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译 | 在R中使用quadprog包求解二次规划

CDA数据分析师

2016-02-22

导读：二次规划在许多领域都有运用，比如投资组合优化、求解支持向量机(SVM)分类问题等。

本文由CDA作者库成员HarryZhu翻译，并授权发布。

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概述

本文将探究一个被称为二次规划的优化问题，这是一种特殊形式的非线性约束优化问题。二次规划在许多领域都有运用，比如投资组合优化、求解支持向量机(SVM)分类问题等。在R中求解二次规划有许多包，这次，我们将讨论一下quadprog包。在我们开始讲解案例之前，我们将先简短地介绍一下二次规划的机理。

什么是二次规划

对于一个二次规划问题,首先要考虑的就是一个二次目标函数:

示例一：

目标函数

化为标准型

想要用quadprog包求解二次规划，我们需要同时转化我们的目标函数和约束条件为矩阵形式。这里是官方文档的说明：

具体实现

quadprog包默认是求解极小值问题的，所以，我们的约束条件默认的形式也就是AX>=bvec。通常我们需要把一些原来是求极大值的问题或者<=约束通过乘以负号来转化。

这是R的完整实现:

源代码GitHub地址：https://github.com/harryprince。

Harry Zhu，擅长用Python和R进行数据建模、定量研究，目前就职于量子金服（Quantum Financial Service）。微信号：harryzhustudio

欢迎关注个人主页：

https://github.com/harryprince

https://segmentfault.com/u/harryprince

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