coneprog

二级锥编程求解器

在页面中崩溃

句法

x =coneprog(f,socConstraints)

x = coneprog（f，socconstraints，a，b，aeq，beq）

x = coneprog（f，socconstraints，a，b，aeq，beq，lb，ub）

x =coneprog(f,socConstraints,A,b,Aeq,beq,lb,ub,options)

x = coneprog（问题）

[[X，，，，Fval] = coneprog(___）

[[X，，，，Fval,exitflag,output] = coneprog(___）

[X，FVAL，EXITFLAG，输出，lambda] = coneprog（___）

Description

这coneprogFunction is a second-order cone programming solver that finds the minimum of a problem specified by

$\underset{X}{最小} F^{t} X$

受约束的约束

$\begin{matrix} ” {一个}_{sc} （（一世） Å X - b_{sc} （（一世） ” \leq d_{sc}^{t} （（一世） Å X - γ （（一世） \\ 一个 Å X \leq b \\ AEQ Å X = beq \\ lb \leq X \leq UB 。 \end{matrix}$

F，，，，X，，，，b，，，，beq，，，，lb，，，，和UB是向量，一个和AEQare matrices. For each一世，矩阵一个_sc（（一世），向量d_sc（（一世）和b_sc（（一世）和标量γ（（一世）are in a second-order cone constraint that you create usingsecondordercone。

有关锥体约束的更多详细信息，请参阅Second-Order Cone Constraint。

例子

X= coneprog（F，，，，社会）solves the second-order cone programming problem with the constraints in社会编码为

一个_sc（（一世）=社会（（一世）。一个
b_sc（（一世）=社会（（一世）。b
d_sc（（一世）=社会（（一世）。d
γ（（一世）=socconstraints（i）.gamma

例子

X= coneprog（F，，，，社会，，，，一个，，，，b，，，，AEQ，，，，beq）解决问题，受到不平等约束一个*x≤b和平等约束aeq*x = beq。Seta = []和b = []如果不存在不平等。

例子

X= coneprog（F，，，，社会，，，，一个，，，，b，，，，AEQ，，，，beq，，，，lb，，，，UB）在设计变量上定义了一组下限和上限，Xso that the solution is always in the rangelb ≤ x ≤ ub。SetAEQ = []和beq=[[]如果不存在平等。

例子

X= coneprog（F，，，，社会，，，，一个，，，，b，，，，AEQ，，，，beq，，，，lb，，，，UB，，，，options）最小化使用由优化选项指定的options。利用最佳选择to set these options.

例子

X= coneprog（problem）找到最小problem，，，，a structure described inproblem。

例子

[[X，，，，FVAL] = coneprog(___）also returns the objective function value at the solutionFVAL=f'*x，，，，using any of the input argument combinations in previous syntaxes.

例子

[[X，，，，FVAL，，，，出口，，，，output] = coneprog(___）additionally returns a value出口描述出口条件和结构outputthat contains information about the optimization process.

例子

[[X，，，，FVAL，，，，出口，，，，output，，，，兰姆达] = coneprog(___）另外返回结构兰姆达其字段包含解决方案的双变量X。

Examples

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单锥约束

Open Live Script

to set up a problem with a second-order cone constraint, create a second-order cone constraint object.

a = diag（[1,1/2,0]）;b =零（3,1）;d = [0; 0; 1];伽马= 0;socConstraints = secondorderCone（a，b，d，伽马）;

创建目标函数向量。

f = [-1，-2,0];

这problem has no linear constraints. Create empty matrices for these constraints.

aineq = [];bineq = [];aeq = [];beq = [];

将上限和下限设置为X（（3）。

lb = [-inf，-inf，0];ub = [inf，inf，2];

通过使用coneprog功能。

[[X，，，，Fval] = coneprog(f,socConstraints,Aineq,bineq,Aeq,beq,lb,ub)

找到最佳解决方案。

x =3×10。4851 3.8806 2.0000

FVAL = -8.2462

这solution componentX（（3）处于上限。圆锥约束在解决方案上处于活动状态：

norm(A*x-b) - d'*x当约束处于活动状态时，％接近0

ANS = -2.5677E -08

几个圆锥约束

Open Live Script

要设置有几个二阶锥体约束的问题，请创建一个约束对象。为了节省时间和内存，请先创建最高的索引约束。

a = diag（[1,2,0]）;b =零（3,1）;d = [0; 0; 1];伽马= -1;socconstraints（3）= secondorderCone（a，b，d，伽马）;a = diag（[3,0,1]）;d = [0; 1; 0];socconstraints（2）= secondordercone（a，b，d，伽马）;a = diag（[0; 1/2; 1/2]）;d = [1; 0; 0]; socConstraints(1) = secondordercone(A,b,d,gamma);

