连续凸近似（SCA）技术

已于 2024-05-06 11:11:10 修改
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于 2024-05-06 11:10:00 首次发布
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这篇文章探讨了Majorization-Minimization(MM)方法在工程领域的非凸优化问题中的应用，特别是在SuccessiveConvexApproximation(SCA)技术中的重要性，通过AI技术聚合平台提供学习资源和案例分析。

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【凸优化】连续凸逼近
qq_41100635的博客
08-24 2347
连续凸逼近（Successive Convex Approximation, SCA）是一种用于解决非凸优化问题的常用方法。它通过将原始非凸问题分解为一系列凸子问题来求解，每个子问题都是在上一步的解的基础上构造的，逐步逼近全局最优解。连续凸逼近法通过将非凸问题分解为一系列易于求解的凸子问题，逐步逼近最优解。这种方法在处理复杂的非凸问题时非常有效，尤其在通信、信号处理等领域广泛应用。这个初始解可以是通过启发式方法或简单的猜测得到的。如果问题非凸性强，结果可能是局部最优解。个凸子问题，得到新的解。
Majorization-Minimization (MM) 和 Successive Convex Approximation (SCA)
FengKuangXiaoZuo的博客
01-28 3077
Majorization-Minimization (MM) 考虑如下优化问题 minx  f(q)s.t.  x∈X \begin{aligned} &\mathop{\mathrm{min}}\limits_{\mathbf{x} }~~ f(\mathbf{q})\\ &\mathrm{s.t.}~~ \mathbf{x}\in \mathcal{X} \\ \end{aligned} ​xmin​  f(q)s.
sca_SCA凸优化_凸优化SCA_SCA_凸优化_
10-02
SCA算法实现，主要针对凸优化问题进行求解，可以在其他地方使用。
SCA相关知识学习笔记
01-31
术语缩写：SCA：ServiceComponentArchitectureWPS：WebSphereProcessServerWSIF：WebServiceInvocationFrameworkWID：WebSphereIntegrationDeveloperSDO：ServiceDataObject ()基本组成元素和基本构建单位，也是我们具体实现业务逻辑的地方。SCA服务组件的主要接口规范是基于WSDL，部分服务组件也提供了Java接口。使用服务组件的客户端可以选择使用WSDL接口或Java接口
2025年3月25日学习记录
最新发布
m0_54247633的博客
04-01 321
因此有凹函数的定义：如果函数 f 是凸函数，那么函数 −f 是凹函数。也就是定义域中任意两点连线组成的线段都在这两点的函数曲线（面）上方。2.构造替代函数的时候，优化问题是最小化的时候，替代函数是原函数的。优化问题是最大化某问题的时候，替代函数是原函数的。可以用泰勒展开到二阶，保证二阶导数＞0；是一种将非凸问题转化成凸优化问题的手段。首先了解下什么是凸函数。1.与原函数在近似点处函数值相同；MM方法和SCA方法类似，但是要求。因此在构造替代函数的时候，要注意。3.在近似点处的梯度一致。连续凸逼近（SCA）
连续凸逼近（SCA）
qq_26826331的博客
06-23 1万+
本质：一种最小最大的方法。 原问题f 求最值复杂。 SCA的思路便是通过迭代求解一系列与原问题 § 相似的凸优化问题，从而找到原问题的一个local solution(stationary point)。
对于目标函数非凸问题进行凸优化的优化算法
suhongrou的博客
01-15 532
（2）连续凸近似：SCA通过将非凸目标函数近似为凸函数，每一个迭代中，都会为原问题构造一个凸的近似问题，且每次迭代的优化结果尽量向全局最优解靠近。优化步骤：（１）初始值（２）凸近似（基于对目标函数的理解进行线性或其他形式的凸近似）（３）优化近似问题，得到更新解（４）更新与重复，直到满足收敛准则或达到最大迭代次数。优化的步骤：（1）初始值（2）交替更新（固定一个参数，优化另一个）（3）终止条件：直到所有的子问题的解都收敛到某一个程度（如：目标函数优化变化非常小）处理组合优化和非凸优化问题的技术。
