quadprog2是一个用于解决凸二次规划问题的求解器，它利用SOLVOPT函数来处理具有凸约束的二次规划任务。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
QUADPROG2，作为凸二次规划求解器，已更新至包含 SOLVOPT 免费软件优化器 1.1 版的新特性。这些改进显著提升了性能，包括速度的明显加速、几何预处理功能的增强以及更完善的错误检查机制。使用方法如下：[x,v] = quadprog2(H,f,A,b) 或 [x,v,opt] = ...，旨在最小化函数 v = 0.5*x*H*x + f*x，同时满足约束条件 A*x <= b。允许用户提供初始猜测值，从而提高求解效率。（“opt”参数返回 SOLVOPT 数据，方便高级用户进行进一步分析。有关详细信息，请参考 SOLVOPT 文档，该文档位于以下标识的网站上。）请注意： (1) 对于包含 100 个变量和 300 个约束的问题，通常可以在 5 秒内获得结果。尽管如此，在某些情况下优化器可能需要更长的时间才能完成计算（详见后续优化说明）。 (2) 通过多次执行几何预处理尺寸分析（至少 10 次），能够有效地降低计算时间。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

Quadprog2 - 凸 QP 解算器：利用 SOLVOPT 解决凸约束二次规划问题（QP）- MATLAB 项目

优质

Quadprog2是一款用于解决具有凸约束条件的二次规划问题的MATLAB工具箱，采用SOLVOPT算法优化求解。 QUADPROG2 是一个用于解决凸二次规划问题的求解器，并且在 SOLVOPT 免费软件优化器 1.1 版本中增加了一些新功能： * 显著提高了速度； * 引入了几何预处理，以进一步减少计算时间； * 改进了错误检查机制。函数使用方式如下： [x,v] = quadprog2(H,f,A,b) [x,v] = quadprog2(H,f,A,b,guess) [x,v,opt] = ... 该求解器最小化以下形式的函数：v = 0.5*xHx + fx，受约束条件为 A*x <= b。初始猜测值是可选参数。（opt 返回 SOLVOPT 数据以供高级使用）通常情况下，对于包含100个变量和300个限制的问题，在大约5秒内可以得到结果。然而，有时优化器可能需要更多时间来完成计算（具体取决于问题的复杂性），并且会给出相应的警报。需要注意的是，计算所需的时间更受变量数量的影响而非约束的数量。

利用内点法解决凸二次规划问题

优质

本研究运用内点法探讨并解决了凸二次规划问题，提出了一种高效的算法来优化此类数学编程问题，为工程与经济领域的应用提供了有力支持。内点法是优化领域中解决凸二次规划问题的一种高效算法，在处理大规模问题方面表现出色。凸二次规划属于优化理论中的一个重要子领域，其目标是在一系列线性不等式或等式的约束下找到一个向量x，使得函数f(x) = 1/2 * x^T * Q * x + c^T * x达到最小值。这里Q是一个实对称的正定矩阵，c是常数向量。这类问题在工程、统计学、机器学习及经济学等领域有着广泛的应用。 COPL_QP软件包正是为解决此类凸二次规划问题而设计的工具。它是用C语言编写的，因此具有较高的执行效率，适合处理计算密集型任务。该软件的核心算法是内点法，这是一种通过逐步将解向满足所有约束条件的内部点靠近来逼近最优解的方法。相较于其他方法（如梯度下降法），内点法则通常能在较少迭代次数中找到更精确的结果，在存在大量约束的情况下尤其明显。其基本思路在于构造一个新的优化问题，使得新的可行域成为原始问题内的一个区域，并通过逐步缩小该区域直至与原问题边界相交来寻优。选择合适的步长和障碍函数是内点法的关键，以确保每次迭代都能有效逼近最优解。COPL_QP软件包中提供了源代码实现这些算法的方法，这有助于用户更好地理解内点法的工作原理，并进行定制化开发。此外，该软件附带的使用指南详细介绍了如何输入数据、设置参数以及解释输出结果等内容。提供的问题实例旨在帮助用户理解和验证软件的功能。这些问题可能涵盖从简单的学术案例到复杂的应用场景的各种类型凸二次规划问题。通过运行这些示例，用户可以检验COPL_QP在不同规模和难度的问题上的表现，并将其作为测试新算法或优化现有方法的基准。总的来说，COPL_QP提供了一个强大的工具来解决凸二次规划问题，尤其是对于对计算效率有高要求的应用场景而言更是如此。通过深入研究源代码及用户指南的内容，用户不仅可以解决实际问题，还能学习到内点法这一重要优化技术的具体实现细节。

