İçeriğe geçScholarGate
KütüphaneKitaplığımMasaReview StudioAsistan
Giriş
Bu sayfada
SezgiNasıl çalışırNe zaman kullanılırGüçlü yönler & sınırlılıklarYaygın tuzaklarUygulamalarSSS🔒 Tam yöntemi okuKaynaklarİlişkili yöntemler
Bu sayfaya atıf yapBu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →
Ana sayfa›Optimizasyon›Karesel Programlama (KP)
Process / pipelineMathematical programming

Karesel Programlama (KP)

Quadratic Programming (QP) · Ayrıca şöyle bilinir: QP Optimization, Quadratic Optimization, Convex Quadratic Programming, İkinci Dereceden Programlama

Karesel Programlama (KP), hedef fonksiyonunun karesel ve kısıtlarının doğrusal olduğu bir sınırlı matematiksel optimizasyon türüdür. Frank ve Wolfe (1956) tarafından gradyan tabanlı uygun yön algoritmasıyla biçimlendirilen KP, operasyon araştırmaları, finans, makine öğrenmesi ve mühendislik tasarımında, doğrusal fizibilite koşullarına tabi olarak dışbükey (veya dışbükey olmayan) bir karesel maliyetin minimize edilmesi gerektiği her yerde temel oluşturur.

ScholarGate
  1. Process / pipeline
  2. v1
  3. 1 Kaynaklar
  4. PUBLISHED
Bu sayfaya atıf yap →
Araçlar & kaynaklar
Slaytları indir
Öğren & keşfet

Tam yöntemi oku

Yalnızca üyeler

Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.

Giriş yap

Yöntem haritası

İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.

Karesel Programlama (KP)
Dışbükey OptimizasyonDoğrusal Programlama

Ne zaman kullanılır

Hedefiniz gerçekten karesel (örneğin, varyans minimizasyonu, kısıtlı en küçük kareler, SVM'lerde marj maksimizasyonu) ve kısıtlarınız doğrusal olduğunda KP kullanın. Dışbükey KP küresel bir optimallik garanti eder; dışbükey olmayan KP (belirsiz Q) dal-ve-sınır yöntemleri gerektirebilir. Hedef doğrusal ise doğrusal programlamayı, kısıtların kendisi karesel veya matris değerli olduğunda ikinci dereceden koni veya yarı-kesin programlamayı tercih edin. Problem boyutu, Q'nun seyreklik derecesi ve mevcut çözücüler (OSQP, Gurobi, CPLEX, quadprog) uygulama seçimini yönlendirmelidir.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Dışbükey KP için polinom zamanında çözülebilirlik, verimli, küresel olarak optimal çözümler garanti eder.
  • KKT çarpanları aracılığıyla hem eşitlik hem de eşitsizlik kısıtlarını yerel olarak ele alır.
  • Büyük seyrek problemler için geçerli olan olgun, yüksek performanslı çözücüler tarafından yaygın olarak desteklenir.
  • Doğrusal programlama (dejeneratif KP) ile genel doğrusal olmayan optimizasyon arasında elverişli bir orta zemin oluşturur.
Sınırlılıklar
  • Dışbükey olmayan KP (belirsiz veya pozitif yarı-kesin olmayan Q) en kötü durumda NP-zor'dur.
  • Bellek ve hesaplama maliyeti, yoğun Q matrisleri için problem boyutuna göre karesel olarak ölçeklenir.
  • Q neredeyse tekil olduğunda veya kısıtlar neredeyse gereksiz olduğunda sayısal kararsızlık ortaya çıkabilir.
  • Frank–Wolfe yöntemi, optimuma yakın yerlerde aktif-küme veya iç-nokta yöntemlerine kıyasla yavaş (alt-doğrusal) yakınsar.

SSS

KP, doğrusal programlamadan nasıl farklıdır?

Doğrusal programlamada hem hedef hem de kısıtlar doğrusaldır, bu nedenle optimal çözüm her zaman fizibil politop'un bir köşesinde yer alır. KP'de hedef kareseldir, bu nedenle optimum iç kısımda yer alabilir. Bu daha zengin yapı, KP'nin LP'nin yapamadığı varyans, enerji ve marj problemlerini modellemesini sağlar, ancak aynı zamanda çözmek için daha gelişmiş algoritmalar gerektirir.

