Kısıtlamalara tabi ikinci dereceden fonksiyon en aza indirin
İkinci dereceden programlama (QP), sınırlara, doğrusal eşitliğe ve eşitsizlik kısıtlamalarına tabi bir amaç fonksiyonunu en aza indirgemek veya en üst düzeye çıkarmaktır. Örnek problemler, finansta portföy optimizasyonu, elektrik hizmetleri için güç üretimi optimizasyonu ve mühendislikte tasarım optimizasyonunu içerir.
İkinci dereceden programlama, ikinci dereceden bir fonksiyonu en aza indiren bir x vektörü bulmanın matematiksel problemidir:
minx{12xTHx+fTx}minx{12xTHx+fTx}
Kısıtlamalara tabi olarak:
İkinci dereceden programlama problemlerini çözmek için yaygın olarak kullanılan aşağıdaki algoritmaları uygulamak için MATLAB® kullanabilirsiniz:
- İç nokta konveksi: herhangi bir kısıtlama kombinasyonu ile konveks problemleri çözer
- Güven bölgesini yansıtan: sınır kısıtlamalı veya doğrusal eşitlik kısıtlamalı sorunları çözer
- Aktif küme: herhangi bir kısıtlama kombinasyonu ile küçük ve orta ölçekli konveks problemleri çözer
İkinci dereceden programlama hakkında daha fazla bilgi için bkz. Optimization Toolbox™.
Örnekler ve Nasıl Yapılır
- Bağlı Kısıtlamalarla İkinci Dereceden Programlama – Örnek
- İkinci Dereceden Programlama ile Potansiyel Enerjiyi En Aza İndirme – Örnek
- Portföy Optimizasyon Problemlerinde İkinci Dereceden Programlamayı Kullanma – Örnek
- Karma Tamsayılı Karesel Programlama Portföy Optimizasyonu – Örnek
- https://www.mathworks.com/videos/optimization-in-matlab-an-introduction-to-quadratic-programming-81868.html(36:35) – Video
Kısıtlı Optimizasyon: Lagrange Fonksiyonunun Mantığı (10:48) – Video
Yazılım Referansı
- Problem Tabanlı Optimizasyon – Fonksiyon
- quadprog: İkinci dereceden programlama – Fonksiyon
Ayrıca bkz: Optimization Toolbox, Global Optimizasyon Toolbox, doğrusal programlama, tamsayılı programlama, doğrusal olmayan programlama, çok amaçlı optimizasyon, genetik algoritma, benzetilmiş tavlama, Öngören analitik, Konveks Optimizasyon
