Sequential Convex(순차 볼록)란 무엇입니까?
Sequential Convex 순차 볼록 - A sequential convexification method is developed to address the nonconvex quadratic equality constraints. [1] In the setting of convex metric spaces, we introduce the two geometric notions of uniform convexity in every direction as well as sequential convexity. [2] Since constructing the convex hull can be expensive, we propose a sequential convexification scheme that progressively applies basic steps to the CNF. [3] In this paper, we develop decomposition algorithms, which utilize Balas’ linear programming equivalent for deterministic disjunctive programs or his sequential convexification approach within L-shaped method, to solve TSDR-DPs. [4]비볼록 2차 등식 제약 조건을 해결하기 위해 순차 볼록화 방법이 개발되었습니다. [1] 볼록 미터법 공간 설정에서 우리는 모든 방향에서 균일한 볼록성과 순차적 볼록성의 두 가지 기하학적 개념을 소개합니다. [2] convex hull을 구성하는 것은 비용이 많이 들 수 있으므로 CNF에 기본 단계를 점진적으로 적용하는 순차적 convexification 방식을 제안합니다. [3] 이 논문에서 우리는 TSDR-DP를 풀기 위해 결정론적 분리 프로그램에 대한 Balas의 선형 계획법 또는 L자형 방법 내에서의 순차적 볼록화 접근 방식을 활용하는 분해 알고리즘을 개발합니다. [4]
second order cone 2차 원뿔
In the case of multiple ESs, by exploiting the sequential convex approximation method, we convert the original problem into a linear one with multiple matrix inequalities and second-order cone constraints, for which we obtain a solution with satisfactory performance. [1] Since the problem is non-convex and mathematically intractable, we exploit the sequential convex approximation approach and S-procedure method to transform the original problem into one with a series of linear matrix inequality and second-order cone constraints, and then propose an iterative scheme to obtain the optimal BF weight vectors. [2] Through sequential convex approximation (SCA) and second-order cone programming (SOCP), the original non-convex problem can be reformulated as a convex optimization problem. [3] Through sequential convex approximation (SCA) and second-order cone (SOC) transformation, the original optimization problem can be transformed to a convex optimization problem. [4]다중 ES의 경우 순차 볼록 근사법을 활용하여 원래 문제를 다중 행렬 부등식과 2차 원뿔 제약 조건이 있는 선형 문제로 변환하여 만족스러운 성능의 솔루션을 얻습니다. [1] 문제는 볼록하지 않고 수학적으로 다루기 어렵기 때문에 순차 볼록 근사 접근 방식과 S-프로시저 방법을 활용하여 원래 문제를 일련의 선형 행렬 부등식 및 2차 원뿔 제약 조건이 있는 문제로 변환한 다음 반복 방식을 제안합니다. 최적의 BF 가중치 벡터를 얻기 위해 [2] SCA(Sequential convex approximation)와 SOCP(second-order cone programming)를 통해 원래의 비볼록 문제를 볼록 최적화 문제로 다시 공식화할 수 있습니다. [3] nan [4]
non convex problem 볼록하지 않은 문제
Second, for the general mobile case, we design an efficient algorithm to jointly address resource allocation and trajectory optimization, in which we first apply the block coordinate descent method to decompose the original non-convex problem into three non-convex sub-problems and then employ a dedicated genetic algorithm, a penalty function and the sequential convex approximation (SCA) technique to efficiently solve the individual sub-problems and obtain a satisfactory locally optimal solution with an adaptive initialization scheme. [1] Since the proposed problem is a mixed-integer non-convex problem, a sequential convex optimization technique based iterative algorithm is proposed to jointly optimize the IoT node assignment and UAV trajectory. [2] The sequential convex programming is adapted to transform the non-convex problem to a convex problem. [3]둘째, 일반적인 모바일 사례의 경우 자원 할당과 궤적 최적화를 공동으로 처리하는 효율적인 알고리즘을 설계합니다. 여기서 먼저 블록 좌표 하강법을 적용하여 원래의 볼록하지 않은 문제를 3개의 볼록하지 않은 하위 문제로 분해한 다음 개별 하위 문제를 효율적으로 해결하고 적응 초기화 방식으로 만족스러운 국소 최적 솔루션을 얻기 위해 전용 유전 알고리즘, 페널티 함수 및 순차 볼록 근사(SCA) 기술을 사용합니다. [1] 제안된 문제는 비볼록 혼합 정수 문제이므로 IoT 노드 할당과 UAV 궤적을 공동으로 최적화하기 위해 순차 볼록 최적화 기법 기반 반복 알고리즘을 제안한다. [2] 순차 볼록 계획법은 비볼록 문제를 볼록 문제로 변환하는 데 적합합니다. [3]
