在Mosek求解器中初始化决策变量的值(通过Cvxpy框架)
在Mosek求解器中，可以通过Cvxpy框架来初始化决策变量的值。Cvxpy是一个用于凸优化问题建模和求解的Python库，它提供了一种简洁的方式来定义优化问题，并且可以与多个求解器进行交互。
要在Mosek求解器中初始化决策变量的值，可以按照以下步骤进行操作：
- 导入必要的库和模块：
import cvxpy as cp- 定义决策变量：
x = cp.Variable(n)这里的n表示决策变量的维度，可以根据具体问题进行调整。
- 初始化决策变量的值：
x.value = initial_values其中，initial_values是一个与决策变量维度相匹配的初始值向量。
- 定义优化问题：
objective = ...
constraints = ...
problem = cp.Problem(objective, constraints)这里的objective表示优化目标，constraints表示约束条件。
- 求解优化问题：
problem.solve(solver=cp.MOSEK)通过指定solver参数为cp.MOSEK，可以使用Mosek求解器进行求解。
需要注意的是，以上步骤中的具体问题建模和求解部分并未给出，因为这取决于具体的优化问题。在实际应用中，可以根据具体问题的特点和要求进行相应的建模和求解。
关于Mosek求解器和Cvxpy框架的更多信息，可以参考腾讯云的相关产品和文档：
相关·内容
1回答
用Mosek计算CVXPY指数原子
exponent、cvxpy、mosek
下面是我的程序中的一段代码。 import CVXPY as cp
X = cp.Variable(shape=(10,4), boolean = True)
y = cp.exp(X[0,1])
objective = cp.Minimize(cp.sum(X))
constraint = [y <= 0]
prob = cp.Problem(objective, constraints)
result = prob.solve(solver = cp.MOSEK) 我的问题是Mosek说我的模型中指数圆锥体的数量是40而不是1。为什么会这样？
浏览 25提问于2019-12-07得票数 0
1回答
CVXPY和MOSEK:类型对象'solsta‘没有属性'near_optimal’
cvxpy、mosek
我试图使用cvxpy和MOSEK来解决优化问题。尽管这两个包似乎都是独立工作的，但我并没有设法使它们一起工作。每当我要求cvxpy解决MOSEK的任何问题时，我都会得到错误：
AttributeError:输入对象'solsta‘没有属性'near_optimal’
我做错了什么？
考虑以下(最低限度)代码：
import cvxpy as cp
x = cp.Variable(2)
obj = cp.Minimize(x[0] + x[1])
constraints = [x >= 2]+[x<=5]
prob = cp.Problem(obj, con
浏览 1提问于2019-05-28得票数 1
1回答
在CVXPY中，如何创建像x == 1或x == 2这样的OR约束？
python、cvxpy
在CVXPY中，如何构造这样的“或”约束？
我要寻找的约束是x可以是1或2。优化器最小化x并得到最优x=1。
例如，x == 1或x == 2无效，而x == 1，x == 2表示x == 1和x == 2，并且不起作用。
我正在寻找一个约束，它将x限制为1或2: x == 1或x == 2。可以创建这样的CVXPY约束吗？
import cvxpy as cp
x = cp.Variable(name='x')
## x is 1 or 2
## constraints = [ x...] # x is 1 or 2; for example, 'constrain
浏览 0提问于2020-11-25得票数 1
回答已采纳
1回答
将python-mip库与cvxpy语法一起使用
python、cvxpy、mixed-integer-programming、coin-or-cbc
我需要使用CBC解算器来解决混合整数优化问题，但是在目标环境中，我不能使用作为外包软件安装的CBC解算器，它必须是python库的一部分。为了克服这个问题，我找到了内置CBC解算器的mip库 ，它可以只使用这个库导入，而不需要单独安装CBC解算器。我的问题是，我已经有大量使用cvxpy编写的代码(使用这个单独的CBC解算器)。现在的问题是，有没有可能使用内置在mip库中的CBC，而不是从常规的cvxpy接口使用它？无需更改代码，将所有内容重写为mip sytax等。
我需要重写为mip语法的示例代码：
import numpy as np
import cvxpy as cp
import c
浏览 7提问于2021-03-05得票数 4
1回答
cvxpy -> OSQP或cvxpy -> CVXOPT如何在引擎盖下工作？
python、mathematical-optimization、cvxpy、cvxopt
我有以下简单的程序：
import numpy as np
import cvxpy as cp
np.random.seed(0)
n = 100
i = 20
y = np.random.rand(n)
A = np.random.rand(i, n).T
x = cp.Variable(n)
lmbd = cp.Variable(i)
objective = cp.Minimize(cp.sum_squares(x - y))
constraints = [x == A*lmbd,
lmbd >= np.zeros(i),
浏览 5提问于2021-09-06得票数 0
1回答
Python非凸优化
python、optimization、cvxpy、convex
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
