1 个不稳定版本
| 0.6.2 | 2023年3月7日 |
|---|
#1876 在 算法
用于 2 crate
1.5MB
33K SLoC
osqp.rs
Rust 对 OSQP 的包装：算子分裂QP求解器。
OSQP（算子分裂二次规划）求解器是一个数值优化包，用于解决以下形式的优化问题：
minimize 0.5 x' P x + q' x
subject to l <= A x <= u
其中 x in R^n 是优化变量。
目标函数由正定矩阵 P in S^n_+ 和向量 q in R^n 定义。
线性约束由矩阵 A in R^{m x n} 和向量 l in R^m U {-inf}^m、u in R^m U {+inf}^m 定义。
lib.rs:
<script type="text/javascript" src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/mathjax/2.7.2/MathJax.js?config=TeX-AMS-MML_HTMLorMML"></script>OSQP（算子分裂二次规划）求解器是一个数值优化包，用于解决以下形式的凸二次规划问题：
\[\begin{split}\begin{array}{ll} \mbox{minimize} & \frac{1}{2} x^T P x + q^T x \\ \mbox{subject to} & l \leq A x \leq u \end{array}\end{split}\]
其中 \(x\) 是优化变量，\(P \in \mathbf{S}^{n}_{+}\) 是一个正定矩阵。
关于求解器的更多信息可在 osqp.org 找到。
示例
考虑以下QP
\[\begin{split}\begin{array}{ll} \mbox{minimize} & \frac{1}{2} x^T \begin{bmatrix}4 & 1\\ 1 & 2 \end{bmatrix} x + \begin{bmatrix}1 \\ 1\end{bmatrix}^T x \\ \mbox{subject to} & \begin{bmatrix}1 \\ 0 \\ 0\end{bmatrix} \leq \begin{bmatrix} 1 & 1\\ 1 & 0\\ 0 & 1\end{bmatrix} x \leq \begin{bmatrix}1 \\ 0.7 \\ 0.7\end{bmatrix} \end{array}\end{split}\]
use osqp_rust::{CscMatrix, Problem, Settings};
// Define problem data
let P = &[[4.0, 1.0],
[1.0, 2.0]];
let q = &[1.0, 1.0];
let A = &[[1.0, 1.0],
[1.0, 0.0],
[0.0, 1.0]];
let l = &[1.0, 0.0, 0.0];
let u = &[1.0, 0.7, 0.7];
// Extract the upper triangular elements of `P`
let P = CscMatrix::from(P).into_upper_tri();
// Disable verbose output
let settings = Settings::default()
.verbose(false);
// Create an OSQP problem
let mut prob = Problem::new(P, q, A, l, u, &settings).expect("failed to setup problem");
// Solve problem
let result = prob.solve();
// Print the solution
println!("{:?}", result.x().expect("failed to solve problem"));
#