【凸优化】连续凸逼近

本文主要是介绍【凸优化】连续凸逼近，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

1-理论

连续凸逼近（Successive Convex Approximation, SCA）是一种用于解决非凸优化问题的常用方法。它通过将原始非凸问题分解为一系列凸子问题来求解，每个子问题都是在上一步的解的基础上构造的，逐步逼近全局最优解。以下是连续凸逼近的一般求解过程：

1. 问题描述
   设有一个非凸优化问题，其形式如下：
   ${\min }_{\mathbf{x}}f(\mathbf{x})$
   $\text{subject to}{g}_i(\mathbf{x})\le 0,i=1,\dots ,m$
   其中，目标函数 $f(\mathbf{x})$ 和约束函数 $g_i$

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