1、软件下载

在Download页面( https://www.mosek.com/downloads/ )根据自己需要下载对应的版本：

例如，windows(64 bit x86)下载后得到moseksetupwin64x86.msi，而Linux(64 bit x86)下载后得到mosektoolslinux64x86.tar.bz2。

2、软件安装

安装过程也很简单，在Windows中直接双击moseksetupwin64x86.msi安装即可，一般默认安装在了C:\Program Files目录下，在此目录会有一个mosek文件夹；在Linux中直接解压mosektoolslinux64x86.tar.bz2即可，会解压出来一个mosek文件夹。

3、Matlab中使用

由于本人安装MOSEK的起因是想求解二次规划问题，接下来就主要以在Matlab中使用MOSEK求解二次规划问题为例来说明（MOSEK需要注册，稍后再说）。

在Matlab中使用MOSEK求解线性规划和二次规划问题非常方便。大家都知道Matlab中包含线性规划求解函数linprog和二次规划求解函数quadprog，使用方法简介可参见：

线性规划问题和MATLAB函数linprog的使用( https://blog.csdn.net/jbb0523/article/details/50596555 )

二次规划问题和MATLAB函数quadprog的使用( https://blog.csdn.net/jbb0523/article/details/50598641 )

而MOSEK为了方便Matlab用户，将线性规划和二次规划函数名字也分别取为了linprog和quadprog，调用的语法也基本一致，可以说很方便了。

那么这时就会有一个问题，你在Matlab调用的quadprog到底是Matlab自带的quadprog还是MOSEK呢？这个也很简单，问一下Matlab就好了。输入命令“which('quadprog')”就可以返回当前quadprog函数的路径，例如默认会输出如下路径（本人Matlab安装在了E:\Program Files目录下，版本为R2014a）：

E:\Program Files\MATLAB\R2014a\toolbox\optim\optim\quadprog.m

若想使用MOSEK的quadprog函数，则需要将MOSEK的quadprog.m文件的路径填加进来，例如本人Windows中MOSEK工具箱的路径为C:\Program Files\Mosek\8\toolbox\r2014a，只需要执行命令：

addpath('C:\Program Files\Mosek\8\toolbox\r2014a');

