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半定规划的Matlab工具包。

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简介：
利用半定规划（Semi-definite Programming，SDP）方法，结合MATLAB环境，可以有效地解决相关问题。该资源包含一系列示例程序，旨在帮助用户更好地理解和应用SDP技术。

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  • MATLAB半定规划工具包
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    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。
     
  • 《关于凸优化与半定规划的Matlab工具包综述（含部分C++实现）》
    优质
    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。
     
  • SDPT3-4.0 半定规划
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    SDPT3-4.0是一款专门用于解决半定规划问题的软件工具，它基于Matlab环境开发，能够高效求解大规模凸优化问题。 MATLAB的半定规划SDP求解器是SDPT3-4.0。只需将它添加到MATLAB的路径下，并正确选择路径即可使用。
     
  • 半定规划问题
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    半定规划问题是数学优化的一个分支，涉及在对称矩阵的集合上定义的线性函数的最优化。它广泛应用于工程、经济和管理等领域，是解决复杂系统决策问题的重要工具。 L. Vandenberghe 和 S. Boyd 在 1996 年三月的《SIAM 审阅》杂志第38卷第一期（49-95页）上发表了关于半定规划的文章。这篇文章的一个早期版本，名为“Positive Definite Programming”，于1994年在《数学编程现状》，J. Birge 和 K. Murty 编辑的书中出版了。 半定优化问题中我们最小化一个线性函数，并且受限条件为对称矩阵的仿射组合是正半定。这种约束是非线性和非光滑，但它是凸性的，因此正定规划属于凸优化问题范畴。半定优化将几个标准的问题（如：线性与二次编程）统一起来，在工程领域中找到了广泛的应用。 尽管半定程序比线性程序更加通用，但是它们同样容易解决。大多数用于线性程序的内部点法已经被推广到半确定程序上。类似于在直线规划中的情况，这些方法具有多项式最坏情况下复杂度，并且实践表现很好。 本段落综述了关于半确定优化问题的理论及其应用，并介绍了求解这些问题的原始-对偶内点算法。
     
  • 半定规划研究 修乃华
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    《半定规划研究》由修乃华撰写，系统地介绍了半定规划的基本理论和算法，包括优化问题建模、对偶理论及有效求解方法。 本书主要阐述了半定规划（Semi-definite Programming, SDP）的基础理论及其典型应用。内容涵盖了线性与非线性半定规划的基本理论，并提供了若干实际案例来展示这些技术的应用场景。书中力求呈现该领域的最新和最重要的研究成果。
     
  • Matlab代码sqrt-AnySOS：用于半定规划的实时算法
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    Sqrt-AnySOS是一款基于Matlab开发的工具箱，专门设计用于解决与多项式非负性验证相关的半定规划问题。它提供了一种高效、实时的算法来处理这类复杂计算任务，旨在为数学和工程领域中的研究人员及工程师们提供便捷可靠的解决方案。 Matlab代码sqrtAnySOS是Driggs和Fawzi（CDC，2019）在论文“AnySOS：随时可用的SOS编程算法”中发布的MATLAB实现。AnySOS适用于解决次优解决方案可接受但需要可行解的大规模半定程序问题。这类示例问题包括控制应用中的平方和问题。 如果您想引用AnySOS，请使用以下参考文献： @inproceedings{anysos2019, author={D.Driggs and H.Fawzi}, title={{AnySOS}: A anytime algorithm for SOS programming}, journal={Conference on Decision and Control}, month={December}, year={2019} }
     
  • 半定规划问题概述及应用探讨
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    本文对半定规划的基本概念、理论框架及其在工程、经济等领域的应用进行了综述与分析，旨在探讨其研究现状和未来发展方向。 本段落介绍了半定规划的基础知识，并探讨了在该领域内的算法研究及应用问题。
     
  • SDPT3版本4.0：适用于MATLAB/Octave的半定二次线性规划软件
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    简介：SDPT3 4.0是一款专为MATLAB/Octave环境设计的高效求解器，专注于解决大规模半定规划、二次规划及线性矩阵不等式问题。 **SDPT3版本4.0** 是一个专门解决特定类型优化问题的软件工具，在 **MATLAB** 和 **Octave** 平台上运行，主要用于处理半定积分二次线性规划（SDP）问题。这类问题是数学优化中的一个重要领域，它涉及寻找一组变量，使得某个二次函数在一系列线性约束和线性矩阵不等式(LMI)的限制下达到最小值。此类问题广泛应用于工程、经济、控制理论以及信号处理等领域。 **SDPT3** 程序包的核心功能是解决包含以下组件的凸优化问题： 1. **线性方程和不等式**：这是优化问题的基本约束形式，确保解在可行区域内。 2. **二阶锥约束**：这些是由圆锥推广的形式，包括线性、对角主导以及二次锥等形式。这类约束能够处理一些非线性问题。 3. **半定约束**：即矩阵变量必须满足某些半正定条件的线性矩阵不等式（LMI），这对于处理矩阵优化问题至关重要。 SDPT3采用了内点法，这是一种有效的数值算法，在保证全局最优解的同时快速收敛。该方法通过逐步移动到解内部，从而逼近问题的最优解，并不需要搜索整个可行域。 在实际应用中，**MATLAB** 和 **Octave** 提供了友好的编程环境，使得用户能够方便地构建模型、设置约束并调用SDPT3求解器。使用这些软件工具时，用户可以编写脚本定义目标函数和约束，并通过接口函数来求解问题。 压缩包中通常包含以下内容： 1. **源代码**：包括多个实现不同功能模块的 .m 文件。 2. **文档**：提供关于如何安装、使用及理解SDPT3的指南，其中还包括示例与详细说明。 3. **测试实例**：预设优化问题集，用于验证软件正确性和性能。 4. **依赖库**：可能需要其他MATLAB或Octave工具箱或函数库以确保SDPT3正常运行。 为了使用SDPT3，用户首先需将其解压并根据文档指示安装。接着创建一个脚本定义变量、目标函数和约束条件，并调用主求解器函数。在执行过程中，SDPT3将逐步迭代显示进度信息，并最终返回优化结果。 作为解决半定规划问题的强效工具，SDPT3简化了这类复杂问题的处理过程，使研究人员与工程师能够专注于核心问题而非算法实现细节，在学术研究和实际应用中发挥着重要作用。
     
  • Matlab中的LP_solve工具包解决整数规划和0-1问题
    优质
    本简介探讨了如何在MATLAB环境中利用LP_solve工具包高效地解决复杂的整数规划及0-1背包等问题，提供了一个强大的数学建模解决方案。 数学建模需要用到的资源可以在这里下载。如果急需使用的话，可以直接到这里查找所需的文件。
     
  • IP规划工具.zip
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    《IP规划工具》是一款专为网络工程师和系统管理员设计的专业软件，旨在简化并优化IP地址管理和分配流程。该工具支持大规模网络环境下的高效管理与维护，具备自定义规则、自动检测冲突等功能，确保企业网络安全稳定运行。其直观易用的界面帮助用户快速上手，大幅提升工作效率。 子网掩码计算器、IP进制查看工具以及HA bosncalc是网络管理员必备的实用工具集，常用于运维工作中。