convex optimization problem
By exploiting sequential convex optimization techniques, we reformulate the nonconvex subproblems into three convex optimization problems which can be solved within the polynomial time. [1] For solving the formulated problem efficiently, we first adopt the sequential convex approximation method to solve the channel allocation subproblem, and then transform the power control subproblem into a convex optimization problem. [2] Then, the sequential convex programming method is carried out to iteratively solve a convex optimization problem in each iteration. [3]순차적 볼록 최적화 기술을 활용하여 비볼록 하위 문제를 다항식 시간 내에 해결할 수 있는 볼록 최적화 문제 3개로 재구성합니다. [1] 공식화된 문제를 효율적으로 해결하기 위해 먼저 순차 볼록 근사법을 채택하여 채널 할당 하위 문제를 해결한 다음 전력 제어 하위 문제를 볼록 최적화 문제로 변환합니다. [2] nan [3]
Through Sequential Convex
Through sequential convex programming and $\ell _1$-norm convex relaxation, the problem is transformed into a sequence of semidefinite programming problems. [1] Through sequential convex approximation (SCA) and second-order cone programming (SOCP), the original non-convex problem can be reformulated as a convex optimization problem. [2] Through sequential convex approximation (SCA) and second-order cone (SOC) transformation, the original optimization problem can be transformed to a convex optimization problem. [3]순차적 볼록 계획법과 $\ell _1$-norm 볼록 완화를 통해 문제는 일련의 반정부 계획법 문제로 변환됩니다. [1] SCA(Sequential convex approximation)와 SOCP(second-order cone programming)를 통해 원래의 비볼록 문제를 볼록 최적화 문제로 다시 공식화할 수 있습니다. [2] nan [3]
Efficient Sequential Convex 효율적인 순차 볼록
When the convexity condition can not hold, an efficient sequential convex approximation approach is further proposed to solve the approximated problem. [1] Theoretical analysis of the D2D offloading subproblem leads to new FedL convergence bounds and an efficient sequential convex optimizer. [2]볼록성 조건을 유지할 수 없는 경우 효율적인 순차 볼록 근사 접근 방식을 제안하여 근사 문제를 해결합니다. [1] D2D 오프로딩 하위 문제의 이론적 분석은 새로운 FedL 수렴 범위와 효율적인 순차 볼록 최적화기로 이어집니다. [2]
sequential convex programming 순차 볼록 프로그래밍
A novel approach to solving a penalty reformulation using sequential convex programming and a homotopy on the penalty parameter is introduced. [1] The resulting problem is then solved via a quadratic transform method along with a sequential convex programming (SCP) technique. [2] We focus on the smooth constrained case and on three methods to address it: Sequential Convex Programming (SCP), Sequential Convex Quadratic Programming (SCQP), and Sequential Quadratically Constrained Quadratic Programming (SQCQP). [3] In this paper, we use recent advances in sequential convex programming (SCP) based trajectory optimization to enable rapid-target acquisition, pointing and tracking capabilities for a scheduler-based constellation. [4] In this article, a highly nonlinear trajectory optimization problem for reentry vehicles is rapidly solved by the proposed modified sequential convex programming (MSCP) method. [5] At first, the nonconvex fractional objective function is solved by using sequential convex programming (SCP) optimization technique. [6] A sequential convex programming approach was used to reformulate non-convex pointing objectives and other constraints in terms of a series of novel convex cardinality minimization problems. [7] In particular, a constrained optimal control problem is formulated based on a nonlinear reduced order finite element model and is solved via sequential convex programming. [8] Our approach introduces robustness into planners that are based on sequential convex programming: We reformulate each convex subproblem as a robust optimization problem that "protects" the solution against deviations due to sensing