convex optimization两个等式怎么办
来源:学生作业帮 编辑:神马作文网作业帮 分类:物理作业 时间:2024/09/29 19:20:29
convex optimization两个等式怎么办
最小二乘问题和线性规划问题都可以看成是凸优化问题的特殊情况,但是与最小二乘问题和线性规划问题两者不同,求解凸优化问题还不能算是一门成熟的技术.通常没有解析公式来求解凸优化问题,但是存在一些有效的算法,最典型的代表是内点算法.
如果一个实际的问题可以被表示成凸优化问题,那么我们就可以认为其能够得到很好的解决.但是往往识别一个凸优化问题比识别一个最小二乘问题要困难的多,所以需要更多的技巧.
还有的问题不是凸优化问题,但是凸优化问题同样可以在求解该问题中发挥重要的左右.比如松弛算法和拉格朗日松弛算法,将非凸的限制条件松弛为凸限制条件.
凸优化包含多个层次,比如:二次优化问题是一个最底层的优化问题,可以通过求解线性方程来求解优化问题.而牛顿算法是上一个层次,牛顿算法可以求解非限制问题或等式限制问题,但往往是将该问题简化为多个二次优化问题.内点算法处于最高级,可以将非等式限制问题转化为一系列非限制问题或等式限制问题.
如果一个实际的问题可以被表示成凸优化问题,那么我们就可以认为其能够得到很好的解决.但是往往识别一个凸优化问题比识别一个最小二乘问题要困难的多,所以需要更多的技巧.
还有的问题不是凸优化问题,但是凸优化问题同样可以在求解该问题中发挥重要的左右.比如松弛算法和拉格朗日松弛算法,将非凸的限制条件松弛为凸限制条件.
凸优化包含多个层次,比如:二次优化问题是一个最底层的优化问题,可以通过求解线性方程来求解优化问题.而牛顿算法是上一个层次,牛顿算法可以求解非限制问题或等式限制问题,但往往是将该问题简化为多个二次优化问题.内点算法处于最高级,可以将非等式限制问题转化为一系列非限制问题或等式限制问题.
CONVEX OPTIMIZATION怎么样
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