CVXPY -如何在没有解析表达式的情况下解决优化问题
CVXPY是一个用于解决凸优化问题的Python库。它提供了一种简洁的方式来描述和求解各种凸优化问题，而无需手动解析表达式。CVXPY的主要特点包括：
- 凸优化问题描述：CVXPY允许用户使用简洁的数学表达式来描述凸优化问题。用户只需定义目标函数和约束条件，CVXPY会自动将其转化为凸优化问题的标准形式。
- 支持多种凸优化问题：CVXPY支持线性规划、二次规划、半正定规划、二次锥规划等多种凸优化问题。用户可以根据具体需求选择适合的问题类型。
- 内置求解器：CVXPY内置了多个求解器，包括ECOS、SCS、OSQP等。用户可以根据问题的规模和特点选择合适的求解器，以获得更高的求解效率。
- 灵活的接口：CVXPY提供了灵活的接口，可以与其他Python库和工具进行集成。用户可以将CVXPY与NumPy、SciPy等科学计算库结合使用，以实现更复杂的优化问题求解。
CVXPY的应用场景非常广泛，包括但不限于：
- 金融领域：CVXPY可以用于投资组合优化、风险管理等问题。
- 物流和运输领域：CVXPY可以用于路径规划、资源分配等问题。
- 电力系统优化：CVXPY可以用于电力市场交易、能源调度等问题。
- 机器学习和数据科学：CVXPY可以用于模型选择、参数估计等问题。
腾讯云提供了一系列与CVXPY相关的产品和服务，包括：
- 腾讯云弹性计算服务（ECS）：提供高性能的云服务器，可用于运行CVXPY和其他相关应用。
- 腾讯云容器服务（TKE）：提供容器化部署和管理的解决方案，可方便地部署CVXPY应用。
- 腾讯云函数计算（SCF）：提供无服务器计算服务，可用于按需运行CVXPY任务。
- 腾讯云数据库（TencentDB）：提供高可用、可扩展的数据库服务，可用于存储CVXPY的输入数据和结果。
更多关于腾讯云产品和服务的详细介绍，请访问腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/
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1回答
与CVXPY解算器的输出相矛盾
、、、、
我正在熟悉CVXPY，并且遇到了一个奇怪的问题。我有以下简单的玩具优化问题： import numpy as np
import cvxpy as cp
A=np.array([[1,0,0],[0,1,0], [0,0,1]])
y=np.array([1,1,1])
# Upper bound for the constraint term
upper=1
# Solve the optimization problem using CVXPY
x = cp.Variable(3)
objective = cp.Minimize(cp.sum_squares(x))
constrai
浏览 27提问于2018-12-26得票数 0
1回答
我正在尝试将cvx代码转换为cvxpy。我遇到的主要问题是找到一些类似于表达的东西。我使用表达式来设置整个len(n)列表的值。根据我的理解，cvx中的变量中的属性不能被修改，而表达式可以。在cvx中，我会这样做：
n = 100;
init = 10;
cvx begin
variables A(n), B(n), C(n)
expression X(n)
X(1) = init;
for t=2:n
X(t) = X(t - 1) + A(t - 1) + B(t - 1) + C(t - 1)
end
minimize(sum(A)
浏览 20提问于2022-03-15得票数 1
1回答
我想用cvxpy解决一个优化问题。假设我想使用log_sum_exp函数构建一个约束，如下所示：
m >= log(1 + exp(m+z))
cvxpy的语法允许我创建维度为2的向量变量x = [z,m]，并应用矩阵乘法来创建表达式0, z+m的向量
import cvxpy
x = cvxpy.Variable(2)
coeff = np.array([
[0,0],
[1,1]
])
constraints = [ x[1] >= cvxpy.log_sum_exp(coeff * x)]