Create the linear objective function vector.

f = [-1; -2; -4];

通过使用coneprog功能。

[x，fval] = coneprog（f，socconstraints）

找到最佳解决方案。

x =3×10。4238 1.6477 2.3225

FVAL = -13.0089

Cone Programming with Linear Constraints

Open Live Script

Specify an objective function vector and a single second-order cone constraint.

f = [-4; -9; -2];asc = diag（[1,4,0]）;b = [0; 0; 0];d = [0; 0; 1];伽马= 0;socConstraints = secondorderCone（ASC，B，D，Gamma）;

指定线性不等式约束。

a = [1/4,1/9,1];b = 5;

Solve the problem.

[x，fval] = coneprog（f，socconstraints，a，b）

找到最佳解决方案。

x =3×13.2304 0.6398 4.1213

FVAL=-26.9225

带有非默认选项的锥编程

Open Live Script

to observe the iterations of theconeprog求解器，设置展示option to'iTer'。

options = optimoptions('coneprog'，，，，'Display'，，，，'iTer'）;

创建二阶锥体编程问题，并使用options。

ASC = diag（[1,1/2,0]）;b =零（3,1）;d = [0; 0; 1];伽马= 0;socConstraints = secondorderCone（ASC，B，D，Gamma）;f = [-1，-2,0];aineq = [];bineq = [];aeq = [];beq = []; lb = [-Inf,-Inf,0]; ub = [Inf,Inf,2]; [x,fval] = coneprog(f,socConstraints,Aineq,bineq,Aeq,beq,lb,ub,options)

Iter Fval Primal Infeas Dual Infeas Duality Gap Time 1 0.000000e+00 0.000000e+00 5.714286e-01 1.250000e-01 0.03 2 -7.558066e+00 0.000000e+00 7.151114e-02 1.564306e-02 0.04 3 -7.366973e+00 0.000000e+00 1.075440e-02 2.352525e-03 0.05 4 -8.243432e+00 0.000000e+00 5.191882e-05 1.135724e-05 0.05 5 -8.246067e+00 1.387779e-17 2.430813e-06 5.317403e-07 0.05 6 -8.246211e+00 0.000000e+00 6.154504e-09 1.346298e-09 0.05 Optimal solution found.

x =3×10。4851 3.8806 2.0000

FVAL = -8.2462

Cone Programming with Problem Structure

Open Live Script

创建二阶锥体编程问题的元素。为了节省时间和内存，请先创建最高的索引约束。

a = diag（[1,2,0]）;b =零（3,1）;d = [0; 0; 1];伽马= -1;socconstraints（3）= secondorderCone（a，b，d，伽马）;a = diag（[3,0,1]）;d = [0; 1; 0];socconstraints（2）= secondordercone（a，b，d，伽马）;a = diag（[0; 1/2; 1/2]）;d = [1; 0; 0]; socConstraints(1) = secondordercone(A,b,d,gamma); f = [-1;-2;-4]; options = optimoptions('coneprog'，，，，'Display'，，，，'iTer'）;

Create a problem structure with the required fields, as described inproblem。

问题= struct（'F'，，，，F，，，，...'socConstraints'，，，，社会，，，，...'aineq'，，，，[[],'bineq'，，，，[[],...'Aeq'，，，，[[],'beq'，，，，[[],...'lb'，，，，[[],'ub'，，，，[[],...“求解器”，，，，'coneprog'，，，，...'options'，，，，options);

通过打电话解决问题coneprog。

[[X，，，，Fval] = coneprog(problem)

Iter Fval Primal Infeas Dual Infeas Duality Gap Time 1 0.000000e+00 0.000000e+00 5.333333e-01 5.555556e-02 0.18 2 -9.696012e+00 1.850372e-17 7.631901e-02 7.949897e-03 0.20 3 -1.178942e+01 9.251859e-18 1.261803e-02 1.314378e-03 0.20 4 -1.294426e+01 1.850372e-17 1.683078e-03 1.753206e-04 0.20 5 -1.295217e+01 1.850372e-17 8.994595e-04 9.369370e-05 0.21 6 -1.295331e+01 1.850372e-17 4.748841e-04 4.946709e-05 0.21 7 -1.300753e+01 9.251859e-18 2.799942e-05 2.916606e-06 0.21 8 -1.300671e+01 9.251859e-18 2.366136e-05 2.464725e-06 0.21 9 -1.300850e+01 1.850372e-17 8.187205e-06 8.528338e-07 0.21 10 -1.300843e+01 4.625929e-18 7.326330e-06 7.631594e-07 0.21 11 -1.300862e+01 9.251859e-18 2.707005e-06 2.819797e-07 0.21 12 -1.300892e+01 0.000000e+00 9.204457e-08 9.587976e-09 0.22 Optimal solution found.

