[英]Convex optimization in R with sqlp function
有以下凸问题:
minimize ∥Ax−b∥2
subject to l⪯x⪯u
可以使用CVX和SDPT3解算器在matlab中完成:
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
程序包,但是我不知道如何用此程序包转换此问题。
使用此R包的示例是:
# 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)
# }
有人知道该怎么做吗?
使用
min y'y
y = Ax-b
L <= x <= U
这只是一个QP。 例如使用quadprog
。
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