Python-双重不可行错误SVM二次问题OSQP

Question

我需要为学校项目实施SVM。 但是，当我尝试使用OSQP库解决Python中的一个二次问题时，我遇到了一个问题。

问题是

我的约束是：

alpha >= 0
matrix Y.transpose() * alpha = 0

矩阵为：

[[  2.   3.  -4.  -5.  -8.]
 [  3.   5.  -6.  -9. -12.]
 [ -4.  -6.   8.  10.  16.]
 [ -5.  -9.  10.  17.  20.]
 [ -8. -12.  16.  20.  32.]]

下面的python代码设置了问题并尝试解决，但失败并出现双重不可行错误。

我已经更改了多个设置，例如（iter，dual_infeasible错误限制），但仍然失败

• q对应于问题的右侧（线性部分）
• A是约束( Y.transpose * alpha = 0)
• l是下界

• u是上限

  P = sparse.csc_matrix（bigMatrix） q = np.array（[-1，-1，-1，-1，-1]） A = sparse.csc_matrix（np.transpose（Y）） l = np.array（[0]） u = np.array（[np.inf]）

  prob = osqp.OSQP（） prob.setup（P，q，A，l，u）
  res = prob.solve（）

您有解决问题的建议吗？ 注意：我不是100％确定问题是否正确设置。

我应该从这个问题获得的结果是：

alpha1 1.11022 x10^16, alpha2 2.5, alpha3 2., alpha4 0.5, alpha5 1.4363*10^24