CVXPY接口

CVXPY 是一种基于Python编程语言的开源凸优化问题建模工具。 它允许用户以自然的数学方式表达待求解的问题，十分方便且高效。本章介绍了如何在CVXPY中使用 杉数求解器。

安装说明

在CVXPY中调用杉数求解器进行求解之前，用户需要正确安装与配置CVXPY和杉数求解器。CVXPY目前支持 Python 3.7及之后的Python版本。用户可以从 Anaconda发行版 或者 Python官方发行版 下载并安装Python。我们推荐用户 安装Anaconda发行版，因为它对Python新手使用更加友好与方便。

使用conda安装

我们推荐安装了Anaconda发行版Python的用户使用它自带的 conda 工具安装CVXPY， 在Windows的命令行或者Linux和MacOS上的终端中执行下述命令即可:

conda install -c conda-forge cvxpy

使用pip安装

用户也可以通过标准的 pip 工具安装CVXPY，在Windows的命令行或者Linux和MacOS的终端中 执行下述命令即可:

pip install cvxpy

配置CVXPY接口

CVXPY V1.3 及以上版本支持直接调用COPT。用户需提前安装并配置好杉数求解器后，接着：

import cvxpy as cp

在CVXPY的求解函数 solve 中，指定参数 solver="COPT" 使用杉数求解器进行求解:

prob.solve(solver="COPT")

功能介绍

杉数求解器的CVXPY接口支持求解线性规划问题（LP）、混合整数规划问题（MIP）、半定规划问题（SDP）、凸二次规划问题（convex QP）、二阶锥规划问题（SOCP）、混合整数凸二次规划问题（convex MIQP）和混合整数二阶锥规划问题（MISOCP），常用的参数有:

• verbose

  CVXPY参数，控制是否显示详细的求解日志，默认为 False，即不显示求解日志。

• params

  该选项以 key=value 形式设置优化参数。请用户查看 参数 章节查看 目前支持的优化参数。