我需要一个LP,你可以把两个非常数相乘。下面是我正在尝试执行的以下代码:
import cvxpy as cvx
a = cvx.Variable()
b = cvx.Variable()
c = cvx.Variable()
obj = cvx.Maximize(((0.4270437386 * a) + (0.1737677971 * b) + (0.21763175116 * c) - 0.03) / (((((2 * a * 0.424718270) * b) * (0.195770376 ** 0.5)) * (0.022090814 ** 0.5)) * ((2 * c *
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
我正在尝试使用CVXPY优化二进制组合向量,使其大于基准。
import cvxpy as cp
import numpy as np
# Generate a random non-trivial quadratic program.
n = 10 # number of options
np.random.seed(1)
mu = np.random.randn(n) # expected means
var_covar = np.random.randn(n,n) # variance-covariance matrix
var_covar = var_covar.T.dot(va
我想取变量列表的2-范数。如何将序列转换为与CVXPY兼容的变量“列表”?有办法处理这事吗?提前谢谢。例如,
test_a=cvxpy.Variable(1)
test_b=cvxpy.Variable(1)
mylist= [test_a,test_b]
mynorm=cvxpy.norm(mylist,2) #error thrown for this line
packages/cvxpy/interface/matrix_utilities.py", line 63, in size
return (len(constant[0])
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
我有一个由961个元素组成的变量。我有这样一个约束:变量中只有8个元素是非零的,其他元素是0。我不知道如何在cvxpy中表达这个约束。我试过这个:
import cvxpy as cp
K = cp.Variable(961, integer=Ture)
s = 0
constraint = [cp.sum([s+1 for t in K if t!=0])==8]
但我得到了以下错误:
异常:无法计算约束或链约束的真值,例如1 >= x >= 0.
import pandas as pd
import numpy as np
import re
import cvxpy as cvx
data = pd.read_excel('Optimality_V3.xlsx', encoding='latin-1') ? 正如您所看到的,我刚刚导入了一个csv文件作为数据帧。现在,我想使用CVXPY库来求解一个最大化函数,以确定行数据‘d’的最佳值,从而使数据‘B’的值之和达到最大值。 我的目标函数是作为我的决策变量data'D‘的二次函数,该函数类似于: data'B‘= data
我正在使用CVXPY在Python中计算SDP问题,我想设置这样的约束:不仅我的变量矩阵是半正定的( psd ),而且它在某个轴上的部分转置也是psd。我不知道如何设置这个要求。我的代码将如下所示
#Set the variable matrix
P_0 = cp.Variable((d,d), symmetric=True)
现在我想定义一些东西,比如
def PT(d1, d2, rho):
"""Return rho^{T_1}, the partial trace of the density operator rho on C^{d_1} \ot C^
对于python中的约束非线性优化,推荐的软件包是什么?
我想解决的具体问题是:
我有一个未知的X (Nx1)、M (Nx1) u向量和M (NxN) s矩阵。
max [5th percentile of (ui_T*X), i in 1 to M]
st
0<=X<=1 and
[95th percentile of (X_T*si*X), i in 1 to M]<= constant
当我开始解决这个问题时,我对u和s只有一个点的估计,并且我能够用cvxpy解决上面的问题。
我意识到,不是对u和s的一个估计,而是整个值的分布,所以我想改变我的目标函数,以便我可以使用
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
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 =
在导入cvxpy时似乎存在问题。我试过卸载和重新安装,但没有区别。以前,它只工作了几次,但没有改变任何东西,它突然停止工作,无法导入cvxpy。然后,这个问题就解决了,没有任何变化。但是,这一次问题仍然存在,我无法解决。如有任何建议或解决方案,将不胜感激。
错误:
ImportError: cannot import name 'SolvingChain' from 'cvxpy.reductions.solvers.solving_chain' (/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/cvxpy/reductio