uncertainty. [9] First, based on the B-spline model, we introduce the sequential convex programming (SCP) into the flexible path planning method to satisfy the way-points constraints. [10] In this study, a trajectory generation problem posed as an optimal control problem is solved using a sequential convex programming approach; a nonlinear programming algorithm, for which custom solver is used. [11] In this paper, we study the sequential convex programming method with monotone line search (SCP$_{ls}$) in [34] for a class of difference-of-convex (DC) optimization problems with multiple smooth inequality constraints. [12] The power allocation process for SCUs is solved through sequential convex programming (SCP) to maximize the spectrum efficiency utility of SCUs. [13] We consider a class of nonlinear problems with both the objective function and the constraint functions possibly nonsmooth and nonconvex, Sequential Convex Programming (SCP) methods are usually employed for solving topology optimization problems. [14] Then, the radio resource allocation problem is further decomposed into a subchannel allocation problem and a power allocation problem, which can be solved by matching and sequential convex programming algorithms, respectively. [15] To solve it efficiently, we propose a sequential convex programming algorithm that solves a sequence of convex optimization problems. [16] This paper proposes the use of sequential convex programming (SCP), which is a powerful approach to solving the nonlinear and nonconvex MPC problem in real time. [17] Then, the robust non-probabilistic problem can be transformed into the convex optimization problem via Dinkelbach method and sequential convex programming. [18] In this letter, a method based on alternative sequential convex programming is proposed. [19] Third, to solve this nonconvex problem, we propose a sparsity-enhancing sequential convex programming algorithm. [20] To overcome this challenge, we use the difference of two convex functions (DC) technique and S-procedure theory to recast the design optimization problem as the sequential convex programming. [21] Finally, we propose a sequential convex programming method to solve it. [22] This thesis summarizes the methods involved in solving optimal control problems in real time using convexification and Sequential Convex Programming (SCP). [23] This paper proposed an optimal time-varying proportional navigation guidance law based on sequential convex programming. [24] Moreover, sequential convex programming is utilized to convert the nonconvex optimization problem into a series of convex subproblems. [25] By performing a comparative study between our proposed algorithm and particle swarm optimization (PSO) and sequential convex programming (SCP) methods, we illustrate the superiority of our solution. [26] This paper presents a distributed trajectory planning method supporting parallel computation based on receding horizon control (RHC) and sequential convex programming (SCP) for quadrotor swarms in known environments with obstacles. [27] Through sequential convex programming and $\ell _1$-norm convex relaxation, the problem is transformed into a sequence of semidefinite programming problems. [28] We utilize Taylor series approximation and sequential convex programming techniques to render the initial nonconvex optimization a convex problem. [29] The second step is to solve the DNOC problem using sequential convex programming (SCP) for trajectory generation. [30] We develop a method based on a new concept, called linearized Gaussian Process, and Sequential Convex Programming, that can significantly improve the solving performance of