非线性

## Calibre：PC端的优秀电子书阅读器和管理工具 在信息化的时代，我们对电子书阅读器的需求比以往任何时候都要强烈。在寻找理想的阅读器时，我发现了Calibre，一个PC端的电子书管理工具，不仅支持各种电子书格式，包括EPUB，还具备了强大的阅读功能。 最让我兴奋的是Calibre新添加的批注 ......

基于simulink平台的非线性模型预测控制算法实现代码，无人驾驶运动控制，代码自己编写的。ID:2910607171173480 ......

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罚函数法又称乘子法，是将约束优化问题转换为无约束最优化问题的方法之一。其基本思想就是通过在原始的目标函数中添加一个障碍函数（也可以理解成惩罚函数）来代替约束条件中的不等式约束。如果当前解不满足约束条件，就在目标项上加上一个正向的惩罚（这里考虑的都是最小化问题），强迫当前解往可行域的方向走。至于正向惩 ......

库恩塔克条件(Kuhn-Tucker conditions)是非线性规划领域里最重要的理论成果之一，是确定某点为极值点的必要条件。如果所讨论的规划是凸规划，那么库恩-塔克条件也是充分条件。本文不对数学公式进行详细推导，而是从直观上对KKT条件进行理解。 ![](https://img2023.cnb ......

对非线性规划来说，大多数情况下我们是不可能无限制求其理想情况下的最优值的，总是存在一些约束生成了一部分可行解域。从机器学习上来说，我们的可行解域就被限制住了，直接求解起来事实上是有一定困难的，我们更希望求解的是无约束的优化问题，就衍生出拉格朗日乘子法。拉格朗日乘子法主要用于解决约束优化问题，它的基本 ......

无约束最优化问题的解析法主要有：最速下降法、牛顿法、共轭梯度法（DFP法）和变尺度法（变度量法）。对于特殊的最小二乘问题，有最小二乘法。这些方法各有千秋，除了最小二乘法，后面的方法都针对前面方法的某个问题做了改进。这些方法的核心就是研究如何确定每一步迭代的方向和步长。 ###一、无约束最优化问题 * ......

凸规划是指若最优化问题的目标函数为凸函数，不等式约束函数也为凸函数，等式约束函数是仿射的。凸规划的可行域为凸集，因而凸规划的局部最优解就是它的全局最优解。当凸规划的目标函数为严格凸函数时，若存在最优解，则这个最优解一定是**唯一的最优解**。 ![](https://img2023.cnblogs. ......

非线性规划是一种求解目标函数或约束条件中有一个或几个非线性函数的最优化问题的方法。运筹学的一个重要分支。20世纪50年代初，库哈(H.W.Kuhn) 和托克 (A.W.Tucker) 提出了非线性规划的基本定理，为非线性规划奠定了理论基础。20世纪80年代以来，随着计算机技术的快速发展，非线性规划方 ......

​无论是什么FEA 软件，想要获得非线性问题的一些解决方法始终没有那么简单。遇到问题是很常见的，那么下面就来看看Abaqus用户克服这一类问题的解决方法吧。 1. 简化模型 从简化模型开始，通过逐渐添加详细信息来构建它，例如可塑性和摩擦性可以在开始时排除。由于简化模型工作正常，可以逐一添加详细信息。 ......

buck-boost变换器的非线性PID控制，主电路也可以换成别的电路。在经典PID中引入了两个TD非线性跟踪微分器，构成了非线性PID控制器。当TD的输入为方波时，TD的输出，跟踪方波信号也没有超调，仿真波形如下所示。输入电压为20V，设置输出参考电压为10V，在非线性PID的控制下，输出很快为1 ......

buck-boost变换器的非线性PID控制，主电路也可以换成别的电路。在经典PID中引入了两个TD非线性跟踪微分器，构成了非线性PID控制器。当TD的输入为方波时，TD的输出，跟踪方波信号也没有超调，仿真波形如下所示。输入电压由20V逐渐变化到35V，设置输出参考电压为10V，在非线性PID的控制 ......

