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파이썬 cvxopt에서 convex 최적화 문제를 해결하고 있습니다.cvxopt의 변수에 범위를 효율적으로 추가하는 방법은 무엇입니까?
Gx <= h 제약 조건을 사용하여 하한값과 상한값을 더할 수 있다는 것을 알고 있습니다. 그러나 이것은 문제의 차원을 증가시킵니다. 솔루션 프로세스 동안의 시나리오 외에도, 내 의사 결정 변수는 부정적입니다.
A
답변
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모든 cvxopt 기반 솔버의 사용 가능한 API를 감안할 때 설명 된대로 제약 조건을 사용하는 방법은 없습니다. 이러한 솔버가 주어지면 원추형 옵티 마이저의 기본 이론에서 경계를 명시 적으로 처리 할 수 없습니다 (내부 포인트 방법에만 해당). 또한 이러한 제약 조건은 매우 드물고 차원 성은 희소성 비율/패턴과 비교할 때 무시할 수있는 요인입니다.
이것은 물론 단선 형 솔버 (경계의 명시적인 처리)와 다릅니다. 그러나 GLPK/MOSEK와 같은 외부 솔버의 경우 이것은 not supported입니다.
(마지막 점을 얻지 못했을 수도 있습니다. 분명히 알 수 있습니다.)