x =3×10。4238 1.6477 2.3225

FVAL = -13.0089

Examine`coneprog`解决方案过程

Open Live Script

创建二阶锥体编程问题。为了节省时间和内存，请先创建最高的索引约束。

a = diag（[1,2,0]）;b =零（3,1）;d = [0; 0; 1];伽马= -1;socconstraints（3）= secondorderCone（a，b，d，伽马）;a = diag（[3,0,1]）;d = [0; 1; 0];socconstraints（2）= secondordercone（a，b，d，伽马）;a = diag（[0; 1/2; 1/2]）;d = [1; 0; 0]; socConstraints(1) = secondordercone(A,b,d,gamma); f = [-1;-2;-4]; options = optimoptions('coneprog'，，，，'Display'，，，，'iTer'）; A = []; b = []; Aeq = []; beq = []; lb = []; ub = [];

解决问题，请求有关解决方案过程的信息。

[[X，，，，Fval,exitflag,output] = coneprog(f,socConstraints,A,b,Aeq,beq,lb,ub,options)

Iter Fval Primal Infeas Dual Infeas Duality Gap Time 1 0.000000e+00 0.000000e+00 5.333333e-01 5.555556e-02 0.03 2 -9.696012e+00 5.551115e-17 7.631901e-02 7.949897e-03 0.03 3 -1.178942e+01 3.700743e-17 1.261803e-02 1.314378e-03 0.03 4 -1.294426e+01 1.850372e-17 1.683078e-03 1.753206e-04 0.03 5 -1.295217e+01 9.251859e-18 8.994595e-04 9.369370e-05 0.03 6 -1.295331e+01 9.251859e-18 4.748841e-04 4.946709e-05 0.03 7 -1.300753e+01 9.251859e-18 2.799942e-05 2.916606e-06 0.03 8 -1.300671e+01 9.251859e-18 2.366136e-05 2.464725e-06 0.04 9 -1.300850e+01 9.251859e-18 8.222244e-06 8.564838e-07 0.04 10 -1.300843e+01 1.850372e-17 7.318333e-06 7.623264e-07 0.04 11 -1.300865e+01 9.251859e-18 2.636568e-06 2.746425e-07 0.04 12 -1.300892e+01 1.850372e-17 3.407939e-08 3.549936e-09 0.04 Optimal solution found.

x =3×10。4238 1.6477 2.3225

FVAL = -13.0089

出口=1

output =struct with fields:迭代：12原始性：1。8504e-17 dualfeasibility: 3.4079e-08 dualitygap: 3.5499e-09 algorithm: 'interior-point' linearsolver: 'augmented' message: 'Optimal solution found.'

迭代显示和输出结构都显示coneprog使用12个迭代来达到解决方案。
这exit flag value1和output.messagevalue'Optimal solution found.'表示解决方案是可靠的。
这output结构表明，二元性差距也是通过溶液过程降低的。
You can reproduce theFVALoutput by multiplyingf'*x。

f'*x

ANS = -13.0089

获得`coneprog`Dual Variables

Open Live Script

创建二阶锥体编程问题。为了节省时间和内存，请先创建最高的索引约束。

a = diag（[1,2,0]）;b =零（3,1）;d = [0; 0; 1];伽马= -1;socconstraints（3）= secondorderCone（a，b，d，伽马）;a = diag（[3,0,1]）;d = [0; 1; 0];socconstraints（2）= secondordercone（a，b，d，伽马）;a = diag（[0; 1/2; 1/2]）;d = [1; 0; 0]; socConstraints(1) = secondordercone(A,b,d,gamma); f = [-1;-2;-4];

Solve the problem, requesting dual variables at the solution along with all otherconeprog输出..

