为什么是我的二次表达式不是凸?——Gurobi帮助中心 - 狗万app足彩,manbet体育手机客户端,manbetx官网手机登入

马蒂亚斯•米尔藤贝格进行为期四天的

Gurobi员工

2021年5月31日11:42吗
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嗨,丹尼尔,

也许我缺少一些东西,但是如果你试图解决一个模型,该模型包含一个非凸约束,您需要设置非凸参数2。什么让你认为这是不合适的?

欢呼,
马蒂亚斯

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Daniele原产地

2021年5月31日下午两点吗
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谢谢你的回答马蒂亚斯。
我的解释不是最好的…我会你使它更简单,更清晰,更容易对我解释:

我只有二次表达式由非负理性系数(包括0),因此这是一个凸函数(?)
我用这个表达式作为目标函数;模型是完美地解决(如果o.f.不是凸guroby告诉我,要求凸参数被设置为2,对吧?)
我晚些时候使用相同的另一个目标函数(线性)模型
我用二次表达式从1点。二次等式约束
我得到guroby说二次约束不是凸
我调整了PSD公差为0
guroby仍然表示,二次约束不是凸

在这一点上我的问题是:(如果gurobi会警告用户在相反的情况下)为什么二次函数凸o.f.但后来使用时确认为非凸?它是凸吗?不是吗?
我没有具体说明的是我是使用python。

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马蒂亚斯•米尔藤贝格进行为期四天的

Gurobi员工

2021年6月1日12:02

谢谢你,丹尼尔,

这里的问题是带有二次约束被制定为平等。这总是凸。

最好的问候,
马蒂亚斯

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Daniele原产地

2021年6月1日20
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谢谢你的回复马提亚。
在这一点上我有点困惑:我跑步我实现的算法(从我发布了这段代码)与不同的数据集。所有的尝试涉及一个问题的解决方案有二次等式约束;顺便说一下,我并不总是从gurobi获得“凸”的错误。我注意到,这种情况只有当我有一些很少的系数二次表达式和一定数量的变量(例如当我运行算法在25个变量模型,但不是一个10)。这就是为什么我认为这个问题可能与PSD公差的原因让我测试代码与PSDTol参数设置为0(没有成功)。
数据的算法意味着一些返工:只有4每个系数的小数位数,这个近似后,每个系数乘以10 ^ 3。如前所述,我遇到的“凸”的问题只有当系数的10 ^(5),当解决一个25个变量模型(我运行算法模型与5、10和25个变量)。
我真的希望这是一些有用的进一步理解。
再次感谢你的时间。

达尼埃莱

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Daniele原产地

2021年6月2日07:49

附加信息:使用一个不等式约束时,我没有得到“凸”错误但non-positive-semidefinite,

gurobipy。GurobiError: Q矩阵不是半正定(PSD)。解决模型凸参数设置为2。

即使PSD公差参数设置为0。

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马蒂亚斯•米尔藤贝格进行为期四天的

Gurobi员工

2021年6月3日08:08
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嗨,丹尼尔,

你介意分享你的模型,所以我们可以有一个更好的理解什么是怎么回事?它可能发生,你的约束可以在presolving避免nonconvexity新配方的问题。

如果Q矩阵不是PSD(这不仅仅是一些非常轻微non-PSDness)然后调整PSDTol不会产生影响。

欢呼,
马蒂亚斯

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Daniele原产地

2021年6月3日09:27
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你好马提亚,

有一件事我忘了说:该模型只有整数变量。
我实现的算法是由超过1的python脚本。我会做我最好的发布以下重要的代码片断。

包装器脚本,调用不同的函数:

#的浮点数
数字= "。"
#乘法因子
mult_fac = " 1000 "

#某些文件是红色的数据在特定的文件夹
#的意思
c = np。loadtxt (“mean_”+文件夹+“_n””+数量+ " . txt ")
#约束
一个= np。loadtxt(“现代”+“_n””+数量+ +文件夹" . txt ")
#协方差矩阵
Q = np。loadtxt (“cov_”+文件夹+“_n””+数量+ " . txt ")

#我们需要这是负的
c = c

# c_q, Q_q A_q创建

#数据返工
因为我在范围(len (c)):
c_q[我]=小数(mult_fac) *(十进制(c[我]).quantize(十进制(数字)))
A_q[我]=小数([我]).quantize(十进制(数字)

j的范围(len (c)):
Q_q (i, j) =小数(mult_fac) *(十进制(Q (i, j)) .quantize(十进制(数字)))

num_var = len (c)
num_constr = 1
行= num_constr
关口= num_var
=(伽马射线爆发。LESS_EQUAL] * num_var
rhs = [10 * np.sum (A)]
磅= [0]* num_var
乌兰巴托=[伽马线暴。∞)* num_var
vtype =[伽马线暴。整数)* num_var

