설명

다음은 여전히 상당히 단순한 제한된 모델입니다.
두 개의 변수, 두 개의 동등성 및 두 개의 부등식 제약 조건.
최적의 값은 벡터 x = 0에서 0입니다.

자세한 내용은 https://www.wolfram.com/products/applications/mathoptimizer/를 참조하세요.

소형 모델 유형 :NLP

카테고리 : 슬롯 모델 라이브러리

메인 파일 : mathopt2.gms

$title MathOptimizer 예 2 (MATHOPT2,SEQ=256)

$onText
다음은 여전히 매우 간단한 제약 모델입니다.
두 개의 변수, 두 개의 동등성 및 두 개의 부등식 제약 조건.
최적의 값은 벡터 x = 0에서 0입니다.

자세한 내용은 https://www.wolfram.com/products/applications/mathoptimizer/를 참조하세요.

Mathematica, MathOptimizer - 고급 모델링 및 최적화 시스템
Mathematica 사용자의 경우, https://www.wolfram.com/products/applications/mathoptimizer/

Janos D Pinter, 글로벌 최적화 실행, Kluwer Academic 출판사,
도르드레흐트/보스턴/런던, 1996.

Janos D Pinter, 비선형 시스템의 전산 전역 최적화,
Lionheart Publishing, Inc., 애틀랜타, 조지아, 2001

키워드: 비선형 계획법, 수학, 전역 최적화
$offText

$eolCom //

변수 x1, x2, obj;

x1.l = 10; x2.l = -10;           // 초기값
* x1.lo = -100; x2.lo = -100;    // 하한
* x1.up = 100; x2.up = 100;    // 상한

방정식 objdef, eq1, eq2, ineq1, ineq2;

objdef.. obj =e= sqr(2*sqr(x1) - x2) + sqr(x2 - 6*sqr(x1));

eq1.. x1 =e= 10*x2 + x1*x2;

eq2.. x1 =e= 3*x2;

ineq1.. x2 + x1 =l= 1;

ineq2.. x2 - x1 =l= 2;

모델 m / 모두 /;

nlp를 사용하여 obj를 최소화하는 m을 해결합니다.

매개변수 보고서 '글로벌 솔루션과의 차이점';
보고서('x1') = round(0 - x1.l,6);
보고서('x2') = round(0 - x2.l,6);

보고서 표시;