在 DocPlex 中将线性表达式传递给二次形式时出错

Question

我有一个带有“主动风险”术语的 cplex/docplex 模型。我相信我搞砸了 Pandas 和 DocPlex 的组合，但我担心我正在尝试做一些不可能的事情。

该术语应该只是二次形式 (Target-Optimal) \Sigma (Target-Optimal)。

from docplex.mp.advmodel import AdvModel
from numpy import identity
from pandas import Series, DataFrame

model = AdvModel()
assets = ['AAA', 'BBB', 'CCC', 'DDD']
optimal = Series(1 / 4, assets)
covariances = DataFrame(identity(4) * 0.10, index=assets, columns=assets)

target = Series(model.continuous_var_list(assets, name='Target', lb=0, ub=1), index=assets)

active_risk = model.quad_matrix_sum(covariances, target - optimal) / 2
print(active_risk)

给出错误

AttributeError: 'LinearExpr' object has no attribute '_index'

有趣的是，类似以下的工作。因此，我可以将所有变量转换为差异，但如果可能的话，我会尽量避免这种情况，因为这会使优化中的其他复杂术语变得不那么清晰。

# lb, ub are complicated now
difference = Series(model.continuous_var_list(assets, name='Target', lb=lb, ub=ub), index=assets)
model.quad_matrix_sum(covariances, difference) / 2

Answer 1

问题来自两个事件的结合：

1. Model.quad_sum 需要变量，而不是表达式，如文档中所述
2. 出于性能原因，AdvModel 类禁用参数的类型检查。但这可以重新启用。

为 AdvModel 重新启用类型检查（例如，调用 AdvModel(checker='on') 会产生正确的错误消息：

docplex.mp.utils.DOcplexException: Expecting an iterable returning variables, docplex.mp.LinearExpr(Target_AAA-0.250) was passed at position 0

要计算表达式的二次形式，请使用Model.sum()，如下所示：

#active_risk = model.quad_matrix_sum(covariances, target - optimal) / 2
size = len(assets)
active_risk = model.sum(covariances.iloc[i,j] * (target[i] - optimal[i]) * (target[j] - optimal[j])
                        for i in range(size) for j in range(size))

print(active_risk)

产生

0.100Target_AAA^2+0.100Target_BBB^2+0.100Target_CCC^2+0.100Target_DDD^2-0.050Target_AAA-0.050Target_BBB-0.050Target_CCC-0.050Target_DDD+0.025