我正在尝试使用Python的cvxopt最小化。然而,经过多次尝试,它似乎不起作用。下面粘贴了函数、我的代码和错误。感谢您的帮助!
最小化问题
目标函数: min x.dot(sigma_mv).dot(x.T)
约束条件为全和,x>=0 (X)=1
sigma_mv是800*800的协方差矩阵,dim = 800
代码
dim = sigma_mv.shape[0]
P = 2*sigma_mv
q = np.matrix([0.0])
G = -1*np.identity(dim)
h = np.matrix(np.zeros((dim,1)))
sol = solvers.
我正在考虑使用cvxopt来解决一些非线性网络流优化问题。为了理解基本知识,我尝试使用一个非常简单的测试网络,只有4个顶点和5个边。
我的网络看起来像。蓝色和红色节点分别是源和汇。
每条边的成本是:
alpha*x**2
其中x是包含每个边的流的向量,α是一些系数。我的优化问题是:
min sum(alpha*x**2)
subject to:
E*x = b
x >= 0
其中E是边弧入射矩阵,b是包含源和汇的矢量.因此,矩阵矢量方程Ex =b应该只执行Kirchoff定律(即每个节点的流守恒)。
我的python脚本是这样做的:
from cvxo
试图在这里优化投资组合权重分配,使用cvxopt模块通过限制风险最大化我的回报函数。我的代码如下:
from cvxopt import matrix, solvers, spmatrix, sparse
from cvxopt.blas import dot
import numpy
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime
solvers.options['show_progress'] = False
# solves the QP, where x is the alloc
我试图在python中实现半定嵌入算法(参见),该算法基于解决半定规划的包cvxopt。我在将半定程序的定义映射到cvxopt的接口(参见)时遇到了一些问题。
这是我目前的实现:
from numpy import array, eye
from numpy.linalg import norm
from numpy.random import multivariate_normal
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
from cvxopt import matrix, spmatrix, solvers
n = 10 # The
我想定义一个目标函数为:-sum(log(normcdf(x))),其中normcdf对x的每个组件进行操作。看起来cvxpy已经实现了它,但我想坚持使用Python语言中的cvxopt。有什么建议吗?
***** Example python code to make this question clearer:
from cvxopt import spmatrix, log
from cvxopt.modeling import variable, op, sum
# A is m x n matrix of type 'cvxopt.base.spmatrix' (n
我有这个型号
min c' x
s.t.
G x <= h
x are integers or binary variables
其中c是16x1数值系数数组,G是表示模型约束的12 x 16矩阵,h是12x1系数数组。
::::::::::::::
c
::::::::::::::
-0.00
-0.38
0.12
0.12
-0.38
-0.00
0.12
0.12
0.12
0.12
-0.00
-0.38
0.12
0.12
-0.38
-0.00
::::::::::::::
G
::::::::::::::
0 1 -1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0
我正在尝试使用条件赋值语句中的聚合赋值,在以下代码实现中标记为“问题行”的行中,用于优先级编码器模块。
library ieee;
use ieee.std_logic_1164.all;
entity SN74LS148 is -- 8 to 3 line priority encoder module
port(EI : in std_logic; -- input enable
input : in std_logic_vector(0 to 7); -- 8 bit inp
我正在尝试创建一个用于工作的Python投资组合优化应用程序。CVXOPT是其中一个必需的模块。当我尝试安装模块时,我得到一个错误,系统无法找到vcvarsall.bat。我发现有几个人遇到了同样的问题,我已经尝试了我在其他帖子中看到的所有解决方案。我安装了Microsoft Visual C++的最新版本,我已经升级了setuptools...nothing似乎可以工作。有没有人能提供一些见解?以下是我尝试运行命令"pip install cvxopt“时命令行的输出:
Microsoft Windows [Version 6.1.7601]
Copyright (c) 2009 M
尝试将cvxopt与Anaconda一起使用。
按照此处的安装说明进行操作:
但得到了错误:
import cvxopt
File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\cvxopt\__init__.py", line 32, in <module>
import cvxopt.base
ImportError: DLL load failed:
我还尝试安装numpy-mkl,但也收到错误"No matching distribution found for numpy-mkl"
不过,我似乎在site-packa
在null v5.6.20中,我很难创建一个尊重-values的唯一索引。我在这里查过类似的答案。但解决不了我和他们的问题。
期望行为
我想要一个具有对其他三个表(date_list_assignment)的引用的表。该表的目的是将date_list-entries映射到课程类别和/或date_list类别。因此,第一列是强制性的,而后两列则不是强制性的。如果后两者是null,则日期列表条目被声明为全局的。如果日期列表条目在此表中没有项,则它不会显示在任何位置。
以下是一些条目的例子及其含义:
# entry which is global within course category 2
d
嗨,我正在尝试使用Julia中的求解器cvxopt。所以我写了一个这样的代码: @time begin
using PyCall
using Pkg ENV["PYTHON"]=""
Pkg.add("CVXOPT")
Pkg.test("CVXOPT")
using Compat.SparseArrays
using NPZ
npzread("C:/Users/skqkr/Desktop/Semesterarbeit/Chiwan_Q1.npz")
Q = 2*(Ma
如何在python3.6上的windows 10上安装cvxopt?
跑步时
conda install cvxopt
Fetching package metadata ...........
Solving package specifications: .
UnsatisfiableError: The following specifications were found to be in conflict:
- cvxopt -> python 3.5*
- python 3.6*
Use "conda info <package>" t
我正在尝试让cvxopt在linux-ppc64系统上运行。我必须编译和安装所有的东西,大致按照下面的顺序,从源代码开始,不需要root访问。
a) Python 2.7 b) BLAS,LAPACK c) NUMPY,SCIPY d) CVXOPT
我首先安装了Python,然后设法让pip运行起来。我所有的包都在~/local中。(PYTHONUSERBASE=~/local)。
我编译了BLAS、LAPACK并将这些库放入~/local/lib中。Pip成功地安装了numpy、scipy和cvxopt。但是,在运行测试cvxopt代码( cvxopt examples目录中的lp.py)
我尝试在Anaconda Python 3.x上安装cvxopt已经有一段时间了,看了以前的帖子,我似乎不能让它工作。这是我到目前为止尝试过的:
pip install cvxopt --user
这给了我以下错误:
Failed building wheel for cvxopt
然后我试了一下:
conda install -c omnia cvxopt
输出:
UnsatisfiableError: The following specifications were found to be in conflict:
- cvxopt
- python 3.5*
我使用以下命令安装了mkl