凸集、凸函数、凸优化和凸二次规划 一、总结 一句话总结: 凸集:集合C内任意两点间的线段均包含在集合C形成的区域内,则称集合C为凸集 二、凸集、凸函数、凸优化和凸二次规划 转自或参考:凸集、凸函数、凸优化和凸二次规划https://blog.csdn.net ...
没有系统学过数学优化,但是机器学习中又常用到这些工具和技巧,机器学习中最常见的优化当属凸优化了,这些可以参考Ng的教学资料:http: cs .stanford.edu section cs cvxopt.pdf,从中我们可以大致了解到一些凸优化的概念,比如凸集,凸函数,凸优化问题,线性规划,二次规划,二次约束二次规划,半正定规划等,从而对凸优化问题有个初步的认识。以下是几个重要相关概念的笔记。 ...
2015-05-06 11:18 0 4129 推荐指数:
凸集、凸函数、凸优化和凸二次规划 一、总结 一句话总结: 凸集:集合C内任意两点间的线段均包含在集合C形成的区域内,则称集合C为凸集 二、凸集、凸函数、凸优化和凸二次规划 转自或参考:凸集、凸函数、凸优化和凸二次规划https://blog.csdn.net ...
对于二次规划(quadratic programming)和线性规划(Linear Programming)问题 MATLAB里是有quadprog函数可以直接用来解决二次规划问题的,linprog函数来解决线性规划问题。Python中也有很多库用来解决,对于二次规划有CVXOPT, CVXPY ...
线性规划(运筹学术语) 线性规划(Linear programming,简称LP),是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛、方法较成熟的一个重要分支,它是辅助人们进行科学管理的一种数学方法。研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的数学理论和方法。英文缩写LP。 线性规划是运筹学 ...
解决最优化问题 :"> +b) \geq 1"> 稍微对它做一下改动 ...
1.线性规划问题 如果目标函数和约束条件都是线性函数,则该模型称为线性规划。 [x,f_opt,flag,c]=linprog(f,A,B,Aeq,Beq,xm,xM,x0,opt) 参数说明: X: 解 f_opt: 最优值 Flag:大于零表示求解成功,否则求解出问题 C ...
等式约束的二次规划问题一般形式是 其中 应用直接消去法求解:将A分块,使其包含一个m×m非奇异矩阵AB,x,g做对应的分块 带入到等式约束条件中,可解得xB,再带入q(x),于是二次规划问题转化为无约束规划问题 这个二次规划问题有解析解 广义消去法是消去法 ...
一、线性规划问题 已知目标函数和约束条件均为线性函数,求目标函数的最小值(最优值)问题。 1.求解方式:用linprog函数求解 2.linprog函数使用形式: x=linprog(f,A,b) x=linprog(f,A,b,Aeq,beq) x=linprog ...
当目标函数含有非线性函数或者含有非线性约束的时候该规划问题变为非线性规划问题,非线性规划问题的最优解不一定在定义域的边界,可能在定义域内部,这点与线性规划不同; 例如: 编写目标函数,定义放在一个m文件中;编写非线性约束条件函数矩阵,放在另一个m文件中 ...