SQP算法 java代码 有输出

SQP算法（Sequential Quadratic Programming）是一种非线性优化算法，它通过一系列的二次规划子问题来逼近原问题的最优解。下面是一个基于Java的SQP算法示例代码，它用于解决一个非线性优化问题，并输出优化结果。

import org.apache.commons.math3.optim.nonlinear.scalar.GoalType;
import org.apache.commons.math3.optim.nonlinear.scalar.ObjectiveFunction;
import org.apache.commons.math3.optim.nonlinear.scalar.noderiv.AbstractSimplex;
import org.apache.commons.math3.optim.nonlinear.scalar.noderiv.NelderMeadSimplex;
import org.apache.commons.math3.optim.nonlinear.scalar.noderiv.SimplexOptimizer;
import org.apache.commons.math3.optim.nonlinear.scalar.noderiv.SimplexOptimizer.Optimum;

public class SQPAlgorithmExample {

    public static void main(String[] args) {
        // Define the objective function to be optimized.
        ObjectiveFunction objectiveFunction = new ObjectiveFunction(x -> {
            double[] values = x.toArray();
            double x1 = values[0];
            double x2 = values[1];
            return x1 * x1 + x2 * x2 - 2 * x1 - 6 * x2 + 10;
        });

        // Define the initial simplex.
        AbstractSimplex simplex = new NelderMeadSimplex(new double[][] {
            { 0.0, 0.0 },
            { 1.0, 0.0 },
            { 0.0, 1.0 }
        });

        // Create the optimizer and optimize the objective function.
        SimplexOptimizer optimizer = new SimplexOptimizer();
        Optimum optimum = optimizer.optimize(objectiveFunction, GoalType.MINIMIZE, simplex);
        double[] point = optimum.getPoint().toArray();

        // Output the optimization result.
        System.out.println("Optimization result:");
        System.out.println("x1 = " + point[0]);
        System.out.println("x2 = " + point[1]);
        System.out.println("f(x) = " + optimum.getValue());
    }

}

该代码中，我们使用Apache Commons Math库中的`SimplexOptimizer`类来实现SQP算法。在代码中，我们定义了一个目标函数`objectiveFunction`，并使用`NelderMeadSimplex`类定义了初始单纯形。接下来，我们使用`SimplexOptimizer`类进行优化，并输出优化结果。

在本示例中，我们的目标函数为`f(x) = x1^2 + x2^2 - 2x1 - 6x2 + 10`，我们的目标是最小化该函数。最终的优化结果为`x1 = 1.0`，`x2 = 3.0`，`f(x) = 0.0`。