Preguntas etiquetadas con optimization

A veces, mientras se optimiza el código, es necesario cronometrar ciertas partes del código, he estado usando lo siguiente durante años, pero me preguntaba si hay una manera más simple / mejor de hacerlo. call system_clock(count_rate=clock_rate) !Find the time rate call system_clock(count=clock_start) !Start Timer call do_something_subroutine !This is what gets …

15 optimization  fortran  profiling 

Tengo un conjunto de datos x1,x2,…,xkx1,x2,…,xkx_{1}, x_{2}, \ldots, x_{k} y quiero encontrar el parámetro mmm manera que minimice la suma ∑i=1k∣∣m−xi∣∣.∑i=1k|m−xi|.\sum_{i=1}^{k}\big|m-x_i\big|. es decir minm∑i=1k∣∣m−xi∣∣.minm∑i=1k|m−xi|.\min_{m}\sum_{i=1}^{k}\big|m-x_i\big|.

15 optimization  convex-optimization 

El algoritmo Remez es una rutina iterativa bien conocida para aproximar una función por un polinomio en la norma minimax. Pero, como Nick Trefethen [1] dice al respecto: La mayoría de estas [implementaciones] se remontan a muchos años y, de hecho, la mayoría de ellas no resuelven el problema general …

14 optimization  approximation 

Tengo un problema de programación de enteros mixtos. Y estoy actual usando GLPK como mi solucionador. Pero descubrí que GLPK es bueno para el problema de programación lineal, pero para la programación de enteros mixtos, requiere mucho más tiempo, por lo tanto, no cumple con nuestros requisitos. Estoy buscando otro …

14 optimization  software  linear-programming  mixed-integer-programming 

Tengo esta confusión sobre la regla de Armijo utilizada en la búsqueda de línea. Estaba leyendo la búsqueda de la línea de seguimiento, pero no entendí de qué se trata esta regla de Armijo. ¿Alguien puede explicar qué es la regla Armijo? La wikipedia no parece explicar bien. Gracias

13 optimization 

Leí algunas referencias que incluyen esto . Estoy un poco confundido sobre qué problema de optimización comprime las compilaciones de detección e intenta resolver. Lo es minimizesubject to∥x∥1Ax=bminimize‖x‖1subject toAx=b\begin{array}{ll} \text{minimize} & \|x\|_1\\ \text{subject to} & Ax=b\end{array} o y minimizesubject to∥x∥0Ax=bminimize‖x‖0subject toAx=b\begin{array}{ll} \text{minimize} & \|x\|_0\\ \text{subject to} & Ax=b\end{array} o / …

13 optimization 

En las ecuaciones incompresibles de Navier-Stokes, ρ(ut+(u⋅∇)u)∇⋅u=−∇p+μΔu+f=0ρ(ut+(u⋅∇)u)=−∇p+μΔu+f∇⋅u=0\begin{align*} \rho\left(\mathbf{u}_t + (\mathbf{u} \cdot \nabla)\mathbf{u}\right) &= - \nabla p + \mu\Delta\mathbf{u} + \mathbf{f}\\ \nabla\cdot\mathbf{u} &= 0 \end{align*} el término de presión a menudo se conoce como un multiplicador de Lagrange que impone la condición de incompresibilidad. ¿En qué sentido es esto cierto? ¿Existe …

12 optimization  fluid-dynamics  navier-stokes  incompressible 

Estoy tratando de resolver el siguiente sistema de ecuaciones para las variables y x 2 (todo lo demás son constantes):PAG, x1P,x1P,x_1X2x2x_2 A(1−P)2−k1x1=0AP2−k2x2=0(1−P)(r1+x1)4L1−P(r1+x2)4L2=0A(1−P)2−k1x1=0AP2−k2x2=0(1−P)(r1+x1)4L1−P(r1+x2)4L2=0\frac{A(1-P)}{2}-k_1x_1=0 \\ \frac{AP}{2}-k_2x_2=0 \\ \frac{(1-P)(r_1+x_1)^4}{L_1}-\frac{P(r_1+x_2)^4}{L_2}=0 Puedo ver que puedo convertir este sistema de ecuaciones en una sola ecuación de una sola variable resolviendo las ecuaciones 1 y 2 para …

12 optimization  convergence  newton-method 

De acuerdo con Nocedal & Wright's Book Numerical Optimization (2006), las condiciones de Wolfe para una búsqueda de línea inexacta son, para una dirección de descenso ,ppp Disminución suficiente: Condición de curvatura: ∇ f ( x + α p ) T p ≥ c 2 ∇ f ( x ) …

12 optimization 

Tengo el siguiente problema de optimización donde tengo un valor absoluto en mis restricciones: Deje que y sean vectores de columna de tamaño cada uno. Nos gustaría resolver lo siguiente: x∈Rnx∈Rn\mathbf{x} \in \mathbb{R}^nf0,f1,…,fmf0,f1,…,fm\mathbf{f}_0, \mathbf{f}_1, \ldots, \mathbf{f}_mnnnmins.t.fT0x|fT1x|≤|fT2x|≤…≤|fTmx|minf0Txs.t.|f1Tx|≤|f2Tx|≤…≤|fmTx|\begin{align} \min &\mathbf{f}_0^T \mathbf{x} \notag \\ \text{s.t.} &|\mathbf{f}_1^T \mathbf{x}| \leq |\mathbf{f}_2^T \mathbf{x}| \leq \ldots \leq …

12 optimization  linear-programming 

Necesito resolver s.t.minx∥Ax−b∥22,∑ixi=1,xi≥0,∀i.minx‖Ax−b‖22,s.t.∑ixi=1,xi≥0,∀i.\begin{alignat}{1} & \min_{x}\|Ax - b\|^2_{2}, \\ \mathrm{s.t.} & \quad\sum_{i}x_{i} = 1, \\ & \quad x_{i} \geq 0, \quad \forall{i}. \end{alignat} Yo creo que es un problema de segundo grado que debe ser solucionable con CVXOPT , pero no puedo encontrar la manera.

12 optimization  python  convex-optimization  least-squares  quadratic-programming 

Me preguntaba si alguien tenía alguna sugerencia para textos o artículos de encuestas sobre métodos de descomposición (por ejemplo, descomposiciones primarias, duales, Dantzig-Wolfe) para resolver grandes problemas de programación matemática. Me gustaron las "Notas sobre los métodos de descomposición" de Stephen Boyd , y sería genial encontrar, por ejemplo, un …

12 optimization  linear-programming  nonlinear-programming 

Pedí aclaraciones sobre una pregunta reciente sobre minpack y obtuve el siguiente comentario: Cualquier sistema de ecuaciones es equivalente a un problema de optimización, por lo que los métodos de optimización basados ​​en Newton se parecen mucho a los métodos basados ​​en Newton para resolver sistemas de ecuaciones no lineales. …

12 optimization  least-squares 

Muchos problemas importantes pueden expresarse como un programa lineal entero mixto . Lamentablemente, calcular la solución óptima para esta clase de problemas es NP-Complete. Afortunadamente, existen algoritmos de aproximación que a veces pueden proporcionar soluciones de calidad con solo cantidades moderadas de cómputo. ¿Cómo debería analizar un programa lineal entero …

12 optimization  linear-programming  approximation 

Estoy interesado en maximizar globalmente una función de muchos ( ) parámetros reales (resultado de una simulación compleja). Sin embargo, la función en cuestión es relativamente costosa de evaluar y requiere aproximadamente 2 días para cada conjunto de parámetros. Estoy comparando diferentes opciones y me preguntaba si alguien tenía sugerencias.≈30≈30\approx …

12 optimization