これまで「数理最適化問題」を解く際に「ソルバーに渡すモデリング言語」として「python-MIP」や「PuLP」の使い方を取り上げてきた。 というもの。 早速、例題を通して使い方をざっと見ていく。 【例題】:制約条件付きの最小二乗法(least squares problem with box ...
前回はcvxpyの使い方をざっとまとめた。 今回はもう少し具体的な例を使って、『最小二乗法を使った線形回帰(重回帰分析)』を行ってみる。 【例題】:ハンドボール投げの飛距離 「握力(power)・身長(height)・体重(weight)」と「ハンドボール投げの飛距離 ...
I have the following problem, I need to use CBC solver for my optimization problem and from some business reasons I cannot use regular cvxpy and CBC installed as 3rd party application. That is why I ...
import numpy as np import cvxpy S = np.array([[0.04, 0.006, -0.004, 0],[0.006, 0.01, 0., 0.],[-0.004, 0., 0.0025, 0.],[0., 0., 0., 0.]]) p = np.array([0.12, 0.1, 0.07 ...
Abstract: We introduce CVXPYgen, a tool for generating custom C code, suitable for embedded applications, that solves a parameterized class of convex optimization problems. CVXPYgen is based on CVXPY, ...
Abstract: This chapter helps the students to identify linear and quadratic optimization problems. It utilizes Python and the module CvxPy, as a modeling language for convex optimization problems. The ...
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