一种快速收敛的非线性凸二次规划问题求解方法技术

一种快速收敛的非线性凸二次规划问题求解方法，包括以下步骤：1)给出时变非线性等式约束凸二次规划问题具体描述，确定Q(t)、p(t)、F(t)、x(0)、b(t)的值；2)为求解步骤1)中的二次规划，建立拉格朗日函数，对函数求导，再令导数为零，将等式约束的凸二次优化问题转化为时变等式方程；3)构建变系数神经网络模型，以快速收敛的动态神经网络求解时变矩阵方程。本发明专利技术加快非线性等式约束下的凸二次规划方程的求解速度，并且提高计算的收敛精度。

【技术实现步骤摘要】
一种快速收敛的非线性凸二次规划问题求解方法
本专利技术属于计算领域处理二次规划问题的优化方法，特别是涉及一种适用于非线性凸二次规划问题的求解。
技术介绍
在数学规划中，由于凸二次规划有着特殊作用，在很多方面都有应用。如何在线求解时变非线性约束条件下的凸二次规划问题是工业控制应用和数学领域广泛面临的一个重要问题。在实际工程中，很多问题的解决可以归类为时变矩阵方程的求解问题。由于矩阵维数的增加会大大增加其计算复杂度，传统的数值求解方法无法应用于其中。神经网络由于其高速并行处理的分布式特性以及便于在硬件上实现的优点，被应用于求解时变二次优化问题。为了提高求解的效率，Y.Zhang引入一类动态网络特性方程，求解时变非线性凸二次优化问题，不仅加快了计算的收敛速度，并且提高了计算的精度。由于时变方程计算数据量的不断增大，更快更好的收敛速度依然是求解的目标。
技术实现思路
为了克服传统递归神经网络技术与方法的不足，本专利技术提出一种快速收敛的非线性凸二次规划问题求解方法，基于变系数动态神经网络模型，加快非线性等式约束下的凸二次规划方程的求本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种快速收敛的非线性凸二次规划问题求解方法，其特征在于：包括以下步骤：/n1).建立时变非线性等式约束凸二次规划问题，描述为最小化

【技术特征摘要】
1.一种快速收敛的非线性凸二次规划问题求解方法，其特征在于：包括以下步骤：
1).建立时变非线性等式约束凸二次规划问题，描述为最小化
约束F(t)y(t)＝b(t)(1)
其中，y(t)∈Rn在t∈[0,+∞)为未知向量，需要实时求解得到，而Q(t)∈Rn×n为海森矩阵，因为所要解决的是严格凸二次规划问题，所以Q(t)在任意时刻t∈[0,+∞)都为正定矩阵，p(t)∈Rn为系数向量，F(t)∈Rm×n是满秩系数矩阵，而b(t)∈Rm是光滑时变的系数向量，此外，Q(t)、p(t)、F(t)、b(t)以及它们对应的关于时间t的导数都是已知的；
2).为求解步骤1)中的二次规划，建立拉格朗日函数
L(y(t),λ(t),t)＝yT(t)Q(t)y(t)/2+pT(t)y(t)+λT(t)(F(t)y(t)-b(t))
其中，λ(t)∈Rm...

【专利技术属性】
技术研发人员：孔颖，唐青青，胡汤珑，高畅，叶绿，王建芬，
申请(专利权)人：浙江科技学院，
类型：发明
国别省市：浙江;33