我正在使用 CVXPY 解决一个简单的优化问题 min{sum(x)} 受约束 Ax <= b，其中变量向量 x >= 0，当然问题完美解决。
然而，为了我的研究目的，我需要以这样一种方式修改问题，即引入一个新变量向量 y = x/(x+1)，对 x 具有相同的约束。当我尝试再次求解 min{sum(y)} 时，会导致错误：违反 DCP 规则，您正在尝试最小化凹函数。
有没有办法将 min{x/(x+1)} 解决为线性或混合整数线性问题？
我正在使用 CVXPY 解决一个简单的优化问题 min{sum(x)} 受约束 Ax <= b，其中变量向量 x >= 0，当然问题完美解决。
然而，为了我的研究目的，我需要以这样一种方式修改问题，即引入一个新变量向量 y = x/(x+1)，对 x 具有相同的约束。当我尝试再次求解 min{sum(y)} 时，会导致错误：违反 DCP 规则，您正在尝试最小化凹函数。
有没有办法将 min{x/(x+1)} 解决为线性或混合整数线性问题？