在这样编写代码时，我丢失了部分逻辑，因为我希望变量数组的不同部分使用不
浏览 13提问于2017-07-20得票数 0
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2回答
运行lasso.py时出错
、、、、
下面是运行lasso.py时生成的错误代码。有人能帮我解决这个问题吗。
以下是代码：
from cvxpy import *
import numpy as np
import cvxopt
from multiprocessing import Pool
# Problem data.
n = 10
m = 5
A = cvxopt.normal(n,m)
b = cvxopt.normal(n)
gamma = Parameter(nonneg=True)
# Construct the problem.
x = Variable(m)
objective = Minimize(sum
浏览 0提问于2018-12-21得票数 1
1回答
我试图使用CVXPY来最大化股票组合的Sharpe比率。
变量w是一个投资组合权重向量，Sigma是一个nxn相关矩阵，mu -是每个投资组合股票的平均回报，rf -无风险利率(一个标量值)。
首先，我尝试将问题构造为:Maximise((Ret)/(sqrt(Risk)，它提出了一个TypeError:只能除以一个标量常数。我试图绕过这个问题，获取我试图最大化的值的日志，但是现在我得到了'prob.solve()‘引发的“无效语法”。我很确定这个问题是由最大化公式引起的，但我不知道它是什么。
(我尝试了两个CVXPY日志公式，即log_det()和log_sum_exp())。
下面
浏览 2提问于2016-08-09得票数 0
我在一台共享计算机上使用CVXPY，并且我必须设置有限数量的线程。
prob = cvx.Problem(objective, constraints)
prob.solve(solver=cvx.CVXOPT)
是否有任何选项来限制CVXPY求解器的线程数？
谢谢!
浏览 0提问于2019-03-14得票数 0
在导入cvxpy时似乎存在问题。我试过卸载和重新安装，但没有区别。以前，它只工作了几次，但没有改变任何东西，它突然停止工作，无法导入cvxpy。然后，这个问题就解决了，没有任何变化。但是，这一次问题仍然存在，我无法解决。如有任何建议或解决方案，将不胜感激。
错误：
ImportError: cannot import name 'SolvingChain' from 'cvxpy.reductions.solvers.solving_chain' (/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/cvxpy/reductio
浏览 9提问于2020-04-04得票数 0
1回答
我想在cvxpy下的优化问题中添加许多约束。在matlab中，我可以通过添加一行subject，然后使用for循环来生成约束。我如何在cvxpy中做同样的工作，因为在cvxpy中没有‘受制于’的概念。有什么建议吗？
浏览 30提问于2017-03-10得票数 4
我们正在通过它的Cvxpy接口使用Mosek解决程序。
我们定期处理大规模优化问题，有时运行时非常高。因此，我们使用Mosek的参数指定了运行时的上限。
在这种情况下，最关键的是我们得不到解决办法。
到目前为止，有可能得到次优/最佳的解决方案吗？
浏览 11提问于2022-02-23得票数 0
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1回答
“病理”凸函数的快速优化
、、、、
我有一个简单的凸问题，我正试图加快解的速度。我要解的是
其中θ和rt是Nx1。
我可以很容易地用cvxpy解决这个问题。
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize
import cvxpy
np.random.seed(123)
T = 50
N = 5
R = np.random.uniform(-1, 1, size=(T, N))
cvtheta = cvxpy.Variable(N)
fn = -sum([cvxpy.log(1 + cvtheta.T * rt) for rt in R])
prob
浏览 9提问于2016-10-12得票数 1
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1回答
通过使用，我想解决这个简单的凸优化问题：-
求z= Ax -b，其中给出了A和b。
守则如下：
x = cp.Variable(n)
z = cp.Variable(n)
objective = cp.Minimize(cp.sum_squares(z))
constraints = [z == A@x - b]
prob = cp.Problem(objective, constraints)
result = prob.solve(solver = cp.SCS, verbose = True)
我得到了：-
========================================
浏览 7提问于2022-05-02得票数 0
1回答
我正在尝试解决最小图着色问题。我正在尝试使用cvxpy作为来解决这个问题。我正在遵循这个url中描述的解决方案的大纲：
