Question

我需要通过对变量的约束来优化函数，该变量通过求解一组方程来计算。

优化参数是方程组的输入变量，其中一个计算变量有约束条件。

这是一个极其简化的例子：

def opt(x):
    x1, x2, x3 = x

    z1 = x1 + x2 + x3
    z2 = z1**2
    .
    .
    .
    z100 = f(x1, x2, x3, z1, ..., z99)

    return some objective function

最小化opt（x）
S.T. z100＆lt;一个

我熟悉scipy.optimize.minimize但我无法在z100上设置约束，并且仅使用变量z100计算x1, x2, x3的函数非常困难。

Answer 1

这是非常广泛的，但有些评论：

and it is extremely difficult to calculate a function for z100 with only the variables x1, x2, x3
- 问题出在哪里？只需使用调用内的args-argument即可最小化，您可以使用所需的所有对象
I am familiar with scipy.optimize.minimize but I can not set a constraint on z100
- 这有点牵连，z100取决于优化变量（这使得它成为与标题相对的优化变量的约束;或者根本没有影响/理由使用它只修改opt-vars而没有先验约束逻辑受影响）
- 只需引入辅助变量y0和约束：
  - y0 < a
  - y0 == f(...)
  - 但是：这可能与求解器关于平滑度的假设相矛盾（当然取决于f）。所以你可能应该再考虑一下你的问题（对我们来说没有什么可做的，因为这个问题的结构没有发布）。
  - 而且： eq-constraints有时在数字问题方面有点麻烦

通过对非优化变量的约束来最小化函数

1 个答案: