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daicong

木蟲(chóng) (小有名氣)


[交流] 通過(guò)不等式和等式約束得到封閉的多邊體

以下的代碼來(lái)自Matt,我拿出來(lái)與大家進(jìn)行交流,希望各位能夠參與并分析這個(gè)程序的算法。

function [V,nr,nre]=lcon2vert(A,b,Aeq,beq,TOL,checkbounds)
%An extension of Michael Kleder's con2vert function, used for finding the
%vertices of a bounded polyhedron in R^n, given its representation as a set
%of linear constraints. This wrapper extends the capabilities of con2vert to
%also handle cases where the  polyhedron is not solid in R^n, i.e., where the
%polyhedron is defined by both equality and inequality constraints.
%
%SYNTAX:
%
%  [V,nr,nre]=lcon2vert(A,b,Aeq,beq,TOL)
%
%The rows of the N x n matrix V are a series of N vertices of the polyhedron
%in R^n, defined by the linear constraints
%  
%   A*x  <= b
%   Aeq*x = beq
%
%By default, Aeq=beq=[], implying no equality constraints. The output "nr"
%lists non-redundant inequality constraints, and "nre" lists non-redundant
%equality constraints.
%
%The optional TOL argument is a tolerance used for both rank-estimation and
%for testing feasibility of the equality constraints. Default=1e-10.
%The default can also be obtained by passing TOL=[];
%
%
%EXAMPLE:
%
%The 3D region defined by x+y+z=1, x>=0, y>=0, z>=0
%is described by the following constraint data.
%
%
%     A =
%
%         0.4082   -0.8165    0.4082
%         0.4082    0.4082   -0.8165
%        -0.8165    0.4082    0.4082
%
%
%     b =
%
%         0.4082
%         0.4082
%         0.4082
%
%
%     Aeq =
%
%         0.5774    0.5774    0.5774
%
%
%     beq =
%
%         0.5774
%
%
%  >> V=lcon2vert(A,b,Aeq,beq)
%
%         V =
%
%             1.0000    0.0000    0.0000
%            -0.0000    1.0000         0
%                  0    0.0000    1.0000
%
%




  %%initial argument parsing
  
  nre=[];
  nr=[];
  if nargin<5 || isempty(TOL), TOL=1e-10; end
  if nargin<6, checkbounds=true; end
  
  switch nargin
      
      case 0
         
           error 'At least 1 input argument required'
      

      case 1
        
         b=[]; Aeq=[]; beq=[];
        
         
      case 2
         
          Aeq=[]; beq=[];
         
      case 3
         
          beq=[];
          error 'Since argument Aeq specified, beq must also be specified'
            
  end
  
  
  b=b(:); beq=beq(:);
  
  if xor(isempty(A), isempty(b))
     error 'Since argument A specified, b must also be specified'
  end
      
  if xor(isempty(Aeq), isempty(beq))
        error 'Since argument Aeq specified, beq must also be specified'
  end
  
  
  nn=max(size(A,2)*~isempty(A),size(Aeq,2)*~isempty(Aeq));
  
  if ~isempty(A) && ~isempty(Aeq) && ( size(A,2)~=nn || size(Aeq,2)~=nn)
      
      error 'A and Aeq must have the same number of columns if both non-empty'
      
  end
  
  
  inequalityConstrained=~isempty(A);  
  equalityConstrained=~isempty(Aeq);

[A,b]=rownormalize(A,b);
[Aeq,beq]=rownormalize(Aeq,beq);

  if equalityConstrained && nargout>2

        
        [discard,nre]=lindep([Aeq,beq].',TOL);
         
        if ~isempty(nre) %reduce the equality constraints
            
            Aeq=Aeq(nre,:);
            beq=beq(nre);
            
        else   
            equalityConstrained=false;
        end
        
   end
      

  
   %%Find 1 solution to equality constraints within tolerance
  
            
   if equalityConstrained
        
        
       Neq=null(Aeq);   


       x0=pinv(Aeq)*beq;

       if norm(Aeq*x0-beq)>TOL*norm(beq),  %infeasible

          nre=[]; nr=[]; %All constraints redundant for empty polytopes
          V=[];
          return;
         
       elseif isempty(Neq)

