Kvadrātiskās programmēšanas uzdevumu atrisināšanas metodes

Abstract

Bakalaura darbā tiek apskatītas kvadrātiskās programmēšanas uzdevumu atrisināšanas metodes. Kvadrātiskās programmēšana ir nelineārās programmēšanas nozare, kas pēta tādus uzdevumus, kuru mērķa funkcija ir otrās pakāpes funkcija, bet nosacījumu sistēma sastāv no lineārām nevienādībām. Darbā aplūkotas divas atrisināšanas metodes – gradienta metode un aktīvas kopas metode. Ilustrācijai aplūkoti piemēri un veikts metožu salīdzinājums.

This work review methods of solving quadratic programming problems. Quadratic programming is non-linear programming branch, what explores tasks for which the objective function is a second-degree function but the condition system consists of a linear disparities. The thesis examines two methods of solution – a gradient method and the active-set method. For illustration we examples discussed comparison of methods performed.