extend([cvxmat(A), cvxmat(b)]) sol = qp(*args, solver=solver) if not ('optimal' in sol['status']): raise ValueError('QP optimum not found: %s' % sol['status']) return np.array(sol['x']).reshape((P.shape[1],))
其中P,q,G,h,A,b为输入矩阵,该问题求解采用QP算法。 例1: Python程序代码: from cvxopt import matrix, solvers Q = 2*matrix([[2, .5], [.5, 1]]) p = matrix([1.0, 1.0]) G = matrix([[-1.0,0.0],[0.0,-1.0]]) h = matrix([0.0,0.0]) A = matrix([1.0, 1.0], (1,2)) b...
import numpy as np from cvxopt import matrix, solvers A = matrix([[-1.0, -1.0, 0.0, 1.0], [1.0, -1.0, -1.0, -2.0]]) b = matrix([1.0,-2.0,0.0,4.0]) c = matrix([2.0,1.0]) sol = solvers.lp(c,A,b)print(sol['x'])print(np.dot(sol['x'].T, c))print(sol['primal ob...
投资组合优化:如何在受目标风险影响的情况下使用cvxopt.solver.qp实现收益最大化? 、、、 试图在这里优化投资组合权重分配,使用cvxopt模块通过限制风险最大化我的回报函数。我的代码如下:fromcvxopt.blas import dot# like to achieve # Output: sol -cv ...
调试过程中发现,当问题规模超过3000个变量时,默认的求解器参数会导致内存溢出。这时候需要调整kktsolver参数,改用’ldl’分解方法,并限制迭代次数在500次以内。最终实现的解决方案,成功将仓储中心的货物分拣效率提升了22%,这也让我对cvxopt处理复杂现实问题的能力有了新的认识。©...
其中P,q,G,h,A,b为输入矩阵,该问题求解采用QP算法。 例1:  Python程序代码: fromcvxoptimportmatrix, solvers ...
参考: 9.3 凸优化 · 如何在 Python 中利用 CVXOPT 求解二次规划问题 参考: Quadratic Programming - Official website 步骤如下: 首先安装 cvxopt library 将问题化成标准 QP 问题, 得到 P/q/G/h/A/b 直接利用自带函数求解即可cvxopt.solvers.qp(P, q[, G, h[, A, b[, solver[, initvals]]]) 1....
cvxopt : solver.cp给出了错误的awnser cvxopt是一个Python库,用于凸优化问题的建模和求解。它提供了一组用于线性代数、凸优化、二次规划和半正定规划等问题的高效算法和工具。 solver.cp是一个错误的答案,没有与cvxopt库相关的solver.cp。cvxopt库中的求解器主要包括以下几种: 线性规划求解器(Linear Programming S...
简介: Python中支持Convex Optimization(凸规划)的模块为CVXOPT,其安装方式为:卸载原Pyhon中的Numpy安装CVXOPT的whl文件,链接为:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/安装Numpy+mkl的whl文件,链接为:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/之所以选择这种安装方式,是因为Python的whl和pip直接ins...
其中P,q,G,h,A,b为输入矩阵,该问题求解采用QP算法。 例1: Python程序代码: from cvxopt import matrix, solvers Q = 2*matrix([[2, .5], [.5, 1]]) p = matrix([1.0, 1.0]) G = matrix([[-1.0,0.0],[0.0,-1.0]]) h = matrix([0.0,0.0]) ...