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凸二次规划一个逆问题的算法凸二次规划是求解最优化问题的有效工具，它既可以用于解决正向问题，也可以用于解决逆问勉本文将曲点介绍凸二次规划算法求解逆问题的方法，迎问癌可以形式化表达为：给定一个凸性函数F(X),最小化F(X)在求解凸二次规划逆问题时，首先要拘建一个1.agrange乘子函数(X)=F(X)+c*g(X),箕中g(X)为约束函数，C为松弛因子。按希，我们求解1.agrange乘子函数对X的偏导数，构建凸二次规划模型C求解模型的约束有两种可能：1 .保证约束条件恒为真：一般情况E若系数亚阵的秩等于等式的个数,则可以内母凸二次规划模型，使约荥条件成或2 .使用拉格朗日乘子法：利用拉格朗日乘子法可以转换约农条件,在桢型中引入乘子变疑,松弛约束，使模型可以求解。及后，我们可以使用MAT1.AB中实现的凸二次规划盟或者MathematiCa中实现的凸优化工具来计算求解模型的最优解总之,求解凸二次规划逆问题的算法可以看作是在模型中运用拉格朗日集了法.引入松弛囚6,便约束条件得以满足，从而使问题变得可以求解，蚁终以系数矩阵的佚等丁等式M个数来俣证最优解存在性O
