问题描述
我在<!DOCTYPE html>
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body{
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中遇到最小方差优化问题，但有一个附加约束：
scipy如果我使用以下命令运行此优化器：
def min_variance_scipy(initial_point: np.array,covariance_matrix: np.array):
start = time.time()
n = covariance_matrix.shape[0]
objective_function = lambda w,c: 1000 * w.dot(c).dot(w)
A = np.array([[1] * n])
ub = [1]
lb = [1]
bounds = Bounds([0] * n,[1] * n)
diversification_target = {
'type': 'ineq','fun': lambda weights: (2 / n) - np.sum(weights**2)
}
constraints = [LinearConstraint(A,lb,ub),diversification_target]
solution = minimize(fun=objective_function,x0=initial_point,method='trust-constr',bounds=bounds,constraints=constraints,args=(covariance_matrix,),tol=1e-6,jac=lambda x,c: 2000 * x.T.dot(c.T),hess=lambda x,c: 2000 * c.T,options={'gtol': 1e-6})
# options={'verbose': 3,'finite_diff_rel_step': 1e-5,})
return solution.x
执行时间为+100段。我想加快性能。我测试了initial_point: np.array of shape == (600,).
covariance_matrix: matrix of shape == (600,600)
，但是如果我们使用DCCP优化器，则某些约束不是DCP或DCCP。 （我还有更多要测试的约束条件。）
我还将方法参数更改为cvxpy，但是没有满足SLSQP约束。
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！
如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。
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