Документация

Запишите ограничения для основанного на проблеме конического программирования

Гарантировать это solve или prob2struct вызовы coneprog для конической проблемы второго порядка задайте конические ограничения второго порядка как один из двух типов:

Здесь, linear expression означает линейное выражение в переменных оптимизации. sum of squares означает сумму явных квадратов переменных оптимизации, таких как sum(x.^2). Целевая функция для coneprog должно быть линейным в переменных оптимизации. Для получения дополнительной информации о форме суммы квадратов смотрите Целевую функцию Записи для Основанных на проблеме Наименьших квадратов.

solve и prob2struct также вызовите coneprog когда тип ограничения имеет эквивалентную форму к этим перечисленным двум:

Например, coneprog решатель по умолчанию для каждой из следующих двух эквивалентных формулировок задачи, когда вы вызываете solve.

x = optimvar('x',3,...
    'LowerBound',[-Inf,-Inf,0],...
    'UpperBound',[Inf,Inf,2]);
A = diag([1,1/2,0]);
d = [0;0;1];
f = [-1,-2,0];
probnorm = optimproblem('Objective',f*x);
probsumsq = optimproblem('Objective',f*x);

consnorm = norm(A*x) <= d'*x;
probnorm.Constraints.consnorm = consnorm;
conssumsq = sqrt(sum((A*x).^2)) <= dot(d,x);
probsumsq.Constraints.conssumsq = conssumsq;

optnorm = optimoptions(probnorm);
class(optnorm)

ans =

    'optim.options.ConeprogOptions

optsumsq = optimoptions(probsumsq);
class(optsumsq)

ans =

    'optim.options.ConeprogOptions

Если вы пишете ограничения второго порядка по-другому, такие как математически эквивалентный sqrt(x'*x), solve вызывает другой решатель, такой как fmincon. В этом случае необходимо предоставить solve с начальной точкой и процессом решения может отличаться (и часто менее эффективно), как в следующем примере.

x = optimvar('x',3,...
    'LowerBound',[-Inf,-Inf,0],...
    'UpperBound',[Inf,Inf,2]);
A = diag([1,1/2,0]);
d = [0;0;1];
f = [-1,-2,0];
prob = optimproblem('Objective',f*x);
cons = sqrt(x'*A'*A*x) <= d'*x;
prob.Constraints.cons = cons;
opt = optimoptions(prob);
class(opt)

ans =

    'optim.options.Fmincon'

Смотрите также

coneprog | solve | prob2struct

Похожие темы

• Минимизируйте энергию кусочной линейной системы массового Spring Используя коническое программирование, основанное на проблеме
• Запишите целевую функцию для основанных на проблеме наименьших квадратов