[X，FVAL，EXITFLAG，输出，lambda] = coneprog（F，，，，社会）;

找到最佳解决方案。

Examine the returned兰姆达结构体。Because the only problem constraints are cone constraints, examine only thesoc字段兰姆达结构体。

d一世sp(lambda.soc)

1。0e-05 * 0.0879 0.3002 0.0589

这些约束具有非零的二元值，表明在解决方案上的约束处于活动状态。

Input Arguments

collapse all

`F`-Coefficient vector
real vector|真正的数组

Coefficient vector, specified as a real vector or real array. The coefficient vector represents the objective functionf'*x。符号假设F是列向量，但是您可以使用行矢量或数组。在内部coneprogconvertsFto the column vectorF（（：）。

Example:F=[[1，，，，3，，，，5，，，，-6]

数据类型：double

`社会`-Second-order cone constraints
vector of`secondorderconectraint`对象

二阶锥体约束，指定为secondorderconectraint对象。使用secondordercone功能。

社会encodes the constraints

$” {一个}_{sc} （（一世） Å X - b_{sc} （（一世） ” \leq d_{sc}^{t} （（一世） Å X - γ （（一世）$

阵列和方程之间的映射如下：

一个_sc（（一世）=社会。一个（（一世）
b_sc（（一世）=socconstraints.b（i）
d_sc（（一世）=socconstraints.d（i）
γ（（一世）=社会。伽玛（（一世）

Example:一个sc=d一世ag([1 1/2 0]); bsc = zeros(3,1); dsc = [0;0;1]; gamma = -1; socConstraints = secondordercone(Asc,bsc,dsc,gamma);

数据类型：struct

`一个`-Linear inequality constraints
真正的矩阵

Linear inequality constraints, specified as a real matrix.一个一世s anm-by-nmatrix, wherem一世s the number of inequalities, andn一世s the number of variables (length ofF）。对于大问题，通过一个作为稀疏矩阵。

一个encodes them线性不平等

一个*x <= b，，，，

在哪里X是专栏向量n变量X（：），，，，和b是一个与m元素。

例如，考虑以下不平等：

X₁+2X₂≤10
3X₁+4X₂≤20
5X₁+6X₂≤30。

Specify the inequalities by entering the following constraints.

a = [1,2; 3,4; 5,6];b = [10; 20; 30];

Example:要指定X组件总计高达1或更少，请服用a =一个（1，n）和b=1。

数据类型：double

`b`-Linear inequality constraints
real vector

线性不等式约束，指定为真实向量。b一世s anm- 元素向量与一个矩阵。如果您通过b作为行矢量，求解器内部转换bto the column vectorb（（：）。对于大问题，通过bas a sparse vector.

bencodes them线性不平等

一个*x <= b，，，，

在哪里X是专栏向量n变量X（：），，，，和一个是大小的矩阵m-by-n。

例如，考虑以下不平等：

X₁+2X₂≤10
3X₁+4X₂≤20
5X₁+6X₂≤30。

Specify the inequalities by entering the following constraints.

a = [1,2; 3,4; 5,6];b = [10; 20; 30];

Example:to specify that the x components sum to 1 or less, usea =一个（1，n）和b=1。

数据类型：double

`AEQ`-线性平等约束
真正的矩阵

线性平等约束，，，，specified as a real matrix.AEQ一世s anme-by-nmatrix, whereme一世s the number of equalities, andn一世s the number of variables (length ofF）。对于大问题，通过AEQ作为稀疏矩阵。

AEQencodes themelinear equalities

aeq*x = beq，，，，

在哪里X是专栏向量n变量X（：），，，，和beq是一个与me元素。

例如，考虑这些平等：

X₁+2X₂+3X₃=10
2X₁+4X₂+X₃= 20。

Specify the equalities by entering the following constraints.

AEQ = [1,2,3; 2,4,1];beq = [10; 20];

Example:要指定X组件总和为1AEQ=ones(1,N)和BEQ = 1。

数据类型：double

`beq`-线性平等约束
real vector

线性平等约束，指定为真实向量。beq一世s anme- 元素向量与AEQ矩阵。如果您通过beq作为行矢量，求解器内部转换beqto the column vectorbeq（:)。对于大问题，通过beqas a sparse vector.

beqencodes themelinear equalities

aeq*x = beq，，，，

在哪里X是专栏向量n变量X（：），，，，和AEQ是大小的矩阵me-by-n。

例如，考虑这些平等：

X₁+2X₂+3X₃=10
2X₁+4X₂+X₃= 20。

Specify the equalities by entering the following constraints.

