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...
dot(inv(A), y) 另外,我们也可以使用CVXOPT库来实现压缩感知。CVXOPT是一个用于解决凸优化问题的Python库,可以用于求解L1最小化问题,这是压缩感知中的核心问题。以下是一个使用CVXOPT实现压缩感知的例子: import numpy as np from cvxopt import matrix, solvers # 生成随机矩阵A和信号x A = np.random.rand(10...
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...
将一般形式的待求解目标函数化成标准形式。 标准形式如下: 带入cvxopt包中的solvers方法求解 引例 【例】求如下的二次规划问题 首先,我们将上式化成标准形式。 向量 很容易写出来,因为 包含两个变量 , ,因此 向量 只与两个变量 , 的一次项有关,所以 ...
(self.y.T)b = cvxopt.matrix(np.zeros(1))# For Gx <= hG = cvxopt.matrix(np.vstack((-np.identity(N),np.identity(N)))h = cvxopt.matrix(np.vstack((np.zeros((N,1)),np.ones((N,1)) *self.C)))# Solvecvxopt.solvers.options['show_progress...
cvxopt.solvers.options['show_progress'] = False sol = cvxopt.solvers.qp(P, q, G, h, A, b) self.αs = np.array(sol["x"]) # our solution # a Boolean array that flags points which are support vectors self.is_sv = ((self.αs-1e-3 > 0)&(self.αs ...
1. 使用CVXOPT解决二次规划问题 CVXOPT是一个用于凸优化的Python库,特别适合处理二次规划问题。首先,你需要安装CVXOPT: bash pip install cvxopt 然后,你可以使用以下代码来定义一个二次规划问题并求解: python import cvxopt as co import cvxopt.solvers as solvers # 定义二次规划问题的参数 P = 2 * co.mat...
cvxopt.solvers.options['show_progress'] = False sol = cvxopt.solvers.qp(P, q, G, h, A, b) self.αs = np.array(sol["x"]) # our solution # a Boolean array that flags points which are support vectors self.is_sv = ((self.αs-1e-3 > 0)&(self.αs <= self.C)).squeeze(...
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
Cvxopt的官方网站 http://cvxopt.org/examples/index.html 一、安装Cvxopt pip或者conda直接安装有问题,需要先卸载numpy,具体步骤如下 先卸载numpy pip uninstall numpy 下载和系统对应的cvxopt安装包 下载地址…