我正试图用CPLEX解决程序将一些代码从纯CPLEX转换为CVXPY。原始代码如下:
p = cplex.Cplex()
p.objective.set_sense(p.objective.sense.maximize)
obj = np.zeros(numCols)
for i in range(numSamples):
if labels[i] == 0:
for b in range(numBuckets):
obj[zv_ + b*numSamples + i] = C
我试图解决混合问题的整数版本。我想要最大化的线性目标,我有几个线性约束。守则是:
# we'll need both cvxpy and numpy
import cvxpy as cp
import numpy as np
N = 5 # the number of products
M = 5 # the number of materials
# material availability of each item
material_bounds = np.random.uniform(50, 80, size=M)
# value of each product
v =
上下文:我是的开发人员,这是一个portfolio优化库,我正在尝试允许用户向最大夏普比率问题添加约束。
目前,用户可以将其约束作为lambda函数传递,例如使所有权重大于1%:
ef = EfficientFrontier(mu, S) # mu and S are expected return and covariance
ef.add_constraint(lambda w: w >= 0.01) # example new constraint
ef.min_volatility() # optimise with constraint
在后端,我将一个cvxpy变量w
我试图用CVXPY从中解决Stephen提出的等周问题(7.14)。问题的表述是:
约束准则如下:
constraints = [ y[1] == 0,
y[N] == 0,
y[F] == yfixed[F],
cp.abs(( y[i+2] - 2 * y[i+1] + y[i]) / h**2) <= C for i in np.arange(1,199) ] #not using the first constraint here
约束有for循环,当我试图根据CVXPY文档描述问题
我是python的初学者,我尝试在我的优化项目中使用cvxpy库。我尝试更改n维变量的第一个值,但得到了一个AttributeError import cvxpy as cp
S = cp.Variable(100)
S[0].value=320000
output:AttributeError: can't set attribute 它适用于一维变量 import cvxpy as cp
S = cp.Variable()
S.value=320000 提前感谢
我遇到了一个奇怪的错误,报告参数:'numpy.bool_‘对象没有’AttributeError‘属性 import numpy as np
import math
import cvxpy as cp
def max_peak(power_signal,overall_ld):
max_value = overall_ld[0] + power_signal[0]
for i in range(1,time_slot):
max_value= cp.maximum(max_value,\
我是c#的新手。我有一个二维数组。我想用0进行初始化。
以下是代码。我在Array.fill()上有一个错误
int N = elements;
int M N * 2;
int[,] amn = new int[M,N];
for(int i = 0; i < M; i++)
Arrays.fill(amn[i], 0);
我正在熟悉CVXPY,并且遇到了一个奇怪的问题。我有以下简单的玩具优化问题: import numpy as np
import cvxpy as cp
A=np.array([[1,0,0],[0,1,0], [0,0,1]])
y=np.array([1,1,1])
# Upper bound for the constraint term
upper=1
# Solve the optimization problem using CVXPY
x = cp.Variable(3)
objective = cp.Minimize(cp.sum_squares(x))
constrai
我试图解决一个投资组合优化问题,约束条件是权重可以是零,或者至少是min (一个Nx1向量)。
import cvxpy as cp
w = cp.Variable(len(mu))
mins = np.ones(len(mu)) * 0.03
risk = cp.quad_form(w, S)
prob = cp.Problem(cp.Minimize(risk),
[cp.sum(w) == 1,
w >= 0,
w >= min OR w == 0 # p
我使用MOSEK作为求解器,在cvxpy中求解SDP。我的问题是不可行的,而MOSEK有一个很好的特性,它提供了一个“不可行性报告”。在我的例子中,报告如下所示:
MOSEK PRIMAL INFEASIBILITY REPORT.
Problem status: The problem is primal infeasible
The following constraints are involved in the primal infeasibility.
Index Name Lower bound Upper bound Dual l
我试图以多维数组的形式传递数据,我得到的行为对我来说似乎很奇怪。具体来说,我试图从二维数组中提取一个元素(因此,从我的二维数组中提取一个一维数组),它的工作方式与我所期望的不一样。
在下面的示例中,#2、4、&5的工作方式与我所期望的一样,但1和3没有。
db=> select s.col[2] from (select array[[1,2,3],[4,5,6]] as col) s;
col
-----
(1 row)
db=> select s.col[2:2] from (select array[[1,2,3],[4,5,6]] as col) s;
co
我使用包cvxpy form Python来解决一个非凸优化问题,如下所示: import numpy as np
import cvxpy as cp
def kl(a,b):
if a==b:
return 0.000001
if b==0:
return 1000000
if a==0:
return -np.log(1-b)
return a*np.log(a/b)+(1-a)*np.log((1-a)/(1-b))
t = 0.5
q = 0.1
p = 0.1
d = cp.Vari
下面的代码片段使用malloc函数声明了一个4×10的二维数组
/* Declare a pointer to an array that has 10
ints in each row. */
int (*p)[10];
register int i, j;
/* allocate memory to hold a 4 x 10 array */
p = malloc(40*sizeof(int));
但我不明白p是如何变成二维数组的.最初,p被声明为指向int的指针数组。打电话给malloc之后会发生什么?我无法理解这一点。