AEQ = [1,2,3; 2,4,1];beq = [10; 20];

Example:要指定X组件总和为1，请使用AEQ=ones(1,N)和BEQ = 1。

数据类型：double

`lb`-Lower bounds
real vector|真正的数组

下限，指定为真实向量或实际数组。如果长度F一世s equal to the length oflb，然后lb指定

X（（一世）>= lb(i)对所有人一世。

Ifnumel（lb），然后lb指定


                    
                     X（（一世）>= lb(i)为了1<= i <= numel(lb)。
                    
                    在这种情况下，求解器发出警告。
                    Example:要指定所有X组件都是正面的，请使用lb =零（size（f））。
                    数据类型：double


               
                
                 
                  
                   
                   UB-上限
real vector|真正的数组
                   
                   
                  
                  
                   
                    上限，指定为真实向量或真实数组。如果长度F一世s equal to the length ofUB， 然后UB指定
                    
                     x（i）<= ub（i）对所有人一世。
                    
                    Ifnumel（ub）， 然后UB指定

                    
                     x（i）<= ub（i）为了1<= i <= numel(ub)。
                    
                    在这种情况下，求解器发出警告。
                    Example:to specify that all x-components are less than1， 利用ub =一个（size（f））。
                    数据类型：double
                   

                  

                 

                

               

               
                
                 
                  
                   
                   
                   options-优化选项
output of最佳选择
                   
                   
                  
                  
                   
                    优化选项，，，，specified as the output of最佳选择。
                    
                     
                      
                       
                       
                      
                      
                       
                        选项
                        Description
                       
                      
                      
                       
                        约束
                        约束的可行性公差，标量0通过1。约束measures primal feasibility tolerance. The default is1E-6。
                       
                       
                        展示
                        Level of display (seeIterative Display）：
                         
                          
                           'final'（（default) displays only the final output.
                           'iTer'在每次迭代处显示输出。
                           'off'或者'没有任何'd一世splays no output.
                          
                         

                       
                       
                        线性色素
                        用于解决迭代一步的算法：
                         
                          
                           '汽车'（默认） -coneprog选择步进求解器。
                            
                             
                              如果问题很少，则步进求解器是'prodchol'。
                              否则，步进求解器是“增强”。
                             
                            
                           “增强”- 增强形式的步进求解器。看[[1]。
                           '普通的'-n或者mal form step solver. See[[1]。
                           'prodchol'- 产品形式Cholesky Step求解器。看[4]和[5]。
                           'schur'-  Schur补体方法步进求解器。看[2]。
                          
                         
If'汽车'does not perform well, try these suggestions for线性色素：
                         
                          
                           如果问题很少，请尝试'普通的'。
                           如果问题稀疏，一些密集的柱或大锥，请尝试'prodchol'或者'schur'。
                           If the problem is dense, use“增强”。
                          
                         
For a sparse example, see比较Coneprog算法的速度。
                       
                       
                        最大值
                        允许的最大迭代次数，一个正整数。默认值为200。
看tolerances and Stopping Criteria和Iterations and Function Counts。
                       
                       
                        maxTime
                        算法运行的秒内最大时间，正数或Inf。默认值为Inf，禁用此停止标准。
                       
                       
                        OptimalityTolerance
                        双重可行性的终止耐受性，一个正标量。默认值为1E-6。
                       
                      
                     
                    
                    Example:Optimoptions（'Coneprog'，“ Display”，“ Iter”，“ Maxiterations”，100）
                   
                  
                 
                
               
               
                
                 
                  
                   
                   problem-Problem structure
结构体
                   
                   
                  
                  
                   
                    问题结构，指定为具有以下字段的结构。
                    
                     
                      
                       
                       
                      
                      
                       
                        场地name
                        入口
                       
                      
                      
                       
                        F
                        Linear objective function vectorF
                       
                       
                        社会
                        二阶锥体约束的结构阵列
                       
                       
                        一个一世neq
                        线性不等式约束的矩阵
                       
                       
                        Bineq
                        Vector of linear inequality constraints
                       
                       
                        AEQ
                        线性平等约束的矩阵
                       
                       
                        beq
                        Vector of linear equality constraints
                       
                       
                        lb
                        较低的向量
                       
                       
                        UB
                        上限向量
                       
                       
                        求解器
                        'coneprog'
                       
                       
                        options
                        选项s created with最佳选择
                       
                      
                     
