我正在尝试对向量a1,a2,a3执行最小二乘优化,具有以下约束,其中k是常量: -k < a3/a2 < k 我将发布我的代码的简化版本,希望这足够清楚我想要的是什么。使用SLSQP,优化例程仅在1次迭代后停止,消息为Singular matrix C in LSQ subproblem。据我所知,在SciPy中不可能在a2和a3上提供“联合边界”(为发明的术语道歉),这意味着我被迫使用NonlinearConstraint方法。
虽然,传统的问题是线性的,但我转换了一些约束,现在我有了一个非线性问题。 我知道有一些针对python的非线性优化包,比如SciPy,但我不知道应该如何遍历大型集合。我可以只使用for循环来解释求和吗?在下面的例子中,如何解释约束中的'for all i in I‘和'for all j in J’?有人能给我解释一下如何在SciPy中使用集合吗?或者请给我一个例子代码与这种优化