'linprog' for input arguments of type 'double'.

时间: 2023-12-26 15:04:30 浏览: 136
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Leveraging Dual-observable Input

这个错误是因为你在使用 MATLAB 的线性规划函数 linprog 时，输入的参数类型不正确。linprog 函数要求输入的参数必须是矩阵或向量，而你传递了一个 double 类型的参数。 请确保你的输入参数是正确的类型，并且符合 linprog 函数的要求。如果你不确定如何正确地使用 linprog 函数，请参考 MATLAB 的官方文档或者使用 help 命令查看函数的说明。
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Invalid input for linprog

- Incorrect number or type of input arguments. - Incompatible sizes of input matrices or vectors. - Non-numeric or non-finite input values. - Inconsistent constraints or objective function. To solve ...

import numpy as np from scipy.optimize import linprog # 生成数据 np.random.seed(2021) p = 3 n = 50 X = np.random.normal(size=(n, p)) e = np.random.chisquare(5, size=n) y = X.dot(np.array([1, 2, 3])) + e # 定义线性规划问题 c = np.ones(n) A_ub = np.vstack([np.hstack([X, -np.ones((n, 1))]), np.hstack([-X, -np.ones((n, 1))])]) b_ub = np.hstack([y, -y]) bounds = [(None, None)]*p + [(0, None)] res = linprog(c, A_ub=A_ub, b_ub=b_ub, bounds=bounds, method='simplex') # 计算结果 b_median = res.x[:p] print('中位数回归系数为：', b_median)

这段代码实现了中位数回归，其思路是将线性回归问题转化为线性规划问题，并通过线性规划求解得到中位数回归系数。具体来说，该问题的目标函数为 $\sum_{i=1}^n w_i$, 其中 $w_i$ 是一些权重系数，代表第 $i$ 个样本...

错误使用 linprog The number of rows in Aeq must be the same as the number of elements of beq.

options = optimoptions('linprog', 'Algorithm', 'dual-simplex'); % 设置求解器选项 Aeq = [Aeq; zeros(1, num_paths)]; % 添加一个零行以适应beq的元素数量 beq = [beq; 1]; % 添加一个额外的约束以适应beq的元素...

LINPROG requires the following inputs to be of data type double: 'f'.[x_opt, fval] = linprog(@(y) f(y), A, b, Aeq, beq, lb, ub, options);出现这个报错，该如何解决

在MATLAB中，linprog函数要求输入参数的数据类型为双精度（double）。根据你提供的错误提示，看起来参数@(y) f(y)的数据类型是字符串（'f'），而不是函数句柄。为了解决这个问题，你可以按照以下步骤进行操作： ...

Invalid input for linprog: A_eq must have exactly two dimensions, and the number of columns in A_eq must be equal to the size of c

这个错误是由于在调用linprog函数时，A_eq参数的维度不正确导致的。根据错误信息，A_eq必须具有两个维度，并且A_eq的列数必须等于c的大小。 为了解决这个问题，你需要确保A_eq和c的维度匹配。请检查...

Invalid input for linprog: A_ub must have exactly two dimensions, and the number of columns in A_ub must be equal to the size of c

当你看到Invalid input for linprog: A_ub must have exactly two dimensions，这意味着你提供的A_ub矩阵不是二维的。可能是矩阵的形状不正确，比如它不是一个矩形，或者列数与c的长度不符。例如，如果你有一...

objective = @(y) double(fun(y)); % 进行线性规划 options = optimoptions('linprog', 'Display', 'iter'); [x_opt, fval] = linprog(objective, A, b, Aeq, beq, lb, ub, options);function f=fun(y) global p x yi1 yi2 yi3 y=double(reshape(y,234,4)); zi1=double(y(:,1).*y(:,2)); zi2=double(y(:,1).*y(:,3)); zi3=double(y(:,1).*y(:,4)); f=double(0); for i=1:234 f=f+(2*p(i,1).*(1-x(i,1)).*y(i,1)+p(i,1).*yi3(i,1).*(y(i,2)-zi1(i,1))+p(i,1).*zi1(i,1).*(1-yi1(i,1))+p(i,1).*zi1(i,1).*(1-yi2(i,1))+p(i,1).*zi1(i,1).*(1-yi3(i,1))) end f=double(f); end出现LINPROG requires the following inputs to be of data type double: 'f'. 出错 jixuner (第 183 行) [x_opt, fval] = linprog(objective, A, b, Aeq, beq, lb, ub, options);的报错。此时可能是哪些地方出问题，该如何解决

报错指出 objective 需要是数据类型为 double 的输入。 根据你提供的代码，fun(y) 函数返回的是一个函数句柄 f，而不是直接的数值。因此，在将 objective 作为参数传递给 linprog 之前，你需要调用 fun...

function f=fun(y) global p x yi1 yi2 yi3 y=double(reshape(y,234,4)); zi1=double(y(:,1).*y(:,2)); zi2=double(y(:,1).*y(:,3)); zi3=double(y(:,1).*y(:,4)); f=0; for i=1:234 f=f+(2*p(i,1).*(1-x(i,1)).*y(i,1)+p(i,1).*yi3(i,1).*(y(i,2)-zi1(i,1))+p(i,1).*zi1(i,1).*(1-yi1(i,1))+p(i,1).*zi1(i,1).*(1-yi2(i,1))+p(i,1).*zi1(i,1).*(1-yi3(i,1))) end f=double(f); end% 定义目标函数 objecctive = @(y) fun(y) % 进行线性规划 options = optimoptions('linprog', 'Display', 'iter'); [x_opt, fval] = linprog(objecctive, A, b, Aeq, beq, lb, ub, options);出现以下报错：LINPROG requires the following inputs to be of data type double: 'f'. 出错 jixuner (第 183 行) [x_opt, fval] = linprog(objecctive, A, b, Aeq, beq, lb, ub, options);此时该如何解决

这个错误发生是因为在linprog函数调用时，目标函数fun(y)返回的结果f的数据类型不是double。为了解决这个问题，你可以在fun函数中将f定义为double类型，并且在调用linprog函数之前，将目标函数fun的返回值f也转换为...

