凸優化演算法

㈠ admm演算法能不能用來解決雙凸優化問題

1. 傳統優化演算法一般是針對結構化的問題，有較為明確的問題和條件描述，如線性規劃，二次規劃，整數規劃，混合規劃，帶約束和不帶約束條件等，即有清晰的結構信息；而智能優化演算法一般針對的是較為普適的問題描述，普遍比較缺乏結構信息。
-

㈡ 誰懂利用CVX優化方面的知識，比如簡單說一下CVX的凸優化原理，或者提供一些資料，非常感謝，有用再加分

[ book-optimization.rar ] - 這是一本講解最優化的書籍，是全英文的。這是一部經典的外國教材，對最優化問題闡述的非常之精闢 [ Optimal.rar ] - 幾個 凸優化 函數，用於解決非約束和帶約束條件的凸優化問題 [ stanford_convex_optimization_book.rar ] - 國外的經典的有關於 凸優化 數學方面的教材，值得研究有關優化方面的研究者學習 [ convex_analysis_foundation.zip ] - 凸分析基礎 中文教材。純粹這方面的資料不多（多為 凸優化 之類），中文的書籍更難找，有用該方面知識的同行多多交流。 [ ConvexOptimization.rar ] - 凸優化 問題經常出現在許多不同的領域。全面介紹了主題，這本書展示了如何解決這些問題都可以高效率地詳細數字。其重點是識別凸優化問題，然後找到解決他們最合適的技術。文本包含許多實例和作業練習，並會提出問題，如工程，計算機科學，數學，統計，金融，經濟領域的學生，研究者和實踐者。 [ cvx .zip ] - 斯坦福大學凸規劃的程序，很經典，多次在IEEE的文章中出現 [ convex_optimization.rar ] - 凸優化 程序包，包含各種凸優化演算法,可供方便調用. [ signal_decomposition_by_bp.rar ] - 基於基追蹤（basis pursuit）對信號進行稀疏表示的演算法 [ cvx .zip ] - 凸規劃建模系統,包含用戶手冊，有助於學習壓縮感知。 [ grads.rar ] - 最優化理論與演算法（第2版）這本書中的課後作業。用C 實現的一些具體演算法。

㈢ 怎樣將minimax問題轉化成凸優化問題

之所以要研究凸優化問題是因為其有一套非常完備的求解演算法，如果將某個優化問題確認或者轉化為凸優化問題，那麼能夠快速給出最優解。在MATLAB軟體裡面有相應的軟體包，可以用來學習。也可以利用其他的開源的計算軟體，利用現成的軟體包來解決凸

㈣ 為什麼凸優化滿足slater條件

我猜你是想問，為什麼滿足slater條件（即主問題為凸優化問題），對偶問題等價於原問題（強對偶性）吧？

㈤ 清華大學的凸優化是不是比最優化原理與演算法要難

目標優化領域在、最新的研究方向就是將智能優化演算法與傳統的優化演算法相結合。在這個方向上，華人學者張青富提出的MOEA/D是典型代表，該演算法的核心思想是將多目標優化問題通過權重向量轉化為多個單目標優化問題，並同時求解。沿著這個思路，我想尋找創新點。

工欲善其事必先利其器，為了打基礎，我需要

㈥ 凸優化演算法與凸鬆弛演算法有什麼關系

優化演算法主要是根據大的電力系統的無功潮流分析，在什麼位置安裝多大的無功補償裝置是最合理的，可以使系統中無功潮流最小。電壓無功的控制策略就是如何控制能滿足，電壓和無功都滿足系統要求。最常用的就是九區圖分析法。

㈦ 凸分析，凸優化有什麼推薦的教材嗎

如果不讀博士做理論研究，好像基本上也不需要凸分析了；學術圈子裡認真待個兩三年，主動去了解這個領域，這些大師的名字會反復出現在論文和參考文獻里，讀讀他們的專著就很有必要了...當然還有很多大牛，他們只寫論文，沒空寫專著的，這時候就應該好好讀論文了..
《凸分析》和《凸優化》啊。
R. T. Rockafellar. Convex Analysis. Princeton, 1970.
S. Boyd and L. Vandenberghe. Convex Optimization. Cambridge, 2004.
關於優化領域大師裡面還有一位華人學者 Paul Tseng（可惜）
補充幾本個人粗略摸過的的書吧：
Dimitri P. Bertsekas. Convex Analysis and Optimization(Convex Optimization Algorithms).

㈧ 徑向基函數是把問題轉化為凸優化問題嗎

簡單的說，優化問題中，目標函數為凸函數，約束變數取值於一個凸集中的優化問題稱為凸優化，舉個簡單例子，設S為凸集，f(x)為S上凸函數，則問題min f(x) s.t. x屬於S為一個凸優化。

設S為n維空間中的一個點集，X1、X2為S中的任兩點。若對於任給的t，0<=t<=1，點X=tX1+(1-t)X2也屬於S，則稱S為n維空間中的一個凸集。組合tX1+(1-t)X2稱為X1和X2的凸組合。簡單的說，若兩點在一個點集中，那麼連接這兩點的線段上所有點也在這個點集中，這樣的點集就稱為凸集。