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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" z3 |: ~: D8 r3 q  f+ [
以下是使用SciPy求解非线性规划问题的基本示例：
' ?1 v8 h: @" Mfrom scipy.optimize import minimize
6 R7 E0 P4 Q: F- J
9 k+ _5 `1 E/ M8 g) X# 定义目标函数2 h1 |% u0 t" p) j
def objective(x):& H! M2 }0 s, U+ W/ @
    return x[0]**2 + x[1]**2* x7 l3 t6 _) H. T0 o5 D& a5 e

% \: @" ^  g" I/ A# 定义约束条件
, G2 [0 {/ M# l: ?' Q, R' pdef constraint1(x):6 B- A3 F, l: f1 r# p
    return x[0] + x[1] - 3
. K. p1 p" P: e% k! t: b
. J* Z- a. L2 X3 b  `* l2 y- e* Hdef constraint2(x):0 M/ C9 ]4 ^0 {7 Z
    return x[0] - x[1] - 1
4 F7 D+ A, A" w. h" W  B; J3 a8 g" R8 v0 W+ H& ?, C( E' w( [# x
# 初始猜测值! I8 V# y$ H0 P( n
x0 = [0, 0]( r; t* }6 S( D
# S3 g. u; Z/ s; ]9 J1 \* U
# 定义约束条件1 j* }$ D. T$ u# v$ E+ Z
cons = ({'type': 'eq', 'fun': constraint1},
: V5 l7 K( C$ s6 ~        {'type': 'eq', 'fun': constraint2})
& h$ i$ G0 P- Y" Z. G1 z7 R: D( c* J1 H' W  v
# 定义变量的取值范围6 Z0 c, R/ ?& c+ @/ i
bounds = ((None, None), (None, None))
, H% |( D8 ]; k+ F$ ?9 Z
+ l( y( z$ m8 b8 V9 K+ L# 求解非线性规划问题
0 H2 Y) B+ T$ q) m+ Fresult = minimize(objective, x0, constraints=cons, bounds=bounds)
* b3 c/ d6 y6 M
: f( b/ V! q/ X7 b" a: G# 输出结果  ~# x4 t9 ]/ o3 B5 Q
print("Optimal value:", result.fun)
" c) g) W! o4 l& x. M. e- ?+ c) |print("Optimal var:", result.x). W$ X3 A' D( J# W

7 A+ ^3 I2 r/ i* E3 Y3 M* m$ o5 S5 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。
. ^5 O/ m7 L* E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。
5 G) k0 k0 c" u; R  w' T) ?, M
2 K) ]: j/ J/ m8 |. x) x1 o/ B+ p( t- |+ k& c: ?$ A! d! w

03.non_linear_programming_scipy.py

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