mosek原始对偶内点法代码

Mosek是一种强大的数学优化工具，其原始对偶内点法是其主要的求解方法之一。下面是一个使用Mosek原始对偶内点法进行优化的示例代码：

# 导入Mosek库
import mosek as ms

# 创建优化模型
with ms.Env() as env:
    with env.Task(0, 0) as task:
        # 设置线性约束和目标函数系数
        c = [1.0, 2.0, 3.0]  # 目标函数系数
        A = [[1.0, 1.0, 1.0], [2.0, 2.0, 1.0]]  # 线性约束矩阵
        b = [3.0, 5.0]  # 线性约束的右侧项

        # 创建变量和约束
        num_var = len(c)
        num_con = len(b)
        task.appendvars(num_var)
        task.appendcons(num_con)

        # 设置变量类型和目标函数
        task.putvartypelist(range(num_var), [ms.variable_type.type_primal] * num_var)
        task.putclist(range(num_var), c)
        task.putobjsense(ms.objsense.minimize)

        # 设置线性约束的系数矩阵
        task.putaijlist(range(num_con), [0] * num_con, range(num_var), A[0])
        task.putaijlist(range(num_con), [1] * num_con, range(num_var), A[1])

        # 设置线性约束的右侧项
        task.putconboundlist(range(num_con), ms.boundkey.ra,
                             [b[i], b[i]] for i in range(num_con))

        # 设置Mosek参数
        task.putdouparam(ms.dparam.intpnt_tol_dfeas, 1e-9)
        task.putdouparam(ms.dparam.intpnt_tol_pfeas, 1e-9)
        task.putdouparam(ms.dparam.intpnt_tol_rel_gap, 1e-9)

        # 求解优化问题
        task.optimize()

        # 获取优化结果
        solsta = task.getsolsta(ms.soltype.bas)
        objval = task.getprimalobj(ms.soltype.bas)

        # 打印结果
        print("优化状态:", solsta)
        print("最优解:", task.getxxlist(ms.soltype.bas))
        print("目标函数值:", objval)

这是一个简单的线性优化问题，使用Mosek的原始对偶内点法求解。首先，我们导入必要的库，并创建Mosek环境和任务。然后，我们设置问题的线性约束和目标函数系数，并创建变量和约束。接下来，我们设置变量类型，目标函数和线性约束的系数矩阵和右侧项。然后，我们设置Mosek的参数，如内点法收敛容差等。最后，我们使用task.optimize()求解优化问题，并获取结果，包括优化状态、最优解和目标函数值。