主要内容

quadprog

La programacion cuadratica

Contraer todo en la página

Sintaxis

x = quadprog (H, f)
x = quadprog (H, f, A, b)
x = quadprog (H, f, A、b、Aeq beq)
x = quadprog (H f A、b Aeq,说真的,磅,乌兰巴托)
x = quadprog (H f A、b Aeq,说真的,磅,乌兰巴托,x0)
x = quadprog (H f A、b Aeq,说真的,磅,乌兰巴托,x0,选项)
x = quadprog(问题)
[x, fval] = quadprog (＿＿＿）
[x, fval exitflag,输出]= quadprog (＿＿＿）
[x, fval exitflag、输出λ)= quadprog (＿＿＿）

Descripcion

解对函数的目的是限制线性的。

Encuentra UN mínimo para UN problem especificado porquadprog

最小值< / mi >< / mrow >< mi >x< / mi > 1< /锰>< mn >2< /锰>< / mfrac >< msup >< mi >x< / mi >< mi >T< / mi >< / msup >< mi >H< / mi >< mi >x< / mi ><莫>+< / mo >< msup >< mi >f< / mi >< mi >T< / mi >< / msup >< mi >x< / mi > 这样 ｛< / mo >< mrow >< mtable ><地铁>< mtd >< mrow >< mi >一个< / mi ><莫>⋅< / mo >< mi >x< / mi ><莫>≤< / mo >< mi >b< / mi ><莫>，< / mo >< / mrow >< / mtd >< /地铁><地铁>< mtd >< mrow >< mi >一个< / mi >< mi >e< / mi >< mi >问< / mi ><莫>⋅< / mo >< mi >x< / mi ><莫>＝< / mo >< mi >b< / mi >< mi >e< / mi >< mi >问< / mi ><莫>，< / mo >< / mrow >< / mtd >< /地铁><地铁>< mtd >< mrow >< mi >l< / mi >< mi >b< / mi ><莫>≤< / mo >< mi >x< / mi ><莫>≤< / mo >< mi >u< / mi >< mi >b< / mi ><莫>．< / mo >< / mrow >< / mtd >< /地铁>< / mtable >< / mrow >< / mrow >< / mrow >数学> < /

， y子矩阵，y，，，， y子向量。H一个Aeqfb说真的磅乌兰巴托x

y和向量o矩阵;版本。f磅乌兰巴托Argumentos de matriz

背板

quadprog我只能在大使的陪同下申请。Para ver una explicación de los dos enfoque de optimización，咨询。Elija primero el enque basado en problems, o basado en Solver . Elija primero el enque basado en problems, o Solver en problems

x= quadprog (H，f）给最小值一个向量。x1/2 * x ' * H * x + f ' * x我们可以肯定地说这个问题已经解决了。H如果是肯定的定义词，句子是solución。Hx = H \ (f)

比如

x= quadprog (H，f，一个，b）最小sujeto限制≤。1/2 * x ' * H * x + f ' * x* xbentrada是双矩阵，y是双向量。一个b

比如

x= quadprog (H，f，一个，b，Aeq，说真的）这一问题是在我们的指导下解决的。这是一个双矩阵，也是一个双向量。Aeq * x =说真的Aeq说真的如果不存在，那就建立吧。一个= []b = []

比如

x= quadprog (H，f，一个，b，Aeq，说真的，磅，乌兰巴托）结果前题限为≤≤。磅x乌兰巴托这里有两个向量，这里有一个分量的限制。磅乌兰巴托x如果不存在厄瓜多尔人，那就这样吧。Aeq = []说真的= []

背板

如果我们的理论详细说明了一个不连贯的问题，那就顺其自然。xx0fval［］

我们可以确定侵权成分为límites≤≤内部定义为límites。没有什么比límites更重要的了。quadprogx0磅x乌兰巴托quadprog

x= quadprog (H，f，一个，b，Aeq，说真的，磅，乌兰巴托，x0）求解部分向量前的问题。x0如果不存在límites，那就成立吧。磅= []乌兰巴托= []进行algoritmos ignoran;版本。quadprogx0x0

比如

x= quadprog (H，f，一个，b，Aeq，说真的，磅，乌兰巴托，x0，选项）解决这个问题要根据具体情况来确定。各种选择我是美国人。optimoptions各种选择我不知道你在说什么。x0 = []

