python - 如何在 CVXPY 中指定非线性约束？

Question

我是 CVXPY 包的新手，正在尝试将使用具有非线性约束的 fmincon(x) 的传统 Matlab 优化代码移植到 CVXPY。这样做我继续获得各种错误异常。当我使用了 cp.Variable() 和 cp.Parameter() 的各种组合时。

因此，我对自己做错了什么感到茫然，因此我希望有人可以为我提供有关如何实现目标的建议。

最后，请注意我没有设计或实现原始 Matlab 代码，我继承了代码库并被要求将其转换为 Python。下面是 MATLAB 代码和对应的 CVXPY 代码：

Matlab代码片段：

  % Third: define the nonlinear constraint function:
    function [cin, ceq] = nonlcon(x)
        cin = -1;
        ceq = x'*H*x - sd.^2;   % where H and sd are global.
    end

...

[O(4:k+3, i), fval, O(k+4, i)] = ...
     fmincon(@objfun, O(4:k+3, i-1), ABar, uBar, PHI, Nu, cBar, bBar, @nonlcon, options);

CVXPY 代码片段：

def nonlcon(x, H, sd):
    # Algorithmic definition of the nonlinear constraint function
    cin = -1.
    ceq = (x.T @ H @ x) - sd**2   # where H and sd are global.

    out_params = (cin, ceq)

    return(out_params)

...

if callable(nonlcon):
    if len(nonlcon_args) == 2:
        (H, sd) = nonlcon_args
        cin = lambda x: np.negative(nonlcon(x, H, sd)[0])
        ceq = lambda x: nonlcon(x, H, sd)[1]
    else:
        cin = lambda x: np.negative(nonlcon(x)[0])
        ceq = lambda x: nonlcon(x)[1]

...

  if callable(nonlcon):
        c_in = cp.Variable()
        c_in.value = np.array(cin(x_hat))

        c_eq = cp.Variable()
        c_eq.value = np.array(ceq(x_hat))

        constraints += [c_in <= 0,
                                c_eq == 0]

    prob = cp.Problem(cp.Minimize(obj_f(x_hat)),
                                   constraints)

最新的 CVXPY 错误信息：

TypeError：abs（）的错误操作数类型：'AddExpression'

指定非线性约束的各种实现组合的结果，以及产生的错误消息：

观察到的 CVXPY 非线性约束误差：

使用实现：

 c_in = cp.Parameter()
 c_in.value = cin(x_hat)

 c_eq = cp.Variable((1,))
 c_eq.value = ceq(x_hat)

TypeError：不是常量值的有效类型。

使用实现：

 c_in = cp.Variable((1,))
 c_in.value = cin(x_hat)

 c_eq = cp.Variable((1,))
 c_eq.value = ceq(x_hat)

ValueError：变量值的无效尺寸（）。

使用实现：

 c_in = cp.Parameter()
 c_in.value = cin(x_hat)

 c_eq = cp.Parameter()
 c_eq.value = ceq(x_hat)

TypeError：不是常量值的有效类型。

使用实现：

 c_in = cp.Parameter()
 c_in.value = cin(x_hat)

 c_eq = cp.Variable()
 c_eq.value = ceq(x_hat)

TypeError：不是常量值的有效类型。

使用实现：

 c_in = cp.Variable()
 c_in.value = cin(x_hat)

 c_eq = cp.Variable()
 c_eq.value = ceq(x_hat)

TypeError：不是常量值的有效类型。

使用实现：

 c_in = cp.Variable()
 c_in.value = np.array(cin(x_hat))

 c_eq = cp.Variable()
 c_eq.value = np.array(ceq(x_hat))

TypeError：abs（）的错误操作数类型：'AddExpression'

使用实现：

c_in = cp.Parameter()
c_in.value = cin(x_hat)

# c_eq = cp.Variable()
# c_eq.value = ceq(x_hat)

constraints += [c_in <= 0,
                ceq(x_hat) == 0]

DCPError：问题不遵循 DCP 规则。具体来说：以下约束不是 DCP：

使用实现：

# c_in = cp.Parameter()
# c_in.value = cin(x_hat)

# c_eq = cp.Variable()
# c_eq.value = ceq(x_hat)

constraints += [cin(x_hat) <= 0,
                ceq(x_hat) == 0]

AttributeError：“numpy.bool_”对象没有属性“变量”

真的希望有人可以向我解释我做错了什么。

提前致谢...

克里斯

标签： pythonmatlaboptimizationnonlinear-optimizationcvxpy