#生成gurobi模型
模型、vars_s lin lin_sym、四quad_sym = \
model_generator_star(行、关口c_q、Q_q A_q,意义上,,磅,乌兰巴托,vtype)

ε,y_id_i1、y_i1 y_i1_sym = \
lambd (c Q模型、vars_s lin lin_sym,四,quad_sym,数字,mult_fac,文件名,0)

#继续但问题发生在“lambd”功能

gurobi模型的函数创建了一个实例

def model_generator_star(行,关口,c, Q,,,,磅,乌兰巴托,vtype):

模型= gp.Model ()

# Gurobi变量
vars_g = []

# sympy变量
vars_s = []

# definng变量(gurobi和符号)
j的范围(峡路):
vars_g.append(模型。addVar(磅=磅[j],乌兰巴托=乌兰巴托[j], vtype = vtype [j], name = " x " + str (j + 1)))
vars_s。追加(符号(“x”+ str (j + 1)))

#定义唯一的线性约束
expr = gp.LinExpr ()
j的范围(峡路):
expr + = [j] * vars_g [j]
模型。addLConstr (expr [0], rhs [0])

#二次组成部分他o . f。(gurobi和symboic)
四= gp.QuadExpr ()
quad_sym = 0

我的范围(峡路):
j的范围(峡路):
如果Q[我][j] ! = 0:
四+ =问[我][j] * vars_g[我]* vars_g [j]
quad_sym + =问[我][j] * vars_s[我]* vars_s [j]

# o f的线性组件。(gurobi和symboic)
林= gp.LinExpr ()
lin_sym = 0

j的范围(峡路):
如果c [j] ! = 0:
林+ = c [j] * vars_g [j]
lin_sym + = c [j] * vars_s [j]

回归模型、vars_s林、lin_sym四,quad_sym

函数的问题出现:

def lambd (c、问、模型、sym_vars lin lin_sym,四,quad_sym, \
数字,MULT_FAC,文件名,选择= 0):

#选择排列{i1、i2}
# ! ! !在本例中,我们选择“选择= 0”
如果选择= = 0:
林y_i1 =
y_i1_sym = lin_sym
y_i2 =四
elif选择= = 1:
y_i1 =四
y_i1_sym = quad_sym
林y_i2 =

# # # # # # # # # # # # # x帽
#优化y_i2
模型。setObjective (y_i2 GRB.MINIMIZE)
model.optimize () # # #

#添加约束:y_i2必须等于其最优值
y_i2_id = model.ObjVal
如果选择= = 0:
模型。addQConstr (y_i2 = = y_i2_id name = "第一")
elif选择= = 1:
模型。addLConstr (y_i2 = = y_i2_id name = "第一")

#寻找lex。解决方案通过优化y_i1新的约束
模型。setObjective (y_i1 GRB.MINIMIZE)
model.optimize () # # #

# lex获取变量值。解决方案
如果模型。= = GRB.OPTIMAL现状:
x_cap = model.getAttr (GRB.Attr。X, model.getVars ())
其他:
提高ValueError(“嗯…C说qualquadra切非科\ n”)

#删除recycliing模型添加约束
如果选择= = 0:
model.remove (model.getQConstrs () [1])
elif选择= = 1:
model.remove (model.getConstrs () [1])

# # # # # # # # # # # # # x线
#优化y_i1
模型。setObjective (y_i1 GRB.MINIMIZE)
model.optimize () # # #

#添加约束:y_i1必须等于其最优值
y_i1_id = model.ObjVal
如果选择= = 0:
模型。addLConstr (y_i1 = = y_i1_id name =“二”)
elif选择= = 1:
模型。addQConstr (y_i1 = = y_i1_id name =“二”)


#寻找lex。解决方案通过优化y_i2新的约束
模型。GRB.MINIMIZE setObjective(四)
model.optimize () # # #

# lex获取变量值。解决方案
如果模型。= = GRB.OPTIMAL现状:
x_line = model.getAttr (GRB.Attr。X, model.getVars ())
其他:
提高ValueError(“嗯…C说qualquadra切非科\ n”)

#删除recycliing模型添加约束
如果选择= = 0:
model.remove (model.getConstrs () [1])
elif选择= = 1:
model.remove (model.getQConstrs () [1])

#但上面的问题发生

它遵循一个Q矩阵给存在的问题:

8.183518770305490270 e 03 2.297365666522668218 e 03 2.834869211770885394 e 03 3.448364922738532054 e 03 1.524895470308772899 e 03 1.259279441586560805 e 03 3.916504118835039371 e 03 1.812342619474992776 e 03 4.261601188608944712 e 03 3.337707625892217481 e 03 5.197285458943386388 e-04 3.985203821602604189 e 03 3.966875606112349462 e 03 3.946954130262378922 e 03 1.981797238519999744 e 03 2.430652804265091317 e 03 3.340419247538666068 e 03 2.315352310723218978 e 03 4.255939471385788292 e 03 3.657394831090152437 e 03 1.815302182074037462 e 03 2.859098122105526232 e 03 3.005214552267041535 e 03 3.327639184208631713 e 03 4.432160272815478634 e 03
2.297365666522668218 e 03 3.605745713328692165 e 03 1.579539257214147363 e 03 1.905474886032905999 e 03 1.551503191625135114 e 03 9.277837302281550201 e-04 1.740421309932530837 e 03 1.279942871206428455 e 03 1.510676732133104652 e 03 4.459362824098448796 e-04 2.865246673558643868 e-04 2.344086294971239708 e 03 2.156068519668383979 e 03 1.998782826267762273 e 03 1.209468020711617969 e 03 1.400485668480815982 e 03 1.908156368236996712 e 03 1.247801119804743588 e 03 2.267440573775253345 e 03 1.942217465442079398 e 03 1.033150170372880558 e 03 2.410364638688832634 e 03 2.220470525133016928 e 03 1.416920896887645213 e 03 2.348783713287319521 e 03
2.834869211770885394 e 03 1.579539257214147363 e 03 7.239535269883899150 e 03 2.480088782952216166 e 03 1.654763685466621899 e 03 9.261195516831389378 e-04 2.054228907799679569 e 03 1.658023397670166333 e 03 4.852077964507480606 e 03 -1.438544955635962170 e-04 8.801527608168022848 e-04 3.717598104306782305 e 03 3.281728107574348116 e 03 2.605219599722515336 e 03 1.634548095070292558 e 03 2.063339510181302558 e 03 2.495029604049811642 e 03 1.317769511193337328 e 03 4.295731697735197425 e 03 3.116140575162981794 e 03 9.070186316162302332 e-04 1.594163279202065985 e 03 2.992402340776277331 e 03 1.613046642016633357 e 03 3.375568657675624262 e 03
3.448364922738532054 e 03 1.905474886032905999 e 03 2.480088782952216166 e 03 4.226515823649083965 e 03 1.695933992524550340 e 03 9.767023635254060403 e-04 2.920065164960743750 e 03 1.866476738124951294 e 03 3.287403784886695074 e 03 1.826979901064389178 e 03 2.411333486996756982 e-04 3.162024342513527781 e 03 3.302480353691441151 e 03 3.336090496234135703 e 03 1.744497708042673989 e 03 2.354388412656911473 e 03 3.523550518682201649 e 03 1.425764548232013760 e 03 3.445870459251399245 e 03 2.777441816338213024 e 03 1.452288241553629025 e 03 1.475470410979717699 e 03 2.602070601602235207 e 03 2.445207345012177704 e 03 3.615086828902234605 e 03
1.524895470308772899 e 03 1.551503191625135114 e 03 1.654763685466621899 e 03 1.695933992524550340 e 03 3.603409864536454271 e 03 1.156500740221985029 e 03 1.568327652083019311 e 03 1.876232770973321673 e 03 1.711121936995317616 e 03 -8.843278314514507038 e-05 8.961713430522319892 e-04 1.910561673757856004 e 03 2.130715856828735606 e 03 1.623973730693543992 e 03 9.842884968486930938 e-04 1.266261066825570330 e 03 1.830451761977406602 e 03 9.750115638116579712 e-04 2.046927204121419454 e 03 1.101126333769868529 e 03 1.315830065318598441 e 03 1.059861710978575759 e 03 1.665936974177800733 e 03 1.301552848817857455 e 03 2.151820587102729315 e 03
1.156500740221985029 9.767023635254060403 9.261195516831389378 1.259279441586560805 9.277837302281550201 e 03 e-04 e-04 e-04 e 03 2.189775210054166910 e 03 1.127079464661659642 e 03 1.482881042857063514 e 03 1.418952096397672847 e 03 1.235893123280300742 e 03 5.395254569928968754 e-04 1.714192927537804825 e 03 1.401286233455856060 e 03 1.158058839923301270 e 03 1.058666653723559651 e 03 1.227264115883330104 e 03 1.147095189799985726 e 03 8.535050724452788963 e-04 1.098938171917760885 e 03 1.105640763580663941 e 03 1.123099040742471045 e 03 1.001023384892498272 e 03 1.169071192648993155 e 03 8.076474793669686332 e-04 1.651134111805354319 e 03
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3.327639184208631713 e 03 1.416920896887645213 e 03 1.613046642016633357 e 03 2.445207345012177704 e 03 1.301552848817857455 e 03 8.076474793669686332 e-04 2.568269737381929582 e 03 1.248947361532743230 e 03 2.313437529751975578 e 03 1.342816698760200675 e 03 -1.968577161462686537 e 03 1.756781734256971641 e 03 2.536911765691617082 e 03 3.165203757722427017 e 03 1.458542017832874455 e 03 1.448661688451464416 e 03 2.135381381073856496 e 03 1.126885380333231051 e 03 2.410199274815167172 e 03 1.208307397979586613 e 03 1.109619396700610135 e 03 2.059185499214491628 e 03 2.034748472013195308 e 03 5.330989011258720905 e 03 3.475908228508777214 e 03
4.432160272815478634 e 03 2.348783713287319521 e 03 3.375568657675624262 e 03 3.615086828902234605 e 03 2.151820587102729315 e 03 1.651134111805354319 e 03 3.442910437752849575 e 03 1.972987168242520007 e 03 4.003116845972843132 e 03 2.868768607810693108 e 03 1.593666900279860519 e 03 4.766890026109149754 e 03 4.650204607276404306 e 03 4.253178997679809246 e 03 2.361097400100625309 e 03 2.699698871507372287 e 03 3.486306018755716812 e 03 2.233304191650051489 e 03 4.746367289751878341 e 03 3.355166908997606057 e 03 2.095257305979588997 e 03 2.473788681164188191 e 03 2.838599206244461857 e 03 3.475908228508777214 e 03 8.611740537407937268 e 03

