高效的自由/开源SOCP（二阶锥编程）求解器

Question

我正在寻找关于评估速度的二阶锥编程解算器的推荐（或比较）。解决方案必须是免费的，以供非营利性使用或开源。

我对环境非常开放：独立的解决方案，库，Matlab，Python，R等都是可以接受的。

我的问题在约束中具有显着的稀疏性，我认为可以通过良好的解算器来加速计算。

Answer 1

您可能需要查看维护的基准

http://plato.la.asu.edu/bench.html

在那里你可以找到各种尺寸的SOCP和QP测试。大多数求解器会为您提供多个接口，没有问题。有关求解器的列表，请查看此处

http://en.wikipedia.org/wiki/Second-order_cone_programming

我不确定它是否完整但你可以从这里开始。

根据我的经验，对于大尺寸问题，商业解决方案，如MOSEK和CPLEX，将提供更好的性能和稳定性，当然，考虑到我的用户名，我可能会有偏见。

请记住，现在大多数商业供应商都可以为您提供学术或试用许可。这对测试和比较来说非常方便。

在我看来，您可以考虑让用户选择使用哪个求解器。这需要做更多的工作，但它为您和用户提供了更多的灵活性。你可以在这里汲取灵感

Ipopt - COIN-OR项目： Cbc：

我建议你使用商业解算器来提出一个好的配方，这样的求解器可以根据需要快速解决。这是与其他人比较的基础。如果您有一些需要帮助的大规模问题，可以通过mosek.com与我们联系。

cbc：https://projects.coin-or.org/Cbc ipopt：https://projects.coin-or.org/Ipopt

我建议你使用商业解算器来提出一个好的配方，这样的求解器可以根据需要快速解决。这是与其他人比较的基础。如果您有一些需要帮助的大规模问题，可以通过mosek.com与我们联系。

Answer 2

您可能知道，cvxpy使用cvxopt 或ecos作为求解者 我只使用了一小部分ecos，因为LP不是锥形（比一个测试盒上的cvxopt快3倍）。 它的~5k行c + python包装，做到了一切！在scipy.sparse.csc格式;可能值得一看。

Answer 3

除了CVXPY（http://www.cvxpy.org/）之外，您还可以考虑QCML（https://github.com/cvxgrp/qcml），它会生成特定于您的问题的C代码。

CVXPY的发展非常迅速。 Check constraints are ok in cvxpy with actual values中的问题来自完全过时的版本。假设您的问题不是太大（少于一百万个变量），CVXPY可能会满足您的需求。即使存在大问题，您也可以使用CVXPY中的SCS求解器来找到快速（虽然不太准确）的解决方案。

Answer 4

在MIT许可下也有SCS (splitting conic solver)，它是用C语言编写的，并且具有多个端口（Python，R ..）。