importnumpyasnpfromscipy.optimizeimportminimizedefobjective(x):returnx[0]**2+x[1]**2defconstraint(x):returnx[0]+x[1]-1x0=np.array([0.5,0.5])# 初始猜测值con={'type':'eq','fun':constraint}# 约束条件result=minimize(objective,x0,constraints=con,method='SLSQP')print("优化后的变量值:...
AI检测代码解析 # 定义约束constraints=[{'type':'eq','fun':constraint1},# 等式约束{'type':'ineq','fun':constraint2}]# 不等式约束# 调用最小化函数result=minimize(objective_function,initial_guess,constraints=constraints,method='SLSQP')# 打印结果print("优化结果:",result) 1. 2. 3. 4. 5. ...
method 1: select * from datascope.fin_secu_sam_product_calc where instr(secu,'SZ_EQ') method 2: SELECT * FROM mytable WHERE column1 LIKE '%word1%' method 3: sql2 = f"SELECT * FROM datascope.news_company_label where SUBSTRING(stockcode, 1, 1) = '0' Data wrangling select # print...
initial_guess,method='SLSQP',constraints=[linear_constraint,nonlinear_constraint],bounds=bounds)# 输出...
args=(1)x0=np.asarray((2))res=minimize(fun(args),x0,method='SLSQP')res 例题- 2 计算 (2+x1)/(1+x2)−3x1+4x3 的最小值,其中 x1、x2、x3 范围在0.1 到 0.9 之间 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 运行环境 Vs Code ...
接下来，我们设置初始值和求解选项：x0 = np.array([0]) # 初始值options = {'disp': True} # 显示求解过程 💕最后，我们调用minimize函数求解最优化问题：result = minimize(objective_function, x0, method='SLSQP', constraints={'type': 'ineq', 'fun': constraint})print("最优解：", result...
使用scipy.optimize.minimize 函数进行数值优化,其中 method='SLSQP' 表示使用序列最小二乘法(Sequential Least Squares Programming),它适用于处理带有约束的优化问题。 请注意,这个示例假设你只有一个不等式约束。如果你有多个不等式约束,你需要在 con 列表中添加更多的约束条件。 此外,对于更复杂的优化问题,你可能需...
[0]**2),-1.0])},{"type":"ineq","fun":lambda x:np.array([x[1]-1]),"jac":lambda x:np.array([0,1])})#定义函数的多个约束条件res=minimize(func,[-1.0,1.0],constraints=cons,method="SLSQP",options={"disp":True})print(res)注意这里求解的为目标函数最小值,如果我们需要求解最大值...
计算1/x + x 的最小值 fromscipy.optimizeimportminimizeimportnumpy as npdeffun(args): a=args v=lambdax: a / x[0] +x[0]returnvif__name__=='__main__': args= (1,)#使用元组x0 = np.asanyarray((2,)) res= minimize(fun(args), x0, method='SLSQP')print(res.fun)print(res.suc...
x0=np.array([0, 0, 0]) #定义初始值 solution = minimize(objective, x0, method='SLSQP', \ bounds=bnds, constraints=cons) 注意:minimize为最小化目标函数,且约束条件中默认为大于等于约束。 Step5:打印求解结果 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 x = solution.x print('目标值...