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  • 坐标轮换法matlab程序

    2017-04-14 00:04:48
    坐标轮换法matlab程序
  • 坐标轮换法求最优解

    2018-11-20 19:58:01
    主要通过matlab编程利用坐标轮换法求解无约束非线性规划问题。给出了具体的操作步骤和方法
  • 8.1坐标轮换法 算法详解.pdf 8.1坐标轮换法 算法详解.pdf
  • 坐标轮换法 Istio是基于Envoy Proxy构建的功能强大的服务网格,可解决连接部署在云基础架构(例如Kubernetes )中的服务的问题,并以安全,有弹性和可观察的方式进行连接。 Istio的控制平面可用于指定声明性策略,例如...
    坐标轮换法

    坐标轮换法

    Istio是基于Envoy Proxy构建的功能强大的服务网格,可解决连接部署在云基础架构(例如Kubernetes )中的服务的问题,并以安全,有弹性和可观察的方式进行连接。 Istio的控制平面可用于指定声明性策略,例如有关断路,流量路由,身份验证/授权等的策略。

    Istio提供的一项重要功能是工作负载标识 使用工作负载身份,我们可以将身份编码为可验证的文档,并围绕该身份实施身份验证和授权策略。 Istio使用x509证书和SPIFFE来实现身份,并使用此机制来完成两个重要的安全实践:实现身份验证和加密传输(TLS / mTLS)。 有了这些基础部分,我们就可以确保服务之间的所有流量的安全。

    了解Istio的CA行为

    在此博客(和随附的视频)中,我们介绍了一些典型的用例以及一些有用的实践,用于处理诸如证书颁发机构根证书,中间件以及根据需要循环使用这些各种证书。 Istio在其控制平面组件istiod实现了CA功能。 该组件负责引导CA,为可以接受证书签名请求(CSR)的gRPC端点提供服务,并处理对新证书或轮换证书的请求的签名。

    在客户端, istio-proxy的服务(即与工作负载一起作为边车运行)负责创建工作负载证书并使用istiod启动CSR流程。 默认的工作负载证书有效期为24小时。 可以在工作负载/客户端使用环境变量SECRET_TTL 例如,要在较短的时间内颁发证书,可以将SECRET_TTL环境变量设置为12h0m0s

    自举签名证书到Istio的CA

    开箱即用,Istio的CA将自动在引导程序上创建有效期10年的签名密钥/证书。 然后,通过签署工作负载CSR并将根证书建立为受信任的CA,此“根”密钥将用于在系统中锚定所有信任。 当Istiod启动时,您可以通过检查日志来查看它创建的根证书。 您应该会看到以下内容:

     2020 - 07 -14T13: 20 : 19 .133413Z    info   Use self-signed certificate as the CA certificate
     2020 - 07 -14T13: 20 : 19 .186407Z    info   pkica  Load signing key and cert from existing secret istio-system:istio-ca-secret
     2020 - 07 -14T13: 20 : 19 .187275Z    info   pkica  Using existing public key: -----BEGIN CERTIFICATE-----
     You should see Certificate here
     -----END CERTIFICATE-----
                                                                                                                                                                 2020 - 07 -14T13: 20 : 19 .284857Z    info   pkica  The Citadel's public key is successfully written into configmap istio-security in namespace istio-system.

    如果您只是在探索Istio,则此默认根CA应该足够了。 如果要设置实时系统,则可能不应使用内置的自签名根目录。 实际上,您可能已经在组织中拥有PKI,并且能够引入可用于Istio工作负载签名的中间证书。 这些中间体由您现有的受信任根签名。

    您可以按照Istio文档插入自己的cacerts机密。

    签署证书轮换

    在这里事情可能会有些棘手。 工作负载必须信任证书链的根,才能使任何Istio mTLS / Authentication / Identity属性起作用。 因此,在计划PKI时,应考虑适当的过程来轮换Istio用于颁发工作负载证书的任何签名证书。 在接下来的简短视频(每个视频约500万个)系列中,我们将逐步介绍Istio CA的旋转签名证书,以便在引入新的受信任根时最大程度地减少停机时间。

    设置上下文:了解Istio的根CA

    在此视频中,我们将介绍引导Istio的签名CA的基础知识(如上所述)。 该视频设置了其余视频的上下文。

    插入自己的签名证书

    在此视频中,我们看到了如果从Istio的默认设置(即装即用的CA)转到我们自己的具有不同根目录的CA,会发生什么情况。 注意我们如何打破mTLS并信任系统:

    轮换中间证书(相同根)

    在此视频中,我们使用具有组织信任根的我们自己的证书,并且希望颁发并轮换Istio CA用于签署工作负载的中间证书,让我们看看这样做时会发生什么:

    建立多个根的信任(临时)

    在此视频中,我们展示了Istio如何在一段时间内可以信任多个根证书,以启用具有新根的签名证书的旋转(即,当我们需要旋转根CA时):

    轮换中间证书(不同根)

    在最后一个视频中,我们介绍了具有不同/新根的新签名证书。 让我们看看在这种情况下Istio的行为:

    从这往哪儿走

    Istio强大的CA功能可实现服务之间的强大安全性。 在部署和操作此基础结构时需要一些计划和思想。 希望本文能给您一些思考的东西。 如果您对此博客有任何疑问,请随时与我联系( @christianposta ),或加入Istio社区!


    翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2020/07/diving-into-istio-1-6-certificate-rotation.html

    坐标轮换法

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  • 运筹学(3)- 坐标轮换法

    千次阅读 2017-12-06 00:07:44
    多维无约束优化算法——直接搜索法之坐标轮换法1.原理 这次和大家分享下一种比较简单,容易掌握的直接搜索算法–坐标轮换法。这种算法的核心思想是将一个多维的优化问题转化为一维的优化问题。每一次以不同的坐标...

    运筹学(3)
    多维无约束优化算法——直接搜索法之坐标轮换法

    1.原理
    这次和大家分享下一种比较简单,容易掌握的直接搜索算法–坐标轮换法。这种算法的核心思想是将一个多维的优化问题转化为一维的优化问题。每一次以不同的坐标方向进行迭代搜索。同样跟之前介绍的多维无约束优化算法一样,坐标轮换法作为搜索算法同样需要进行确定步长和搜索方向。
    (1)搜索方向
    坐标轮换法的搜索方向是非常容易确定的,每一次沿着一个坐标的方向进行搜索。例如有n个坐标方向e1,e2...en,分别进行搜索迭代。
    (2)搜索步长
    搜索步长αi的确定,最优步长策略。
    最优步长策略
    minfxi+αiei得到最优步长αi

    2.步骤
    (1).给定初始值x0,迭代轮次k=0,i=0,n为坐标方向维数,迭代终止精度ϵ>0
    (2).按照坐标的搜索方向进行搜索,搜索方向为ei,通过最有步长策略求得步长αi,进行迭代xki+1=xki+αiei,如果i<ni=i+1,如果i=n,进行下一步
    (3).||xknxn0||<ϵ,x=xkn,否则k=k+1,i=0,进行第二步,继续迭代。

    3.优缺点
    优点:
    1.算法容易掌握,计算简单,不需要求导。
    缺点:
    1。坐标轮换法算法不容易收敛,收敛速度较慢。

    坐标轮换法示例图如下:

    这里写图片描述

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  • MATLAB无约束多维极值之坐标轮换法

    千次阅读 2020-04-23 10:20:47
    坐标轮换法亦称变量轮换法时一种求无约束最优化问题的降维方法.其迭代过程是沿不同的坐标方向轮换地进行搜索. 例 二维极值 设初始点为x0=[1,1],先只改变一个变量,其他变量视为常数,进行一维搜索,得到最优点x01...

    一、算法原理

    坐标轮换法亦称变量轮换法时一种求无约束最优化问题的降维方法.其迭代过程是沿不同的坐标方向轮换地进行搜索.

    例 二维极值

    设初始点为x0=[1,1],先只改变一个变量,其他变量视为常数,进行一维搜索,得到最优点x01:

    x01=x0+e1*a,式中e1=[0,1]为方向,a为待求步长。通过min f(x0+e1*a)求得最优步长。

    (通过进退法求得极值区间,黄金分割法求得最优步长);

    ;再换一个变量,同样进行一维搜索,得到最优点x02

    x02=x0+e2*a,式中e1=[1,0]为方向,a为待求步长。通过min f(x0+e2*a)求得最优步长。

    (通过进退法求得极值区间,黄金分割法求得最优步长);

    ;如此继续下去,直到完成一个循环,即对n个变量都轮换完毕,得到最优点x。

    三维极值

    设初始点为x0=[1,1,1],先只改变一个变量,其他变量视为常数,进行一维搜索,得到最优点x01:

    x01=x0+e1*a,式中e1=[1,0,0]为方向,a为待求步长。通过min f(x0+e1*a)求得最优步长。

    (通过进退法求得极值区间,黄金分割法求得最优步长);

