cvxopt圆锥编程文档

Question

我试图使用cvxopt python库来解决二次优化问题。我有二次约束，我把它转换成锥约束。

我的问题是关于cvxopt 锥规划文档。一般锥程序有(除其他外)约束条件：

s_0 => 0 s_k0 => = 1，.，M

他们真的是这个意思吗？

他们在文件中举了一个例子：

​

​

它们所代表的：

G = [ matrix( [[12., 13., 12.], [6., -3., -12.], [-5., -5., 6.]] ) ]
G += [ matrix( [[3., 3., -1., 1.], [-6., -6., -9., 19.], [10., -2., -2., -3.]] ) ]
h = [ matrix( [-12., -3., -2.] ),  matrix( [27., 0., 3., -42.] ) ]

这似乎表明，制约因素反而是：

关于k= 0，.，M

Answer 1

您忽略了示例的重要部分：

sol = solvers.socp(c, Gq = G, hq = h)

来自锥规划文档

参数Gq是M稠密或稀疏矩阵G_1，.，G_M的列表。参数hq是M稠密单列矩阵h_1，.，h_M的列表。Gq和hq的元素必须至少有一行。Gq和hq的默认值是空列表。

因此，s_0表示的按分量表示的不等式只是略去了。