Simple-Robotics/proxsuite

解決する課題

ProxSuite は、最適化問題、特に線形計画問題（LP）および二次計画問題（QP）向けの数値的に堅牢で効率的な数値ソルバーのコレクションです。スパース、密行列、または行列フリーの問題に対応できるスケーラブルな最適化ツールを提供しており、特に高性能ロボティクスアプリケーションやその他の数値最適化の文脈で有用です。

動作方法

このライブラリは、再考されたプライマル・デュアル・プロキシアルゴリズムに基づいて構築されています。キャッシュに配慮したヘッダーファイルのみのC++テンプレートライブラリとして実装されており、高いパフォーマンスを実現します。さまざまな行列因子分解バックエンドに対応する統一APIと高度なウォームスタートオプションを提供します。また、ボックス制約の処理、非凸QP、並列化されたQPバッチ処理のための特別な機能も備えています。

対象ユーザー

ロボティクス、最適制御、数値最適化に従事する研究者やエンジニア向けに設計されています。プロトタイピングにはPythonおよびJuliaのバインディングを提供しつつ、デプロイ時にはC++のパフォーマンスを維持します。

特徴

• 高パフォーマンス：キャッシュ効率とベクトル化サポートを最適化したC++テンプレートライブラリ。
• 多様なソルバー：密行列、スパース、行列フリーのバックエンドをサポートし、非凸QPおよびLPも対応。
• 微分可能な最適化：QPLayer を含み、PyTorchの学習アーキテクチャ内でQPをレイヤーとして使用可能にし、プライマルおよびデュアル解の微分が可能になります。
• 広範な統合：CVXPY、CasADi、TSIDなどのエコシステムに統合されています。
• クロスプラットフォーム：Windows、Mac OS X、Linuxをサポート。