非凸问题的求解方法以及连续凸逼近SCA（Successive Convex Approximation）方法
热门推荐
weixin_44535200的博客
08-09 2万+
非凸问题的求解方法 针对形如下式的函数： min⁡x∈XV(x)=F(x)+G(x)\min\limits_{{\bf{x}}\in X} V(x)=F(x)+G(x)x∈Xmin​V(x)=F(x)+G(x); 其中F为光滑的（不一定convex），G是convex的但是可能不可微，且存在：对于n维实矢量空间，有X=X1×...×XNX=X_1 \times...\times X_NX=X1​×...×XN​; x=(x1,...,xN)\bf{x} =(x_1,...,x_N)x=(x1​,...,xN
凸优化学习笔记-通信系统中基于SCA的用户速率凸近似
tsingthur的博客
03-27 2414
在凸优化问题中，常用基于SCA的方案将原问题转化为凸优化问题。SCA的基本思想是通过一系列凸问题迭代逼近非凸问题。在每次迭代时，将非凸约束替换为它们的凸近似。通信系统中，通常的优化目标是可达速率R，其计算公式为Rloga​1SINR对于该非凸形式，通常用中的方式，将其用凸近似代替。
使用连续凸近似的MIMO窃听通道的迭代预编码
03-17
使用连续凸近似的MIMO窃听通道的迭代预编码
基于逐次凸近似(Successive Convex Approximation)的非凸二次规划问题求解---MATLAB程序
zd1_666的博客
06-16 5930
逐次凸近似(Successive Convex Approximation, SCA)是一种优化算法，主要应用于求解非凸优化问题。它的基本思想是将一个非凸问题转化为包含多个凸子问题的序列，通过不断的求解凸子问题逼近原问题的最优解。
SCA_PowerAllocation.m SCA算法matlab代码
10-03
利用连续凸逼近（SCA）优化D2D对和CU用户的功率，使得D2D对的速率和最大，同时满足CU的速率要求
SCA简单本地调用案例
03-31
标题 "SCA简单本地调用案例" 涉及的是软件组件服务（Service Component Architecture，简称SCA）在实现本地服务调用时的一个基础示例。SCA是一种用于构建分布式应用和服务的框架，它允许开发者以声明式的方式组合和...
机会约束程序的凸近似（学习用）（Matlab代码实现）
m0_73907476的博客
10-12 244
此外，在假设扰动中的约束是仿射的，并且扰动向量中的条目彼此独立于其他随机变量的情况下，本文通过建立机会约束问题的大偏差型近似，称为“Bernstein近似”。本文提出了一种基于模拟的方案来界定机会约束问题中的最优值，并报告了旨在比较Bernstein和众所周知的情景近似方法的数值实验。最后，将构造扩展到模糊机会约束问题的情况，其中随机扰动与已知属于给定凸紧集而不是确切已知的分布的集合无关，而机会约束应该满足该集给定的每个分布。我们构造了相应的机会约束问题的一类一般的凸保守近似。
凸优化理论学习六|近似和拟合
weixin_47748259的博客
05-18 1697
在估计或回归领域中，当测量的结果中某个分量存在较大的噪声误差时，按照上面的罚函数，结果残差向量中会产生含有较大分量的残差项。对于这种情况，我们应该首先确认哪些测量值是野值，然后在估计过程中移除，或者在估计时不要对这些项进行太多的优化。最常用的就是使用范数，范数是一个函数，自变量是一个向量，因变量是这个向量的距离值。评价每个分量的费用或惩罚，总体惩罚就是每个残差的罚函数之和。的不同选择会导致不同的残差，因此有不同的总体惩罚，在罚函数问题中，极小化总体惩罚来解决问题。的问题，而最小范数问题解决的是在满足。
关于SCA
jiuge8530的博客
03-31 327
SCA核心框架就是一个类似于andriod的应用框架的东西，搞好了确实有助于波形和硬件解耦，有助于设备标准化。
凸优化基础
专注 图像处理+模式识别+机器学习+深度学习
12-08 7803
欢迎各位研究生同学选修《凸优化》（鉴于各位好友都是高年级的同志了，如能转发师弟师妹们，更表示感谢）   课程名称： 凸优化 Convex Optimization 学分：3 教师：王书宁 教授，  李力 副教授 教材：S. Boyd  和 L. Vandenberghe《Convex Optimization》 课程简介：   斯坦福大学的 Boyd 和加州大学洛杉矶分校的
