带有求解器OSQP的cvxpy .solve（）失败，在教程代码上出现“达到最大迭代次数”错误

Question

我正在尝试使用cvxpy。我已使用pip将1.1.0a1版安装到我的conda环境中，并克隆了the cvxpy github repository。尝试运行其SVM-example jupyter notebook时，prob.solve()会引发以下错误消息：

  

SolverError：解算器“ OSQP”失败。尝试使用其他求解器，或使用verbose = True求解以获取更多信息。

设置verbose=True并添加一些打印语句表明，求解器以

结尾

status:               maximum iterations reached
number of iterations: 10000
run time:             1.07e+00s
optimal rho estimate: 2.03e-01

对于正则化参数Lambda = 0.010974987654930561，而参数Lambda = 0.010476157527896646给出结果

status:               solved inaccurate
number of iterations: 10000
optimal objective:    0.8437
run time:             1.06e+00s
optimal rho estimate: 1.68e-01

由于这是“官方”示例代码，所以我猜我的问题是与其他软件包的某种形式的意外交互，但是甚至不知道从哪里开始。

Answer 1

我在计算机上运行了SVM示例，并遇到了与您相同的错误。看来我们需要更新它。

您的安装没有问题。求解器（即解决由CVXPY构造的问题的数值算法）有时可能会失败，即使问题是与DCP兼容的。通常，当数值数据过大或过小时，求解器都会失败，这可能会导致状况不佳的问题数据。一些求解器比其他求解器更健壮。

在这种情况下，我可以使用ECOS解算器（prob.solve(solver=cp.ECOS）（ECOS版本2.0.4，CVXPY 1.0.25）成功运行示例。

更一般而言，当求解器失败时，您可以尝试以下操作：

1. 尝试另一个求解器。
2. 使用verbose=True（prob.solve(verbose=True)）调用solve方法。这应该打印出详细的错误消息，以帮助您确定求解器失败的原因。
3. 将solver-specific options传递到求解器（例如，增加最大迭代次数）。