非线性规划中单纯形法求极值的C语言实现

焦作大学学报第

综合版

非线性规划中单纯形法求极值的

,

语言实现

,

日常生活生产

中有大量求极小值的问题

一般计算机实现用穷举法或

目标函数

牛顿迭代法

,,

但其计算量非常大

,

,

使用单纯形法可根据单纯形各个顶点的

如在最小化问题中

,

加以比较

丢掉其中最坏的点

就是目标函数值最大的

代之以新点

关键词

如此构成一新的单纯形

通过这种方式逐步退近极小点

单纯形

极小值

程序

,

实际生活工作中经常会遇到求极小值的问题

极小值

比如

数学上求

,

个自变量的多次函数的

,

生产中求

,

个设备协同生产产品的材料最高收益等但此法对于变元稍多或定义域较大时

,

对这些问题的计算机求解

用方法是穷举法我们知道

计算量会非常大

而使用单纯形法

可以极大减少工作量

从而快速得到答案

,,

维空间中的单纯形

是由不处于同一个平面上的

个顶点生成的凸多面

,

单纯形属于最简单的几何形体

,

例如

,

一维空间中的单纯形为一段直线

,

在二维空间中如在通过这

为三角形

三维空间中为四面体

,

单纯形法是求出单纯形各个顶点的目标函数值

最小化问题中

并加以比较

,

,

丢掉其中最坏的点

就是目标函数值最大的点

,

代之以新点

如此构成一新的单纯形

种方式逐步逼近极小点

计算步聚为欲最小化的维变量目标函数为

,

同单纯法寻优可按以下步骤进行

,

构成初始单纯形维空间中选初始点

,

离最优点越近越好

,

出发沿各坐标方向以步长

,

个顶点

,

,

,

这样选取顶点可保证下述

,

个向量线性无关

,

,

否则就会使搜索范围局限在某个较低维的空间内有可能找不到极小点当然在各坐标

方向可以走不同的距离步长的范围可为

,

开始时常取

,

接近最优点时要减少例如取

,

计算各顶点的函数值

,

,

,

,

比较各函数值的大小确定最好点

夕乙二

,

最差点

,

和次差点

£夕

,

,

,

厂尽

二二

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

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