scipy minimiser avec des contraintes

Je sais que cette question devrait être traitée dans le manuel de scipy.optimiser, mais je ne comprends pas assez bien. Peut-être que vous pouvez aider

J'ai une fonction (c'est juste un exemple, pas la vraie fonction, mais j'ai besoin de comprendre à ce niveau):

Modifier (exemple):

Supposons que j'ai une matrice

arr = array([[0.8, 0.2],[-0.1, 0.14]])

avec une fonction cible

def matr_t(t):
    return array([[t[0], 0],[t[2]+complex(0,1)*t[3], t[1]]]

def target(t):
    arr2 = matr_t(t)
    ret = 0
    for i, v1 in enumerate(arr):
          for j, v2 in enumerate(v1):
               ret += abs(arr[i][j]-arr2[i][j])**2
    return ret

maintenant, je veux minimiser cette fonction cible sous l'hypothèse que la t[i] sont des nombres réels, et quelque chose comme t[0]+t[1]=1

OriginalL'auteur wa4557 | 2013-11-19

  1. 22

    Cette contrainte

    t[0] + t[1] = 1

    serait une égalité (type='eq') contrainte, où vous faire une fonction qui doit être égal à zéro:

    def con(t):
    return t[0] + t[1] - 1

    Puis vous faites un dict de votre contrainte (liste des dicts si plus d'un):

    cons = {'type':'eq', 'fun': con}

    Je n'ai jamais essayé, mais je crois que pour garder t réel, vous pouvez utiliser:

    con_real(t):
    return np.sum(np.iscomplex(t))

    Et faire de votre cons comprennent à la fois des contraintes:

    cons = [{'type':'eq', 'fun': con},
        {'type':'eq', 'fun': con_real}]

    Alors vous nourrir cons en minimize:

    scipy.optimize.minimize(func, x0, constraints=cons)
    wow cool, merci! Ce n'est pas aussi dur que prévu... Sont les valeurs de retour toujours vrai?
    Pas exactement sûr de la façon de mettre en œuvre, si votre entrée est complexe, la sortie peut être trop. La première contrainte implique que t.imag.sum() est égale à zéro, puisque nous sommes seuls à le comparer à de véritables 1, mais mon montage montre de manière plus explicite contrainte.
    comment faire si je veux con >0 , <, 0, >=0 ou <=0 ,je trouve type n'a que deux type de ineq et eq
    À partir de la doc: "l'Égalité contrainte signifie que la contrainte de résultat de la fonction est à zéro alors que l'inégalité signifie qu'il est non-négative. Notez que COBYLA prend uniquement en charge les contraintes d'inégalité". Votre peut toujours réécrire votre eq/ineq contrainte à s'exprimer en tant que tel.

    OriginalL'auteur askewchan