osqp python

OSQP 是一个快速的凸优化求解器，可用于求解线性和二次凸优化问题。它具有高效的求解速度和较小的内存占用，适用于大规模问题。在 Python 中使用 OSQP，需要安装相应的 Python 包。以下是在 Python 中使用 OSQP 的简单示例：

首先，安装 OSQP 包：

pip install osqp

然后，使用以下代码解决线性规划问题：

import osqp
import numpy as np

# Define the problem data
P = np.array([[4.0, 1.0], [1.0, 2.0]])
q = np.array([1.0, 1.0])
A = np.array([[1.0, 1.0], [1.0, 0.0], [0.0, 1.0]])
l = np.array([1.0, 0.0, 0.0])
u = np.array([1.0, 0.7, 0.7])

# Create an OSQP object
prob = osqp.OSQP()

# Setup the problem
prob.setup(P=P, q=q, A=A, l=l, u=u)

# Solve the problem
res = prob.solve()

print(res.x)

这个例子解决了以下线性规划问题：

minimize    1/2 x' P x + q' x
subject to  l <= A x <= u

其中，`P`、`q`、`A`、`l` 和 `u` 分别表示问题的输入矩阵和向量。`prob.setup()` 函数设置问题并将其传递给 OSQP 求解器。`prob.solve()` 函数求解问题并返回结果。

类似地，可以使用相同的方法解决二次凸优化问题。只需将 `P` 矩阵替换为半正定矩阵即可。