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...
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...
importnumpyasnpfromcvxoptimportmatrix,solvers# 定义QP的参数Q=np.array([[2.0,0.0],[0.0,2.0]])# 权重矩阵c=np.array([-2.0,-5.0])# 线性项A=np.array([[1.0,1.0],[-1.0,-2.0]])# 约束矩阵b=np.array([2.0,-2.0])# 约束右侧向量lb=np.array([-1.0,-1.0])# 变量下界ub=np.array([2.0,2...
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...
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(100, 50) x = np....
(n_samples)G = cvxopt.matrix(np.vstack((tmp1, tmp2)))tmp1 = np.zeros(n_samples)tmp2 = np.ones(n_samples) *self.Ch = cvxopt.matrix(np.hstack((tmp1, tmp2)))# 求解二次规划solution = cvxopt.solvers.qp(P,...
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 = ...
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 ...
工具包:Cvxopt python 凸优化包 函数原型:Cvxopt.solvers.qp(P,q,G,h,A,b) P,q,G,h,A,b的含义参见上面的二次规划问题标准形式。 编程求解思路: 1.对于一个给定的二次规划问题,先转换为标准形式(参见数学基础中所讲的二次型二中形式转换) 2.对照标准形势,构建出矩阵P,q,G,h,A,b ...
2. 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。 首先将原规划模型化为标准型 #程序文件Pan6_6.py import numpy as np from cvxopt import matrix,solvers n=3; P=matrix(0.,(n,n)) ...