QOCO: a quadratic objective conic optimizer with custom solver generation

Govind M. Chari

doi:10.1007/s12532-026-00311-8

2026-03-28

PRE

Govind M. Chari *

Behçet Açıkmeşe

DOI：10.1007/s12532-026-00311-8

原文链接

原文求助

摘要

En 中文

二阶锥规划（SOCPs）带有二次目标函数的模型在最优控制和其它领域很常见。大多数使用内点法的SOCP求解器是为线性目标函数设计的，并通过松弛变量和额外约束将二次目标函数转换为线性形式，尽管直接处理二次目标函数具有计算优势。在模型预测控制和在线轨迹优化等应用中，这些SOCPs具有已知的稀疏结构，并且需要快速求解。在解决这些问题时，大多数求解器使用稀疏线性代数例程，这会引入计算开销并阻碍性能。相比之下，自定义线性代数例程可以充分利用问题数据的已知稀疏结构，并且速度显著更快。本工作做出了两项关键贡献：（1）开发了QOCO，一个用于二次目标SOCP的开源C语言求解器；（2）引入了QOCOGEN，一个用于二次目标SOCP的开源自定义求解器生成器，它生成一个利用自定义线性代数的C语言求解器。两者均采用带有Mehrotra预测-校正的原始-对偶内点法。在运行的基准问题中，QOCO比许多常用求解器更稳健，并且在中小规模问题上更快。此外，由QOCOGEN生成的求解器比QOCO快得多，并且没有动态内存分配，因此适用于嵌入式系统。

Keyword:

Convex optimization

Custom solver generation

Second-order cone programming