比如

x= quadprog (问题）请在mínimo段描述一个结构。问题问题DescripcionCrear mediante la exportación de unproblem la aplicación de optimización;版本。问题Exportar苏找工作可选择的是，在结构上有一部分是反对中间的。问题OptimizationProblemprob2struct

比如

［x，fval) = quadprog (＿＿＿）， para cualquier variable de entrada, también devuelve, el valor de la función objetivo en:fvalx

fval = 0.5*x'*H*x + f'*x

比如

［x，fval，exitflag，输出) = quadprog (＿＿＿）También devuelve, UN entero que que condición de salida de, y, una estructura que contiene información清醒la optimización。exitflagquadprog输出

比如

［x，fval，exitflag，输出，λ) = quadprog (＿＿＿）también develve una estructura cuyos campos continenen los multiplicadores de Lagrange en la solución。λx

包括

反待办事项

活体脚本

请进入mínimo de

<数学显示= "块" >
< mrow >
< mi >f< / mi >
<莫弹性= " false " >（< / mo >
< mi >x< / mi >
<莫弹性= " false " >）< / mo >
<莫>＝< / mo >
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< mn >1< /锰>
< / mrow >
< mrow >
< mn >2< /锰>
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< mrow >
< mi >x< / mi >
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< mn >1< /锰>
< / mrow >
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< mn >2< /锰>
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<莫>+< / mo >
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< mi >x< / mi >
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< mi >x< / mi >
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< mn >1< /锰>
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< mrow >
< mi >x< / mi >
< / mrow >
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< mn >2< /锰>
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< / msub >
<莫>-< / mo >
< mn >2< /锰>
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< mi >x< / mi >
< / mrow >
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< mn >1< /锰>
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<莫>-< / mo >
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< mn >2< /锰>
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这是一种限制

<数学显示= "块" >
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< mtable columnalign = "左" >
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< mi >x< / mi >
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总的来说，问题是最小的quadprog

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< mi >x< / mi >
<莫弹性= " false " >）< / mo >
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< mi >x< / mi >
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在哪里

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数学> < /

这是一条限制线。

为了解决这个问题，引入系数矩阵的基本概念。

H = [1 -1;1 2];f = [2;6);A = [1 1;1 - 2;2 1];b = [2;2;3);

电话。quadprog

[x, fval exitflag、输出λ)=．..quadprog (H f A、b);
找到满足约束条件的最小值。优化完成是因为目标函数在可行方向上不减小到最优性公差的值内，约束条件满足到约束公差的值内。

检查最后一关，función和萨里达马卡。

x fval exitflag
x =2×10.6667 - 1.3333
fval = -8.2222
exitflag = 1

一个重要的结果是在本地的mínimo。1我想知道一个阳性定义，一个凸出的问题，请在mínimo和mínimo全球。H

请确认所含丙酸的确切价值。H

eig (H)
ans =2×10.3820 - 2.6180
活体脚本

请进入mínimo de

<数学显示= "块" >
< mrow >
< mi >f< / mi >
<莫弹性= " false " >（< / mo >
< mi >x< / mi >
<莫弹性= " false " >）< / mo >
<莫>＝< / mo >
< mfrac >
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< mn >1< /锰>
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< mn >2< /锰>
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< mi >x< / mi >
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< mi >x< / mi >
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< mi >x< / mi >
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Sujeta a la restricción

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< msub >
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<莫>＝< / mo >
< mn >0< /锰>
<莫>．< / mo >
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数学> < /

总的来说，问题是最小的quadprog

<数学显示= "块" >
< mrow >
< mi >f< / mi >
<莫弹性= " false " >（< / mo >
< mi >x< / mi >
<莫弹性= " false " >）< / mo >
<莫>＝< / mo >
< mfrac >
< mrow >
< mn >1< /锰>
< / mrow >
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< mn >2< /锰>
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< mrow >
< mi >x< / mi >
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< mi >T< / mi >
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< / msup >
< mi >H< / mi >
< mi >x< / mi >
<莫>+< / mo >
< msup >
< mrow >
< mi >f< / mi >
< / mrow >
< mrow >
< mi >T< / mi >
< / mrow >
< / msup >
< mi >x< / mi >
< / mrow >
数学> < /
，

