問題タブ [cvxopt]

Python バージョン 3.5 用の Windows7 64 ビット マシンに cvxopt をインストールするための段階的な方法を提案してください。私はそれをインストールするのに本当に苦労しています。

上記は私が得ているエラーです。

実行後：cmdでconda install -com omnia cvxopt=1.1.8を実行すると、以下のエラーが発生します：

過去の投稿を読んで、しばらくの間 Anaconda Python 3.x に cvxopt をインストールしようとしてきましたが、うまくいかないようです。これが私がこれまでに試したことです：

次のエラーが発生しました：

それから私はこれを試しました：

出力：

これを使用してmklをインストールしました：

これは機能しましたが、以前のコマンドを試してもまだ機能しません。

コマンドプロンプトを使用して過去に複数のものをインストールしましたが、私の経験から、コンピューターを一度壊したため、インストールしているものを理解し、理解していることを確認する必要があります。やみくもに物事を試すのではなく、誰かがヒントを持っているかどうかを知りたいのです。

Python で CVXOPT を使用して、かなり単純な二次計画問題を解決しようとしています。パラメータの一部の値では完全に機能しますが、他の値では失敗します。

以下に示すのは、cvxopt.solvers.qp()3 つの例のうちの 1 つが失敗する非常に単純な例です。

すべての例が本質的に非常に似ていることがわかります。CVXOPT が 3 つのうちの中間を解決できない理由を誰か教えてもらえますか?

どうもありがとう

CVXOPTでの学習課題として以下のことを試みています。不等式制約を削除し、等式制約をいくつか追加することで、ここのコード例に小さな変更を加えました。

しかし、次のことを実行すると：

これは、最適化の最初の制約に違反しています。ここで何が問題なのかわかりません。(乱数を使用して変数を生成しているため、異なる値が生成されることに注意してください。ただし、私aのnp.sum(p)ものと同じ違反を観察する必要があります。

元のリンクの不等式制約を保持し、さらに 2 つの等式制約を追加しても、等式制約に違反します。

確実に使用できる他のパッケージ、つまり維持されているパッケージはありますか?

編集:実行可能な解決策がない場合、実行可能な解決策が見つからないというメッセージが表示されるべきではありませんか?

最小化された関数値に依存する制約を設定しようとしています。

私が抱えている問題は、次の性質のものです。

fmin = 最小化 (d1x1 +d2x2 ... +d5x5)

次の制約で最適化したい場所:

この場合、y1..yn はスカラー定数です。

だからどういうわけか私は定義する必要があります:

制約の 1 つとして x1d1/fmin = y1。

ここで、最適値ベクトルは (d1 .. dn) になります。ただし、ここでは例として、制約 d1/minimized(d1..dn) = y1 も満たさなければなりません。

これをどのように設定すればよいですか？どのようなオプティマイザーを使用しますか?

Excelソルバーを使用してこれを非常に簡単に行うことができますが、今はこれをPythonでコーディングしたいと考えています。scipy.linprog を使用しようとしていますが、これが線形プログラミングの問題なのか、それとも別のアプローチを使用する必要があるのか​​ わかりません。この問題に対して linprog で制約を設定する方法を考えることができません。誰でも私を助けることができますか？