浏览 28提问于2020-04-30得票数 1
1回答
用cvxpy解决套索类问题
python、cvxpy、convex-optimization
这并不完全是套索，因为我添加了一个额外的约束，但我不确定应该如何使用cvxpy解决下面这样的问题 import cvxpy as cp
import numpy as np
A = np.random.rand(5000,1000)
v0 = np.random.rand(1000,1)
v = cp.Variable(v0.shape)
iota = np.ones(v0.shape)
lam = 1
objective = cp.Minimize( (A@(v-v0)).T@(A@(v-v0)) + lam * cp.abs(v).T @ iota )
constraints =
浏览 316提问于2021-09-24得票数 1
回答已采纳
3回答
Mosek + Cvxpy捕获超时异常
cvxpy、mosek
我们正在使用Cvxpy和Mosek解决我们的大规模MI优化问题。 通常情况下，Mosek消耗的运行时间比我们规定的两个小时的超时时间要长。 有没有办法系统地捕获这些超时异常？ 最小可重复性示例： import cvxpy as cp
import numpy as np
import mosek
m = 15
n = 10
np.random.seed(1)
s0 = np.random.randn(m)
lamb0 = np.maximum(-s0, 0)
s0 = np.maximum(s0, 0)
x0 = np.random.randn(n)
A = np.random.randn
浏览 120提问于2021-09-08得票数 0
回答已采纳
1回答
Python中带导数约束的多项式的最小二乘逼近
python、optimization、least-squares、constraint-programming、cvxpy
我试着通过一些点来拟合一个三次多项式。当不约束导数时，这可能是一个非常简单的问题。我发现了一些使用CVXPY将最小二乘与约束相结合的promising solutions，但到目前为止，我甚至不能用CVXPY解决最小二乘问题。我也首先在Computational Science上发布了这篇文章，但考虑到它更多的是关于代码堆栈溢出可能更合适。代码如下。 import cvxpy as cp
import numpy as np
# Problem data
x = np.array([100, 200, 300, 400, 500])
y = 2160 - 1.678571429 * x +
浏览 20提问于2019-08-30得票数 4
回答已采纳
3回答
在CVXPY问题解决器中接收“无”
python、optimization、cvxpy
试图使用cvxpy作为线性规划任务来解决TSP问题，并对此存在问题。这是我的第一次体验，所以谢谢你的帮助。因此，我想要矩阵的0和1，显示每个下一个城市的推销员。
需要精确地使用cvxpy
谢谢你的帮助
import cvxpy as cp
import numpy as np
np.random.seed(1)
N = 10
distances = np.random.rand(N, N)
x = cp.Variable((N, N), boolean=True)
u = cp.Variable(N, integer=True)
constraints = []
for j i
浏览 13提问于2020-01-21得票数 1
回答已采纳
1回答
Julia.JuMP比Python.Cvxpy慢15倍吗？
optimization、julia、cvxpy、julia-jump、mosek
我试图解决一个简单的优化问题，首先通过Python.Cvxpy框架，然后通过Julia.JuMP框架，但是Julia.JuMP的制定速度慢了15倍。
我的优化问题：
In Python.Cvxpy：(运行时:4)
# Run: time python this_file.py
import cvxpy as cp
import numpy as np
n = 2
b = np.array([2,3])
c1 = np.array([[3,4],[1,0],[0,1]])
c2 = [1,0,0]
x = cp.Variable(n)
prob = cp.Problem( cp.Minimiz
浏览 3提问于2021-04-26得票数 1
回答已采纳
1回答
约束中的cvxpy.min或cvxpy.max
python、optimization、cvxpy
以下是我的代码：
import cvxpy as cp
alpha = 0.3
lamda_1 = 0.5
lamda_2 = 1.2
mu1 = cp.Variable(pos=True)
mu2 = cp.Variable(pos=True)
p_ev_max = 50
eps = 0.05
S1 = cp.Variable(pos=True)
S2 = cp.Variable(pos=True)
S = cp.Parameter(pos=True)
S.value = 200
# time resolution is 15 mins
obj = cp.Minimize(1/(mu1
浏览 34提问于2022-02-26得票数 0
2回答
我的问题是否适合凸优化，如果是，如何用cvxpy表示它？
python、cvxpy、convex-optimization
我有一个m行和n列的标量数组。我有一个Variable(m)和一个Variable(n)，我想为它们找到解决方案。
这两个变量分别表示需要在列和行上广播的值。
我天真地想把变量写成Variable((m, 1))和Variable((1, n))，然后把它们相加起来，就好像它们是ndarray一样。然而，这是行不通的，因为广播是不允许的。
