Programmazione Quadratica (QP)
La Programmazione Quadratica (QP) è una classe di ottimizzazione matematica vincolata in cui la funzione obiettivo è quadratica e i vincoli sono lineari. Formalizzata da Frank e Wolfe (1956) attraverso il loro algoritmo basato sul gradiente per direzioni ammissibili, la QP è fondamentale nella ricerca operativa, nella finanza, nell'apprendimento automatico e nella progettazione ingegneristica ovunque si debba minimizzare un costo quadratico convesso (o non convesso) soggetto a condizioni di ammissibilità lineari.
Leggi il metodo completo
Accedi con un account gratuito per leggere questa sezione.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fonti
- Frank, M., & Wolfe, P. (1956). An algorithm for quadratic programming. Naval Research Logistics Quarterly, 3(1–2), 95–110. DOI: 10.1002/nav.3800030109 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 2). Quadratic Programming (QP). ScholarGate. https://scholargate.app/it/optimization/quadratic-programming
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Ottimizzazione ConvessaOttimizzazione↔ compare
- Programmazione LineareOttimizzazione↔ compare
Hai notato un problema in questa pagina? Segnalalo o proponi una correzione →