quadprog
Programación cuadrática
Sintaxis
Descripción
Solver para funciones objetivo cuadráticas con restricciones lineales.
quadprog encuentra un mínimo para un problema especificado por
H, A y Aeq son matrices, y f, b, beq, lb, ub y x son vectores.
Puede pasar f, lb y ub como vectores o matrices; consulte Argumentos de matriz.
Nota
quadprog
se aplica únicamente al enfoque basado en solvers. Para ver una exposición sobre los dos enfoques de optimización, consulte En primer lugar, elija el enfoque basado en problemas o el enfoque basado en solvers.
resuelve el problema anterior sujeto a las restricciones adicionales x
= quadprog(H
,f
,A
,b
,Aeq
,beq
,lb
,ub
)lb
≤ x
≤ ub
. Las entradas lb
y ub
son vectores de dobles y las restricciones se mantienen para cada componente x
. Si no existen igualdades, establezca Aeq = []
y beq = []
.
Nota
Si los límites de entrada especificados para un problema son inconsistentes, la salida x
es x0
y la salida fval
es []
.
quadprog
restablece los componentes de x0
que vulneran los límites lb
≤ x
≤ ub
al interior del cuadro definido por los límites. quadprog
no cambia los componentes que respetan los límites.
devuelve el mínimo para x
= quadprog(problem
)problem
, una estructura descrita en problem
. Cree la estructura problem
utilizando notación de puntos o la función struct
. También puede crear una estructura problem
a partir de un objeto OptimizationProblem
utilizando prob2struct
.
[
inicia wsout
,fval
,exitflag
,output
,lambda
] = quadprog(H
,f
,A
,b
,Aeq
,beq
,lb
,ub
,ws
)quadprog
a partir de los datos del objeto ws
de arranque en caliente, utilizando las opciones de ws
. El argumento wsout
devuelto contiene el punto de solución en wsout.X
. Utilizando wsout
como el objeto inicial de arranque en caliente en una llamada de solver posterior, quadprog
puede funcionar más rápidamente.
Ejemplos
Argumentos de entrada
Argumentos de salida
Algoritmos
Funcionalidad alternativa
App
La tarea Optimize de Live Editor proporciona una interfaz visual para quadprog
.
Referencias
[1] Coleman, T. F., and Y. Li. “A Reflective Newton Method for Minimizing a Quadratic Function Subject to Bounds on Some of the Variables.” SIAM Journal on Optimization. Vol. 6, Number 4, 1996, pp. 1040–1058.
[2] Gill, P. E., W. Murray, and M. H. Wright. Practical Optimization. London: Academic Press, 1981.
[3] Gould, N., and P. L. Toint. “Preprocessing for quadratic programming.” Mathematical Programming. Series B, Vol. 100, 2004, pp. 95–132.
Capacidades ampliadas
Historial de versiones
Introducido antes de R2006a
Consulte también
linprog
| lsqlin
| optimoptions
| prob2struct
| Optimize | optimwarmstart