发表机构
IMBIT//BrainLinks-BrainTools; University of Freiburg（IMBIT//脑链接-脑工具; 弗莱堡大学）
机构由 AI 辅助整理，请以论文原文为准。AI 中文总结
本文提出 cvxgenrust，一个生成 Rust 自定义求解器的开源工具，通过规范化问题族并调用 Clarabel，支持半定规划等，实验显示比 CVXPY 更快，与 CVXPYgen 性能相当。
AI 中文摘要
我们介绍了 cvxgenrust，一个开源工具，用于生成自定义 Rust 代码，以求解在 CVXPY 中建模的参数化凸优化问题族。cvxgenrust 对问题族进行规范化处理，提取仿射映射到 Clarabel 锥规划数据，并生成一个专门的 Rust crate，在运行时更新参数并原生调用 Clarabel。生成的求解器还可以暴露给 Python，并注册为自定义的 CVXPY 求解器。我们的代码生成器支持广泛的凸优化问题，包括半定规划和指数锥问题。数值实验表明，与直接使用 CVXPY 求解相比，运行时有所减少，且在共享问题类别上性能与 CVXPYgen 相当。
英文摘要
We introduce cvxgenrust, an open-source tool for generating custom Rust code that solves families of parameterized convex optimization problems modeled in CVXPY. cvxgenrust canonicalizes a problem family, extracts affine maps to Clarabel cone-program data, and generates a specialized Rust crate that updates parameters and calls Clarabel natively at runtime. The generated solver can also be exposed to Python and registered as a custom CVXPY solver. Our code generator supports a wide range of convex optimization problems up to semidefinite programs and exponential-cone problems. Numerical experiments show reduced runtime relative to direct CVXPY solves and performance comparable to CVXPYgen on shared problem classes.