0

马蒂亚斯•米尔藤贝格进行为期四天的

Gurobi员工

2021年6月3日09:17

谢谢你上传代码,丹尼尔。它不会帮助,不过,因为这是无法复制的。你能尝试发布一个最小可复制的代码示例或约束的数学规划问题吗?

谢谢,
马蒂亚斯

0

Daniele原产地

2021年6月3日09:25

是什么意思“重现”吗?
在这一点上我认为我将征求许可发布the4所需的所有文件,但是我不知道如何去做。约束是一个二次表达式:鉴于问系数矩阵和x变量向量(列向量),约束是x ^ TQx =常数。

0

马蒂亚斯•米尔藤贝格进行为期四天的

Gurobi员工

2021年6月3日09:53

Stackoverflow提供了一个不错的总结怎么写一个很好的问题:

如何创建一个最小的,可再生的例子吗

请理解,你需要给我们提供必要的信息来帮助你。简单的粘贴你的整个代码和要求我们或其他社区成员并不是路要走。请让你的代码尽可能的简洁。

在任何情况下,我仍然不明白为什么将非凸参数设置为2不是一个选择。

欢呼,
马蒂亚斯

0

Daniele原产地

2021年6月3日17

谢谢你的回答马蒂亚斯。
我不是真的用来寻求帮助对社区所以我道歉我引起的任何不便。现在我明白了应该怎么做。我看看它是创建一个最小的,可再生的例子,在此公布。我认为这是被请求只看代码或执行它作为一个整体,但我现在不是这样了。

对非凸参数:这是非常奇怪的让这些nonconvexity错误因为我没有经验没有,与其他实例(不同的数据和变量)的数量相同的模型,因为我很确定我得到的矩阵凸二次表达式从PSD和表达式。在这一点上,问题是:改变对gurobi允许非凸表达式时的表现?

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马蒂亚斯•米尔藤贝格进行为期四天的

Gurobi员工

2021年6月03,39

嗨,丹尼尔,

这个研讨会可能回答你的一些问题:

非凸二次优化——Gurobi

一般来说,非凸约束通常使一个更难解决的问题——这是没有保证的,不过,你应该检查如何解决处理一个特定的模型实例。手机万博登录

欢呼,
马蒂亚斯

1

Daniele原产地

2021年6月3日16

亲爱的马提亚,

我已经调查这个问题,我终于明白发生了什么事情。
二次等式约束,像你说的,总是需要一套非凸可行(用适当的假设,显然在这种情况下)。不幸的是(幸运的是,在同一时间)gurobi pre-resolves模型和频繁发生,臭名昭著的二次约束被忽略在实际分辨率,由于pre-resolution模型。事实上,它只发生过几次,“非凸”的错误被它混淆我的意思错误,实际上是发生了什么事情。总而言之一切:我对gurobi学习新东西,这太好了!
谢谢你的时间和支持。

最好的祝愿,
达尼埃莱

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马蒂亚斯•米尔藤贝格进行为期四天的

Gurobi员工

2021年6月04,07:07

很高兴读到你可以解决这个问题!presolving的确是一个经常被低估的一部分,解决复杂的问题,甚至能够简化问题类(如摆脱nonconvexity)。有时,很难传达这个信息给用户通过日志文件。

欢呼,
马蒂亚斯

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为什么是我的二次表达式不是凸?

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