           V=x0(:).';
           nre=(1:nn).'; %Equality constraints determine everything.
           nr=[];%All inequality constraints are therefore redundant.            
           return
           
       end

       rkAeq= nn - size(Neq,2);
      
      
  end  
   
    %%
  if inequalityConstrained && equalityConstrained
     
   AAA=A*Neq;
   bbb=b-A*x0;
   
  elseif inequalityConstrained
      
    AAA=A;
    bbb=b;
   
  elseif equalityConstrained && ~inequalityConstrained
      
       error('Non-bounding constraints detected. (Consider box constraints on variables.)')
      
   
  end
  
  nnn=size(AAA,2);
  

  if nnn==1 %Special case
      
     idxu=sign(AAA)==1;
     idxl=sign(AAA)==-1;
     idx0=sign(AAA)==0;
     
     Q=bbb./AAA;
     U=Q;
       U(~idxu)=inf;
     L=Q;
       L(~idxl)=-inf;

     
     [ub,uloc]=min(U);
     [lb,lloc]=max(L);
     
     if ~all(bbb(idx0)>=0) || ub          
         V=[]; nr=[]; nre=[];
         return
         
     elseif ~isfinite(ub) || ~isfinite(lb)
         
         error('Non-bounding constraints detected. (Consider box constraints on variables.)')
         
     end
      
     Zt=[lb;ub];
     
     if nargout>1
        nr=unique([lloc,uloc]); nr=nr(:);
     end
     
      
  else   
      
          if nargout>1
           [Zt,nr]=con2vert(AAA,bbb,TOL,checkbounds);
          else
            Zt=con2vert(AAA,bbb,TOL,checkbounds);
          end
  
  end
  


  if equalityConstrained
     
      V=bsxfun(@plus,Zt*Neq.',x0(:).');
      
  else
      
      V=Zt;
      
  end


function [V,nr] = con2vert(A,b,TOL,checkbounds)
% CON2VERT - convert a convex set of constraint inequalities into the set
%            of vertices at the intersections of those inequalities;i.e.,
%            solve the "vertex enumeration" problem. Additionally,
%            identify redundant entries in the list of inequalities.
%
% V = con2vert(A,b)
% [V,nr] = con2vert(A,b)
%
% Converts the polytope (convex polygon, polyhedron, etc.) defined by the
% system of inequalities A*x <= b into a list of vertices V. Each ROW
% of V is a vertex. For n variables:
% A = m x n matrix, where m >= n (m constraints, n variables)
% b = m x 1 vector (m constraints)
% V = p x n matrix (p vertices, n variables)
% nr = list of the rows in A which are NOT redundant constraints
%
% NOTES: (1) This program employs a primal-dual polytope method.
%        (2) In dimensions higher than 2, redundant vertices can
%            appear using this method. This program detects redundancies
%            at up to 6 digits of precision, then returns the
%            unique vertices.
%        (3) Non-bounding constraints give erroneous results; therefore,
%            the program detects non-bounding constraints and returns
%            an error. You may wish to implement large "box" constraints
%            on your variables if you need to induce bounding. For example,
%            if x is a person's height in feet, the box constraint
%            -1 <= x <= 1000 would be a reasonable choice to induce
%            boundedness, since no possible solution for x would be
%            prohibited by the bounding box.
%        (4) This program requires that the feasible region have some
%            finite extent in all dimensions. For example, the feasible
%            region cannot be a line segment in 2-D space, or a plane
%            in 3-D space.
%        (5) At least two dimensions are required.
%        (6) See companion function VERT2CON.
%        (7) ver 1.0: initial version, June 2005
%        (8) ver 1.1: enhanced redundancy checks, July 2005
%        (9) Written by Michael Kleder
%
%Modified by Matt Jacobson - March 30, 2011
%


   %%%3/4/2012 Improved boundedness test - unfortunately slower than Michael Kleder's
   if checkbounds
      
    [aa,bb,aaeq,bbeq]=vert2lcon(A,TOL);
   
    if any(bb<=0) || ~isempty(bbeq)
        error('Non-bounding constraints detected. (Consider box constraints on variables.)')
    end
   
    clear aa bb aaeq bbeq
   
   end

    %%%Matt J initialization
    dim=size(A,2);
    slackfun=@(c)b-A*c;
   
    %Initializer0
    c = pinv(A)*b; %02/17/2012 -replaced with pinv()
    s=slackfun(c);
   
    if ~approxinpoly(s,TOL) %Initializer1
        
        c=Initializer1(TOL,A,b,c);
        s=slackfun(c);
      
    end
   
    if  ~approxinpoly(s,TOL)  %Attempt refinement
        
        %disp 'It is unusually difficult to find an interior point of your polytope. This may take some time... '
        %disp ' '   
        
        c=Initializer2(TOL,A,b,c);
        %[c,fval]=Initializer1(TOL,A,b,c,10000);
        s=slackfun(c);

      
    end
  
   
    if ~approxinpoly(s,TOL)
            error('Unable to locate a point near the interior of the feasible region.')
    end
   
