我从here逐字安装了cvxopt.在python提示符下使用它时，我看到以下问题:>>>importcvxoptTraceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inFile"build\bdist.win32\egg\cvxopt\__init__.py",line32,inFile"build\bdist.win32\egg\cvxopt\base.py",line7,inFile"build\bdist.win32\egg\cvxopt\base.py",line6,in__bootstrap__ImportError:DLLloadfail

我使用64位Windows10。我下载了适用于Windows的glpk-4.64。我将文件解压缩到我的文档中。我将此文件夹中的w64路径添加到Windows的环境变量中。我通过执行以下命令检查glpk是否在命令行中工作:C:\Users\userz>glpsolGLPSOL:GLPKLP/MIPSolver,v4.64Noinputproblemfilespecified;tryglpsol--help所以我认为glpk安装正确。然后我在命令行中使用它安装cvxopt:python-mpipinstallcvxopt然后它安装cvxopt。当我这样做时:importcvxopt.glp

我正在尝试使用CVXOPTqp求解器计算支持向量机的拉格朗日乘数defsvm(X,Y,c):m=len(X)P=matrix(np.dot(Y,Y.T)*np.dot(X,X.T))q=matrix(np.ones(m)*-1)g1=np.asarray(np.diag(np.ones(m)*-1))g2=np.asarray(np.diag(np.ones(m)))G=matrix(np.append(g1,g2,axis=0))h=matrix(np.append(np.zeros(m),(np.ones(m)*c),axis=0))A=np.reshape((Y.T),(1,m)

是否有一个很好的库来对LCP进行数值求解在python中？编辑:我需要一个有效的Python代码示例，因为大多数库似乎只解决二次问题，而我在将LCP转换为QP时遇到问题。 最佳答案 对于使用Python的二次规划，我使用qp-来自cvxopt的求解器(source)。使用它，可以直接将LCP问题转化为QP问题(参见Wikipedia)。示例:fromcvxoptimportmatrix,spmatrixfromcvxopt.blasimportgemvfromcvxopt.solversimportqpdefappend_matri

每当我在终端中运行Pythoncvsopt求解器时，它都会打印:pcostdcostgappresdres0:-8.0742e+00-7.3715e+003e+035e+014e-151:-6.6241e-01-7.2834e+007e+011e+003e-15......Optimalsolutionfound.我可以忽略这条消息吗？谢谢! 最佳答案 只需在调用求解器之前添加以下行:solvers.options['show_progress']=False 关于python-如何使c

我正在使用带有CVXOPT二次规划的可选MOSEK求解器，即sol=cvxopt.solvers.qp(-Q,-p,G,h,A,b,solver='mosek')现在不使用MOSEK求解器，即sol=cvxopt.solvers.qp(-Q,-p,G,h,A,b)CVXOPT生成的终端输出可以用命令抑制cvxopt.solvers.options['show_progress']=False但是，这在使用MOSEK求解器选项时不起作用。我在几个循环中使用的MOSEK求解器会产生很多我不感兴趣的输出，这意味着我看不到我感兴趣的输出(即我选择使用“打印”输出的内容)。有谁知道是否可以抑制M

我正在尝试以下内容作为CVXOPT中的学习练习。我对示例代码做了细微修改here通过移除不等式约束并添加更多的等式约束。fromcvxoptimportsolvers,blas,matrix,spmatrix,spdiag,log,divsolvers.options['show_progress']=Falseimportnumpyasnpnp.random.seed(1)#minimizep'*log(p)#subjectto#sum(p)=1#sum(p'*a)=target1#sum(p'*max(a-K,a^2))=target2a=np.random.randint(20,