Convex Optimization & Euclidean Distance Geometry
2021-09-14 15:27:11 21.81MB Convex Optimization & Euclidean
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Convex Optimization 英文版 Boyd著;凸优化 中文版 王会宁译;中文版讲义;英文版答案等一系列资料都有。Convex optimization problems arise frequently in many different fields. This book provides a comprehensive introduction to the subject, and shows in detail how such problems can be solved numerically with great efficiency. The book begins with the basic elements of convex sets and functions, and then describes various classes of convex optimization problems. Duality and approximation techniques are then covered, as are statistical estimation techniques. Var
2021-09-08 15:01:04 59.27MB 中文版
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凸分析与最优化经典书籍
2021-09-06 16:46:56 40.3MB 最优化
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凸优化理论很好的书,比较系统的介绍了线性规划、非线性规划、整数规划、多目标规划、动态规划等等。
2021-09-04 14:15:07 4.31MB 凸优化
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凸优化matlab代码轨迹凸可行集算法 这是用于运动规划实时优化的凸可行集算法的实现(Changliu et al.2018)()。 我的项目合作伙伴()和我还扩展了该算法,以为多个智能体生成优化的轨迹而不会发生碰撞。 该项目是宾夕法尼亚大学的一门课程,因此由于学术诚信政策,该代码无法公开显示。 我们在论文上的9页报告和扩展结果在这里()链接,在下面的段落中,我将对该算法进行概述。 算法 凸可行集算法是一种用于解决具有凸目标函数和非凸约束的运动规划问题的快速算法。 它将非凸问题转化为一系列凸问题,并迭代求解。 它是通过在非凸域内找到凸可行集并将它们作为凸优化问题求解直到收敛而做到的。 本文中的这张图很好地形象化了此过程: 执行 在我们的实现中,我们将目标函数表述为二次函数,该函数对在规划范围内遵循给定轨迹所必需的加速度进行了惩罚。 这样就形成了平滑而短的轨迹,从而完全避免了障碍。 给定场景的最终轨迹可以在此处看到,其中灰色框是障碍物,细线是先前迭代的解,而收敛的解以黑色显示: 我们将CFS实现的性能与使用Matlab的fmincon的内部点方法进行了比较。 我们在两种不同的计划方案上测
2021-09-03 16:23:46 606KB 系统开源
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Introductory lectures on convex optimization,全并适合打印 Introductory lectures on convex optimization,全并适合打印
2021-08-31 09:40:59 8.84MB convex optimization
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凸优化(王书宁译)boyd 课后答案-英文 这本书主要是面向实际应用,书中提供了凸优化的理论框架,但不强调复杂的定理证明。是学习优化理论的重要书籍。资源包括Convex Optimization的2006英文版的习题答案。
2021-08-21 20:41:30 1.66MB convex optimization solution
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斯坦福大牛的教科书convex optimization, 是全美各名校高年级本科和研究生教材。
2021-08-21 11:36:12 5.52MB 凸优化 convex optimization
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凸优化matlab代码轨迹凸可行集算法 这是用于运动规划实时优化的凸可行集算法的实现(Changliu et al.2018)()。 我的项目合作伙伴()和我还扩展了该算法,以为多个智能体生成优化的轨迹而不会发生碰撞。 该项目是宾夕法尼亚大学的一门课程,因此由于学术诚信政策,该代码无法公开显示。 对我的工作细节感兴趣的招聘人员可以通过与我联系。 我们在论文上的9页报告和扩展结果在这里()链接,在下面的段落中,我将对该算法进行概述。 算法 凸可行集算法是一种用于解决具有凸目标函数和非凸约束的运动规划问题的快速算法。 它将非凸问题转化为一系列凸问题,并迭代求解。 它是通过在非凸域内找到凸可行集并将它们作为凸优化问题求解直到收敛而做到的。 本文中的这张图很好地形象化了此过程: 执行 在我们的实现中,我们将目标函数表述为二次函数,该函数对在规划范围内遵循给定轨迹所必需的加速度进行了惩罚。 这样就形成了平滑而短的轨迹,从而完全避免了障碍。 给定场景的最终轨迹可以在此处看到,其中灰色框是障碍物,细线是先前迭代的解,而收敛的解以黑色显示: 我们将CFS实现的性能与使用Matlab的fmincon的内
2021-08-10 16:02:04 606KB 系统开源
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Dual and primal-dual methods for solving strictly convex quadratic programs.pdf
2021-08-09 09:10:36 12.7MB 二次规划 双重算法 二次型
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