凸集、凸函數、凸優化和凸二次規划 一、總結 一句話總結: 凸集:集合C內任意兩點間的線段均包含在集合C形成的區域內,則稱集合C為凸集 二、凸集、凸函數、凸優化和凸二次規划 轉自或參考:凸集、凸函數、凸優化和凸二次規划https://blog.csdn.net ...
沒有系統學過數學優化,但是機器學習中又常用到這些工具和技巧,機器學習中最常見的優化當屬凸優化了,這些可以參考Ng的教學資料:http: cs .stanford.edu section cs cvxopt.pdf,從中我們可以大致了解到一些凸優化的概念,比如凸集,凸函數,凸優化問題,線性規划,二次規划,二次約束二次規划,半正定規划等,從而對凸優化問題有個初步的認識。以下是幾個重要相關概念的筆記。 ...
2015-05-06 11:18 0 4129 推薦指數:
凸集、凸函數、凸優化和凸二次規划 一、總結 一句話總結: 凸集:集合C內任意兩點間的線段均包含在集合C形成的區域內,則稱集合C為凸集 二、凸集、凸函數、凸優化和凸二次規划 轉自或參考:凸集、凸函數、凸優化和凸二次規划https://blog.csdn.net ...
對於二次規划(quadratic programming)和線性規划(Linear Programming)問題 MATLAB里是有quadprog函數可以直接用來解決二次規划問題的,linprog函數來解決線性規划問題。Python中也有很多庫用來解決,對於二次規划有CVXOPT, CVXPY ...
線性規划(運籌學術語) 線性規划(Linear programming,簡稱LP),是運籌學中研究較早、發展較快、應用廣泛、方法較成熟的一個重要分支,它是輔助人們進行科學管理的一種數學方法。研究線性約束條件下線性目標函數的極值問題的數學理論和方法。英文縮寫LP。 線性規划是運籌學 ...
解決最優化問題 :"> +b) \geq 1"> 稍微對它做一下改動 ...
1.線性規划問題 如果目標函數和約束條件都是線性函數,則該模型稱為線性規划。 [x,f_opt,flag,c]=linprog(f,A,B,Aeq,Beq,xm,xM,x0,opt) 參數說明: X: 解 f_opt: 最優值 Flag:大於零表示求解成功,否則求解出問題 C ...
等式約束的二次規划問題一般形式是 其中 應用直接消去法求解:將A分塊,使其包含一個m×m非奇異矩陣AB,x,g做對應的分塊 帶入到等式約束條件中,可解得xB,再帶入q(x),於是二次規划問題轉化為無約束規划問題 這個二次規划問題有解析解 廣義消去法是消去法 ...
一、線性規划問題 已知目標函數和約束條件均為線性函數,求目標函數的最小值(最優值)問題。 1.求解方式:用linprog函數求解 2.linprog函數使用形式: x=linprog(f,A,b) x=linprog(f,A,b,Aeq,beq) x=linprog ...
當目標函數含有非線性函數或者含有非線性約束的時候該規划問題變為非線性規划問題,非線性規划問題的最優解不一定在定義域的邊界,可能在定義域內部,這點與線性規划不同; 例如: 編寫目標函數,定義放在一個m文件中;編寫非線性約束條件函數矩陣,放在另一個m文件中 ...