首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何用Python计算gurobi中的2范数约束?

在使用Python计算gurobi中的2范数约束时,可以按照以下步骤进行:

  1. 导入必要的库和模块:
代码语言:txt
复制
import gurobipy as gp
from gurobipy import GRB
import numpy as np
  1. 创建模型对象:
代码语言:txt
复制
model = gp.Model("2_norm_constraint")
  1. 定义变量:
代码语言:txt
复制
x = model.addVars(n, lb=-GRB.INFINITY, vtype=GRB.CONTINUOUS, name="x")

其中,n为变量的维度。

  1. 定义目标函数:
代码语言:txt
复制
obj = # 定义目标函数
model.setObjective(obj, GRB.MINIMIZE)
  1. 添加2范数约束:
代码语言:txt
复制
A = # 定义约束矩阵
b = # 定义约束向量

norm_constraint = model.addConstr(gp.quicksum(A[i,j]*x[j] for j in range(n)) <= b[i] for i in range(m))

其中,A为约束矩阵,b为约束向量,m为约束的数量。

  1. 求解模型:
代码语言:txt
复制
model.optimize()
  1. 获取结果:
代码语言:txt
复制
if model.status == GRB.OPTIMAL:
    solution = model.getAttr('x', x)
    print("Optimal solution:")
    for i in range(n):
        print(f"x[{i}] = {solution[i]}")

以上是使用Python计算gurobi中的2范数约束的基本步骤。在实际应用中,可以根据具体问题进行相应的调整和优化。

关于gurobi和Python的更多信息,可以参考腾讯云的Gurobi产品介绍页面:Gurobi产品介绍

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

干货 | 运筹学、数学规划、离散优化求解器大PK,总有一款适合你

Gurobi Gurobi 是由美国Gurobi公司开发新一代大规模数学规划优化器,在 Decision Tree for Optimization Software 网站举行第三方优化器评估,展示出更快优化速度和精度...Gurobi 优势特点: (1)采用最新优化技术,充分利用多核处理器优势 (2)任何版本都支持并行计算,并且计算结果确定而非随机 (3)提供了方便轻巧接口,支持 C++, Java, Python,...按照目前进度,按照开发进度,预期2019年夏天,线性规划求解器可以达到接近最好商业求解器CPLEX Gurobi水准,整数规划求解器可以达到世界最好开源求解器SCIP级别。...例如对于MIPLIB2010测试库具有164547个变量、328818个约束例子MAP18,CMIP仅需847秒可求得全局最优解。 Part3 求解器大PK 目前求解器主要有开源和商业两个流派。...目前,仅有少数几个发达国家拥有自己整数规划求解器,美国有GUROBI、CPLEX、SAS、MATLAB、CBC、SYMPHONY,德国有SCIP,俄罗斯有MIPCL和GLPK,英国有XPRESS(后被美国

25.3K70

干货 | 到底是什么算法,能让人们如此绝望?

(6)停止规则(Stop Criterion):禁忌搜索停止规则设计多种多样,最大迭代数、算法运行时间、给定数目的迭代内不能改进解或组合策略等等。 ? 实验篇 ?...实验,点规模集合取{10,20,50,100,200},问题精确解通过GUROBI求解,GUROBI是现阶段公认最好规划问题求解工具,小编在调用其接口时,融入Cutting-Plane(切平面)...TS求解,若目标值与问题最优解一致或当前已运行时间超过GUROBI运行时间时,停止迭代,便于实验比较。 实验结果 ?...小编将实验二编码(Python)在这里公布给大家 # -*- coding: utf-8 -*- """ @author: hxw description: 基于TSP,使用禁忌搜索算法及gurobi...__str__(self): pass 注: (1)介于本次推文主题与篇幅, GUROBI求解部分暂不公布,有需求朋友可以给我们留言,或关注公众号后续内容; (2)编码主要目的是展示

