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《关于凸优化与半定规划的Matlab工具包综述（含部分C++实现）》

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简介：
本文综述了用于解决凸优化及半定规划问题的MATLAB工具包，并介绍了其中的部分C++实现，为相关研究者提供实用参考。 《凸优化与半定规划相关Matlab工具包总结》列举了常用的最优化工具箱及开源软件包。

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  • 《关于凸优化与半定规划的Matlab工具包综述（含部分C++实现）》
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    本文综述了用于解决凸优化及半定规划问题的MATLAB工具包，并介绍了其中的部分C++实现，为相关研究者提供实用参考。 《凸优化与半定规划相关Matlab工具包总结》列举了常用的最优化工具箱及开源软件包。
     
  • MATLAB半定规划工具包
    优质
    MATLAB半定规划工具包是一款用于解决涉及矩阵变量和线性矩阵不等式的优化问题的专业软件包，广泛应用于工程、金融等领域。 半定规划（SDP）在MATLAB中的实现包括了例程。这段描述介绍了如何使用MATLAB进行半定规划，并提供了相关的示例代码。
     
  • MATLAB的凸优化工具包
    优质
    MATLAB的凸优化工具包是一款用于解决各类凸优化问题的强大软件工具箱，广泛应用于工程、经济及数据分析等领域。 安装MATLAB凸优化工具包后，将其添加到路径中，并在命令行输入cvx_setup进行设置。完成这些步骤后即可开始使用该工具包，适用于64位Windows系统。
     
  • CVX凸优化工具包（MATLAB版）
    优质
    CVX是一款在MATLAB环境下运行的凸优化建模工具包，它提供了一个简单而强大的语言来描述和求解各种凸优化问题。 CVX文件包可以用于解决多种凸规划问题，并且是一个优秀的凸优化软件（适用于Matlab）。
     
  • 凸优化工具包_含多种凸优化算法_便于调用_convex optimization_matlab
    优质
    本软件包提供一系列易于使用的MATLAB函数，涵盖多种经典的凸优化算法。它简化了复杂问题求解过程，使用户能够高效地进行模型训练和参数调整。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：凸优化程序包_包含各种凸优化算法_可供方便调用_convex optimization_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
     
  • 关于凸优化的软件包
    优质
    该软件包为解决各类凸优化问题提供高效工具，涵盖线性规划、二次规划等多种模型。适用于工程、经济等领域的研究与应用开发。 凸优化的程序包可以轻松加载到MATLAB目录中，并运行相关的凸优化函数。这个工具非常实用，使得复杂的凸优化问题变得易于操作，是撰写科研论文的理想选择，不容错过！
     
  • 关于凸多边形最优三角划分的Java实现
    优质
    本项目旨在通过Java语言实现对任意给定凸多边形进行最优三角划分算法，优化计算效率与准确性。 凸多边形的最优三角划分（java）+报告说明
     
  • MATLAB（凸优化）CVX工具箱
    优质
    MATLAB中的CVX工具箱是一款用于求解凸优化问题的强大软件包。它提供了一种自然且直观的方式，在MATLAB环境中进行高效的建模与解决各种优化任务，如线性、二次和锥形规划等。 我编写了一个工具包，用于解决凸优化问题的工具箱。
     
  • 非凸优化的MATLAB/Octave工具箱：包含软阈值代码
    优质
    本工具箱提供一系列用于解决非凸优化问题的MATLAB/Octave函数，并包括高效的软阈值操作代码。适合科研与教学使用。 软阈值MATLAB代码非凸优化工具箱提供了一个通用求解器，适用于在凸或非凸情况下进行近端梯度下降。它是对GIST算法的完全重新实现，并引入了新的正则化项，如p=1/2的lp伪范数。使用此工具箱时，请引用以下文章：D.Tuia, R.Flamary和M.Barlaud,Non-convex regularization in remote sensing, IEEE transactions on Geoscience and Remote Sensing, (to appear) 2016. 该代码解决了形式为min_x f(x) + lambda g(x)的优化问题。提供的求解器用于解决以下数据拟合项f（x）： - 最小二乘（线性回归） - 具有二次铰链损耗的线性SVM - 线性逻辑回归 - 校准的铰链损耗 已实施的正则化项g(x)包括： - 套索 (l1) - 里奇 (平方L2) - 对数和罚分（LSP） - p=1/2 的lp 正则化 - 组套索
     
  • 凸优化Matlab代码轨迹-JPL:联合规划
    优质
    凸优化Matlab代码轨迹-JPL: 联合规划项目专注于运用凸优化技术在Matlab环境中开发高效的路径规划算法，特别针对航天器导航和控制系统中的复杂任务进行优化设计与仿真。该项目致力于实现精确且计算效率高的轨迹生成方法，适用于从地球轨道到深空探索的广泛应用场景。 基于CVX-MPC的优化算法用于实时仿真由N个自主机器人组成的群体，并引导这些机器人从初始随机位置移动到最终抛物面形配置的目标位置，目的是创建一个空间天文台。为了使用该代码，请在Matlab工作区中运行cvx文件夹内的cvx_setup.m文件以安装CVX凸优化软件。此外，在Matlab环境中启动并行计算池，选择适当的处理能力（如果没有特别指定，则默认设置会自动完成）。随后执行主程序RK4_main。 此算法分为两个阶段：第一部分生成一组初始的最佳轨迹，并由第二部分在线进行迭代修正，利用测量数据来校正优化过程，以应对外部干扰和噪声。在设定的时间(tf)结束时，多体群集（其动态特性定义于odefcn_RegSys_I_ExtDist.m文件）将实现目标配置(l_gen_HEX.m函数中指定的目标位置)。