當前我有以下代碼定義函數f。 a = #something
b = #something
c = #something
def f(x):
"""Evaluates some function that depends on parameters a, b, and c"""
someNumber = #some calculation
return someN
我正在嘗試使用minimize function from the scipy module。完整的代碼太長而無法發佈，但主要想法是有多個定義的發行版應該適用於數據集。每個容器的觀察數據很容易從數據集中計算出來，而每個容器的預期容量是通過一個函數來計算的，該函數使用一個參數來指定哪個分佈應該在容器邊界上進行積分（容器邊界與直方圖容器相同）。有三個函數chisqI，其中I = 1,2,3（每個分佈一
我想在使用pulp庫的python中爲線性編程問題增加一個約束。我嘗試了下面的代碼。 for week in range(14,52), i in I.index:
k = week
model += sum(x[(i, j, week, B)] for week in range(k, k+13),
j in J.index) <= 1
其中i