1.1K20
  • 数学规划求解器性能测试之VRPTW

    随着CLPEX、Gurobi等各种求解器出现和求解性能不断提升,它们在一定程度上已经成为了部分企业乃至学者偏爱。 但是,求解器真的有这么厉害吗? 小编认为,求解器还是存在着明显局限性。...在VRPTW,车辆除了要满足VRP问题限制之外,还必须要满足需求点时窗限制,而需求点时窗限制可以分为两种,一种是硬时窗(Hard Time Window),硬时窗要求车辆必须要在时窗内到达,早到必须等待...编程实现,Gurobi版本为9.1,使用服务器信息如下: 算例演示 (需要说明是,为了使实验对比效果更加明显,我们以10个点为一组增加数据规模。...因此算例二、三、四是由homberger标准算例homberger_200_customer_instances截取而来。)...Gurobi在两个小时内能成功求解算例规模只有120-130个点,并没有我们想象那么大。在企业应用,更大规模VRPTW并不少见,但其求解所需时间却不能在企业所能忍受范围内。

    3.2K43

    「精挑细选」精选优化软件清单

    优化问题,在本例是最小化问题,可以用以下方式表示 给定:一个函数f:一个{\displaystyle \to}\to R,从某个集合a到实数 搜索:A一个元素x0,使得f(x0)≤f(x)对于A所有...在连续优化,A是欧氏空间Rn某个子集,通常由一组约束、等式或不等式来指定,这些约束、等式或不等式是A成员必须满足。在组合优化,A是离散空间某个子集,二进制字符串、排列或整数集。...优化软件使用要求函数f用合适编程语言定义,并在编译或运行时连接到优化软件。优化软件将在A中提供输入值,实现f软件模块将提供计算值f(x),在某些情况下,还将提供关于函数附加信息,导数。...MATLAB -优化工具箱线性、整数、二次和非线性问题;多极大值、多极小值、非光滑优化问题;模型参数估计与优化。 MIDACO是一种基于进化计算单目标和多目标优化轻量级软件工具。...FICO Xpress Galahad library GEKKO Python Gurobi LIONsolver MIDACO一个基于进化计算数值优化软件包。

    5.7K20

    Python进行线性编程

    求解器 在Python,有不同线性编程库,多用途SciPy、适合初学者PuLP、详尽Pyomo,以及其他许多库。...解算器 Gurobi, Cplex,或 SCIP有他们自己API,但是他们所创建模型是与特定求解器相联系。...其他求解器也是可用,比如SCIP,这是一个优秀非商业求解器,创建于2005年,并更新和维护至今。我们也可以使用流行商业选项,Gurobi和Cplex。...在OR-Tools,我们只需用solver.Add()将约束添加到我们求解器实例。...在线性编程,这个函数必须是线性(就像约束条件一样),所以形式为ax + by + cz + d。在我们例子,目标很明确:我们想招募具有最高力量军队。表格给了我们以下力量值。

    2.4K10

    开源线性规划求解器(Linear Programming solver)LP_Solve和CLPPK

    而NETLIB是compressed MPS,需要用他提供工具进行解压。...done 意思是读取所有文件,然后挨个传入code里面让他跑,当然跑完了记得在程序把一些结果记录一下哦。...constraint: 模型约束个数。 non_zero: 约束Ax=b,矩阵A中非0元素个数。 objective: 问题目标值。 time: 求解所花时间。...一些有趣现象 对于E226.SIF这个case,对比了几个solver,求解结果分别如下: 官方报告optimal: -18.7519 cplex, gurobi, clp: -11.64 matlab...Googleor tools没有测因为他们python接口还没有很完善。lp_solve比较出名了,但是感觉还是不太稳定吧,帮助文档倒是写得不错。

