在凸优化中，目标函数必须是凸函数吗 其几何意义表示为：如果集合C中任意2个元素连线上的点也在集合C中，则C为凸集。其示意图如下所示：常见的凸集有：n维实数空间；。
为什么凸优化这么重要？ 看到好多人都在学习凸优化，但是有感觉有多少问题多符合凸优化条件的呢？为什么非得是凸优化这么重要？现…
matlab 向凸优化非线性约束函数传递参数 fmincon 您好，un为目标函数，它可用前面的方法定义；x0为初始值；A、b满足线性不等式约束，若没有不等式约束，则取A=[]，b=[]；Aeq、beq满足等式约束，若没有，则取Aeq=[]，beq=[]；lb、ub满足，若没有界，可设lb=[]，ub=[]；nonlcon的作用是通过接受的向量x来计算非线性不等约束 和等式约束 分别在x处的估计C和Ceq，通过指定函数柄来使用，如：>；>；x=fmincon(@myfun，x0，A，b，Aeq，beq，lb，ub，@mycon)，先建立非线性约束函数，并保存为mycon.m：function[C，Ceq]=mycon(x)C=…计算x处的非线性不等约束 的函数值。Ceq=…计算x处的非线性等式约束 的函数值。lambda是Lagrange乘子，它体现哪一个约束有效。output输出优化信息；grad表示目标函数在x处的梯度；hessian表示目标函数在x处的Hessiab值。注意：1.fmincon 函数提供了大型优化算法和中型优化算法。默认时，若在 fun 函数中提供了梯度（options 参数的 GeadObj 设置为 'on'），并且只有上下界存在或只有等式约束，fmincon 函数将选择大型算法。当既有等式约束又有梯度约束时，使用中型算法。2.fmincon 函数的中型算法一般是使用序列二次规划。在每一步迭代中求解二次规划子问题，并用 BFGS 法更新 Lagrangian 乘子和 Hessian 矩阵。
