Hardprob/Maximum Quadratic Programming — различия между версиями

Материал из DISCOPAL
Перейти к: навигация, поиск
 
Строка 1: Строка 1:
<!-- start --><!-- {{svg-image-for-hard-problem|{{PAGENAME}}}} -->
+
<!-- start -->{{png-image-for-hard-problem|{{PAGENAME}}}}
 
* Положительное целое <em>n</em>, набор линейных ограничений заданных в виде <em>m×n</em> матрицы, и <em>m</em>-вектора <em>b</em>, задающие область <m>S⊆ R^n</m> ограничениями <m>S=\{x∈  [0,1]^n: Ax≤b\}</m>.
 
* Положительное целое <em>n</em>, набор линейных ограничений заданных в виде <em>m×n</em> матрицы, и <em>m</em>-вектора <em>b</em>, задающие область <m>S⊆ R^n</m> ограничениями <m>S=\{x∈  [0,1]^n: Ax≤b\}</m>.
 
* [https://en.wikipedia.org/wiki/Polynomial многомерный многочлен] <em>f</em>, максимальной степени не больше 2. Имея  
 
* [https://en.wikipedia.org/wiki/Polynomial многомерный многочлен] <em>f</em>, максимальной степени не больше 2. Имея  

Текущая версия на 18:14, 28 апреля 2023

Maximum-quadratic-programming.png
  • Положительное целое n, набор линейных ограничений заданных в виде m×n матрицы, и m-вектора b, задающие область ограничениями .
  • многомерный многочлен f, максимальной степени не больше 2. Имея
    • Q — симметричная положительно-полуопределенная матрица,
    • c — вектор линейных коэффициентов
  • Можно представить его в виде:
  • Максимизировать значение f в области заданной линейными ограничениями, т.е. .

Задача в лаб17 (рид-онли просмотр)

  • Data-vis-logo.png — есть тестовые данные и визуализация.
  • PyomoLogo.png — есть Pyomo-формулировка для ЦЛП. 📹 видео 📹