    7.5K10

    解决中国“卡脖子”问题:研究求解器少数者

    无论是 SAT 求解器,还是整数规划求解器,都是经典离散约束算法问题。 求解器在工业发展意义非凡。...但随着布尔变元和约束条件越来越多,SAT 求解就会越来越难,需要借助算法来进行推理与计算。...运筹学研究问题主要分两步,第一步是建模,第二步是求解:将现实问题通过算法建成标准数学模型(线性不等式)后,再对数学模型进行求解,从而解决现实问题。...如果变量少,只有x与y,那么我们可以进行手算;但当数学模型涉及到几百万变量,则必须借助软件(matlab)来自动计算。 本质上,求解器就是一个专业数学/计算软件,用于实现复杂数学算法。...“一开始大家觉得(上亿级变量问题)只能用 GUROBI 算,我们也没什么信心。最后发现,我们不但能算出来,而且计算速度比 GUROBI 快了大概 30% 以上。”

    2.7K10

    Lasso 稀疏约束 + Group Lasso 分组最小角回归算法

    Lasso算法最初用于计算最小二乘法模型,这个简单算法揭示了很多估计量重要性质,估计量与岭回归(Ridge regression,也叫Tikhonov regularization)和最佳子集选择关系...2-范数:Euclid范数(欧几里得范数,常用计算向量长度),即向量元素绝对值平方和再开方,matlab可以调用函数norm(x, 2) p-范数:即向量元素绝对值p次方和1/...The Least Absolute Shrinkage and Selection Operator(Lasso) 稀疏约束 在前面的ridge regression,对w做2范数约束,就是把解约束在一个...我们可以将所有变量分组,然后在目标函数惩罚每一组L2范数,这样达到效果就是可以将一整组系数同时消成零,即抹掉一整组变量,这种手法叫做Group Lasso 分组最小角回归算法。...不同于Lasso 方法将每个特征系数项绝对值加总, 这里所加总是每个组系数 L2 范数,在优化过程,该结构尽量选出更少组(组间稀疏),而组内是L2范数,稀疏约束没那么强。

    3.4K20

    AI for Science:清华团队提出使用低维优化求解器求解高维大规模优化问题高效方法

    摘要:在2023年7月即将召开机器学习领域知名国际会议ICML2023,清华大学计算机系徐华老师团队以长文形式发表了采用低维优化求解器求解高维/大规模优化问题最新研究成果(论文标题“GNN&GBDT-Guided...然而,由于免费开源学术和商用求解器能力限制,目前对于以大规模整数规划问题为代表高维优化问题求解,通常依赖于商用求解器,一方面具有较高计算成本和代价,另一方面计算结果常常难以再进一步优化。...实验一:相同运算时间下,与SCIP、Gurobi计算结果对比 实验二:相同优化目标下,与SCIP、Gurobi计算时间对比 实验三:相同计算时间下,与SCIP、Gurobi小规模问题求解结果对比...与经典优化方法相比,在实际问题求解上呈现了如下几个方面的核心创新: (1)在AI for Science领域研究了一种基于神经下潜策略大规模优化问题有效求解方法; (2)实现了使用当前免费、开源和小规模优化求解器对于大规模优化问题...(4)未来在超大规模、多目标、动态、非线性约束等为特征优化难题上具有高效求解潜力和应用价值。 合作联络:xuhua@tsinghua.edu.cn 版权声明 版权属于原作者,仅用于学术分享

    99830

    线性代数在数据科学十个强大应用(一)

    损失函数 你需要非常熟悉模型是如何拟合给定数据(线性回归模型): 从一些预测函数开始(线性回归模型线性函数) 使用数据独立特征预测输出 计算预测输出与实际结果距离 使用Gradient Descent...损失函数是向量范数在线性代数应用。范数可以简单地说是向量量纲。有许多类型向量范数。 L1范数:也称为曼哈顿距离或Taxicab 范数。...L2范数:也称为欧几里德距离。L2 范数是向量距原点最短距离,如下图中红色路径所示: ? 这个距离是用毕达哥拉斯定理计算。它是 ? 平方根,等于5。...但是,范数何用于找出预测值与真实值之间差异?假设预测值存储在向量P,并且真实值存储在向量E。P-E是它们之间差异。P-E范数就是预测总损失。 2....我们上面讨论L1和L2范数用于两种类型正则化: L1正则化与Lasso 回归一起使用 L2正则化与Ridge 回归一起使用 3. 协方差矩阵 双变量分析是数据探索重要一步。

