我是CVXPY的新手。我一直在努力解决一个简单的可行性问题。这是代码:
from cvxpy import *
import numpy as np
dim = np.shape(Bs[0])[1]
X = Variable(dim)
objective = Minimize(0)
constraintsA = [X.T * M * X + B * X + C == 0 for M, B, C in zip(Ms, Bs, Cs)]
constraintsB = [A * X - b == 0 for A, b in zip(As, bs)]
constraints = constraintsA + constraintsB
prob = Problem(objective, constraints)
result = prob.solve()
R = X.value
print R
下面,您可以找到输入矩阵:
Ms = [array([[ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 0.]]),
array([[ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 0.]]),
array([[ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])]
Bs = [array([[-18., 0., 0., 18., 0., 0.]]),
array([[ 0., 0., 0., 0., -36., 0.]]),
array([[ 0., 0., -18., 0., 0., -18.]])]
Cs = [270.0, 540.0, 810.0]
As = [array([[ 0., -1., 1., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0., -1., 1.]]),
array([[-1., 1., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., -1., 1., 0.]]),
array([[-1., 0., 1., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., -1., 0., 1.]])]
bs = [array([[ 0],
[ 1.00000000e+01]]),
array([[ 20.],
[ 10.]]),
array([[ -2.00000000e+01],
[ 0]])]
仅为constraintsA
运行代码,执行代码并按预期返回结果向量。但是,在考虑constraintsB
设置时,我的结果为None
。任何想法,我可能搞砸了吗?非常感谢!