socp
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socp(f, [G], [h], [l], [q], [A], [b])
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该函数用于求解二阶锥规划问题，计算目标函数在限定条件下的最小值。若其约束条件以标准形式给出，其形式如下：
则矩阵 G 为：
向量 h 为：
参数
二阶锥规划（Second-Order Cone Programming，SOCP）问题的约束条件形式如下：
其中 K 为锥，s 为松弛变量，其值在优化过程中会被确定。
f 是数值型向量，表示目标函数的系数向量。
G 是数值型矩阵，表示锥约束的系数矩阵。
h 是数值型向量，表示锥约束的右端向量。
l 是整数标量，表示非负象限约束的维度。
q 是正数向量，表示各个二阶锥约束的维度大小，形式为 [r0,r1,…,rN-1]。
A 是数值型矩阵，表示等式约束的系数矩阵。
b 是数值型向量，表示等式约束的右端向量。
返回值
返回一个长度为 4 的元组：
- 第一个元素表示求解状态。
- 第二个元素是目标函数取最小值时 x 的取值。
- 第三个元素是目标函数的最小值。
- 第四个元素是整型标量，表示 Exitcode。
Exitcode 与状态描述的对应关系如下表：
| Exitcode | 状态描述 |
|---|---|
| 0 | Optimal solution found |
| 1 | Certificate of primal infeasibility found |
| 2 | Certificate of dual infeasibility found |
| 10 | Optimal solution found subject to reduced tolerances |
| 11 | Certificate of primal infeasibility found subject to reduced tolerances |
| 12 | Certificate of dual infeasibility found subject to reduced tolerances |
| -1 | Maximum number of iterations reached |
| -2 | Numerical problems (unreliable search direction) |
| -3 | Numerical problems (slacks or multipliers outside cone) |
| -7 | Unknown problem in solver |
例子
求解以下二阶锥规划问题：
f = [-6, -4, -5]
G = matrix([[16, 7, 24, -8, 8, -1, 0, -1, 0],
[-14, 2, 7, -13, -18, 3, 0, 0, -1],
[5, 0, -15, 12, -6, 17, 0, 0, 0]])
h = [-3, 5, 12, -2, -14, -13, 10, 0, 0]
l = 2
q = [4,3]
re = socp(f,G,h,l,q, ,)
print(re)返回：("Optimal solution found",[-9.902804882871327,-1.39084684264198,26.211851780740154],-66.079042235904907,0)