在哪里

<数学显示= "块" >
< mrow >
< mtable columnalign = "左" >
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< mi mathvariant =“斜体”>H< / mi >
<莫>＝< / mo >
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<莫>-< / mo >
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<莫>-< / mo >
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< mi mathvariant =“斜体”>f< / mi >
<莫>＝< / mo >
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<莫>-< / mo >
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< / mrow >
<莫>，< / mo >
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< / mtable >
< / mrow >
数学> < /

Sujeta a la restricción lineal。

为了解决这个问题，引入系数矩阵的基本概念。

H = [1 -1;1 2];f = [2;6);Aeq = [1 1];说真的= 0;

大羊驼，快进去吧。quadprog［］一个b

[x, fval exitflag、输出λ)=．..quadprog (H f [] [], Aeq, beq);
找到满足约束条件的最小值。优化完成是因为目标函数在可行方向上不减小到最优性公差的值内，约束条件满足到约束公差的值内。

检查最后一关，función和萨里达马卡。

x fval exitflag
x =2×1-0.8000 - 0.8000
fval = -1.6000
exitflag = 1

一个重要的结果是在本地的mínimo。1我想知道一个阳性定义，一个凸出的问题，请在mínimo和mínimo全球。H

请确认所含丙酸的确切价值。H

eig (H)
ans =2×10.3820 - 2.6180
活体脚本

我们把它最小化到expresión cuadráticax

<数学显示= "块" >
< mrow >
< mfrac >
< mrow >
< mn >1< /锰>
< / mrow >
< mrow >
< mn >2< /锰>
< / mrow >
< / mfrac >
< msup >
< mrow >
< mi >x< / mi >
< / mrow >
< mrow >
< mi >T< / mi >
< / mrow >
< / msup >
< mi >H< / mi >
< mi >x< / mi >
<莫>+< / mo >
< msup >
< mrow >
< mi >f< / mi >
< / mrow >
< mrow >
< mi >T< / mi >
< / mrow >
< / msup >
< mi >x< / mi >
< / mrow >
数学> < /

在哪里

<数学显示=“内联”>
< mrow >
< mi mathvariant =“斜体”>H< / mi >
<莫>＝< / mo >
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<莫>［< / mo >
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<莫>-< / mo >
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< mn >1< /锰>
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<地铁>
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<莫>-< / mo >
< mn >1< /锰>
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< mrow >
< mn >2< /锰>
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<莫>-< / mo >
< mn >2< /锰>
< / mrow >
< / mtd >
< /地铁>
<地铁>
< mtd >
< mrow >
< mn >1< /锰>
< / mrow >
< / mtd >
< mtd >
< mrow >
<莫>-< / mo >
< mn >2< /锰>
< / mrow >
< / mtd >
< mtd >
< mrow >
< mn >4< /锰>
< / mrow >
< / mtd >
< /地铁>
< / mtable >
<莫>］< / mo >
< / mrow >
< / mrow >
数学> < /
，
<数学显示=“内联”>
< mrow >
< mi mathvariant =“斜体”>f< / mi >
<莫>＝< / mo >
< mrow >
<莫>［< / mo >
< mtable >
<地铁>
< mtd >
< mrow >
< mn >2< /锰>
< / mrow >
< / mtd >
< /地铁>
<地铁>
< mtd >
< mrow >
<莫>-< / mo >
< mn >3.< /锰>
< / mrow >
< / mtd >
< /地铁>
<地铁>
< mtd >
< mrow >
< mn >1< /锰>
< / mrow >
< / mtd >
< /地铁>
< / mtable >
<莫>］< / mo >
< / mrow >
< / mrow >
数学> < /
，

这是一种限制

<数学显示= "块" >
< mrow >
< mn >0< /锰>
<莫>≤< / mo >
< mi >x< / mi >
<莫>≤< / mo >
< mn >1< /锰>
< / mrow >
数学> < /
，
<数学显示= "块" >
< mrow >
<莫>∑< / mo >
< mi >x< / mi >
<莫>＝< / mo >
< mn >1< /锰>
<莫>/< / mo >
< mn >2< /锰>
< / mrow >
数学> < /
．

解决这个问题，首先介绍系数。

H = [1，-1,1 -1,2，-2 1，-2,4];f =[2、3、1];磅= 0 (3,1);乌兰巴托= 1(大小(磅));Aeq = 1(1、3);说真的= 1/2;

