深入解析QP算法及其Python实现

目录

  • 深入解析QP算法及其Python实现
    • 第一部分：QP算法的基本原理与数学模型
      • 1.1 QP问题定义
      • 1.2 算法核心思想
      • 1.3 应用场景
    • 第二部分：QP算法的Python实现（面向对象设计）
      • 2.1 核心代码实现
    • 第三部分：案例1 - 投资组合优化问题（策略模式）
      • 3.1 问题描述
      • 3.2 代码实现
      • 3.3 设计模式分析
    • 第四部分：案例2 - 支持向量机优化（工厂模式）
      • 4.1 问题描述
      • 4.2 代码实现
    • 第五部分：案例3 - 动态目标二次规划（模板方法模式）
      • 5.1 问题描述
      • 5.2 代码实现
    • 总结

深入解析QP算法及其Python实现

QP算法（Quadratic Programming，二次规划） 是解决具有线性约束的二次优化问题的重要工具。该算法在机器学习、金融优化、工程控制等领域具有广泛的应用。本文将从理论到实践，系统地讲解QP算法的基本原理、Python实现以及典型案例，旨在帮助读者掌握这一关键技术。

第一部分：QP算法的基本原理与数学模型

1.1 QP问题定义

QP问题的目标是最小化一个二次目标函数，同时满足一组线性约束条件。其数学模型如下：

目标函数：
minimize  f ( x ) =

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