带界优化

Python 优化入门

Jasmin Ludolf

Content Developer

带界优化

默认求解器：Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno（BFGS）
约束是一个范围
每天产量在 50 到 100 单位之间

from scipy.optimize import Bounds

bounds = Bounds(50, 100)

L-BFGS-B

from scipy.optimize import minimize, Bounds

def objective_function(b):
  return (2*b[0] - 1.5*b[1])

bounds = Bounds([5, 10], [25, 30])

x0 = [10, 5]
result = minimize(objective_function, x0, method='L-BFGS-B', bounds=bounds)

print(result.x)

[ 5. 30.]

线性约束优化

目标函数或

线性
$p = 2x + 1.5y$

目标函数的线性图

约束

线性
$3x + 2y <= 100$

约束的线性图

硬性不等式

一个条件
面粉用完就不能再做饼干！

一袋面粉

求解线性约束问题

from scipy.optimize import minimize


def objective_function(b):
  return (b[0]) ** 2 + (b[1]) ** 0.5


def constraint_function(x):
    return 2*x[0] + 3*x[1] - 6


constraint = {'type': 'ineq',
              'fun': constraint_function}

x0 = [20, 20]

result = minimize(objective_function, x0,
         constraints=[constraint])


print(result)

     fun: 1.4000405652399073
     jac: array([0.24057153, 0.36086182])
 message: 'Optimization terminated successfully'
    nfev: 25
     nit: 8
    njev: 8
  status: 0
 success: True
       x: array([0.12028576, 1.9198095 ])

约束类型：
- 'eq'：等式
- 'ineq'：不等式

Passons à la pratique !

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