大羊驼，快进去吧。quadprog［］一个b

x = quadprog (H f [] [], Aeq,说真的,磅,乌兰巴托)
找到满足约束条件的最小值。优化完成是因为目标函数在可行方向上不减小到最优性公差的值内，约束条件满足到约束公差的值内。
x =3×10.0000 0.5000 0.0000
活体脚本

配置进度监控参数。quadprog

选择= optimoptions (“quadprog”，“显示”，“通路”)；

定义一个问题，并在cuadrático中对其进行限制。

H = [1 -1;1 2];f = [2;6);A = [1 1;1 - 2;2 1];b = [2;2;3);

你可以在función上写下你的名字，在必要的时候写上你的名字。quadprog［］

Aeq = [];说真的= [];磅= [];乌兰巴托= [];x0 = [];

我可以解决这个问题。quadprog

x = quadprog (H f A、b Aeq,说真的,磅,乌兰巴托,x0,选项)
Iter Fval Primal infas Dual infas complement 0 - 8.33488e +00 3.214286e+00 1.071429e-01 1.000000e+00 1 -8.331868e+00 1.321041e-01 4.40347e -03 1.910489e-01 2 -8.212804e+00 1.676295e-03 5.587652e-05 1.009601e-02 3 -8.222204e+00 8.381476e-07 2.793826e-08 1.809485e-05 4 -8.222222e+00 3.019807e-14 1.352696e-12 7.525735e-13满足约束条件。优化完成是因为目标函数在可行方向上不减小到最优性公差的值内，约束条件满足到约束公差的值内。
x =2×10.6667 - 1.3333
活体脚本

克里语是一种常用的语言。问题我有很多问题在optimización中有一个等价的问题。程序cuadrático con限制lineales

x = optimvar (“x”2);objec = x (1) ^ 2/2 + x (2) ^ 2 - x (1) * (2) - 2 * x (1) - 6 * x (2);概率= optimproblem (“目标”, objec);prob.Constraints。Cons1 = sum(x) <= 2;prob.Constraints。con2 = -x(1) + 2*x(2) <= 2;prob.Constraints。con3 = 2*x(1) + x(2) <= 3;

转换一个结构。概率问题

问题= prob2struct(概率);

我有一个问题。quadprog

[x, fval] = quadprog(问题)
警告:你的Hessian不是对称的。重置H = (H + H) / 2。
找到满足约束条件的最小值。优化完成是因为目标函数在可行方向上不减小到最优性公差的值内，约束条件满足到约束公差的值内。
x =2×10.6667 - 1.3333
fval = -8.2222
活体脚本

执行联合国项目cuadrático y develve tanto solución como el valor de la función objetiva。

H = [1，-1,1 -1,2，-2 1，-2,4];f = [7, -12; -15);一个= (1 1 1);b = 3;[x, fval] = quadprog (H, f, A, b)
找到满足约束条件的最小值。优化完成是因为目标函数在可行方向上不减小到最优性公差的值内，约束条件满足到约束公差的值内。
x =3×1-3.5714 2.9286 3.6429
fval = -47.1786

我们可以在función的客观条件下计算出部分的客观条件。definición的。función的客观条件。quadprog

fval2 = 1/2*x'*H*x + f'*x
fval2 = -47.1786
活体脚本

根据optimización的程序，配置最合适的参数，可以进行迭代，也可以进行调整。quadprog问题是最小的

<数学显示= "块" >
< mrow >
< mfrac >
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< mn >1< /锰>
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< mn >2< /锰>
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< mi >x< / mi >
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< mi >x< / mi >
< / mrow >
数学> < /

sujetas一

<数学显示= "块" >
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，

在哪里

<数学显示=“内联”>
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< mi mathvariant =“斜体”>H< / mi >
<莫>＝< / mo >
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<莫>＝< / mo >
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<莫>］< / mo >
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数学> < /
．

介绍问题的系数。

H = [2 1 -1 1 3 1/2 -1 /2 5];f =(4、7、12);磅= 0 (3,1);乌兰巴托= 1 (3,1);