                    
                    数据类型：struct

选项	Description
`约束`	约束的可行性公差，标量`0`通过`1`。`约束`measures primal feasibility tolerance. The default is`1E-6`。
`展示`	Level of display (seeIterative Display）： `'final'`（（default) displays only the final output. `'iTer'`在每次迭代处显示输出。 `'off'`或者`'没有任何'`d一世splays no output.
`线性色素`	用于解决迭代一步的算法： `'汽车'`（默认） -`coneprog`选择步进求解器。如果问题很少，则步进求解器是`'prodchol'`。否则，步进求解器是`“增强”`。 `“增强”`- 增强形式的步进求解器。看[[1]。 `'普通的'`-n或者mal form step solver. See[[1]。 `'prodchol'`- 产品形式Cholesky Step求解器。看[4]和[5]。 `'schur'`- Schur补体方法步进求解器。看[2]。 If`'汽车'`does not perform well, try these suggestions for`线性色素`：如果问题很少，请尝试`'普通的'`。如果问题稀疏，一些密集的柱或大锥，请尝试`'prodchol'`或者`'schur'`。 If the problem is dense, use`“增强”`。 For a sparse example, see比较Coneprog算法的速度。
`最大值`	允许的最大迭代次数，一个正整数。默认值为`200`。看tolerances and Stopping Criteria和Iterations and Function Counts。
`maxTime`	算法运行的秒内最大时间，正数或`Inf`。默认值为`Inf`，禁用此停止标准。
`OptimalityTolerance`	双重可行性的终止耐受性，一个正标量。默认值为`1E-6`。

场地name	入口
`F`	Linear objective function vector`F`
`社会`	二阶锥体约束的结构阵列
`一个一世neq`	线性不等式约束的矩阵
`Bineq`	Vector of linear inequality constraints
`AEQ`	线性平等约束的矩阵
`beq`	Vector of linear equality constraints
`lb`	较低的向量
`UB`	上限向量
`求解器`	`'coneprog'`
`options`	选项s created with`最佳选择`


            
             输出参数
             
              collapse all
              
               
                
                 
                  
                  X-Solution
real vector | real array
                  
                  
                 
                 
                  
                   解决方案，作为真实向量或真实数组返回。的大小X与大小相同F。这Xoutput is empty when the出口value is –2，，，，–3， 或者–10。
                  
                 
                
               
               
                
                 
                  
                  FVAL-Objective function value at the solution
实数
                  
                  
                 
                 
                  
                   解决方案的目标函数值，返回为实数。一般来说，FVAL=f'*x。这FVALoutput is empty when the出口value is –2，，，，–3， 或者–10。
                  
                 
                
               
               
                
                 
                  
                  出口- 原因coneprog停了下来
一世nteger
                  
                  
                 
                 
                  
                   Reasonconeprog停了下来，，，，returned as an integer.
                   
                    
                     
                      
                      
                     
                     
                      
                       Value
                       Description
                      
                     
                     
                      
                       1
                       函数收敛到解决方案X。
                      
                      
                       0
                       这number of iterations exceededoptions.maxiterations时间在se,或解决方案conds exceededoptions.MaxTime。
                      
                      
                       -2
                       no feasible point was found.
                      
                      
                       -3
                       这problem is unbounded.
                      
                      
                       -7
                       搜索方向变得太小了。没有进一步的进展。
                      
                      
                       -10
                       这个问题在数值上是不稳定的。
                      
                     
                    
                   
                   
                    
                    小费
                    如果您得到出口标志0，，，，-7， 或者-10，尝试使用不同的值线性色素option.
                   
                  
                 
                
               
               
                
                 
                  
                  output- 有关优化过程的信息
结构体
                  
                  
                 
                 
                  
                   Information about the optimization process, returned as a structure with these fields.
                   
                    
                     
                      
                      
                     
                     
                      
                       场地
                       Description
                      
                     
                     
                      
                       algorithm
                       使用的优化算法
                      
                      
                       双重可行性
                       双重约束的最大违规行为
                      
                      
                       DualityGap
                       双重性差距
                      
                      
                       迭代
                       迭代次数
                      
                      
                       信息
                       Exit message
                      
                      
                       原始性
                       最大约束违规行为
                      
                      
                       linearsolver
                       内部步骤求解器算法使用
                      
                     
                    
                   
                   这output字段双重可行性，，，，DualityGap，，，，和原始性当出口value is –2, –3, or –10.
                  
