未识别类 'optim.problemdef.OptimizationProblem' 的方法、属性或字段 'constraints'。
时间: 2023-12-03 14:01:57 浏览: 32
这个错误可能是由于你正在使用的优化库没有 `constraints` 属性或方法导致的。请确保你使用的是具有此属性或方法的优化库。
如果你正在使用 `scipy.optimize` 库,那么 `OptimizationProblem` 类似乎并不是这个库的一部分。相反,你可以考虑使用 `scipy.optimize.minimize` 函数来定义你的优化问题。你可以在函数中传递一个 `constraints` 参数来指定你的约束条件。例如:
```python
from scipy.optimize import minimize
def objective(x):
return (x[0] - 1)**2 + (x[1] - 2.5)**2
def constraint(x):
return x[0] + x[1] - 3
# 定义初始参数
x0 = [0, 0]
# 定义约束条件
cons = {'type': 'eq', 'fun': constraint}
# 进行优化
result = minimize(objective, x0, constraints=cons)
print(result)
```
在这个例子中,我们定义了一个目标函数 `objective` 和一个约束条件 `constraint`。我们使用 `minimize` 函数来最小化目标函数,传递了一个初始参数 `x0` 和一个约束条件 `cons`。结果将会是一个 `OptimizeResult` 对象,它包含有关优化的信息,例如最优解和最优值。
相关问题
未识别类 'optim.problemdef.OptimizationProblem' 的方法、属性或字段 'constraints'。什么意思
这个错误提示说明您正在尝试访问 `constraints` 属性,但该属性在 `OptimizationProblem` 类中并不存在。
根据您之前提供的代码,我注意到您将约束条件添加到了 `problem.constraints.constraintExpr1` 和 `problem.constraints.constraintExpr2` 中。然而,`constraints` 属性在 `OptimizationProblem` 类中是不存在的。
为了修正这个错误,您可以将约束条件添加到 `problem` 对象的 `Constraints` 属性中。以下是修正后的代码示例:
```matlab
problem.Constraints.constraintExpr1 = constraintExpr == mass_judge;
problem.Constraints.constraintExpr2 = constraintExpr2 == H_out_specified;
```
请注意,`Constraints` 属性是一个结构体,用于存储多个约束条件。通过指定合适的字段名称,您可以将每个约束条件添加到该结构体中。
如果您仍然遇到问题或需要进一步的帮助,请提供更多的信息。
错误使用 optim.problemdef.OptimizationProblem/solve SOLVE requires a non-empty initial point structure to solve a nonlinear problem.
这个错误是由于你没有提供一个非空的初始点结构来解决非线性问题。
在使用 `solve` 函数解非线性问题时,你需要提供一个初始点结构,以指导优化算法开始搜索的位置。这个初始点结构应该包含问题中所有变量的初始值。
你可以通过创建一个 `optimoptions` 对象,并使用 `InitialPoint` 属性来指定初始点结构。例如:
```matlab
opts = optimoptions('solvername');
opts.InitialPoint = cz; % cz 是一个包含变量初始值的结构体
[sol, f, flag, out] = solve(prob, 'Options', opts);
```
请确保 `cz` 结构体中包含了问题中所有变量的合适的初始值。这样,你就可以使用 `solve` 函数来解决非线性问题了。