变量w = cp.Variable(n)传递给约束lambda函数,以创建一个有效的cvxpy约束,然后将它传递给cp.Problem并解决它。我遇到的问题是,最大限度的夏普比率需要你做一个可变的替代。表单Ax ~ b (其中~表示等式或不等式)的约束必须变为Ax ~ k * b,其中k是一个非负优化变量。我尝试的一件事是将w / k传递到lambda函数中。constr = (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:
constraints = [ y[1] == 0, y[F] == yfixed- 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
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。print("Total value:", v @ x.value)在打印问题时,它是按照预期的方式制定的time spent in interface) took 3.681e-04 seconds我不明白为什么问题是无限的,因为我有<