问题标签 [quadprog]

您好，我正在尝试使用 R 中的 Quadprog 包解决二次约束优化问题。但是，非负约束正在被违反

然而，输出是负面的

我最近清理了一个从 quadprog 包中调用 solve.QP 的脚本（我目前的版本是 1.5-5）。现在它生成错误“找不到对象'.QP_qpgen2'”。我不明白为什么。

这个对象不是我创建的，而是 quadprog 中的solve.QP 函数创建的。在 Github Quadprog.R上有代码（第 117 行）：

该错误可以从solve.QP文档中的代码生成：

如果有帮助，我正在使用 R v3.4.1。

我正在尝试使用 MATLAB 的函数 quadprog 来解决二次优化问题。实际上，我正在尝试使用 for 循环串联解决许多（不是一个）二次优化问题，其中每个 qp 取决于前一个 qp 结果的结果。问题是，有时根据初始点，警告：“你的 Hessian 不是对称的。重置 H=(H+H')/2。” 出现。

问题 1 和 2：这是否意味着求解器没有产生（正确的）解决方案？或者情况是，当使用新的粗麻布时，可以认为得到的决策向量是正确的，即最小化目标函数的决策向量？

我（无知）的想法是，在这种情况下，我应该停止模拟并尝试不同的初始点。但是我希望退出标志会从 1 更改为其他值，并且通过一个简单的if exitflag ~= 1 return end循环，该过程将停止。然而，这种情况并非如此。退出标志没有改变，但决策变量向量似乎不是正确的答案。

我正在尝试将我的 quadprog 线性二次问题转换为 fmincon，以便稍后我可以添加非线性约束。当我使用这两种方法（针对同一个问题）比较我的解决方案时，我遇到了困难。奇怪的是，当我得到几乎相同的 x 值时，我得到了非常不同的成本输出。下面是我的代码的简化案例，没有约束。

在这里，我的目标函数是

我得到的 x1 和 x2 是

这是有道理的，因为它们是不同的求解器，所以它们略有不同。

但是我的优化成本是

这是否意味着我的目标函数与我的 H 和 f 不同？任何帮助，将不胜感激。

给定这个目标函数：

最小化：

受到一些平等和不平等的影响。

其中x和分别是具有和元素y的实值向量（决策变量） 。的大小，大小，G 是大小的对称矩阵。pqAm * pBm * qm * m

我的问题是如何以f表格形式编写v' * G * v，以便可以轻松地在 quadprog 中使用。换句话说，如何混合 A、B 和 G？

我应该最小化方差 wƩw，受 3 个约束。我不想卖空（w_i >= 0），我想要一个等权重的投资组合（w_i=w_j）。

有没有人可以，如果可以，怎么做？

或者，考虑到权重必须相等的事实，实现优化没有意义？因为，我已经设置了权重的值。

我正在设置一个简单的 QP 来测试 ROI R 包。但是，当它不受约束时，包不能为简单的玩具问题提供错误的解决方案。

例子，

看起来不错。但是当我解决我遇到的问题时，

那很奇怪。在相关说明中，当我使用 quadprog 求解器时，我能够获得不受约束的解决方案 (= 1)，但是由于其他原因，我不得不从使用 quadprog 切换到 qpoases。

任何帮助深表感谢。

编辑：

奇怪的是，这行得通，

我正在做一些实验，我当然知道为什么很少需要约束系数，但是这里有。

在以下数据中，我使用了 quadprog 来求解线性模型。请注意，X1 只是截距。

挑战在于使某些系数受到约束。我知道我应该改变 Amet 和 bvac 参数（根据带有约束系数的线性回归）。但是，我不确定如何设置它，以便满足以下约束。

输出为 [1] 37.3468790 1.2872473 -0.0177749 -0.5988443，其中的值将是 X1、X2、X3 和 X4 的预测拟合值。

约束（受制于）……</p>

我正在尝试用 Python 解决线性编程问题。Ling 程序未能找到解决方案。但是四边形程序有效。我不明白为什么，我不确定我在 linprog 和 quad 程序中的程序表述是否等效。

下面是班轮编程问题、我的代码和来自 linprog 的错误消息。

代码

来自 linprog 的错误消息失败

您可以安装quad程序

有关使用 quadprog 的示例，请参见

我有一个关于目标函数的二次问题

其中f是优化变量，S是W正定义权重矩阵。 A*f-b是一个矩阵函数

我的问题是如何quadprog用一般形式改造二次目标函数以适应 matlab 求解器

你能给我一个提示或例子吗，谢谢。

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我问了一个同学，他告诉我这个项目(A*f-b)^T*S*(A*f-b)可以扩展为

这样对吗？