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Minimax für große Probleme |
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| Kirschsaft |
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Verfasst am: 12.09.2016, 13:45
Titel: Minimax für große Probleme
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Hallo zusammen,
ich habe folgendes Problem. Zur Zeit möchte ich recht große minimax Probleme lösen und habe zuerst versucht die Funktion fminimax zu verwenden. Leider ist das Verfahren für große Probleme sehr langsam. Also habe ich es zu einem äquivalenten Minimierungsproblem umformuliert und möchte nun folgendes Problem Lösen:
min z
s.t.: sum(a_ij x_j) <= b_i, für alle i in I
sum(c_kj x_j) <= z_k, für alle k in K
x_j >= 0, für alle j in J
Sozusagen ein Minimierungsproblem bei dem über zwei Variablen optimiert wird. Wie kann ich dies nun z.B. mit linprog in Matlab lösen? Hat jemand ansonsten Erfahrung mit hochdimensionalen min-max-Problem gemacht und könnte mir helfen? Im Allgemeinen versuche ich ein lineares Minimierungsproblem und deterministischen Randbedingungen aber mit einem Protfolio an unterschiedlichen Kostenfunktionen zu lösen. Danke euch für eure Hilfe.
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| Harald |
Forum-Meister
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Verfasst am: 12.09.2016, 14:49
Titel:
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Hallo,
z ist ja ein Vektor. Möchtest du also sum(z) minimieren oder etwas anderes?
Du kannst deine beiden Ungleichungsnebenbedingungs"blöcke" zu einer Matrix zusammenfassen und an die anderen Stellen Nullen setzen.
Grüße,
Harald
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| Kirschsaft |
Themenstarter
Forum-Newbie
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Verfasst am: 13.09.2016, 12:18
Titel:
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Hallo Harald,
schonmal vielen Dank. Ich möchte über die Summe aller z minimieren.
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| Harald |
Forum-Meister
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Verfasst am: 13.09.2016, 12:41
Titel:
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Hallo,
dann bietet sich definitiv linprog an, wie oben beschrieben.
Grüße,
Harald
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