sca_powerallocation.m sca算法matlab代码
06-28
### 回答1： sca_powerallocation.m是一个用于实现SCA（Successive Convex Approximation）算法的MATLAB代码。SCA算法是一种用于优化问题的迭代算法，它通过将非凸问题近似为一系列凸问题来求解。 在sca_powerallocation.m代码中，首先会定义问题的目标函数和约束条件。这些问题可能是无约束问题或带有一些等式和不等式约束的问题。接下来，代码会初始化一些变量和参数，例如初始解、迭代次数等。 然后，代码会进入SCA算法的主要循环。每次循环中，算法会首先线性化目标函数和约束条件，并求解线性化问题的最优解。然后，算法会更新原始问题中的目标函数和约束条件，将线性化问题的最优解作为当前迭代步骤的近似解。这样，在下一次循环中，算法将使用更新后的问题进行线性化和求解。 循环会进行多次，直到达到最大迭代次数或满足停止准则为止。停止准则通常是设置一个阈值，用于判断当前迭代步骤的近似解与真实最优解之间的差距是否足够小。 最后，算法会输出最优解、目标函数值和其他相关信息。这样，我们就可以使用sca_powerallocation.m代码来求解我们定义的优化问题，并得到最优解。 总而言之，sca_powerallocation.m是一个实现SCA算法的MATLAB代码，通过近似非凸优化问题为一系列凸问题，来求解优化问题的最优解。 ### 回答2： sca_powerallocation.m是一个使用MATLAB编写的SCA（Successive Convex Approximation，连续凸逼近）算法的代码。 SCA算法是一种用于解决非凸优化问题的方法。它通过将原问题转化为一系列凸优化问题来逼近原问题的最优解。具体而言，SCA算法通过将原问题中的非凸部分进行线性化，然后求解线性化问题的最优解。接着，它将线性化问题的最优解作为原问题中的参考点，再次线性化原问题，以此类推，通过逐步逼近的方式找到最优解。 sca_powerallocation.m代码实现了SCA算法在功率分配问题上的应用。功率分配问题是指在通信系统中，如何合理分配不同用户之间的无线功率，以达到最佳系统性能。sca_powerallocation.m代码中，首先会定义非凸优化问题的目标函数、约束条件以及初始解。然后，使用连续凸逼近的思想，将非凸约束条件进行线性化，得到一个凸优化问题。接着，通过调用MATLAB内置的凸优化求解函数，求解线性化问题的最优解。然后，将线性化问题的最优解作为新的参考点，再次线性化原问题，并求解新的线性化问题。重复进行这个过程，直到收敛到原问题的最优解为止。 sca_powerallocation.m代码中也包含一些其他的辅助函数，如计算目标函数值、计算约束条件值等。通过这些辅助函数和SCA算法迭代过程，可以逐步逼近原问题的最优解。 总之，sca_powerallocation.m是一个实现SCA算法在功率分配问题上的MATLAB代码。通过该代码，可以解决非凸优化问题，并得到最优的功率分配方案。 ### 回答3： sca_powerallocation.m是一种用于功率分配的自适应蜂窝算法（Spectral-Cellular Algorithm，SCA）的Matlab代码。 蜂窝网络是一种常见的无线通信系统，它可以将大量的用户连接到网络。在蜂窝网络中，功率分配是一个重要的问题，它可以决定每个用户接收到的信号质量和系统的总体吞吐量。 sca_powerallocation.m实现了自适应蜂窝算法来解决功率分配问题。该算法的主要思想是通过优化每个用户的功率分配来最大化整个系统的吞吐量。 代码的输入参数包括网络拓扑信息、用户需求以及系统配置。算法首先初始化每个用户的功率分配，然后通过迭代计算来优化功率分配。具体的迭代步骤包括计算每个用户的信干噪比，根据信干噪比和用户需求调整功率分配，并重新计算系统的总体吞吐量。直到达到收敛条件为止，算法将返回最优的功率分配结果。 该代码的输出为每个用户的最优功率分配以及系统的总体吞吐量。 总之，sca_powerallocation.m是一种用于功率分配的自适应蜂窝算法的Matlab实现。它通过迭代计算和调整每个用户的功率分配来最大化系统的总体吞吐量。该算法在蜂窝网络中具有广泛的应用前景，可以提高通信系统的性能和用户的体验。
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