   
   
if ~strictinpoly(s,TOL) %Added 02/17/2012 to handle initializers too close to polytope surface
        
        %disp 'Recursing...'
        
        
        idx=(  abs(s)<=max(s)*TOL );
        
        Amod=A; bmod=b;
         Amod(idx,:)=[];
         bmod(idx)=[];
        
        Aeq=A(idx,:); %pick the nearest face to c
        beq=b(idx);
        
        
        faceVertices=lcon2vert(Amod,bmod,Aeq,beq,TOL,1);
        if isempty(faceVertices)
           disp 'Something''s wrong. Couldn''t find face vertices. Possibly polyhedron is unbounded.'
           keyboard
        end
        
        c=faceVertices(1,:).';  %Take any vertex - find local recession cone vector
        s=slackfun(c);
        
        idx=(  abs(s)<=max(s)*TOL );
        
        Asub=A(idx,:); bsub=b(idx,:);
        
        [aa,bb,aaeq,bbeq]=vert2lcon(Asub);
        aa=[aa;aaeq;-aaeq];
        bb=[bb;bbeq;-bbeq];
        
        clear aaeq bbeq
        
        
        [bmin,idx]=min(bb);
        
         if bmin>=0
           disp 'Something''s wrong. We should have found a recession vector (bb<0).'
           keyboard
         end      
         
        
        
        Aeq2=null(aa(idx,:)).';
        beq2=Aeq2*c;  %find intersection of polytope with line through facet centroid.
        
        lineCentroid=mean(lcon2vert(A,b,Aeq2,beq2,TOL,1));%Relies on boundedness
        
        clear aa bb
        
        c=lineCentroid(:);
        s=slackfun(c);
        

    end
     
   
    b = s;
   
    %%%end Matt J initialization
   
   
    D=bsxfun(@rdivide,A,b);
   
   
    k = convhulln(D);
    nr = unique(k(:));
   
   
   
    G  = zeros(size(k,1),dim);
    ee=ones(size(k,2),1);
    discard=false( 1, size(k,1) );
   
    for ix = 1:size(k,1) %02/17/2012 - modified
        
        F = D(k(ix,:),:);
        if lindep(F,TOL)             discard(ix)=1;
            continue;
        end

        G(ix,:)=F\ee;
        
    end
   
    G(discard,:)=[];
   
    V = bsxfun(@plus, G, c.');
   
    [discard,I]=unique( round(V*1e6),'rows');
    V=V(I,:);
   
return


function [c,fval]=Initializer1(TOL, A,b,c,maxIter)
      
   
   
    thresh=-10*max(eps(b));
   
    if nargin>4
     [c,fval]=fminsearch(@(x) max([thresh;A*x-b]), c,optimset('MaxIter',maxIter));
    else
     [c,fval]=fminsearch(@(x) max([thresh;A*x-b]), c);
    end
   
return         


function c=Initializer2(TOL,A,b,c)
%norm(  (I-A*pinv(A))*(s-b) )  subj. to s>=0
  

   
    maxIter=100000;

    [mm,nn]=size(A);
   
   
   
   
     Ap=pinv(A);        
     Aaug=speye(mm)-A*Ap;
     Aaugt=Aaug.';

   
    M=Aaugt*Aaug;
    C=sum(abs(M),2);
     C(C<=0)=min(C(C>0));
   
    slack=b-A*c;
    slack(slack<0)=0;
   
     
        %     relto=norm(b);
        %     relto =relto + (relto==0);
        %     
        %      relres=norm(A*c-b)/relto;

     
    IterThresh=maxIter;
    s=slack;
    ii=0;
    %for ii=1:maxIter
    while ~approxinpoly(b-A*c,TOL)
        
       ii=ii+1;
       if ii>IterThresh,
           warning 'This is taking a lot of iterations'
           IterThresh=IterThresh+maxIter;
       end         
         
     s=s-Aaugt*(Aaug*(s-b))./C;   
     s(s<0)=0;

      
       c=Ap*(b-s);
       %slack=b-A*c;
       %relres=norm(slack)/relto;
       %if all(0
      
    end
   
return




function [r,idx,Xsub]=lindep(X,tol)
%Extract a linearly independent set of columns of a given matrix X
%
%    [r,idx,Xsub]=lindep(X)
%
%in:
%
%  X: The given input matrix
%  tol: A rank estimation tolerance. Default=1e-10
%
%out:
%
% r: rank estimate
% idx:  Indices (into X) of linearly independent columns
% Xsub: Extracted linearly independent columns of X

   if ~nnz(X) %X has no non-zeros and hence no independent columns
      
       Xsub=[]; idx=[];
       return
   end

   if nargin<2, tol=1e-10; end
   

           
     [Q, R, E] = qr(X,0);
     
     diagr = abs(diag(R));