Bir KP probleminin benzersiz bir küresel minimuma sahip olacağı ne zaman garanti edilir?

Hedefin Hessian matrisi Q kesin pozitif kesin olduğunda (tüm özdeğerler kesin pozitif) ve fizibil bölge boş olmadığında bir KP problemi benzersiz bir küresel minimuma sahiptir. Eğer Q sadece pozitif yarı-kesin ise minimum benzersiz olmayabilir; eğer Q belirsiz ise problem birden fazla yerel minimuma sahip dışbükey olmayan bir problem olabilir ve küresel çözüm genellikle NP-zor'dur.

Pratik KP problemleri için hangi çözücü kullanılmalıdır?

Küçük ila orta boyutlu yoğun problemler için quadprog (MATLAB/R) veya SLSQP yöntemli scipy.optimize.minimize erişilebilir seçeneklerdir. Büyük seyrek dışbükey KP'ler için OSQP (açık kaynak) ve Gurobi veya CPLEX (ticari) en gelişmiş iç-nokta ve aktif-küme uygulamalarını sunar. Seçim, problem boyutuna, seyrek yapıya, gerçek zamanlı gereksinimlere ve lisanslama kısıtlarına bağlıdır.

Kaynaklar

  1. Frank, M., & Wolfe, P. (1956). An algorithm for quadratic programming. Naval Research Logistics Quarterly, 3(1–2), 95–110. DOI: 10.1002/nav.3800030109 ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 2). Quadratic Programming (QP). ScholarGate. https://scholargate.app/tr/optimization/quadratic-programming

İlişkili yöntemler

Dışbükey OptimizasyonDoğrusal Programlama

Hangi yöntem?

Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.

  • Dışbükey OptimizasyonOptimizasyon↔ karşılaştır
  • Doğrusal ProgramlamaOptimizasyon↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Benzer yöntemler

Dışbükey OptimizasyonDoğrusal Olmayan ProgramlamaDoğrusal ProgramlamaDeterministik Lineer ProgramlamaSağlam OptimizasyonLineer Kuadratik Regülatör (LQR)Simpleks Yöntemi

İlgili referans kavramlar

Dışbükey OptimizasyonMatematiksel OptimizasyonDoğrusal Olmayan ProgramlamaDoğrusal ProgramlamaOptimal KontrolKaresel Diskriminant Analizi

Bu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →

ScholarGate — Quadratic Programming (Quadratic Programming (QP)). 2026-07-21 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/optimization/quadratic-programming · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Marguerite Frank & Philip Wolfe
Year
1956
Type
Constrained mathematical optimization
Subfamily
Mathematical programming
Objective
Quadratic
Constraints
Linear equalities and/or inequalities
İlişkili yöntemler
Dışbükey OptimizasyonDoğrusal Programlama
ScholarGate

Araştırma yöntemleri için içerik öncelikli bir referans kütüphanesi — her yöntemin ne olduğu, nasıl çalıştığı ve nereden geldiği.

Açık veri (CC-BY)

Keşfet

  • Kütüphane
  • Yöntemlerde ara…
  • Alanlara göre gez
  • Alanlar
  • Yolculuk
  • Karşılaştır
  • Hangi yöntem?

Başvuru

  • Konular
  • Atlas
  • Sözlük
  • Metodoloji
  • Felsefe

Çalışma alanı

  • Kitaplığım
  • Masa
  • Sohbet

Şirket

  • Hakkımızda
  • Fiyatlandırma
  • İletişim
  • Yöntem öner

Kayıtlar, başvuru amacıyla yayımlanmış kaynaklardan derlenmiştir. Herhangi bir bilginin doğruluğunu ve kendi kullanımınıza uygunluğunu denetlemek sizin sorumluluğunuzdadır.

© 2026 ScholarGate · Araştırma yöntemleri referans kütüphanesi
  • Gizlilik
  • Çerezler
  • Koşullar
  • Hesabı sil