大规模约束二次规划?

时间:2018-08-07 14:46:38

标签: python optimization scipy linear-programming quadratic-programming

我正在处理一个大型CQP问题,它具有150万个整数变量(实际上具有连续松弛),并且具有约200个二进制约束(用于选择变量,以便它们的总和为[= | <] b)加上非所有变量的负约束。我的obj函数是要最小化var数组和具有相同形状(对应于上一个时间步)的另一个数组之间的de KL div-所有变量的总和(以便分配最大可能值)。

我尝试将cvxpy与SCS求解器(以及Ecos,ecos_bb)一起使用,还与cvxopt,纸浆,松散的……一起使用,但是我还没有找到一个可行且有效的解决方案。是否有求解器,希望开源的方法或相对容易解决此优化的方法?

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