在matlab中使用CVX，调用Mosek作为求解整数优化问题时，最大的迭代次数是软件的默认值，可能会因为不能达到“最优”而一直运行，造成等“无用”的结果，浪费时间。可以设置最大运行时间，到时间就退出当前优化。设置方法如下。

如上图，亲测有效

运行中会显示

使用 cvx_solver_settings('MSK_DPAR_MIO_MAX_TIME', times) times表示秒数

在本节 中 ，我们将介绍您在 CVX 中 可能遇到的每个运算符、函数、集合和命令。在某些情况下，求解器的局限对其使用施加了某些限制或警告： 用†标记的函数本身不受 CVX 使用的求解器的支持。包含这些函数的模型将由 Mosek 有效求解， Mosek 是唯一支持构建这些函数的指数锥的求解器。对于所有其他求解器，使用逐次逼近方法处理这些函数，该方法对求解器进行多次调用，从而实现相同的最终精度。如果您的问题需要使用逐次逼近法，则会发出警告。这种技术在逐次逼近法 中 进一步讨论。正如本节所讨论的，这是一种实验性方法，在许多 这个版本的 CVX 支持四个解算器，每个解算器都有不同的功能： 每个求解器都有不同的功能和不同的性能级别。 例如，SeDuMi [Stu99]，SDPT3 [TTT03]和 MOSEK 7支持 CVX 本身支持的所有连续（非整数）模型，而Gurobi则更有限，因为它不支持半确定性约束。 GLPK进一步受到限制。 另一方面，Gurobi，GLPK，和 MOSEK 支持整数的consraints，而SeDuMi和S 通过凸优化的思想，我们能够以 最大 化系统性能为目标，在满足频谱资源限制条件的前提下，设计最优的频谱分配方案。为了实现凸优化，我们将使用 CVX 工具箱，该工具箱提供了一套便捷的函数和语法，用于描述和求解凸优化问题。通过以上的 MATLAB 代码，我们可以实现基于凸优化的动态频谱分配算法的仿真。通过调整问题的参数、约束条件和性能指标，可以进一步优化频谱分配方案，以满足不同的需求和限制。根据以上描述，我们可以将动态频谱分配问题转化为一个凸优化问题，即 最大 化总体性能的同时满足频谱资源的限制条件。首先，从 CVX 官方网站（ b = 0;for i = 1:3a(i) = b;end是说变量的长度是变化的，经常在循环里出现，比如上面这个例子，这样会影响计算速度，最好的办法是预先定义a的长度，比如b = 0;a = zeros(1,3);for i = 1:3a(i) = b;end所以，为了减少运行时间，在对特定大小的矩阵进行预分配内存可以实现cleartic;a(10000,20000) = 0; %方法一... matlab 中 的凸优化工具箱 —— cvx 简介 这学期选了王书宁的凸优化这门课，教材也是用的祂翻译的教材，平时作业都是用 matlab 编写。最近无意发现原来还有 CVX 这样专门的工具箱，想的这下能节省不少时间，下面介绍一下 cvx 的安装和用法。 matlab 本身是没有 cvx 的工具箱，需要到[ cvx 主页]，(http:// cvx r.com/ cvx /)上下载，菜单上有个download，进入后选择适合你的 options=optimset('Maxfuneval',1000); %修改为1000次CODE:function solve_eqsclear all;clcoptions=optimset('Maxfuneval',1000);global m;m=0.01;for i=1:51[y fval]=fsolve(@myf02,[0.004,0.7,1.2],options);n(1:3,... 遗传算法作为一种智能算法，在求解目标数值时经常使用，而在 MATLAB 中 的遗传算法工具箱只实现了输出最终参数和最优的适应度值，对于 迭代 过程 中 的 迭代 适应度值未给出，经过不断实验找到了最简单的一种 迭代 结果存储与输出。 首先打开ga函数 [x,fval,exitflag,output,population,score]=ga(@fun,nvars,Aineq,bineq,Aeq,beq,lb,ub,[],[],options) 从后面往前找，找到Call appropriate single objecti