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我正在使用 Julia (with Convex) 以相同的约束结构多次解决凸问题。现在,我有类似以下简化结构的东西:

using Convex
N = Int16(1e4)
x = Variable(N)
t = Variable()
obj = square(x)
for sim_number = 1:100
    z = rand(N)
    p = minimize(obj)
    for j = 1:N
        p.constraints += [x[j] >= z[j] + t]
    end
    solve!(p)
end

有没有办法x >= random_val[j] + t在循环之外初始化 N 个约束的结构,sim_number以便我只能重用/更新约束的 RHS?对于我遇到的真正问题,设置N约束(我有N = 100,000)需要很长时间,但解决起来很快,所以我正在寻找一种方法来重用约束结构。

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