Implementar algoritmos no Matlab
R$30-90 BRL
Paiement à la livraison
Desenvolver algoritmo implementado no Matlab com os métodos de seção áurea, maior subida, Newton utilizando-os para resolver os problemas abaixo:
1)- Para este aplicar;
-Implementar o método da seção áurea. Otimização irrestrita com múltiplas variáveis.
-Implementar Método de maior subida;
-Implementar Método de Newton;
Para o problema abaixo:
Texto original:
Consider the LCP problem of finding a solution, if one exists, to the system Mz + q≥0,z≥0, where M is a pxp matrix. Consider the following linear mixed-integer programming problem, where e is a vector of p ones:
MIP: Minimeze α
subject to 0≤Mx+αq≤e-y
0≤x≤y
y binary, 0≤α≤10
Show that if MIP has an potimum solution (α*, x*, y*) with objective value α*>0, then z=x/α* solves LCP. On the other hand,if α *=0 at optimality, then show that LCP has no solution. (This formulation is due to Pardalos and Rosen [1998].)
Traduzido:
Considere o problema LCP encontrar uma solução, se existir, para o sistema Mz + q≥0,z≥0, onde M é uma matriz p x p. Considere o seguinte problema de programação linear mista-inteira, onde e é um vetor de p de uns:
MIP: Minimeze α
Sujeito a 0≤Mx+αq≤e-y
0≤x≤y
y binário, 0≤α≤10
Mostre que, se MIP tiver uma solução otimizada (α *, x *, y *) com valor objetivo α *> 0, então z = x / α * resolve LCP. Por outro lado, se α * = 0 no ponto otimizado, mostre que o LCP não possui solução. (Está formulação é devida a Pardalos e Rosen [1998]).
2)- Para este;
a) Aplicar o Método da Maior Subida para resolver o problema abaixo.
A implementação deve ser para um problema do tipo:
Max Z = f(x,y) = a1*xˆ4 + a2*yˆ4 + a3*xˆ3 + a4*yˆ3 + a5*xˆ2 + a6*yˆ2 +
a7*x + a8*y + a9*x*y + a10
Considerando um ponto inicial (x,y)
b) implementar Método de Newton para resolver o mesmo problema.
Obs: Deve ser feito uma explicação do funcionamento dos algorítimos e de como ele rodar no matlab de preferencia pressionado a função run da aba de Editor.
Nº du projet : #15648331