GP-based MPC. [31] Our previous work has developed a new concept, linearized Gaussian Process (linGP), and a linGP-based Sequential Convex Programming (linGP-SCP) algorithm that can accelerate solving GP-MPC problems significantly. [32] The proposed L1-Penalized Sequential Convex Programming (LPSCP) method improves the initial infeasibility of the standard sequential convex programming. [33] The robots then compute, via sequential convex programming, the locally optimal parameters for the formation to remain within the convex neighborhood of the robots. [34] A sequential convex programming procedure, overcoming the presence of non-convex constraints and nonlinear dynamics, is used on both optimization steps. [35] What’s more, we propose a sequential convex programming (SCP) algorithm based on diode circuit to obtain the optimal frequency point amplitude to further improve energy efficiency. [36] Sequential Convex Programming (SCP) has recently seen a surge of interest as a tool for trajectory optimization. [37] Specifically, given a fixed offloading decision, the sub-channel assignment problem is solved via applying a many-to-one matching model with peer effects, the transmission power of SMDs is optimized by combing sequential convex programming and parametric convex programming, and the computation resources allocation is addressed by convex optimization. [38] The solution is then effectively approximated via a set of relaxations and sequential convex programming (SCP). [39] We analyze the convergence properties of two Newton-type algorithms for the solution of unconstrained nonlinear optimization problems with convex substructure: Generalized Gauss-Newton (GGN) and Sequential Convex Programming (SCP). [40] Then, the achievable rate regions are obtained by utilizing both the forward and backward decoding schemes, and a two-stage iterative algorithm is proposed to characterize these regions: in each iteration, the covariance matrix of the ANRI is first updated; then, for the fixed covariance matrix of the ANRI, the transmission parameters of the two transmitters are calculated by a two-step iterative algorithm based on the parametric Dinkelbach algorithm, sequential convex programming (SCP), and semidefinite relaxation (SDR). [41] It combines the model predictive control (MPC) strategy and the incremental sequential convex programming (iSCP) method. [42] This paper proposes a near-optimal air-to-ground missile guidance law with impact angle and impact velocity constraints based on sequential convex programming. [43] Then, the sequential convex programming method is carried out to iteratively solve a convex optimization problem in each iteration. [44] In this paper, a hp pseudospectral sequential convex programming (hp-PSCP) method is proposed to solve the entry trajectory optimization problem. [45] Sequential convex programming (SCP) has been recently employed in various trajectory planning problems, including entry flight, planetary landing, and aircraft formation. [46] Additionally, a sequential convex programming method is designed to solve the minimum-peak-normal-load entry problem to comprehensively analyze the normal load during the entry flight. [47] The sharing-based design involves non-convex optimization, which is solved via an alternating direction sequential convex programming (AD-SCP) approach. [48] For the trajectory optimisation, we utilise a Model Predictive Control and Sequential Convex Programming algorithm, which reduces the size of the problem so that the agents can generate collision-free trajectories on a real-time basis. [49] This paper presents a receding horizon implementation of sequential