二次规划KT条件 定理4.4.1 点x*是严格凸二次规划(QP)的严格整体最优解的充要条件是x*满足KT条件,即存在乘子向量l*=(l1*,···,lm*),使得 * 其中I*是x*处的有效集.

二次规划KT条件 定理4.4.1 点x*是严格凸二次规划(QP)的严格整体最优解的充要条件是x*满足KT条件,即存在乘子向量l*=(l1*,···,lm*),使得 其中I*是x*处的有效集.

序列二次规划代码，可以参考学习！

当线性化状态空间模型（或传递函数）作为函数的输入时，这些脚本设置和模拟通用多输入多输出 (MIMO) 控制系统的模型预测控制。 然而，工厂模型通常可以是非线性的。 二次规划用于使输入和输出变量在所需的时间范围内达到其设定点。 文件描述如下： run_MPC.m：设置和运行模拟的主文件。 MPC_simulation.m：遍历时间并实现在每次迭代中找到的当前时间输入变量。 MPC_calculation：MPC 控制器通过查看基于对象线性化模型的前向时间范围来解决二次问题。 MPC_plant.m：在工厂中实现当前时间输入向量。 通常，对象模型可以是非线性的。 Addnoise.m：基于信号的数量级和噪声百分比（噪声标准）向主信号（工厂的输出）添加噪声的函数 公式和原始代码（用于 SISO 系统）由瑞典 KTH 大学的 Elling W. Jacobsen 编写。 配方包含在文件中。

对非线性系统的寻优方法，采用c程序编写，希望对各位有所帮助

对二次规划的一个很好解释，附有二次规划实现代码

改进求解凸二次规划中的Lemke算法，张璐，，通过对经典的Lemke互补转轴算法求解凸二次规划问题的分析，找到了Lemke算法的局限性。本文在Lemke算法求解线性互补问题的基础上修正了

学习序列二次规划很好的资料，序列二次规划是具有超线性的收敛速度，是目前解决非线性问题最好的方法，序列二次规划通过每次迭代，在目标点将目标函数泰勒展开成二次形式，约束展开为线性形式，序贯的求解二次问题

QUADPROG2 - 凸二次规划求解器具有 SOLVOPT 免费软件优化器 1.1 版的新功能： *速度显着提高* 几何预处理* 改进的错误检查 用法： [x,v] = quadprog2(H,f,A,b) [x,v] = quadprog2(H,f,A,b,guess) [x,v,opt] = ... 最小化函数 v = 0.5*x'*H*x + f*x 受约束 A*x <= b。 初始猜测是可选的。 （“opt”返回 SOLVOPT 数据以供高级使用。详细信息可在SOLVOPT 文档位于以下标识的网站上。） 笔记： (1) 对于一个有 100 个变量和 300 个约束的问题，你将通常在 5 秒内得到结果。 然而，有时优化器必须工作更长时间（见下文） 优化。 提供警报。 （注：计算时间对变量的数量比它更敏感限制的数量。） (2) 进行10次以上的几何预处理尺寸，大大减少了计算时

中文介绍二次规划函数QP函数的各个参数的含义和用法