nonlinear-optimization

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我想解決一個「線性化」的線性方程組，這需要通過線性化迭代估計兩個參數。實際問題實際上是非線性的，但是使用傅里葉級數方法，它是線性化的。我一直在用矩陣和SVD求解線性系統，這些矩陣和SVD不需要太多時間，但是這些矩陣依賴於要迭代求解的兩個參數。最後，我只需要確保我解決的參數之一迭代匹配我在系統中得到的響應。這是最小化的標準。我一直在使用「fmincon」和「multi-start」來解決兩個參數

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隨機搜索超參數優化的改進

隨機搜索是機器學習中超參數優化的一種可能。我已經應用隨機搜索來搜索具有RBF內核的SVM分類器的最佳超參數。除了連續的Cost和gamma參數之外，我還有一個離散參數和一些參數的等式約束。現在，我想進一步開發隨機搜索，例如，通過自適應隨機搜索。這意味着例如調整搜索方向或搜索範圍。有人有一個想法如何做到這一點或可以參考一些現有的工作呢？其他改進隨機搜索的想法也是受歡迎的。

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如何從ceres解算器結果中檢索異常值？

我嘗試使用類似於Features2D + Homography to find a known object的方法比較圖像，但用自編的findAffine()函數代替findHomography()。我使用Ceres Solver來獲得考慮異常值的最佳仿射矩陣。 double translation[] = {0, 0}; double angle = 0; double s

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右R包使用非線性約束進行投資組合優化

我目前正在考慮重寫一個商業「後箱」投資組合優化器，數據在 - >結果中。我想移走並使用我自己的R版本，到目前爲止，必須實施針對我的平等約束「solve.QP」和「constrOptim」的實現。我現在的問題是我越走越走向非線性約束（特別是營業額限制和交易成本），我發現的信息越少，如果有人可以推薦一個包，最好的情況已經是一個財務包或更一般的數學一。我目前閱讀的一些軟件包是「nloptr」，「fpo

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[R查找包括所有值

相當一些谷歌的努力，我希望有人能幫助我解決這個問題，即顯得相當簡單，在我之後的所有可能組合的最好的一套，但也許是更復雜的比我想象：我有一個包含三列的data.frame。前兩個反映了五個變量（1-5）的所有可能組合，最後是組合的「強度」。我尋找五行，其中包括Var1和Var2的所有值（所以值爲1-5），並且在強度列中具有最高的總和。在下面的示例中，它是具有1000的強度的五行，因爲它們具有最高的

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在matlab中求解確定的非線性方程

實際上，我必須計算大概8或9個非線性方程中的3個變量的值（可能更精確）。我正在使用lsqnonlin和fsolve。使用lsqnonlin，它說解算器過早停止（主要是由於迭代的值，funEvals和容差），並且輸出遠離精確解。我試過了，但我不知道應該在什麼基礎上設置這些參數。使用fsolve，它說沒有找到解決方案。我也使用LMFnlsq和LMFsolve，但它給輸出遠沒有接近確切的解決方案

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查找非線性函數的所有根

讓我們假設我有一個平滑的非線性函數f：R^n - > R與（已知的）最大根數N.如何有效地找到根？現在我已經在預先選定的區域上計算了網格上的函數，對函數低於預定義閾值的網格進行了細化並繼續該例程，但這看起來效率並不高，但是，因爲我注意到它是難以在之前正確選擇區域並相應地定義閾值。

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使用MATLAB解決全局優化算法的非凸優化

我有一個簡單的無約束非凸優化問題。由於這些類型的問題具有多個局部最小值，因此我正在尋找可產生獨特/全局最小值的全局優化算法。在互聯網上，我遇到了全局優化算法，如遺傳算法，模擬退火等，但爲了求解簡單的一個變量無約束的非凸優化問題，我認爲使用這些高級算法似乎不是一個好主意。任何人都可以推薦一個簡單的全局算法來解決這種簡單的變量無約束非凸優化問題嗎？我非常感謝這方面的想法。

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- [R二次規劃

我有希望在R.解決我看到，我可以使用函數lsei在封裝limSolve，以儘量減少寫入Ax = b的線性方程系統的一個問題矩陣形式，服從等式約束Ex = f和不等式約束Gx> = h。然而，我不是一個線性方程組，而是一個二次方程組，它可以寫成t（x）Ax = b。我看到有包quadprog爲二次方案，但它似乎不允許一組二次方程，只是一個方程。有誰知道我可以用什麼來使等式和不等式約束下的二次

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在R中使用nloptr沒有改變初始值

我一直在努力解決R中的優化問題好幾個月了。我終於想出了線性問題lpSolve，這要歸功於幻想運動數據的例子。然而，我的原始和（仍然）當前的問題是嘗試在等式約束下使用nloptr在R中進行非線性優化。我試圖做的是最小化兩股投資組合的方差，回報幾乎完全負相關（對於那些熟悉學術金融的人來說，最終目標是證明/反駁是否存在套利機會）。我希望儘量減少方差，但須兩個權重被精確地等於1的總和，而0和1之間存在下