我正在使用matlab程序包“CVX”来解决优化问题。目前我正在使用for循环来添加约束,但是我发现在初始化问题时它非常慢。 for i=1:n
norm(Nout(i,:)-Nin(i,:))<=tau;
end
Nout的和宁是大小为n * 3的两个矩阵,我需要的矩阵Nout的-宁是小于阈值的每一行的常态,我怎么会写这没有循环?谢谢!
我在想什么是Matlab中最快的凸优化器,或者有什么方法来加速当前求解器?我正在使用CVX,但它永久解决了我的优化问题。 我有优化是解决 minimize norm(Ax-b, 2)
subject to
x >= 0
and x d <= delta
其中A的大小,B是非常大的。 有没有什么办法可以通过最小二乘法求解,然后将其转移到约束版本以使其更快?
我想用CVXGEN解决MatLab中的QP/LP问题。我偏好CVXGEN而不是CVX,因为CVXGEN要快得多。具体地讲,我想解决 min f(x) s.t. x in X
其中f(x)是二次型的X是紧凑的,凸的,和由线性函数定义的。问题的大小取决于运行情况。我想尽可能使程序自动化。为了说明,一个CVXGEN代码的例子是: dimensions
n = 10
end
param