Python 在CVXOPT中构造一个LP

我试图用CVXOPT解一个线性规划。有2n个变量，x_1，…，x_2n。LP的形式为

最小x{n+1}+…+x{2n}

s、 t.Ax\leq b

这里，A和b是固定的。从这里看来这很简单。由于我在优化后半部分变量的和，我创建了一个由n个零和n个一组成的向量：c=（0，…，0，1，…，1），并有以下代码（假设已经计算了a和b）：

此代码直接来自CVXOPT文档。然而，我得到一个错误，说：

TypeError: 'c' must be a dense column matrix

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我查了一下，但在我看来，调用matrix（）应该将c转换为适当的类型。有人知道如何解决这个问题吗？

问题是矩阵对象的构造函数将其解释为整数类型，而它应该是双精度的。如果您用显式的双倍数字填充列表，它应该可以工作

从cvxopt的

 if type(c) is not matrix or c.typecode != 'd' or c.size[1] != 1: 
     raise TypeError("'c' must be a dense column matrix") 

检查

import cvxopt
k = 20
c = [1]*(2*k + 2)
for i in range(k + 1):
    c[i] = 0

c = cvxopt.matrix(c)
print c.typecode  # Prints 'i'

解决方案：

c = [1.]*(2*k + 2)
print c.typecode  # Prints 'd'

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我没有解释k是什么，但我认为这与这个问题无关。如果我错了，请告诉我。谢谢！我认为这可能是答案。然而，在做了这个更改之后，我得到了一个错误：TypeError:'G'必须是一个密集或稀疏的'd'矩阵，有10列。我看到关于这个错误有一个stackoverflow问题，但我没有看到这个线程和这个线程之间有多少相似之处。您对此有什么见解吗？这是一个不同的错误，因为它与您定义矩阵

a

的方式有关。您能检查一下

A

是否定义为

d类型（我们在上面所做的）并且它的维度数量是否正确吗？A的类型代码是否为“d”，维度是否已签出。A中的列数是10，与错误似乎所说的相反。在这一点上，也许最好打开一个新的线程，是吗？我建议这样做。然后，它将有一个完整的描述，并对社区有更多的可见性。我敢打赌，很多使用cvxopt的人也会犯类似的错误。。
c = [1.]*(2*k + 2)
print c.typecode  # Prints 'd'