我正在使用scipy.optimize模块来查找最小化输出的最佳输入权重.从我看到的例子中,我们用单侧方程定义约束;然后我们创建一个’不等式’类型的变量.我的问题是优化包如何知道我的约束中的变量之和是否需要小于1或大于1？
…
def constraint1(x):
return x[0]+x[1]+x[2]+x[3]-1
….
con1 = {'type': 'ineq','fun': constraint1}
链接到我在我的示例中使用的完整解决方案：
http://apmonitor.com/che263/index.php/Main/PythonOptimization
谢谢.
解决方法
如果你参考
https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.18.1/reference/tutorial/optimize.html并且scrool到约束最小化多变量标量函数(最小化),你会发现
This algorithm allows to deal with constrained minimization problems
of the form:
其中不等式的形式为C_j(x)> = 0.
因此,当您将约束定义为
def constraint1(x):
return x[0]+x[1]+x[2]+x[3]-1
并将约束的类型指定为
con1 = {'type': 'ineq','fun': constraint1}
它自动假设约束是标准形式x [0] x [1] x [2] x [3] -1> = 0即x [0] x [1] x [2] x [3] > = 1