我不确定我是否理解了cvxpy变量是如何正确创建的，以及我是如何定义约束的。我有下面的样本输入数据，以及创建变量、约束和目标函数、解决问题和返回的解决方案的代码。
我认为这个输入的正确答案应该是：
‘2 1\n0 1 0 0’
也就是说，所需的最小颜色数是2，并且除了节点1之外，所有节点都是相同的颜色。
我创建了w变量来计算使用的颜色数量：
w = cvxpy.Variable(j, boolean=True)
我想我正在做的是创建一个长度等于节点数的二进制变量。其思想是，
浏览 0提问于2019-05-05得票数 0
1回答
我试图解决混合问题的整数版本。我想要最大化的线性目标，我有几个线性约束。守则是：
# we'll need both cvxpy and numpy
import cvxpy as cp
import numpy as np
N = 5 # the number of products
M = 5 # the number of materials
# material availability of each item
material_bounds = np.random.uniform(50, 80, size=M)
# value of each product
v =
浏览 35提问于2022-11-22得票数 0
1回答
我正在用CVXPY和CPLEX为不同数量的变量解决QP问题。它在变量数量较少的情况下运行良好，但当我增加变量数量时，会返回一个错误。
需要一些帮助。谢谢。
浏览 0提问于2019-07-10得票数 1
1回答
我使用CVXPY和GLPK_MI求解器来解决一个混合整数规划问题.求解器以简单单纯形开始，但经过一些尝试后，它切换到使用“长步骤双单纯形”(请参阅下面的解题器日志文件)。我想知道GLPK_MI何时为什么决定改变它的方法？是否有任何参数来改变/设置这个开关点？在尝试简单单纯形之后，在使用对偶单纯形之前，是否有任何方法阻止求解器(即有或没有最优解)？
提前感谢您的时间和帮助！
[21:05:53] [INFO] [dku.utils] - -------------------------------------------------------------------------------
浏览 10提问于2021-08-25得票数 0
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1回答
我正在使用cvxpy库来解决一些特殊的优化问题。
import cvxpy as cp
import numpy as np
(...)
prob = cp.Problem(
cp.Minimize(max(M*theta-b)) <= 45,
[-48 <= theta, theta <= 48])
(这里M和b是某些numpy矩阵。)
有趣的是，它尖叫着：
NotImplementedError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-62-02
浏览 20提问于2019-12-18得票数 2
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我的问题是最小化这两个函数之间的差异(让我们称它们为f(x)和g(x))。我没有函数的解析表达式，但是，我有f( x )和g(x)以及x的值(输出)。 因为我们可以把函数看作无限维向量，所以我想知道如何在CVXPY中解决这个优化问题。 提前谢谢你！
浏览 19提问于2020-07-04得票数 0
我试图在Python3.8中安装cxvpy模块：
pip安装cxvpy
并得到以下错误
错误:无法找到满足cxvpy要求的版本(来自版本:无)错误:没有为cxvpy找到匹配的发行版
我怎么才能修好它？
浏览 8提问于2021-08-20得票数 0
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1回答
这并不完全是套索，因为我添加了一个额外的约束，但我不确定应该如何使用cvxpy解决下面这样的问题 import cvxpy as cp
import numpy as np
A = np.random.rand(5000,1000)
v0 = np.random.rand(1000,1)
v = cp.Variable(v0.shape)
iota = np.ones(v0.shape)
lam = 1
objective = cp.Minimize( (A@(v-v0)).T@(A@(v-v0)) + lam * cp.abs(v).T @ iota )
constraints =
浏览 316提问于2021-09-24得票数 1
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1回答
这是在Mac M1上安装cvxpy的过程(因为pip安装cvxpy没有直接工作)：
第1步:安装国产啤酒
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
步骤2:安装cmake
brew install cmake
步骤3:安装cvxpy
pip install cvxpy
浏览 36提问于2022-09-05得票数 0
亲爱的，
我正在CVXPY上做实验，并生成了一个简单的Integer程序。为了比较，我也产生了一个线性松弛它。但是，在求解时，我得到了松弛问题(1.429)的一个值。然而，对于整数问题，我得到了-inf。我遗漏了什么？
谢谢!