convex programming for the spacecraft six-degree-of-freedom close proximity to a non-cooperative target satellite. [50]순차적 볼록 프로그래밍과 페널티 매개변수에 대한 호모토피를 사용하여 페널티 재구성을 해결하는 새로운 접근 방식이 도입되었습니다. [1] 결과 문제는 순차 볼록 프로그래밍(SCP) 기술과 함께 2차 변환 방법을 통해 해결됩니다. [2] 우리는 순차 볼록 계획법(SCP), 순차 볼록 2차 계획법(SCQP), 순차 2차 제약 2차 계획법(SQCQP)과 같은 부드러운 제약 조건과 이를 해결하는 세 가지 방법에 중점을 둡니다. [3] 이 문서에서 우리는 스케줄러 기반 성좌에 대한 신속한 목표 획득, 포인팅 및 추적 기능을 가능하게 하기 위해 순차 볼록 프로그래밍(SCP) 기반 궤적 최적화의 최근 발전을 사용합니다. [4] nan [5] 먼저, 비볼록 분수 목적 함수는 순차 볼록 계획법(SCP) 최적화 기술을 사용하여 해결됩니다. [6] 일련의 새로운 볼록 카디널리티 최소화 문제의 관점에서 볼록하지 않은 포인팅 목표 및 기타 제약 조건을 재구성하기 위해 순차적 볼록 프로그래밍 접근 방식이 사용되었습니다. [7] 특히, 제약된 최적 제어 문제는 비선형 감소 차수 유한 요소 모델을 기반으로 공식화되고 순차 볼록 프로그래밍을 통해 해결됩니다. [8] 우리의 접근 방식은 순차 볼록 프로그래밍을 기반으로 하는 플래너에 견고성을 도입합니다. 각 볼록 하위 문제를 불확실성 감지로 인한 편차로부터 솔루션을 "보호"하는 강력한 최적화 문제로 재구성합니다. [9] 먼저 B-스플라인 모델을 기반으로 하는 유연한 경로 계획 방법에 순차 볼록 프로그래밍(SCP)을 도입하여 경유지 제약 조건을 충족합니다. [10] 이 연구에서는 최적 제어 문제로 제기된 궤적 생성 문제를 순차 볼록 프로그래밍 방식을 사용하여 해결합니다. 사용자 정의 솔버가 사용되는 비선형 계획법 알고리즘. [11] 이 논문에서 우리는 다중 평활 부등식 제약 조건이 있는 볼록 차이(DC) 최적화 문제의 클래스에 대해 [34]에서 모노톤 라인 검색(SCP$_{ls}$)을 사용하는 순차 볼록 프로그래밍 방법을 연구합니다. [12] SCU에 대한 전력 할당 프로세스는 SCU의 스펙트럼 효율성 효용을 극대화하기 위해 순차 볼록 프로그래밍(SCP)을 통해 해결됩니다. [13] 우리는 목적 함수와 제약 함수 모두가 가능한 비평활 및 비볼록 비선형 문제 클래스를 고려합니다. 순차 볼록 프로그래밍(SCP) 방법은 일반적으로 토폴로지 최적화 문제를 해결하는 데 사용됩니다. [14] 그 다음, 무선 자원 할당 문제는 부채널 할당 문제와 전력 할당 문제로 더 분해되며, 각각 매칭 및 순차 볼록 프로그래밍 알고리즘으로 해결할 수 있다. [15] 이를 효율적으로 해결하기 위해 일련의 볼록 최적화 문제를 해결하는 순차적 볼록 프로그래밍 알고리즘을 제안합니다. [16] 이 논문에서는 실시간으로 비선형 및 비볼록 MPC 문제를 해결하기 위한 강력한 접근 방식인 순차 볼록 계획법(SCP)의 사용을 제안합니다. [17] 그런 다음 Dinkelbach 방법과 순차 볼록 계획법을 통해 강력한 비확률적 문제를 볼록 최적화 문제로 변환할 수 있습니다. [18] nan [19] nan [20] 이 문제를 극복하기 위해 두 가지 볼록 함수(DC) 기법과 S-절차 이론의 차이를 사용하여 설계 최적화 문제를 순차 볼록 계획법으로 재구성합니다. [21] 마지막으로 이를 해결하기 위해 순차적 볼록 계획법을 제안합니다. [22] 이 논문은 볼록화 및 순차 볼록 프로그래밍(SCP)을 사용하여 실시간으로 최적 제어 문제를 해결하는 방법을 요약합니다. [23] 본 논문에서는 순차 볼록 계획법에 기반한 최적의 시변 비례 항법 유도 법칙을 제안하였다. [24] 또한, 비볼록 최적화 문제를 일련의 볼록 하위 문제로 변환하기 위해 순차 볼록 프로그래밍이 사용됩니다. [25] 제안된 알고리즘과 PSO(입자 무리 최적화) 및 SCP(순차 볼록 프로그래밍) 방법 간의 비교 연구를 수행하여 솔루션의 우수성을 보여줍니다. [26] 이 논문은 장애물이 있는 알려진 환경에서 쿼드로터 떼에 대한 RHC(Receding Horizon Control) 및 SCP(Sequential convex programming)를 기반으로 하는 병렬 계산을 지원하는 분산 궤적 계획 방법을 제시합니다. [27] 순차적 볼록 계획법과 $\ell _1$-norm 볼록 완화를 통해 문제는 일련의 반정부 계획법 문제로 변환됩니다. [28] nan [29] nan [30] nan [31] nan [32] nan [33] nan [34] nan [35] nan [36] nan [37] nan [38] nan [39] nan [40] nan [41] nan [42] nan [43] nan [44] nan [45] nan [46] nan [47] nan [48] nan [49] nan [50]
sequential convex approximation 순차 볼록 근사
When the convexity condition can not hold, an efficient sequential convex approximation approach is further proposed to solve the approximated problem. [1] To overcome these issues, we develop iterative algorithms by utilizing the sequential convex approximation (SCA) approach for the first two SOO problems and the SCA-based Dinkelbach method for the fractional EE problem. [2] Furthermore, when only imperfect CSI on the satellite and terrestrial links is available, we employ a iterative penalty function algorithm associated with the sequential convex approximation method and the S-procedure approach to obtain suboptimal beamforming vectors. [3] We derive several semidefinite programming PSAA reformulations efficiently solved by off-the-shelf solvers and design a sequential convex approximation method for the PSAA formulations containing bilinear matrix inequalities. [4] To deal with it, the original problem is first transformed into a more tractable formulation by applying the semidefinite relaxation (SDR) technique and then solved by utilizing the sequential convex approximation (SCA) method. [5] To resolve this problem, a convex-concave based sequential convex