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データ x_1、... x_n d 次元ベクトルについて、次の最適化問題を解決しようとしています。

opt_problem

ここで、変数は \lambda_{ij}, i=1, ... n, j = 1, ... k (実数) と w_1, ... w_k の R^d のベクトルです

制約の下で

制約

h = 2, ... d およびすべての i について

そのため、最適化関数は凸ですが、制約によって識別される実行可能領域はそうではありません。

私はPythonの最適化エコシステムにまったく慣れていません。この種の問題の事実上の標準、または少なくともどこから始めるべきかについての提案があるかどうか疑問に思っていました(scipy? pyomo?)

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