    ;再换一个变量,同样进行一维搜索,得到最优点x02

    x02=x0+e2*a,式中e1=[0,1,0]为方向,a为待求步长。通过min f(x0+e2*a)求得最优步长。

    (通过进退法求得极值区间,黄金分割法求得最优步长);

    ;再换一个变量,同样进行一维搜索,得到最优点x03

    x03=x0+e2*a,式中e1=[0,0,1]为方向,a为待求步长。通过min f(x0+e2*a)求得最优步长。

    ;如此继续下去,直到完成一个循环,即对n个变量都轮换完毕,得到最优点x。

    二、算法流程

    三、matlab程序

    %% 坐标轮换 
    % syms x1 x2
    f=@(x1,x2) x1.^2+x2.^2-x1*x2-10*x1-4*x2+60;
    X=ZBLH(f,[0 0],1e-6,100)
    function x=ZBLH(f,x0,eps,k)
    
    x0 = x0';
    m = length(x0);
    n = 1;
    syms alfa
    while n < k
        temp = x0; %作为一个中间变量
        for i = 1:m
            e=zeros(m,1);
            e(i)=1;
            x1 = temp + alfa*e;
            f_alfa=matlabFunction(eval('f(x1(1),x1(2))'));
    %          d_alfa=solve(f_alfa);
            [~,d_alfa]=huangjin(f_alfa,0,0.1,1000);
            temp = temp + d_alfa*e;
        end
        x1 = temp;
        if norm(x0 - x1) < eps
            x = x1;
            return;
        end
        x0 = x1;
    end
    end
    function [result,x]=huangjin(f,x0,h0,n)
    tol=1e-6;
    [a,b]=Min_jintui(f,x0,h0);%进退法寻找搜索区间
    x1=min(a,b);
    x2=max(a,b);
    i=1;
    while i < n
        %取中间值
        a=x1+0.382*(x2-x1);
        b=x1+0.618*(x2-x1);
        fa=f(a);
        fb=f(b);
        % 判断fa  fb大小,缩小区间
        if fa < fb
            x2=b;
        else
            x1=a;
        end
        if  abs(x1-x2) < tol
            result=f((x1+x2)/2);
            x=(x1+x2)/2;
            break;
        end
        i=i+1;
    end
    end
    %进退法寻找搜索区间
    function [a,b]=Min_jintui(f,x1,h0)
    %f为函数句柄
    %x1为初始点
    %h0为步长
    x2=x1+h0;
    i=1;
    if f(x2) < f(x1)
        x3=x2+h0;
        h=h0;
        while f(x3) < f(x2)
            x3=x2+h;
            h=i*h;
            i=i+1;
        end
        a=x1;
        b=x3;
    else
        Temp=x1;
        x1=x2;
        x2=Temp;
        h=-h0;
        x3=x2+h;
        while f(x3) < f(x2)
            x3=x2+h;
            h=i*h;
            i=i+1;
        end
        a=x3;
        b=x1;
    end
    end

     

    展开全文
  • 惩罚函数法是一种使用很广泛并且很有效的间接解法。基本原理为将有约束优化问题中的不等式约束和等式约束经过加权转化后,和原目标函数结合形成新...本程序的每一轮惩罚函数寻优采用坐标轮换法。适用于二维有约束问题。

    Matlab实现程序如下:

    function fa
    x0=[3 3];                                           %初始点
    r0=1.7;                                             %惩罚因子增长速度
    c=1;                                                 %初始惩罚因子值
    deta=0.001;                                     %收敛条件
    %  坐标轮换法求极值点
    x_temp=x0;
    x_last=x0;
    fla=1;
    
    fanwei=0:0.01:10;                               %画图范围
    [X,Y] = meshgrid(fanwei,fanwei);   
    Z=(X-2).^2+(Y-1).^2; 
    contour(X,Y,Z,20);
    hold on;
    plot(fanwei,fanwei.^2);
    plot(fanwei,2-fanwei);
    packer(:,1)=x0;
    counter=2;
    
    while           fla>0.0001
    c=c*r0;
    first_series=test(c,2,x_temp(2));
    x_temp(1)=first_series;
    
    sec_series=test(c,1,first_series);
    x_temp(2)=sec_series;
    
