二次规划算法

Matlab开发：二次规划经济调度方案。该软件利用二次规划方法有效解决了经济调度问题。

支持向量机 (SVM) 是一种强大的机器学习模型，能够有效解决高维分类问题。 将探讨如何仅利用二次规划工具实现支持向量机，从而帮助读者深入理解其背后的数学原理。 通过构建目标函数和约束条件，并将问题转化为标准的二次规划形式，我们可以利用现有的优化工具求解模型参数，最终得到训练好的支持向量机分类器。

本算法基于百度Apollo的参考设计，使用二次规划与五次多项式的方法实现轨迹的平滑。它能够有效地在自动驾驶系统中或机器人轨迹规划中应用，确保轨迹更加平滑、自然。通过此方法，参考线在曲率较大的地方不会发生急剧变化，保证了行驶稳定性。

使用 Python 实现动态规划算法 解决优化问题

这段代码利用二次规划技术来优化经济调度问题，特别考虑了带有Bmn系数的单调二次燃料成本方程。

MATLAB开发 - Wolf's Method象限编程 函数wolf使用Wolf或限制入口单纯形方法求解（凸）二次规划问题（QPP）。该方法适用于在凸优化问题中，通过构造相应的象限编程步骤，快速收敛并找到问题的最优解。Wolf方法的核心在于通过逐步选择最优方向，利用象限策略来减少计算量，提高解的精度和效率。 主要步骤： 初始化QPP问题参数。 设置象限划分，根据当前解选择最优方向。 迭代求解过程中，动态更新解。 输出最终解，验证是否满足最优条件。 特点： 使用Wolf方法的象限编程策略，能够有效处理凸问题。 相较于传统的优化方法，收敛速度更快，计算复杂度低。 限制入口单纯形方法结合，能提高解的稳定性。 总结 Wolf's method结合象限编程是求解凸二次规划问题的有效工具，适用于大规模优化问题的求解。

这个例程解决了最小化任意二次函数的问题，受变量l2范数约束。它通常作为信任域算法中的一个子问题出现，但也适用于其他领域。使用方法：当doEquality=true（默认）时，解决的是最小化问题J(x) = x.'Qx/2-dot(b,x)，在保证||x|| = w的情况下。返回的变量xmin和Jmin分别表示最小化后的变量x及其目标函数值J(x)。当doEquality=false时，问题变为在||x|| <= w的约束下求解。Q假定为对称但不一定是半正定的，因此目标函数J(x)可能是非凸的。该例程基于特征分解，适用于Q不太大的情况。

该仿真展示了A路径规划算法在MATLAB中的实现。A算法是一种用于查找两点之间最佳路径的流行算法，它利用启发式信息对节点进行评估和排序，从而提高了搜索效率。MATLAB是一种广泛使用的数学计算和可视化平台，它提供了用于实现A算法所需的数据结构和函数。仿真演示了算法的步骤和结果，并提供了有关路径规划中A算法应用的见解。

本算法利用A*算法实现路径规划，适用于三维场景。

最初编写此代码是为了完成课程作业。随后参考了多篇文章，决定以Matlab格式编写路径规划算法，一方面作为个人笔记，另一方面供他人参考。在整个编写过程中，尽量详细列出了参考的思想和代码，如有遗漏，请在评论中指出。希望大家能够谅解其中不足之处。