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关于凸优化

关于凸优化

作者: 庭叶 | 来源:发表于2017-03-26 22:20 被阅读0次

    凸集

    凸集的定义为:

    如果集合C中任意2个元素连线上的点也在集合C中,则C为凸集。

    如下图:

    常见的凸集:n维实数空间;一些范数约束形式的集合;仿射子空间;凸集的交集;n维半正定矩阵集。

    凸函数

    凸函数的定义:函数任意两点连线上的值大于对应自变量处的函数值

    示意图如下:

    常见的凸函数:指数函数族;非负对数函数;仿射函数;二次函数;常见的范数函数;凸函数非负加权的和等。

    凸优化问题

    凸优化问题(OPT)的定义:

    目标函数是凸函数,变量所属集合是凸集合的优化问题。

    目标函数是凸函数,变量的约束函数是凸函数(不等式约束时),或者是仿射函数(等式约束时)。

    论文中的定义如下:

    常见的凸优化问题:

    1.线性规划(LP)

    2.二次优化(QP)

    3.二次约束的二次规划(QCQP)

    4.半正定规划(SDP)

    参考资料:

    http://cs229.stanford.edu/section/cs229-cvxopt.pdf

    http://blog.csdn.net/sunmenggmail/article/details/13998255

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