在运行scipy最小化优化器时,我能够通过使用优化结果的"x“属性来获得优化的解。但我也想得到成本函数(通过改变输入变量x来最小化的函数)的值。minimize(op_objective,x0,method='SLSQP',bounds=bnds,constraints=cons)
sol = opt.x 现在的问题是如何获取捕获"x“值的"mini”的值。运行"x“
目标函数是非线性的,约束是线性的。给定向量α(dim is n*1),我想找到另一个向量θ( dim also is n*1) make (α,θ)最小化。同时,θ也有一定的局限性。minimize cos(α, θ) = α^T.dot(θ) /(|α||θ|) A.dot(θ) < 0 (zero dim m*1)scipy.optimize.minimize(metho
我正在尝试优化一个由少量变量(从2到10)组成的函数。我要做的是计算有界超立方体上函数的最小值。[0,1] x [0,1] x ... x [0,1]但是,使用scipy,我可以使用scipy.optimize.minimize(..., method='Newton-CG')或scipy.optimize.minimize(...,method='TNC')来计算函数