我想使用CVXR来找到向量的最佳值。在目标函数中,我需要以元素的方式将一个矩阵与一个向量相乘: b: Nx1向量X:恩智浦矩阵结果:恩智浦矩阵 示例: # Set the dimsp <- 5# (where column i of X is multiplied by element i of b) is given by
X*b B是要优化的系数的向量使用CVXR必
我想解决最大化目标的最优化问题,目标是矩阵的绝对值之和。然而,我找不到准确的方法来获得它: 例如: import mosek.fusion as mf M.solve() 不工作 Type Error: bad operand type for abs(): 'RangedVariable' 如何获取x的
首先,Mosek的初始化API工作得很好。我们只需对一个样本问题(所有变量的积分约束)进行决策变量初始化,就可以将优化速度提高25倍。我们的最终目标是添加这个通用的自定义Cvxpy。我们几乎实现了这一点,只是-在Cvxpy中有什么编程的方法来决定whichsol吗?或者更好地问--这是正确的吗?num_bool + num_int > 0: # if problem is Mixed-integer (some integral, some contigu