% 定义目标函数 f = @(y) fun(y) % 进行线性规划 options = optimoptions('linprog', 'Display', 'iter'); [x_opt, fval] = linprog(@(y) double(f(y)), A, b, Aeq, beq, lb, ub, options); disp(x_opt); disp(fval);function f=fun(y) y=double(reshape(y,234,4)); zi1=double(y(:,1).*y(:,2)); zi2=double(y(:,1).*y(:,3)); zi3=double(y(:,1).*y(:,4)); f=0; for i=1:234 f=f+(2*p(i,1).*(1-x(i,1)).*y(i,1)+p(i,1).*yi3(i,1).*(y(i,2)-zi1(i,1))+p(i,1).*zi1(i,1).*(1-yi1(i,1))+p(i,1).*zi1(i,1).*(1-yi2(i,1))+p(i,1).*zi1(i,1).*(1-yi3(i,1))) end f=double(f); end上述代码依旧出现如下报错，此时该如何解决

[x_opt, fval] = linprog(@(y) double(f(y)), A, b, Aeq, beq, lb, ub, options); disp(x_opt); disp(fval); function f = fun(y) global p x yi3 zi1 yi1 yi2 % 声明为全局变量 y = double(reshape(y,234,4)); ...

optimize.linprog

optimize.linprog是Python中的一个函数，通常属于scipy.optimize模块，用于解决线性规划（Linear Programming，LP）问题。线性规划是一种优化问题，目标是最小化或最大化线性函数，同时满足一组线性约束条件。当你...

报错Traceback (most recent call last): File "C:\Users\70940\PycharmProjects\untitled5\test.py", line 13, in <module> res = linprog(c=c, A_ub=A, b_ub=b, A_eq=Aeq, b_eq=beq, bounds=list(zip(vlb, vub))) File "C:\Users\70940\anaconda3\lib\site-packages\scipy\optimize\_linprog.py", line 592, in linprog lp, solver_options = _parse_linprog(lp, options, meth) File "C:\Users\70940\anaconda3\lib\site-packages\scipy\optimize\_linprog_util.py", line 1003, in _parse_linprog lp = _clean_inputs(lp._replace(A_ub=A_ub, A_eq=A_eq)) File "C:\Users\70940\anaconda3\lib\site-packages\scipy\optimize\_linprog_util.py", line 335, in _clean_inputs raise ValueError( ValueError: Invalid input for linprog: A_eq must have exactly two dimensions, and the number of columns in A_eq must be equal to the size of c

from scipy.optimize import linprog import matplotlib.pyplot as plt a = 0 while (1.1 - a) > 1: c = [-0.05, -0.27, -0.19, -0.185, -0.185] Aeq = [[1, 1.01, 1.02, 1.045, 1.065]] beq = [1] A = [[0, 0....

scipy.optimize.linprog

scipy.optimize.linprog是一个Python库中的线性规划优化器，用于求解线性规划问题。它可以用于最小化或最大化线性目标函数的线性约束问题。它使用单纯形法或内点法来求解问题，并提供了多种算法和选项来优化求解过程...

def optimal_bellman(env, gamma=1.): p = np.zeros((env.nS, env.nA, env.nS)) r = np.zeros((env.nS, env.nA)) for state in range(env.nS - 1): for action in range(env.nA): for prob, next_state, reward, done in env.P[state][action]: p[state, action, next_state] += prob r[state, action] += (reward * prob) c = np.ones(env.nS) a_ub = gamma * p.reshape(-1, env.nS) - \ np.repeat(np.eye(env.nS), env.nA, axis=0) b_ub = -r.reshape(-1) a_eq = np.zeros((0, env.nS)) b_eq = np.zeros(0) bounds = [(None, None), ] * env.nS res = scipy.optimize.linprog(c, a_ub, b_ub, bounds=bounds, method='interior-point') v = res.x q = r + gamma * np.dot(p, v) return v, q 解释

接着，通过调用scipy库中的linprog函数求解线性规划问题，得到最优值函数v。然后，通过计算最优值函数v和转移概率p的乘积，再加上即时奖励r乘以折扣因子gamma，得到最优动作值函数q。 最后，返回最优值函数v和最优...

仍然报错Invalid input for linprog: b_ub must be a 1-D array; b_ub must not have more than one non-singleton dimension and the number of rows in A_ub must equal the number of values in b_ub

if all(int(val) == val for val in x): return x.astype(int) new_constraint = (relaxed_A @ x ) relaxed_A = np.vstack((relaxed_A, new_constraint)) def get_bounds(): return [(0, None), (0, None)] ...

ValueError: Invalid input for linprog: b_ub must be a 1-D array; b_ub must not have more than one non-singleton dimension and the number of rows in A_ub must equal the number of values in b_ub 仍然报错

if all(int(val) == val for val in x): return x.astype(int) new_constraint = (relaxed_A @ x ) relaxed_A = np.vstack((relaxed_A, new_constraint)) def get_bounds(): return [(0, None), (0, None)] ...

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