语法:solve(*args, **kwargs) 常用参数: (1)solver:求解器,不同的问题可能需要选择不同的求解器下面给出常用求解器以及适用范围 示例 import cvxpy as cp import numpy as np c=np.array([40,90]) x=cp.Variable(2,integer=True) cons1=[np.array([9,7])@x<=56]
有同学反映在prob.solve(solver=cp.CPLEX)一行报错,此处我的代码使用IBM商业求解器CPLEX作为求解器,对于没有安装CPLEX的同学可以通过pip install cplex安装该求解器,亦可将此处更改为solver = cp.ECOS_BB使用convexpy自带求解器对该问题进行求解。 0 0 « 上一篇: Windows下安装Python语言cvxpy库 » 下...
prob.solve(solver=MOSEK) 求解器推荐使用默认项, 除了 MOSEK求解器, 其他的求解器都有各自求不了的问题. 图片来源 cvxpy.org 定义问题的类型: prob.solve(gp=True) gp=True: 认定几何优化问题 qcp=True: 认定拟凸优化问题 enforce_dpp=True: 表示强制认定问题为标准参数化表示 verbose=True: 列出全部的求解...
solve(solver=cp.CVXOPT) except cp.SolverError: print("CVXOPT failed, trying robust KKT") prob.solve(solver=cp.CVXOPT, kktsolver='robust') if prob.status not in [cp.OPTIMAL, cp.OPTIMAL_INACCURATE]: raise Exception('CVXPY Error') # Chop off the first element of x, which is # constraint...
如果求解器完全无法解决问题,CVXPY会抛出SolverError异常。如果发生这种情况,您应该尝试使用其他求解器。有关详细信息,请参阅选择求解器讨论。 CVXPY为不同状态字符串提供以下常量别名: OPTIMAL INFEASIBLE UNBOUNDED OPTIMAL_INACCURATE INFEASIBLE_INACCURATE UNBOUNDED_INACCURATE ...
IDLE环境输出 参数详解 prob1.solution status:输出状态, optimal 表示最优性, infeasible 不可行, unbounded 无界 opt_val:最优值 primal_vars:原始问题最优解 dual_vars:对偶问题最优解 attr:求解时间 prob1.solve() solver:求解器 ECOS(二阶锥优化), SCS(分割锥优化 ), OSQP(算子分割二次优化) ...
import mosek import cvxpy as cp try: # 构建优化问题 x = cp.Variable() objective = cp.Minimize(x) constraints = [x >= 0, x <= 1] problem = cp.Problem(objective, constraints) # 设置Mosek求解器参数 solver = cp.MOSEK solver_opts = {"mosek.iparam.optimizer_max_time": 10.0} # 设置...
Python: CVXPY SolverError 无法使用python 3.8安装cvxpy python属性错误 Python cvxpy -重用一些约束 cvxpy导入错误:无法读取文件数据 将python CVXPY代码移植到R CVXR Python2.7中的CVXPY矩阵乘法 cvxpy python中的严格正定矩阵 Python列表属性错误 Python caldav属性错误 Python类,属性错误,尽管存在属性 Python ctypes参数...
在安装cvxpy之后,你可能希望对其进行一些配置。以下是各个参数的说明: solver: 优化求解器,支持的有 “ECOS”, “OSQP”, “CVXOPT” 等。 verbose: 是否在优化过程中打印详细信息。 一个示例的配置文件(假设为 YAML 格式)如下: cvxpy_config:solver:"OSQP"verbose:true ...