具有等式约束的凸二次规划问题的改良拟Newton方法

优质

本研究提出了一种改进的拟Newton方法，专门用于解决带有等式约束的凸二次规划问题，旨在提高算法效率和收敛速度。王建芳和杨晓光提出了一种改进的拟Newton算法来解决带有等式约束的凸二次规划问题。他们利用增广Lagrange函数将原问题转化为无约束优化问题，从而应用拟Newton法进行求解。

关于凸二次规划的详解及求解步骤

优质

本文章详细解析了凸二次规划的概念、性质及其在优化问题中的应用，并阐述了解决此类问题的具体步骤和常用算法。凸二次规划有效集解法是一种求解优化问题的方法。这种方法特别适用于处理目标函数为凸二次形式的约束最优化问题。通过利用有效的集合（即满足所有当前活动约束条件的一系列变量），该方法能够逐步逼近最优解。具体而言，此方法首先识别出初始的有效集合，并在此基础上构建一个子问题来寻找改进方向。随后，在每次迭代中，都会检查是否存在新的可行点使得目标函数值进一步下降。如果找到了这样的点，则更新有效集并继续进行下一次迭代；否则便认为已经达到了全局最优解。为了更好地理解这一过程，文中还提供了关于凸集合的定义及其性质，并通过图形化的方式直观地展示了这些概念的应用场景和意义所在。这有助于读者更深入地掌握如何利用有效的集合来求解复杂的二次规划问题。

用Python解决二次规划问题

优质

本文章介绍了如何使用Python编程语言来解决数学中的二次规划问题。通过具体实例详细解释了采用相关库实现优化计算的过程和技巧。适合需要进行数值分析、工程设计等领域的读者学习参考。今天为大家分享一篇关于使用Python求解二次规划问题的文章，具有很好的参考价值，希望能对大家有所帮助。一起跟随文章深入了解一下吧。

有效集方法在凸二次规划中的应用.rar

优质

本研究探讨了有效集算法在求解凸二次规划问题中的应用，分析其算法原理、优化策略及数值表现，为相关领域提供了理论与实践参考。最优化算法中的凸二次规划的有效集法非常实用。这里提供了一个可以运行的程序包，包含四个M文件。其中有两个文件的功能相同，但一个可以直接执行，另一个需要在命令窗口中调用。

含等式与不等式约束的二次规划问题

优质

本研究探讨含有等式和不等式约束条件下的二次规划问题，分析其数学模型及求解方法，并探讨实际应用中的优化策略。二次规划问题在具有等式约束和不等式约束的情况下可以采用积极集方法（有效集方法）来求解。这种方法通过迭代更新活跃集合来找到最优解。

MATLAB代码解决不定二次整数规划问题

优质

本文章介绍了使用MATLAB编程语言来求解一类特殊的数学优化问题——不定二次整数规划。通过精确算法和启发式方法相结合的方式，提供了高效的解决方案，并附有实例应用演示。本代码用于求解不定二次整数优化问题的MATLAB算法，主要采用分枝定界的思想进行求解，可以处理任何不定二次整数规划问题。

关于quadprog的二次规划函数

优质

Quadprog提供了一种有效的方法来解决二次规划问题，该工具箱中的二次规划函数可以处理各种约束条件下的最小化问题，在优化领域有着广泛的应用。二次规划函数QP（Quadratic Programming）是一种优化方法，在处理具有线性约束的凸二次目标函数问题上非常有用。它广泛应用于工程、经济以及机器学习等多个领域中。在使用QP函数时，需要明确几个关键参数： 1. **H**：这是一个对称矩阵，代表了二次项系数矩阵。它是定义整个问题核心特性的主要部分。 2. **f**：这是线性目标向量的系数，表示每个变量的一次方项的权重。 3. **Aineq** 和 **bineq** ：这两个参数用于描述不等式约束条件。其中，Aineq 是一个矩阵，而 bineq 则是一个列向量。它们共同定义了所有线性不等式的边界限制。 4. **Aeq** 和 **beq**：与上述类似，但专门用来表示等式约束的系数矩阵和相应的目标值向量。 5. **lb** 和 **ub** ：这两个参数分别代表变量的下界和上界。它们允许指定每个决策变量可以取的最大最小值范围。通过合理设置这些参数，二次规划问题能够被有效地建模并求解出来。