我们要建立一个最接近于迭代的进程。

选择= optimoptions (“quadprog”，“显示”，“通路”)；

大羊驼。quadprog

[x fval exitflag,输出]= quadprog (H, f ,[],[],[],[], 磅,乌兰巴托,[]选项)
Iter Fval Primal infas Dual infas complement 0 2.691769e+01 1.582123e+00 1.712849e+01 1.680447e+00 0.000000e+00 8.564246e-03 9.971731e-01 2 -5.451769e+00 0.000000e+00 4.282123e-06 2.710131e-02 3 -5.499997e+00 0.000000e+00 1.22193e -10 6.939689e-07 4 -5.500000e+00 0.000000e+00 5.842173e-14 3.469847e-10满足约束条件。优化完成是因为目标函数在可行方向上不减小到最优性公差的值内，约束条件满足到约束公差的值内。
x =3×10.0000 1.0000 0.0000
fval = -5.5000
exitflag = 1
输出=结构体字段:消息:“……' algorithm: 'interior-point-凸' firstorderopt: 1.5921e-09 construct: 0 iterations: 4 linearsolver: 'dense' cgiterations: []
活体脚本

结果在programación cuadrática和拉格朗日的乘数之间有一个问题。

H = [1，-1,1 -1,2，-2 1，-2,4];f = [7, -12; -15);一个= (1 1 1);b = 3;磅= 0 (3,1);[x, fval exitflag、输出λ)= quadprog (H f A、b[],[],磅);
找到满足约束条件的最小值。优化完成是因为目标函数在可行方向上不减小到最优性公差的值内，约束条件满足到约束公差的值内。

检验拉格朗日的乘数结构。λ

disp(λ)
eqlin: [0x1 double] lower: [3x1 double] upper: [3x1 double]

La restricción de desigualdad是拉格朗日的直系乘数。12

我们可以看到更多的人在límite下面。

disp (lambda.lower)
5.0000 0.0000 0.0000

Sólo起始成分是一个倍增因子，用来区分。lambda.lower一般意义上说，sólo的引物成分是está的，而límite的引物成分是劣质的。x确认最重要的组成部分。x

disp (x)
0.0000 1.5000 1.5000

Argumentos de entrada

反待办事项

Término objetivo cuadrático, especificado como una matriz real simétrica。代表cuadrático de la expresión。H1/2 * x ' * H * x + f ' * x如果没有simétrico，我们可以注意使用versión对称的糖。Hquadprog(H + H ') / 2

如果这个矩阵是分散的，那么这个算法是利用一个与电码不同的算法。H“interior-point-convex”H一般来说，算法分散más rápido在大问题上分散，算法分散más rápido在问题上分散pequeños。Para obtener más información，咨询la descripción de la opción y。LinearSolverAlgoritmointerior-point-convexquadprog

比如:(2, 1, 1, 3)

蒂波德拿督:双

Término对象是线性的，具体来说是实向量。代表término lineal en la expresión。f1/2 * x ' * H * x + f ' * x

比如:(1; 3; 2)

蒂波德拿督:双

线性线的限制，特别是真实的矩阵。它是一个矩阵，它是número de desigualades，它是número de variables (número de elementos en)。一个米N米Nx0Para problem是一个大问题，需要分散。一个

我的名字叫Codifica as desigualades lineales一个米

，A * x < =

变量的列向量，是元素的列向量。xNx (:)b米

谢谢你，特别的

x1+ 2x2≤10 3
x1+ 4x2≤20 5
x1+ 6x2≤30日

Ingrese是restricciones:

= [1, 2, 3, 4, 5, 6);b =(10、20、30);

比如:特别的是，它的成分和效用是一样的。一个= 1 (1,N)b = 1

蒂波德拿督:双

线性线的限制，特别是实向量。这是与矩阵相对的元素向量。b米一个如果我们有一个费拉向量，我们就会有一个国际圆柱向量。bbb (:)这是一个很大的问题，在矢量分散的情况下。b

我的名字叫Codifica as desigualades linealesb米

，A * x < =

está是变量列向量，是tamaño por的一个矩阵。xNx (:)一个米N

谢谢你，特别的

x1+ 2x2≤10 3
x1+ 4x2≤20 5
x1+ 6x2≤30日

Ingrese是restricciones:

= [1, 2, 3, 4, 5, 6);b =(10、20、30);

比如:特别的是，它的成分和效用是一样的。一个= 1 (1,N)b = 1

蒂波德拿督:双

直线的限制，尤其适用于真实的矩阵。它是一个矩阵，它是número de ecualidades，它是número de variables (número de elementos en)。Aeq我N我Nx0Para problem是一个大问题，需要分散。Aeq

Codifica las equalidalesAeq我

，Aeq * x =说真的

变量的列向量，是元素的列向量。xNx (:)说真的我

谢谢你，特别的

x1+ 2x2+ 3x3.= 10 2
x1+ 4x2+x3.= 20,

Ingrese是restricciones:

Aeq =[1、2、3、2、4、1];说真的=(10、20);

比如:具体来说，它的分量是1，效用是y。Aeq = 1 (1, N)说真的= 1

蒂波德拿督:双

直线的限制，特别是实向量。这是与矩阵相对的元素向量。说真的我Aeq如果我们有一个费拉向量，我们就会有一个国际圆柱向量。说真的说真的说真的(:)这是一个很大的问题，在矢量分散的情况下。说真的

Codifica las equalidales说真的我

，Aeq * x =说真的

está是变量列向量，是tamaño por的一个矩阵。xNx (:)Aeq我N

谢谢你，特别的

x1+ 2x2+ 3x3.= 10 2
x1+ 4x2+x3.= 20,

Ingrese是restricciones:

Aeq =[1、2、3、2、4、1];说真的=(10、20);

比如:具体来说，它的分量是1，效用是y。Aeq = 1 (1, N)说真的= 1

蒂波德拿督:双

Límites劣等，具体说明一个实向量和一个实矩阵。如果número de elementos en e igual or número de elementos en, continuación，具体地说x0磅磅

para todos。x(我)> =磅(我)我

是的，一个continuación，具体地说元素个数(磅)<元素个数(x0)磅

帕拉。x(我)> =磅(我)1 <= I <= numel(lb)

如果有什么东西在里面，我们就会注意到它。磅x0

比如:特别要注意的是它的成分和效用。磅= 0(大小(x0))

蒂波德拿督:双

Límites优于，具体说明一个实向量和一个实矩阵。如果número de elementos en e igual or número de elementos en, continuación，具体地说x0乌兰巴托乌兰巴托

para todos。x (i) < =乌兰巴托(我)我

是的，一个continuación，具体地说元素个数(乌兰巴托)<元素个数(x0)乌兰巴托

帕拉。x (i) < =乌兰巴托(我)1 <= I <= numel(ub)

如果有什么东西在里面，我们就会注意到它。乌兰巴托x0

比如:具体来说，x的成分低于1的效用。乌兰巴托= 1(大小(x0))

蒂波德拿督:双

这是官方说法，具体来说是实向量。这是可选的。单独应用算法只能限制人们的行为。x0“trust-region-reflective”

如果没有具体说明，我们可以在límites上定义内部的组成部分。省略对偶算法，对偶算法有一定的限制。x0quadprogx0quadprogx0“interior-point-convex”“trust-region-reflective”

比如:(1, 2, 1)

蒂波德拿督:双

从optimización开始，具体地说，我们可以从结构上看到我们的变化。optimoptionsoptimset

alunas opciones están ausentes en la pantalla。optimoptions可以用手写体书写。Para obtener más información，咨询。版本区分各种

身体algoritmos

算法

以利亚el algoritmo:

  • predeterminado“interior-point-convex”

  • “trust-region-reflective”

El algoritmo manejsólo los problemas convexos。“interior-point-convex”我们可以单独控制这个问题，也可以单独控制这个问题。“trust-region-reflective”Para obtener más información，咨询。Elegir el algoritmo
诊断

最下面的información, diagnóstico, sobre, función是最小的解决方案。这是命运的安排。“上”“关闭”
显示

Nivel de visualización (ver):Visualizacion iterativa

  • 哦，我不知道该怎么做。“关闭”“没有”

  • Muestra sólo la salida final (por defecto)。“最后一次”

El algoritmo permit valores adicionales:“interior-point-convex”

  • 具体为visualización迭代。“通路”

  • 具体情况请参见visualización。“iter-detailed”

  • Muestra sólo la salida的最后一站。最后详细的
MaxIterations

Número máximo de iteraciones permitidas;联合国entero positivo。

  • 第一个问题的限制，是预先确定的价值。“trust-region-reflective”2 * (numberOfVariables - numberOfEqualities)