遵循守则：
import cvxpy as cp
import numpy as np
def make_problem(m, n, integer, name = 'Not named', solve = True, seed = 0):
np.random.seed(seed)
# Generating problem param
浏览 5提问于2021-02-17得票数 1
3回答
我正在尝试在windows上安装CVXPY。我已经安装了Anaconda，所以我正在遵循步骤。我将anaconda更新为最新版本，并检查我的计算机上是否已经安装了Visual Studio C++编译器。之后，我从Anaconda安装了SCS，运行建议的命令：
conda install -c https://conda.anaconda.org/omnia scs
这返回一条错误消息：
Solving environment: failed
UnsatisfiableError: The following specifications were found to be in confli
浏览 41提问于2018-03-06得票数 1
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1回答
cvxpy支持基于矩阵的表达式，但似乎不承认它们为二次程序。
下面是一个非常简单的例子：
import cvxpy
Pi = cvxpy.Variable((10, 5))
objective = cvxpy.Minimize( cvxpy.trace(Pi.T @ Pi) )
problem = cvxpy.Problem(objective)
problem.solve()
Trace(Pi.T @ Pi)只是Pi (如此凸/二次等)项的平方和，但我得到了这个例外：
DCPError: Problem does not follow DCP rules. Specifically:
Th
浏览 10提问于2020-07-30得票数 0
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我有一个m行和n列的标量数组。我有一个Variable(m)和一个Variable(n)，我想为它们找到解决方案。
这两个变量分别表示需要在列和行上广播的值。
我天真地想把变量写成Variable((m, 1))和Variable((1, n))，然后把它们相加起来，就好像它们是ndarray一样。然而，这是行不通的，因为广播是不允许的。
import cvxpy as cp
import numpy as np
# Problem data.
m = 3
n = 4
np.random.seed(1)
data = np.random.randn(m, n)
# Construct th
浏览 0提问于2019-06-08得票数 2
我使用cvxpy来解决一个凸优化问题，下面是我的约束：
那么，如何在cvxpy中表达这个约束呢？函数在cvxpy中只能与整个矩阵/向量相加，而不能与向量的一部分相加。
浏览 1提问于2017-09-23得票数 1
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我想通过设置一个cvx.Parameter来检查是否有性能上的好处，而我需要了解这一点：
cvxpy.error.DCPError: Problem does not follow DCP rules.
我的密码在这里：
import time
import numpy as np
import cvxpy as cvx
m = 300
x = cvx.Variable((m, 1))
p_cov = cvx.Parameter((m, m))
prob = cvx.Problem(cvx.Maximize(-cvx.quad_form(x, p_cov)), [x>=0, cvx
浏览 0提问于2018-09-12得票数 2
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1回答
Python非凸优化
、、、
我使用包cvxpy form Python来解决一个非凸优化问题，如下所示： import numpy as np
import cvxpy as cp
def kl(a,b):
if a==b:
return 0.000001
if b==0:
return 1000000
if a==0:
return -np.log(1-b)
return a*np.log(a/b)+(1-a)*np.log((1-a)/(1-b))
t = 0.5
q = 0.1
p = 0.1
d = cp.Vari
浏览 28提问于2020-04-30得票数 1
我正在学习如何编码，并选择了Python来进行编码。我的第一个任务是优化一个投资组合和Efficient Frontier。我发现了一个由@s666写的很棒的代码。与一般优化情况一样，约束如下: 1)权重之和= 1，以及2)没有权重大于1的股票。 在下面显示的代码中，您能否告诉我如何添加第三个约束，其中所考虑的3只股票除了上面提到的约束(即0.2>AAPL<0.7；0.3 提前感谢您……
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas_datareader import data as d
import matplotli
