qq_45889056的博客

李雅普诺夫优化的核心步骤定义李雅普诺夫函数衡量系统稳定性。推导漂移上界，结合惩罚项构造优化目标。在每个时隙最小化漂移加惩罚项，得到在线策略。通过参数VVV调节稳定性和最优性的权衡。优势将复杂随机优化问题分解为单时隙优化。不依赖先验统计信息，适用于非稳态系统。理论保证稳定性和最优性间隙。公式总结Qit1max⁡Qit−bitait0Qi​t1maxQi​t−bi​tai​t0LQt12∑Qi2。

在Karmarkar算法中，我们首先将问题转化为一个“中心化”的形式，这样可以避免在可行域的边界上搜索，而是在可行域内部寻找最优解。

原始问题分解：将原问题转化为多个子问题，使得每个子问题可以通过优化一个变量来求解。交替更新：交替更新各个变量，同时通过乘子法确保子问题的约束得到满足。

对照着这个写约束条件，以及验证SINR。直接上代码（辛苦两天才改出来的）

ADMM 和 BCD 在处理复杂的优化问题时具有不同的优缺点和适用场景。选择合适的算法可以更好地解决优化问题。

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