Question

我有兴趣在MATLAB中解决几百个线性系统。目前，这是通过带有linprog

的for循环完成的

使用的矢量具有相同的尺寸，并且是一个矩阵的线。

for combination_id = 1:1000
[tempOperatingPointsVectors,tempTargetValue, exitflag] = ...
   linprog( lo_c(combination_id,:), ...
            [], [], ...
            lo_G(:,:,combination_id), lo_d(:,combination_id), ...
            lo_u(:,combination_id), lo_v(:,combination_id), ...
            x0_in, options);
end

有没有办法将linprog与整个向量一起使用而不是选择每一行？我也尝试了parfor循环，但由于每个循环中的操作非常小，因此没有速度提升。

Answer 1

为什么你不能设置一个大的线性程序，然后一次解决所有这个问题？

由于我没有您的数据，我无法测试以下代码，但基本构思应该有效。

xVar = 1:size(lo_c,2);
uBound = lo_u(:, 1);
vBound = lo_v(:, 1);
dMat = lo_d(:, 1);
gMat = lo_G(:,:, 1);
objMat = lo_c(1,:);
x0_inMat = x0_in;

for combination_id = 2:1000
    xVar = [xVar, xVar(end)+1:xVar(end)+size(lo_c,2)];
    uBound = [uBound; lo_u(:, combination_id);
    vBound = [vBound; lo_v(:, combination_id);
    dMat = [dMat; lo_d(:, combination_id);
    gMat = [gMat; lo_G(:,:, combination_id)];
    objMat = [objMat; lo_c(combination_id,:)];
    x0_inMat = [xo_inMat; x0_in];
end
[tempOperatingPointsVectors,tempTargetValue, exitflag] = ...
       linprog( objMat, ...
                [], [], ...
                gMat, dMat, ...
                uBound, vBound, ...
                x0_in, options);

应该做的伎俩。

多个线性优化

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