Depsolving loop limit reached

本文讲述了作者在使用CentOS 6时遇到的yum源问题,涉及到xorg包的依赖循环,并分享了通过更换yum源成功解决该问题的方法,对遇到类似问题的用户可能有所帮助。

最近用centos6,遇见一个yum源的问题,刚开始yum安装老是报:

                               Depsolving loop limit reached

后面还跟了一堆错误:

 错误:Package: xorg-x11-drv-sis-0.10.8-1.el6.x86_64 (@anaconda-CentOS-201605220104.x86_64/6.8)
          Requires: xserver-abi(videodrv-19) >= 0
          正在删除: xorg-x11-server-Xorg-1.17.4-9.el6.centos.x86_64 (@anaconda-CentOS-201605220104.x86_64/6.8)
              xserver-abi(videodrv-19) = 0
          Updated By: xorg-x11-server-Xorg-1.20.4-15.el7_9.x86_64 (updates)
              Not found
错误:Package: xorg-x11-drv-acecad-1.5.0-8.el6.x86_64 (@anaconda-CentOS-201605220104.x86_64/6.8)
          Requires: xserver-abi(xinput-21) >= 0
          正在删除: xorg-x11-server-Xorg-1.17.4-9.el6.centos.x86_64 (@anaconda-CentOS-201605220104.x86_64/6.8)
              xserver-abi(xinput-21) = 0
          Updated By: xorg-x11-server-Xorg-1.20.4-15.el7_9.x86_64 (updates)
              Not found
错误:Package: ibus-anthy-1.2.1-3.el6.x86_64 (@anaconda-CentOS-201605220104.x86_64/6.8)
          Requires: python(abi) = 2.6
          正在删除: python-2.6.6-64.el6.x86_64 (@anaconda-CentOS-201605220104.x86_64/6.8)
              python(abi) = 2.6
          Updated By: python-2.7.5-90.el7.x86_64 (updates)
              python(abi) = 2.7
              python(abi) = 2.7
          Available: python-2.7.5-89.el7.x86_64 (base)
              python(abi) = 2.7
              python(abi) = 2.7
          Available: python3-3.6.8-17.el7.i686 (base)
              python(abi) = 3.6
              python(abi) = 3.6
          Available: python3-3.6.8-18.el7.i686 (updates)
              python(abi) = 3.6
              python(abi) = 3.6
          Available: python34-3.4.10-4.el6.i686 (epel)
              python(abi) = 3.4
错误:Package: pygtksourceview-2.8.0-1.el6.x86_64 (@anaconda-CentOS-201605220104.x86_64/6.8)
          Requires: python(abi) = 2.6
          正在删除: python-2.6.6-64.el6.x86_64 (@anaconda-CentOS-201605220104.x86_64/6.8)
              python(abi) = 2.6

知道是yum源的问题,但是找了很长时间都没有找到一个能用的,再极度不服的心理状态下终于有了回报:get到一个yum源,分享一下,希望对有需要得人有用

如下设置:

在优化算法中,当出现“Iteration limit reached”(迭代次数达到上限)的警告或错误时,通常意味着算法在达到预设的最大迭代次数后仍未找到满足收敛条件的解。这可能由多种原因引起,包括问题的复杂性、初始解的质量、算法参数设置不合理或收敛条件过于严格等。 ### 原因分析 1. **问题复杂性** 某些优化问题本质上具有复杂的搜索空间,例如存在多个局部最优解、解空间不连续或高度非线性。这类问题可能导致迭代法难以在有限的迭代次数内找到全局最优解[^1]。 2. **初始解选择不当** 迭代法通常依赖于初始解的质量。如果初始解距离最优解较远,算法可能需要更多的迭代次数才能收敛,而预设的 `maxiter` 值可能不足以完成收敛过程[^3]。 3. **参数设置不合理** 例如 `maxiter`(最大迭代次数)和 `tol`(收敛精度)的设置可能不匹配。若 `tol` 设置得过于严格(即要求解的精度非常高),而 `maxiter` 值较小,算法可能无法在规定的迭代次数内满足精度要求[^3]。 4. **算法收敛速度慢** 某些算法(如单纯形法)在特定问题上可能收敛速度较慢,尤其是在高维空间或约束条件较多的情况下。此时,即使增加 `maxiter`,也可能需要更长时间才能达到收敛[^3]。 ### 解决方法 1. **增加最大迭代次数** 最直接的方法是提高 `maxiter` 的值,以允许算法进行更多次迭代。这通常可以解决由于迭代次数不足导致的未收敛问题。例如,在使用 `solve_simplex` 函数时,可以显式地设置 `maxiter=1000` 或更高[^3]。 2. **调整收敛精度** 如果问题对精度的要求不是特别高,可以适当放宽 `tol` 的值。例如,将 `tol=1e-8` 改为 `tol=1e-6`,这样算法更容易满足收敛条件,从而提前终止迭代。 3. **改进初始解** 提供一个更接近最优解的初始解可以显著加快收敛速度。例如,在遗传算法中,可以通过启发式方法生成一个较好的初始种群,从而减少迭代次数[^1]。 4. **使用更高效的算法** 如果当前使用的算法收敛速度较慢,可以尝试改用其他具有更快收敛速度的算法。例如,在某些情况下,粒子群优化(PSO)可能比遗传算法更快收敛。 5. **分析问题结构** 对问题的数学结构进行分析,检查是否存在冗余约束或变量,简化问题结构有助于加快收敛速度。 ### 示例代码 以下是一个使用单纯形法求解线性规划问题并调整 `maxiter` 和 `tol` 参数的示例: ```python from scipy.optimize import linprog # 定义目标函数系数(最小化) c = [-1, -2] # 不等式约束 Ax <= b A = [[1, 2], [2, 1]] b = [20, 20] # 变量边界 x0_bounds = (0, None) x1_bounds = (0, None) # 调用单纯形法求解器,并调整最大迭代次数和精度 result = linprog(c, A_ub=A, b_ub=b, bounds=[x0_bounds, x1_bounds], method='simplex', options={'maxiter': 1000, 'tol': 1e-6}) print(result) ``` ###
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