     %Rank estimation
     r = find(diagr >= tol*diagr(1), 1, 'last'); %rank estimation

     if nargout>1
      idx=sort(E(1:r));
        idx=idx(:);
     end
     
     
     if nargout>2
      Xsub=X(:,idx);                     
     end                     

     
function [A,b]=rownormalize(A,b)
%Modifies A,b data pair so that norm of rows of A is either 0 or 1

  if isempty(A), return; end

  normsA=sqrt(sum(A.^2,2));
  idx=normsA>0;
  A(idx,:)=bsxfun(@rdivide,A(idx,:),normsA(idx));
  b(idx)=b(idx)./normsA(idx);      
        
function tf=approxinpoly(s,TOL)
     
     
   smax=max(s);
   
   if smax<=0
      tf=false; return
   end
   
   tf=all(s>=-smax*TOL);
   
  function tf=strictinpoly(s,TOL)
      
   smax=max(s);
   
   if smax<=0
      tf=false; return
   end
   
   tf=all(s>=smax*TOL);


function [A,b,Aeq,beq]=vert2lcon(V,tol)
%An extension of Michael Kleder's vert2con function, used for finding the
%linear constraints defining a polyhedron in R^n given its vertices. This
%wrapper extends the capabilities of vert2con to also handle cases where the
%polyhedron is not solid in R^n, i.e., where the polyhedron is defined by
%both equality and inequality constraints.
%
%SYNTAX:
%
%  [A,b,Aeq,beq]=vert2lcon(V,TOL)
%
%The rows of the N x n matrix V are a series of N vertices of a polyhedron
%in R^n. TOL is a rank-estimation tolerance (Default = 1e-10).
%
%Any point x inside the polyhedron will/must satisfy
%  
%   A*x  <= b
%   Aeq*x = beq
%
%up to machine precision issues.
%
%
%EXAMPLE:
%
%Consider V=eye(3) corresponding to the 3D region defined
%by x+y+z=1, x>=0, y>=0, z>=0.
%
%
%   >>[A,b,Aeq,beq]=vert2lcon(eye(3))
%
%
%     A =
%
%         0.4082   -0.8165    0.4082
%         0.4082    0.4082   -0.8165
%        -0.8165    0.4082    0.4082
%
%
%     b =
%
%         0.4082
%         0.4082
%         0.4082
%
%
%     Aeq =
%
%         0.5774    0.5774    0.5774
%
%
%     beq =
%
%         0.5774


  %%initial stuff
  
    if nargin<2, tol=1e-10; end

    [M,N]=size(V);

   
    if M==1
      A=[];b=[];
      Aeq=eye(N); beq=V(:);
      return
    end
   
   

   
   
    p=V(1,:).';
    X=bsxfun(@minus,V.',p);
   
   
    %In the following, we need Q to be full column rank
    %and we prefer E compact.
   
    if M>N  %X is wide
        
     [Q, R, E] = qr(X,0);  %economy-QR ensures that E is compact.
                           %Q automatically full column rank since X wide
                           
    else%X is tall, hence non-solid polytope
        
     [Q, R, P]=qr(X);  %non-economy-QR so that Q is full-column rank.
     
     [~,E]=max(P);  %No way to get E compact. This is the alternative.
        clear P
    end
   
   
   diagr = abs(diag(R));

   
   if nnz(diagr)   
      
        %Rank estimation
        r = find(diagr >= tol*diagr(1), 1, 'last'); %rank estimation
   
   
        iE=1:length(E);
        iE(E)=iE;

      
      