approximation method is proposed. [6] As the formulated problem turns out to be non-convex in terms of the design parameters, we propose a sequential convex approximation technique and demonstrate a superior performance compared to a baseline scheme. [7] The original combinatorial problems are approximated by sequential convex approximations methods which produce solutions with efficiency. [8] To solve this nonconvex optimization problem, we exploit the sequential convex approximation and the first-order Taylor expansion to convert the original optimization problem into a solvable one with the rank-one constraint, and then propose an iterative penalty function-based algorithm to solve it. [9] In the case of multiple ESs, by exploiting the sequential convex approximation method, we convert the original problem into a linear one with multiple matrix inequalities and second-order cone constraints, for which we obtain a solution with satisfactory performance. [10] Second, for the general mobile case, we design an efficient algorithm to jointly address resource allocation and trajectory optimization, in which we first apply the block coordinate descent method to decompose the original non-convex problem into three non-convex sub-problems and then employ a dedicated genetic algorithm, a penalty function and the sequential convex approximation (SCA) technique to efficiently solve the individual sub-problems and obtain a satisfactory locally optimal solution with an adaptive initialization scheme. [11] With this, an iterative algorithm based on the sequential convex approximation is proposed to evaluate the solution of the non-convex rate-maximization problem, in the second stage. [12] Specifically, the receive beamforming is obtained with a closed-form solution based on linear minimum-mean-square-error (MMSE) criterion, while the reflecting coefficient matrix is obtained by solving a series of sequential convex approximation (SCA) problems. [13] Based on sequential convex approximation approach, we first propose a centralized algorithm that ensures convergence to a limit point. [14] As the resulting SOO problem is non-convex, we use the sequential convex approximation technique, which introduces multiple slack variables, to solve the overall problem. [15] Since the problem is non-convex and mathematically intractable, we exploit the sequential convex approximation approach and S-procedure method to transform the original problem into one with a series of linear matrix inequality and second-order cone constraints, and then propose an iterative scheme to obtain the optimal BF weight vectors. [16] To solve this challenging problem efficiently, we first derive closed-form expressions for the spectral efficiency and the power control parameters (related to per-RAU transmit power constraint) with zero-forcing (ZF) and maximum ratio transmission (MRT) beamforming, and then develop a computationally feasible power allocation algorithm using the tools of fractional programming and sequential convex approximation. [17] Through sequential convex approximation (SCA) and second-order cone programming (SOCP), the original non-convex problem can be reformulated as a convex optimization problem. [18] We first relax the binary constraints and adopt sequential convex approximation method to solve the relaxed problem, which is guaranteed to converge at least to a locally optimal solution. [19] We develop a Sequential Convex Approximation (SCA) algorithm for finding a solution of this SGP problem, which transforms the SGP problem into a sequence of geometric programming (GP) problems that are convex. [20] This algorithm utilizes the sequential