(CVXPY) Jun 28 07:32:12 PM: Encountered unexpected exception importing solver SCS: ImportError("dlopen(/Users/kasim/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/_scs_direct.cpython-39-darwin.so, 0x0002): Library not loaded: @rpath/liblapack.3.dylib\n Referenced from: /Users/kasim/opt/anaconda...
如果发生这种情况,您可以尝试使用其他求解器通过关键字参数 solver 来解决(例如, problem.solve(qcp=True, solver=cp.SCS))。要获取描述二分法的详细输出,可以将关键字参数 verbose=True 传递给求解方法( problem.solve(qcp=True, verbose=True))。Previous Next © Copyright The CVXPY authors. Built with ...
print("optimal value with CVXOPT:", prob.value) # Solve with SCS. prob.solve(solver=cvx.SCS) print("optimal value with SCS:", prob.value) # Solve with GLPK. prob.solve(solver=cvx.GLPK) print("optimal value with GLPK:", prob.value) # Solve with GLPK_MI. prob.solve(solver=cvx.GLPK...
就大多数求解器接口而言,要对向量化做出明确的决策是一个好主意,也就是实现 Awesome(ConicSolver).psd_format_mat 的过程。如果你什么都不做,那么向量化将与 ConicSolver.psd_format_mat 的行为相同,它将 n 阶的PSD 约束映射为 n2 行的A 和b 条目。你还可以参考 SCS.psd_format_mat,它将 n 阶的PSD 约束...
求解问题:通过调用 prob.solve() 求解问题。solve() 方法默认使用 ECOS 求解器,但你也可以通过 solver 参数指定其他求解器(如 cp.SCS, cp.GLPK_MI, cp.GUROBI 等)。 结果:求解后,可以通过 .value 属性访问变量的最优值。prob.status 提供了求解状态的信息(如 'optimal'、'infeasible' 等)。
求解问题:通过调用 prob.solve() 求解问题。solve() 方法默认使用 ECOS 求解器,但你也可以通过 solver 参数指定其他求解器(如 cp.SCS, cp.GLPK_MI, cp.GUROBI 等)。 结果:求解后,可以通过 .value 属性访问变量的最优值。prob.status 提供了求解状态的信息(如 'optimal'、'infeasible' 等)。
接下来,我们需要选择一个凸优化求解器来求解转化后的凸优化问题。cvxpy库支持多种求解器,如ECOS、SCS、OSQP等。我们可以根据具体的需求选择合适的求解器。下面是一段示例代码,使用ECOS求解器来求解问题: # 求解凸优化问题problem.solve(solver=cp.ECOS)
然后import cvxpy就只有一个warning了,已经可以用了 不过这个warning( UserWarning: The solver SCS could not be imported.)是可以处理掉的,同样是卸载重装: sudo pip uninstall scs sudo pip install scs 终于大功告成(其实一点都不开心,在一个import问题上耗费这么久时间,不值得)...
> print(cvxpy.installed_solvers()) ['CVXOPT', 'ECOS', 'ECOS_BB', 'GLPK', 'GLPK_MI', 'OSQP', 'SCS'] With 1.0.25 (installed through conda on windows), when trying to solve a problem with the solver, we got: > prob.solve(solver=cvxpy.GLPK_MI) [...] SolverError: The solver...
solve(solver="SCS", eps=1e-12) p = cone_lib._proj(x, cone_lib.EXP, dual=False) np.testing.assert_allclose(p, var.value, atol=1e-6) # x + Pi_{exp}(-x) = Pi_{exp_dual}(x) p_dual = cone_lib._proj(x, cone_lib.EXP_DUAL, dual=False) var = cp.Variable(9) constr ...