浏览 49提问于2021-01-06得票数 0
1回答
我试着通过一些点来拟合一个三次多项式。当不约束导数时，这可能是一个非常简单的问题。我发现了一些使用CVXPY将最小二乘与约束相结合的promising solutions，但到目前为止，我甚至不能用CVXPY解决最小二乘问题。我也首先在Computational Science上发布了这篇文章，但考虑到它更多的是关于代码堆栈溢出可能更合适。代码如下。 import cvxpy as cp
import numpy as np
# Problem data
x = np.array([100, 200, 300, 400, 500])
y = 2160 - 1.678571429 * x +
浏览 20提问于2019-08-30得票数 4
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3回答
假设我的约束是矩阵变量的第一列和第三列的乘积大于1。如何在CVXPY中实现？示例：
w = Variable(4,3)
在Matlab中，我的约束条件是：
w(:,1)'*w(:,3)>1
如何在CVXPY中实现它？或者我们可以在CVXPY下执行点积吗? CVXPY不支持numpy.dot。
浏览 16提问于2017-03-16得票数 4
如何处理使用带有cvxpy的Gurobi时的错误:AttributeError:无法检索属性'BarIterCount‘。
我有一个整数编程问题，使用cvxpy和set gurobi作为求解器。当变量的数量很小时，结果是可以的。当变量的数量达到like 43*13*6级别后，就会发生错误。我认为这可能是由于问题的规模造成的，其中gurobi求解器无法估计BarIterCount，这是所需的最大迭代次数。
因此，我想知道，有没有办法通过CVX的接口手动设置gurobi的BarItercount属性？或者是否存在解决这个问题的另一种方法？
感谢您为我提供的任何建议。
跟踪日志如下：
如果我
浏览 1提问于2020-12-16得票数 1
3回答
我完全意识到凸优化包，就像线性代数包一样，应该是你使用的东西，而不是实现的东西。然而，出于纯粹的教育目的--有没有好的资源--关于如何实现凸优化包的链接/书籍？(就像具有二次约束的二次程序一样？)
谢谢!
浏览 1提问于2010-07-08得票数 3
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我已经使用CVXPY和它的一些LP求解器来确定A*x <= b问题的解决方案是否可行，现在我想试试PySCIPOpt。我在文档中找不到这方面的例子，我很难找到正确的语法。对于CVXPY，代码很简单：
def do_cvxpy(A, b, solver):
x = cvxpy.Variable(A.shape[1])
constraints = [A@x <= b] #The @ denotes matrix multiplication in CVXPY
obj = cvxpy.Minimize(0)
prob = cvxpy.Problem(obj
浏览 7提问于2022-01-06得票数 0
1回答
所以我有一个快速的问题，我找不到答案。
我想在CVXPY上实现一个"OR“约束：
X=0或x_min <x< x_max
其中x是一个真正的正值。我们如何在代码中实现这样的约束？我试图用混合整数形式来表示约束，但是我没有成功.任何帮助都将不胜感激！
浏览 1提问于2021-03-19得票数 0
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1回答
我的任务是将Excel Solver解决方案自动化到我们的应用程序中。我偶然发现了or-tools，它看起来和我想要的很接近--尽管我不确定，因为这是我第一次尝试与SAT相关的问题空间。 我有大约30个约束和一个目标。幸运的是，我能够将所有约束都建模到or-tools中，但是添加目标会一直返回Not an integer linear expression错误。我试图最小化的计算是方差-协方差矩阵： #!/usr/bin/env python3
from __future__ import print_function
from ortools.sat.python import cp_m
浏览 42提问于2020-06-30得票数 0
1回答
我需要一个LP，你可以把两个非常数相乘。下面是我正在尝试执行的以下代码：
import cvxpy as cvx
a = cvx.Variable()
b = cvx.Variable()
c = cvx.Variable()
obj = cvx.Maximize(((0.4270437386 * a) + (0.1737677971 * b) + (0.21763175116 * c) - 0.03) / (((((2 * a * 0.424718270) * b) * (0.195770376 ** 0.5)) * (0.022090814 ** 0.5)) * ((2 * c *
浏览 1提问于2015-09-11得票数 3
1回答
我想使用cvxpy在python中执行以下最小二乘最小化问题
import numpy as np
import cvxpy as cp
# Generate the data
m = 20
n = 15
A = np.random.randn(m, n+2)
b = np.random.randn(m)
