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二次锥规划(SOCP)

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简介:
二次锥规划(SOCP)是一种凸优化问题,旨在最小化变量的线性函数,同时满足特定的二次锥约束条件。它在工程、金融等多个领域有广泛应用。 个人博客Glooow,欢迎各位读者访问。 文章目录: 1. 二阶锥 - 1.1 定义 在此之前,先给出二阶锥的定义。在 k 维空间中,二阶锥 (Second-order cone) 的定义为: \[ \mathcal{C}_{k}=\left\{\left[\begin{array}{l} u \\ t \end{array}\right] | u \in \mathbb{R}^{k-1}, t \in \mathbb{R}, \|u\|_2 \leq t\right\} \] 其中,\(u\) 是一个 \(k-1\) 维向量,而 \(t\) 是实数,并且满足 \(u\) 的欧几里得范数小于等于 \(t\)。

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客服
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  • SOCP
    优质
    二次锥规划(SOCP)是一种凸优化问题,旨在最小化变量的线性函数,同时满足特定的二次锥约束条件。它在工程、金融等多个领域有广泛应用。 个人博客Glooow,欢迎各位读者访问。 文章目录: 1. 二阶锥 - 1.1 定义 在此之前,先给出二阶锥的定义。在 k 维空间中,二阶锥 (Second-order cone) 的定义为: \[ \mathcal{C}_{k}=\left\{\left[\begin{array}{l} u \\ t \end{array}\right] | u \in \mathbb{R}^{k-1}, t \in \mathbb{R}, \|u\|_2 \leq t\right\} \] 其中,\(u\) 是一个 \(k-1\) 维向量,而 \(t\) 是实数,并且满足 \(u\) 的欧几里得范数小于等于 \(t\)。
  • C++ 代码 quadprog++
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    quadprog++是一款基于C++语言开发的开源库,专为解决二次规划问题而设计。它提供高效的算法来求解具有线性约束条件下的凸二次优化问题,适用于工程、经济等领域的建模与仿真。 quadprog++是由Luca Di Gaspero编写的C++库,实现了matlab版的quadprog函数大部分功能。quadprog是一个用于求解二次规划问题的强大函数。
  • 基于MATLAB的线性、整数
    优质
    本教材深入浅出地介绍了利用MATLAB进行线性规划、整数规划及二次规划的方法与技巧,适合工程技术和科研人员学习参考。 用单纯形法求解线性规划问题;使用修正的单纯形法同样可以解决这类问题;对于整数规划,则可采用割平面法或分支定界法进行处理;0-1规划可以通过枚举法(包括穷举法和隐枚举法)来解决;等式约束下的凸二次规划可以用拉格朗日方法求解,而不等式约束的此类问题则适合用起作用集法或路径跟踪法。
  • MATLAB中的方法
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    本文章介绍了在MATLAB环境下进行二次规划问题求解的方法和技巧,包括模型建立、参数设置及算法选择等内容。 这个程序是使用MATLAB的二次规划法调用函数编写的一个很好的程序。
  • 序列(SQP)代码
    优质
    本项目包含一系列实现序列二次规划(SQP)算法的源代码,适用于求解非线性优化问题。通过迭代方法逐步逼近最优解,广泛应用于工程设计和经济分析等领域。 关于序列二次规划的代码,可以参考学习。
  • MATLAB中的程序
    优质
    本程序利用MATLAB实现二次规划问题求解,适用于工程、经济等领域中涉及优化问题的研究与应用。 二次规划的MATLAB程序对于初学者来说易于上手且切实可用。
  • sqp_matlab_序列优化_
    优质
    简介:SQP_MATLAB是一款基于MATLAB环境开发的序列二次规划(Sequential Quadratic Programming, SQP)算法工具箱。该工具箱提供了高效的求解非线性最优化问题的功能,适用于各种工程和科学研究领域中的复杂优化需求。通过简洁直观的接口设计,用户能够轻松地应用SQP方法解决实际问题,加速科研与开发进程。 采用MATLAB语言编写了自己的序列二次规划算法,可以解决一般问题,欢迎大家下载使用。
  • 关于quadprog的函数
    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。
  • 用Python解决问题
    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。
  • Python中与线性的应用示例
    优质
    本篇文章通过具体案例展示了如何使用Python进行二次规划和线性规划问题求解,为读者提供详细的操作步骤及代码实现。 本段落主要介绍了Python在二次规划和线性规划中的应用实例,并通过示例代码进行了详细的讲解。这些内容对于学习或工作中需要使用相关技术的人来说具有很高的参考价值。有兴趣的读者可以参考此文章来加深理解或解决问题。