【机器学习【机器学习6】】python实现拉格朗日乘子法实现拉格朗日乘子法
目录目录1.拉格朗日乘子法2.python –拉格朗日乘子法3.python sympy包 –拉格朗日乘子法
1.拉格朗日乘子法拉格朗日乘子法
题目如下：等式约束下的拉格朗日乘子法求解过程
2.python –拉格朗日乘子法拉格朗日乘子法
题目如上：
from scipy.optimize import minimize
import numpy as np
#目标函数：
def func(args):
fun = lambda x: 60 - 10*x[0] - 4*x[1] + x[0]**2 + x[1]**2 - x[0]*x[1] #fun = lambda x: 10 - x[0]**2 - x[1]**2
return fun
#约束条件，包括等式约束和不等式约束
def con(args):
cons = ({'type': 'eq', 'fun': lambda x: x[0]+x[1]-8})
#cons = ({'type': 'ineq', 'fun': lambda x: x[1]-x[0]**2},
# {'type': 'eq', 'fun': lambda x: x[0]+x[1]})
return cons
if __name__ == "__main__":
args = ()
args1 = ()
cons = con(args1)
x0 = np.array((2.0, 1.0)) #设置初始值，初始值的设置很重要，很容易收敛到另外的极值点中，建议多试几个值
#求解#
res = minimize(func(args), x0, method='SLSQP', constraints=cons)
print(res.success)
print("x1=",res.x[0],"; x2=",res.x[1])
print("最优解为：",res.fun)
结果如下：
weixin_38655810
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