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我正在尝试使用 R 包 CVXR 解决具有线性约束的二次优化问题。尽管默认求解器能够求解优化,但 Mosek 求解器不能。我希望使用 Mosek 的原因是因为我需要解决一个具有超过 250 个约束的更大问题,而默认求解器给出了一个不准确的解决方案,因此我希望使用 Mosek 解决更大的问题。这是一个简单的例子,Mosek 没有工作:
suppressMessages(suppressWarnings(library(CVXR)))
set.seed(10)
n <- 10
SAMPLES <- 100
mu <- matrix(abs(rnorm(n)), nrow = n)
Sigma <- matrix(rnorm(n^2), nrow = n, ncol = n)
Sigma <- t(Sigma) %*% Sigma
w <- Variable(n)
ret <- t(mu) %*% w
risk <- quad_form(w, Sigma)
constraints <- list(w >= 0, sum(w) == 1,ret==mean(mu))
prob <- Problem(Minimize(risk), constraints)
result <- solve(prob,solver='MOSEK')
它给出了以下错误。
Error in py_call_impl(callable, dots$args, dots$keywords) :
TypeError: 'int' object is not iterable
10.stop(structure(list(message = "TypeError: 'int' object is not iterable",
call = py_call_impl(callable, dots$args, dots$keywords),
cppstack = structure(list(file = "", line = -1L, stack = c("1 reticulate.so 0x000000010d278f9b _ZN4Rcpp9exceptionC2EPKcb + 219",
"2 reticulate.so 0x000000010d27fa35 _ZN4Rcpp4stopERKNSt3__112basic_stringIcNS0_11char_traitsIcEENS0_9allocatorIcEEEE + 53", ...
9.mosek_intf at mosekglue.py#51
8.get_mosekglue()$mosek_intf(reticulate::r_to_py(A), b, reticulate::r_to_py(G),
h, c, dims, offset, reticulate::dict(solver_opts), verbose)
7.Solver.solve(solver, objective, constraints, object@.cached_data,
warm_start, verbose, ...)
6.Solver.solve(solver, objective, constraints, object@.cached_data,
warm_start, verbose, ...)
5.CVXR::psolve(a, b, ...)
4.CVXR::psolve(a, b, ...)
3.solve.Problem(prob, solver = "MOSEK")
2.solve(prob, solver = "MOSEK")
1.solve(prob, solver = "MOSEK")
有人知道如何解决,可能是重新表达问题?
我的 session 信息如下:
R version 3.5.2 (2018-12-20)
Platform: x86_64-apple-darwin15.6.0 (64-bit)
Running under: macOS Mojave 10.14.1
Matrix products: default
BLAS: /System/Library/Frameworks/Accelerate.framework/Versions/A/Frameworks/vecLib.framework/Versions/A/libBLAS.dylib
LAPACK: /Library/Frameworks/R.framework/Versions/3.5/Resources/lib/libRlapack.dylib
locale:
[1] en_US.UTF-8/en_US.UTF-8/en_US.UTF-8/C/en_US.UTF-8/en_US.UTF-8
attached base packages:
[1] stats graphics grDevices utils datasets methods base
other attached packages:
[1] reticulate_1.10 Matrix_1.2-15 CVXR_0.99-2 e1071_1.7-0.1 rstudioapi_0.9.0
[6] openxlsx_4.1.0
loaded via a namespace (and not attached):
[1] Rcpp_1.0.0 lattice_0.20-38 class_7.3-14 gmp_0.5-13.2 R.methodsS3_1.7.1
[6] grid_3.5.2 R6_2.3.0 jsonlite_1.6 zip_1.0.0 Rmpfr_0.7-2
[11] R.oo_1.22.0 R.utils_2.7.0 tools_3.5.2 bit64_0.9-7 bit_1.1-14
[16] compiler_3.5.2 scs_1.1-1 ECOSolveR_0.4
谢谢
最佳答案
Python 错误
TypeError: 'int' object is not iterable'
显示在 mosekglue.py 中对 mosek_intf
的调用期望一个列表迭代(某处未指定),但收到一个标量。这可能是由于以下事实引起的——因为在 R 中一切都是列表——网状处理单元素和多元素列表的方式不同(参见其 type conversions)。
仅阅读了源代码,我最好的猜测是它是 mosekglue.py (line 102)这失败了,因为你的问题只有一个二阶锥(具体来说,我相信网状发送 dims=dict(q: n)
而不是 dims=dict(q: [n])
)。
您的选择是向 GitHub 上的 CVXR 项目提交错误报告并等待,和/或努力确认我的怀疑(甚至可能提出修复并将其贡献给项目),和/或使用 dummy 修改您的问题 Material ,直到它滑过界面。
关于r - CVXR 使用 Mosek 解决二次最小化问题,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/54540846/
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