相关项目

CVXPY是一个更大的优化软件生态系统的一部分。 我们在这里列出与CVXPY用户最相关的优化包。

建模框架

• CVXPYgen 是一个库，它接受用CVXPY建模的凸优化问题系列，并生成一个自定义的C求解器实现。

• cvxpylayers 是一个库，它将CVXPY问题转换为可微分的PyTorch和TensorFlow 2.0层。

• DCCP 是用于建模和求解差分凸问题的CVXPY扩展。

• DMCP 是用于建模和求解多凸优化问题的CVXPY扩展。

• NCVX 是用于建模和求解具有凸目标和来自非凸集合的决策变量的问题的CVXPY扩展。

• osmm 是一个用于随机优化中出现的优化问题的Python包，它基于PyTorch和CVXPY构建。

• SnapVX 是一个基于Python的，用于在图上定义问题的凸优化求解器。

• CVX 是一个嵌入MATLAB的建模语言，用于解决凸优化问题。CVXPY基于CVX。

• Convex.jl 是一个嵌入Julia的建模语言，用于解决凸优化问题。Convex.jl基于CVXPY和CVX。

• CVXR 是一个嵌入R的建模语言，用于解决凸优化问题。CVXR基于CVXPY和CVX。

• GPkit 是一个用于定义和操作几何规划（GP）模型的Python包。

• PICOS 是一个用户友好的Python接口，用于访问许多线性和锥形优化求解器。

求解器

• OSQP 是一个用于求解凸二次规划问题的开源C库。

• SCS 是一个用于求解大规模凸锥问题的开源C库。

• ECOS 是一个用于求解凸二阶和指数锥规划问题的开源C库。

• CVXOPT 是一个用于凸优化的开源 Python 包。

• GLPK 是一个用于求解线性规划和混合整数线性规划的开源 C 库。

• PROXQP 是一个用于求解凸二次规划的开源 C++ 库。

• CLARABEL 是一个用于求解凸锥规划的开源 Rust 库。

• GUROBI 是一个商业求解器，用于求解混合整数二阶锥规划。

• MOSEK 是一个商业求解器，用于求解混合整数二阶锥规划和半定规划。

• XPRESS 是一个商业求解器，用于求解混合整数线性、二次和二阶锥优化问题。