基于遗传算法优化的非线性自抗扰控制永磁同步电机仿真，还有神经网络等等各种方法优化。ID:45200679642339047 ......

buck-boost变换器的非线性PID控制，主电路也可以换成别的电路。在经典PID中引入了两个TD非线性跟踪微分器，构成了非线性PID控制器。当TD的输入为方波时，TD的输出，跟踪方波信号也没有超调，仿真波形如下所示。输入电压为20V，设置输出参考电压为10V，在非线性PID的控制下，输出很快为1 ......

非线性悬架，UKF状态估计软件使用：Matlab/Simulink适用场景：采用模块化建模方法，搭建空气悬架模型，UKF状态估计模型，可实现悬架动挠度等状态估计。包含：simulink源码文件，详细建模说明文档，对应参考资料ID:75200650052227308 ......

非线性规划 数学模型 Ax<=B Aeq x=Beq C(x)<=0 Ceq(x)=0 min F(X) subject to: AX <= B, AeqX = Beq (linear constraints) C(X) <= 0, Ceq(X) = 0 (nonlinear constraints ......

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 SVM通常用对偶问题来求解，这样的好处有两个：1、变量只有N个（N为训练集中的样本个数），原始问题中的变量数量与样本点的特征个数相同，当样本特征非常多时，求解难度较大。2、可以方便地引入核函数，求解非线性SVM。求解对 ......

全文下载链接 http://tecdat.cn/?p=23947 最近我们被客户要求撰写关于分布滞后线性和非线性模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 分布滞后非线性模型（DLNM）表示一个建模框架，可以灵活地描述在时间序列数据中显示潜在非线性和滞后影响的关联。该方法论基于交叉基的定义，交叉基是由 ......

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=24074 最近我们被客户要求撰写关于非线性混合效应 NLME模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 茶碱数据文件报告来自抗哮喘药物茶碱动力学研究的数据。给 12 名受试者口服茶碱，然后在接下来的 25 小时内在 11 个时间点测量血清浓度 h ......

插电式混合动力汽车的能量管理：用于模型预测控制的凸优化算法23 研究了求解非线性损耗混合动力电动汽车能量管理模型预测控制优化问题的凸公式算法的计算性能。 提出了一种投影内点法，通过对控制输入施加不等式约束作为投影，降低了牛顿步长矩阵求逆的规模和复杂度，并与交替方向乘子法(ADMM)算法和通用凸优化软 ......

全文链接：http://tecdat.cn/?p=26147 最近我们被客户要求撰写关于预测人口死亡率的研究报告，包括一些图形和统计输出。 今天早上，我和同事一起分析死亡率。我们在研究人口数据集，可以观察到很多波动性 我们得到这样的结果： 由于我们缺少一些数据，因此我们想使用一些广义非线性模型。因此 ......

基于NMPC（非线性模型预测控制算法）轨迹跟踪与避障控制算法研究 仅供学习算法使用YID:8770627173879012 ......

梯度下降法 迭代条件： 梯度下降法的缺点： 初值的确定影响着迭代的快慢。 步长过小可能要好多步才能到达极小值 步长过大或则算法多次迭代后，可能导致在两个值之间反复振荡，收敛速度较慢 可以迭代的前期使用梯度下降法 牛顿法 迭代条件 证明： 牛顿法相对于梯度下降法 函数在较陡的地方梯度变化就会比较快，这 ......

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=21317 最近我们被客户要求撰写关于分布滞后非线性模型（DLNM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文提供了运行分布滞后非线性模型的示例，同时描述了预测变量和结果之间的非线性和滞后效应，这种相互关系被定义为暴露-滞后-反应关联 数据集包含 ......

基于NMPC（非线性模型预测控制算法）轨迹跟踪与避障控制算法研究 仅供学习算法使用 YID:8770627173879012 ......

非线性优化问题以及在视觉SLAM中的应用 1.0 最小二乘基础概念 定义 $\quad$ 找到一个 n 维的变量 $\mathbf{x}^{*} \in \mathbb{R}^{n}$ , 使得损失函数 $F(\mathbf{x})$ 取局部最小值： $$ F(\mathbf{x})=\frac{1 ......