問題タブ [non-convex]
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python - Python:非凸実行可能領域で凸関数を最適化する
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。
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
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?)
optimization - CPLEX: エラー 5002 目的が凸でない -> 問題は最適化ターゲット 3 でグローバル最適化に解決できる ->
CPLEX Optimization Studio でこのエラーが発生しています。この問題は、1 つの等式制約と 2 つの不等式制約がある単純な 2 次問題です。
以下に示す .mod コード (.dat は使用されていません):