这时如果再运行命令“which('quadprog')”，则会输出如下路径：

C:\Program Files\Mosek\8\toolbox\r2014a\quadprog.m

接下来给出一段代码，可用来对比MOSEK和Matlab中的quadprog函数(mosek_example1.m)：

clear;close all;clc;
%optimazation problem
H = [1 -1; -1 2];
f = [-2; -6];
A = [1 1; -1 2; 2 1];
b = [2; 2; 3];
lb = [0; 0];
%% Matlab built-in quadprog
disp('Matlab Initialize...')
temp_str = which('quadprog');
disp(temp_str);
opts = optimoptions('quadprog','Display','off');
[x,fval,exitflag,output,lambda] = quadprog(H,f,A,b,[],[],lb,[],[],opts);
%% MOSEK quadprog
addpath('C:\Program Files\Mosek\8\toolbox\r2014a\');
disp('Matlab after adding mosek...')
temp_str = which('quadprog');
disp(temp_str);
[x,fval,exitflag,output,lambda] = quadprog(H,f,A,b,[],[],lb);
        Matlab的Command Window中输出如下结果（由于优化问题规模很小，所以无法体现二者的差异性；当优化问题规模很大时，MOSEK的高效性就会非常非常明显了）： 
注意，以上输出信息中提示“quadprog : License cannot be located. The default search parth is ‘:C:\Users\Dell\mosek\mosek.lic’”，这是因为目前MOSEK还未注册，那么接下来就说一下MOSEK的注册问题。 
4、软件注册 
        对于在校师生而言，可以申请MOSEK提供的Academic Licenses，具体申请流程如下： 
        (1)打开申请页面https://www.mosek.com/products/academic-licenses/ 
        (2)单击Request Personal Academic License，进入如下界面： 
        (3)选择Personal Academic License，单击Proceed，进入如下界面： 
        (4)按要求填写Name, E-mail Address（必填），Organization等信息，尤其是E-mail要使用.edu的学校邮箱（不知道其它邮箱是否可行），填好后单击Request License，稍后MOSEK会将License发送到你的邮箱（时长不等，少则十几分钟，多则一两天）： 
注意，邮件中MOSEK会告诉你应该将附件的mosek.lic放在哪个路径，但实际上看这个通用提示不如看Matlab给出的提示。在前面未注册之前，调用MOSEK的quadprog时会有如下提示： 
即应该将mosek.lic放在目录C:\Users\Dell\mosek下（不同的电脑提示信息会不一样的）。当然了，目录C:\Users\Dell下是没有mosek文件夹的，你自己新建一个mosek文件夹，然后将mosek.lic放进去就是了。以上方法在Linux中同样可以使用，只是前面的测试程序中将addpath('C:\Program Files\Mosek\8\toolbox\r2014a\');包含的目录改为Linux中quadprog.m的所在目录即可。 
        当然，有些人会选择直接在Matlab软件的默认路径中将MOSEK文件的路径填加进来（Matlab R2014a的路径添加方法参见《贝叶斯网络结构学习之K2算法（基于FullBNT-1.0.4的MATLAB实现）》(https://blog.csdn.net/jbb0523/article/details/78804963)的附录2，只需要将例子中的路径改为MOSEK的quadprog.m所在路径即可），但这样会覆盖掉Matlab的默认函数，所以个人还是推荐用的时候临时使用addpath命令填加路径即可。 
5、其它注意事项 
        虽然MOSEK的quadprog在求解大型二次规划问题时，求解速度比Matlab自带的quadprog会高出几个数量级，但个人在使用过程中发现，它不如Matlab自带的quadprog鲁棒，偶尔会出现返回值为空的情况（但又不会一直返回值为空），而这就会导致后面的程序出错（假如你的程序迭代运行很久了，前面调用MOSEK的quadprog一直正常，突然程序快结束时出问题了，岂不是会欲哭无泪？）。为了应对这种偶然情况，在实际使用时可使用try…catch…语句在MOSEK和Matlab的quadprog之间进行切换，使用方法举例如下(mosek_example2.m)： 
clear;close all;clc;
%optimazation problem
H = [1 -1; -1 2];
f = [-2; -6];
A = [1 1; -1 2; 2 1];
b = [2; 2; 3];
lb = [0; 0];
mosek_path = 'C:\Program Files\Mosek\8\toolbox\r2014a\';
addpath(mosek_path);
    [x,fval,exitflag,output,lambda] = quadprog(H,f,A,b,[],[],lb);
catch ME
    disp( 'Error with mosek toolbox, use built-in quadprog instead. ');
    rmpath(mosek_path);
    opts = optimoptions('quadprog','Display','off');
    [x,fval,exitflag,output,lambda] = quadprog(H,f,A,b,[],[],lb,[],[],opts);