    1.6K00

    线性代数在数据科学十个强大应用(一)

    损失函数 你需要非常熟悉模型是如何拟合给定数据(线性回归模型): 从一些预测函数开始(线性回归模型线性函数) 使用数据独立特征预测输出 计算预测输出与实际结果距离 使用Gradient Descent...损失函数是向量范数在线性代数应用。范数可以简单地说是向量量纲。有许多类型向量范数。 L1范数:也称为曼哈顿距离或Taxicab 范数。...L2范数:也称为欧几里德距离。L2 范数是向量距原点最短距离,如下图中红色路径所示: ? 这个距离是用毕达哥拉斯定理计算。它是 ? 平方根,等于5。...但是,范数何用于找出预测值与真实值之间差异?假设预测值存储在向量P,并且真实值存储在向量E。P-E是它们之间差异。P-E范数就是预测总损失。 2....我们上面讨论L1和L2范数用于两种类型正则化: L1正则化与Lasso 回归一起使用 L2正则化与Ridge 回归一起使用 3. 协方差矩阵 双变量分析是数据探索重要一步。

    1.3K30

    常用距离算法 (原理、使用场景、Python实现代码)

    来源:DeepHub IMBA本文约1700字,建议阅读5分钟本文为你介绍常用距离度量方法、它们工作原理、如何用Python计算它们以及何时使用它们。...但在做出决定之前,我们需要了解距离测量是如何工作,以及我们可以从哪些测量中进行选择。 本文将简要介绍常用距离度量方法、它们工作原理、如何用Python计算它们以及何时使用它们。...欧氏距离也可称为l2范数,其计算方法为: Python代码如下: from scipy.spatial import distancedistance.euclidean(vector_1, vector...曼哈顿距离以l1范数为基础,计算公式为: Python代码如下:  from scipy.spatial import distance  distance.cityblock(vector_1,...总结 在这篇文章,简要介绍了十种常用距离测量方法。本文中已经展示了它们是如何工作,如何在Python实现它们,以及经常使用它们解决什么问题。

    1.1K20

    学习笔记:深度学习正则化

    ——传统ML方法扩展 方法:   增加硬约束(参数范数惩罚):限制参数,L1,L2   增加软约束约束范数惩罚):惩罚目标函数   集成方法   其他 约束和惩罚目的   植入先验知识   偏好简单模型...Student-t先验导出惩罚   KL散度惩罚 注:不同于L1惩罚参数,惩罚激活单元 ? 约束范数惩罚:   本质:约束问题--> 无约束问题 形式:   参数范数惩罚: ?   ...约束范数惩罚: ? ? ?...CNN 八、集成方法 集成方法:   集合几个模型降低泛化误差技术   模型平均:强大可靠   kaggle比赛前三甲基本都是集成方法 Bagging:   有放回抽样,覆盖2/3   多个网络集成...效果:   Dropout比其他标准正则化方法更有效     权重衰减、过滤器范数约束、稀疏激活   可以跟其他形式正则一起使用 优点:   计算量小   不限制模型和训练过程 注:   随机性对dropout

    86620

    干货 | 到底是什么算法,能让人们如此绝望?

    一脸懵逼 开始各种Google、度娘 搜索却无奈发现 百科给知识太零散 Paper介绍又太学术 实在是令人抓狂! 故本着造福人类心态写起了这篇推文 What is TS?...(6)停止规则(Stop Criterion):禁忌搜索停止规则设计多种多样,最大迭代数、算法运行时间、给定数目的迭代内不能改进解或组合策略等等。...实验,点规模集合取{10,20,50,100,200},问题精确解通过GUROBI求解,GUROBI是现阶段公认最好规划问题求解工具,小编在调用其接口时,融入Cutting-Plane(切平面)...TS求解,若目标值与问题最优解一致或当前已运行时间超过GUROBI运行时间时,停止迭代,便于实验比较。...小编将实验二编码(Python)在这里公布给大家 # -*- coding: utf-8 -*- """ @author: hxw description: 基于TSP,使用禁忌搜索算法及gurobi

