python求解二次规划问题，现成的代码

您可以使用Python中的cvxopt库来求解二次规划问题，以下是一个简单的示例代码：

import cvxopt

# 定义二次规划问题的参数
P = cvxopt.matrix([[4, 1], [1, 2]])
q = cvxopt.matrix([1, 1])
G = cvxopt.matrix([[-1, 0], [0, -1]])
h = cvxopt.matrix([0, 0])
A = cvxopt.matrix([1, 1], (1, 2))
b = cvxopt.matrix(1.0)

# 求解二次规划问题
sol = cvxopt.solvers.qp(P, q, G, h, A, b)

# 输出结果
print(sol['x'])

在上面的代码中，我们首先定义了二次规划问题的参数P、q、G、h、A和b，并将它们传递给cvxopt.solvers.qp函数来求解。最终，该函数将返回一个字典，其中包含了问题的解。在本例中，我们将解打印到了控制台上。

相关问题

python求解二次规划的对偶问题的代码

以下是使用cvxopt库求解二次规划对偶问题的Python代码：

import numpy as np
from cvxopt import matrix, solvers

# 定义二次规划问题的相关参数
P = matrix(np.array([[1.0, 0.5], [0.5, 2.0]]))
q = matrix(np.array([-5.0, -6.0]))
G = matrix(np.array([[-1.0, 0.0], [0.0, -1.0], [-1.0, -3.0], [2.0, 5.0]]))
h = matrix(np.array([0.0, 0.0, -15.0, 100.0]))

# 求解二次规划问题的对偶问题
sol = solvers.qp(P=P, q=q, G=G.T, h=h)
print(sol['x'])

需要注意的是，对偶问题中的矩阵$G$和向量$h$需要转置，即求解对偶问题时应该使用$G^T$和$h$。同时，这里使用了cvxopt库中的qp函数，它可以同时求解原问题和对偶问题，只需要将对应的矩阵和向量传入即可。

python求解二次规划cvxopt

Python求解二次规划(cvxopt)是使用cvxopt库中的函数来实现的。将二次规划问题转化为标准的凸优化问题，然后通过cvxopt库中的函数来求解得到问题的最优解。

首先，需要安装cvxopt库，可以使用pip install cvxopt命令进行安装。

在Python中，可以使用cvxopt库中的matrix和solvers来定义和求解二次规划问题。

首先，通过导入cvxopt库，可以使用matrix函数来定义二次规划问题的数据。matrix函数可以将数组转化为cvxopt库中的矩阵形式。

接下来，利用cvxopt库中的solvers函数来求解二次规划问题。solvers.qp函数是用于求解凸二次规划问题的主要函数。在函数中需要提供二次规划问题的参数，如目标函数的系数，不等式约束的系数矩阵以及约束条件。

最后，使用solve函数来解决二次规划问题，并返回最优解。

例如，下面是一个使用cvxopt库求解二次规划问题的例子：

from cvxopt import matrix, solvers

# 定义二次规划问题的参数
P = matrix([[1.0, 0.0], [0.0, 1.0]])
q = matrix([-2.0, -3.0])
G = matrix([[-1.0, 0.0], [0.0, -1.0]])
h = matrix([0.0, 0.0])
A = matrix([[1.0, 1.0]])
b = matrix([1.0])

# 求解二次规划问题
sol = solvers.qp(P, q, G, h, A, b)

# 输出最优解
print(sol['x'])

这段代码会输出二次规划问题的最优解。其中，P、q、G、h、A、b分别代表二次规划问题的目标函数系数、不等式约束的系数矩阵以及约束条件。

这就是使用cvxopt库中的函数来求解二次规划问题的基本步骤。可以根据具体的问题进行相应的调整和设置参数，求解出问题的最优解。