minimize 是SciPy 库中的一个函数,用于求解优化问题,即最小化一个目标函数。它可以应用于许多不同类型的优化问题,包括无约束优化和有约束优化。 from scipy.optimize import minimize result = minimize(fun, x0, args=(), method='BFGS', jac=None, constraints=(), options=None)...
from scipy.optimize import minimize # function to minimize def volatility(weights, returns): return np.sqrt(weights.T @ returns.cov() @ weights * 252) constraints = ({'type':'eq', 'fun': lambda x: np.sum(x)-1}) 要最小化的函数的第一个参数必须是我们要查找的变量。之后我们可以根据需...
接下来,我们将编写Python代码,按照之前的步骤进行实现。 importnumpyasnpfromscipy.optimizeimportminimize# 1. 定义目标函数defobjective_function(vars):x,y=varsreturn-(x**2+y**2)# 最大化 x² + y² 转化为最小化 - (x² + y²)# 2. 定义约束条件defconstraint1(vars):x,y=varsreturn10-(...
'fun':constraint}# 使用minimize函数进行优化solution=minimize(objective_function,x0,constraints=cons)# 提取结果optimal_x=solution.x[0]optimal_value=solution.funprint(
constraints :约束条件 method:求极值方法,一 般默认。 xO:变量的初始猜测值,注意minimize是局部最优 instance1 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__': ...
本文简要介绍 python 语言中 scipy.optimize.minimize 的用法。 用法: scipy.optimize.minimize(fun, x0, args=(), method=None, jac=None, hess=None, hessp=None, bounds=None, constraints=(), tol=None, callback=None, options=None)#最小化一个或多个变量的标量函数。
使用Optimize.minimize函数时,需要提供以下参数: 目标函数(fun):需要优化的目标函数,可以是一个Python函数或可调用对象。 初始参数(x0):优化过程的起始点,可以是一个数组或列表。 方法(method):指定优化算法的名称,常用的方法有'Nelder-Mead'、'BFGS'、'L-BFGS-B'等。 约束条件(constraints):可选参数,用于定义...
(x): return x[0] + x[1] - 1 # 定义初始猜测值 x0 = [0, 0] # 定义约束条件类型 constraint_type = {'type': 'eq', 'fun': constraint} # 使用l1最小化方法求解非线性约束问题 result = minimize(objective, x0, constraints=constraint_type, method='SLSQP') # 打印最优解 print(...
3.1 scipy.optimize.minimize() 函数说明 minimize() 函数是 SciPy.optimize 模块中求解多变量优化问题的通用方法,可以调用多种算法,支持约束优化和无约束优化。 scipy.optimize.minimize(fun, x0, args=(), method=None, jac=None, hess=None, hessp=None, bounds=None, constraints=(), tol=None, callback...
minimize函数的参数如下：scipy.optimize.minimize(fun, x0, args=(), method=None, jac=None, hessp=None, constraints=(),**options)•fun：目标函数，它的输入是一个一维数组或多维数组（取决于变量的个数），输出是一个标量。该函数用于计算目标函数的值。•x0：初始化变量的值，可以是一维数组或多维...