在上面的例子中,并没有出现等号,当出现等式约束时,过程一样,找到A,b,然后运行代码 sol = solvers.qp(P,q,G,h,A,b) 即可求解 扩展:上述定义各个矩阵参数用的是最直接的方式,其实也可以结合Numpy来定义上述矩阵 1 from cvxopt importsolvers, matrix 2 import numpy as np 3 4 P = matrix(np.diag...
用CVXOPT求解QP问题 在MPC中需要计算目标函数(cost function)的最小值,计算时可以将目标函数转化为QP问题,再用求解器算出 步骤: 1、导入CVXOPT库 2、创建matrix 3、导入求解器 导入CVXOPT // 一般计算矩阵要引入以下库 import math import numpy as np from cvxopt import solvers, matrix 1 2 3 4 创建matri...
前提:今天在使用solvers.qp求解问题时报错TypeError: buffer format not supported,原因在于传入参数数据类型出错。 解决方案:原文地址 如上,在知道错误原因后,对错误进行修改也就有了方向,即将H_z的数据类型改为double型,最后将numpy转为cvxopt 修改如下: H_z = H_z.astype(np.double) P = matrix(H_z)...
可以通过设置不同的参数来选择使用原始对偶内点算法、贝尔曼—福特算法或其他求解器来求解QP问题。 CVXOPT库中的solvers.qp函数使用了内点方法来解决QP问题,通过不断迭代求解线性规划子问题来逼近最优解。这种方法在处理大规模的QP问题时表现优越,并且具有较高的数值稳定性和收敛速度。通过了解solvers.qp函数的数学原理,...
sol = solvers.qp(P, q, G, h) 运行后控制台会打印迭代过程,"optimal"字样出现时简直比游戏通关还兴奋。结果的sol字典里,’x’存最优解,’primalobjective’是目标函数值。特别注意矩阵的维度匹配,曾经把3x2的G矩阵和长度为4的h向量混用,导致程序直接崩溃。 三、 线性规划虽然算是优化问题的入门题型,但用c...
T, self.data[:,i]))) al = solvers.qp(HA, FA, INQa, INQb, EQa, EQb) self.H[:,i] = np.array(al['x']).reshape((1, self._num_bases)) EQb = base.matrix(1.0, (1,1)) # float64 required for cvxopt HA = base.matrix(np.float64(np.dot(self.W.T, self.W))) INQa = ...
-1.0, -2.0] # for x2 ] >>> from cvxopt import...2.5000e+00 1e-07 1e-08 2e-08 5e-08 >>> print(sol['x']) [ 5.00e-01] [ 1.50e+00] --- 学习资料: https://cvxopt.org.../index.html https://stackoverflow.com/questions/32543475/how-python-cvxopt-solvers-qp-basically-works...
此例中就是 [-4., -5.] A,b:在这个例子中没有这两项,因为它们分别代表的是一个等式条件的系数和偏置,在上例中没有等式约束条件。...0., 0.]) >>> sol = solvers.lp(c, G, h) >>> print(sol['x']) [ 1.00e+00] [ 1.00e+00] 所以下一步就是要看石头剪子布问题中的约束方程是什么...
通过调用`solvers.lp`函数,并将定义的问题作为参数传递进去,可以对问题进行求解。 四、求解优化问题 cvxopt提供了多种求解凸优化问题的方法。我们可以使用`solvers.lp`函数来求解线性规划问题,也可以使用`solvers.qp`函数来求解二次规划问题。以下是`solvers.qp`函数的一个示例: python from cvxopt import matrix, ...