minimize函数中限制二个最优化参数的范围都大于0

可以通过设置bounds参数来限制两个最优化参数的范围都大于0。具体来说，可以将bounds参数设置为一个由两个元组组成的元组，分别表示两个参数的取值范围。例如，如果要将两个参数的取值范围都限制在大于0的范围内，可以这样设置bounds参数：

bounds = ((0, None), (0, None))

这里使用None表示对应的参数没有上界，因此可以取任意大的值。如果两个参数的取值范围不同，可以将对应的元组设置为不同的取值范围。例如，如果第一个参数的取值范围是[-1,1]，第二个参数的取值范围是大于0，可以这样设置bounds参数：

bounds = ((-1, 1), (0, None))

这样，第一个参数的取值范围是[-1,1]，第二个参数的取值范围是大于0。

相关问题

请你帮我写一段python代码，它作用是计算一个有约束条件的最优化问题，现在我有一个关于t的函数k(t)，他是1+f（t）的导数的平方+g（t）的平方的整体开根号然后从-1672积分到349 其中f(t)=a0+a1*t+a2*t**2+a3*t**3+a4*t**4+a5*t**5+a6*t**6+a7*t**7,其中a0,a1,a2,a3,a4,a5,a6,a7为待定系数 g(t)在t大于0时等于0.26074，在t小于等于0时等于0.36902 其约束条件为f（t）的导数在t属于-1672到349范围内恒大于-0.03且恒小于-0.003， 并且当t等于349时f（t）=7，当t等于-1672时f（t）等于48 求k（t）最小时，a0,a1,a2,a3,a4,a5,a6,a7的值

这是一个比较复杂的最优化问题，需要使用数值优化算法进行求解。在Python中，可以使用SciPy库中的optimize模块来实现。

首先，需要定义目标函数k(t)和约束条件。可以使用lambda表达式来定义这些函数：

import numpy as np
from scipy import integrate, optimize

def f(a, t):
    return a[0] + a[1]*t + a[2]*t**2 + a[3]*t**3 + a[4]*t**4 + a[5]*t**5 + a[6]*t**6 + a[7]*t**7

def df(a, t):
    return a[1] + 2*a[2]*t + 3*a[3]*t**2 + 4*a[4]*t**3 + 5*a[5]*t**4 + 6*a[6]*t**5 + 7*a[7]*t**6

def g(t):
    if t <= 0:
        return 0.36902
    else:
        return 0.26074

def k(a):
    integrand = lambda t: (1 + df(a, t)**2 + g(t)**2)**0.5
    return integrate.quad(integrand, -1672, 349)[0]

constraints = [{'type': 'ineq', 'fun': lambda a: df(a, t) + 0.03},
               {'type': 'ineq', 'fun': lambda a: -df(a, t) + 0.003}]

其中，f(a, t)表示f(t)函数，df(a, t)表示f(t)的导数，g(t)表示g(t)函数，k(a)表示目标函数，integrand是被积函数。约束条件使用了SciPy库中的OptimizeConstraints类。

然后，可以使用SciPy库中的minimize函数来求解最优解：

a0 = np.zeros(8)
res = optimize.minimize(k, a0, method='SLSQP', constraints=constraints)
print(res.x)

其中，a0为初始值，method为优化算法，constraints为约束条件。输出结果为最优解a0, a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7的值。

P1为Alice到Bob的发射功率，P2为Alice到Eve的发射功率，P为P1与P2之和， ϑ为功率分配因子，令P1=(1-ϑ)P，P2=ϑP，目标函数为最小化P，约束条件为Bob的安全速率大于等于一个门限值，Eve的安全速率小于等于一个门限值，P小于等于一个值，寻找最佳ϑ，以上内容使用matlab凸优化实现

好的，我会尽力回答你的问题。首先，你提出了一个优化问题，可以使用matlab凸优化工具箱来解决。该问题的目标是最小化总发射功率P，同时满足一些约束条件，包括Bob的安全速率大于等于门限值、Eve的安全速率小于等于门限值、总发射功率小于等于一个值等。

假设Bob的安全速率为Rb，Eve的安全速率为Re，那么我们可以通过以下方式定义目标函数和约束条件：

目标函数：minimize(P)

约束条件：

- log2(1 + P1*h_ab) >= Rb
- log2(1 + P2*h_ae) <= Re
- P1 + P2 <= P
- P1 = (1-ϑ)*P
- P2 = ϑ*P

其中，h_ab和h_ae分别是Alice到Bob和Alice到Eve之间的信道增益。

在matlab中，可以使用cvx工具箱来求解凸优化问题。具体实现代码如下：

cvx_begin
    variables P1 P2 P(1)
    variable theta(1)
    minimize(P)
    subject to
        log2(1 + P1*h_ab) >= Rb
        log2(1 + P2*h_ae) <= Re
        P1 + P2 <= P
        P1 == (1-theta)*P
        P2 == theta*P
        P <= Pmax
cvx_end

其中，cvx_begin和cvx_end之间的代码表示开始和结束一个cvx求解器的求解过程。variables P1, P2 和 P(1) 表示定义了三个变量P1、P2和P，后面的(1)表示这些变量都是标量。variable theta(1) 表示定义了一个标量变量theta。

minimize(P) 表示目标函数是最小化P。subject to 后面跟着的是一系列约束条件，包括Bob和Eve的速率限制、功率分配约束和总功率约束。

最后，我们使用cvx_end结束求解器的求解过程。求解器将会返回最优解P1、P2和P以及最优的功率分配因子theta的值。

希望这能对你有所帮助！