scipy.optimize.minimize 解决实际问题
接上博客问题http://www.cnblogs.com/shizhenqiang/p/8274806.html
# coding=utf-8 from scipy import optimize
import numpy as np def get(): ar = [160, 130, 220, 170, 140, 130, 190, 150, 190, 200, 230]
fun = lambda x:(x[0]*ar[0]+x[1]*ar[1]+x[2]*ar[2]+x[3]*ar[3]+x[4]*ar[4]+ x[5]*ar[5]+x[6]*ar[6]+ x[7]*ar[7]+ x[8]*ar[8]+x[9]*ar[9]+x[10]*ar[10]) return fun def con():
# Equality constraint means that the constraint function result is to be zero whereas inequality means that it is to be non-negative
x1min, x2min, x3min, x4min,x5min ,x6min,x7min,x8min,x9min,x10min,x11min = [50, 60, 50, 30, 70, 10, 10, 80, 140,30,50]
cons = ({'type': 'eq', 'fun': lambda x: x[0] + x[1] + x[2] + x[3] - x1min},\
{'type': 'eq', 'fun': lambda x: x[4] + x[5] + x[6] + x[7] - x2min},\
{'type': 'eq', 'fun': lambda x: x[8] + x[9] + x[10] - x3min},\
{'type': 'ineq', 'fun': lambda x: x[0]+x[4]+x[8] - x4min},\
{'type': 'ineq', 'fun': lambda x: x[1] + x[5] + x[9] - x5min},\
{'type': 'ineq', 'fun': lambda x: x[2] + x[6] + x[10] - x6min}, \
{'type': 'ineq', 'fun': lambda x: x[3] + x[7] - x7min}, \
{'type': 'ineq', 'fun': lambda x: -(x[0] + x[4] + x[8] - x8min)}, \
{'type': 'ineq', 'fun': lambda x: -(x[1] + x[5] + x[9] - x9min)}, \
{'type': 'ineq', 'fun': lambda x: -(x[2] + x[6] + x[10] - x10min)}, \
{'type': 'ineq', 'fun': lambda x: -(x[3] + x[7] - x11min)}, \
)
return cons if __name__ == "__main__":
#args = (2, 3, 7, 8, 9, 10, 2, 2) #a, b, c, d, e, f,g,h #args = (0, 0,0, 0,0, 0, 0, 0) #a, b, c, d, e, f,g,h
#args1 = (-1000, 1000, -1000, 1000) #x1min, x1max, x2min, x2max
x0 = np.asarray((0, 0,0,0,0,0,0,0,0,0,0))
fun = get()
cons = con()
bnds = ((0, None), (0, None),(0, None), (0, None),(0, None), (0, None),(0, None), (0, None),(0, None), (0, None),(0, None))
res = optimize.minimize(fun, x0, method='CG', bounds=bnds,constraints=cons)
#print(res)
print(res.fun)
print(res.success)
print(res.x)
scipy.optimize.minimize 解决实际问题的更多相关文章
- 非线性规划带约束-scipy.optimize.minimize
# coding=utf-8 from scipy import optimize import numpy as np def get(args): a, b, c, d, e, f, g, h = ...
- Scipy优化算法--scipy.optimize.fmin_tnc()/minimize()
scipy中的optimize子包中提供了常用的最优化算法函数实现,我们可以直接调用这些函数完成我们的优化问题. scipy.optimize包提供了几种常用的优化算法. 该模块包含以下几个方面 使用 ...
- Scipy教程 - 优化和拟合库scipy.optimize
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51106570 最优化函数库Optimization 优化是找到最小值或等式的数值解的问题.scipy. ...
- 探索Windows命令行系列(6):活用批处理解决实际问题
1.批量修改文件名 2.批量重启服务 3.全盘搜索指定文件 3.1.全盘搜索名称为 mm.jpg 的文件,获取其全路径 3.2.查找系统中所有名称以 .docx 结尾的文件 4.调用可执行程序 4.1 ...
