mathematical-optimization

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我寫的以下MATLAB代碼來優化下面的LP max b'x s.t A'x <= 0; x <= d; 而且d是 d = {1,2..m} 並且A中的代碼所定義。我得到的錯誤： Maximum number of iterations exceeded; increase options.MaxIter. 在谷歌搜索，有人說這是不是很好，錯誤發生。而且問題必須重新

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在R中獲取nloptr的中間結果

我在R中運行nloptr包，並且無法獲得算法的中間結果。該算法運行良好，但我不想只是最終的解決方案和迭代數量，而是我希望能夠在每次迭代中獲得目標函數的當前值。下面是我使用 library(tgp) library(nloptr) ##################################################################################

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聖經的速度（匹配/調度/優化）

想象一下它是公元前3000年，我們正在建立一些異性，一夫多妻的速度。還有n_c男性和n_s女性（n_s > n_c）。速度將在n_r回合中進行。在每一輪中，每個男人都會和一個女人見面。所以n_r*n_c插槽來填補。而且，他們都填寫了從我們構建的計分函數， u(i,j)，這給配對的人i與在插槽中的一個女人j效用石碑問卷。的目標是最大限度地提高分數的總和在所有插槽，沒有人遇到同一個女人比

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發生Python scipy.optimize.fmin_l_bfgs_b錯誤

我的代碼是使用L-BFGS優化實現主動學習算法。我想優化四個參數：alpha,beta,w和gamma。然而，當我運行下面的代碼，我得到了一個錯誤： optimLogitLBFGS = sp.optimize.fmin_l_bfgs_b(func, x0 = x0, args = (X,Y,Z), fprime = func_grad) File "C:\Pytho

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Gurobi模型修改速度慢，我可以直接修改約束矩陣嗎？

我想對現有模型中的係數進行更改。目前（使用Python API）我正在循環約束並調用model.chgCoeff，但速度很慢。有沒有更快的方法，可能是直接在Python和/或C API中訪問約束矩陣？實施例下面的代碼。這種緩慢的原因似乎主要是因爲循環本身;用其他操作代替chgCoeff仍然很慢。通常我會通過使用向量操作而不是循環來解決這個問題，但是如果沒有對約束矩陣的訪問，我認爲我不能這樣做。

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Scipy.optimize.minimize method ='SLSQP'忽略約束

我正在使用SciPy進行優化，而SLSQP方法似乎忽略了我的約束。具體而言，我想X [3]和X [4]是在範圍[0-1] 我收到一條消息： '不等式約束不相容' 這裏是執行隨後的示例代碼的結果（使用一個虛擬函數）： status: 4 success: False njev: 2 nfev: 24 fun: 0.11923608071680103 x: array([-

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1D通過變分方法對圖像進行離散去噪（平滑項的長度）

至於說起這個1D discrete denoising via variational calculus我想知道如何操縱平滑項的長度，只要它應該是N-1，而數據的長度長期爲N。這裏，等式： E=0; for i=1:n E+=(u(i)-f(i))^2 + lambda*(u[i+1]-n[i]) E是實際u在優化過程中的成本 f給出圖像（降噪） u是輸出圖像（降噪） n是長度一維載體。

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適合正弦電源系列

最小二乘我試圖適應形式的函數：其中A和B是固定的常數。在SciPy的，我平時的（我認爲合理的規範）的方式來這樣的問題去像這樣： def func(t, coefs): phase = np.poly1d(coefs)(t) return A * np.cos(phase) + B def fit(time, data, guess_coefs): residua

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如何找到兩個分佈曲線之間的關係

我有一些浮動數據（用藍色曲線表示），當我做一些損失壓縮時，可以得到黃色曲線（平均值，標準偏差）。我的目標是儘量減少這種損失壓縮過程後，因此，我想找到一個公式/曲線/過濾說：的黃色曲線時間「功能」幾乎等於藍色高斯曲線。或藍色曲線=功能（綠色曲線）感謝您的幫助！

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找出重複範圍內的數字變量之間的差異？

我試圖處理的數值變量如下 - 如果數量爲1-6之間我想指望它與7之間的差別，如果數量是15-20之間我想算的區別在它和21之間，如果數字在29-34之間我想要計算它與35之間的差異等等...... 換句話說，把它分成14的倍數，我需要找到前六個數字與第七個數字之間的差異。我希望這是有道理的。我發現很難以書面形式解釋，我的代碼並不好，但我設法讓它做我想做的事情，但我知道這並不理想，所以我正在