初始猜测:提供一个初始猜测值。 约束条件:将约束条件以字典形式传递给minimize函数。 优化:使用minimize函数进行优化,选择SLSQP方法(Sequential Least Squares Programming),适用于处理带有约束的非线性优化问题。 参考链接 scipy.optimize.minimize 通过这种方法,你可以有效地解决具有多个约束条件的多维优化问题。 相关搜索:在...
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:...
x0 = np.array([0, 0, 0]) # 使用SLSQP算法求解非线性规划问题 solution = minimize(objective, x0, method='SLSQP', constraints=[{'fun': constraint1, 'type': 'eq'}, {'fun': constraint2, 'type': 'ineq'}, {'fun': constraint3, 'type': 'ineq'}, {'fun': constraint4, 'type': ...
cons = ({'type':'eq','fun':lambda x:stats(x)[0]-tar},{'type':'eq','fun':lambda x:np.sum(x)-1}) res = sco.minimize(min_variance, x0, method = 'SLSQP', bounds = bnds, constraints = cons) target_variance.append(res['fun']) target_variance = np.array(target_variance) ...
现在我们可以使用minimize函数来执行优化。 # 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)...
(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(...
💕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.x)print("最小值：", result.fun)🎁运行以上代码，我们就可以得到函数f(x)的最小值和对应的x值。💥四、总结与...
res= minimize(fun(args), x0, method='SLSQP')print(res.fun)print(res.success)print(res.x) 2.0000000815356342 True [1.00028559] instance2 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 fromscipy.optimizeimportminimizeimportnumpy as npdeffun(args): ...
{'type': 'ineq', 'fun': constraint1} # 定义约束条件的集合 cons = ([con1]) # 使用minimize函数求解非线性规划问题 solution = minimize(objective, x0, method='SLSQP', constraints=cons) # 输出求解结果 print('Optimal solution:', solution.x) print('Objective function value at optimal solution...
最后,我们使用SciPy的minimize函数进行优化。 solution = minimize(objective_function, x0, method='SLSQP', bounds=bound, constraints=cons) 八、输出优化结果 打印优化结果,包括最优解和目标函数值。 print('Optimal solution:', solution.x) print('Objective function value:', solution.fun) ...