外点罚函数法python
时间: 2023-10-14 20:28:02 浏览: 88
外点罚函数法是一种优化算法,它通过引入一个罚函数来将约束条件转化为惩罚项,并将原问题转化为一个无约束优化问题。Python中可以使用SciPy库中的optimize.minimize函数来实现外点罚函数法,具体步骤如下:
1. 定义目标函数和约束条件函数
```python
def target_func(x):
# 定义目标函数
return x[0]**2 + x[1]**2
def constraint_func(x):
# 定义约束条件函数
return x[0] + x[1] - 1
```
2. 定义罚函数
```python
def penalty_func(x, rho):
# 定义罚函数
return rho * max(0, constraint_func(x))**2
```
3. 定义外点罚函数
```python
def outer_penalty_func(x, rho):
# 定义外点罚函数
return target_func(x) + penalty_func(x, rho)
```
4. 调用optimize.minimize函数进行优化
```python
from scipy import optimize
x0 = [0, 0] # 初始值
rho = 1 # 罚函数系数
res = optimize.minimize(outer_penalty_func, x0, args=(rho,))
print(res)
```
其中,args=(rho,)表示将罚函数系数传递给优化函数。optimize.minimize函数将返回一个OptimizeResult对象,其中包含优化结果和状态信息。
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