convex approximation method to solve the non-convex issues. [21] Considering the proposed EE maximization problem is non-convex, a sub-optimal sequential convex approximation (SCA) algorithm is presented. [22] We adopt the recently proposed sequential convex approximation approach to develop an optimization algorithm suitable for implementation on modern parallel hardware architectures. [23] For solving the formulated problem efficiently, we first adopt the sequential convex approximation method to solve the channel allocation subproblem, and then transform the power control subproblem into a convex optimization problem. [24] Through sequential convex approximation (SCA) and second-order cone (SOC) transformation, the original optimization problem can be transformed to a convex optimization problem. [25] Firstly, we use the traditional sequential convex approximation (SCA) technique to design the channel allocation algorithm. [26] The original problem is non-convex, and hence, the sequential convex approximation (SCA) method is utilized in this paper and converts this issue into an iterative geometric programming (GP) problem. [27] To solve this challenging problem, we propose a low-complexity iterative algorithm, yet efficient, based on sequential convex approximation method to arrive at least the local optima. [28] By using the sequential convex approximation technique and the Dinkelbach’s algorithm to handle the non-convex nature of the GEE-Max problem, we propose two novel algorithms for solving the downlink beamforming problem for the MISO-NOMA system. [29]볼록성 조건을 유지할 수 없는 경우 효율적인 순차 볼록 근사 접근 방식을 제안하여 근사 문제를 해결합니다. [1] 이러한 문제를 극복하기 위해 우리는 처음 두 개의 SOO 문제에 대해 순차 볼록 근사(SCA) 접근 방식을 사용하고 분수 EE 문제에 대해 SCA 기반 Dinkelbach 방법을 사용하여 반복 알고리즘을 개발합니다. [2] 또한 위성 및 지상 링크의 불완전한 CSI만 사용할 수 있는 경우 순차 볼록 근사법 및 S-절차 접근과 관련된 반복 패널티 함수 알고리즘을 사용하여 차선의 빔포밍 벡터를 얻습니다. [3] 우리는 기성 솔버에 의해 효율적으로 해결된 몇 가지 반정부 프로그래밍 PSAA 재구성을 유도하고 쌍선형 행렬 부등식을 포함하는 PSAA 공식에 대한 순차 볼록 근사법을 설계합니다. [4] 이를 처리하기 위해 원래 문제를 먼저 SDR(Semi 한정된 완화) 기술을 적용하여 보다 다루기 쉬운 공식으로 변환한 다음 SCA(Sequential convex approximation) 방법을 사용하여 해결합니다. [5] 이 문제를 해결하기 위해 볼록-오목 기반의 순차 볼록 근사법이 제안된다. [6] 공식화된 문제가 설계 매개변수 측면에서 볼록하지 않음이 밝혀짐에 따라 순차 볼록 근사화 기법을 제안하고 기본 방식에 비해 우수한 성능을 보여줍니다. [7] 원래 조합 문제는 효율성이 있는 솔루션을 생성하는 순차적 볼록 근사법으로 근사화됩니다. [8] 이 비볼록 최적화 문제를 해결하기 위해 순차 볼록 근사와 1차 테일러 확장을 활용하여 원래 최적화 문제를 1순위 제약 조건이 있는 풀 수 있는 문제로 변환한 다음 이를 해결하기 위한 반복 패널티 함수 기반 알고리즘을 제안합니다. . [9] 다중 ES의 경우 순차 볼록 근사법을 활용하여 원래 문제를 다중 행렬 부등식과 2차 원뿔 제약 조건이 있는 선형 문제로 변환하여 만족스러운 성능의 솔루션을 얻습니다. [10] 둘째, 일반적인 모바일 사례의 경우 자원 할당과 궤적 최적화를 공동으로 처리하는 효율적인 알고리즘을 설계합니다. 여기서 먼저 블록 좌표 하강법을 적용하여 원래의 볼록하지 않은 문제를 3개의 볼록하지 않은 하위 문제로 분해한 다음 개별 하위 문제를 효율적으로 해결하고 적응 초기화 방식으로 만족스러운 국소 최적 솔루션을 얻기 위해 전용 유전 알고리즘, 페널티 함수 및 순차 볼록 근사(SCA) 기술을 사용합니다. [11] 이를 통해 두 번째 단계에서 non-convex rate-maximization 문제의 해를 평가하기 위해 순차 볼록 근사에 기반한 반복 알고리즘을 제안한다. [12] 구체적으로, 수신 빔포밍은 선형 최소 평균 제곱 오차(MMSE) 기준에 기반한 폐쇄형 솔루션으로 획득되는 반면, 반사 계수 행렬은 일련의 SCA(Sequential convex approximation) 문제를 해결하여 획득됩니다. [13] Sequential convex approximation 접근법을 기반으로 우리는 먼저 한계점까지 수렴하는 중앙 집중식 알고리즘을 제안합니다. [14] 결과 SOO 문제는 볼록하지 않으므로 전체 문제를 해결하기 위해 여러 여유 변수를 도입하는 순차 볼록 근사 기법을 사용합니다. [15] 문제는 볼록하지 않고 수학적으로 다루기 어렵기 때문에 순차 볼록 근사 접근 방식과 S-프로시저 방법을 활용하여 원래 문제를 일련의 선형 행렬 부등식 및 2차 원뿔 제약 조건이 있는 문제로 변환한 다음 반복 방식을 제안합니다. 최적의 BF 가중치 벡터를 얻기 위해 [16] nan [17] SCA(Sequential convex approximation)와 SOCP(second-order cone programming)를 통해 원래의 비볼록 문제를 볼록 최적화 문제로 다시 공식화할 수 있습니다. [18] nan [19] nan [20] nan [21] nan [22] nan [23] 공식화된 문제를 효율적으로 해결하기 위해 먼저 순차 볼록 근사법을 채택하여 채널 할당 하위 문제를 해결한 다음 전력 제어 하위 문제를 볼록 최적화 문제로 변환합니다. [24] nan [25] nan [26] nan [27] nan [28] nan [29]
sequential convex optimization 순차 볼록 최적화