                 
                
               
               
                
                 
                  
                  兰姆达- 解决方案的双变量
结构体
                  
                  
                 
                 
                  
                   解决方案的双变量，作为这些字段的结构返回。
                   
                    
                     
                      
                      
                     
                     
                      
                       场地
                       Description
                      
                     
                     
                      
                       lower
                       Lower bounds corresponding tolb
                      
                      
                       上
                       上限对应于UB
                      
                      
                       一世neqlin
                       线性不等式对应于一个和b
                      
                      
                       eqlin
                       Linear equalities corresponding toAEQ和beq
                      
                      
                       soc
                       Second-order cone constraints corresponding to社会
                      
                     
                    
                   
                   兰姆达一世s empty ([[]）when the出口value is –2，，，，–3， 或者–10。
                   Lagrange乘数（双变量）是以下拉格朗日的一部分，该拉格朗日在解决方案上是固定的（零梯度）：
                   
                    
                     
                       $\begin{array}{l} F^{t} X + \sum_{一世} λ_{soc} （（ 一世 ） （（ d_{soc}^{t} （（ 一世 ） X - 伽玛 （（ 一世 ） - ” {一个}_{soc} （（ 一世 ） X - b_{soc} （（ 一世 ） ” ） \\ + λ_{一世neqlin}^{t} （（ b - 一个 X ） + λ_{eqlin}^{t} （（ AEQ X - beq ） + λ_{上}^{t} （（ UB - X ） + λ_{lower}^{t} （（ X - lb ） 。 \end{array}$ 
                    
                   
                   不平等术语乘以兰姆达字段are nonnegative.
                  
                 
                
               
              
             
            
            
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               Second-Order Cone Constraint
               
                为什么约束
                
                 
                  
                    $” 一个 Å X - b ” \leq d^{t} Å X - γ$ 
                 
                
                called a second-order cone constraint? Consider a cone in 3-D space with elliptical cross-sections in theX-y平面，直径与zcoordinate. Theycoordinate has scale ½, and theXcoordinate has scale 1. The inequality defining the inside of this cone with its point at [0,0,0] is
                
                 
                  
                    $\sqrt{X^{2} + \frac{y^{2}}{4}} \leq z 。$ 
                 
                
                In theconeprog语法，该锥有以下论点。
                
                 
                  
                   a = diag（[1 1/2 0]）;b = [0; 0; 0];d = [0; 0; 1];伽马= 0;
                  
                 
                
                Plot the boundary of the cone.
                
                 
                  
                   [x，y] = meshgrid（-2：0.1：2）;z = sqrt（x.^2 + y.^2/4）;冲浪（X，Y，Z）视图（8,2）Xlabel'x'ylabel'y'zlabel'z'
                  
                 
                
                
                 
                  
                 
                
                这b和伽玛争论移动锥。这一个和d争论旋转锥体并改变其形状。
               
              
             
            
            
             一个lgorithms
             该算法使用内点方法。有关详细信息，请参阅Second-Order Cone Programming Algorithm。
            
            
             一个lternative Functionality
             
              应用程序
              这优化Live Editor task provides a visual interface forconeprog。
             
            
            
             版本历史记录
             Introduced in R2020b
             
              expand all
              
               R2021A：两个coneprog兰姆达Structures Renamed
               Behavior changed in R2021a
               
                这coneprog兰姆达输出参数字段lambda.eq和兰姆达。一世neq已重命名为lambda.eqlin和兰姆达。一世neqlin，，，，respectively. This change causes theconeprog兰姆达结构体字段to have the same names as the corresponding fields in other solvers.
               
              
             
            
            
             也可以看看
             linprog|quadprog|secondordercone|secondorderconectraint|优化
             
              话题
              
               
                使用锥体编程，基于求解器
                将二次约束转换为二阶锥体约束
                将二次编程问题转换为二阶锥体程序
                比较Coneprog算法的速度
                基于求解器的优化问题设置

Value	Description
`1`	函数收敛到解决方案`X`。
`0`	这number of iterations exceeded`options.maxiterations`时间在se,或解决方案conds exceeded`options.MaxTime`。
`-2`	no feasible point was found.
`-3`	这problem is unbounded.
`-7`	搜索方向变得太小了。没有进一步的进展。
`-10`	这个问题在数值上是不稳定的。

场地	Description
`algorithm`	使用的优化算法
`双重可行性`	双重约束的最大违规行为
`DualityGap`	双重性差距
`迭代`	迭代次数
`信息`	Exit message
`原始性`	最大约束违规行为
`linearsolver`	内部步骤求解器算法使用

场地	Description
`lower`	Lower bounds corresponding to`lb`
`上`	上限对应于`UB`
`一世neqlin`	线性不等式对应于`一个`和`b`
`eqlin`	Linear equalities corresponding to`AEQ`和`beq`
`soc`	Second-order cone constraints corresponding to`社会`


          
           
            
             
              
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              是的


         
          
           
            
             
             MATLABCommand
            
            
             您单击了与此MATLAB命令相对应的链接：
             
             通过在MATLAB命令窗口中输入该命令。Web浏览器不支持MATLAB命令。万博1manbetx
            
            
             
