quadprog

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매트릭스를 곱할 때 잔차의 합을 최소화하는 벡터를 찾으려고합니다. scipy의 최적화 패키지 (최소화 기능이 있음)에 대해 알고 있습니다. 그러나, 내 코드에 대한 추가 제한이 있습니다. w의 모든 항목의 합계 (아래 함수 참조)는 1이어야하며 w의 항목은 0보다 작을 수 없습니다. 나를 위해이 작업을 수행하는 패키지가 있습니까? 그렇지 않은 경우 어떻게해

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ADMM quadprog R

ADMM 최적화를 구현하기 위해 quadprog를 사용하려고합니다. 내가 최소화하려는 방정식은 내가 그래서 설정할 수 있습니다이 `min x^T*C*x + lambda^T*(x-z) - rho*x*z + rho/2*z² + 1 - lambda^T*z` 뭔가를해야합니까 내 기능을 핵 물질 후 `min x^T*S*x + 1(x) + lambda^T*(x-z

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최대화 리턴 - 포트폴리오 최적화

또 다른 포트폴리오 최적화 질문 ... 임은 제한 합 (P) 주어진 네 가지 자산의 포트폴리오 = 1, MaxW < = 0.55 MinW>의 수익을 극대화하려고 quadprog를 사용하여 = 0.05. 공분산 행렬 내가 온 covM <- matrix(c(2.876044e-04, 6.758444e-05, 4.382673e-05, 1.167429e-04,

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solve.QP() $ 값이 수치 계산과 일치하지 않습니다.

내 모델을 감사하고 있으며이 불일치가 관련되어 있으므로이 알고리즘에 대한 질문이 있습니다. 제약 조건을 사용하여 평균 분산 최적화를 수행합니다. 합계는 1이어야하며 가중치는 지정된 범위 내에 있어야합니다. 다음과 같이 내 입력은 다음과 같습니다 Dmat = Sigma dvec = rep(0, ncol(Sigma)) Amat = rbind(rep(1, n

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R - solve.QP.compact - 제약 조건이 일치하지 않습니다

선형 제약 조건에서 내 2 차 문제를 해결하기 위해 solve.QP.compact를 사용하려고합니다. 최소화 할 함수는 양수이어야하는 볼록 계수를 나타내는 Beta (Beta> 0, Beta의 합 = 1)로 Beta Dmat Beta로 작성할 수 있습니다. DMAT는 다음과 같다 : 마찬가지로 solve.QP.compact Dmat <- matrix(c(1

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특정 반환에 대한 quadprog를 사용한 포트폴리오 최적화는 "제약 조건이 일치하지 않고 솔루션이 없음"을 초래합니다.

quadprog를 사용하여 포트폴리오 최적화에 대한 게시물을 읽었으며이 플랫폼에서 많은 트릭을 배웠습니다. 이제 제약 조건 아래에서 quadprog를 사용하여 03 주식의 포트폴리오를 최적화하려고합니다. 가중치 없음 짧은 각 스톡 중량 총중량 covariancce 행렬의 50 %를 초과하지 않아야 포트폴리오 복귀 = 2 % 판매 1 합이 없어야 내 3 주식

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이차 프로그램 제형 : matlab에

이 주어 목적 함수 : 최소화 : 일부 등식 및 부등식에 f = (Ax + By)' * G * (Ax + By) 피사체. 여기서 x 및 y은 각각 p 및 q 요소의 실수 벡터 (결정 변수)입니다. A 크기 m * p, B 크기 m * q, G는 크기가 m * m 인 대칭 행렬입니다. 제 질문은 v' * G * v 형태로 f을 쓰는 방법입니다. 따라서 쿼

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R 오류 QP : 양의 한정 매트릭스가 아닙니까?

임은 quadprog 패키지를 사용하여, R에서 다음과 같은 문제를 해결하기 위해 노력 : min: vec %*% p + t(p) %*% mat %*% p st: p >= 0 mat <- matrix(c(1162296,0,0,0,0,1,0,0,951.7089,0,1,0,-951.7089,0,0,1),4) vec <- c(6341934541.1,175

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quadprog 솔버의 이전 솔루션을 후속 솔루션 값의 제약 조건에 포함시킬 수 있습니까?

quadprog 해결사에 관한 질문이 있습니다. 나는 최적화 할 96 개의 값과 잘 작동하는 4 개의 제약 조건으로 최적화 문제를 설정했습니다. 이제 좀 더 정교한 최적화를하고 싶습니다. 최적화 될 값은 직접 전임자에 따라 달라집니다. 질문 : 제약 벡터 bvec (b_0의 값을 보유하는 벡터)에서 직전 해를 참조 할 수있는 방법이 있습니까? 또한 조건부

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r solve.QP : 제약 조건이 일치하지 않고 솔루션이 없습니다.

이 문제의 전체적인 최소값을 찾으려고하고 있는데 왜 위의 오류가 발생하는지 알 수 없습니다. 나는 5 개의 자산을 정확한 가중치와 같게 설정하고 다른 하나는 값의 범위 내에서 최적화하려고합니다. meq = 5 옵션을 사용하지 않는 것이 좋습니다. dvec<-matrix(0, 1,ncol(dmat)) dmat A B C D E F G H I J