    addpath(mosek_path);
即先使用MOSEK的quadprog函数求解，如果出错了，就使用Matlab自带的quadprog函数求解，这样会保证有求解结果输出。 
        后来发现MOSEK的quadprog出错似乎主要是由于二次项的矩阵（即上例中的H）对角线元素为0所致，在实际使用时，得到H之后最好再加一个很小的对角阵，例如将上例中H的赋值语句换为如下语句（eye(2)表示生成一个2*2的单位矩阵）： 
H = [1 -1; -1 2]+(1e-8)*eye(2); 
        归根到底，其实是由于MOSEK求解二次规划时，实际是将二次规划问题转换了其它等价问题去求解的。因此，有时MOSEK求解出来的结果与Matlab自带的quadprog求解出的结果会略有不同（可能是非唯一解的原因吧，仅是猜测而已，勿轻信，实际使用时自己验证一下）。 
        另外，顺便说一句与此文无关的话：由于Matlab R2014a软件有BUG，导致帮助文件无法复制，其实使用ctrl+insert替代ctrl+c即可复制。
                                    3.在matlab里，先安装mosek，再安装cvx。（先装cvx的话，需要再安装一遍mosek）（注意设置环境变量。放置 .lic文件的不一定是C盘，可自己设置，在设置路径时对应好即可）在mosek官网申请liscence（通过邮箱，得到.lic文件）步骤关键：（只说要点，下载网站与安装教程可参考其他文章）2.下载cvx（现在已经不需要liscence）1.在mosek官网下载mosek，并完成安装。在matlab中运行：mosekdiag。mosek安装失败原因。可检测是否安装完成。
                                    1、之前一直使用sdpt3求解半定规划问题，写完模型后想跑大一点规模数据，当约束增加到14000+条的时候，调用sdpt3求解会出下下面报错：
在网上查半天发现都是提问类似问题没有解决，看了一下sdpt3的代码，sdpt3在求解前会检查约束是否是线性无关。个人理解线性无关或者线性相关应该不影响求解才对，想了想可能是求解前年代久远的问题，于是考虑转用mosek求解。
2、mosek下载，在官网下载就好。mosek官网下载。选择对应系统的默认安装包就好。
3、安装及申请license。
下载完成后，一直下一步傻
                                    MOSEK的安装及安装时出现的问题
近来因为需要求解一些凸优化的问题，需要用到 MOSEK （Matlab+mosek），目前已成功安装，在此算是作个总结，方便自己也方便他人今后顺利安装mosek。
安装步骤
1. 下载MOSEK软件包
去官网下载 MOSEK安装包：   https://www.mosek.com/downloads
选择合适的安装包，例如我的是Windows 64位的，就直接点击上图红色框部分即可下载安装包。
下载之后得到：
2.安装MOSEK软件包
双击运行安装包程序，按其安装向导
                                    在cvx中默认的solver是SDT3，解决一般的问题没有问题，但是发现涉及到高维向量（e.p. 求解1000+维向量）的求解时，会很慢，所以尝试换一个solver，以改善性能。目前尝试了Mosek，感觉是比SDT3快点的。搞了一个晚上，总结一下。申请academic license因为非professional版本的cvx不包含Mosek，所以需要购买，但是对于科研用途，cvx会提供一个licen
其中，重要说明：
认证文件下载：https://docs.mosek.com/9.3/licensing/quickstart.html#i-don-t-have-a-license-file-yet
按照要求放在指定的文件夹位置。python正常方法按照mosek包即可使用
https://www.mosek.com/document
                                    错误提示如下：>> mosekdiagMatlab version : 9.6.0.1072779 (R2019a)Architecture : PCWIN64mosekopt path  : D:\some application\mosek\9.2\toolbox\R2015a\mosekopt.mexw64MOSEK version  : 9.2.2Test ...
                                    Mosek作为求解优化问题的软件，最大的迭代次数是软件的默认值，有时候我们希望看到没一次迭代的结果，那么怎么办呢？Mosek是没有设置输出迭代过程的功能，但是我们可以设置最大迭代次数来得到没一次迭代的结果。
我用的是Yalmip+mosek，所以下面给出一个例子：
下面是使用modek默认设置的计算日志：
MOSEK Version 8.0.0.60 (Build date: 2017-3...
                                    本资源主要内容：二次规划师非线性优化中的一种特殊情形，它的目标函数是二次实函数，约束函数都是线性函数。由于二次规划比较简单，便于求解（仅次于线性规划），并且一些非线性优化问题可以转化为求解一些列的二次规划问题，因此二次规划的求解方法较早引起人们的重视，称为求解非线性优化的一个重要途径。二次规划的算法较多，本文仅介绍求解等式约束凸二尺规划的拉格朗日方法以及求解一般约束凸二次规划的有效集方法。
本资源包含：《求解二次规划问题的拉格朗日及有效集方法》文档以及文档所用到的所有Matlab代码，非常适合初学者学习和研究！
                                    【商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处】
http://www.cnblogs.com/JeHuPeng511/p/8484260.html
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