    fla=rms(x_temp-x_last);
    x_last=x_temp;
    packer(:,counter)=x_temp;
    counter=counter+1;
    end
    plot(packer(1,:),packer(2,:),'ro');
    plot(x_temp(1),x_temp(2),'r*');
    x_optimzation=x_temp
    
    end
    
    
    
    
    function h=test(alpha,which,one_x)   %which为不变的量
    i=which;
    if i==1
        j=2;
    else
        j=1;
    end                        %j为寻优的变量
    step=0.1;
    n=0;
    x=zeros(2,3);
    x(i,:)=one_x;
    % interval=[-10:0.01:20];
    % plot(interval,f(interval));
    % hold on
    while f(x(:,1))<=f(x(:,2))|f(x(:,2))>=f(x(:,3))
       
        x(j,1)=x(j,2);
         x(j,2)=x(j,3);
        x(j,3)= x(j,3)+step*2^n;
        n=n+1;
       if x(j,3)>10^5
    
       step=-0.1;
       n=0;
       end
      
    end
    %  plot(x,f(x),'o');
     a=x(j,1);b=x(j,3);
    x1=0.382*(b-a)+a;
    x2=0.618*(b-a)+a;
    xx1=zeros(2,1);
    xx1(j)=x1;xx1(i)=one_x;
    xx2=zeros(2,1);
    xx2(j)=x2;xx2(i)=one_x;
    aa=zeros(2,1);
    aa(j)=a;aa(i)=one_x;
    bb=zeros(2,1);
    bb(j)=b;bb(i)=one_x;
    
    
    while (b-a)/b>0.0001
    if f(xx1)<f(xx2)
        b=xx2(j);
        xx2(j)=xx1(j);
        xx1(j)=0.382*(b-a)+a;
    else
        a=xx1(j);
        xx1(j)=x2;
        xx2(j)=0.681*(b-a)+a;
        
    end
    
    end
    xo=(a+b)/2;
    % plot([x1,x2],f([x1,x2]),'r*');
    h=xo;
    
    
    
    function a=f(x)
    a=(x(1)-2)^2+(x(2)-1)^2+alpha*max(x(1)^2-x(2),0)+alpha*max(x(1)+x(2)-2,0);   %%%%惩罚函数
    end
    
    
    
    end
    
    
    展开全文
  • 编程实现坐标轮换法,子问题求解采用外推内插+抛物线逼近 或 外推内插+黄金分割。 外推内插法用来确定初始搜索区间。 黄金分割用来缩小搜索区间,最终取区间中心作为一维搜索结果。 main.cpp ~main.cpp void ...
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    千次阅读 2017-12-06 15:42:22
    在之前分享的坐标轮换这一直接搜索算法的基础上,为了优化坐标轮换法,克服坐标轮换法有时优化速度太慢,随后有了模式搜索法这一直接搜索算法。模式搜索法的思想是沿着相邻的基点连线的方向进行搜索迭代。它主要分为...
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    2020-04-25 11:37:15
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  • 采用约束坐标轮换法,以弹簧钢丝直径、弹簧中径、弹簧工作圈数为设计变量,以弹簧质量最小作为优化设计目标,对压缩圆柱螺旋弹簧进行优化设计,既能做到各参数之间的优化组合,又能缩短设计周期。设计结果表明,弹簧的质量...
  • 为确定适当的目标极点,提出根据主导极点概念,利用坐标轮换法搜索最优参数,从而确定目标极点的方法。最后通过仿真实验,验证所提出方法有较好的空燃比控制效果,为空燃比精确控制提供了一种新的思路。
  • 坐标轮换法4. 复合形法 约束优化一般是具有等式约束和不等式约束的一种优化算法。 1. Rosen梯度投影法 它是求解线性不等式约束的优化算法,基本思路是从可行点出发,沿着目标函数值减小的方向搜索求出新的可行点,...
  • 最优化-直接方法

    2018-12-31 11:35:00
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  • 第七节 坐标轮换法 第八节 鲍威尔方法 第九节 单形替换法 习题 第五章 线性规划 第一节 线性规划的标准形式与基本性质 第二节 基本可行解的转换 第三节 单纯形方法 第四节 单纯形法应用举例 第五节 修正单纯形法 ...
  • 7.9坐标轮换法 本章小结 第8章无约束多维极值 8.1直接法 8.1.1模式搜索法 8.1.2单纯形搜索法 8.1.3Powell法 8.2使用导数计算的间接法 8.2.1最速下降法 8.2.2共轭梯度法 8.3拟牛顿法 本章小...
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坐标轮换法