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用python中的scipy求解有界非线性最小化

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了用python中的scipy求解有界非线性最小化，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含1080字，纯文字阅读大概需要2分钟。

内容图文

试图用一个变量解决一个简单的非线性最小化问题.

from scipy.optimize import minimize
import math

alpha = 0.05
waiting = 50
mean_period = 50
neighborhood_size = 5

def my_func(w):
    return -(2/(w+1) + alpha*math.floor(waiting/mean_period))*(1-(2/(w+1) + alpha*math.floor(waiting/mean_period)))**(neighborhood_size-1)

print minimize(my_func, mean_period, bounds=(2,200))

这给了我

ValueError: length of x0 != length of bounds

我输错了吗？我该如何格式化？

如果我删除边界,我得到：

status: 2
  success: False
     njev: 19
     nfev: 69
 hess_inv: array([[1]])
      fun: array([-0.04072531])
        x: array([50])
  message: 'Desired error not necessarily achieved due to precision loss.'
      jac: array([-1386838.30676792])

该函数看起来像that,因此我需要界限来限制我感兴趣的局部最大值的解决方案.

解决方法:

它应该是：

print minimize(my_func, mean_period, bounds=((2,200),))

  status: 0
 success: True
    nfev: 57
     fun: array([-0.08191999])
       x: array([ 12.34003932])
 message: 'CONVERGENCE: NORM_OF_PROJECTED_GRADIENT_<=_PGTOL'
     jac: array([  2.17187379e-06])
     nit: 4

对于每个参数,您必须提供一个绑定,因此在这里我们需要传递一个元组,它只包含一个元组(2,200),以最小化().

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的用python中的scipy求解有界非线性最小化全部内容，希望文章能够帮你解决用python中的scipy求解有界非线性最小化所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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来源：【匿名】