pythonminimize不等式约束
时间: 2023-10-17 10:33:02 浏览: 49
在Python中,可以使用`scipy.optimize.minimize`函数来实现最小化问题的优化。当我们想要添加不等式约束时,可以使用`constraints`参数来指定约束条件。在这个参数中,我们可以提供一个包含字典的列表,每个字典表示一个约束条件。
每个约束条件字典需要包含两个关键字:`type`和`fun`。`type`关键字用于指定约束类型,可以是`'ineq'`表示不等式约束,或者`'eq'`表示等式约束。`fun`关键字用于定义一个函数,表示约束条件。这个函数应该接受一个参数,这个参数是待优化的变量(通常是一个数组),并返回约束函数的结果。
对于不等式约束,可以使用`'ineq'`类型的约束。例如,可以定义一个不等式约束函数`lambda x: -x + 2 * x - 2`,它的结果应该是非负数。然后,将这个约束函数添加到约束条件列表中的一个字典中,指定`'type'`为`'ineq'`,`'fun'`为这个约束函数。
这样,在调用`scipy.optimize.minimize`函数时,可以将约束条件列表作为`constraints`参数的值传递进去,以添加不等式约束。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python scipy optimize.minimize用法及代码示例](https://blog.csdn.net/weixin_39997253/article/details/111082873)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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