求解SDP问题—使用SeDuMi和YALMIP

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求解SDP问题—使用SeDuMi和YALMIP

9月 11日 2010

SDP(SemiDefinite Programing，半定规划)是凸优化(Convex Optimization)的一种，貌似近些年来比较热，反正这个东西常常出现在我看的论文中。论文里一般是把一个问题转化为SDP，然后极不负责任的扔了一句可以使用SeDuMi等工具箱解决就完事了，搞的本人非常迷茫，于是决定一探究竟，谁知还搞了个意外收获，那就是YALMIP工具箱。SeDuMi和YALMIP都是Matlab的工具箱，下载和安装请参见它们的主页。下面我就分别谈谈怎么样将两个工具箱应用于SDP求解吧。

SDP问题的对偶原型及求解步骤

下面就是一个典型的SDP问题：

mincTys.t.A1y=b1A2y≥b2F0+y1F1+…+ypFp≥0

目标函数是线性的，有一个等式约束，有一个不等式约束，最后一个是LMI(Linear Matrix Inequality，线性矩阵不等式)约束。使用SeDuMi来解决此类问题，我们就要自行构造调用SeDuMi的核心函数

sedumi(Att,bt,ct,K)

的四个参数。

At(:,i)=−vec(Fi)fori=1,…,p

Att=[A1;−A2;At]

bt=−c

ct=[b1;−b2;vec(F0)]

等式约束的个数: K.f=size(A1,1)

不等式约束的个数: K.l=size(A2,1)

LMI中矩阵的阶数: K.s=size(F0,1)

这样，我们就可以调用[x,y,info]=sedumi(Att,bt,ct,K)来求解了，其中的y即为优化后得到的最优解。

一个典型的例子

这里举一个简单的例子，并给出Matlab的实际代码，以便能更好地理解运用上节的知识。SDP的一个最简单的应用就是最大化矩阵的特征值问题。如我们要找y1,y2,y3使矩阵F=F0+y1F1+y2F2+y3F3的特征值最大化，其中F0,F1,F2,F3分别为：

F0=⎡⎣⎢2−0.5−0.6−0.520.4−0.60.43⎤⎦⎥,F1=⎡⎣⎢010100000⎤⎦⎥,F2=⎡⎣⎢001000100⎤⎦⎥,F3=⎡⎣⎢000001010⎤⎦⎥

同时，我们对y1,y2,y3也给出一个不等式限制和一个等式限制：

0.7≤y1≤1,0≤y2≤0.3,y3≥0

y1+y2+y3=1

那么这个问题可以描述成以下形式：

mints.t.A1y=b1A2y≥b2tI−(F0+y1F1+y2F2+y3F3)≥0

其中y,A1,A2,b1,b2的取值分别为：

y=[y1,y2,y3,t]T,A1=[1,1,1,0]b1=1,b2=[0.7,−1,0,−0.3,0]TA2=⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢⎢1−1000001−100000100000⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥⎥

下面我们就可以使用sedumi函数进行优化求解了，给出Matlab代码：

123456789101112131415161718

A1 = [1 1 1 0];A2 = [1 0 0 0; -1 0 0 0; 0 1 0 0; 0 -1 0 0; 0 0 1 0];b1 = 1;b2 = [0.7 -1 0 -0.3 0]';F0 = [2 -0.5 -0.6; -0.5 2 0.4; -0.6 0.4 3];F1 = [0 1 0; 1 0 0; 0 0 0];F2 = [0 0 1; 0 0 0; 1 0 0];F3 = [0 0 0; 0 0 1; 0 1 0];F4 = eye(3);At = -[vec(F1) vec(F2) vec(F3) vec(F4)];Att = [A1; -A2; At];bt = -[0 0 0 1]';ct = [b1; -b2; vec(F0)];K.f = size(A1,1);K.l = size(A2,1);K.s = size(F0,1);[x,y,info] = sedumi(Att,bt,ct,K);y

最后得到的y即为最优解，它的前三个分量就是我们想要的答案。如下图所示：

YALMIP一出，谁与争锋

我们从上面也可以看到，SeDuMi的求解过程还是比较复杂的，不仅需要将优化问题先化成SDP的标准形式，而且参数的配置也相当费功夫，很不直观！在搜索SeDuMi的过程中，我又发现了一个叫YALMIP的工具箱，它的命名挺有意思，Yet Another LMI Package，又一个LMI包，呵呵，不过它可不是徒有虚名啊！简单的说，它可以非常直观的将目标函数和约束条件赋给它的核心函数solvesdp(Constraint,Objective)，下面我们就看看解决同样的问题YALMIP是怎么操作的，废话不说了，直接上Matlab代码：

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t = sdpvar(1); % sdpvar声明变量y = sdpvar(3,1,'full');F0 = [2 -0.5 -0.6; -0.5 2 0.4; -0.6 0.4 3];F1 = [0 1 0; 1 0 0; 0 0 0];F2 = [0 0 1; 0 0 0; 1 0 0];F3 = [0 0 0; 0 0 1; 0 1 0];a = [sum(y)==1]; % 等式约束b = [0.7<=y(1)<=1, 0<=y(2)<=0.3, y(3)>=0]; %不等式约束c = [t*eye(3)-(F0 + y(1)*F1 + y(2)*F2 + y(3)*F3)>=0]; % LMI约束obj = t;constraint = [a,b,c];solvesdp(constraint,obj);double(y)

结果如下图所示：





可以看到两者的结果基本是一致的，当然，我怀疑YALMIP在操作的过程中有调用SeDuMi的可能性，但是不管怎么说，YALMIP的代码则更直观，更容易理解，甚至连双向不等式都可以直接书写，这都是明显的，可见它的牛逼，所以必然果断抛弃其他一切优化工具箱，你的意见呢？嘿嘿～

P.S. 最近总是学术文章，我也有点受不鸟了～写这玩意累啊，歇着去了。。。

Posted by 马斯特 -
9月 11日 2010

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SDP, SeDuMi, YALMIP, 凸优化, 半定规划