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1.算法流程简介
2.算法核心代码
3.算法效果展示 1.算法流程简介
#二次规划模型
#二次规划我们需要用到函数:Cvxopt.solvers.qp(P,q,G,h,A,b)
#首先解决二次规划问题和解决线性规划问题的流程差不多求解思路如下:
1.针对给定的代求式,转化成标准式…目录
1.算法流程简介
2.算法核心代码
3.算法效果展示 1.算法流程简介
#二次规划模型
#二次规划我们需要用到函数:Cvxopt.solvers.qp(P,q,G,h,A,b)
#首先解决二次规划问题和解决线性规划问题的流程差不多求解思路如下:
1.针对给定的代求式,转化成标准式子
2.根据转化后的式子,求出矩阵P,q,G,h,A,b
3.代入Cvxopt.solvers.qp(P,q,G,h,A,b)中,求出答案即可
#ps:答案给出的是字典型的,需要进行转化#Question1:min 2x1^2x2^2x1x2x1x2s.t.:x10x20x1x21
转化成标准形式:min 2x1^2x2^2x1x2x1x2s.t.:-x10-x20x1x212.算法核心代码
#2.根据标准式给出矩阵集
import pprint
from cvxopt import matrix,solvers
Pmatrix([[4.0,1.0],[1.0,2.0]])
qmatrix([1.0,1.0])
Gmatrix([[-1.0,0.0],[0.0,-1.0]])
hmatrix([0.0,0.0])
A matrix([[1.0],[1.0]])
bmatrix([1.0])
anssolvers.qp(P,q,G,h,A,b)
print(x的解如下所示:)
print(ans[x])
3.算法效果展示
