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MatLab建模学习笔记10——利用罚函数求解非线性规划问题

它将有约束最优化问题转化为求解无约束最优化问题：其中M为足够大的正数， 起”惩罚”作用，称之为罚因子，F(x, M )称为罚函数。罚函数法求解非线性规划问题的思想是，利用问题中的约束条件做出适当的罚函数，由此构造出带参数的曾广目标函数，并把问题转化为无约束非线性规划问题。传统的罚函数法一般分为外部罚函数法和内部罚函数法。外部罚函数法是从非可行解出发逐渐移动到可行区域的方法。内部罚函数法也称为障碍罚函数法，这种方法是在可行域内部进行搜索，约束边界起到类似围墙的作用，如果当前解远离约束边界时，则罚函数值是非常小的，否则罚函数值接近无穷大的方法。
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案例：
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Matlab中求解：先编写.m文件，在求值
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求值的结果：
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    应用场景，在方法级别对本次调用进行鉴权，如api接口中有个用户唯一标示accessToken,对于有accessToken的每次请求可以在方法加一个拦截器，获得本次请求的用户，存放到request或者session域。 python中，之前在python flask中可以使用装饰器来对方法进行预处理，进行权限处理 先看一个实例,使用@access_required拦截： ?
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