凸优化非系统学习之笔记2：分数规划问题及相关算法

最新推荐文章于 2024-08-28 23:45:28 发布
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本文深入讲解了分数规划问题的相关概念及解决方法，并提供了详细的算法解释和C语言实现代码示例。
中科大-凸优化 笔记（lec26）-二次规划
scu-liu的博客
02-13 1678
全部笔记的汇总贴（视频也有传送门）：中科大-凸优化 一、二次规划（Quadratic Programming） min⁡12XTPX+ξTx+r      （凸）P∈S+ns.t.      Qx≤h  Ax=b（仿射）\min \frac12X^TPX+\xi^Tx+r\;\;\;（凸）P\in S_+^n\\s.t.\;\;\;Qx\le h\;Ax=b（仿射）min21​XTPX+ξTx+r（凸）P∈S+n​s.t.Qx≤hAx=b（仿射） 二、二次约束二次规划（Quadratizally cons
凸优化算法学习笔记：闵可夫斯基和与Slope trick
最新发布
weixin_55851276的博客
03-18 1138
凸优化学习笔记：闵可夫斯基和与 Slope trick
关于分数规划
feiliboos
11-15 397
分数规划问题，是指这样一类问题： 要求f(x)/g(x)的最值，其中f(x),g(x)都是线性函数，而其中被研究的最多的是0-1分数规划，即求这样的一个式子的极值 r=(∑(ci*xi))/(∑(di*xi))，其中xi∈{0,1} 我们可以把这个式子变换一下 z=(∑(ci*xi))-r'*(∑(di*xi))，其中z是左边这个式子的最大(小)值 由于di为正数，xi为非负数，所以 ...
[FractionalProgramming]分数规划
srand(time(0))
04-05 1990
线性规划与网络流 分数规划
凸优化非系统学习之笔记3：拉格朗日乘子法和KKT条件
暴躁的地瓜的博客
07-24 475
https://www.cnblogs.com/liaohuiqiang/p/7805954.html https://www.cnblogs.com/xinchen1111/p/8804858.html这两篇都讲的很清楚。
20.四种常见的相关度分数优化方法
lm324114的专栏
02-29 410
1、query-time boost GET /forum/article/_search { "query": { "bool": { "should": [ { "match": { "title": { "query": "java spark", ...
最优化理论笔记.pdf
02-05
- **线性分数规划、二次规划、QCQP**：分别介绍了这几种特定类型的最优化问题。 - **回归问题**：特别是在数据稀疏的情况下如何应用LASSO技术。 #### 四、对偶性与KKT条件 - **对偶性**：讨论了原问题与其对偶问题...
《凸优化》中科大-讲解 -系列笔记（汇总55/55）
scu-liu的博客
02-01 2万+
这是一篇汇总贴 视频 文章主要是结合哔站的视频：中科大-凸优化 第九集好像有缺失，翻了一下评论，可以找找看一下。 笔记 中科大-凸优化 笔记（一）-什么是凸优化？
机器学习之监督学习（一）线性回归、多项式回归、算法优化[巨详细笔记]
2301_79376014的博客
08-28 1810
机器学习详细入门，看这篇就够了！
Leetcoder：算法问题解析与编码实践之旅
加泰罗尼亚数出现在多种看似无关的计数问题中，例如：合法的括号序列数量、二叉树的不同形态数、栈操作的合法序列数、凸多边形三角剖分数、非交叉弦的连接方式等。该项目中对加泰罗尼亚数问题的解释，很可能包含了...
波束成形的一种快速迭代算法，收敛速度很快
08-20
算法当中的核心思想是采用信号反馈，从而调节迭代步长，该步长是一种自适应的，算法在收敛速度上得到很大改善
凸集，凸函数，凸优化问题，线性规划，二次规划，二次约束二次规划，半正定规划...
weixin_30617561的博客
05-06 2594
　　没有系统学过数学优化，但是机器学习中又常用到这些工具和技巧，机器学习中最常见的优化当属凸优化了，这些可以参考Ng的教学资料：http://cs229.stanford.edu/section/cs229-cvxopt.pdf，从中我们可以大致了解到一些凸优化的概念，比如凸集，凸函数，凸优化问题，线性规划，二次规划，二次约束二次规划，半正定规划等，从而对凸优化问题有个初步的认识。以下是几个重要相...
