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Gurobi oder CPLEX? Quadratisches unbestimmtes Ziel - quadratische positiv-semidefinite Bedingungen

2017-04-27 4 views
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Ich möchte eine quadratische Zielfunktion minimieren, die einer Reihe von linearen und quadratischen Einschränkungen unterliegt.Gurobi oder CPLEX? Quadratisches unbestimmtes Ziel - quadratische positiv-semidefinite Bedingungen

Die quadratische Zielfunktion ist unbestimmt (nicht konvex). Die quadratischen Nebenbedingungen sind positiv-semidefinit (konvex). Die Variablen sind kontinuierlich.

Kann ich das mit Gurobi oder CPLEX umgehen? Welches ist die bessere Wahl?

Quelle

2017-04-27 user436994

Antwort

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Gurobi behandelt nur konvexe Probleme. Cplex kann konvexe Probleme und bestimmte Klassen von nicht konvexen Problemen behandeln.

Cplex hat einen OptimalityTarget Parameter, um den nichtkonvexen Solver auszuwählen. Leider unterstützt es nur QP- und MIQP-Probleme (d. H. Nur lineare Beschränkungen). Weitere globale Solver, die Sie ausprobieren können, sind Baron, GloMIQO oder Couenne.

Quelle

2017-04-27 14:14:33

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Aber Cplex ist im Allgemeinen in der Lage, quadratische Einschränkungen zu behandeln. Meinst du, dass Cplex in diesem speziellen Fall nicht mit quadratischen Einschränkungen umgehen kann, da die Zielfunktion nicht konvex ist? – user436994

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Nein, Sie irren sich in Ihrer ersten Aussage. Cplex kann allgemeine quadratische Einschränkungen nicht verarbeiten. Es kann nur konvexe quadratische Randbedingungen behandeln (mit einem linearen oder konvexen quadratischen Objektiv). Auch hier unterstützt Cplex nur ein nicht-konvexes quadratisches Ziel, wenn die Abhängigkeiten linear sind. Weitere Informationen finden Sie in der Cplex-Dokumentation. –

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