Scipy.optimize不等式約束 - 不平等的哪一方面被考慮？

我正在使用scipy.optimize模塊來查找最小化我的輸出的最佳輸入權重。從我見過的例子中，我們用一個單方程式來定義約束條件;那麼我們創建一個'不平等'類型的變量。我的問題是，優化包如何知道我約束中變量的總和是否需要小於1或大於1？Scipy.optimize不等式約束 - 不平等的哪一方面被考慮？

...

def constraint1(x): 
    return x[0]+x[1]+x[2]+x[3]-1

....

con1 = {'type': 'ineq', 'fun': constraint1}

鏈接，完整的解決方案，我用我的例子： http://apmonitor.com/che263/index.php/Main/PythonOptimization

謝謝。

來源

2017-02-17 trystuff

[scipy.optimize.minimize]（https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.optimize.minimize.html）說：「相等約束是指約束函數的結果是零，而**不等式意味着它是非負的**。「 – endolith

如果您參考https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.18.1/reference/tutorial/optimize.html並雙擊自動滾屏下降到多元標量函數（最小化）約束最小化，你可以找到

該算法允許處理約束優化形式的：

其中不平等形式C_j(x) >= 0的。

所以，當你定義約束爲

def constraint1(x): 
    return x[0]+x[1]+x[2]+x[3]-1

和指定約束的類型

con1 = {'type': 'ineq', 'fun': constraint1}

它會自動假定約束的標準形式x[0]+x[1]+x[2]+x[3]-1>=0即x[0]+x[1]+x[2]+x[3]>=1

來源

2017-02-17 17:32:47

Scipy.optimize不等式約束 - 不平等的哪一方面被考慮？

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