CVXPY 中的混合 Integer 編程約束

Question

其中： V： 3x3 Matrix
V：標量復數常數
問題是要找到一個boolean矩陣X
最小化Residules=cp.norm(cp.sum(cp.multiply(Vc,S))-V)

以下代碼有效：

import numpy as np

import cvxpy as cp 



V= np.random.random(3)*10 + np.random.random(3)*10 * 1j
C=3+4j
X=cp.Variable((3,3), boolean=True)

Residules=cp.norm(cp.sum(cp.multiply(Vc,S))-V)
Objective= cp.Minimize(Residules)





Const1=cp.sum(X,0)<=1

Prob1= cp.Problem(Objective)



Prob1.solve() 
X=np.array(X.value)  
print(np.round(X))
print(Prob1.value)

output：

[[ 1.  0.  0.]
 [ 1. -0. -0.]
 [-0.  1. -0.]]
1.39538277332097

我的問題：我想對問題進行約束，以便對於Matrix X中的每一列，只有一個元素可以是“1”，並且 rest 應該為零。 這樣在每一列中最多有一個值為 1 的元素。我試過：

Const1=cp.sum(X,0)<=1
Prob1= cp.Problem(Objective,[Const1])
Prob1.solve() 

發生以下錯誤：

文件“path\Anaconda3\lib\site-packages\cvxpy\reductions\complex2real\complex2real.py”，第 95 行，invert dvars[vid] = solution.dual_vars[cid]

密鑰錯誤：11196
任何其他方式來設置這個約束？

Answer 1

我將complex的部分與real部分分開。 我認為它有效。

import numpy as np
import cvxpy as cp


Vr= np.random.random((3,3))
Vi=np.random.random((3,3))
Cr=3
Ci=4

X=cp.Variable((3,3),boolean=True)



Real=cp.sum(cp.multiply(Vr,X))-Cr
Imag=cp.sum(cp.multiply(Vi,X))-Ci


Residules=cp.norm(cp.hstack([Real, Imag]), 2)
Objective= cp.Minimize(Residules)




const1=[cp.sum(X,axis = 0)<=1]


Prob1= cp.Problem(Objective,const1)



Prob1.solve() 
X=np.array(X.value)  
print(np.round(X))
print(Prob1.value)