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有以下凸问题：

minimize ∥Ax−b∥2
subject to l⪯x⪯u

可以使用 CVX 在 matlab 中使用 SDPT3 求解器完成：

cvx_begin
    variable x(n)
    minimize( norm(A*x-b) )
    subject to
        l <= x <= u
cvx_end

这样，R 也有一个sdpt3r包，但我不知道如何用这个包翻译这个问题。

使用这个 R 包的一个例子是：

# NOT RUN {
#Solve the MaxCut problem using the built in adjacency matrix B
data(Bmaxcut)
out <- maxcut(Bmaxcut)
blk <- out$blk
At <- out$At
C <- out$C
b <- out$b

out <- sqlp(blk,At,C,b)

#Alternatiee Input Method (Not Run)
#out <- sqlp(sqlp_obj=out)

# }

有谁知道怎么做？

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1 回答 1

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使用

min y'y
y = Ax-b
L <= x <= U

这只是一个QP。例如使用quadprog.

于 2017-11-06T07:23:23.390 回答