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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)Semidefi

2021-11-02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. Requ

cvxpy 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py

Windows 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 w

win10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