为提高足式移动机器人的避障能力和路径规划效率,提出一种凸优化与A*算法结合的路径避障算法.首先,基于半定规划的迭代区域膨胀方法IRI-SDP(iterative regional inflation by semi-definite programming),通过交替使用两种凸优化算法快速计算出地面环境中无障碍凸多边形及其最大面积内切椭圆,用于移动机器人的局部避障和任务动作规划;然后,结合经典的A*算法,建立机器人局部和世界坐标系、机器人质心轨迹转换模型、碰撞模型和启发式代价函数,在全局环境中寻找最优成本最小的路径;最后,通过仿真实验验证该算法的有效性.

**CVXOPT Toolbox** 是一个基于Python编程语言的免费软件包，主要用于凸优化问题的解决。这个工具箱的独特之处在于它提供了一个MATLAB接口，使得习惯于使用MATLAB的用户能够在MATLAB环境中利用CVXOPT的强大功能进行优化计算。这个接口使得在MATLAB中调用Python的优化库成为可能，拓宽了MATLAB用户的优化工具选择。 CVXOPT库本身包含了一系列用于处理凸优化问题的算法，如线性规划（LP）、二次规划（QP）、二次锥规划（QCP）以及更复杂的凸优化问题。这些算法通常具有高效的性能和良好的数值稳定性，能够处理大规模的优化任务。通过MATLAB接口，用户可以方便地将这些优化算法集成到他们的MATLAB代码中，而无需深入学习Python语言的细节。 在使用CVXOPT Toolbox之前，用户需要确保已经安装了Python环境以及CVXOPT库。这通常可以通过Python的包管理器如pip进行安装。一旦安装完成，MATLAB用户可以加载CVXOPT Toolbox的.mltbx文件，将CVXOPT的功能引入MATLAB工作空间。同时，.zip文件可能包含了额外的文档或示例代码，用户可以解压后查看具体的内容。 **凸优化** 是一种数学优化方法，主要处理那些目标函数和约束条件都是凸函数的问题。在许多工程、经济和机器学习领域，凸优化是求解最优化问题的重要手段，因为它能保证找到全局最优解，而不是局部最优解。CVXOPT支持的优化问题类型广泛，包括但不限于： 1. **线性规划（LP）**：目标函数和约束条件都是线性的，适用于资源分配、生产计划等问题。 2. **二次规划（QP）**：目标函数为二次函数，约束条件可以是线性的。广泛应用于工程设计、信号处理等领域。 3. **二次锥规划（QCP）**：扩展了二次规划，允许约束条件包含锥型结构，如对称正半定矩阵的锥体，常用于处理非线性优化问题。 **MATLAB接口** 的实现使得用户可以使用MATLAB熟悉的语法定义优化问题，然后通过CVXOPT的底层算法进行求解。这种混合使用Python库和MATLAB的方式，既利用了MATLAB的便捷性，又享受到了Python库的高性能优化算法。 为了更好地理解和使用CVXOPT Toolbox，用户可以参考其官方文档（http://www.cvxopt.org），其中详细介绍了如何在MATLAB中安装和使用该工具箱，以及如何定义和解决各种类型的凸优化问题。文档中可能还包含了示例代码，帮助用户快速上手。同时，用户可以通过解压提供的.CVXOPT%20Toolbox.zip文件来获取更多的帮助材料和实例。 CVXOPT Toolbox是MATLAB用户解决凸优化问题的一个强大工具，结合Python的高效优化算法，提供了丰富的功能和便利的使用体验。通过熟悉其接口和算法，用户可以有效地解决实际问题，并提升优化任务的效率和精度。

凸优化的权威Stephen Boyd 所写

非常经典的一本教材，相较于凸优化理论这本书阐述的更加清晰、易懂，是凸优化初学者及深入研究者必备的一本参考教材

1、资源内容：基于Matlab实现凸优化各种算法（源码+使用说明）.rar 2、适用人群：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计，作为“参考资料”使用。 3、更多仿真源码和数据集下载列表（自行寻找自己需要的）：https://blog.csdn.net/m0_62143653?type=download 4、免责声明：本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”不一定能够满足所有人的需求，需要有一定的基础能够看懂代码，能够自行调试，能够自行添加功能修改代码。由于作者大厂工作较忙，不提供答疑服务，如不存在资源缺失问题概不负责，谢谢理解。

Convex Optimization 英文版 Boyd著；凸优化 中文版 王会宁译；中文版讲义；英文版答案等一系列资料都有。Convex optimization problems arise frequently in many different fields. This book provides a comprehensive introduction to the subject, and shows in detail how such problems can be solved numerically with great efficiency. The book begins with the basic elements of convex sets and functions, and then describes various classes of convex optimization problems. Duality and approximation techniques are then covered, as are statistical estimation techniques. Var

stanford的凸优化教材习题答案，解答很详细

关于斯坦福大学凸优化教学视频的百度云连接

主要研究认知无线网络中基于OFDM（orthogonal frequency dinsion multiplexing）的功率分配问题。为将认知用户(secondary user,SU)对主用户(primary user,PU)的干扰功率限制在主用户可容忍的范围内，同时最大化认知用户的传输速率，提出了基于凸优化理论的功率分配方案。仿真结果表明，在主用户可容忍的干扰极限和认知用户总功率约束下，该方案能最大化认知用户的传输速率。

针对单天线多跳系统中的资源分配策略进行了研究，重点研究了基于能效最优的功率分配算法。所提算法以系统能效最大化为设计目标，以满足指定的系统服务质量(QoS, quality of service)为约束条件，建立了以源节点和中继节点发射功率为设计变量的数学优化模型。通过大信噪比区间近似等效，将原始的非凸优化问题转化为凸优化问题。再利用拉格朗日对偶函数凸优化算法，并借助于LambertW函数，最终得到一种功率分配方案的闭合形式解，避免了采用交替迭代方法来求解最优化问题。相比传统以系统频谱效率最大化为目标的算法，所提算法能更好地提升系统整体能效，同时降低了功率分配算法的复杂度。