读convex optimization (Stephen Boyd)：最优化 最小二乘 线性规划 凸优化 非线性规划 (intro part)
weixin_42100211的博客
01-01 1184
for all x, y ∈ Rn and all α, β ∈ R with α + β = 1, α ≥ 0, β ≥ 0. Since any linear program is therefore a convex optimization problem, we can consider convex optimization to be a generalization of linear programming. our ability to solve the optimization p.
基础知识梳理2——凸优化与半定规划(…
Line_Yang的专栏
04-08 7956
凸优化： Minimize      f(x) Subject to   x∈C                                  (2.1)        f是一个凸函数，C是一个凸集，x是优化变量。我们一般将其写作：      (2.2) 即要求目标函数是凸函数，变量所属集合是凸集合的优化问题。或者目标函数是凸函数，变量的约束函数是凸函数（不等式约束时），或者
凸优化与半定规划(SDP)
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sdgyfbtnyj的博客
08-28 3万+
常见的凸优化问题包括：线性规划（LP，Linear Program），二次规划（QP，Quadratic Program），二次约束的二次规划（QCCP，Quadratically Contrained Quadratic Program），半正定规划（SDP，Semidefinite Program） 凸优化问题（OPT，convex optimization problem）指定义在凸集中的凸...
凸优化第四章凸优化问题 4.4 二次优化问题
hyl1181的博客
12-17 4685
4.4 二次优化问题 例子 二次锥规划 二次优化 当凸优化问题的目标函数是凸二次型并且约束函数为仿射函数时，问题为二次规划 二次约束二次规划 二次约束二次规划，即目标函数和不等式约束函数均为凸二次型。 这里记LP 为线性规划，QP为二次规划，QCQP为二次约束二次规划，可知 当QCQP中的时，QCQP变为QP。 当QP中的时，QP变为LP。 例子 最小二乘 无约束的情况下，最小二乘问题是一个二次规划。 解析解：是A 的伪逆。 增加线性约束：，也是一个二次规划问题。 如
凸优化问题，线性规划(LP)，二次规划(QP)，二次锥规划(SOCP)，几何规划(GP)，半正定规划(SDP)
phymat.nico的专栏
06-29 3814
https://zhuanlan.zhihu.com/p/133458743 https://zhuanlan.zhihu.com/p/349906368 https://blog.youkuaiyun.com/cmdtth/article/details/101448122 https://www.cnblogs.com/whiterwater/p/11425364.html
分治 —— 01 分数规划
Alex_McAvoy的博客
10-08 2804
【概述】 分数规划的一般形式为： 特别的，当时，称为 01 分数规划 简单来说，就是有一些二元组 (a[i],b[i])，现在从中选择某些二元组，使得最大或最小 这一类题通用的解法是利用二分法来解决： 假设 x 为最优解，对应的最优函数值为λ，那么有： 即： 于是可以构造函数 当时，此时 λ 即为最优解 也就是说，当某一个值 λ满足上述式子的时候，就是要求的值，...
m基于大规模MIMO技术的5G网络上下行功率优化算法matlab仿真
fpga/matlab/simulink算法仿真工程
07-30 899
在实际应用中，基于大规模MIMO技术的功率优化算法可以根据不同的网络需求和条件进行灵活调整，以实现更高效、稳定和可靠的通信服务。基于大规模MIMO技术的5G网络上下行功率优化算法"是针对5G网络中的大规模多输入多输出（MIMO）系统进行功率优化的一种算法。它的基本思想是将总功率按照信道质量分配到不同的子载波上，即信道质量越好的子载波分配更多的功率。在大规模MIMO系统中，功率优化问题旨在最大化上行信道容量或最小化下行通信中的总功率，同时满足用户设备和基站的功率约束条件。初始化：随机初始化发送信号向量。
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