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！
文章目录
- 1-理论
- 2-实践
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：
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问题描述
设有一个非凸优化问题，其形式如下：
min x f ( x ) \min_{\mathbf{x}} \ f(\mathbf{x}) minx f(x)
subject to g i ( x ) ≤ 0 , i = 1 , … , m \text{subject to} \ g_i(\mathbf{x}) \leq 0, \ i = 1, \ldots, m subject to gi(x)≤0, i=1,…,m
其中，目标函数 f ( x ) f(\mathbf{x}) f(x) 和约束函数 g i ( x ) g_i(\mathbf{x}) gi
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