"Xpress" （优化方法）

详细信息

  • TemplateBox[{Xpress, {URL[https://www.fico.com/en/products/fico-xpress-solver], None}, http://gurobi.com, HyperlinkActionRecycled, {HyperlinkActive}, BaseStyle -> {Hyperlink}, HyperlinkAction -> Recycled}, HyperlinkTemplate] 是一个商业优化求解器，用于求解具有实数和混合整数变量的线性、二次、二次约束二次和二阶锥问题.
  • 查看工作流程页面，了解有关如何获得 Xpress 许可证的信息.
  • Method"Xpress" 可用于任何凸优化函数以及 NMinimize 和相关函数以解决适当的问题.
  • 方法 "Xpress" 的可能选项及其相应的默认值是：
  • MaxIterationsAutomatic使用的最大迭代次数
    ToleranceAutomatic用于内部比较的公差

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例  (2)

使用方法 "Xpress" 最小化 ，其约束为 ：

使用方法 "Xpress" 最小化 TemplateBox[{{{, {x, ,, y}, }}}, Norm]，其约束为 ，，且 为整数：

范围  (11)

应用函数  (6)

使用 NMaximize 及方法 "Xpress" 最大化线性约束下的 1-TemplateBox[{{x, +, {2, y}}}, Abs]：

使用 ConvexOptimization 及方法 "Xpress" 最小化 TemplateBox[{{{, {x, ,, {2, , y}}, }}}, Norm]，其约束为 ：

使用解的属性获取最小值和最小化向量：

使用 ConicOptimization 及方法 "Xpress" 最小化 ，其约束为 ：

使用 SecondOrderConeOptimization 最小化 ，其约束为 ：

将目标定义为 ，将约束定义为 TemplateBox[{{{{a, _, i}, ., x}, +, {b, _, i}}}, Norm]<=alpha_i.x+beta_i,i=1,2：

使用矩阵向量输入求解：

使用 QuadraticOptimization 最小化 ，其约束为 及 ：

将目标定义为 ，将约束定义为 及 ：

使用矩阵向量输入求解：

使用 LinearOptimization 最小化 ，其约束为 ：

将系数组合成 并使用向量变量 ：

可扩展问题  (5)

使用具有非负值的向量变量 最小化 Total[x]，其约束为 ：

最小化 Total[x]，其约束为 ，其中 是一个非负整数值向量：

最小化约束为 的 Total[x]，其中 为向量变量：

最小化位于 1,000 维单位球内的点的整数值坐标之和：

对于对称半定矩阵 ，最小化 ，其约束为 ：