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Matlab代码sqrt-AnySOS:用于半定规划的实时算法

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简介:
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} }

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客服
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  • Matlabsqrt-AnySOS
    优质
    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} }
  • MATLAB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。
  • Dijkstra路径MATLAB
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    本项目提供了一个基于MATLAB环境下的Dijkstra算法实现,用于解决图中两点间的最短路径问题。通过直观的可视化界面和简洁高效的代码设计,帮助用户快速理解和应用该经典算法于实际路径规划场景中。 迪杰斯特拉算法是由荷兰计算机科学家狄克斯特拉在1959年提出的一种算法,用于求解从一个顶点到其余各顶点的最短路径问题,在有权图中尤其有效。该算法采用贪心策略,每次选择距离起始点最近且未访问过的顶点,并扩展其邻接节点,直至到达终点。
  • SDPT3-4.0
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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。
  • 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。
  • RRT路径-Matlab
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    本项目采用Matlab实现快速随机树(RRT)算法进行路径规划,适用于机器人在复杂环境中寻找从起点到终点的有效路径。 采用RRT算法进行两点间的避障路径规划,包括随机树生长和路径生成两部分。此外,还加入了生成gif的代码,以便更好地展示结果。
  • MATLAB栅格路径蚁群, 蚁群路径MATLAB, MATLAB
    优质
    本研究提出了一种基于MATLAB平台的栅格环境下蚁群算法路径规划方法,并提供了相应的实现代码,旨在优化复杂环境中的路径选择问题。 针对栅格路径规划的蚁群算法,本代码框架将帮助你快速理解蚁群算法的基本原理。
  • 路径A*MATLAB
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB实现的A*算法代码,适用于路径规划问题。代码清晰易懂,附带详细注释和示例,便于学习与应用优化路径搜索。 使用A*算法进行路径规划,并随机生成障碍物以找到最小路径。
  • MATLAB动态
    优质
    本段落提供关于在MATLAB环境中实现和应用动态规划算法的具体代码示例和技术指导,涵盖基础概念及复杂问题求解。 经验证的动态规划算法源代码提供函数接口可以直接使用。
  • MATLAB动态
    优质
    本资源提供一套完整的MATLAB实现的动态规划算法源代码,适用于解决各类优化问题。涵盖路径规划、资源分配等经典案例,适合科研和学习参考。 一个简单的但全面的动态规划法解题源程序非常实用,适合初学者使用。