            
           
          
         
         
         
          
           
            
             
              
              
             
             
              
               
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                  瑞士（德意志）
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                  中国（（简体中文)
                  中国（（英语）
                 
                
               
              
              You can also select a web site from the following list:
              
               
               如何获得最佳网站性能
               选择中国网站（中文或英语）以获得最佳场地性能。其他Mathworks乡村网站未针对您所在的访问进行优化。
              
              
               
                一个mericas
                
                 一个mérica Latina（Español）
                 Canada（（英语）
                 United States（（英语）
                
               
               
                Europe
                
                 
                  
                   Belgium（（英语）
                   Denmark（（英语）
                   德国（（Deutsch)
                   España（Español）
                   芬兰（（英语）
                   法国（Français）
                   爱尔兰（（英语）
                   Italia（意大利语）
                   卢森堡（（英语）
                  
                 
                 
                  
                   荷兰（（英语）
                   挪威（（英语）
                   Österreich（（Deutsch)
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                   瑞典（（英语）
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                     Deutsch
                     英语
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                一个sia Pacific
                
                 澳大利亚（（英语）
                 India（（英语）
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coneprog

句法

Description

Examples

单锥约束

几个圆锥约束

Cone Programming with Linear Constraints

带有非默认选项的锥编程

Cone Programming with Problem Structure

Examine`coneprog`解决方案过程

获得`coneprog`Dual Variables

Input Arguments

`F`-Coefficient vector
real vector|真正的数组

`社会`-Second-order cone constraints
vector of`secondorderconectraint`对象

`一个`-Linear inequality constraints
真正的矩阵

`b`-Linear inequality constraints
real vector

`AEQ`-线性平等约束
真正的矩阵

`beq`-线性平等约束
real vector

`lb`-Lower bounds
real vector|真正的数组

`UB`-上限
real vector|真正的数组

`options`-优化选项
output of`最佳选择`

`problem`-Problem structure
结构体

输出参数

`X`-Solution
real vector | real array

`FVAL`-Objective function value at the solution
实数

`出口`- 原因`coneprog`停了下来
一世nteger

`output`- 有关优化过程的信息
结构体

`兰姆达`- 解决方案的双变量
结构体

更多关于

Second-Order Cone Constraint

一个lgorithms

一个lternative Functionality

应用程序

版本历史记录

R2021A：两个`coneprog兰姆达`Structures Renamed

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话题

coneprog

句法

Description

Examples

单锥约束

几个圆锥约束

Cone Programming with Linear Constraints

带有非默认选项的锥编程

Cone Programming with Problem Structure

Examineconeprog解决方案过程

获得coneprogDual Variables

Input Arguments

F-Coefficient vectorreal vector|真正的数组

社会-Second-order cone constraintsvector ofsecondorderconectraint对象

一个-Linear inequality constraints真正的矩阵

b-Linear inequality constraintsreal vector

AEQ-线性平等约束真正的矩阵

beq-线性平等约束real vector

lb-Lower boundsreal vector|真正的数组

UB-上限real vector|真正的数组

options-优化选项output of最佳选择

problem-Problem structure结构体

输出参数

X-Solutionreal vector | real array

FVAL-Objective function value at the solution实数

出口- 原因coneprog停了下来一世nteger

output- 有关优化过程的信息结构体

兰姆达- 解决方案的双变量结构体

更多关于

Second-Order Cone Constraint

一个lgorithms

一个lternative Functionality

应用程序

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R2021A：两个coneprog兰姆达Structures Renamed

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话题

Examine`coneprog`解决方案过程

获得`coneprog`Dual Variables

`F`-Coefficient vector
real vector|真正的数组

`社会`-Second-order cone constraints
vector of`secondorderconectraint`对象

`一个`-Linear inequality constraints
真正的矩阵

`b`-Linear inequality constraints
real vector

`AEQ`-线性平等约束
真正的矩阵

`beq`-线性平等约束
real vector

`lb`-Lower bounds
real vector|真正的数组

`UB`-上限
real vector|真正的数组

`options`-优化选项
output of`最佳选择`

`problem`-Problem structure
结构体

`X`-Solution
real vector | real array

`FVAL`-Objective function value at the solution
实数

`出口`- 原因`coneprog`停了下来
一世nteger

`output`- 有关优化过程的信息
结构体

`兰姆达`- 解决方案的双变量
结构体

R2021A：两个`coneprog兰姆达`Structures Renamed