假设给了我一个向量和整数. 假设接近于零(例如),是否有解决以下整数优化问题的算法?
换句话说,我希望用一个向量v来近似v^0 ,该向量 v总和为\ell并且在-k和k之间具有整数条目。这里需要L_2范数。
这看起来有点像背包问题的一个实例,但是v中的范数和潜在的负条目让我感到困惑如何将其形式化,例如使用某种动态编程技术。
假设给了我一个向量和整数. 假设接近于零(例如),是否有解决以下整数优化问题的算法?
这看起来有点像背包问题的一个实例,但是v中的范数和潜在的负条目让我感到困惑如何将其形式化,例如使用某种动态编程技术。
假设您有合适的求解器(CPLEX、GUROBI、MOSEK、SCIP 等),您可以将其求解为混合整数二次规划(通过对目标进行平方)或混合整数二阶锥问题。
这是在 MATLAB 下的 YALMIP 中解决它的代码。
v = intvar(size(v_o))
optimize([-k <= v <= k, sum(v) == l],norm(v-v_0))
disp(value(v)) $ displays the optimal value of v