import numpy as np from scipy import optimize def f(x, a): return a[0] + a[1]*x + a[2]*x**2 + a[3]*x**3 + a[4]*x**4 + a[5]*x**5 + a[6]*x**6 + a[7]*x**7 def g(x): if x > 0: return 0.26074 else: return 0.36902 def df(x, a): return a[1] + 2*a[2]*x + 3*a[3]*x**2 + 4*a[4]*x**3 + 5*a[5]*x**4 + 6*a[6]*x**5 + 7*a[7]*x**6 def k(x, a): return np.sqrt(1 + df(x, a)**2 + g(x)**2) def constraint(x, a): return df(x, a) + 0.03 def constraint2(x, a): return -df(x, a) - 0.003 def objective(a): return optimize.quad(k, -1672, 349, args=(a,))[0] cons = [{'type': 'ineq', 'fun': constraint}, {'type': 'ineq', 'fun': constraint2}] bounds = [(-100, 100) for i in range(8)] bounds[0] = (7, 7) bounds[-1] = (48, 48) result = optimize.minimize(objective, x0=[0]*8, method='SLSQP', bounds=bounds, constraints=cons) print(result)为什么报错显示TypeError: constraint() missing 1 required positional argument: 'a'

根据代码，`constraint()`函数是一个约束条件，它需要使用`a`这个参数。但是，在传递给`optimize.minimize()`函数时，并没有指定`a`的值。因此，需要修改约束条件的定义方式，在`optimize.minimize()`中使用`args`参数来传递`a`的值，如下所示：

def constraint(x, a):
    return df(x, a) + 0.03

def constraint2(x, a):
    return -df(x, a) - 0.003

cons = [{'type': 'ineq', 'fun': constraint, 'args': (result.x,)},
        {'type': 'ineq', 'fun': constraint2, 'args': (result.x,)}]

这样就可以在约束条件中使用`result.x` 来传递`a`的值。

相关问题

import numpy as np from scipy import optimize def f(x): return 2*x[0]**2 + x[1]**2 + x[2]**2 def constraint1(x): return -(x[0]**2 + x[1]**2) + 4 def constraint2(x): return 5*x[0] - 4*x[1] - 8 # 定义初始猜测值 x0 = [1, 1, 1] # 定义约束条件 cons = [{'type': 'ineq', 'fun': constraint1}, {'type': 'eq', 'fun': constraint2}] # 使用优化器求解问题 solution = optimize.minimize(f, x0, constraints=cons) # 输出结果 print(solution)

这段代码实现了使用scipy库中的optimize模块进行约束优化的功能。其中，目标函数为 $f(x)=2x_1^2+x_2^2+x_3^2$，约束条件为 $-x_1^2-x_2^2+4\leq 0$ 和 $5x_1-4x_2-8=0$。初始猜测值为 $x_0=[1,1,1]$。优化器通过求解最小化目标函数的问题来找到最优解，同时满足约束条件。最终输出包括最优解的值、目标函数的值、是否收敛以及迭代次数等信息。

import numpy as np from scipy.optimize import fsolve #定义f(x),g(x)函数 def f(x): return (abs(x+1)-abs(x-1))/2+np.sin(x) def g(x): return (abs(x+3)-abs(x-3))/2+np.cos(x) #%% fx=lambda x:[3*f(x[2])+4*g([x[3]])-1-2*x[0],2*f(x[2])+6*g(x[3])-2-3*x[1],5*f(x[0])+9*g(x[1])-4-x[2]-5*x[3]] sol=fsolve(fx,[1,1,1,1]) sol TypeError: can only concatenate list (not "int") to list

在你的代码中，出现了一个错误。这是由于在函数fx中，你使用了一个列表和整数进行了相加，导致了TypeError。为了解决这个问题，你需要将整数转换为列表。以下是修正后的代码：

import numpy as np
from scipy.optimize import fsolve

# 定义f(x),g(x)函数
def f(x):
    return (abs(x+1)-abs(x-1))/2+np.sin(x)

def g(x):
    return (abs(x+3)-abs(x-3))/2+np.cos(x)

# 定义fx函数
fx = lambda x: [
    3*f(x[2]) + 4*g([x[3]]) - 1 - 2*x[0],
    2*f(x[2]) + 6*g(x[3]) - 2 - 3*x[1],
    5*f(x[0]) + 9*g(x[1]) - 4 - x[2] - 5*x[3]
]

sol = fsolve(fx, [1, 1, 1, 1])
print(sol)

在这个修正后的代码中，我们将整数1转换为列表[1]，以使其与列表进行相加。通过这样的修改，你应该能够成功运行代码并得到结果。