The online sequential convex optimization algorithm is used to solve the SOCP problem. [1] The needle trajectory is generated online by using a sequential convex optimization algorithm subject to stitching kinematic constraints. [2] Aiming at the mission of real-time online guidance for fixed-point soft landing on planet, the paper designs an algorithm based on sequential convex optimization that is designed to solve the fuel-optimal trajectory. [3] The second layer, CFS, performs sequential convex optimization given the reference path from RRT*. [4] By incorporating the risk tractable estimation method and sequential convex optimization method, an efficient algorithm is developed to release the computational burden. [5] We formulate the finite-block version of this problem as a sequential convex optimization problem, which in turn leads to a single-letter and computable upper bound. [6] In the first stage, the sequential convex optimization method is used to suppress the sidelobe of the center frequency and reduce the amplitude dynamic range ratios (DRR). [7] By using the sequential convex optimization method and piecewise linear approximation method, the nonlinear dispatch model is reformulated as a mixed integer linear programming problem, for which off-the-shelf solvers are available. [8] Since the proposed problem is a mixed-integer non-convex problem, a sequential convex optimization technique based iterative algorithm is proposed to jointly optimize the IoT node assignment and UAV trajectory. [9] This paper presents a sequential convex optimization method for minimum compliance design of multimaterial problems. [10] In particular, the original problem is transformed into an equivalent form, and then a sequential convex optimization (SCO) algorithm is proposed. [11] A sequential convex optimization procedure is developed, and a heuristic method is suggested to initiate the sequential algorithm. [12] We propose an approach based on sequential convex optimization that rearranges Bezier Splines computed by an RRT-connect, thereby achieving locally optimal clearance to risk structures. [13] By exploiting sequential convex optimization techniques, we reformulate the nonconvex subproblems into three convex optimization problems which can be solved within the polynomial time. [14] A main contribution is the development of a sequential convex optimization algorithm, where at each iteration step, a convex subproblem with linear matrix inequality (LMI) constraints is solved. [15] Due to the nonconvex form of the resulting problem, we propose a low-complexity algorithm leveraging the theory of sequential convex optimization (SCO). [16] Since the resulting optimization problem is non-convex, we derive a first-order optimal solution by leveraging an interesting optimization tool named as sequential convex optimization theory. [17]온라인 순차 볼록 최적화 알고리즘은 SOCP 문제를 해결하는 데 사용됩니다. [1] 바늘 궤적은 스티칭 운동학적 제약 조건에 따라 순차적 볼록 최적화 알고리즘을 사용하여 온라인으로 생성됩니다. [2] 행성의 고정 소수점 연착륙을 위한 실시간 온라인 안내 임무를 목표로 하는 이 논문은 연료 최적 궤적을 해결하도록 설계된 순차적 볼록 최적화를 기반으로 하는 알고리즘을 설계합니다. [3] nan [4] 위험 처리 가능한 추정 방법과 순차 볼록 최적화 방법을 통합하여 효율적인 알고리즘을 개발하여 계산 부담을 덜어줍니다. [5] 우리는 이 문제의 유한 블록 버전을 순차적 볼록 최적화 문제로 공식화하고, 이는 차례로 단일 문자 및 계산 가능한 상한으로 이어집니다. [6] 첫 번째 단계에서는 순차 볼록 최적화 방법을 사용하여 중심 주파수의 사이드로브를 억제하고 진폭 동적 범위 비율(DRR)을 줄입니다. [7] 순차 볼록 최적화 방법과 조각별 선형 근사법을 사용하여 비선형 디스패치 모델은 기성 솔버를 사용할 수 있는 혼합 정수 선형 계획법 문제로 다시 공식화됩니다. [8] 제안된 문제는 비볼록 혼합 정수 문제이므로 IoT 노드 할당과 UAV 궤적을 공동으로 최적화하기 위해 순차 볼록 최적화 기법 기반 반복 알고리즘을 제안한다. [9] 이 논문은 다중 재료 문제의 최소 컴플라이언스 설계를 위한 순차적 볼록 최적화 방법을 제시합니다. [10] nan [11] nan [12] nan [13] 순차적 볼록 최적화 기술을 활용하여 비볼록 하위 문제를 다항식 시간 내에 해결할 수 있는 볼록 최적화 문제 3개로 재구성합니다. [14] nan [15] nan [16] nan [17]