如何在`cvxpy`中加入一部分向量？

Question

我正在使用cvxpy来解决凸优化问题，这是我的约束：

那么如何在cvxpy中表达这种约束呢？ cvxpy中的sum_entries函数只能对整个矩阵/向量求和，而不能对向量求和。

Answer 1

只需使用索引选择一个子集（在下面的示例中：经典的基于python的切片;但可以使用更复杂的索引/ numpy样式）：

示例：

from cvxpy import *

x = Variable(5)
constraints = []
constraints.append(x >= 0)   # all vars
constraints.append(x <= 10)  # all vars
constraints.append(sum_entries(x[:3]) <= 3)  # only part of vector; sum(first-three) <=3
objective = Maximize(sum_entries(x))
problem = Problem(objective, constraints)
problem.solve()
print(problem.status)
print(x.value.T)

输出：

optimal
[[  1.   1.   1.  10.  10.]]

我也怀疑你在这里误解了这个问题，但那个公式图像当然不完整。