问题标签 [cvxopt]

请建议逐步方法在 Windows7 64 位机器上为 python 3.5 版安装 cvxopt。我真的很难安装它。

以上是我得到的错误。

在 cmd 上执行： conda install -c omnia cvxopt=1.1.8 之后，我收到以下错误：

我一直在尝试在 Anaconda Python 3.x 上安装 cvxopt 一段时间，阅读过去的帖子，我似乎无法让它工作。这是我到目前为止所尝试的：

这给了我以下错误：

然后我尝试了这个：

输出：

我使用这个安装了 mkl：

这有效，但尝试以前的命令仍然无效。

我过去使用命令提示符安装了多个东西，但我的经验告诉我要确保我知道并理解我正在安装的东西，因为我有一次毁了我的电脑。因此，与其盲目尝试，我想知道是否有人有小费。

我在 Python 中使用 CVXOPT 来尝试解决一个相当简单的二次规划问题。我发现它对我的参数的某些值非常有效，但对其他参数值却失败了。

下面显示的是一个非常简单的失败示例cvxopt.solvers.qp()，其中三个示例之一失败。

您可以看到所有示例在性质上都非常相似。谁能告诉我为什么 CVXOPT 无法解决这三个问题的中间问题？

非常感谢

我正在尝试以下内容作为 CVXOPT 中的学习练习。通过删除不等式约束并添加更多等式约束，我对此处的示例代码进行了微小的修改。

但是当我执行以下操作时：

这违反了优化的第一个约束。我无法弄清楚这里出了什么问题。（请注意，由于我使用随机数生成变量，a您np.sum(p)将产生不同的值，但您应该观察到与我相同的违规行为。

即使我保留原始链接中的不等式约束并添加两个额外的等式约束，也违反了等式约束。

是否有任何其他我可以可靠使用的包，即维护的包？

编辑：如果没有可行的解决方案，不应该有没有找到可行解决方案的消息吗？

solvers.lp我正在尝试使用 CVXOPT和 GLPK解决具有不等式和等式约束的通用优化问题。

一切正常，但我无法提取拉格朗日乘数。

这是我的代码：

返回：

我对单纯形优化背后的数学及其在 CVXOPT 求解器中的实现感到不舒服，但据我所知，该lp方法根本不使用拉格朗日乘数来最小化目标函数。

有没有办法从结果对象中提取/计算它们？

我需要的是类似于lambdaMATLAB 返回的属性linprog：

我正在尝试设置一个取决于最小化函数值的约束。

我遇到的问题具有以下性质：

fmin = 最小化 (d1x1 +d2x2 ... +d5x5)

我想在以下约束条件下进行优化：

在这种情况下，y1.. yn 是标量常数。

所以我需要以某种方式定义：

x1d1/fmin = y1 作为约束之一。

这里的最优值向量将是 (d1 .. dn)。但是，这也必须满足约束 d1/minimized(d1.. dn) = y1 作为示例。

我应该如何设置？我使用什么样的优化器？

我可以使用 excel 求解器很容易地做到这一点——但现在我想用 python 编写代码。我正在尝试使用 scipy.linprog 但我不确定这是否是线性编程问题或者我是否需要使用另一种方法。我想不出一种方法来为这个问题在 linprog 中设置约束。谁能帮我 ？

当我尝试使用 python 中的 cvxopt 包中的solvers.qp 解决二次规划问题时，它会在几秒钟后杀死我的内核。

该软件包的文档位于http://cvxopt.org/userguide/coneprog.html#cvxopt.solvers.qp。如果我从该页面运行示例代码：

大约 2 秒后，我从 python 得到以下回复：

内核似乎意外死亡。使用“重新启动内核”继续使用此控制台。

内核似乎意外死亡。使用“重新启动内核”继续使用此控制台。

内核似乎意外死亡。使用“重新启动内核”继续使用此控制台。

...

我也不明白这个 ['x'] 选项是什么意思。但是，即使我不考虑它，它也会给我内核“意外”的死亡。我还尝试了肯定有解决方案的 qp 问题。就像 x^2+y^2 在没有约束或非负约束下......无论我做什么，它都会杀死我的内核。可能是什么问题呢？

也许重要的是要说，

• 我使用 Ubuntu 16
• 我使用 Python 3.5
• 我使用 cvxopt 1.1.9
• 包 cvxopt 也使用 C 文件。

运行上述脚本时，我收到 Intel MKL 致命错误。有类似错误的问题中提到的测试通过了。测试是

我运行 pythonLD_DEBUG=symbols并在日志中看到以下错误

有谁知道如何解决这一问题？我有兴趣保留 mkl 选项而不是 nomkl 选项

注意mkl已安装并处于最新版本，因此scikit-learn

我在 cvxpy 中定义了一个优化问题，但之后想在 numpy 中处理我的代码中的结果 - 如何将它从 cvxpy 转换为 numpy？

它是类型

如果我想绘制它以查看结果，matplotlib 只显示一个蓝色区域。

尝试在 Windows 上使用 pip 为 Python 安装 cxvopt 包时，我收到以下错误消息：

... 等等。

错误发生在文件 misc.h（在 base.c 中引用）的复杂变量声明中，如下所示：

这不会发生在我正在使用的另一台计算机上。两者都根据需要安装了 Visual Studio 14.0。

任何看到这个问题的人都可以提出解决方案吗？（我的第一个想法是包含“complex.h”，但在 cvxopt.h 中引用了它，它在 misc.h 之前包含在 base.c 中。）