- 使用python scipy.optimize linprog和lingo线性规划求解最大值,最小值(运筹学学习笔记)
1.线性规划模型: 2.使用python scipy.optimize linprog求解模型最优解: 在这里我们用到scipy中的linprog进行求解,linprog的用法见https://doc ...
- 运用《深入理解Java虚拟机》书中知识解决实际问题
前言 以前看别人博客说看完<深入理解Java虚拟机>这本书并没有让自己的编程水平提高多少,不过却大大提高了自己的装逼水平.其实,我倒不这么认为,至少在我看完一遍这本书后,有一种醍醐灌顶的感 ...
- iOS正则表达式解决实际问题
问题:上海市徐汇区桂林路158号1202室 字符串长度不固定,数字长度也不固定.截取第二组数字. 方法一:[正则表达式] NSString * str = @"上海市徐汇区桂林路158号12 ...
- Matlib’s lsqnonlin 和 scipy.optimize’s least_square
matlib's lsqnonlin 和 scipy.optimize's least_square 问题 有三个点 $A,B,C$ , 经过一个线性变换 $T$ , 变为了 $A',B',C'$ 三 ...
- 安装Scipy出错的解决方法
lapack_opt_info: lapack_mkl_info: libraries mkl_rt not found in ['c:\\python27\\lib', 'C:\\', 'c:\\p ...
随机推荐
- ASP.NET MVC 设置区域默认定向
public override void RegisterArea(AreaRegistrationContext context) { context.MapRoute( "m_defau ...
- c/c++ 贪吃蛇控制台版
贪吃蛇控制台版(操作系统win7 64位:编译环境gcc, vs2017通过,其它环境未测试 不保证一定通过) 运行效果: #include <iomanip> #include < ...
- Mysql 启动遇到 The server quit without updating PID file (/[FAILED]l/mysql/data/021rjsh216086s.pid)和Attempted to open a previously opened tablespace
今天在测试服务器做调试的时候,遇到Mysql的启动问题,好像是PID文件找不到了. 不科学啊,前几天还好好的呀,我也没怎么乱搞啊,然后一通百度,找到了几个解决办法. 1.有可能是已经存在mysql进程 ...
- hexo next主题为博客添加分享功能
title: hexo next主题为博客添加分享功能 date: 2018-01-06 20:20:02 tags: [hexo博客, 博客配置] categories: hexo next主题配置 ...
- replace into 浅析之一
一 介绍 在笔者支持业务过程中,经常遇到开发咨询replace into 的使用场景以及注意事项,这里做个总结.从功能原理,性能和注意事项上做个说明.二 原理2.1 当表中存在主键但是不存在唯一建的 ...
- MariaDB扩展特性--虚拟列
存在于表中的列,它们的值是根据确定的表达式或者是根据表中其他列的值自动计算的. 虚拟列有两种,分别对应了定义虚拟列的修饰关键词: 'VIRTUAL'修饰词含义为该虚拟列的值会在查询的时候计算生成. ' ...
- 【转载】小结一下linux 2.6内核的四种IO调度算法
在LINUX 2.6中,有四种关于IO的调度算法,下面综合小结一下: 1) NOOP NOOP算法的全写为No Operation.该算法实现了最最简单的FIFO队列,所有IO请求大致按照先来后到的顺 ...
- MDK C++中对内联的极度优化
先来看看我们SmartIRQ的具体实现 // 智能IRQ,初始化时备份,销毁时还原 class SmartIRQ { public: force_inline SmartIRQ(bool enable ...
- Debian9 配置之旅
注:在安装的过程中,要选择网络镜像,不然要出大问题...(我选择了网易163的源) 注:下面的操作发生在我apt-get update,更新出现了错误,做的处理. _Stretch_ - Offici ...
- Android 服务_笔记
Service服务 服务(Service)是Android中的四大组件之一,适用于开发无界面.长时间运行的应用功能,服务是在后台运行,服务的创建与Activity类似,只需要继承Service和在An ...