在Python上解决优化问题的问题

Question

我试图用Gurobi solver解决Python上的一个优化问题。有一个约束条件，我试图用一列n×n矩阵乘以一个1×n变量向量：

代码如下：

sigma1m = np.matrix(sigma1)

gamma1 = model.addMVar(n, name="gamma1")

for i in range(n):

    model.addConstr(gamma1 * sigma1m[:,i] == 0)

在这种情况下，n=22，sigma1是从一些数据中获得的22×22协方差矩阵（sigma1=dfpart1.cov（）。gamma1是由22个元素组成的变量向量

TypeError：只有大小为1的数组才能转换为Python标量

Answer 1

错误“只有大小为1的数组才能转换为Python标量”表示您正在分配数组而不是标量

model.addConstr(gamma1 * sigma1m[:,i] == 0)

在这行中，gamma1可能成为标量而不是向量，请检查