        Rsub=R(1:r,iE).';

        if r>1

          [A,b]=vert2con(Rsub,tol);
         
        elseif r==1
            
           A=[1;-1];
           b=[max(Rsub);-min(Rsub)];

        end

        A=A*Q(:,1:r).';
        b=bsxfun(@plus,b,A*p);
        
        if r          Aeq=Q(:,r+1:end).';      
         beq=Aeq*p;
        else
           Aeq=[];
           beq=[];
        end

   else %Rank=0. All points are identical
      
       A=[]; b=[];
       Aeq=eye(N);
       beq=p;
      

   end
   
   
%            ibeq=abs(beq);
%             ibeq(~beq)=1;
%            
%            Aeq=bsxfun(@rdivide,Aeq,ibeq);
%            beq=beq./ibeq;
   
           
           
function [A,b] = vert2con(V,tol)
% VERT2CON - convert a set of points to the set of inequality constraints
%            which most tightly contain the points; i.e., create
%            constraints to bound the convex hull of the given points
%
% [A,b] = vert2con(V)
%
% V = a set of points, each ROW of which is one point
% A,b = a set of constraints such that A*x <= b defines
%       the region of space enclosing the convex hull of
%       the given points
%
% For n dimensions:
% V = p x n matrix (p vertices, n dimensions)
% A = m x n matrix (m constraints, n dimensions)
% b = m x 1 vector (m constraints)
%
% NOTES: (1) In higher dimensions, duplicate constraints can
%            appear. This program detects duplicates at up to 6
%            digits of precision, then returns the unique constraints.
%        (2) See companion function CON2VERT.
%        (3) ver 1.0: initial version, June 2005.
%        (4) ver 1.1: enhanced redundancy checks, July 2005
%        (5) Written by Michael Kleder,
%
%Modified by Matt Jacobson - March 29,2011
%


k = convhulln(V);
c = mean(V(unique(k),:));


V = bsxfun(@minus,V,c);
A  = nan(size(k,1),size(V,2));

dim=size(V,2);
ee=ones(size(k,2),1);
rc=0;

for ix = 1:size(k,1)
    F = V(k(ix,:),:);
    if lindep(F,tol) == dim
        rc=rc+1;
        A(rc,:)=F\ee;
    end
end

A=A(1:rc,:);
b=ones(size(A,1),1);
b=b+A*c';

% eliminate duplicate constraints:
[A,b]=rownormalize(A,b);
[discard,I]=unique( round([A,b]*1e6),'rows');

A=A(I,:); % NOTE: rounding is NOT done for actual returned results
b=b(I);
return


      
function [A,b]=rownormalize(A,b)
%Modifies A,b data pair so that norm of rows of A is either 0 or 1

  if isempty(A), return; end

  normsA=sqrt(sum(A.^2,2));
  idx=normsA>0;
  A(idx,:)=bsxfun(@rdivide,A(idx,:),normsA(idx));
  b(idx)=b(idx)./normsA(idx);      
                  

function [r,idx,Xsub]=lindep(X,tol)
%Extract a linearly independent set of columns of a given matrix X
%
%    [r,idx,Xsub]=lindep(X)
%
%in:
%
%  X: The given input matrix
%  tol: A rank estimation tolerance. Default=1e-10
%
%out:
%
% r: rank estimate
% idx:  Indices (into X) of linearly independent columns
% Xsub: Extracted linearly independent columns of X

   if ~nnz(X) %X has no non-zeros and hence no independent columns
      
       Xsub=[]; idx=[];
       return
   end

   if nargin<2, tol=1e-10; end
   

           
     [Q, R, E] = qr(X,0);
     
     diagr = abs(diag(R));


     %Rank estimation
     r = find(diagr >= tol*diagr(1), 1, 'last'); %rank estimation

     if nargout>1
      idx=sort(E(1:r));
        idx=idx(:);
     end
     
     
     if nargout>2
      Xsub=X(:,idx);                     
     end

[ Last edited by daicong on 2012-7-16 at 02:07 ]
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daicong

木蟲(chóng) (小有名氣)


希望能與各位討論,如果有幫助可以贈(zèng)送更多金幣。
9樓2012-07-17 22:43:40
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查看全部 23 個(gè)回答

daicong

木蟲(chóng) (小有名氣)


引用回帖:
3樓: Originally posted by xiabiaojun at 2012-07-16 03:38:23

any idea?
4樓2012-07-16 23:39:12
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daicong

木蟲(chóng) (小有名氣)


代碼有點(diǎn)長(zhǎng),麻煩各位耐心查看。
8樓2012-07-17 22:41:54
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daicong

木蟲(chóng) (小有名氣)


引用回帖:
11樓: Originally posted by strive123123 at 2012-07-17 13:49:19

求討論。。。
12樓2012-07-20 09:07:15
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