内点法 matlab

内点法是一种用于在可行域内进行优化的方法。它最初由Karmarkar于1984年提出，它具有多项式计算复杂性，相比于单纯形法，在求解大规模线性规划问题时计算速度更快50倍以上。内点法的基本思想是希望优化迭代过程始终在可行域内进行，因此初始点应取在可行域内，并在可行域的边界设置“障碍”使迭代点都为可行域的内点。

内点法的一个困难在于寻找初始可行点比较困难，为此跟踪中心轨迹内点法做了改进，只要求在寻优过程中松弛变量和拉格朗日乘子满足简单的大于零或小于零的条件，可代替原来必须在可行域求解的要求，使计算过程大为简化。

在Matlab中，可以使用neidianfa.m和mnfh.m文件来实现内点法的求解。neidianfa.m文件是内点法的主要代码，其中定义了最大迭代次数、实参数等参数，并调用了dampnm算法程序来求解无约束子问题。通过迭代过程不断更新参数以求得最优解。

mnfh.m文件则定义了增广拉格朗日函数，用于计算增广拉格朗日函数的值。它根据给定的目标函数、约束函数和拉格朗日乘子等参数，通过计算相应的数值来得到增广拉格朗日函数的值。

因此，要使用内点法求解问题，可以根据给定的目标函数、约束函数和初始点等参数，调用neidianfa.m文件来进行计算，并根据迭代过程中得到的结果来获取最优解。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [内点法matlab](https://blog.csdn.net/qq_45252062/article/details/117128478)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [内点法最优潮流matlab程序](https://blog.csdn.net/weixin_47365903/article/details/123423656)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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