python – Scipy.optimize Inequality Constraint – 不平等的哪
发布时间:2020-12-16 23:36:10 所属栏目:Python 来源:网络整理
导读:我正在使用scipy.optimize模块来查找最小化输出的最佳输入权重.从我看到的例子中,我们用单侧方程定义约束;然后我们创建一个’不等式’类型的变量.我的问题是优化包如何知道我的约束中的变量之和是否需要小于1或大于1? … def constraint1(x): return x[0]+x
我正在使用scipy.optimize模块来查找最小化输出的最佳输入权重.从我看到的例子中,我们用单侧方程定义约束;然后我们创建一个’不等式’类型的变量.我的问题是优化包如何知道我的约束中的变量之和是否需要小于1或大于1?
… def constraint1(x): return x[0]+x[1]+x[2]+x[3]-1 …. con1 = {'type': 'ineq','fun': constraint1} 链接到我在我的示例中使用的完整解决方案: 谢谢. 解决方法
如果你参考
https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.18.1/reference/tutorial/optimize.html并且scrool到约束最小化多变量标量函数(最小化),你会发现
其中不等式的形式为C_j(x)> = 0. 因此,当您将约束定义为 def constraint1(x): return x[0]+x[1]+x[2]+x[3]-1 并将约束的类型指定为 con1 = {'type': 'ineq','fun': constraint1} 它自动假设约束是标准形式x [0] x [1] x [2] x [3] -1> = 0即x [0] x [1] x [2] x [3] > = 1 (编辑:李大同) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |