Question

我试图了解如何设置python scipy最小化问题。这是我从Excel Solver问题中获取的一个示例。解释问题的最简单方法是尝试解决一个非常简单的电网：

R1: 100
R2: 1000
R3: 50
U: 10

三个电阻，两个并联（R2，R3），然后与R1串联。电源10伏

控制方程式

i1 - i2 - i3 = 0
U - i1*R1 - i2*R2 = 0
U - i1*R1 - i3*R3 = 0

通过最小化作为

给出的目标函数来找到i1，i2，i3的解

(i1-i2-i3)**2 + (U-i1R1-i2R2)**2 + (U-i1*R1-i3R3)**2

如何在scipy leastsq中实现此问题？

我想使用leastsq的原因是因为我的实际网络要复杂得多并且包含非线性元素（它实际上不是电气网络，而是液压网络）。

非常感谢！威廉

Answer 1

首先定义实际的目标函数，它必须将未知变量作为参数

def objective(x):
    i1, i2, i3 = x
    R1 = 100
    R2 = 1000
    R3 = 50
    U = 10
    return (i1-i2-i3)**2 + (U-i1*R1-i2*R2)**2 + (U-i1*R1-i3*R3)**2

然后你提供一些关于你的电流的初步猜测

x0 = [1.0, 1.0, 1.0]  # or whatever you want to start with

然后拨打minimize

from scipy.optimize import minimize
res = minimize(objective, x0)

如果您想指定a specific minimization algorithm，也可以传递method参数。

另外，如果你可以定义雅可比矩阵（可能还有你的Hessian矩阵），你也可以通过分别传入jac和hess参数来使用基于梯度的方法，这些参数应该更快收敛

如何使用scipy leastsq设置最小化

1 个答案: