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cvxpy
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新工具为凸优化问题生成定制化 Rust 求解器
研究人员开发了 cvxgenrust，一个开源工具，可为参数化凸优化问题生成定制化 Rust 代码。该工具允许用户在 CVXPY 中建模问题，并生成专门的 Rust crate，这些 crate 可以在运行时高效地解决这些问题，甚至可以作为自定义 CVXPY 求解器与 Python 集成。生成的求解器支持广泛的凸优化类型，包括半定和指数锥问题，并已证明与直接 CVXPY 解决方案相比，运行时有所减少。
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新框架简化了双层优化问题
研究人员引入了Disciplined Bilevel Programming (DBLP)，一个旨在简化分层决策问题的规范和求解的符号框架。DBLP使用Karush-Kuhn-Tucker条件自动将凸下层问题重构为单层圆锥形式。该框架已在开源Python包BLVPY中实现，它是CVXPY的扩展，使用户能够以最少的编码和专业知识来解决复杂اً的双层优化问题。