    3.6K81

    Loss Function

    常见损失函数。 范数 损失函数, 正则项一般是参数 Lp 距离. L1最优化问题解是稀疏性, 其倾向于选择很少一些非常大值和很多insignificant小值....但从最优化问题解平滑性来看, L1范数最优解相对于L2范数要少, 但其往往是最优解, 而L2解很多, 但更多倾向于某种局部最优解....L0范数本身是特征选择最直接最理想方案, 但如前所述, 其不可分, 且很难优化, 因此实际应用我们使用L1来得到L0最优凸近似....但难以优化, 一般转化成 L1 L2 L1-范数 曼哈顿距离 image.png 计算机视觉对比两张图片不同像素点之和 L2-范数 欧几里得距离 image.png Lp-范数 image.png...以 w∈R2w\in \mathbb R^2w∈R​2​​ 为例,椭圆形是 loss 损失等高线,灰色区域是约束区域,等高线与约束区域相交地方,就是最优解。

    1.8K40

    一文详解三维重建之定位定姿算法

    Rotation averaging 观测值:一组相机pose相对rotation 目标:计算相机绝对旋转 优化:L2范数,采用L2范数原因有两个:1)估计一个好旋转初始值 2)收敛快 理论基础...translation averaging 观测值:同rotation averaging 一样,观测值是两一组pose之间相对translation 目标:计算相机绝对旋转 优化:L1范数,原因是...Translation averaging 在global sfm 中计算困难,原因如下: 1、 两视图之间运动不能恢复尺度(tvec 是从本质矩阵恢复出来,但是本质矩阵秩是5,不包含尺度,所以...解决bending map 手段有三点: (1)提前对相机标定 (2)以无人机为例,飞行航线不要在恒定高度上飞行 (3)融合其他传感器,gps 位置约束等 退化case 如下: ?...,位置约束不能保证精度,但可以起到一个control strcture 作用(AR 常用)—参考vins-fusion思想 ,这个openmvg 已经实现位置约束

    1.7K10

    三维重建定位定姿算法

    Rotation averaging 观测值:一组相机pose相对rotation 目标:计算相机绝对旋转 优化:L2范数,采用L2范数原因有两个:1)估计一个好旋转初始值 2)收敛快 理论基础...: translation averaging 观测值:同rotation averaging 一样,观测值是两一组pose之间相对translation 目标:计算相机绝对旋转 优化:L1范数,原因是...L1 范数对噪声鲁邦 理论基础 Translation averaging 在global sfm 中计算困难,原因如下: 1、 两视图之间运动不能恢复尺度(tvec 是从本质矩阵恢复出来,但是本质矩阵秩是...解决bending map 手段有三点: (1)提前对相机标定 (2)以无人机为例,飞行航线不要在恒定高度上飞行 (3)融合其他传感器,gps 位置约束等 退化case 如下: 以上分别为侧面图和俯视图...,位置约束不能保证精度,但可以起到一个control strcture 作用(AR 常用)—参考vins-fusion思想 ,这个openmvg 已经实现位置约束

    81221

    数据带你领略,超市货架摆放艺术

    线性规划(Linear Programming,也称为线性优化)是指在需求由线性关系表示数学模型实现最佳结果(最大利润或最低成本)方法。...Python说这个它能干 用EXCEL来进行优化太繁琐了,不利于用于日常操作。Python可以很容易地解决数据大小问题,只会受到计算速度限制。...此外,一旦编码/自动化,这个程序就可以应用于任何数据量问题;任何新约束条件也可以随时加入进来。 在这里,我使用了pythonPulp库。求解器(solver)我用是开源CBC。...当然还有其他一些商用solver,CPLEX,GUROBI等,这些solver可用于data size问题,因为它们速度更快,结果更好。...在这个例子,我们知道每个决策变量可以取值为0或1,即2 ^ 1也就是2个可能值。 如果现在是2个决策变量,可能组合总数可以是2 ^ 2也就是4,其中一个/多个都可以给出目标函数优化值。

    1.5K01
    领券