  • 对于解决问题的算法，必须预先确定。200

帕拉，等于opción es的数。optimset麦克斯特版本。这些都是遗传的
OptimalityTolerance

最优的宽容原则;联合国escalar positivo。

  • 第一个问题的限制，是预先确定的价值。“trust-region-reflective”1 e-6

  • 这是一个需要限制的问题，这是一个预先决定的问题。“trust-region-reflective”100 *每股收益2.2204 e-14

  • 对算法来说，这是预先决定的。“interior-point-convex”1 e-8

版本。容忍标准为detención

帕拉，等于opción es的数。optimsetTolFun版本。这些都是遗传的
StepTolerance

宽容(terminación en);联合国escalar positivo。x

  • 勇气是预先注定的。“trust-region-reflective”100 *每股收益2.2204 e-14

  • 英勇是预先决定的。“interior-point-convex”1 e-12

帕拉，等于opción es的数。optimsetTolX版本。这些都是遗传的

独奏algoritmo“trust-region-reflective”

FunctionTolerance

宽容terminación en el valor de la función;联合国escalar positivo。预先决定的价值取决于问题的位置:这些问题可以通过restricción到límite，也可以通过约束的直线。100 *每股收益1 e-6版本。容忍标准为detención

帕拉，等于opción es的数。optimsetTolFun版本。这些都是遗传的

HessianMultiplyFcn

Función de multiplicación de hessian，具体来说是一个函数。在一个大的escala中结构的Para problem，可以是función的Hessian matriz in realmente的计算。H * YHfunción tiene La forma

W = hmfun (Hinfo, Y)

把矩阵作为计算机的有效矩阵。HinfoH * Y

请向您的朋友咨询一下如何使用opción。Minimización cuadrática con el hessian denso, estructurado

帕拉，等于opción es的数。optimsetHessMult版本。这些都是遗传的
MaxPCGIter

Número máximo de iteraciones PCG(降解共轭先决条件);联合国escalar positivo。勇气是预先决定的，它与我们所受的限制有关。马克斯(1楼(numberOfVariables / 2))如果有限制的问题，那就忽略在迭代中使用限制。quadprogMaxPCGIterMaxIterationsPara obtener más información，咨询。Método共轭先决条件梯度
PrecondBandWidth

对PCG的前置条件较优;没有否定。如有缺陷，则使用对角线。quadprog0对于这些问题，我们可以把它们简化为número的迭代。调整使用factorización directa (Cholesky)在lugar de losdamados共轭(CG)。PrecondBandWidth正网址:factorización directa es computacionalmente más costosa que CG，如果要制作一个网址:solución的主要作品。
SubproblemAlgorithm

确定cómo我们计算iteración的路径。勇气是预先决定的，所以我们要把它准确地表达出来。“重心”“分解”版本。Algoritmotrust-region-reflectivequadprog
TolPCG

宽容terminación en la iteración PCG;联合国escalar positivo。英勇是预先决定的。0．1
TypicalX

英勇tipicos。xEl número de elementos en es igual al número de elementos en, El punto de partida。TypicalXx0英勇是预先决定的。按逐步增加的速度使用。只有一种成分是犯罪的，只有一种成分是犯罪的，只有一种成分是犯罪的。的(numberOfVariables, 1)quadprogTypicalXTypicalXxTypicalX1

独奏algoritmo“interior-point-convex”

ConstraintTolerance

宽容清醒的la infracción de restricción;联合国escalar positivo。英勇是预先决定的。1 e-8

帕拉，等于opción es的数。optimsetTolCon版本。这些都是遗传的
LinearSolver

在算法中直线内部排列的顺序:

  • (预先决定的勇气):美国在相反的方向上分散。“汽车”“稀疏”H“密集”

  • -利用álgebra线性分散。“稀疏”版本。矩阵dispersas

  • -利用álgebra线性致密。“密集”

Estructura problemática, especificada como Estructura con estos campos:

H

 Matriz simetrica en1/2 * x ' * H * x

f

 向量en término线性f ' * x

Aineq

 矩阵的限制线为≤Aineq * xbineq

bineq

 向量的限制是线性≤Aineq * xbineq

Aeq

 Matriz是指直系的Aeq * x =说真的

说真的

 向量是线性的Aeq * x =说真的
磅 Vector de los límites较差
乌兰巴托 向量límites上

x0

 Punto调整对位x

解算器

 “quadprog”

