这是HPIPM，一种高性能的内点方法求解器，用于密集的，最优的控制结构和树形结构的凸二次方程序。 它提供有效的密集算法和结构探索算法的实现，以解决一般在模型预测控制和嵌入式优化中出现的中小型问题，并且它依赖于高性能线性代数程序包BLASFEO。 HPIPM（和BLASFEO，这是一个依赖项），同时包含make和cmake构建系统。 首选的是make ，它可以用来编译和运行任何语言的任何库，接口和示例。 make也用于连续集成travis脚本中。 cmake只能用于编译库，而感兴趣的用户应通过从各种Makefile的命令中Makefile灵感来编译接口并自己运行示例。 入门： 开始使用HPIPM的最佳方法是查看/hpipm/examples/ 。 HPIPM可以从C直接使用，但是也有到Python和Matlab的接口。 根据您要使用HP​​IPM的级别，请查看下面的以下部分。 可以在do

：以3D游戏中智能体的路径规划为研究背景，对于如何生成3D游戏的地形网格以及如何进行高速、准确的路径规划进行了研究。提出了一种分层的解决方案，首先通过建立导航网格划分状态空间；接着使用引入地形估价因子的 算法进行网格寻路，并通过拐角点法生成路径，同时对 算法的OPEN表进行了二叉堆的优化；最后介绍了基于射线透射的局部 算法对动态障碍物的处理。实验分析表明该算法的有效性。

工业机器人现场编程与调试运行

内点法matlab代码线性规划的乘数交变方向法（ADMM） 该项目是由Junjie（Jason）Zhu和Nico Chaves为Stanford MS＆E 310（线性编程）开发的。 我们实现了ADMM优化方法的几种新颖配置，并进行了一些实验。 有关背景，实验和结果的完整讨论，请参见我们的。 问题产生 要生成一个可行且有限的测试问题，请运行： m = 50; n = 300; prob_seed = 1; [c, A, b, opt_val] = generate_linprog_problem(m, n , prob_seed); 这里的问题将有50个约束和300个变量。 问题种子仅是为了可重复性。 请注意，generate_linprog_problem返回LP的最佳值（由MATLAB的linprog函数计算）。 解算器功能 我们开发了4种ADMM求解器：原始，内部点原始，对偶和内部点对偶。 您可以为每个求解器指定参数以使用预处理和/或块拆分。 如果您选择使用> 2个块来指定块分割，那么我们强烈建议将random permutation参数设置为true。 正如我们在报告中所显示的

使用内点法在matlab平台上进行最优潮流计算

用内点法计算电力系统最优潮流，只需输入节点数就可以进行最优潮流计算，该程序计算简单收敛。

用两个电涡流传感器正交布置得到的轴心轨迹，并实时显示出来！

计算机图形学 （1）使用VC++6.0或Visual studio 建立一个单文档的空项目。 （2）使用中点法完成直线的扫描转换，可以画出任意斜率的直线。

企业经营绩效评价不仅应该能够反映当前企业的经营状况,更应该能够体现企业的发展趋势、稳定性、管理的努力程度,文章运用理想点法与灰色关联法以及相对绩效评价相结合建立绩效评价模型,在剔除规模因素等影响的基础上,从时间序列角度体现了绩效评价的动态性和发展性,并借助实证数据进行了验证分析。

MATLAB的梯度法，内点法，外点法，罚函数，惩罚函数，线性梯度法，源程序，按照提示输入，可直接运行