如何在scipy.optimize函数中使用“变量”常量?我试图创建一个迭代优化算法,在每次优化运行后更新目标函数中的某些参数。
用一个非常简单的例子来说明我想要做的事情:
from scipy import optimize as opt
def f(x, R):
return R * (x[0]**2 + x[1]**3)
R = 0.1 # initial R value
y = []
y.append([2,2]) # initial point
for i in range(0,10):
y.append(opt.fmin(f, y[i])) # how can
我试图在R中使用lpsolve和genalg来解决下面的交通问题。我在使用genalg时遇到了一些问题。
Boston New York Supply
---------------------------------------
Detroit 30 20 200
Pittsburgh 40 10 100
---------------------------------------
Demand 150 150
这是问题陈述的链接,以防上面的问题不清楚。
使用g
如何在R中使用lpSolve库建立线性模型?我有以下代码,但意识到我不知道如何添加约束
library(lpSolveAPI)
library(lpSolve)
### create a new lpSolve linear program model object
(lps.model <- make.lp(nrow=4, ncol=4))
# set decision variable as real
set.type(lps.model, columns = 1, type="real")
set.type(lps.model, columns =
我刚刚开始使用在R中学习遗传算法,在尝试应用它时遇到了一个有趣的问题。我在data frame dataset中具有商店、供应中心以及商店和供应中心之间的距离(英里)的数据集
Shop Center Distance DistanceSave
A 1 700 300
A 2 200 800
A 3 300 700
B 1 400 600
B 2 100 900
B 3
CFArrayGetValueAtIndex当我尝试访问时,我无法从地址簿中检索值,出现错误
ABAddressBookRef addressBook= ABAddressBookCreate(); // this will open the AddressBook of the iPhone
CFArrayRef people = ABAddressBookCopyArrayOfAllPeople(addressBook); // this copies all the contacts from the Address Book into the array