weixin_45354197的博客

学习目的（1）熟悉CVX的基础语法（2）求解自己的凸优化问题1.cvx_begin and cvx_end语句含义cvx_begin quiet禁止求解过程中屏幕输出cvx_begin sdp调用半正定规划模型cvx_begin gp调用几何规划模型各个关键词可以组合使用2.Variables变量中必须声明维度，关键词常用关键字关键词释义complex复数nonnegative非负semidefinit

解决优化问题的两种方法：（1）基于问题的优化方法（2）基于求解器的优化方法工具背景梳理Optimization Toolbox适用的问题类型线性规划 (LP)、混合整数线性规划 (MILP)、二次规划 (QP)、二阶锥规划 (SOCP)、非线性规划 (NLP)、约束线性最小二乘、非线性最小二乘和非线性方程。（一）基于问题的求解方法1.特征（1）以符号形式表示目标和约束（2）需要从问题形式转换为矩阵形式，从而导致更长的求解时间（3）在很多情况下自动计算和使用目标和非线性约束函数的梯度，但不计