首页 > TAG信息列表 > CVXPY
Python求解凸优化问题之CVXPY
CVXPY CVX是由Michael Grant和Stephen Boyd开发的用于构造和解决严格的凸规划(DCP)的建模系统，建立在Löfberg (YALMIP)， Dahl和Vandenberghe (CVXOPT)的工作上。 CVX支持的问题类型 Linear programs (LPs)Quadratic programs (QPs)Second-order cone programs (SOCPs)Semidefi2021-11-02优化分析学习第一天-Python环境配置
司守奎老师Python 数学实验与建模 1.安装Anaconda3 2.安装cvxpy 书中Python版本为3.7，为保持新版本装了anaconda为3.8版本，对应安装3.8版本对应的cvxpy，书中介绍的比较明确，找到自己对于版本的whl即可。（64位-3.8） CVXPY: a modeling language for convex optimization problems. Requcvxpy 示例代码
import cvxpy as cp import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt data = pd.read_csv('Pdata.csv', header=None, encoding='utf-8') darray = data.values c = darray[:-1, :-1] e = darray[:-1, -1].reshape(-1, 1凸优化库cvxpy的安装（2021/7/15安装成功）
一共需要安装NumPy+mkl,Scipy,cvxopt,scs,ecos,fastcache,osqp 1.注意事项： （1）必须使用python3.7.2左右的版本（我在网上查询资料的时候有人说3.7.3也不行），我个人使用的是3.7.1，可以使用这个库。关于降级或者升级版本，我不太会，按照网上做法也没有成功，于是我自己选择卸载Anaconda和pyWindows Python3 安装cvxpy
文章目录 方法1方法 2 方法1 在安装时，可以先尝试直接使用pip3安装，如果失败的话，再使用方法2。 pip3 install cvxpy 我自己电脑安装后报错，看了下主要的错误原因有以下几点： 缺少依赖 scs Running setup.py install for scs … error ERROR: Command errored out wwin10系统，安装cvxpy库
win10系统，安装cvxpy库 友情提示，python版本不要安装最新版，可能无法安装cvxpy库。 pyhon官网，我安装的python-3.7.2-amd64（64位） 1.python默认安装路径可忽略步骤1，直接看步骤2。把G:\python\Scripts（你的python路径）添加到环境变量中（右键我的电脑->属性->高级系统设置->环境变量->系Python约束非线性优化
在python中推荐的约束非线性优化包是什么？ 我试图解决的具体问题是： 我有一个未知的X(Nx1),我有M(Nx1)u向量和M(NxN)s矩阵. max [5th percentile of (ui_T*X), i in 1 to M] st 0<=X<=1 and [95th percentile of (X_T*si*X), i in 1 to M]<= constant 当我开始解决这个问题时,我只python – 使用一些块作为变量CVXPY构建对角块矩阵
我想在CVXPY中生成(对角线)块矩阵(最好是稀疏的). 一些块可以是eye(m)或任何其他块,但我有一个块,它是： from cvxopt import * import cvxpy as cvx import numpy as np import scipy W = cvx.Variable(m,1) W_diag = cvx.diag(W) 然后我尝试用W_diag作为块来形成块对角矩阵,例如,数值计算·第八集：二阶锥规划（CVXPY版）
Second-order cone program（二阶锥规划） 标准形式：-A second-order cone program (SOCP) is an optimization problem of the form： #SOCP import cvxpy as cp import numpy as np #problem datam m,n,p,n_i = 3,10,5,5 np.random.seed(1) F = np.random.randn(p,n) f = np.rand