# Define and solve the CVXPY problem.
x1 = cp.Variable(1) # a single variable
x2 = cp.Variable(1) # a single variable
x3 = cp.Variable(n) # a ve
浏览 1提问于2021-02-12得票数 0
1回答
如何用CVXPY解决八皇后问题？
、、、、
我对CVXPY真的很陌生。我试图解决，也就是把8个国际象棋皇后放在一个8x8棋盘上的问题，这样就不会有两个皇后互相威胁。据我所知，限制因素应该是：
每一行的和等于1。
每列之和等于1。
每条对角线之和等于1。
所有变量都应该大于0。
此外，目标函数应该是:最大化矩阵的2-范数(这样我们只能得到1和0，因为我们可以得到1也有floats，但是1的范数有0，比浮点数在0到1之间的范数还要大(例如: 0.8^2+0.2^2 < 1^2+0^2)。
在CVXPY中能解决这类问题吗？对于如何在CVXPY中构造约束和目标函数，我非常不了解，但以下是我最初的尝试(我立即得到了一
浏览 0提问于2019-02-12得票数 4
2回答
我试图用CVXPY从中解决Stephen提出的等周问题(7.14)。问题的表述是：
约束准则如下：
constraints = [ y[1] == 0,
y[N] == 0,
y[F] == yfixed[F],
cp.abs(( y[i+2] - 2 * y[i+1] + y[i]) / h**2) <= C for i in np.arange(1,199) ] #not using the first constraint here
约束有for循环，当我试图根据CVXPY文档描述问题
浏览 12提问于2021-03-29得票数 1
回答已采纳
我试图从一个python脚本构建exe来解决LP问题使用cvxpy和CBC (通过cylp)与pyinstaller。
代码如下：
import numpy as np
import cvxpy as cp
if __name__ == "__main__":
A = np.array([[2, 0, 0],
[1, 0, 2],
[0, 3, 1]])
b = np.array([4, 8, 6])
c = np.array([3, 4, 2])
# Define an
浏览 5提问于2020-08-26得票数 0
把我的注意力集中在DCP的规定上。我正在查看CVXPY网站上提供的投资组合优化示例(见下面的原始代码)。查看了其他一些查询，这些查询涉及DCP规则，但无法得到我想要的答案。
我尝试将它们代码中的Sigma (即协方差)替换为从某些资产类别的历史回报中生成的cov。其他的一切都一样。然而，我得到了cvxpy.error.DCPError:问题不遵循DCP规则。
我还添加了两个Sigmas的图片(一个由CVXPY代码随机生成，另一个Sigma(1)是我使用的历史cov数组)。
这两个数组都是9*9数组，但正如我所提到的，用具有历史数字的数组替换随机生成的数组会导致错误，所有其他代码都保持不变。知道
浏览 2提问于2019-10-27得票数 1
回答已采纳
2回答
我正在尝试使用CVXPY解决一个问题，但我需要设置一个时间限制。我该怎么做？
我试着设置一个像time_limit或maximumseconds这样的参数，但没有得到任何结果。我阅读了文档，但我没有找到任何关于这方面的内容。
浏览 2提问于2019-04-25得票数 1
我试图解决一个简单的优化问题，首先通过Python.Cvxpy框架，然后通过Julia.JuMP框架，但是Julia.JuMP的制定速度慢了15倍。
我的优化问题：
In Python.Cvxpy：(运行时:4)
# Run: time python this_file.py
import cvxpy as cp
import numpy as np
n = 2
b = np.array([2,3])
c1 = np.array([[3,4],[1,0],[0,1]])
c2 = [1,0,0]
x = cp.Variable(n)
prob = cp.Problem( cp.Minimiz
浏览 3提问于2021-04-26得票数 1
回答已采纳
我正在尝试使用cvxpy编写一个投资组合优化问题。 initial_weights = [0.045, 0.035, 0.024, 0.028...]
