大规模SDP求解器,基于SDPT3实现文档,全部MATLAB实现,没有底层c语言库
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
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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
2022-11-07 15:45:01 5.89MB 系统开源
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使用内点法在matlab平台上进行最优潮流计算
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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。
2022-11-03 20:37:23 2.39MB 最优潮流计算 最优潮流
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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
该库基于C++14标准构建,用于处理大规模线性规划问题(整数或浮点数均可,基于内点法),详细使用说明可参考我发布的博客:https://blog.csdn.net/weixin_46584887/article/details/126462648?spm=1001.2014.3001.5501,文件内包含说明文档,在Linux系统以及Windows系统下均可使用。
2022-08-22 16:05:05 818KB c++ 线性规划
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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
2022-07-12 20:09:33 4KB MATLAB 梯度法
内点法最优潮流MATLAB算法.txt
2022-05-19 09:09:01 20KB matlab 算法 源码软件 开发语言
这个是基于内点法的自动驾驶车辆换道路径设计,优化的目标函数是换道平顺性,交通效率的函数。另外,附有常见的动力学约束。
2022-04-28 06:26:39 2KB Matlab
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