使用 CVXOPT 或 CVXPY 进行凸编程

【问题标题】：Convex programming with CVXOPT or CVXPY使用 CVXOPT 或 CVXPY 进行凸编程
【发布时间】：2015-05-24 07:36:36
【问题描述】：

我需要在 Python 中使用 CVXOPT 或 CVXPY 解决优化问题，但我遇到了困难。目标函数是

Minimize Sum(a*x^2+b/x)

受以下限制

5 <= x < 40;

sum(v/d)<=T

其中向量x 是优化变量，向量a 和b 是给定的，T 是给定的标量。

【问题讨论】：

标签： python optimization cvxopt convex-optimization cvxpy

【解决方案1】：

以下代码解决了 CVXPY 中的问题。我以为你的意思是sum(x/d) <= T。

# Replace these with your values.
n = 2
a = 2
b = 2
d = 2
T = 1000

import cvxpy as cvx

x = cvx.Variable(n)
obj = cvx.sum_entries(a*x**2 + b*cvx.inv_pos(x))
constr = [5 <= x, 
          x <= 40,
          cvx.sum_entries(x/d) <= T]
prob = cvx.Problem(cvx.Minimize(obj), constr)
prob.solve()

【讨论】：