首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    Python 非线性规划 scipy.optimize.minimize

    在 python 里用非线性规划求极值,最常用的就是 scipy.optimize.minimize(),本文记录相关内容。...简介 scipy.optimize.minimize() 是 Python 计算库 Scipy 的一个功能,用于求解函数在某一初始值附近的极值,获取 一个或多个变量的标量函数的最小化结果 ( Minimization...注意:**这个函数常用于非线性规划的极值求解,只给出一个极值,并且不保证全局最优 函数定义 函数格式 scipy.optimize.minimize(fun, x0, args=(), method...LinearConstraint NonlinearConstraint 使用示例 例一 计算 1/x+x 的最小值 # coding=utf-8 from scipy.optimize import minimize...x2min, x2max cons = con(args1) #设置初始猜测值 x0 = np.asarray((0.5,0.5,0.5)) res = minimize

    4.6K30

    Python数学建模系列(三):规划问题之非线性规划

    xy ,有很多常用库完成,比如cvxpy 非凸函数的非线性规划(求极值),可以尝试以下方法: 纯数学方法,求导求极值 神经网络、深度学习(反向传播算法中链式求导过程) scipy. optimize. minimize...scipy.optimize.minimize(fun,x0,args=(),method=None,jac=None,hess=None,hessp=None,bounds= None,constaints...xO:变量的初始猜测值,注意minimize是局部最优 例题 - 1 计算1/x + x 的最小值 from scipy.optimize import minimize import numpy as...args): a = args v = lambda x:a/x[0] + x[0] return v args = (1) x0 = np.asarray((2)) res = minimize...(1+x_2) - 3x_1 + 4x_3 的最小值,其中 x_1、x_2、x_3 范围在0.1 到 0.9 之间 # 运行环境 Vs Code from scipy.optimize import minimize

    3.8K20

    在Python中最小化预测函数的参数

    具体来说,我想编写一个函数minimize(args*),它接受一个预测函数、一个误差函数、一些训练数据,并使用一些搜索/优化方法(例如梯度下降)来估计并返回k1和k2的值,以最小化给定数据错误?...相反,我只想知道如何将我的预测和误差函数(以及我的数据)传递给我的minimize函数,以及如何告诉我的minimize函数它应该优化参数k1和k2,以便我的minimize函数可以自动搜索一堆不同的k1...我的minimize函数看起来像这样,但我不确定如何继续:def minimize(prediction_function, which_args_to_optimize, error_function...以下代码示例演示了如何实现此解决方案:import numpy as npfrom scipy.optimize import minimize​# Define the prediction functiondef...接下来,我们使用scipy.optimize.minimize()函数来找到一组参数值,从而最小化误差函数。最后,我们打印出最佳参数值。选择适合的方法取决于你的具体需求和模型的复杂性。

    10310
    领券