大规模二次规划
Large Scale Quadratic Programming
我有一个可扩展的二次规划问题，它有大约 50-1000 个线性约束变量。我正试图为此找到一个有效的求解器。 matlab qp 求解器只能为我的问题求解 100 个变量的最优解。 cplex会好点吗？还有其他我可以使用的工具吗？
CPLEX肯定会更好。一切都取决于您工作的环境。如果编写 C++ 程序不是问题，您可以尝试 COIN-OR 项目，尤其是 Couenne http://www.coin-or.org/projects/Couenne.xml for nonlinear MIP's and IPOPT http://www.coin-or.org/projects/Ipopt.xml; for Python lovers they have Coopr, DilPy, GrumPy and other projects. You can also try GAMS https://www.gams.com/，它对任何优化问题都非常有用。它不是求解器，更像是具有大量内置商业和开源求解器的建模系统。它是免费的，只要你的问题不超过 50 个变量和 50 个约束（据我所知）。
您可以试试 Opti 工具箱：http://www.i2c2.aut.ac.nz/Wiki/OPTI/
它有一个可以在 Matlab 中使用的不同求解器的接口。 （预编译的 mex 文件。）它可以解决二次问题。
我有一个可扩展的二次规划问题，它有大约 50-1000 个线性约束变量。我正试图为此找到一个有效的求解器。 matlab qp 求解器只能为我的问题求解 100 个变量的最优解。 cplex会好点吗？还有其他我可以使用的工具吗？
CPLEX肯定会更好。一切都取决于您工作的环境。如果编写 C++ 程序不是问题，您可以尝试 COIN-OR 项目，尤其是 Couenne http://www.coin-or.org/projects/Couenne.xml for nonlinear MIP's and IPOPT http://www.coin-or.org/projects/Ipopt.xml; for Python lovers they have Coopr, DilPy, GrumPy and other projects. You can also try GAMS https://www.gams.com/，它对任何优化问题都非常有用。它不是求解器，更像是具有大量内置商业和开源求解器的建模系统。它是免费的，只要你的问题不超过 50 个变量和 50 个约束（据我所知）。
您可以试试 Opti 工具箱：http://www.i2c2.aut.ac.nz/Wiki/OPTI/
它有一个可以在 Matlab 中使用的不同求解器的接口。 （预编译的 mex 文件。）它可以解决二次问题。