minimization

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    兩個距離的總和,我有作業。作業是這樣的 有數字X,數組類型爲int的數組A和數組B.我應該找到A [1] + B [J](0 < = I < =則爲a.length,0 < = j的< = b.length個),其是最接近X. 首先,我試圖通過測試找到答案全部I & J.但有時間限制和內存限制。所以我做了一個假設,大於X的數字是不需要的。但是,我面臨的時間限制再次出現問題。我如何節省時間? 我的代

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    我有點在與最小方差優化從scipy.minimize.optimize工作的算法(它沒有正常執行)移動到CVXPY的過程初學者和。 R是預期收益,C的coveriances和​​的無風險利率。 w是最佳權重和r一起被針對其計算的權重的有效邊界的各種裝置。 當我運行下面的代碼我得到: ValueError: setting an array element with a sequence. 我相

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    我想盡量減少以下等式: F=SUM{u 1:20}sum{w 1:10} Quw(ruw-yuw) 有以下限制: yuw >= yu,w+1 yuw >= yu-1,w y20,0 >= 100 y0,10 >= 0 我有一個20×10 RUW和20 * 10 QUW矩陣,我現在需要生成一個遵守約束的yuw矩陣。我在R編碼,熟悉lpsolve和optimx軟件包,但不知道如何將它們用

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    我希望儘量減少以下等式: F=SUM{u 1:20}sum{w 1:10} Quw(ruw-yuw)^2 有以下限制: yuw >= yu,w+1 yuw >= yu-1,w y20,0 = 100 y0,10 = 0 yu,10 = 0 我有一個20×10 RUW和20 * 10 QUW矩陣,我現在需要生成一個遵循約束的yuw矩陣。我在R編碼,熟悉lpsolve,optimx和q

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    我要解決: 我用下面的MATLAB代碼,但它不工作。 有人能指導我嗎? function f=objfun f=-f; function [c1,c2,c3]=constraint(x) a1=1.1; a2=1.1; a3=1.1; c1=f-log(a1)-log(x(1)/(x(1)+1)); c2=f-log(a2)-log(x(2)/(x(2)+1))-log(1-x(1)

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    我正在嘗試MATLAB中的一些內置函數。我宣佈這樣的功能: function y = myFunction(x) y = cos(4*x) .* sin(10*x) .* exp(-abs(x)); end 然後我用fminbnd找到最小值: fminbnd(@myFunction,-pi,pi) 這給我結果: ans = 0.7768 然而,當我繪製「我的功能'在[-

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    我有一個數似然函數,它是總和在很長的客戶名單的功能,我想用scipy.optimize.minimize()方法來optimpize它。 def log_likelihood_individual(r, alpha, a, b, x, tx, t): ln_a1 = gammaln(r + x) - gammaln(r) + r * log(alpha) ln_a2 = gam

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    我想盡量減少使用scipy.optimize.minimize在Python中的函數,以確定四個不同的參數。 我想在優化算法的每一步打印當前評估的參數,所以我可以使用它們來使我的初步猜測更好。 我該怎麼做?

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    假設您擁有一家必須許可軟件模塊的公司。您每個月只能購買一個許可證。軟件許可證的成本完全不同,由p1,pn給出。所有許可證的成本每月增加一個因子r(r> 1)。因此,在第m個月後,第i個產品的許可證的價格爲pi * r^m 。設計一個n日誌n算法,以找出訂購 購買許可證的次數,以最大限度地降低公司的總成本。 我的第一個解決方案是首先訂購最昂貴的許可證,因爲它們的成本將會增加最快。然而,答案對我來說太

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    我不斷收到numpy.ndarray對象不可調用的錯誤。我知道這個錯誤發生是因爲使用np.array而不是函數。在我的代碼中的問題是,我的確在使用一個函數來運行python函數minimize。 有人能讓我知道發生了什麼嗎? 的代碼是在這裏: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Oct 15 06:27:54 2015 """ # -