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zdy2008新虫 (小有名气)
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[求助]
一个约束规划问题求解 已有5人参与
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求解这类约束规划问题有没有运算速度比较快的算法？我这里的X是6200维的向量，A是7000*6200的矩阵，lb和ub都是6200维的向量。用matlab自带的规划算法计算速度非常慢！ 1W(V{2MA2$BM_GU]DI2R5WY.jpg |
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suntree4152
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【答案】应助回帖
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你的目标函数是什么？假设你的目标函数为f(x), 如果以下几个条件满足，那么高效的算法是存在的（以下我给你描述的是内点法--interior point method or Nestrov-Todd method 在matlab里面的优化函数中也有这个option.）： 1. f(x)是凸函数，且它的Hessian矩阵H之逆易于算出（如对角矩阵，傅里叶变换矩阵等）。 2. A 满足一定的结构如低秩序(low-rank),那么增广Hessian矩阵 H^= [H, A'; A, 0]之逆就可以通过Schur分解快速求解， 在你的描述中A是7000*6200矩阵，这是一个超定矩阵显然不符合low-rank的要求，其实你提供的这个A矩阵是包含冗余信息的， AX=b要么没解,要么有唯一解，要么可以再简化为k*6200矩阵，其中k<6200, 我怀疑你打错了，应该比如是700*6200之类。 3.最后的bound-constraints lb<X<ub，可以把该constrait替换为log-barrier penalty function: 如 x<ub 替换为 theta*log(|ub-x|).这样你原来的问题： min f(x) s.t Ax = b, lb<x<ub (1) 可以theta-approximated by 如下问题： min f(x) + theta*[log(|x-lb|)+log(|ub-x|), s.t. Ax=b (2) 在内点法运行的过程中， 参数theta (theta > 0) 逐步减少，但theta足够小时， （1）和（2）可视为等价。规划（2）也是一个凸规划， 可以用newton法来解决。 |
14楼2014-07-06 08:32:02