import cvxpy as cp
import numpy as np
# Problem data.
m = 3
n = 4
np.random.seed(1)
data = np.random.randn(m, n)
# Construct th
浏览 0提问于2019-06-08得票数 2
1回答
如何在CVXPY DPP中使用参数及其倒数？
python、mathematical-optimization、cvxpy、convex-optimization
在以下测试程序中
import cvxpy as cp
def cp_log_ratio_norm(a, b):
# Both `a * cp.inv_pos(b)` and `a / b` make this problem non-DPP
return cp.maximum(a * b, b * cp.inv_pos(a))
var = cp.Variable(pos=True)
param = cp.Parameter(pos=True)
param.value = 5
objective = cp.Minimize(cp_log_ratio_norm(var, param)
浏览 36提问于2022-11-18得票数 1
1回答
不能将必要的条目分配给CVXPY (2,2)变量
python、cvxpy
我正在尝试实现。本文将多个度量指标组合成一个单一的联合公式。利用半定规划的条件，将其转化为一个优化问题.
M，N是整数。木、伽马和陶氏是实数。B是(n，1)向量。A是(n，n)矩阵。1是所有向量的(n,1)向量。I是一个(n，n)恒等式矩阵。
这就是我试图用cvxpy实现它的方法：
import numpy as np
import cvxpy as cp
def test_cvxpy(A, b, M, N):
if M == 0:
return None, None
else:
mu, gamma, tau = cp.Variabl
浏览 8提问于2022-04-15得票数 1
1回答
cvxpy中变量差异的范数
python、cvxpy
如何在cvxpy中采用以下规范
sum(norm(x[i] - x[j], p=2), i=1, j>i, i, j = n)
其中x是由x = cp.Variable((n, 2))定义的(n, 2)变量矩阵。对于这个问题，我使用的是n=16。
import numpy as np
import cvxpy as cp
def solver(pts, var, lmb):
objective = cp.Minimize(cp.norm(pts - var, 2) + cp.norm(var, 2))
prob = cp.Problem(objective)
浏览 15提问于2022-03-27得票数 0
回答已采纳
1回答
numpy.bool_‘object没有属性'parameters’
python、cvxpy
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,\
浏览 124提问于2021-09-16得票数 2
回答已采纳
1回答
使用CVXPY在每次迭代中显示解决方案
python、cvxpy、convex-optimization
通过使用，我想解决这个简单的凸优化问题：-
求z= Ax -b，其中给出了A和b。
守则如下：
x = cp.Variable(n)
z = cp.Variable(n)
objective = cp.Minimize(cp.sum_squares(z))
constraints = [z == A@x - b]
prob = cp.Problem(objective, constraints)
result = prob.solve(solver = cp.SCS, verbose = True)
我得到了：-
========================================
浏览 7提问于2022-05-02得票数 0
1回答
当ECOS不能用25,000个优化变量求解我的SOCP时，意味着什么？
python-3.x、optimization、cvxpy
在一个约有25000个变量的凸优化问题上，ECOS运行到max_iters并以下列错误终止：
SolverError: Solver 'ECOS' failed. Try another solver, or solve with verbose=True for more information.
这是什么意思？
我试图解决cvxpy中的凸优化问题，其设置如下：
# <table> is a contingency table with 3 columns where the first two columns are unique item ids, and t
浏览 1提问于2019-07-23得票数 1
1回答
CVXPY优化问题DCPError:问题不符合DCP规则
python、matrix、optimization、cvxpy
我们已经很好地建立了约束条件，现在正在研究合作伙伴偏好问题的目标函数。我们可以构造一个工人到工人的20x20对称矩阵，每个元素是两个工人之间的合并分数。然而，矩阵不是半正定的，我们不能再前进了。我们使用的是cvxpy版本的python包。请帮帮我！
一段代码，以澄清：
part_pref = pd.read_excel('Preferred Partners Updated.xlsx')
part_pref_np = np.array(part_pref)[:,1:21] # 20x20 symmetric matrix with partner preference
浏览 1提问于2020-12-15得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
