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、二次规划问题的标准形式 上式中,x为所要求解的列向量,xT表示x的转置 接下来,按步骤对上式进行相关说明: 上式表明,任何二次规...
A = matrix([1.0,1.0],(1,2))#原型为cvxopt.matrix(array,dims),等价于A = matrix([[1.0],[1.0]]) b = matrix([1.0]) result = solvers.qp(P,q,G,h,A,b) print('x\n',result['x']) 大学干货派 只为大学生提供干货内容
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、二次规划问题的标准形式 上式中,x为所要求解的列向量,xT表示x的转置 接下来,按步骤对上式进行相关说明: 上式表明,任何二次规...
用cvxopt.solvers模块求解: 利用cvxopt.solvers模块求解二次规划模型。若非线性规划的目标函数为决策向量x的二次函数,约束条件又全是线性的,就称这种规划为二次规划。 cvxopt.solvers模块中二次规划的标准型为: min \qquad \frac{1}{2}x^TPx+q^Tx, \\ s.t. \left\{ \begin{aligned} Ax \leq b, \\ ...
x = solve_qp(H,f,solver='cvxopt') print("QP solution: x = {}".format(x)) 1. 2. 3. 4. A=np.array([[1.,1.],[-1.,2.],[2.,1.]]) b=np.array([[2.],[2.],[3.]]).reshape((3,)) #print(qpsolvers.available_solvers) ...
def update_h(self): def updatesingleH(i): # optimize alpha using qp solver from cvxopt FA = base.matrix(np.float64(np.dot(-self.W.T, self.data[:,i]))) al = solvers.qp(HA, FA, INQa, INQb) self.H[:,i] = np.array(al['x']).reshape((1,-1)) # float64 required for ...
sol = solvers.qp(P,q,G,h) sol['x'] sol['primal objective'] print(sol['x']) 6.2 例子2 import pprint from cvxopt import matrix, solvers P = matrix([[4.0,1.0],[1.0,2.0]]) # 二次型系数矩阵 q = matrix([1.0,1.0]) # 一次项系数矩阵 ...
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 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=matrix(1.0)sol=solvers.qp(Q,p,G,...
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/ ...
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]) ...