我想使用python软件cvxopt来解决我遇到的一个小测试问题（如果软件能够解决这个问题，那么我的老板将能够在未来的项目中使用它）。但是，我无法从文档中找出如何编码一些不是Ax = b或Ax＆lt;形式的约束。湾
问题陈述是： x是一个numpy数组（1-d）。找到一个数组y，使得：
(1) We minimize ||x-y||^2
(2) y is increasing throughout (y[k] <= y[k+1] for all k)
(3) the last element of y = the last element of x
(4) y[0] >= 0
我看到编码条件（3）和（4）是如何完成的，但是如何编码条件（2）？
谢谢你， 基督教
答案 0 :(得分：1)
首先注意：（连续）凸优化中没有A<b，只有A<=b。
你的条件（2）只是对邻居的成对约束，如：
y[0] <= y[1]
y[1] <= y[2]
....
以标准格式提交：
y[0] <= y[1]
<=>
y[0] - y[1] <= 0
现在您可以使用A<=b表达式：
A:
1 -1 0 0 ... meaning: y[0] <= y[1]
0 1 -1 0 ... y[1] <= y[2]
0 0 1 -1 ...
b:
0
0
0
...
如果您没有使用cvxopt的可能性来调整KKT计算和co。我强烈建议使用cvxpy（来自同一个学术机构），它更容易使用，包括很多函数，如norm(x-y, 2)等等....它还可以使用cvxopt作为求解器需要（还有其他开源解决方案，如ECOS，SCS）。