MMA源程序解析与应用:移动渐近线法及等式约束

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资源摘要信息:"MMA.zip_MMA源程序_MMA移动渐近_mmasub_mmasub 等式约束_移动渐近线" 一、MMA源程序 MMA(Method of Moving Asymptotes)是一种用于解决复杂优化问题的数值方法,由K. Schittkowski于1983年提出。MMA方法是解决非线性约束优化问题的重要技术手段,尤其适用于工程设计优化,如结构优化、机械设计、材料选择等问题。MMA方法的核心思想是通过移动渐近线来逼近原问题的最优解。 二、MMA移动渐近线法 移动渐近线法(MMA)是一种迭代方法,主要用于求解有约束的非线性规划问题。在优化问题中,目标函数和约束条件都可以是非线性的。MMA通过移动渐近线逐渐逼近问题的最优解,其中渐近线是根据当前迭代点的信息动态调整的。在每次迭代过程中,MMA会生成一组新的渐近线,并通过求解一个辅助的二次规划问题来确定新的搜索方向。 三、等式约束 等式约束是指在优化问题中,必须满足的条件,例如某些变量之和必须等于某个值。等式约束的处理通常比不等式约束更为困难,因为它们必须严格满足,不能通过简单的界限来近似。MMA方法在处理等式约束时,会采用特定的策略来确保迭代过程中等式约束的满足。 四、移动渐近线 移动渐近线法中的渐近线是定义在设计变量空间中的一组曲线或超平面,它们随着迭代过程的进行而动态调整。这些渐近线代表了优化问题中某些变量的潜在变化边界。通过移动这些渐近线,算法可以局部地逼近最优解,同时保持对问题全局形状的适应性。 五、mma源程序中的子程序 在MMA源程序中,包含了两个重要的子程序,这些子程序分别处理优化问题的不同部分。具体来说,一个子程序可能负责更新设计变量,而另一个则可能用于更新渐近线参数。这些子程序中的代码通常包含了对问题特定部分的数学处理和逻辑流程控制,是整个MMA算法能够有效运行的关键。 六、文件压缩包结构 由于文件压缩包的名称为"MMA",我们可以合理推断出,该压缩包内部可能包含了以下几个部分: 1. MMA源程序代码:包括算法的主要实现,如目标函数的计算、约束条件的处理、以及渐近线的更新等。 2. 说明文档:提供程序的使用说明,详细说明每个子程序的功能、输入输出参数,以及如何配置和运行MMA算法。 3. 示例数据:可能包含了一些测试用例,帮助用户理解和验证程序的功能和效果。 4. 可能还包含编译后的可执行文件、配置文件或其他辅助工具。 由于压缩包内部文件的名称仅有一个"MMA",未能提供更详细的文件列表,故无法进一步分析每个具体文件的内容和作用。在实际应用中,用户应当按照提供的说明文档对MMA源程序进行配置和运行,以解决特定的优化问题。 综上所述,MMA源程序及其方法是解决工程设计等领域的优化问题的有效工具。移动渐近线法通过渐近线的移动来逼近问题的最优解,并特别适用于处理具有复杂约束条件的问题。本资源提供的MMA源程序及其子程序,为从事相关优化问题研究的用户提供了一个强大的计算平台。
2015-04-22 上传
This function mmasub performs one MMA-iteration, aimed at % solving the nonlinear programming problem: % % Minimize f_0(x) + a_0*z + sum( c_i*y_i + 0.5*d_i*(y_i)^2 ) % subject to f_i(x) - a_i*z - y_i <= 0, i = 1,...,m % xmin_j <= x_j = 0, y_i >= 0, i = 1,...,m %*** INPUT: % % m = The number of general constraints. % n = The number of variables x_j. % iter = Current iteration number ( =1 the first time mmasub is called). % xval = Column vector with the current values of the variables x_j. % xmin = Column vector with the lower bounds for the variables x_j. % xmax = Column vector with the upper bounds for the variables x_j. % xold1 = xval, one iteration ago (provided that iter>1). % xold2 = xval, two iterations ago (provided that iter>2). % f0val = The value of the objective function f_0 at xval. % df0dx = Column vector with the derivatives of the objective function % f_0 with respect to the variables x_j, calculated at xval. % df0dx2 = Column vector with the non-mixed second derivatives of the % objective function f_0 with respect to the variables x_j, % calculated at xval. df0dx2(j) = the second derivative % of f_0 with respect to x_j (twice). % Important note: If second derivatives are not available, % simply let df0dx2 = 0*df0dx. % fval = Column vector with the values of the constraint functions f_i, % calculated at xval. % dfdx = (m x n)-matrix with the derivatives of the constraint functions % f_i with respect to the variables x_j, calculated at xval. % dfdx(i,j) = the derivative of f_i with respect to x_j. % dfdx2 = (m x n)-matrix with the non-mixed second derivatives of the % constraint functions f_i with respect to the variables x_j, % calculated at xval. dfdx2(i,j) = the second derivative % of f_i with respect to x_j (twice). %