一种求解凸二次规划的积极集法，杭丹，王晓燕，介绍了一种求解带有不等式约束凸二次规划积极集法，将解决等式约束的方法推广到处理不等式约束的问题.同时给出了算法,算法经过有�

针对风电并网联合优化调度难的问题，本文根据风电的间歇性及随机性特性，建立风电功率的输出模型，提出基于离散粒子群的风电火电机组联合优化算法。首先根据常规电力系统经济调度方法，建立含有风电机组优化问题的数学模型，引入离散粒子群算法，将机组优化调度分解为内外子层问题并进行求解。最终确定最优的启停方案，实现风电火电机组的最优调度。该算法满足电力生产安全兼顾系统运行的经济性，具备一定的有效性及可行性。

最优化算法中的凸二次规划的有效集法，非常好用的程序，保证可以运行，包括四个M文件，有两个作用一样，只不过一个是直接执行，一个是放入命令窗口执行

用于求解数值算法最优化算法中的SQP算法

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matlab终止以下代码 何昊天10月、11月工作汇报 论文题目：求解二次规划问题的基于LVI的原-对偶神经网络FPGA设计和实现 论文作者：袁银娟 论文链接： 基于LVI（Linear Variational Inequalities）的原-对偶神经网络（Primal-Dual Neural Network，PDNN）可以用来求解线性规划和同时含有等式约束、不等式约束和界限约束（激活函数fuction分段线性）的二次规划问题。PDNN实质上是一类RNN（Recurrent Neural Network），并对PDNN网络在纯FPGA上的实现做出贡献。 目录 [TOC] 一、网络设计 二次规划问题的标准形式为：（W为半正定型） $$ minimize\qquad x^TWx/2+q^Tx;\ subject\ to\qquad Jx=d, Ax\leq b,\varepsilon^-\leq x\leq \varepsilon^+ \tag{1} $$ 经原文推导，一般二次规划问题可以转化为基于LVI的 原-对偶神经网络动态方程： $$ \dot{y}=\gamma(1+H^T)\le

该课件是一个介绍序列二次规划的基础知识，是学习序列二次规划的基础资料，推荐！

本文中，我们结合一种由Qu, Zhang 和Ji 提出的全局规划问题以及适当的删除技巧提出一种 新的加速全局优化算法来解决含有非凸二次约束的非凸二次规划(NQP) 问题。这类优化问题 能广泛应用于工程设计和非线性系统的鲁棒稳定性分析等实际问题中。这种技术能去掉大部 分NQP问题全局最优解不存在的区域，而且它可以看成是NQP问题的全局优化算法的加速算 法。同已有方法相比，数值实验显示运用这种方法的有效性显然提高，迭代步骤和运行时间明显 减少。

基于有效集减空间逐次二次规划算法的电力系统暂态稳定约束最优潮流.pdf

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