MPC不解决 solver 这个问题,永远都有坑。这句话中solver问题是指什么问题,一般怎么解决?有什么优劣势。
时间: 2024-04-21 15:25:33 浏览: 15
在MPC(Model Predictive Control)中,solver问题指的是在求解优化问题时所使用的数值优化算法。具体来说,MPC的核心是通过解决一个包含约束条件的最优化问题来计算控制指令。而不同的数值优化算法在求解这个最优化问题时,可能会遇到各种问题,比如慢速、不稳定、收敛困难等等,这就是solver问题。
要解决solver问题,可以采用多种方法。一种常见的方法是使用一些高效的数值优化算法,比如基于内点法的算法、基于SQP(Sequential Quadratic Programming)的算法等等。同时,还可以采用一些加速技术,比如预热、warm-start等等来提高求解速度和稳定性。
不同的数值优化算法和加速技术各有优缺点。一般来说,内点法算法求解速度比较快,但是对于大规模问题可能存在内存限制;SQP算法则更加灵活,可以方便地处理复杂约束条件,但是求解速度可能较慢。而加速技术则可以提高求解速度和稳定性,但是需要付出一定的计算代价。
因此,在实际应用中,需要根据具体情况选择合适的数值优化算法和加速技术,以求得最优的求解效果。
相关问题
使用matlab调用yalmip时,为什么会出现这个问题,Warning: Solver not applicable (gurobi does not support multiparametric models) Error solving the problem
这个问题可能是由于使用了不支持多参数模型的求解器(如Gurobi)导致的。多参数模型是指将一个优化问题转化为多个参数化的子问题,每个子问题都是独立的,并且在求解器中被表示为不同的模型。在使用多参数模型时,需要使用支持多参数模型的求解器,如MPT3等。
如果你使用了不支持多参数模型的求解器,例如Gurobi,就会出现上述错误。解决这个问题的方法是选择支持多参数模型的求解器或者避免使用多参数模型。
如果你想要继续使用Gurobi求解器,可以考虑将多参数模型转化为单一参数模型。这可以通过将所有参数都表示为矩阵或向量,并将其作为变量传递给问题来实现。例如,对于以下多参数线性规划问题:
```
minimize c'*x
subject to
A{i}*x <= b{i}, i = 1,2,...,N
```
可以将其转化为单一参数模型:
```
minimize c'*x
subject to
[A1*x; A2*x; ...; AN*x] <= [b1; b2; ...; bN]
```
这样,就可以使用不支持多参数模型的求解器来求解问题了。
逻辑回归中solver是什么参数
在逻辑回归中,`solver`是用于优化模型参数的算法。它可以是以下几种选项之一:'newton-cg','lbfgs','liblinear','sag','saga'。默认情况下,`solver`参数的值是`'lbfgs'`。这些选项在不同的数据集和问题上可能会产生不同的表现,因此应该选择最适合特定问题的选项。
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