问题标签 [cvx]

我正在尝试使用 CVXPY 运行以下优化：

但是，我收到以下错误：

cvxpy.error.DCPError：问题不遵循 DCP 规则。具体来说：
目标不是 DCP。它的以下子表达式不是：
param516 @ abs(var513 + -param515)

绝对函数是凸的。因此，我不太确定为什么 CVX 会为目标中的绝对值函数抛出错误。

I am trying to write a code of CPLEX OPL on an example of (from control systems) a typical MPC (Model Predictive Control) problem. As described, here:

With optimization variables:

With following parameters:

I have tried to write it but I am stuck at iteration of the array of variable "x" (state variable) as mentioned in the constraint of the optimization problem. The code I have so far written on OPL CPLEX is given as: (The model file as .mod extension on OPL platform)

And the data file which I am using is given as: (the data file of OPL platform with .dat extension)

Therefore, I need help kindly to solve this system as I am unable to solve the matter of iteration in the variable of the state variable in the constraint of the given problem.

Your kind help will be highly appreciated as I am stuck on this one for several weeks.

我刚刚意识到，当存在半定约束时，MOSEK 不支持混合整数凸规划 (MICP) 问题。包装函数在 MATLAB (YALMIP) 和 Julia (Pajarito) 中可用。我想知道是否有针对 MISDP 问题的基于 Python 的求解器，或者是否有一种简单的方法来解决它？

我正在使用CVXR建模包来解决凸优化问题。我确定问题是凸的并且它遵循 DCP 规则，但是如果我使用CVXR它检查 DCP 规则，则返回False. 但是，如果我遇到完全相同的问题并使用它检查CVXPY它返回True（如预期的那样）

这里发生了什么？我附上了 R 和 Python 中这种行为的最小可重现示例：

R代码使用CVXR

Python代码使用CVXPY

有人可以解释这里发生了什么以及如何解决它以便我可以使用 CVXR 吗？

我想最小化以下目标函数

有一些限制

另一个用户（我认为是G. Grothendieck）建议使用CVXRR 的包。

所以我按照A Gentle Introduction to CVXR的说明来制作我的代码

关于如何将二次程序转换为线性程序？ 我找到了有助于解决双线性公式部分问题的McCormick 信封的提示。尤其是那部分。

在josliber的回答结束时，他评论说，所有变量都应该有一个界限。在我的约束中没有上限，因此我插入了一个上限。这是一个随意的选择。如果解决方案在边界上，您必须重新计算新的边界......

这里的解决方案不是我所期望的......当我用solve.QP()then 解决相同的目标函数时，我得到和。为了建立代码看看我的另一个问题......

让我们检查一下代码：

问题：

• 为什么两个结果不同？
  • 在哪些解决方案中我犯了错误？可以指出它们吗？
• 当我从结果中输入 x 和 y 时，我没有得到$value替代solve.QP()方案
  • 做数学的时候
  • 正如你所看到的结果并不重合
  • 我在这里做错了吗？！

提前谢谢了！

我有一个目标函数

有一些限制

我想最小化。

我想使用 R 包CVXR和McCormick 信封。

让我们检查一下代码：

但遗憾的是，这是一个缺点：

• 和的值只是近似值，因为 McCormick 是约束的松弛。
• 这些是真正的价值观：
  • 

为了克服这个缺点，您可以使用这种方法（请参阅 josliber 的答案），在其中将间隔拆分为一个变量。就像josliber我在 x 变量上分开了......

在以下部分中，我的问题出现了 - 但首先看看我的代码：

问题：

1. 为什么josliber只使用四个不等式中的两个？
   • 因此，我也在代码中尝试了第二个约束替代方案

2. 你能帮我解决我的问题吗？！
   • 我想我必须使用第二个约束替代方案，但这里的值solution_OF$getValue(x'ses)是如此之高，以至于像josliber提到的那样总结它们不会让我得到预期的结果x=2。
   • 在这两种选择中，都有两个约束x+2*y <= 10和x+y <= 6。由于我将 x 范围分成五个子部分，我必须转换它们吗？
3. 是否也可以拆分多个变量？参考josliber的回答。

我正在集群上运行matlab优化作业CVX，我尝试使用更多的 CPU 来加速计算，

#SBATCH --cpus-per-task=16

但是我发现优化工作中每次迭代的时间没有变化，我应该怎么做才能让它更快？

PS我的matlab代码（test.m）是，

我的slurm剧本是，

我是 CVX 的新手，我必须解决以下优化问题。

优化问题

我已经为它编写了代码，并且还更改了等式以使其凸出，但我认为我的代码中存在一些我无法弄清楚的问题。

它是用 MATLAB 2020b 编写的，可以在任何地方出错，这是我运行它时得到的输出

检测到微不足道的不可行性；解析确定的解决方案。状态：无界最佳值（cvx_optval）：-Inf

我正在尝试使用 CVXR 运行以下优化程序，该程序在 x 上找到权重，从而最小化平方误差的总和，前提是权重都是非负的并且总和为 1。当我使用下面的示例运行它时，我得到了权重1.004620896 和 -0.004616312 尽管指定权重必须大于或等于 0。我知道 CVX 具有可行性容差，但我相信它远小于 0.004，所以我不确定我为什么要得到这个解决方案？

这是我尝试运行的代码：

谢谢您的帮助！

我正在使用 CVXPY 解决一些优化问题，而且我一直在无穷大。然后我得到最简单形式的单变量二次问题，它仍然是无穷大。CVXPY 的版本是 1.0.25，我尝试了默认求解器、OSQP 和 MOSEK 求解器。有人可以帮忙吗？