如何优化经济学中的简单多元函数
如何优化经济学中的简单多元函数
提问于 2022-09-26 04:19:58
如果这很简单的话，我很抱歉，但我已经找了一个多小时了，但什么也没成功。当L (劳动)和产出(利润)的目标函数5(12*L*K - 0.1*L^2*K) - 5*L - 5*K固定在10时，我尝试使用python来寻找最优水平。
我尝试使用以下代码从其他类似问题的答案(使用'-‘以最大化)。
def micro(L):
return 5(12*L*10 - 0.1*L**2*10) - 5*L - 5*10
results = minimize(-micro, 0)我对python还不熟悉，所以我可能完全失去了基础。谢谢你的帮助！
回答 3
Stack Overflow用户
发布于 2022-09-26 04:34:51
scipy.optimize.fmin可以这样做：
>>> from scipy.optimize import fmin
>>> def fn(x):
... return -(-5*x*x+595*x-10)
...
>>> fmin(fn,0)
Optimization terminated successfully.
Current function value: -17651.250000
Iterations: 37
Function evaluations: 74
[59.5]
>>> Stack Overflow用户
发布于 2022-09-26 04:29:48
通过使用np.arange，我们创建了一个从0到100的NumPy数组，每次增加0.1，然后我们将它插入利润方程，然后使用np.argmax返回最大利润的指数，这将使我们得到你要为它做多少劳动。
import numpy as np
def find_optimal_L():
L = np.arange(0, 100, 0.1)
profit = 5*(12*L*10 - 0.1*L**2*10) - 5*L - 5*10
return L[np.argmax(profit)], np.max(profit)
L,profit = find_optimal_L()
print(L,profit)Stack Overflow用户
发布于 2022-09-26 04:33:33
这是另一种选择：
my_results = []
def micro(L):
result = 5*(12*L*10 - 0.1*L**2*10) - 5*L - 5*10
my_results.append(result)
return np.amax(my_results)您可以在这里更改范围：
L = np.linspace(-100, 100, 1000)
micro(L)
17651.232263294325 # Output如果您想最小化，只需更改return
return np.amin(my_results) # -109550.0 Output页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/73849601
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