Julia 有效地重用/更新凸约束

我用Julia（带凸性）多次用相同的约束结构解决凸问题。现在，我有如下简化结构：

using Convex
N = Int16(1e4)
x = Variable(N)
t = Variable()
obj = square(x)
for sim_number = 1:100
    z = rand(N)
    p = minimize(obj)
    for j = 1:N
        p.constraints += [x[j] >= z[j] + t]
    end
    solve!(p)
end

是否有方法在

sim\u number

循环之外初始化N个约束的结构

x>=random\u val[j]+t

，以便我只能重用/更新约束的RHS？对于我遇到的实际问题，设置

N

约束（我有

N=100000

）需要很长时间，但解决起来很快，因此我正在寻找一种重用约束结构的方法