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标题: 基于scipy的非线性规划 实例 [打印本页]
作者: 2744557306    时间: 2024-3-11 16:08
标题: 基于scipy的非线性规划 实例
在Python中，你可以使用SciPy库来求解非线性规划问题。SciPy的optimize模块提供了minimize函数，可以用于求解各种优化问题，包括非线性规划。
- b, M1 g: d* l! R5 s2 r; {1 w% q以下是使用SciPy求解非线性规划问题的基本示例：
4 [( ~# e+ N! C6 d3 m# k! e  nfrom scipy.optimize import minimize
$ x! ^7 L; T' b/ o. v: [# G% S) i8 S
# 定义目标函数0 n- N3 N: H( B, y9 r6 T- Y# W) C6 b
def objective(x):& C: U. X+ c* C) D: V
    return x[0]**2 + x[1]**2
, R9 M, s  G- @& w' O
& ]: l( t1 y1 l' @/ y/ i# 定义约束条件- i  z; D) `; B3 T6 U
def constraint1(x):3 n  k& H$ R6 L* Y
    return x[0] + x[1] - 3
# e# Q& g* g- Z0 n
* ?9 p0 }' h" F8 ~$ f) ~' ddef constraint2(x):
7 C/ q  _8 l2 x    return x[0] - x[1] - 1
/ k9 R3 g3 B9 R! i
- Y" N/ n3 s3 Y% W1 }# 初始猜测值1 C; ?( u( V3 }/ H) h5 h* [5 k* G
x0 = [0, 0]
* u; T8 \2 P0 v5 u) ^6 \& D
( [/ {9 ~" z3 W0 R& `% a# 定义约束条件
2 A9 ]9 O- R% F0 g- x7 acons = ({'type': 'eq', 'fun': constraint1},
9 d) _6 }0 Y* X. V. j0 ?% _        {'type': 'eq', 'fun': constraint2})
+ b9 q: p( m- U2 ]5 P& \% ~0 D6 g( L9 t% K* ~' f3 V! G
# 定义变量的取值范围, O3 P" z/ Y' f4 O
bounds = ((None, None), (None, None))( Z/ t  ~* l8 P
" V( R, Z3 H+ Y0 d8 a
# 求解非线性规划问题1 Y$ i3 n, G/ M) z8 ]2 k$ m
result = minimize(objective, x0, constraints=cons, bounds=bounds)
) W6 R( c& v; J% N/ e$ y
3 Q2 F0 i- o& Y  i! ]; u! o' |# 输出结果, y" t/ [- e1 h1 Q; k* d. j
print("Optimal value:", result.fun): C7 U4 e9 i0 s, c/ B1 k: T
print("Optimal var:", result.x)- x3 h, B& e8 [

/ x  W8 {% Y* ]在这个例子中，我们首先定义了一个目标函数和一组约束条件。然后，我们使用SciPy的minimize函数来求解非线性规划问题。我们将目标函数、初始猜测值、约束条件以及变量的取值范围作为参数传递给minimize函数。最后，我们打印出优化结果，包括最优值和最优解。6 P+ }9 x9 Q3 A7 ^& M+ H) F
这就是使用SciPy库求解非线性规划问题的基本方法。你可以根据实际问题的复杂程度和要求，灵活地定义目标函数和约束条件，并调整优化算法的参数以获得最佳结果。
3 T+ E) ]" U& G/ C8 }1 D+ o% |. W: v7 a3 P( f: K

! k% x6 s, [5 ~: T3 B! K5 F

03.non_linear_programming_scipy.py

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