二阶锥规划的内点法matlab代码

以下是一个用Matlab实现二阶锥规划内点法的简单示例代码：

function [x, lambda] = secondOrderConeProgramming(c, A, b)
    % 初始化参数
    n = size(A, 2);
    m = size(A, 1);
    maxIter = 100;
    epsilon = 1e-6;
    sigma = 0.1;
    mu = 10;

    % 初始化变量
    x = ones(n, 1);
    s = ones(m, 1);
    y = ones(m, 1);
    z = ones(m, 1);

    for k = 1:maxIter
        % 构造KKT矩阵
        F = [zeros(n) A' -eye(m);
             A diag(y) diag(z) eye(m);
             diag(s) zeros(m, n) diag(x)];
        rDual = A*x - b + s;
        rCent = diag(y)*diag(z)*e - mu*ones(m, 1);
        rPri = diag(x)*diag(s)*e - sigma*mu*ones(m, 1);
        r = [rDual; rCent; rPri];

        % 求解线性方程组
        dx = F \ -r;
        dy = dx(n+1:n+m);
        dz = dx(n+m+1:n+2*m);
        ds = dx(n+2*m+1:end);
        alphaPri = min(1, min(-s./ds));
        alphaDual = min(1, min(-y./dy));
        alphaCent = min(1, min(-z./dz));

        % 更新变量
        x = x + alphaPri*dx(1:n);
        s = s + alphaPri*dx(n+2*m+1:end);
        y = y + alphaDual*dy;
        z = z + alphaCent*dz;

        % 终止条件
        if norm(r, inf) < epsilon
            break;
        end
    end

    lambda = y ./ z;
end

此代码实现了二阶锥规划的内点法，其中输入参数为目标函数的系数向量 c，约束矩阵 A 和约束向量 b。函数返回最优解向量 x 和对偶变量向量 lambda。

请注意，这只是一个简单的示例代码，可能不适用于所有情况。在实际应用中，您可能需要根据具体问题进行调整和优化。