什么是凸二次规划
3个回答
展开全部
二次规划(Quadratic programming),在运筹学当中,是一种特殊类型的最佳化问题。
[编辑] 简介二次规划问题可以以下形式来描述:
f(x) = (1 / 2)xTQx + cTx
受到一个或更多如下型式的限制条件:
Ex = d
vT 是 v 的转置。
如果Q是半正定矩阵,那么f(x)是一个凸函数。如果有至少一个向量x满足约束而且f(x)在可行域有下界,二次规划问题就有一个全局最小值x。 如果Q是正定矩阵,那么全局最小值就是唯一的。如果Q=0,二次规划问题就变成线性规划问题。
根据优化理论,一个点x 成为全局最小值的必要条件是满足 Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件。当f(x)是凸函数时,KKT条件也是充分条件。
当二次规划问题只有等式约束时,二次规划可以用线性方程求解。否则的话,常用的二次规划解法有:内点法(interior point)、active set和共轭梯度法等。凸集二次规划问题是凸优化问题的一个特例。
[编辑] 对偶每个二次规划问题的对偶问题也是二次规划问题。我们以正定矩阵Q为例:
L(x,λ) = (1 / 2)xTQx + λT(Ax − b) + cTx
对偶问题g(λ),可定义为
我们可用 : 得到L的极小
x * = − Q − 1(ATλ + c),
对偶函数:
g(λ) = − (1 / 2)λTAQ − 1ATλ − cTQ − 1ATλ − bTλ
对偶问题为:
maximize : − (1 / 2)λTAQ − 1ATλ − (ctQ − 1AT + bT)λ
subject to :
计算复杂性当Q正定时,用椭圆法可在多项式时间内解二次规划问题。当Q负定时,二次规划问题是NP困难的(NP-Hard)。即使Q 存在一个负特征值时,二次规划问题就是NP困难的。
[编辑] 简介二次规划问题可以以下形式来描述:
f(x) = (1 / 2)xTQx + cTx
受到一个或更多如下型式的限制条件:
Ex = d
vT 是 v 的转置。
如果Q是半正定矩阵,那么f(x)是一个凸函数。如果有至少一个向量x满足约束而且f(x)在可行域有下界,二次规划问题就有一个全局最小值x。 如果Q是正定矩阵,那么全局最小值就是唯一的。如果Q=0,二次规划问题就变成线性规划问题。
根据优化理论,一个点x 成为全局最小值的必要条件是满足 Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件。当f(x)是凸函数时,KKT条件也是充分条件。
当二次规划问题只有等式约束时,二次规划可以用线性方程求解。否则的话,常用的二次规划解法有:内点法(interior point)、active set和共轭梯度法等。凸集二次规划问题是凸优化问题的一个特例。
[编辑] 对偶每个二次规划问题的对偶问题也是二次规划问题。我们以正定矩阵Q为例:
L(x,λ) = (1 / 2)xTQx + λT(Ax − b) + cTx
对偶问题g(λ),可定义为
我们可用 : 得到L的极小
x * = − Q − 1(ATλ + c),
对偶函数:
g(λ) = − (1 / 2)λTAQ − 1ATλ − cTQ − 1ATλ − bTλ
对偶问题为:
maximize : − (1 / 2)λTAQ − 1ATλ − (ctQ − 1AT + bT)λ
subject to :
计算复杂性当Q正定时,用椭圆法可在多项式时间内解二次规划问题。当Q负定时,二次规划问题是NP困难的(NP-Hard)。即使Q 存在一个负特征值时,二次规划问题就是NP困难的。
莱伯泰科
2024-10-28 广告
2024-10-28 广告
实验室整体规划需注重功能分区明确,确保安全、高效与环保。核心区域包括样品准备区、仪器分析区、数据处理区及存储区,各区间通过合理布局减少交叉污染。同时,配备完善的通风系统、紧急洗眼器及消防设备,保障人员安全。考虑未来扩展性,预留空间及接口。整...
点击进入详情页
本回答由莱伯泰科提供
展开全部
二次规划是指 目前函数是二次函数 约束条件是线性函数
min 1/2*x'Gx+x'c
s.t. ai'x=bi, i 属于 E
ai'x>=bi, i 属于 I
凸二次规划是指目标函数是凸函数 也就是矩阵G是半正定的 G>=0
min 1/2*x'Gx+x'c
s.t. ai'x=bi, i 属于 E
ai'x>=bi, i 属于 I
凸二次规划是指目标函数是凸函数 也就是矩阵G是半正定的 G>=0
已赞过
已踩过<
评论
收起
你对这个回答的评价是?
已赞过
已踩过<
评论
收起
你对这个回答的评价是?
推荐律师服务:
若未解决您的问题,请您详细描述您的问题,通过百度律临进行免费专业咨询