各种选择

 在aplicación de optimización的中间optimoptions

洛斯坎波斯的儿子，y。Hf解算器各种选择解决者，不知道我们的目标是什么。quadprog问题

蒂波德拿督:结构体

Argumentos德公司salida

反待办事项

Solución，表示一个实向量。最小向量是线性序列的限制条件。请告诉我联合国mínimo本地para problem没有凸面。x1/2 * x ' * H * x + f ' * xx凸出的问题是全球性的。xPara obtener más información，咨询。局部优化vs全局优化

在función objetiva en la solución中，我们可以看到一个真实的尺度。Es el valor de la solución。fval1/2 * x ' * H * x + f ' * xx

你的动机是什么，我们可以在白板上描述一下。quadprog

所有的算法

1

Función convergida a la solución。x

0

Número de iteraciones superada。选项。麦克斯特ations

－２

这个问题是不可行的。哦，para, el tamaño我们所处的时代是这样的，但不应该是satisfacían的限制。“interior-point-convex”选项。StepTolerance

－3

问题是难免的。

Algoritmo“interior-point-convex”

2

tamaño我们所处的时代是这样的，我们的限制是satisfacían。选项。StepTolerance

－6

问题不大。

－8

我不知道怎么计算。

Algoritmo“trust-region-reflective”

4

当地encontrado缩印版;Mínimo no es único。

3.

我们应该勇敢地面对这个时代。选项。FunctionTolerance

－4

La dirección de búsqueda实际没有时代，dirección de下降。否se podrían hacer más progressos。

Información清醒el proceso de optimización, devuelta como una estructura con estos campos:

迭代

Número de iteraciones tomadas

算法

算法optimización效用

cgiterations

Número总迭代数PCG(单独算法)“trust-region-reflective”
constrviolation

Máximo de funciones de restricción
firstorderopt

最好的是最基本的秩序
linearsolver

单列算法“密集”“稀疏”“interior-point-convex”
消息

Mensaje德公司salida

Los multiplicadores de Lagrange en la solución, devueltos como una structura con estos campos:

较低的

洛杉矶这样的劣质磅

上

洛杉矶这样的优越乌兰巴托

ineqlin

拉斯维加斯desigualdades直系

eqlin

拉斯维加斯equalidades直系

Para obtener más información，咨询。Las estructuras multiplicador de Lagrange

Algoritmos

反待办事项

“interior-point-convex”

我们的算法是这样的，我们可以通过está来限制这些限制。“interior-point-convex”利用módulo来消除冗余，简化问题，解决问题的各个部分。

该算法实现了不同的分散矩阵和致密矩阵。H一般来说，implementación分散más rápida问题大的分散，y la致密más rápida问题densos pequeños。Para obtener más información，咨询。Algoritmointerior-point-convexquadprog

“trust-region-reflective”

算法是método de la región de confianza子空间basado和método de Newton内部反射器。“trust-region-reflective”［1］Cada iteración implica la solución aproximada de un gran sistema linear utilization el método de gradientes conjugados preacondicados (PCG)。Para obtener más información，咨询。Algoritmotrust-region-reflectivequadprog

Funcionalidad alternativa

Aplicacion

请使用aplicación de optimización para la programación cuadrática。把你的名字写在línea上optimtoolMATLAB®quadprog -二次规划解算器。Para obtener más información，咨询。Aplicacion de optimizacion

请注意问题所在

我们应该用实际行动解决问题。Configuración de optimización basada en problemas再见，亲爱的。Programacion cuadratica

Referencias

[1]科尔曼，T. F.和Y. Li。使二次函数在某些变量有界的情况下最小的反射牛顿法SIAM优化学报．第6卷第4期，1996年，第1040-1058页。

吉尔，P. E.， W.默里和M. H.赖特。实际的优化。伦敦:学术出版社，1981。

N. Gould和P. L. Toint。"二次规划的预处理"数学规划。系列丛书，Vol. 19, 2004, pp. 95-132。

Consulte也

|||

特马

介绍antes de 2006a

Documentación de优化工具箱

Soporte

8 MATLAB数据科学备忘单

8 MATLAB数据科学备忘单

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