是指在使用scipy库中的minimize函数进行优化时,通过选择slsqp算法来求解约束最优化问题,并返回该问题的拉格朗日乘子。 slsqp算法(Sequential Least Squares Programming)是一种用于求解非线性约束最优化问题的算法。它通过将问题转化为一系列无约束最小二乘问题的求解来逼近原始问题的最优解。该算法在处理约束条件时,使用拉...
在minimize函数中使用bounds参数确保变量始终在有效范围内。这可以防止优化算法探索无效或非法的参数值。 示例 为上述目标函数设置边界: 代码语言:javascript 复制 from scipy.optimizeimportminimize # 定义边界,确保 x[0]永远大于0bounds=[(0.0001,None)]result=minimize(objective,[0.1],bounds=bounds,method='SLSQP...
x0= np.asarray((2))#初始猜测值res = minimize(fun(), x0, method='SLSQP')print(res.fun)#这样来调用print(res.success)print(res.x)#输出:2.0000000815356342True [1.00028559] 如果初始化为3的话 if__name__=="__main__": x0= np.asarray((3))#初始猜测值res = minimize(fun(), x0, me...
我们可以通过对portfolio_returns的返回值和target进行取整(比如,小数点后3位)来加快计算速度,但当我们这样做的时候,要注意由于不知道minimize内部实现时的步长,有可能导致优化失败。 如果我们有进一步加快速度的需要,可以考虑使用scipy.optimize包中的另外一个方法,fmin_slsqp: scipy.optimize.fmin_slsqp( func, x0, ...
可以使用scipy.optimize.minimize()函数来最小化函数。 minimize() 函接受以下几个参数: fun - 要优化的函数 x0 - 初始猜测值 method - 要使用的方法名称,值可以是:'CG','BFGS','Newton-CG','L-BFGS-B','TNC','COBYLA',,'SLSQP'。 callback - 每次优化迭代后调用的函数。
使用SciPy确定全局最小值的代码非常简单。在这种情况下,我们可以使用minimize_scalar函数。 优化已经完成了!我们可以打印结果来获得更多有用的信息。 达到最小值的值存储在result['x']变量中。 Rest数量产生关于函数评估数、迭代次数、解决方案的状态(成功与否)和最终解决方案的函数值的信息。
fromscipy.optimizeimportminimizedefobjective(x):returnx[0]**2+x[1]**2# 目标函数x0=[1,1]# 初始猜测值bounds=[(0,None),(0,None)]# 设置取值范围result=minimize(objective,x0,method='SLSQP',bounds=bounds) 1. 2. 3. 4. 5. 6.
x0[0] =10.res = minimize(objective, x0, method='SLSQP', bounds=bnds, constraints=cons, options={'eps':1}) Results status: 0 success: True njev: 22 nfev: 370 fun: 51.000002688311334 x: array([ 5.10000027e+01, 1.81989405e-15, -6.66999371e-16, ...
当然,在导函数未知的情况下,也可以不写,但这样可能会影响速度和精度。 # 约束条件cons=({'type':'eq','fun':lambdax:np.array([x[0]**3-x[1]]),},{'type':'ineq','fun':lambdax:np.array([x[1]-1]),})res=opt.minimize(func,[-1.0,1.0],args=(-1.0,),method='SLSQP',options={'dis...
method:求解的算法,目前可选的有 ‘Nelder-Mead’ ‘Powell’ ‘CG’ ‘BFGS’ ‘Newton-CG’ ‘L-BFGS-B’ ‘TNC’ ‘COBYLA’ ‘SLSQP’ ‘dogleg’ ‘trust-ncg’ 以及在 version0.14.0,还能自定义算法 以上算法的解释和相关用法见 minimize 函数的官方说明文档,一般求极值多用'SLSQP'算法 ...