Simplex 알고리즘과 그 작업을 구축해야하지만 사용자가 데이터를 입력 할 수 있도록하고 싶습니다. 메소드 메인에서 배열에 날짜를 넣는 "for"루프를 거의 만들지 않았지만 동일한 데이터를 다른 곳에 넣었습니다 배열, (그들은 정확히 같은 데이터를 가지고있다) 나는 그것을 고칠 방법을 모른다. 하나의 날짜 유형에 대해 하나의 배열 만 만들려고하면 충돌이

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가능한 방법은 내가 다음과 같이 C++ 국지적 인 코드에 기록 된 다음과 같은 심플 렉스 방법을 실행 한

무한 루프에 stucked된다 #include<bits/stdc++.h> #include<cstdio> using namespace std; #define maxm 500 #define maxn 500 double inf = 1e100; double eps = 1e-13; int row,col; double A[maxm][maxn]; d

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주문 제한이있는 LS 회귀

저는 R이 처음이므로 도움을 주셔서 감사합니다. 제약 조건에 대한 최적화 문제가 있습니다. R에서 최적화를 해결하는 방법은 여러 가지가 있지만, 적용해야하는 제약 조건을 올바르게 표현할 수는 없습니다. 가정하자 I 세 가지 범주에 다음 데이터가 : A<-c(99.1, 96.5, 94.4, 92.7, 91.5, 91.3, 91.4, 90.1, 87.1, 82

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scipy Delaunay 삼각 측량의 출력에서 특정 볼륨 (또는 총 라인 길이 미만)에서 단순화하는 방법을 선택하는 방법은 무엇입니까?

나는 점 집합에 대해 델 로니 삼각 측량법을 사용하여 점의 클러스터를 규칙적인 패턴으로 분리하려고합니다. 내가 찾은 와 I가 print (tri.simplices)을 할 수 있습니다는 그래서 나와 함께 곰 qhull.Delaunay 객체를 사용하여 나의 첫 경험 ... from scipy.spatial import Delaunay tri = Delauna

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간단한 심플 렉스 메서드

심플 렉스 메서드를 해결하는 프로그램을 작성했지만 제약 조건 수가 같거나 적은 경우에는 대상 함수의 변수 수가 같은 방정식에만 적용됩니다. 다른 방정식이있을 경우 OutOfBoundsException이 있고 그렇지 않습니다. 이 문제를 해결하는 방법을 모르십시오. 누군가 알고 있다면 나에게 알리거나 작동 알고리즘에 대한 링크를 공유하십시오. private

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수정 된 심플 렉스 방법 - Matlab 스크립트

수정 된 단순 방법을 사용하여 LP를 해결하기 위해 Matlab 프로그램을 작성하도록 요청 받았습니다. 필자가 작성한 코드는 입력 데이터에 문제없이 실행되지만 실제로 문제를 제대로 해결하지 못한다는 사실을 깨달았지만 기초 B (위의 방법의 핵심 아이디어)의 반전을 업데이트하지는 않습니다.^[B에 기초 열 연산을 수행하여 새로운 역 기저 B^-1 컴퓨팅 :

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엑셀 솔버 (심플 렉스 LP) 바이너리 제약

최적화 문제를 해결하고 있습니다. 문제는 바이너리 제약이 있습니다. solver는 이진 제약을 0에서 1 사이의 십진수로 설정하는 것입니다 (느슨한 그라디언트 검색에 가깝습니다). 해결 자에게 0..1에 대한 불연속 값을 검색해야 함을 나타냅니다. 이 방법이 있습니까? 또는 OpenSolver에는 simplex-lp를 모방 한 알고리즘이 있으며 전역 최적을