rets = (np.log(data/data.shift(1))
w = cvx.Variable(38)
ret = np.sum(rets.mean()*w)*252
prob = cvx.Problem(cvx.Maximize(ret), [cvx.sum_entries(w)==1, w>0.02, w<0.06])
result = prob.solve() 求解后，w.value的形式为[0.02，0.02，0.
浏览 118提问于2019-05-30得票数 0
在cvxpy中，我想表达一个log函数的透视图，它的形式是: x*log(1 + y/x)。这可以通过使用rel_entr()在cvx中轻松实现。但是我发现在cvxpy中不支持rel_entr()。有没有办法写这个透视图呢？
浏览 104提问于2020-07-07得票数 0
比如说，我有一个方程f(x) = x**2 + 1，我需要找到f(2)的值。
最简单的方法是创建一个函数，接受一个参数并返回值。
但问题是，f(x)是动态创建的，因此不能事先编写函数来获得值。
我使用cvxpy作为优化值。方程式如下所示：
x = cvx.Variable()
Si = [(cvx.square(prev[i] + cvx.sqrt(200 - cvx.square(x))) for i in range(3)]
prev是一个数字数组。将会有一个Si[0] Si[1] Si[2]。
如何找到Si[0] for x=20的值？
基本上，在使用cvxpy时，是否有任何方法替代上述
浏览 5提问于2016-03-25得票数 0
回答已采纳
我遇到了一个奇怪的错误，报告参数：'numpy.bool_‘对象没有’AttributeError‘属性 import numpy as np
import math
import cvxpy as cp
def max_peak(power_signal,overall_ld):
max_value = overall_ld[0] + power_signal[0]
for i in range(1,time_slot):
max_value= cp.maximum(max_value,\
浏览 124提问于2021-09-16得票数 2
回答已采纳
1回答
我正在使用cvxpy库来执行投资组合优化。但是，我不想使用，而是引入，其中yi变量是一个二进制变量，如果资产i包含在投资组合中，则假设该变量的值为1，否则为0；m是我希望包括在投资组合中的最大资产数量；r是我希望获得的回报。
带有回报约束的Markowitz模型如下：
import numpy as np
import pandas as pd
from cvxpy import *
# assets names
tickers = ["AAA", "BBB", "CCC", "DDD", "EEE", "
浏览 130提问于2021-06-02得票数 0
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在cvxpy中，我将变量定义为w=Variable(10,4)。我的目标函数是每列点积的总和。在Matlab中，它将是
(w(:,1)'*w(:,1) + w(:,2)'*w(:,2) + w(:,3)'*w(:,3) + w(:,4)'*w(:,4))
有没有人可以帮我在cvxpy中做这件事？
浏览 14提问于2017-03-10得票数 1
1回答
我需要使用CBC解算器来解决混合整数优化问题，但是在目标环境中，我不能使用作为外包软件安装的CBC解算器，它必须是python库的一部分。为了克服这个问题，我找到了内置CBC解算器的mip库 ，它可以只使用这个库导入，而不需要单独安装CBC解算器。我的问题是，我已经有大量使用cvxpy编写的代码(使用这个单独的CBC解算器)。现在的问题是，有没有可能使用内置在mip库中的CBC，而不是从常规的cvxpy接口使用它？无需更改代码，将所有内容重写为mip sytax等。
我需要重写为mip语法的示例代码：
import numpy as np
import cvxpy as cp
import c
浏览 7提问于2021-03-05得票数 4
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