Pyomo + Mosek 麻烦:系数矩阵不是半正定的
Pyomo + Mosek trouble: Coefficient matrix is not positive semidefinite
我们正在 Pyomo + Mosek(商业)中制定 QP 优化问题。
出乎意料的是,mosek 抱怨二次系数不是 PSD。
Error: rescode.err_obj_q_not_psd(1295): The quadratic coefficient matrix in the objective is not positive semidefinite as expected for a minimization problem.
最小可重现示例:
import pyomo.kernel as pmo
import numpy as np; np.random.seed(1)
n = 5
Q1 = np.random.randn(n, n)
Q1 = Q1.T @ Q1 # theoretically always PSD
m = 5
A1 = np.random.randn(m, n)
b1 = np.random.randn(m)
problem = pmo.block()
problem.x = pmo.variable_list()
for i in range(n):
problem.x.append(pmo.variable())
problem.OBJ = pmo.objective(expr = problem.x @ Q1 @ problem.x, sense = pmo.minimize)
problem.cons = pmo.constraint_list()
tmp_lhs = A1 @ problem.x
for i in range(len(b1)):
problem.cons.append(pmo.constraint(expr= tmp_lhs[i] <= b1[i]))
opt = pmo.SolverFactory("mosek")
opt.solve(problem)
我们认为 Q1 是 PSD 的原因:
- 它所有的特征值都是正的
- CPLEX(商业)能够解决它
请帮忙!
我在 2021 年 2 月的 PR 中修复了这个错误。但是,当前版本 (v 5.7.3) 似乎还没有修复。你可以做两件事(对于这两件事,你需要知道 pyomo 的安装位置,在 python 控制台中使用 print(pyomo.__file__)
找到它):
克隆 Pyomo github 存储库(主分支)并将其用作您的 pyomo 安装。提示:您可以使用 pip 安装 pyomo,然后将 pyomo 安装(在 env/lib/site-packages/pyomo 中的某处)替换为符号 link 回购克隆。 #生活窍门
如果你有 Pyomo 5.7.3,那么你可以自己修复。如果你转到文件:python3.8/site-packages/pyomo/solvers/plugins/solvers/mosek_direct.py
那么你只需要将第 253 行从 mosek_qexp = (qsubi, qsubj, qvals)
更改为 mosek_qexp = (qsubj, qsubi, qvals)
.
第二个选项应该更快。
对于给您带来的不便,我们深表歉意。为什么该版本还没有这个修复有点令人困惑,但我会向 repo 的维护者提出这个问题。
我们正在 Pyomo + Mosek(商业)中制定 QP 优化问题。
出乎意料的是,mosek 抱怨二次系数不是 PSD。
Error: rescode.err_obj_q_not_psd(1295): The quadratic coefficient matrix in the objective is not positive semidefinite as expected for a minimization problem.
最小可重现示例:
import pyomo.kernel as pmo
import numpy as np; np.random.seed(1)
n = 5
Q1 = np.random.randn(n, n)
Q1 = Q1.T @ Q1 # theoretically always PSD
m = 5
A1 = np.random.randn(m, n)
b1 = np.random.randn(m)
problem = pmo.block()
problem.x = pmo.variable_list()
for i in range(n):
problem.x.append(pmo.variable())
problem.OBJ = pmo.objective(expr = problem.x @ Q1 @ problem.x, sense = pmo.minimize)
problem.cons = pmo.constraint_list()
tmp_lhs = A1 @ problem.x
for i in range(len(b1)):
problem.cons.append(pmo.constraint(expr= tmp_lhs[i] <= b1[i]))
opt = pmo.SolverFactory("mosek")
opt.solve(problem)
我们认为 Q1 是 PSD 的原因:
- 它所有的特征值都是正的
- CPLEX(商业)能够解决它
请帮忙!
我在 2021 年 2 月的 PR 中修复了这个错误。但是,当前版本 (v 5.7.3) 似乎还没有修复。你可以做两件事(对于这两件事,你需要知道 pyomo 的安装位置,在 python 控制台中使用 print(pyomo.__file__)
找到它):
克隆 Pyomo github 存储库(主分支)并将其用作您的 pyomo 安装。提示:您可以使用 pip 安装 pyomo,然后将 pyomo 安装(在 env/lib/site-packages/pyomo 中的某处)替换为符号 link 回购克隆。 #生活窍门
如果你有 Pyomo 5.7.3,那么你可以自己修复。如果你转到文件:
python3.8/site-packages/pyomo/solvers/plugins/solvers/mosek_direct.py
那么你只需要将第 253 行从mosek_qexp = (qsubi, qsubj, qvals)
更改为mosek_qexp = (qsubj, qsubi, qvals)
.
第二个选项应该更快。
对于给您带来的不便,我们深表歉意。为什么该版本还没有这个修复有点令人困惑,但我会向 repo 的维护者提出这个问题。