Esta página aún no se ha traducido para esta versión. Puede ver la versión más reciente de esta página en inglés.
La programación cuadrática
Solver para funciones objetivas cuadráticas con restricciones lineales.
encuentra un mínimo para un problema especificado porquadprog
, y son matrices, y,,,, y son vectores.HAAeqfbbeqlbubx
Puede pasar, y como vectores o matrices; Ver.flbubArgumentos de matriz
Nota
quadprog
solo se aplica al enfoque basado en el solucionador. Para ver una explicación de los dos enfoques de optimización, consulte.Elija primero el enfoque basado en problemas o basado en Solver
resuelve el problema anterior sujeto a las restricciones adicionales ≤ ≤.x
= quadprog(H
,f
,A
,b
,Aeq
,beq
,lb
,ub
)lb
x
ub
Las entradas y son vectores de dobles, y la retención de restricciones para cada componente.lb
ub
x
Si no existen ecualidades, establezca y.Aeq = []
beq = []
Nota
Si los límites de entrada especificados para un problema son incoherentes, la salida es y la salida es.x
x0
fval
[]
restablece los componentes que infringen los límites ≤ ≤ al interior de la caja definida por los límites. no cambia los componentes que respetan los límites.quadprog
x0
lb
x
ub
quadprog
Devuelve el mínimo para, donde se describe una estructura.x
= quadprog(problem
)problem
problem
Descripción Crear mediante la exportación de un problema mediante la aplicación de optimización; Ver.problem
Exportar su trabajo Como alternativa, cree una estructura a partir de un objeto mediante.problem
OptimizationProblem
prob2struct
Puede utilizar la aplicación de optimización para la programación cuadrática. Escriba en la línea de comando y elija eloptimtool
MATLAB® quadprog - Quadratic programming
Solver. Para obtener más información, consulte.Aplicación de optimización
Puede resolver problemas de programación cuadrática utilizando el.Configuración de optimización basada en problemas Para ver ejemplos, vea.Programación cuadrática
[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.
linprog
| lsqlin
| optimoptions
| prob2struct